Un ejercicio resuelto ofrece una satisfacción muy concreta: ya podemos pasar al siguiente. La página en blanco, en cambio, tiene pésimas relaciones públicas. Si un asistente llena esa página con una explicación ordenada, resulta tentador dar por terminada también la parte que ocurre en nuestra cabeza. Queda averiguar quién sabía resolver el problema.
Hamsa Bastani y sus coautores hicieron esa comprobación en un colegio de Turquía. El estudio de PNAS de junio de 2025 reunió a casi mil alumnos en cuatro sesiones de matemáticas. Comparó libros y apuntes con dos tutores basados en GPT-4. Después venía un examen sin recursos de apoyo.
Con el chat básico, la mejora estimada durante la práctica fue de un 48% respecto del grupo sin IA. En el examen sin ayuda, la desventaja estimada fue de unos 5,4 puntos sobre cien respecto de ese mismo grupo: un 17% menos en términos relativos. El tutor especializado evitó una caída comparable, sin superar significativamente al control. La prueba medía el aprendizaje inmediato tras aquellas sesiones.
El segundo tutor daba pistas, evitaba entregar la solución y recibía respuestas correctas y errores habituales preparados por profesores. Cambiaban tanto la forma de ayudar como la información disponible; atribuir el resultado exclusivamente al esfuerzo del alumno simplificaría el experimento. Bastani y coautores, PNAS.
El alivio también puede equivocarse
La diferencia obliga a precisar qué estamos comprando cuando pedimos ayuda. Para quien necesita una conversión de unidades y seguirá con otra cosa, obtener la cifra puede ser suficiente. Quien está aprendiendo a convertirlas necesita algo más: reconocer la relación y saber aplicarla cuando cambie el ejercicio. Las dos personas pueden escribir exactamente la misma pregunta al asistente. Un servicio que desconozca esa diferencia corre el riesgo de satisfacer a ambas de la misma manera. Si nos dejan, los asistentes de IA hasta podemos hacer los deberes y felicitar al alumno por lo bien que le quedaron.
Tampoco resulta sensato culpar al alumno por celebrar que, por fin, algo parezca fácil. Aprender y notar que se está aprendiendo pueden ir por caminos distintos. Un experimento de Louis Deslauriers y sus colegas, publicado en 2019, comparó clases de física con participación activa y exposiciones del profesor. Participaron 149 universitarios de Harvard. Con materiales equivalentes, quienes trabajaban activamente aprendían más, pero sentían que habían aprendido menos. Los autores relacionaron parte de esa discrepancia con el esfuerzo que exigía la actividad. Deslauriers y coautores, PNAS.
Un tutor digital tiene, por eso, un problema de diseño bastante delicado. Debe ayudar lo suficiente para que podamos avanzar, sin ocupar todo el espacio donde tendríamos que intentar algo. Pedir un intento propio puede ser útil. Repetir preguntas hasta desesperar a quien ya entendió sería una forma muy cara de hacerse el interesante. La dificultad necesita una razón pedagógica; el mal diseño también cansa.
La IA, además, puede enseñar bien. Un ensayo aleatorizado de Greg Kestin y sus coautores, publicado en Scientific Reports en junio de 2025, incluyó a 194 estudiantes de física de Harvard. Un tutor diseñado con criterios pedagógicos produjo mayores ganancias de aprendizaje que las clases de aprendizaje activo con las que se comparó, y requirió menos tiempo. La comparación cubrió dos lecciones de un curso y un tutor diseñado para ellas. En esas condiciones, la facilidad estuvo acompañada de mejores resultados. Kestin y coautores, Scientific Reports.
Una prueba sin el asistente
Para un colegio que evalúa estas herramientas, contar ejercicios completados deja fuera una parte del encargo. También la deja fuera preguntar únicamente si gustó la experiencia. Una evaluación útil debe comprobar qué puede hacer después el alumno, qué ayuda necesitó y si aplica lo aprendido a otro problema. Si se promete una capacidad duradera, habrá que medirla pasado un tiempo. El brillo de una demostración no responde esas preguntas.
Para el lector que estudia por su cuenta, propongo una comprobación modesta: después de trabajar un ejemplo con ayuda, cerrar la conversación e intentar otro parecido. Si aparece un atasco, ya hay una pregunta concreta que llevar al tutor. Así se descubre qué parte de la explicación todavía depende de tenerla delante.
Al volver al tutor, señalar el paso que no salió permite pedir algo más útil que otra solución completa. La próxima respuesta tendrá una tarea concreta: ayudar a entender ese paso. El siguiente intento le corresponde al estudiante.