¿Puede ChatGPT sacar el grado de Física?

No es una novedad ni es un secreto: la inteligencia artificial (IA) ha irrumpido en el ámbito educativo con herramientas como ChatGPT, capaces de generar respuestas complejas y textos altamente detallados. Esta tecnología plantea cuestiones críticas sobre el futuro de los métodos de evaluación y la integridad académica. Si los estudiantes pueden utilizarla para realizar tareas completas, ¿cómo deben adaptarse las universidades para garantizar que las habilidades y conocimientos evaluados sean genuinos?

Un estudio reciente liderado por Kevin A. Pimbblet y colaboradores, publicado en el European Journal of Physics, aborda este tema desde un enfoque práctico. Los investigadores evaluaron si ChatGPT, usando su versión GPT-4, sería capaz de superar las asignaturas de un grado completo en Física. Sus hallazgos exponen tanto las fortalezas como las limitaciones de esta IA y abren el debate sobre cómo debe evolucionar la educación superior en esta nueva era tecnológica.

El experimento: ¿Puede una IA superar la física universitaria?

Para responder esta pregunta, los investigadores adoptaron un enfoque llamado “trampa inteligente máxima”, diseñado para obtener el mejor rendimiento posible de la IA. Entre los pasos nos encontramos: simplificar las preguntas, dividir tareas complejas en partes más pequeñas y mejorar las respuestas iniciales con indicaciones más claras. En este contexto, ChatGPT logró resultados notables en tareas matemáticas y de programación. Incluso alcanzó calificaciones sobresalientes en asignaturas como “Modelado numérico y simulación”.

Sin embargo, ChatGPT demostró graves limitaciones en módulos que requerían habilidades prácticas, como los laboratorios de física. Estas actividades engloban mediciones experimentales y análisis de datos, elementos imposibles de ejecutar para una IA. Del mismo modo, en las defensas orales, ChatGPT falló al no poder replicar el razonamiento espontáneo y la interacción humana necesaria. Aquí nos encontramos con una limitación crucial: la dependencia de habilidades físicas y sociales, que siguen siendo exclusivas de los humanos.

En términos generales, ChatGPT consiguió superar con éxito muchas de las evaluaciones escritas, obteniendo una media del 65%, equivalente a un título de segunda clase superior en el sistema británico. No obstante, su incapacidad para cumplir con los requisitos prácticos esenciales impidió que pudiera aprobar formalmente el grado.

Capacidades y limitaciones de ChatGPT en contextos académicos

Fortalezas en tareas específicas

ChatGPT mostró un rendimiento sobresaliente en problemas de cálculo y programación. En un módulo de electromagnetismo pudo resolver con éxito ejercicios como la implementación de la ecuación del diodo de Shockley en Python. Estas tareas, basadas en conceptos bien definidos y con soluciones previamente documentadas, son su especialidad.

Por otra parte, su capacidad para generar explicaciones detalladas y claras lo convierte en un recurso valioso para el aprendizaje autodirigido. ChatGPT va más allá de proporcionar respuestas correctas, pues es capaz de proporcionar los conceptos subyacentes, lo que puede ayudar a los estudiantes a comprender mejor los temas tratados.

Fallos en la resolución de problemas complejos

Ocurre también que la IA lucha con problemas que requieren múltiples pasos o razonamientos profundos. En el módulo de “Mecánica clásica”, por ejemplo, ChatGPT cometió errores en cálculos de varios pasos, como la determinación de la aceleración gravitatoria en la Estación Espacial Internacional. Estos errores ilustran que, aunque la IA puede realizar cálculos simples con precisión, su capacidad para integrar información en problemas más complejos sigue siendo limitada.

En tareas interdisciplinares, que requieren combinar conocimientos de diferentes áreas, ChatGPT también muestra debilidades. Esto sugiere que, por el momento, los humanos conservan una ventaja en problemas que implican creatividad y pensamiento abstracto.

Ética y desafíos de la IA en la educación

El uso de herramientas como ChatGPT plantea cuestiones éticas importantes. ¿Debe considerarse plagio el uso de IA para resolver exámenes o trabajos académicos? Según el estudio, la detección de texto generado por IA es cada vez más complicada, especialmente con modelos avanzados como GPT-4. Esto representa un problema significativo para las instituciones educativas que desean garantizar la integridad académica.

Al mismo tiempo, prohibir estas tecnologías podría ser contraproducente. En lugar de evitar su uso, los expertos sugieren que las universidades deberían enseñar a los estudiantes a utilizar la IA de manera ética y crítica. El paso a dar es aprobar la incorporación de herramientas de IA en las asignaturas, para que los estudiantes las usen para tareas específicas bajo supervisión.

Un ejemplo: en un proyecto de modelado numérico, ChatGPT podría generar el código inicial, pero los estudiantes tendrían que ajustar y analizar los resultados manualmente. Este enfoque fomenta el desarrollo de habilidades técnicas mientras se aprovechan las capacidades de la IA como herramienta de apoyo.

Soluciones para una evaluación robusta: una vuelta al mundo clásico

Exámenes presenciales y defensas orales

Una solución para mitigar el impacto de la IA en la evaluación es volver a métodos tradicionales que requieren la presencia física del estudiante. Exámenes supervisados, presentaciones orales y prácticas en laboratorio son formas efectivas de evaluar habilidades que la IA no puede replicar. Estas pruebas aseguran que los estudiantes realmente posean el conocimiento necesario para superar los retos de la disciplina.

Integración de la IA en el aprendizaje

Por otro lado, también es posible integrar la IA en los procesos de enseñanza y evaluación. Por ejemplo, se pueden diseñar tareas que requieran el uso de ChatGPT para resolver problemas, pero que incluyan una reflexión crítica sobre las respuestas generadas. Este enfoque prepara a los estudiantes para utilizar estas herramientas en entornos laborales reales, donde la IA está cada vez más presente.

Los educadores deben equilibrar ambas estrategias, asegurándose de que los estudiantes adquieran las habilidades fundamentales mientras aprenden a usar la IA de manera ética y efectiva.

Referencias

• Pimbblet, K. A., & Morrell, L. J. (2024). Can ChatGPT pass a physics degree? Making a case for reformation of assessment of undergraduate degrees. European Journal of Physics. https://doi.org/10.1088/1361-6404/ad9874