Cuando la trampa revela la verdad
Los recientes escándalos en los procesos de admisión de la Universidad Nacional Autónoma de México no son simplemente un problema de deshonestidad estudiantil. Son un síntoma de una enfermedad mucho más profunda que ha infectado nuestros sistemas educativos durante décadas: la creencia de que la educación consiste en acumular información en la cabeza.
Mientras investigadores como el pedagogo colombiano Julián de Zubiría han advertido durante años sobre la necesidad de transformar modelos educativos centrados en la memorización, los exámenes de ingreso a universidades siguen siendo pruebas de retención de datos. Y cuando llega la tecnología —primero con Google, después con inteligencia artificial— esa retención pierde completamente su valor. No es casualidad que los fraudes masivos ocurran precisamente ahora, cuando cualquier estudiante puede acceder a respuestas en segundos.
El mito de la educación memorística
Desde hace más de un siglo, hemos construido un sistema educativo sobre un supuesto falso: que recordar información es sinónimo de estar educado. Las universidades, en particular, han reforzado este mito mediante exámenes que premian la capacidad de reproducir contenidos. ¿El resultado? Generaciones de estudiantes que saben recitar datos pero no saben qué hacer con ellos.
El problema no es nuevo. En América Latina, pedagogos y educadores han documentado cómo nuestras aulas privilegian la repetición sobre el análisis, la obediencia sobre la creatividad, el conformismo sobre el cuestionamiento. Mientras otros países experimentaban con pedagogías constructivistas, nosotros seguíamos llenando pizarras con información que los estudiantes copiaban mecánicamente.
Ahora, la inteligencia artificial ha hecho evidente lo que siempre fue verdad: ese modelo no tiene propósito. Si una máquina puede generar ensayos, resolver ecuaciones y responder preguntas de opción múltiple mejor que un humano, entonces enseñar a los humanos a hacer exactamente eso es condenarlos a ser peor máquina de lo que cualquier máquina puede ser.
Lo que realmente necesitamos aprender
Entonces, ¿qué debe enseñar una universidad si no es a memorizar? La respuesta no es misteriosa ni complicada. Debe enseñar lo que ninguna máquina puede hacer por nosotros: pensar críticamente, formular preguntas incómodas, analizar contextos, sintetizar información desde múltiples perspectivas, trabajar colaborativamente, innovar.
Una educación relevante para el siglo XXI debe desarrollar capacidades de pensamiento complejo. Debe entrenar a los estudiantes para hacer conexiones, para cuestionar supuestos, para tolerar la ambigüedad. Debe enseñarles a aprender de forma autónoma, porque la información que necesitarán en sus carreras profesionales aún no existe.
El costo de no cambiar
El escándalo de la UNAM es una oportunidad —quizás la última— para que las instituciones educativas latinoamericanas hagan una pausa genuina y se pregunten qué están haciendo mal. Porque mantener un sistema de admisión basado en memorización en 2024 no solo es pedagógicamente indefendible. Es también inequitativo: beneficia a estudiantes con acceso a recursos para prepararse, a tutorías costosas, a plataformas de estudio. Penaliza a quienes no tienen esas ventajas.
Las universidades pueden seguir el camino cómodo: reforzar vigilancia, endurecer castigos, confiar en que la tecnología previene fraudes. Pero eso es tratar el síntoma mientras la enfermedad se agrava. O pueden hacer lo difícil: replantearse fundamentalmente qué evalúan, cómo lo evalúan y por qué.
El desafío real
Cambiar no es fácil. Requiere inversión en formación de docentes, en rediseño curricular, en crear nuevos tipos de evaluación. Requiere coraje para abandonar modelos que parecieron funcionar durante generaciones. Pero el costo de no hacerlo es más alto: una generación de profesionales mal preparados para enfrentar problemas que sus máquinas no pueden resolver.
La inteligencia artificial no es el enemigo de la educación. Es su aliada más honesta. Nos muestra, sin ambigüedad, que memorizar es un trabajo para máquinas. Nuestro trabajo —el de los humanos, el de los educadores— es enseñar a pensar. Es hora de que empecemos.
Información basada en reportes de: BBC News