Los debates sobre la inteligencia artificial generativa en la educación superior se basan en estudios de trabajos completos de estudiantes o datos de encuestas autoinformados. Las investigaciones muestran que las herramientas de inteligencia artificial pueden apoyar el aprendizaje, pero también han generado preocupaciones, incluida la dependencia excesiva de los estudiantes, las trampas y la posible degradación del pensamiento crítico y el compromiso.
Si bien este tipo de estudios brindan instantáneas interesantes de las prácticas reportadas, sus metodologías pueden ocultar algo importante: cómo ocurre realmente la escritura cuando los estudiantes componen con la ayuda de la IA.
Un estudio piloto que realicé con escritores universitarios en la Universidad Estatal de Kennesaw adopta un enfoque diferente. Utilizando protocolos de pensamiento en voz alta, un método en el que los participantes verbalizan sus pensamientos durante la actuación, nuestra investigación captura cómo los estudiantes interactúan con herramientas de inteligencia artificial generativa durante el proceso de escritura real. Este método nos ayuda a comprender los procesos de toma de decisiones a medida que ocurren.
Nuestros hallazgos preliminares sugieren una realidad más compleja que la narrativa común de que los estudiantes simplemente obligan a la IA a escribir sus tareas. En cambio, muchos estudiantes parecen estar negociando cuándo y cómo la IA debe incluirse en sus escritos.
Mirando el proceso de escritura
En nuestro estudio, 20 estudiantes universitarios completaron una sesión de escritura de 20 minutos respondiendo al siguiente mensaje:
La gente pasa mucho tiempo intentando alcanzar la perfección en su vida personal o profesional. Las personas suelen exigir perfección a los demás, creando expectativas que pueden resultar difíciles de cumplir. Por el contrario, algunas personas piensan que la perfección no es alcanzable ni deseable.
La tarea consistía en crear una tesis y párrafos basados en evidencia que argumentaran su posición sobre el valor de luchar por la perfección. A los estudiantes se les dijo que no se esperaba que los terminaran, sino que trabajaran en el proceso de escritura hasta completarlos. A los estudiantes se les dijo que no hay formas correctas o incorrectas de usar la IA y se les pidió que usaran la IA generativa exactamente como lo harían normalmente mientras escriben.
En lugar de observación directa, el estudio se basó en capturas de pantalla posteriores a la sesión y en análisis de los estudiantes que describían su proceso. La recopilación de estos datos (sus acciones en la computadora y las transcripciones de las grabaciones de voz) permitió a los investigadores analizar el proceso de escritura sin interrupción. Para reducir la posibilidad de que los estudiantes cambiaran su comportamiento si se sentían observados, los investigadores configuraron un cronómetro y abandonaron la sala durante la sesión de escritura. El objetivo era minimizar el efecto Hawthorne, un fenómeno en el que las personas cambian su comportamiento porque saben que están siendo observadas.
lo que encontramos
A lo largo de las transcripciones, surgieron consistentemente varios patrones cualitativos en la forma en que los estudiantes interactuaban con la IA durante la escritura.
En primer lugar, muchos participantes recurrieron a la IA al principio del proceso de redacción para ayudar a generar ideas o desarrollar una tesis.
Lo que vemos en esta práctica es que el alumno utiliza los resultados generados por la IA para desafiar y dar forma a sus propias ideas. Un estudiante explicó la estrategia de esta manera: “Después de (generar algunas ideas), normalmente uso ese (resultado) como recordatorio”.
En esos momentos, la IA funcionó menos como una respuesta final y más como una herramienta de pensamiento para ayudar a los estudiantes a pasar la página en blanco.
Sin embargo, los estudiantes a menudo continuaron redactando de forma independiente después de generar ideas iniciales. Muchas transcripciones incluyen declaraciones como “Creo que mi tesis debería ser…” o “Déjame escribir esta parte”, lo que sugiere que algunos estudiantes conservaron el control de su argumento.
Editando un bot
Otro patrón fuerte en las transcripciones es que los estudiantes rara vez aceptan textos de IA sin editarlos. En cambio, revisan activamente el lenguaje generado. Como un estudiante describió el proceso, la IA “sobrescribe” sus consultas iniciales y luego el estudiante reescribe el resultado de la IA. Esto permite al estudiante reclamar “autoría y propiedad” del borrador final.
Otro participante redirigió la respuesta de la IA cuando era inconsistente con la tarea: “La IA no sigue la indicación… inténtalo de nuevo”.
Estos momentos muestran que los estudiantes están evaluando críticamente el resultado de la IA y tratándolo casi como un compañero de entrenamiento, en lugar de simplemente copiarlo.
También descubrimos que algunos estudiantes rechazaron por completo las sugerencias de la IA.
En varias sesiones de escritura, los participantes optaron explícitamente por no utilizar respuestas de IA. Un estudiante reflexionó sobre esta decisión mientras escribía: “Realmente no uso la IA para mi investigación”.
Otras transcripciones muestran a los estudiantes volviendo a sus propios escritos cuando las respuestas de la IA parecían demasiado genéricas o sin relación con sus argumentos. Estos momentos indican que los estudiantes no solo están colaborando con la inteligencia artificial, sino que también están trazando los límites de su lugar en el proceso de escritura.
Finalmente, varias transcripciones indicaron que los estudiantes recurrieron a la IA en momentos de incertidumbre o cuando se sentían estancados.
Como explicó un participante: “Utilicé mucha IA porque tenía dificultades.
Incluso en esos casos, los estudiantes solían utilizar la IA como apoyo mientras creaban sus ensayos, en lugar de copiar y pegar directamente sus respuestas.
¿Qué dice esto sobre la IA y la escritura?
Nuestro análisis sugiere que la inteligencia artificial generativa ingresa a la escritura de los estudiantes no como un sustituto de la autoría humana, sino como parte de una colaboración negociada. Los resultados sugieren que la IA entra con mayor frecuencia en el proceso de composición durante la generación de ideas, la revisión y los momentos de bloqueo del escritor, mientras que los estudiantes conservan el control sobre la selección de argumentos, la voz y las frases finales.
Comprender cómo se toman las decisiones sobre el uso de la inteligencia artificial durante el proceso de escritura, y no solo lo que aparece en el ensayo final, puede ayudar a los profesores a diseñar tareas y políticas que mantengan al escritor humano firmemente al mando.
Debido a que nuestros hallazgos actuales provienen de un grupo piloto de 20 escritores universitarios, los resultados deben interpretarse con cautela. Para comprobar si estos patrones se mantienen a mayor escala, el equipo de investigación está ampliando el estudio para incluir a 100 estudiantes universitarios. El estudio ampliado también examinará cómo los escritores neurodivergentes interactúan con la inteligencia artificial generativa durante la composición, un área que permanece en gran medida inexplorada en la investigación actual.
Los estudiantes investigadores de Kennesaw State contribuyeron al análisis preliminar descrito en este artículo: Kilee Johnson, Vara Nath, Ruth Sikhamani y Kailee Ward.
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