Sustituyeron a los profesores por IA para vigilar un examen y acabaron anulando la prueba a 58.000 estudiantes: «Casi la mitad hicieron trampa»

Escrito por

en

​​

La idea de que la inteligencia artificial puede hacer muchas tareas mejor que una persona es algo que se está extendiendo a todos los ámbitos, incluso el educativo, y sí, parece que vigilar un examen para que nadie haga trampas podría ser una más de esas tareas. Pero lo ocurrido en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) demuestra que, al menos de momento, los resultados no siempre salen como se espera.

Esta universidad, cogiendo esta idea como referencia, decidió hacer por primera vez su examen de acceso de forma completamente online.

Cerca de 160.000 estudiantes hicieron la prueba desde casa, con un navegador que bloqueaba el ordenador y un sistema de IA vigilando todo el tiempo la cámara web para detectar cualquier comportamiento sospechoso. Todo parecía bastante controlado. Hasta que llegaron las notas.

Ahí cuando apareció el problema real. Había muchos más sobresalientes de lo normal. Se habla de miles, y esa diferencia era tan grande respecto a otros años que la propia universidad empezó a sospechar que algo no había funcionado como debía.

Después de revisar los resultados, la UNAM tomó una decisión bastante drástica: alrededor de 58.000 estudiantes tendrán que volver a examinarse. Aunque muchos hicieron la prueba de forma 100% legal, la universidad considera que es la única forma de garantizar que todas las plazas se reparten en igualdad de condiciones.

¿Por qué la UNAM cree que hubo trampas en un examen vigilado por IA?

Para que te hagas una idea, entre 2021 y 2025, solo un 3,5% de los alumnos superaba los 100 aciertos en un examen de 120 preguntas. Este año ese porcentaje se disparó hasta el 16,3%.

En las notas más altas ocurrió exactamente lo mismo. Normalmente, menos del 1% de los examinados conseguía superar los 110 aciertos. En esta convocatoria fue el 5,5%. Algo, teniendo en cuenta que el sistema había cambiado con respecto al resto del año, había salido mal.

Por eso la universidad creó una comisión de expertos para revisar todo el proceso. Su conclusión fue que existían suficientes dudas como para agendar una nueva prueba presencial y volver a lo que siempre se había hecho.

El propio rector pidió disculpas a los miles de estudiantes que hicieron el examen correctamente y que ahora tendrán que repetirlo. Pero también reconoció que mantener los resultados tal y como estaban no era justo para esas miles de personas que estaban haciendo todo legal.

En cuanto a la IA, comentar que, durante la prueba, los estudiantes utilizaron Respondus LockDown Browser, un programa creado para impedir que el usuario abra otras aplicaciones, cambie de ventana o haga búsquedas en Internet mientras responde al examen.

Al mismo tiempo, un sistema creado por Territorium analizaba las imágenes de la webcam mediante inteligencia artificial. Si detectaba que el estudiante se levantaba, aparecía otra persona delante del ordenador o utilizaba el móvil, enviaba un aviso a los profesores.

El problema es que muchos creen que eso no fue suficiente. Días antes del examen empezaron a circular por redes sociales consejos para saltarse esos controles.

Había alumnos que recomendaban colocar otra pantalla fuera del ángulo de la cámara para usar ChatGPT, otros hablaban de pequeños auriculares escondidos bajo el pelo e incluso de personas que hacían el examen por el estudiante sin llegar a aparecer en la imagen.

La universidad sí consiguió detectar algunos casos sospechosos y anuló alrededor del 2% de las pruebas. Sin embargo, expertos creen que el engaño pudo ser mucho mayor.

El investigador en inteligencia artificial Raúl Rojas explicó, a partir de un análisis estadístico, que existe una alta probabilidad de que casi la mitad de los estudiantes recibiera algún tipo de ayuda mientras hacía el examen desde casa.

Eso no significa necesariamente que todos utilizaran ChatGPT. Algunos podrían haber consultado apuntes, otros haber recibido ayuda de otra persona y otros aprovechar cualquier fallo del sistema de vigilancia. Lo que sí parece claro es que el modelo de supervisión no consiguió detectar todos esos casos.

 

Comentarios

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *