¿Cómo afecta cómo aprendemos? El psicólogo cognitivo explica por qué aprende cuando el trabajo es duro

Cuando OpenAi publicó un “modo de estudio” en julio de 2025. La compañía ha exagerado las ventajas educativas de ChatGPT. “Cuando ChatGGPT solicita que enseñen o aprendan, puede mejorar significativamente el rendimiento académico”, dijo el vicepresidente de la educación de la compañía, dijo a los periodistas en el lanzamiento del producto. Pero cada maestro dedicado tendría razón al preguntar: ¿es solo marketing o que la investigación científica realmente respalda tales afirmaciones?

Mientras que las herramientas generadas y las herramientas van a las aulas a velocidad de rayo, una investigación robusta sobre el tema en el manual no se movió casi rápidamente. Algunos estudios tempranos mostraron beneficios para ciertos grupos como estudiantes de programación de computadoras y estudiantes de inglés. Y hubo varios otros estudios optimistas sobre la IA en la educación, como un publicado en mayo de 2025. Sugiere que los chatbots pueden ayudar a aprender y opinión sobre el orden superior. Pero los académicos en el campo señalaron debilidades metodológicas significativas en muchos de estos trabajos de investigación.

Otros estudios pintaron una imagen de Gritmer, lo que sugiere que la IA puede reducir el rendimiento o las habilidades cognitivas, como las habilidades de pensamiento crítico. Un trabajo mostró que más estudiantes usaban ChatGGPT mientras aprendían y trabajaban aún peor en tareas similares cuando el chatgtpt no estaba disponible.

En otras palabras, la investigación temprana comienza a rascar la superficie, ya que esta tecnología realmente influirá en el aprendizaje y el conocimiento a largo plazo. ¿Dónde más podemos pedir pistas? Como psicólogo cognitivo que estudió que los estudiantes de la facultad usan la IA, descubrí que mi campo ofrece valiosas pautas de reconocimiento cuando la IA puede ser un cerebro y cuando corre el riesgo de ser salida.

La habilidad proviene del esfuerzo

Los psicólogos cognitivos han argumentado que nuestros pensamientos y decisiones son el resultado de dos métodos de procesamiento, que generalmente se etiquetan como un sistema 1 y el sistema 2.

El primero es un sistema de correspondencia, intuiciones y hábitos y hábitos de muestra. Es de manera rápida y automática, requiere un poco de atención consciente o esfuerzo cognitivo. Muchas de nuestras actividades diarias de rutina, capacitadas, haciendo café y bicicleta de equitación para trabajar o la escuela, entran en esta categoría. El Sistema 2, por otro lado, es principalmente lento y previsto, lo que requiere una atención más consciente y, a veces, esfuerzos cognitivos dolorosos, pero a menudo devuelve resultados más sólidos.

Necesitamos ambos sistemas, pero la adquisición de nuevas habilidades depende en gran medida del sistema 2. La lucha, la fricción y los esfuerzos mentales son cruciales para el trabajo de aprendizaje cognitivo, recuerda y fortalecer los vínculos en el cerebro. Cada vez que un ciclista seguro encuentra una bicicleta, dependen de un muestreo difícil en su sistema 1 anteriormente construido durante muchas horas de Hard System 2 realizado en el aprendizaje para aprender a conducir. No obtiene maestro y no puede efectivamente que los datos no puedan ser abolidos para el procesamiento de nivel superior sin la primera colocación en esfuerzo cognitivo y tensión.

Les digo a mis alumnos que el cerebro se parece mucho a los músculos: se necesita un verdadero trabajo para ver ganancias. Sin causar ese músculo, no aumentará.

¿Qué pasa si la máquina hace un trabajo para ti?

Ahora imagine un robot que lo acompaña en el gimnasio y le da pesas, no se necesita tensión de su lado. Hace mucho tiempo, sus propios músculos se habrán atrofiado y confiará en el robot en casa incluso para tareas simples como mover una caja pesada.

AI, usada mal, para terminar el cuestionario o escribir un ensayo, por ejemplo, permite a los estudiantes eludir a sí mismos lo que necesitan para desarrollar conocimientos y habilidades. Toma entrenamiento mental.

El uso de la tecnología para renunciar a un ejercicio cognitivo de manera eficiente puede tener un efecto perjudicial en el aprendizaje y la memoria y puede hacer que las personas malinterpreten su propia comprensión o habilidades, lo que llevó a lo que los psicognistas llaman metacológicos. La investigación ha demostrado que la navegación de GPS de automóvil violada habitual puede interrumpir la fuente externa como Google y la memoria, la memoria y la memoria y la memoria, la memoria y la memoria y la memoria y la memoria y la memoria y la memoria y la memoria y la memoria y la memoria y la memoria y la memoria y la memoria y el recuerdo y el recuerdo en su conocimiento personal y memoria en su conocimiento y memoria personal y a conocimiento personal y memoria y memoria y uso y uso de una fuente externa como Google para responder preguntas.

