El exceso de ChatGPT en las aulas puede bajar las notas: la advertencia de una universidad europea
Un estudio de la Universidad de Tartu, en Estonia, advierte de que los estudiantes que usan con más frecuencia la inteligencia artificial para programar rinden peor en exámenes, y los expertos piden pautas claras para que la IA apoye el aprendizaje sin sustituirlo.
Por Enrique Coperías
La IA en la educación ofrece ventajas como un tutor digital permanente, pero también riesgos: dependencia y pérdida de habilidades críticas. El reto, según la Universidad de Tartu, es formar profesionales autónomos y no solo usuarios que sepan preguntar a una máquina. Imagen generada con Gemini
Desde que ChatGPT irrumpió en la escena pública en 2022, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en herramienta cotidiana en universidades, en empresas y hasta en conversaciones familiares.
La capacidad de ChatGPT y otros asistentes basados en inteligencia artificial (IA) para generar textos, resolver dudas o escribir código ha fascinado a millones de personas. Pero a la par, ha activado las alarmas en torno a su impacto en el aprendizaje: ¿realmente ayuda a los estudiantes a adquirir conocimientos o, por el contrario, corremos el riesgo de que se vuelvan dependientes de estas herramientas?
Estudiantes y docentes de todo el mundo se preguntan hasta qué punto estas aplicaciones de chatbot de inteligencia artificial generativa pueden convertirse en aliadas del aprendizaje o, por el contrario, en muletas que limiten el desarrollo de las habilidades críticas.
Un estudio de la Universidad de Tartu, en Estonia, arroja una respuesta menos optimista de lo esperado y que invita a la reflexión. Lejos de confirmar el entusiasmo generalizado, la investigación muestra que los alumnos que usan con mayor frecuencia la IA tienden a obtener peores calificaciones. Una correlación que, lejos de ser un veredicto definitivo, abre un debate urgente sobre cómo integrar estas tecnologías en la enseñanza sin que se conviertan en un obstáculo.
Un laboratorio natural: el curso de Programación Orientada a Objetos
La investigación, liderada por Marina Lepp, profesora de Informática en el Instituto de Ciencias de la Computación de Tartu, junto a su coautor Joosep Kaimre, se centró en un curso fundamental: Programación Orientada a Objetos (POO) en Java, que permite modelar problemas del mundo real de forma modular, reutilizable y más fácil de mantener.
Se trata de una asignatura clave para los estudiantes de primer año de Informática, impartida en Java y con un fuerte componente práctico. Aquí los alumnos aprenden no solo a escribir código, sino a enfrentarse a errores, buscar soluciones y desarrollar un pensamiento lógico y estructurado. «Es un curso clavel», explican los investigadores, porque superar su curva de aprendizaje supone consolidar habilidades esenciales para toda la carrera.
De los más de trescientos matriculados, 231 estudiantes participaron en el estudio respondiendo a un cuestionario a mitad del semestre. Las preguntas abarcaban desde la frecuencia de uso de la IA hasta las tareas para las que recurrían a ella, pasando por su percepción de utilidad. Los investigadores no se limitaron a recabar percepciones subjetivas. También cruzaron esas respuestas con los resultados académicos —tests, exámenes finales y calificaciones globales— para comprobar si existía alguna relación entre ambos aspectos.
Cómo y para qué usan los estudiantes la IA
Los datos, publicados en la revista Computers in Human Behavior Reports, muestran que casi ocho de cada diez estudiantes utilizaron la IA en algún momento del curso, aunque solo un pequeño porcentaje lo hacía semanalmente. Los usos más extendidos fueron fue para depurar código (debugging), entender ejemplos ya escritos y aclarar conceptos.
Algunos alumnos encontraron formas creativas de integrar estas herramientas. Por ejemplo, varios aprovecharon la IA para traducir código de Python a Java, facilitando así la transición entre lenguajes. Otros la trataron como tutores improvisados al que les lanzaban preguntas ingenuas sin temor a ser juzgados, o como un compañero de aprendizaje con quien contrastar ideas antes de lanzarse a programar.
Sin embargo, los alumnos eran selectivos. Generar soluciones completas con IA fue, curiosamente, la aplicación menos frecuente. Esto sugiere que muchos son conscientes del riesgo de hacer trampa contra su propio aprendizaje si dejan que la máquina haga todo el trabajo.
