Según un comentario publicado en Nature el 3 de noviembre de 2026, las universidades deberían evaluar el aprendizaje de los estudiantes tanto con ayuda de la IA como sin ella. El autor sostiene que el desempeño durante una tarea asistida por IA no demuestra necesariamente lo que un estudiante ha aprendido de manera independiente.
El comentario responde al argumento de Marc Schmitt de que las universidades deberían enseñar a los estudiantes a cuestionar los modelos de IA y a juzgar la calidad de sus respuestas. También señala que las evaluaciones deberían establecer qué tan bien se desempeñan los estudiantes cuando ya no tienen acceso a la herramienta de IA.
El autor cita un ensayo aleatorizado con estudiantes de matemáticas de secundaria. El acceso irrestricto a un chatbot mejoró las calificaciones durante la práctica, pero posteriormente los estudiantes obtuvieron peores resultados en un examen realizado sin la herramienta. Por lo tanto, advierte el comentario, medir únicamente el trabajo asistido podría hacer que un tutor de IA parezca más eficaz de lo que realmente es.
Fuentes: Nature.