La IA generativa dificulta el aprendizaje en secundaria: evidencia desde China

La pregunta que la investigación CEPR DP21577 trataba de resolver es si la IA generativa mejora el rendimiento escolar o, por el contrario, sustituye parte del esfuerzo que genera el aprendizaje. Para responderla, los autores compararon los cambios observados en el alumnado que empieza a usar IA con los cambios en quienes todavía no la usan, con el fin de aproximar mejor el efecto causal de la IA sobre el desempeño académico que lo que resultaría de una simple correlación entre uso y notas.

Además, el estudio separa dos planos que a menudo se confunden, el trabajo individual en casa y el trabajo supervisado en el centro. Lo que se aprecia es que, en casa, la IA generativa puede hacer los deberes más rápido y mejor, pero el balance final es negativo cuando la herramienta reemplaza la práctica deliberada. Por eso el estudio habla de una “penalización del aprendizaje” (learning penalty), y sugiere que la frontera relevante no está entre usar o no usar IA, sino entre complementar el estudio o delegarlo.

Mejoras aparentes y aprendizaje real

El resultado más inmediato del uso de la IA se observa en los deberes hechos en casa. Tras la adopción de IA, las notas de las tareas de casa suben un 18% y el tiempo de realización cae un 30%. En apariencia, el alumnado trabaja más rápido y obtiene un producto final mejor. Sin embargo, el estudio CEPR DP21577 interpreta este patrón no como una mejora del aprendizaje, sino como una señal de que la IA está sustituyendo parte del trabajo intelectual que sería necesario para consolidar el conocimiento.

Pero la evidencia obtenida en las pruebas de evaluación realizadas sin ayuda externa va en la dirección opuesta. Las calificaciones en las pruebas de evaluación mensuales caen un 20% en seis meses, y los resultados en dos pruebas de acceso de alta exigencia también disminuyen, en torno al 18% y al 24%. Además, la investigación subraya que los perjuicios generados por la IA tardan en emerger y se hacen más visibles la cabo de un par de años, lo que sugiere que el daño no es solo inmediato, sino acumulativo. Por tanto, la mejora en las tareas de casa no se transfiere a la capacidad de responder por uno mismo en situaciones de evaluación.

Impacto en el alumnado y en los aprendizajes

La investigación CEPR DP21577 muestra que la penalización del aprendizaje se concentra en torno al 80% de los usuarios de IA que realizan las tareas en tiempos de ejecución excepcionalmente bajos y con notas altas, lo que sugiere que externalizan una parte sustancial del trabajo para que lo haga la máquina. Por el contrario, el alumnado que no usa IA pero mantiene tiempos de realización razonables, similares a los que emplean los no usuarios de la IA, sufre pérdidas menores. Por tanto, el problema no es tanto usar la IA como emplearla como sustituto del esfuerzo para aprender.

El efecto negativo no se concentra únicamente en quienes ya tenían dificultades académicas. El alumnado con mejor rendimiento previo experimenta pérdidas significativas cuando utiliza la IA para externalizar el esfuerzo, reduciendo la práctica personal. También los cursos inferiores se ven muy perjudicados, seguramente porque su menor madurez académica facilita la sustitución del esfuerzo por atajos tecnológicos.

En cuanto a las nueve asignaturas analizadas, el impacto no es uniforme. Las pérdidas más intensas se concentran en las ciencias sociales, seguidas por STEM y, después, por las lenguas. Este orden sugiere que la penalización del aprendizaje no se limita a materias muy procedimentales, sino que afecta también a ámbitos en los que la redacción, la argumentación y la comprensión conceptual son importantes.

En definitiva, la investigación muestra que la IA generativa puede producir una mejora visible en las tareas realizadas en casa, pero a costa de deteriorar el aprendizaje real cuando el alumnado la emplea para evitar el esfuerzo intelectual. El mensaje para las políticas educativas es que la cuestión decisiva no está en si se debe prohibir o no la IA generativa, sino en diseñar usos pedagógicos que aseguren que la práctica cognitiva necesaria para generar aprendizajes.

El marco normativo previo

La investigación citada constituye un primer contraste empírico a la Guía de uso de IA generativa para estudiantes de primaria y secundaria, publicada por el Gobierno chino en 2025. La premisa normativa de la guía era que la inteligencia artificial debía incorporarse a la educación básica como un instrumento al servicio de la formación, no como un sustituto del aprendizaje humano.

El documento establece cinco principios rectores: orientación formativa, equidad y respeto a las diferencias entre etapas, valoración ética y tecnología para el bien, despliegue gradual y planificado, y seguridad y control de riesgos, con especial atención a la privacidad, la supervisión y la gobernanza del uso escolar.

En su desarrollo operativo, la guía delimita con claridad las fases educativas: en primaria prohíbe el uso autónomo de funciones abiertas de generación de contenidos; en secundaria inferior permite una exploración limitada, y en secundaria superior admite un uso más analítico y de indagación, siempre bajo acompañamiento y con criterios de uso responsable.

Pero, además, la guía no se limita a fijar restricciones; también describe usos pedagógicamente adecuados:

• Para el alumnado, propone escenarios como aprendizaje personalizado, exploración interactiva, lectura profunda, apoyo al bienestar emocional y accesibilidad para necesidades especiales.
• Para el profesorado, la IA puede apoyar la preparación de clases, la interacción en el aula, la corrección y el seguimiento del aprendizaje, y la atención diferenciada, pero el texto insiste en que la tecnología no debe reemplazar el juicio docente ni la evaluación humana.
• Para la gestión educativa, se contempla como herramienta de apoyo a la administración, la equidad territorial y la toma de decisiones, con una advertencia explícita contra la dependencia excesiva y contra el uso de resultados generados por IA como sustituto de la valoración crítica.

Del reglamento a la realidad

La guía china puede leerse como una propuesta regulatoria preventiva frente al tipo de uso real identificado por el estudio CEPR DP21577. Frente a una utilización de la IA como atajo para completar tarreas escolares con rapidez y sin esfuerzo, la guía insiste en la prohibición del uso autónomo en primaria, en la necesidad de supervisión y de acompañamiento docente, en la integridad académica y en la protección de datos y seguridad.

La realidad es tozuda: la IA puede hacer más eficiente el producto visible del trabajo escolar, pero cuando sustituye el esfuerzo cognitivo del alumno, deteriora el aprendizaje y el rendimiento posterior en procesos de evaluación. Por ello, las directrices de la guía no rechazan la tecnología, sino que tratan de orientar su adopción hacia funciones complementarias -apoyo, tutoría, personalización, accesibilidad- y de evitar que la IA sustituya el tiempo de práctica necesario para aprender.

Por otro lado, la investigación sugiere que no se evalúe la IA generativa por la mejora inmediata de las tareas, sino por su efecto sobre la retención del conocimiento y la capacidad de apoyar el aprendizaje sin ayuda. También la guía china esta lógica cuando pone la herramienta al servicio de la formación integral del estudiante. Para ello da varias recomendaciones convergentes: limitar la autonomía de uso en edades tempranas, diseñar tareas que no puedan delegarse en la tecnología, preservar la evaluación humana, vigilar el tiempo real de trabajo del alumno y promover usos de IA que expliquen, orienten y amplíen el aprendizaje en lugar de reemplazarlo.

Referencias

• David Strömberg; Víctor Lei; Yanhui Wu (2026). La penalización del aprendizaje de la IA generativa: evidencia de la educación secundaria china (publicado en chino, 2 de junio de 2026). Disponible en: https://cepr.org/publications/dp21577
• Guía para el uso de la inteligencia artificial generativa en escuelas primarias y secundarias (Edición 2025). Disponible en: https://www.edu.cn/xxh/focus/zc/202505/t20250513_2667992.shtml