Bentajas percibidas de la inteligencia artificial
Los beneficios más citados por los alumnos fueron:
✅ Rapidez en las respuestas y disponibilidad inmediata las 24 horas del día.
✅ Claridad en las explicaciones, con la opción de pedir versiones más simples.
✅ Acompañamiento personalizado, sin miedo a hacer preguntas tontas.
✅ Soporte adicional para exámenes, proyectos en grupo y tareas prácticas.
«Es como un Google más rápido y preciso, pero sin anuncios», resume un estudiante. Varios agradecieron, además, la posibilidad de obtener explicaciones paso a paso o en su lengua materna.
Sin embargo, también aparecieron sombras. Muchos se quejaron de que los chatbots se equivocan con frecuencia, generan soluciones complejas o no entienden bien las preguntas mal formuladas. Un alumno lo expresó así: «Si la IA no sabe la respuesta, en lugar de admitirlo, simplemente se inventa algo». Otro lamentó que, cuanto más recurría a la herramienta, menos pensaba por sí mismo.
El hallazgo inesperado: más uso de la IA, peores notas
El hallazgo central del estudio no puede pasar desapercibido: los estudiantes que declararon un uso más intensivo de la IA obtuvieron peores resultados académicos.
¿Cómo se explica esto? Los investigadores plantean varias hipótesis:
✅ Una posibilidad es que los alumnos con más dificultades sean los que más recurren a estas herramientas, de manera que la correlación refleja simplemente su menor preparación de base.
✅ Pero también se abre la puerta a otra explicación más preocupante: que la dependencia excesiva de los chatbots limite la oportunidad de practicar, cometer errores y aprender de ellos, lo cual es vital en la programación. En palabras de la profesora Lepp, «el uso sin guía y la sobredependencia de la IA pueden entorpecer realmente el aprendizaje».
El propio Kaimre subraya que el hallazgo no significa que la IA deba ser rechazada, sino que su papel en el aula debe ser cuidadosamente enmarcado. «No se trata de prohibirla, sino de enseñar a usarla bien. El riesgo aparece cuando reemplaza la práctica de programar y reflexiona», señala en un comunicado del Estonian Research Council.
La IA debe apoyar el aprendizaje, no sustituirlo
La profesora Lepp insiste en que la IA tiene un lugar legítimo en la enseñanza, pero bajo una condición clara: «La inteligencia artificial debe apoyar el aprendizaje, no reemplazarlo».
Para esta investigadora, lo esencial es que los estudiantes entiendan la diferencia entre pedir ayuda puntual y delegar el trabajo en la máquina. Usar la IA para comprender un error o aclarar un concepto puede ser enriquecedor; usarla para resolver tareas completas sin esfuerzo propio, en cambio, retrasa la adquisición de destrezas fundamentales.
El estudio, por tanto, no demoniza la herramienta, pero sí advierte de los peligros de su uso indiscriminado. En palabras de la profesora Lepp, «los estudiantes necesitan orientación para asegurarse de que emplean la IA como un recurso de apoyo y no como un atajo que erosione su formación».
Una de las conclusiones más llamativas del estudio estonio es que un uso intensivo de la IA se asocia con peores resultados en pruebas y exámenes. Esto podría deberse a que los estudiantes con más dificultades recurren más a la IA, y por eso rinden peor. Foto: Roi Solomon
Entre el entusiasmo y la cautela
El contraste entre percepciones y resultados es revelador. El 72% de los encuestados calificó la experiencia con los asistentes como útil. La utilidad percibida aumentaba cuanto más los usaban, lo cual podría explicar el círculo de dependencia que algunos desarrollan: cuanto más rápido resuelve la IA las tareas rutinarias, más tentador resulta acudir a ella para todo.
Pero la confianza no es plena. Varios estudiantes admitieron volver a los métodos tradicionales —Google, foros o apuntes— tras recibir respuestas incorrectas. Otros expresaron ansiedad ocupacional, y temían que la IA limitara su capacidad de explorar soluciones alternativas. Sin embargo, las estadísticas demuestran que quienes más la usaron tendieron a explorar menos soluciones alternativas, a consultar menos a los profesores y, en última instancia, a rendir peor en los exámenes.
