Estudiantes usan la IA como ven a profesores usarla: Investigación de la IBERO y Universidad de Valladolid

Los tres perfiles

Al agrupar a quienes respondieron de forma parecida, surgieron tres perfiles:

• Navegantes críticos (32%): aprenden de muchas fuentes, usan la IA con intención y ética, y perciben que sus profesores dan buen ejemplo.

• Técnicos pragmáticos (37%): saben manejar las herramientas, pero las ven solo como algo útil. Puntúan bajo en uso responsable y en el ejemplo que reciben de sus docentes.

• Usuarios emergentes (32%): tienen los resultados más bajos en conocimientos y la percepción más pobre del acompañamiento de sus profesores.

Mismas habilidades, distinta ética

Uno de los datos más reveladores es la comparación entre los dos primeros grupos. Navegantes y técnicos obtuvieron puntajes casi idénticos en el examen de habilidades funcionales y técnicas. Sin embargo, en el uso responsable de la IA quedaron en extremos opuestos: los navegantes muy por encima del promedio y los técnicos muy por debajo.

En otras palabras, saber usar la herramienta no garantiza usarla bien. A los técnicos, proponen los autores, les servirían actividades de reflexión y trabajar en equipo con compañeros del perfil más crítico.

El ejemplo de profesores

El hallazgo central es el peso de lo que los investigadores llaman "modelaje docente": que el profesor muestre, en la práctica, cómo usar la inteligencia artificial de forma reflexiva, ética y efectiva, la conecte con el futuro laboral y apoye a sus alumnos.

Esta percepción fue uno de los rasgos que más separó a los grupos: alta entre los navegantes críticos y baja entre los usuarios emergentes.

Por eso, los autores proponen que la capacitación docente no se limite a enseñar a manejar herramientas, sino que incluya el razonamiento ético y la evaluación crítica de la IA.

Una alerta antes de egresar

El dato que más llama la atención está en el grupo rezagado: 77% de los usuarios emergentes cursaba los últimos semestres de la carrera. Es decir, se trata de jóvenes a punto de salir al mundo laboral con menos herramientas para enfrentar una tecnología que ya transforma su campo.

Los autores evitan verlos como incapaces. Prefieren hablar de estudiantes en una etapa inicial, con potencial de crecer si reciben apoyo: introducciones graduales y práctica sin presión de calificación. Advierten, eso sí, que sin respaldo institucional podrían quedar excluidos de los nuevos entornos de aprendizaje.

Lo que sigue en las universidades

• Enseñar de forma diferenciada según el perfil de cada estudiante

• Aprovechar a los navegantes críticos como mentores de sus compañeros

• Formar a profesores como guías éticos en el uso de la IA, no solo como personas usuarias

Los investigadores reconocen que parte de los datos proviene de lo que los propios estudiantes reportan y que el trabajo se hizo en una sola universidad, por lo que proponen repetirlo en otras instituciones y seguir a las y los alumnos a lo largo del tiempo. Aquí puedes ver el estudio.