Cristián Ruz habla con LUN sobre las herramientas que ayudan a identificar trabajos universitarios con IA y cuáles son los desafíos en docencia
Las Últimas Noticias (LUN) publicó el pasado 2 de noviembre en la sección “Empleo y Educación” la experiencia de Cristián Ruz, académico del Departamento Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC, quién dicta uno de los cursos más masivos que imparte la Escuela, “Introducción a la Programación”, en donde tiene hay que revisar aproximadamente 1.200 trabajos. ¿Qué pasa cuando los estudiantes mal ocupan la IA en los trabajos, tareas o ejercicios? El medio lo expone de la siguiente manera: El académico dicta el curso de Introducción a la Programación, un ramo común para todas las carreras de ingeniería en la casa de estudios, donde les pide trabajos especiales a los alumnos. Para detectar cía aluno de ellos ocupó de mala manera la IA, usa la herramienta Clearn, diseñada en la escuela de ingeniería: “No está disponible públicamente, pero a futuro, nos gustaría compartirla”. “Por ejemplo, les pedimos a los alumnos que desarrollen un código, una tarea de programación donde deben armar una lista de supermercado con precios, pero con un lenguaje de programación. Nosotros recibimos estos trabajos y pasamos por esta herramienta tecnológica detectora que nos levanta las alarmas. De los 1.000 trabajos, nos alerta, por ejemplo, que hay 60 sospechosos”. FILTRO HUMANO Según las declaraciones del Director de Pregrado de la Escuela de Ingeniería UC, C. Ruz, luego viene el filtro humano: “Las miramos nosotros en detalle (alarmas), para ver si realmente son sospechosas porque podemos terminar en que, finalmente, 20 se hicieron con IA. La herramienta no es infalible”. ¿Cómo saber cuando un trabajo está hecho con IA? Dentro de la experiencia del profesor Cristián y según sus declaraciones, los trabajos hechos con IA repiten ciertos patrones, palabras, emoticones o formas, de hecho, en ocasiones los estudiantes entregan trabajos con ciertos códigos o con contenido que ni siquiera han pasado en clases, por tanto, se convierte en una entrega ‘sospechosa’. “Porque me han entregado trabajos con un lenguaje avanzado de programación que nunca se los hemos enseñado. La IA actual por patrones y eso se repite. A veces a los alumnos les preguntamos por qué escribieron eso y dicen que no se acuerdan, o que lo hicieron hace tiempo. También hay palabras que se repiten. Pero es difícil distinguir si una persona usó la Ia como base, lo modifico y le metió trabajo propio. Termina siendo un poco un juego del gato y el ratón”. ¿Dónde está la dificultad o el desafío? Más allá de cuál sea la herramienta de “ayuda” o complemento para el estudio, el académico, enfatiza que independiente para qué uno ocupe la IA o en qué área, es importante entender cuál es el objetivo de por qué la estoy utilizando. Si una persona decide entrar a la universidad a estudiar, pero decide a su vez, no tomar el desafío del aprendizaje, intentarlo fallar y que la IA sea una herramienta, como la calculadora o el internet, se convierte en un desafío múltiple, porque ya hay una predisposición a mal ocupar las herramientas con fines evasivos y no complementarios para adquirir conocimientos. Frente a la pregunta: “Profesor, ¿es malo usar la IA en trabajos académicos? “Tiene muchas aristas porque depende del objetivo. Por ejemplo, si voy a enseñar a redactar informes, a hilar ideas, y el alumno le pide eso directamente a la IA y lo pega, no hay ninguna ganancia, es un mal uso. Pero si uno quiere que el estudiante elabore un argumento y él le pide una base a la IA, después lo modifica e incorpora sus ideas, termino aprendiendo con la herramienta. Ahí uno puede decir que eso es buen uso, porque hubo un objetivo de aprendizaje. No es que sea malo de por sí”. Encuentra la nota completa en el siguiente enlace de LUN: https://www.lun.com/Pages/NewsDetail.aspx?dt=2025-11-02&NewsID=554374&BodyID=0&PaginaId=19 También la dejamos disponible a continuación
