Ángulo de Anderson
Una taxonomía de las excusas de los estudiantes para usar secretamente la IA
Los estudiantes están utilizando ChatGPT para justificar casi cualquier nivel de asistencia de la IA en sus tareas, con un nuevo estudio que identifica seis categorías de excusas que les ayudan a difuminar la línea entre el uso legítimo y el fraude descarado.
Una nueva colaboración de investigación de EE. UU. ha encontrado que muchos estudiantes ya no consideran que el fraude con asistencia de la IA sea un fraude en absoluto. Basado en entrevistas con estudiantes universitarios de todo el país, que cursan una variedad de temas, el estudio identificó 23 formas diferentes en que el uso de la IA en las tareas puede ser justificado, desde afirmar que “todos lo hacen” y “la IA no tiene víctima”, hasta argumentar que el uso de la IA ahorra tiempo, produce una mejor escritura o sigue siendo un trabajo original, si la salida es editada por el estudiante después.
Algunos estudiantes admitieron abiertamente violar las reglas del curso, mientras seguían considerando su comportamiento como razonable.
El estudio también muestra a los estudiantes como confundidos (cuando hay una elección con la que lidiar) o confundidos (donde las opciones sobre el uso de la IA no son claras) en muchos escenarios, y temen una desventaja competitiva severa si perciben que otros están obteniendo ventajas con la IA (ya sea que se considere permitido o no).
Los 23 ejemplos se condensaron a partir de un número mucho mayor identificado a partir de las entrevistas realizadas, y cada uno se encuentra en una de las seis categorías definitivas decididas por los investigadores:
Comportamiento sin víctimas (nadie resulta dañado); Contribución mínima de la IA (la IA solo ayudó un poco); Contribución ex ante (las ideas del estudiante vinieron primero); Contribución post hoc (la edición posterior hace que el trabajo sea suyo); Negación de responsabilidad (alguien o algo más es responsable); y Beneficio percibido (los resultados justifican el uso).
Los autores del nuevo trabajo (titulado “Está bien porque…” : El salvaje oeste de la racionalización estudiantil del uso de la IA en la escritura académica, y proveniente de cuatro contribuyentes de la Universidad Estatal de Pensilvania, la Universidad de Michigan y la Universidad de Miami) señalan que los argumentos y relatos de los estudiantes vagan ilógicamente entre las diversas categorías, incluso cuando las categorías alternativas no son complementarias o compatibles.
Señalan además que a menudo no hay una lógica consistente en los argumentos, como si los estudiantes estuvieran en pánico en su respuesta (a pesar de un escenario de confidencialidad total); o alternativamente, como si esta fuera la primera vez que realmente se les pedía que pensaran en las dimensiones morales del uso de la IA en su educación.
Los autores afirman*:
‘Cualquier entorno de aprendizaje formal implica implícitamente un contrato social en el que el instructor ayuda al estudiante a aprender, y el estudiante es honesto sobre lo que sabe y no sabe.
‘Sin embargo, las racionalizaciones del uso de la IA por parte de los estudiantes sugieren que no son conscientes de esta última expectativa. Significativamente, el uso de la IA difumina la frontera entre el trabajo del estudiante y el trabajo de la IA, y hace que sea difícil para el instructor evaluar su trabajo y ayudarlos a mejorar su aprendizaje.
‘Una intervención clave para la educación superior, entonces, es ayudar a los estudiantes a comprender la justificación pedagógica detrás de las políticas de la IA, incluyendo por qué la representación honesta del propio conocimiento es importante tanto para el aprendizaje como para la evaluación.’
El documento indica que las expectativas sobre el uso de la IA en un contexto académico se distribuyen en cinco segmentos: intención del profesor; política formal; interpretación del estudiante de estas; política del estudiante; y práctica real del estudiante.
Al examinar las seis categorías definitivas, que haremos en un momento, se muestran diversas formas en que estos cinco dominios no están de acuerdo entre sí; están mal definidos; son autocontradictorios; o simplemente ignorados.
Los datos se obtuvieron entrevistando a veinte estudiantes universitarios de pregrado en 12 universidades diferentes de EE. UU., con una proporción de 15 mujeres y 5 hombres, y una amplia diversidad de especialidades, desde inglés y arte hasta estadísticas y biología molecular.
1: Comportamiento sin víctimas
La primera categoría refleja quizás la justificación más simple de todas: que nadie resulta dañado.
Los estudiantes en este grupo argumentaron que las preocupaciones tradicionales sobre el plagio dependen de la existencia de una víctima humana, y que el texto generado por la IA rompe esa conexión:
Clase de racionalización C1: Comportamiento sin víctimas
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| Sin víctima humana | Está bien porque el plagio y las normas de autoría existen para proteger a los autores humanos, el esfuerzo humano y la propiedad humana. Dado que la IA no es una persona, no ejerce un esfuerzo similar al humano y no se daña a un ser humano, el texto generado por la IA carece de una víctima moralmente relevante. | “No fue escrito por otra persona… no fue la idea de alguien que yo robé… Así que supongo que está bien” |
| Fuentes sintetizadas por la IA | Está bien porque la IA sintetiza y reescribe la información en lugar de copiar de una fuente específica, y dado que puedo citar el texto generado por la IA, no lo considero plagio. | “Con ChatGPT, [lo que hace] no es copiar y pegar de una fuente externa. Lo que hace es… analizar la información de cuatro o cinco fuentes diferentes, y luego combinarla en una, escribiéndola como algo completamente nuevo… Así que esto no es plagio, porque no es copiar y pegar [de] las fuentes” |
Desde que ChatGPT no es una persona, razonaron, utilizar su salida no puede ser equivalente a robar de otro autor (a pesar de los casos legales pendientes que indicarían lo contrario).
Otros sugirieron que la IA simplemente combina y reescribe la información de muchas fuentes en lugar de copiar cualquier fuente directamente, lo que pone en duda cuestiones de propiedad.
En algunos casos, el único daño reconocido fue autoinfligido, con estudiantes que argumentaban que el verdadero riesgo radicaba en debilitar su propio aprendizaje, en lugar de dañar a un maestro, compañero de clase o escritor. Un participante opinó:
‘La IA no tiene alma… darle crédito [o] respeto a la IA como si tuviera propiedad o legalidad sobre cierta información… eso simplemente no es cierto.’
Otro:
‘No le hace daño a nadie… creo que me hago más daño a mí mismo que a un maestro o a otras personas.’
2: Contribución mínima de la IA
La segunda categoría sostiene que el papel de la IA es demasiado pequeño como para importar. En lugar de negar que la IA hubiera contribuido a su salida, los estudiantes argumentaron que la contribución fue menor, rutinaria o comparable a formas de asistencia que ya están ampliamente aceptadas:
Clase de racionalización C2: Contribución mínima de la IA
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| Trabajo administrativo | Está bien porque la contribución de la IA se limita a “trabajo administrativo”. | “Con muchas de estas tareas, no son particularmente… desafiantes, pero es mucho trabajo administrativo… no vale la pena que yo consuma todo ese contenido…” |
| Hechos solamente | Está bien porque la información factual no puede ser propiedad de nadie. | “Cuando escribo, puedo usar los hechos de ello” |
| Similar a otros recursos permitidos | Está bien porque el papel de la IA es el mismo que el de los recursos y herramientas de escritura existentes, como el centro de escritura, el editor de revisión, Grammarly y Google. | “El centro de escritura hace lo mismo… ella también… me pide que piense, pero también me ayuda, como un impulso… Es como si ChatGPT lo hiciera por mí” |
Muchos dibujaron una distinción entre el trabajo académico importante y lo que consideraban “trabajo administrativo” de bajo valor, sosteniendo que las tareas de bajo valor no valían el esfuerzo que exigían.
Otros vieron la IA de manera similar a los revisores de gramática, editores o motores de búsqueda. A lo largo de estos argumentos, el tema común fue que la IA había ayudado, pero no lo suficiente como para socavar la autoría, o para considerar que la presentación final era el trabajo de otra persona, o atribuible a alguien más que el estudiante.
Uno de los participantes ilustró la medida en que consideraba a ChatGPT un contribuyente igualmente válido a mentores más tradicionales en el espacio académico:
‘Si no tengo la respuesta para mí mismo, entonces ella [la entrenadora] me diría, podrías hacer esto. Eso es como lo que ChatGPT hace por mí.’
3: Contribución ex ante
Para muchos estudiantes, la defensa más fuerte del uso de la IA fue que el trabajo intelectual importante ya había sido completado antes de que ChatGPT se involucrara.
En estos casos, la IA se presentó como una herramienta para expresar, organizar, ampliar o refinar material que ya existía en la mente del estudiante:
Clase de racionalización C3: Contribución ex ante
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| Mis ideas | Está bien porque las ideas, intenciones o pensamientos originales provienen de mí. La IA ayuda a articular, expandir o aclarar lo que ya tenía en mente. | “Cuando tengo un tema en la cabeza, en ese momento sé de qué se trata. Sé lo que necesita… pero en ese momento está como desordenado en mi cabeza. No puedo realmente expresar… una declaración organizada… Así que [la IA] organiza mis pensamientos de una mejor manera” |
| Mis direcciones | Está bien porque yo dirijo a la IA a través de instrucciones. | “Soy yo [quien] le di una instrucción. Así que ya dicté para ella lo que debía darme, lo que necesitaba… y cómo quería que la información se me devolviera” |
| Mi curación | Está bien porque yo hago la investigación o selecciono materiales relevantes antes de usar la IA. Selecciono qué información es importante antes de que la IA realice la tarea de escritura u organización. | “Le doy las instrucciones de la tarea y los recursos necesarios. Por ejemplo, si es un documental en video, le doy un resumen de AI del documental. Si es un libro o un artículo… le adjunto el PDF. Si es una imagen, le adjunto la imagen… Le doy las instrucciones exactas y todos los recursos que necesita” |
Los estudiantes argumentaron que el verdadero valor radicaba en tener la idea, así como en elegir posteriormente la dirección de la tarea, o en reunir las fuentes relevantes; mientras que la IA simplemente ayudaba a convertir esos ingredientes en prosa terminada.
Esta definición de autoría sostiene que la propiedad proviene no de escribir cada palabra, sino de proporcionar la intención original y dirigir el proceso, lo que permite a los estudiantes considerarse a sí mismos como los verdaderos creadores, incluso cuando partes sustanciales del texto final fueron generadas por la IA.
4: Contribución post hoc
La cuarta categoría se centró en lo que los estudiantes hacían después de recibir el texto generado por la IA. Los estudiantes argumentaron que parafrasear la salida de la IA, seleccionar solo ciertos pasajes, verificar hechos, verificar fuentes o revisar la redacción era suficiente para hacer que el trabajo final fuera suyo:
Clase de racionalización C4: Contribución post hoc
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| Uso selectivo | Está bien porque no tomo el texto de la IA al por mayor. Tomo solo partes de él. | “Supongo que estaría bien. Como una o dos oraciones [copiadas y pegadas] está bien. Supongo que no es como una copia descarada” |
| Mi parafraseo | Está bien porque transformo la salida de la IA a través de la edición, la adición o los refinamientos iterativos. | “Básicamente, parafraseo y condenso… Voy oración por oración, como condensando y parafraseando cada oración en mis propias palabras para la tarea” |
| Mi verificación | Está bien porque verifico, verifico los hechos y cito las fuentes originales. | “En realidad, vuelvo a verificar y asegurarme de que todo esté correcto” |
| Mi estilo | Está bien usar la IA si suena como yo. | “He pasado mucho tiempo entrenando a mi ChatGPT para que suene como yo y dé buenas respuestas, así que cada vez que le doy una instrucción, estoy seguro de que suena como yo” |
Algunos también sugirieron que si ChatGPT había aprendido a escribir de una manera que coincidía con su voz habitual, a través del uso habitual, el texto resultante podría ser razonablemente tratado como su propio trabajo:
‘Ha reconocido un patrón de mi forma de escribir y cómo expreso las cosas en proyectos o correos electrónicos o cualquier cosa… Así que ahora, sabe qué tipo de persona soy en cuanto a escritura.
‘Así que ahora, me da los prompts similares a lo que es mi proceso de pensamiento.’
5: Negación de responsabilidad
La quinta categoría implicaba desviar la responsabilidad lejos del estudiante. Algunos argumentaron que el uso de la IA se había vuelto tan común que evitarlo los colocaba en desventaja, particularmente si sus compañeros de clase estaban utilizando ChatGPT para completar el trabajo más rápido o lograr calificaciones más altas:
‘Algunos de mis compañeros de clase que simplemente lo lanzan [a la IA], lo generan, no lo verifican, [y] obtienen calificaciones más altas que yo.’
Otros estudiantes indicaron políticas poco claras, instrucciones de tarea vagas o una percepción de falta de preocupación por parte de los instructores:
Clase de racionalización C5: Negación de responsabilidad:
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| Normalización | Está bien porque todos usan la IA. Es normal. | “No soy el único que lo hace… pero todas las demás personas en mi clase, lo mismo.” |
| Inevitabilidad | Está bien porque el uso de la IA es inevitable. | “Ya tenemos que aceptar que esta es una tecnología que es parte de nosotros, y con el tiempo, sigue desarrollándose, y en general, aquellos que no la usan se quedarán atrás” |
| Indiferencia del instructor | Está bien porque los profesores no se preocupan, dan instrucciones vagas o permiten implícitamente el uso de la IA. | “Ellos [los profesores] no se preocupan por [las tareas]… no las revisan… no nos dan notas… solo se preocupan por nuestros exámenes” |
| Falta de normas | Está bien porque no hay reglas claras sobre el uso de la IA todavía. | “La IA es como el salvaje oeste… no hay muchas reglas alrededor de ella… ya que es una tecnología tan nueva, no hemos capturado realmente el concepto” |
| No hay consecuencias | Está bien porque no hay consecuencias, como no ser detectado, castigado o penalizado en la calificación. | “Se siente como una conciencia culpable, pero todavía lo presento porque sé que no me meteré en problemas” |
| Negación de la agencia | Está bien porque la acción no es realmente mía; la IA la realizó, o no actué consciente o intencionalmente. | “Si [hay] algo que la IA plagia, la IA es la que plagia, porque obtiene información de Internet” |
Algunos estudiantes justificaron el uso de la IA en el hecho de que era poco probable que se detectara o castigara, mientras que otros sugirieron que la responsabilidad recaía en la tecnología en sí, en lugar de en la persona que la usaba.
A lo largo de estos argumentos, el uso de la IA parecía ser tratado como algo impulsado por circunstancias, normas o factores externos, en lugar de por elección personal.
6: Beneficio percibido
La última categoría fue la más directa, en la que el uso de la IA se justificaba porque produce resultados deseables.
