La Penalización del Aprendizaje por IA Generativa — Un Estudio de 30 Meses con 26.811 Estudiantes Chinos

Investigadores de la Universidad de Estocolmo y la Universidad de Hong Kong hicieron seguimiento a 26.811 estudiantes de secundaria (de 7.º a 12.º grado) en un condado del centro de China durante 30 meses, de septiembre de 2022 a junio de 2025, combinando resultados de exámenes mensuales a libro cerrado, resultados de los exámenes de admisión zhongkao y gaokao, y puntuaciones y tiempos de finalización de tareas en nueve asignaturas. Alrededor del 80% de los estudiantes utilizó herramientas de IA generativa — incluidas Doubao, DeepSeek, ChatGLM, Ernie Bot y Qwen — para completar sus tareas.

El uso de IA aumentó las puntuaciones de las tareas en un 18% y redujo el tiempo medio de finalización de 64 a 45 minutos. Pero en un plazo de seis meses, las puntuaciones de los exámenes mensuales entre los usuarios de IA habían caído un 20%; a los dos años, las puntuaciones del zhongkao habían bajado un 24% y las del gaokao un 18%. La caída fue mayor en las asignaturas de ciencias sociales (-27%), seguidas de STEM (-22%) e inglés (-17%), y fue más pronunciada entre los estudiantes más jóvenes, los de mejor rendimiento y los varones. Los autores estiman que aproximadamente el 80% de la pérdida de aprendizaje medida se concentra en estudiantes cuyo patrón de uso — finalización muy rápida combinada con puntuaciones altas en las tareas — indica externalización en lugar de un compromiso similar a la tutoría; los estudiantes que usaron IA a un ritmo similar al de los no usuarios no mostraron penalización en los exámenes.

Se trata de un estudio de panel cuasiexperimental de un solo condado, no de un ensayo aleatorizado, y el condado y la provincia exactos no se nombran en la cobertura de prensa ni en el resumen disponible públicamente. El hallazgo se incluye aquí como un contrapunto riguroso y del mundo real a los relatos más promocionales sobre los beneficios de la IA generativa en el aula — un recordatorio de que el uso sin restricciones de la IA en las tareas, sin límites deliberados a la externalización, se asocia con un daño medible sustancial en el rendimiento en los exámenes.