Profiles of generative AI chatbot use for schoolwork and achievement among Indonesian 15-year-olds: A latent class and multilevel analysis of PISA 2025 data
Al analizar los datos de PISA 2025 de 14.168 adolescentes indoneses de 15 años, este estudio identifica cuatro perfiles distintos de uso de chatbots de IA generativa y encuentra que, si bien los usuarios poco frecuentes obtienen puntuaciones ligeramente inferiores en ciencia y lectura que los usuarios selectivos, el uso intensivo no está asociado con una reducción del rendimiento, lo que sugiere que las escuelas deberían centrar su orientación más allá de solo los usuarios frecuentes.
Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo
En el aula moderna, un nuevo tipo de ayudante ha aparecido. No es una persona, sino un programa informático capaz de escribir ensayos, resolver problemas matemáticos y explicar ideas complejas en segundos. Esta tecnología, conocida como inteligencia artificial generativa, ha desatado un debate silencioso entre los educadores. Por un lado, existe la esperanza de que estas herramientas puedan ofrecer tutoría personalizada a cada estudiante, llenando vacíos de comprensión y haciendo que el aprendizaje sea más eficiente. Por otro lado, existe el temor de que depender demasiado de ellas pueda hacer que los estudiantes se involucren menos, provocando que se salten el trabajo mental necesario para aprender verdaderamente y recordar lo que estudian. La pregunta central no es solo si los estudiantes están usando estas herramientas, sino cómo las están usando y qué sucede con su aprendizaje como resultado. ¿Ayuda a un estudiante pedirle a un chatbot que escriba un borrador, o simplemente evita el proceso de aprendizaje por completo?
Para encontrar respuestas, los investigadores recurrieron a una instantánea masiva de la vida estudiantil en Indonesia. Analizaron los datos del Programa para la Evaluación Internacional de Estudiantes de 2025, una prueba global que mide las habilidades de adolescentes de 15 años. Este estudio específico se centró en casi 14,000 estudiantes de cientos de escuelas, representando a unos 4 millones de adolescentes en el país. Los investigadores querían ver si existían diferentes "tipos" de estudiantes basados en cómo utilizaban los chatbots de IA para sus tareas escolares. Observaron cuatro formas específicas en las que los estudiantes podrían usar estas herramientas: para resumir un texto que tenían que leer, para investigar un tema nuevo, para redactar un trabajo de escritura o simplemente para ayudarles a aprender. Al agrupar a los estudiantes que usaban las herramientas de manera similar, el equipo pudo ver si ciertos patrones de uso conducían a mejores o peores puntuaciones en ciencias y lectura.
El análisis reveló cuatro grupos distintos de estudiantes. El primer grupo, que representaba aproximadamente el 28 por ciento de los estudiantes, eran los "usuarios poco frecuentes". Estos adolescentes casi nunca recurrían a los chatbots para sus tareas escolares. El segundo grupo, el más grande con un 35 por ciento, eran los "usuarios de apoyo al aprendizaje selectivo". Estos estudiantes usaban las herramientas ocasionalmente, principalmente para obtener ayuda para comprender un concepto o aprender una nueva idea, pero no dependían de ellas para cada tarea. Un pequeño grupo del 7 por ciento utilizaba las herramientas mensualmente para todo tipo de tareas, mientras que el último grupo, que comprendía casi el 30 por ciento, eran "usuarios intensivos" que usaban los chatbots casi todos los días para todo tipo de asignaciones escolares. Sorprendentemente, las diferencias entre estos grupos se debían principalmente a la frecuencia con la que usaban la tecnología, no a lo que usaban para ello. Los investigadores esperaban encontrar un grupo de estudiantes que utilizaban las herramientas principalmente para delegar su trabajo —dejando que la computadora hiciera el pensamiento por ellos— pero ese patrón específico de uso no surgió como un grupo separado.
Cuando los investigadores compararon las puntuaciones de las pruebas de estos grupos, surgió un panorama claro. Los estudiantes que rara vez usaban los chatbots obtuvieron puntuaciones ligeramente más bajas tanto en ciencias como en lectura que aquellos que los usaban de forma selectiva. Esta brecha persistió incluso después de que los investigadores tuvieran en cuenta factores como los ingresos familiares, el tipo de escuela a la que asistía el estudiante y sus hábitos generales de estudio. Sin embargo, los estudiantes que usaban las herramientas intensivamente, todos los días para cada tarea, no obtuvieron puntuaciones más bajas que los usuarios selectivos. Se desempeñaron igual de bien. Este hallazgo desafía la idea de que el uso intensivo de la IA conduce automáticamente a un peor aprendizaje. Sugiere que, para estos adolescentes indonesios, el uso frecuente de un chatbot no perjudicó su capacidad para comprender las ciencias o leer eficazmente.
El estudio también analizó si la capacidad de un estudiante para planificar y monitorear su propio aprendizaje cambiaba estos resultados. Algunas teorías sugieren que los estudiantes que son buenos gestionando su propio tiempo de estudio podrían usar la IA de manera diferente a los que no lo son, quizás usándola para aprender en lugar de para saltarse el proceso. Sin embargo, los datos mostraron que las habilidades de autorregulación de un estudiante no cambiaron la relación entre el uso del chatbot y las puntuaciones de las pruebas. Independientemente de si un estudiante era bueno planificando su estudio o no, el patrón de las puntuaciones se mantuvo igual: los usuarios poco frecuentes obtuvieron puntuaciones un poco más bajas, mientras que los usuarios frecuentes no sufrieron consecuencias. Los investigadores también exploraron si las escuelas que enseñaban a los estudiantes a evaluar críticamente el contenido generado por la IA veían resultados diferentes. Encontraron que en las escuelas donde esta práctica era común, la brecha entre los usuarios poco frecuentes y los usuarios selectivos aumentó ligeramente, aunque este resultado no fue lo suficientemente sólido como para ser considerado una regla definitiva.
Los investigadores advierten cuidadosamente que este estudio no puede probar que el uso de los chatbots cause mejores o peores puntuaciones. Debido a que los datos fueron recolectados en un único momento en el tiempo, es posible que los estudiantes que tienen dificultades con las tareas escolares simplemente no utilicen estas herramientas, o que los estudiantes que ya son buenos aprendiendo encuentren formas de utilizar las herramientas de manera efectiva. El estudio también dependió de que los estudiantes informaran sobre sus propios hábitos, lo cual a veces puede ser imperfecto. A pesar de estas limitaciones, los resultados ofrecen una perspectiva tranquilizadora para un país donde las escuelas aún están descubriendo cómo manejar esta nueva tecnología. Los datos sugieren que no hay una penalización por usar la IA intensamente, al menos no de la manera en que se midió aquí. En cambio, la preocupación puede residir en los estudiantes que no utilizan estas herramientas en absoluto, quienes parecen estar quedando ligeramente rezagados respecto a sus compañeros que las usan de forma selectiva. Esto apunta a un nuevo tipo de brecha digital, donde el problema no es solo el acceso a la tecnología, sino la guía necesaria para usarla como un compañero de aprendizaje en lugar de un reemplazo para el pensamiento.
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