Los estudiantes y educadores están adoptando herramientas de codificación asistida por IA para comprender conceptos complejos y desarrollar habilidades de resolución de problemas en informática. Sin embargo, esta transformación plantea desafíos en cuanto a cómo integrar la IA en el plan de estudios.
La introducción de la IA en la enseñanza de lenguajes de programación está provocando un cambio en el enfoque educativo. Anteriormente, los cursos introductorios de informática se centraban principalmente en la sintaxis del código y en lograr que los programas funcionaran. Si bien esta sigue siendo una habilidad fundamental, ahora se reconoce la importancia de enseñar explícitamente técnicas de prueba y depuración, aspectos que a menudo se pasaban por alto en el plan de estudios tradicional.
"Estamos viendo un aumento en la necesidad de estas habilidades, donde los estudiantes reciben fragmentos de código generados por IA que deben verificar para garantizar su corrección", explica Jeanna Matthews, profesora de informática en la Universidad de Clarkson en Nueva York, a IEEE Spectrum.
Otra habilidad esencial es la descomposición de problemas, que implica dividir un problema complejo en partes más pequeñas que pueden ser resueltas por la IA. Sin embargo, enseñar esta habilidad en un curso introductorio representa un desafío. Como resultado, los educadores están adaptando sus estrategias de enseñanza.
"Solía centrarme en que los estudiantes escribieran código y luego lo calificaba en función de las pruebas que pasara", dice Daniel Zingaro, profesor asociado de informática en la Universidad de Toronto Mississauga. "Pero con la IA generativa, he logrado ampliar mi perspectiva y ahora los estudiantes trabajan en grupos, presentando videos explicativos sobre cómo funciona su código. Esto me permite evaluar su proceso de aprendizaje de todo el ciclo de desarrollo de software, no solo el código en sí".
De todas formas, los educadores son cautelosos dada la tendencia de un LLM a alucinar y muchos destacan la necesidad de enseñar a los estudiantes a ser escépticos sobre los resultados y asumir la responsabilidad de verificarlos y validarlos.
La IA generativa puede acortar el proceso de aprendizaje de los estudiantes que dependen demasiado de ella, pero esta dependencia excesiva puede ser una trampa y es aconsejable que los estudiantes exploren posibles soluciones a los problemas por sí mismos para no perder ese pensamiento crítico o proceso de aprendizaje efectivo.
En ese sentido, los docentes consultados coinciden en que hacer que la IA sea un copiloto, pero no el piloto automático, para aprender.