Los alumnos que usan inteligencia artificial hacen mejores deberes, pero sacan peores notas en los exámenes
La inteligencia artificial generativa está ayudando a los estudiantes a completar sus deberes con más rapidez y mejores resultados. Sin embargo, ese rendimiento no siempre se traslada a los exámenes. Un amplio análisis realizado con casi 27.000 alumnos chinos de entre 12 y 18 años revela una brecha cada vez mayor entre la calidad de las tareas entregadas y el aprendizaje real demostrado en las pruebas.
El seguimiento se desarrolló entre enero de 2023 y junio de 2025, en un contexto en el que el uso de herramientas de IA se extendió con especial rapidez entre los estudiantes. Al menos el 80% de los participantes empleó sistemas como DeepSeek o Doubao, la plataforma de inteligencia artificial de ByteDance. El 20% restante sirvió como grupo de control para comparar la evolución de los resultados.
Los datos sitúan el estudio entre los análisis más amplios realizados hasta ahora sobre el impacto de la IA generativa en el aprendizaje escolar. Sus conclusiones apuntan a un problema que afecta tanto a los alumnos como a los centros educativos: una tarea aparentemente impecable ya no garantiza que el estudiante haya comprendido los contenidos.
Los deberes mejoran y se terminan antes
Tras seis meses de uso, los alumnos que recurrieron a herramientas de IA mejoraron un 18% de media la puntuación obtenida en sus deberes, teniendo en cuenta el conjunto de asignaturas. Además, redujeron notablemente el tiempo dedicado a completar las tareas.
Antes de utilizar estos sistemas, los estudiantes tardaban una media de 64 minutos en terminar los deberes. Después, el tiempo descendió hasta los 45 minutos. La diferencia refleja la capacidad de la IA para generar explicaciones, resumir textos, resolver ejercicios o proponer estructuras para trabajos escritos en cuestión de segundos.
Estas aplicaciones utilizan modelos de lenguaje, sistemas entrenados con grandes cantidades de texto para reconocer patrones y generar respuestas nuevas. No funcionan como una enciclopedia tradicional: producen una respuesta probable a partir de la petición del usuario, lo que significa que pueden cometer errores, inventar datos o presentar información incompleta con un tono convincente.
El rendimiento cae cuando llega el examen
La mejora en los deberes contrastó con los resultados de los exámenes. La nota media de los alumnos que utilizaban IA fue un 20% inferior a la de quienes no recurrían a estas herramientas. El resultado rompe una relación que durante años parecía lógica: los estudiantes que entregaban mejores tareas solían ser también los que obtenían mejores calificaciones en las pruebas.
La explicación más probable es que algunos alumnos están delegando en la IA buena parte del proceso de razonamiento. Pueden entregar una respuesta correcta sin haber entendido cómo se ha llegado a ella, qué conceptos intervienen o cómo aplicar ese conocimiento en un problema distinto.
Durante un examen, además, desaparece la ayuda inmediata del asistente digital. El alumno debe recordar los contenidos, organizar sus ideas y resolver los ejercicios por sí mismo. Si esas habilidades no se han practicado durante los deberes, la diferencia entre el trabajo entregado y el aprendizaje acumulado se hace visible.
La velocidad de uso marca la diferencia
Uno de los resultados más relevantes del análisis es que las peores notas se concentraron entre quienes utilizaban la IA para terminar las tareas lo antes posible. En cambio, los estudiantes que empleaban estas herramientas, pero mantenían aproximadamente el mismo tiempo de dedicación, no sufrieron una caída tan pronunciada en los exámenes.
El dato sugiere que el problema no está necesariamente en utilizar inteligencia artificial, sino en convertirla en un sustituto del esfuerzo intelectual. Copiar una solución, aceptar una explicación sin revisarla o pedir a un chatbot que redacte un trabajo completo puede ahorrar tiempo, pero también elimina las fases en las que se consolidan los conocimientos.
Usada como apoyo, la IA puede desempeñar un papel distinto. Puede ayudar a detectar errores, explicar un concepto con otro nivel de dificultad, proponer preguntas para repasar o comparar distintas formas de resolver un ejercicio. En ese modelo, el estudiante sigue siendo responsable de comprender, verificar y reformular la información.
El reto para colegios e institutos
La expansión de estas herramientas ya está modificando la forma de estudiar, leer y preparar trabajos. Los profesores tienen cada vez más dificultades para saber si una entrega refleja realmente las capacidades del alumno o si ha sido generada, al menos en parte, por un sistema automático.
Prohibir completamente la IA resulta difícil en un entorno en el que los estudiantes pueden acceder a ella desde un móvil y utilizarla en cualquier momento. Además, los detectores de texto generado por IA no son completamente fiables y pueden señalar como artificial un trabajo escrito por una persona o no detectar un texto que ha sido revisado y modificado.
La alternativa pasa por integrar la alfabetización en inteligencia artificial en la educación. El alumnado necesita aprender cómo funcionan estas herramientas, qué errores cometen y por qué no deben considerarse una autoridad infalible. También debe conocer prácticas como contrastar las fuentes, pedir explicaciones, revisar los cálculos y declarar cuándo se ha utilizado un asistente digital.
Algunos sistemas educativos avanzan hacia una incorporación amplia de la IA, mientras otros intentan limitar su presencia, sobre todo en las edades más tempranas. El estudio aporta un argumento para evitar tanto la adopción irreflexiva como el rechazo absoluto: la tecnología puede mejorar el rendimiento visible de los deberes, pero solo favorece el aprendizaje cuando no reemplaza el proceso de pensar.
La pregunta, por tanto, ya no es si los estudiantes utilizarán inteligencia artificial, sino con qué objetivos y bajo qué condiciones. Los centros deberán encontrar métodos de evaluación que midan la comprensión real, mediante pruebas presenciales, exposiciones, ejercicios razonados y trabajos realizados durante el propio proceso de aprendizaje.