En paralelo, no aparecieron grandes preocupaciones sobre plagio o integridad académica, quizá porque los usos más extendidos no consistían en entregar código generado directamente, sino en apoyarse en la IA como herramienta de consulta.
Esto muestra una paradoja: mientras que los estudiantes sienten que la IA educativa les ayuda a avanzar, los datos sugieren que a largo plazo puede frenar su progreso. Una paradoja que obliga a replantear cómo introducir estas tecnologías en la enseñanza.
Lecciones para educadores y universidades
El trabajo de la Universidad de Tartu aporta pistas valiosas más allá de la informática. En realidad, plantea un dilema transversal a todas las disciplinas: cómo aprovechar la velocidad y accesibilidad de la inteligencia artificial sin que debilite la capacidad de pensar críticamente y resolver problemas de manera autónoma.
Lepp y Kaimre sugieren varias medidas. A continuación, destacamos algunas de ella:
✅ Definir pautas claras de uso de IA en el aula, explicando a los estudiantes cuándo conviene recurrir a la IA y cuándo deben esforzarse por resolver los retos por sí mismos.
✅ Integrar la IA en las asignaturas de forma estructurada mediante, por ejemplo, ejercicios que inviten a comparar las soluciones del chatbot con las soluciones personales, para de este modo desarrollar una mirada crítica.
✅ Prestar atención especial a los alumnos con más dificultades, ya que son los más propensos a apoyarse en exceso en estas herramientas. Para ellos, el acompañamiento del profesorado puede marcar la diferencia entre que la IA sea una ayuda o un freno.
✅ Promover la evaluación crítica de las respuestas de IA, evitando la aceptación automática.
Como concluye la profesora Lepp, «nuestro estudio ofrece información útil no solo para quienes enseñan informática, sino para todos los profesionales de la educación. Necesitamos estrategias que integren la IA en la enseñanza de forma significativa y efectiva».
La IA en la educación ha llegado para quedarse, pero su valor depende del uso que se le dé. Puede ser tutor permanente y generador de ejemplos, pero si sustituye el esfuerzo personal, el aprendizaje se resiente. La paradoja: una herramienta creada para ampliar el conocimiento puede debilitarlo si no se usa con criterio. Foto: Desola Lanre-Ologun
Un debate abierto
El estudio no zanja la discusión, pero se suma a un panorama de resultados aún contradictorios. Investigaciones previas han señalado que la inteligencia artificial puede mejorar la motivación, la creatividad y la autoeficacia. Otras, en cambio, han detectado que los estudiantes que escriben código por sí mismos desarrollan mejores competencias que aquellos que dependen del ChatGPT.
La evidencia estonia introduce un matiz crucial: no basta con medir la motivación o la satisfacción; hay que observar el rendimiento real y cómo se desarrolla el aprendizaje a largo plazo. Y en ese terreno, el uso intensivo de chatbots parece más un freno que un motor.
Brújula crítica en la era de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial en la educación ha llegado para quedarse. Pero, como advierte la profesora Lepp, la clave está en cómo se utilice. La IA puede ser un tutor disponible las veinticuatro horas del día, siete días a la semana; un buscador eficiente; o un generador de ejemplos útiles. Pero si se convierte en el sustituto del esfuerzo personal, el aprendizaje pierde profundidad y los resultados académicos lo reflejan.
La paradoja es evidente: una herramienta educativa diseñada para ampliar el acceso al conocimiento puede terminar debilitando la capacidad de aprender si se usa sin criterio. De ahí que la gran pregunta para docentes y estudiantes sea cómo mantener el equilibrio.
¿Queremos formar profesionales capaces de dialogar con las máquinas, o individuos que deleguen en ellas los procesos cognitivos que deberían ejercitar? La respuesta marcará no solo el futuro de la enseñanza de la programación, sino el rumbo de la educación en la era de la inteligencia artificial.▪️
Información facilitada por el Estonian Research Council
Fuente: Marina Lepp, Joosep Kaimre. Does generative AI help in learning programming: Students’ perceptions, reported use and relation to performance. Computers in Human Behavior Reports (2025). DOI: https://doi.org/10.1016/j.chbr.2025.100642.