Para algunos estudiantes, el principal beneficio era ahorrar tiempo, particularmente en tareas que consideraban rutinarias o de poco valor:
‘Preferiría pasar tiempo con mi novia…’
Otros argumentaron que todavía aprendían del material al revisar, reescribir o trabajar con el contenido generado por la IA:
Clase de racionalización C6: Beneficio percibido
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| Economía de tiempo | Está bien porque consideraciones de tiempo y esfuerzo que van desde la conveniencia hasta la necesidad, como una carga de trabajo abrumadora o barreras lingüísticas. | “En lugar de pasar cuatro horas llenando este papeleo, me toma unos 30 minutos” |
| Valor educativo | Está bien porque todavía aprendo el contenido a través del uso de la IA. | “Cuando pongo en AI un resumen, como cuando estoy [parafraseando la oración del ensayo de la IA], todavía aprendo el contenido. Como cuando estoy escribiendo, ya que estoy leyendo esta información del ensayo de la IA, y la estoy reescribiendo” |
| Mejora de la escritura | Está bien porque la IA es un mejor escritor que yo. | “Me siento más confiado cuando ChatGPT lo escribe por mí porque tiene mejores enfoques para la gramática y las frases de transición y la estructura” |
| Intención orientada al aprendizaje | Está bien cuando mi intención es aprender. | “Es mucho sobre las intenciones que tienes cuando la usas. Si estás tratando de simplemente terminar la clase y no te importa, entonces obviamente te estás perjudicando a ti mismo y aprendes menos, y eso es más poco ético… Pero si estás tratando de sacar algo de ello… entonces es más ético” |
| Mejor resultado | Está bien porque el resultado es bueno, como una mejor calificación o la aprobación de la facultad. | “Antes de la IA, mis ensayos eran terribles… ahora es más fácil obtener un A que solo un C” |
Algunos creían que ChatGPT producía una mejor escritura de la que podrían lograr por sí mismos, mientras que otros se centraban en resultados como mejores calificaciones, comentarios positivos o simplemente completar la tarea con éxito. A lo largo de estos argumentos, el valor del resultado se trataba como más importante que las preocupaciones sobre cómo se había logrado ese resultado.
Un reino dividido
La tensión entre las reglas institucionales y el uso cotidiano de la IA se destaca en el documento a través de un participante, identificado como P6.
Este estudiante en particular reconoció que usar la IA en contra de las reglas del curso era incorrecto; estuvo de acuerdo en que el uso no revelado de la IA podría considerarse plagio; y expresó preocupación de que la dependencia excesiva de la IA podría reducir el aprendizaje y debilitar las habilidades de comunicación:
‘Honestamente, probablemente no es muy ético. Hago mucha de mi tarea con la IA, y no siempre significa que esté aprendiendo […]’
‘[…] La IA me ayuda mucho, porque no puedo pensar en lo que quiero decir. Pero si tengo la IA, escribiendo y luego yo cambio para decir más lo que quiero decir, todavía creo que es ético, porque son palabras con las que estoy de acuerdo y en las que creo.’
Al mismo tiempo, el participante argumentó que el texto generado por la IA se volvía más aceptable cuando se editaba, se reescribía o se ajustaba a sus puntos de vista personales. El uso de la IA también se veía de manera diferente dependiendo de la tarea, el valor percibido del curso y si el objetivo era ahorrar tiempo o aprender algo del ejercicio.
Patrones similares aparecieron en otras partes de las entrevistas: en lugar de confiar en una sola justificación, muchos estudiantes combinaron varias, sopesando factores como la divulgación, el esfuerzo, el aprendizaje, la conveniencia y el valor de la tarea, al evaluar su propio uso de la IA.
Conclusión
Sería un error regodearse en la confusión y la culpabilidad de los estudiantes sobre el uso de la IA, dada la falta actual de pautas razonables y consistentes en el lugar de trabajo o en la sociedad en general.
En este momento, el zeitgeist alrededor de la IA es reactivo en el mejor de los casos, con cualquier uso de la IA considerado en varias comunidades y sectores como para manchar la salida como completamente generada por la IA. En este momento, falta sutileza, estándares o perdón.
Queda por ver si la contribución de la IA a la salida de la prosa será percibida en el futuro como una capa interpretativa, poco más significativa que una revisión ortográfica, o una concesión de la agencia humana, la creatividad y la facultad interpretativa, cediendo a los patrones hechos por la máquina.
* Mi conversión de las citas en línea de los autores a hipervínculos. Sin embargo, debido al formato de cita inusualmente limitado en este documento, no podré proporcionar la cantidad habitual de enlaces de apoyo, debido a la falta de tiempo necesario para localizar los enlaces faltantes en el trabajo.
Publicado por primera vez el viernes 29 de mayo de 2026
