Con la llegada de los sistemas de IA, ha surgido la posibilidad de una educación más eficaz, ya que se puede encontrar la información necesaria literalmente en cuestión de segundos. Pero, al mismo tiempo, existe un lado negativo: la falta de honestidad académica. Muchos estudiantes recurren a este método para realizar exámenes, trabajos de curso y otros tipos de tareas por su cuenta. Por ello, los profesores han comenzado a utilizar sistemas de detección de texto generado automáticamente para identificar a los estudiantes que no actúan con honestidad. Y en este artículo hablaremos precisamente de este tipo de herramienta de IA.
La transformación digital de la educación y los nuevos riesgos de infracciones
Hoy en día existe la posibilidad de no asistir a centros educativos y estudiar a distancia. Por un lado, esto es muy cómodo, ya que no hay que perder tiempo en desplazamientos ni siquiera mudarse a otra ciudad para formarse.
Por eso, actualmente en los centros educativos se utiliza de forma generalizada una herramienta para detectar IA, capaz de identificar los trabajos creados de forma automática y no por un autor real.
¿Qué tipos de infracciones detectan los sistemas de análisis modernos?
Gracias a los sistemas de análisis modernos, es posible detectar diferentes infracciones. En primer lugar, el plagio. Muchos estudiantes recurren a este método para ahorrar tiempo en la realización del trabajo o por desconocimiento del material. Sin embargo, el sistema de detección, basándose en criterios específicos, puede determinar que el material presentado ha sido creado de forma automática, por lo que el profesor no aceptará dicho trabajo.
Principios de funcionamiento de los algoritmos: de los patrones a los modelos probabilísticos
El funcionamiento del algoritmo se basa en varios principios fundamentales. Estos son:
- patrones. El sistema detectará formulaciones repetitivas en oraciones y frases, así como la presencia de plantillas. De este modo, se podrán detectar elementos comunes en varios estudiantes, lo que indicaría un caso de plagio;
- aprendizaje automático. Los modelos de los algoritmos funcionarán mediante un aprendizaje sistemático, para lo cual se utilizará una gran cantidad de trabajos ya realizados. De este modo, se podrán identificar ciertas regularidades que son prácticamente imposibles de detectar mediante una revisión manual;
- modelo de probabilidad. El sistema determinará el grado de probabilidad de que un comportamiento concreto sea aleatorio y no sistemático, cuando se encuentren las mismas imprecisiones en los trabajos de varios alumnos;
- análisis del «carácter» del trabajo: estilo del texto, presencia de errores típicos, giros lingüísticos, principios de construcción de la estructura del texto y mucho más. Y si se detecta algo que nunca se ha visto en el trabajo de dicho autor, significa que ha utilizado IA o que se trata de plagio.
Gracias a este enfoque integral, a los profesores les resulta mucho más fácil detectar a los infractores y las actitudes poco serias hacia el estudio.
Limitaciones y errores: cuando las tecnologías ofrecen resultados erróneos
Aunque los sistemas de detección de plagio son hoy en día una herramienta indispensable para los profesores, presentan algunas limitaciones y errores que no deben pasarse por alto. Estos son algunos de ellos:
- falsos positivos. A veces ocurre que un estudiante ha realizado el trabajo por sí mismo, pero el sistema indica lo contrario debido a coincidencias aleatorias;
- el sistema no siempre puede comprender el contexto y una cita clara de alguien con la indicación correspondiente puede ser reconocida como plagio;
- cuanto menor es el volumen de texto, más difícil resulta para el sistema realizar su análisis, lo que puede dar lugar a falsas alarmas más frecuentes;
- el idioma en el que se entrega el trabajo: si se trata de un idioma muy extendido, como el inglés, la precisión del análisis será mayor; si es poco común, será menor, ya que los modelos de los algoritmos están mal entrenados en idiomas poco comunes debido a la escasa cantidad de trabajos ya publicados en la red con los que compararlos;
- cada año mejora la calidad del uso que los estudiantes hacen de los sistemas de IA, y a veces reformulan y modifican la estructura con tal maestría que resulta extremadamente difícil detectar un texto creado automáticamente o por IA.
Por lo tanto, no conviene confiar ciegamente en los resultados de los sistemas de detección. Al fin y al cabo, la decisión final debe recaer en el profesor, teniendo en cuenta los numerosos matices relacionados con el propio trabajo y con el estudiante.
Aplicación práctica en universidades y plataformas en línea
Para facilitar el uso de los sistemas de detección, estos pueden integrarse directamente en el software de las plataformas de las universidades. Esto permite cargar y revisar automáticamente una gran cantidad de trabajos, evaluarlos, elaborar estadísticas e identificar infracciones.
Gracias a ello, los profesores ahorran mucho tiempo. Además, estos sistemas pueden ayudar en la enseñanza. Por ejemplo, si un gran número de estudiantes comete el mismo error, esto puede indicar deficiencias en la presentación del material: un error, un lapsus o una imprecisión. De este modo, los profesores pueden corregir sus errores en el material didáctico.
Cuestiones éticas del control: el equilibrio entre la confianza y la supervisión
El sistema de detección es, sin duda, una herramienta muy útil y práctica que permite identificar a los estudiantes poco honestos. Pero, por otro lado, muchos pueden tener la sensación de un control total, en el que cualquier libertad de acción durante el proceso de aprendizaje será verificada, supervisada y, en ocasiones, puede llevar a que el trabajo del estudiante no sea aceptado.
Un control tan estricto genera una sensación de desconfianza e incomodidad, ya que sabes de antemano que se llevará a cabo un análisis detallado del trabajo entregado. Y lo más molesto es cuando el sistema se equivoca y el profesor acepta el resultado sin cuestionarlo y sin hacer concesiones.