Cómo puede ayudar la IA a los estudiantes que hacen muchas preguntas
Para quien necesita ver la estructura completa antes de avanzar, la IA puede conectar las preguntas con una comprensión que también sirva para resolver problemas.
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Hacer muchas preguntas no siempre significa comprender despacio. También puede significar que la persona no pasa por alto lo que todavía no entiende.
Cuando estudié mecánica cuántica en ingeniería, lo primero que aparecía en la pizarra eran ecuaciones como estas.
La clase explicaba fenómenos físicos, pero yo veía primero una notación matemática desconocida. Hamiltoniano, función de onda, valor propio, operador, notación bra-ket: en algún momento, todos esos símbolos empezaban a utilizarse como si fueran un idioma que ya debíamos conocer.
Ni siquiera sabía con precisión qué era lo que no sabía. ¿Debía repasar álgebra lineal, ecuaciones diferenciales, números complejos o probabilidad? ¿Por qué la H llevaba un sombrero? ¿Por qué el nabla al cuadrado aparecía en una expresión de energía? ¿Cómo se relacionaba la notación bra-ket con un producto interno y con la probabilidad?
No me faltaba una línea de cálculo. Me faltaba entender por qué ese cálculo era válido y de qué marco matemático procedían los símbolos.
No era lentitud: necesitaba más información para comprender
No era una persona lenta para entender. Necesitaba ver primero la estructura completa. Sin embargo, cuando preguntaba por esa estructura, a menudo la otra persona no entendía qué estaba intentando averiguar. Preguntas como “¿dónde se sitúa esta unidad dentro del curso?” o “¿por qué aparece ahora este concepto?” no siempre recibían respuesta. Yo necesitaba ubicar cada pieza en el conjunto antes de bajar a resolver problemas.
En secundaria ocurría algo parecido. Los conceptos se explicaban por encima y enseguida empezaban los ejercicios. Algunos estudiantes descubrían el patrón mientras resolvían problemas, aunque la explicación fuera incompleta. Yo necesitaba responder antes otras preguntas: ¿por qué se define así?, ¿de dónde sale esta fórmula?, ¿qué función cumple dentro de la materia?
El examen no esperaba. Intentaba conectar suficiente información para construir la estructura, pero a menudo esa comprensión todavía no se había convertido en capacidad para resolver ejercicios cuando llegaba el día de la prueba.
Los exámenes tradicionales favorecían a los estudiantes intuitivos
Alguna vez pregunté a compañeros con buenas notas: “¿Por qué funciona así?”. Para mi sorpresa, muchas veces no podían explicarlo bien. Al principio pensé que fingían y que daban una respuesta vaga porque no querían explicar. Después entendí que realmente no organizaban el conocimiento de esa forma verbal y estructurada.
No necesitaban describir primero el conjunto. Veían un problema y sentían qué hacer; reconocían dónde usar una fórmula. Yo me detenía cuando una idea no terminaba de encajar, mientras ellos podían avanzar aunque no supieran explicarla a la perfección.
En los exámenes exigentes, esta diferencia crece. Algunos estudiantes reconocen la estructura por la forma de una ecuación, el orden de las condiciones o el aspecto de un gráfico. Los exámenes tradicionales favorecían este tipo de intuición rápida.
Quien conoce bien una fórmula no solo memoriza la respuesta: también identifica en qué paso es más probable equivocarse.
No había quien pudiera acompañar todas las preguntas
Antes había pocas formas de superar este obstáculo. Faltaban personas que pudieran acompañar una cadena larga de preguntas fundamentales. El profesor debía avanzar con el temario, la academia tenía que practicar tipos de ejercicios y los libros no podían explicar cada paso intermedio.
Preguntar una vez “¿por qué es posible esta fórmula?” no detiene una clase. Preguntarlo cinco o diez veces desde ángulos distintos, sí. Por eso, quien necesitaba comprender el conjunto tenía dificultades para llevar sus preguntas hasta el final. Acababa resolviendo ejercicios sin entenderlos bien o abandonando la materia.
La IA cambia esta situación. Podemos formular la misma pregunta de diez maneras, pedir un ejemplo más sencillo, solicitar un contraejemplo o crear un ejercicio centrado exactamente en la parte que no entendemos.
Las preguntas pueden llegar hasta la resolución de problemas
Antes había que construir la estructura completa a solas. Ahora podemos hacerlo con ayuda. Podemos preguntar cuál es el objetivo de la materia, por qué se necesita un concepto y cómo se conecta con las unidades anteriores y posteriores, y después avanzar hasta la resolución de ejercicios.
Si se usa de forma superficial, la IA solo hace los deberes por el estudiante. Si se utiliza con profundidad, permite que una persona que necesita comprender el conjunto estudie de acuerdo con su forma de pensar. Puede obtener antes la visión general, seguir sus preguntas fundamentales y conectar la comprensión con problemas concretos.
Así, alguien que antes perdía puntos puede mejorar sus resultados. Tener muchas preguntas no es una fortaleza por sí sola. Pero si esas preguntas conducen a comprensión y aplicación, pueden ayudar a resolver mejor un examen.
Puede dejar de ser una debilidad
Antes, quien necesitaba ver el conjunto tenía más dificultades para transformar su comprensión en puntos. Los exámenes favorecían a quienes aceptaban rápido cada parte y la aplicaban de inmediato. Si la estructura no descendía hasta la resolución de problemas antes del examen, la capacidad no aparecía en la nota.
Ahora esa situación puede cambiar. Quien necesita ver el conjunto también puede obtener antes la visión general, llevar sus preguntas hasta el final y practicar cómo aplicar lo aprendido.
Una forma de pensar que antes parecía una debilidad puede convertirse en una ventaja si la IA se utiliza para comprender y practicar, no para evitar el aprendizaje.