El aprendizaje y la superación salen del esfuerzo, ya sea que funcione con un poderoso chatbot o y un maestro o no, pero los educadores y los estudiantes deben resistir el trabajo de subcontratación. Fotógrafo de la Carta de Francesco a través de Getty Images

¿Existen riesgos similares cuando los estudiantes entregan tareas cognitivas ai? Un estudio ha revelado que los estudiantes exploran el tema utilizando un chatggt en lugar de una búsqueda web tradicional tuvo una carga cognitiva más baja durante la tarea, no tuvieron que pensarlo tan duro, y produjeron un peor razonamiento sobre el tema que investigaron. La superficie de uso de IA puede significar menos carga cognitiva en este punto, pero esto es similar que el robot se libera para practicar el gimnasio por usted. Finalmente conduce a las peores habilidades de pensamiento.

En otro estudio, los estudiantes que usan y revisan sus ensayos logrados más altos que aquellos auditorías sin IA, a menudo simplemente copiando y pegando las oraciones de ChatGPT. Pero estos estudiantes no mostraron un conocimiento más real del conocimiento o la transferencia de conocimiento de sus compañeros que trabajaron sin él. Y el grupo también se dedica a procesos de menor pensamiento en un sistema riguroso riguroso. Los autores advierten que tal “pereza metacognitiva” puede fomentar mejoras de rendimiento a corto plazo, pero también conduce al estancamiento de las habilidades a largo plazo.

La resta puede ser útil cuando los motivos están vigentes. Pero estas bases no se pueden formar si su cerebro no establece el trabajo de inicio requerido para codificar, conectar y comprender las preguntas que está tratando de dominar.

Usar AI para apoyar el aprendizaje

Volviendo a la metáfora del gimnasio, puede ser útil que los estudiantes piensen en la IA como un entrenador personal que puede mantenerlos en una tarea y andamios y empujándolos a trabajar más duro. La IA tiene un gran potencial como herramienta de aprendizaje escalable, un tutor individualizado con una gran base de conocimiento que nunca duerme.

Las compañías de tecnología de IA quieren diseñar solo eso: el maestro final. Además de ingresar a Openai, en abril de 2025. Anthrope ha publicado su forma de aprender a Claude. Estos modelos deben incluirse en el diálogo socrático, hacer preguntas y dar pistas, en lugar de dar solo respuestas.

Las primeras investigaciones indican que los maestros de IA pueden ser útiles, pero también introducen problemas. Por ejemplo, un estudio encontró estudiantes de secundaria que reconsideran las matemáticas con el chatggpt que hizo las escaleras que los estudiantes que no han usado IA. Algunos estudiantes usaron la versión base y otras versiones personalizadas del maestro que dieron pistas sin detectar respuestas. Cuando los estudiantes más tarde examinaron sin un enfoque de IA, aquellos que usaron el Chatggpt base fueron mucho peores que el grupo que estudió sin IA, pero no se dieron cuenta de que su rendimiento era aún peor. Aquellos que estudiaron con Tutor Bot no son mejores que los estudiantes que examinaron sin IA, pero no entendieron que lo hicieron mejor. Entonces, y no ayudó y ha cometido errores metacognitivos.

Incluso como un tutor, los estudiantes deben elegir activamente ese régimen y por ahora, deben jugar, deliciosamente, proporcionar contexto y llevar a Chatbot lejos de preguntas inútiles o sicofancing.

Las preguntas de Inkest se pueden reparar con un mejor diseño, llamadas al sistema e interfaces personalizadas. Pero la tentación del uso de la forma predeterminada y evitar el trabajo duro sigue siendo el problema más básico y clásico, el diseño del curso y motivar a los estudiantes a evitar atajos que socavan sus ejercicios cognitivos que socavan su entrenamiento cognitivo.

Al igual que con otras tecnologías complejas, como teléfonos inteligentes, Internet o incluso la escritura, los investigadores tardan más en comprender completamente el rango real de las influencias de la IA en el conocimiento y el aprendizaje. Al final, es probable que la imagen se tinte, lo que depende en gran medida del contexto y los beneficios.

Pero lo que sabemos sobre el aprendizaje nos dice que el conocimiento profundo y el dominio de la habilidad siempre requerirán un verdadero ejercicio cognitivo, con o sin IA.