Datos · 10 de noviembre de 2026
Los asistentes de IA pueden disminuir el aprendizaje efectivo
Un experimento reciente con estudiantes de secundaria ha mostrado que el uso de asistentes de inteligencia artificial, como ChatGPT, mejora temporalmente el rendimiento académico, pero puede tener efectos negativos a largo plazo. En el estudio, los alumnos que utilizaron un asistente similar a ChatGPT lograron un aumento del 48% en sus calificaciones en matemáticas mientras tenían acceso a la herramienta, pero después de desactivarla, su rendimiento cayó un 17% en comparación con aquellos que no la usaron en absoluto.
La Teoría de Carga Cognitiva (CLT) establece que existen tres tipos de cargas: la carga interna, que se refiere a la complejidad del material; la carga externa, que proviene de la forma en que se presenta la información; y la carga relevante, que es el esfuerzo dedicado a la construcción del conocimiento. El estudio enfatiza que solo la carga externa es perjudicial y que, aunque la IA puede reducir las tres cargas simultáneamente, esto no siempre resulta en un aprendizaje efectivo.
El análisis de 69 estudios experimentales realizados entre 2022 y 2024 indica que ChatGPT mejora la motivación y la capacidad de pensamiento crítico de los estudiantes, además de reducir el esfuerzo mental. Sin embargo, el hecho de que los estudiantes dependan de la IA para resolver problemas puede llevar a una falta de comprensión profunda y habilidades duraderas.
Ejemplos de este fenómeno incluyen a estudiantes que completan tareas con la ayuda de IA pero no pueden explicar sus soluciones durante revisiones de código, o analistas que no pueden responder a preguntas de seguimiento tras recibir resúmenes generados por IA.
El estudio concluye que, aunque los asistentes de IA son útiles, es vital que los mecanismos de aprendizaje permitan a los usuarios procesar la información por sí mismos. Esto implica que las herramientas deben ofrecer explicaciones y fomentar la verificación del conocimiento antes de proporcionar respuestas finales. La clave es equilibrar la reducción de la carga externa sin eliminar la carga interna que es necesaria para el aprendizaje significativo.