{"id":409109,"date":"2026-09-02T01:28:01","date_gmt":"2026-09-02T01:28:01","guid":{"rendered":"http:\/\/6a9761b601a31a078dd54cb0"},"modified":"2026-09-02T01:28:01","modified_gmt":"2026-09-02T01:28:01","slug":"el-metodo-del-caballo-de-troya-y-otros-trucos-que-los-profesores-usan-para-detectar-trampas-con-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sarmiento24h.com\/?p=409109","title":{"rendered":"El \u00abm\u00e9todo del caballo de Troya\u00bb y otros trucos que los profesores usan para detectar trampas con IA"},"content":{"rendered":"

Los profesores de todos los niveles educativos se enfrentan hoy a un problema sin precedentes: la omnipresencia de la inteligencia artificial (IA). Esta nueva tecnolog\u00eda promete revolucionar los modelos de aprendizaje y facilitar, en muchos casos, la comprensi\u00f3n de temas complejos. Sin embargo, existe una l\u00ednea muy delgada entre utilizar sistemas como ChatGPT como herramienta de apoyo y delegar el 100% de la resoluci\u00f3n de las tareas a un sistema automatizado. La adopci\u00f3n en masa de la IA generativa abre muchas interrogantes para la educaci\u00f3n. Una de las m\u00e1s apremiantes es: \u00bfC\u00f3mo pueden los docentes saber con certeza si est\u00e1n ante un trabajo total o parcialmente resuelto de manera artificial?<\/strong><\/p>\n

En Reino Unido una encuesta realizada este a\u00f1o por el Higher Education Policy Institute de Oxford a 1,054 estudiantes de pregrado encontr\u00f3 que alrededor del 94% utilizaba herramientas de IA generativa para apoyarse en trabajos evaluados, mientras que 12% reconoci\u00f3 haber incorporado directamente texto generado por IA en sus trabajos.<\/p>\n

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\"texto<\/picture><\/span><\/div>\n
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\u00bfEse texto lo escribi\u00f3 una IA? Estas se\u00f1ales pueden ayudarte a identificarlo<\/a><\/div>\n

Palabras que se repiten, p\u00e1rrafos demasiado uniformes y conclusiones que vuelven sobre lo mismo son algunas de las pistas para identificar textos generados con inteligencia artificial.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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En Estados Unidos, una serie de encuestas aplicadas a m\u00e1s de 95,000 estudiantes de 20 universidades estim\u00f3 que 9% utiliz\u00f3 IA en sus trabajos de curso aun sabiendo que infring\u00eda las normas. De manera similar, en M\u00e9xico, m\u00e1s del 60% de los estudiantes y docentes de educaci\u00f3n superior utiliza de manera cotidiana sistemas de inteligencia artificial<\/a> generativa, aunque reconoce que el uso de esta tecnolog\u00eda ocurre en un contexto marcado por la falta de capacitaci\u00f3n y la ausencia de marcos normativos claros, lo que genera preocupaciones en torno a su aplicaci\u00f3n \u00e9tica y cr\u00edtica. Mientras tanto, \u00bfc\u00f3mo detectar las trampas con IA?<\/p>\n

M\u00e1s all\u00e1 de lo que plataformas como Claude, ChatGPT o Gemini est\u00e1n dispuestas a marcar<\/a> como productos creados con IA, los profesores ya est\u00e1n desarrollando t\u00e9cnicas y estrategias para identificar tareas hechas por chatbots<\/em>, por un lado, y para incluir esta tecnolog\u00eda en la ense\u00f1anza, por otro. En un reciente art\u00edculo informativo<\/a> para la revista Nature<\/em>, Katarina Zimmer recoge algunas de estas.<\/p>\n

Analizando las respuestas de la IA<\/strong><\/p>\n

Nicholas Mattei, profesor de Inform\u00e1tica en la Universidad de Tulane, permite a sus estudiantes utilizar IA en su clase de Historia de la Tecnolog\u00eda. Sin embargo, los estudiantes deben identificar fuentes, utilizar tres modelos de l\u00f3gica difusa para resumirlas y analizar cr\u00edticamente los resultados<\/strong>, para finalmente elaborar infograf\u00edas y un ensayo al respecto.<\/p>\n

El docente, adem\u00e1s, otorga puntos adicionales cuando los alumnos detectan errores de la IA, como referencias inexistentes o infograf\u00edas que no representan correctamente las fuentes.<\/p>\n

Simulaciones explicadas<\/strong><\/p>\n

Por su parte, Daniel Silver, soci\u00f3logo de la Universidad de Toronto Scarborough, en Canad\u00e1, utiliza en sus c\u00e1tedras agentes de IA que simulan comerciantes para que los alumnos mejoren su comprensi\u00f3n de los conceptos contenidos en el libro La riqueza de las naciones<\/em>, publicado en 1776 por Adam Smith. En el pasado se solicitaba un ensayo sobre esta obra. Al permitir el uso de la IA, Silver explica que la tecnolog\u00eda \u201cmotiva a sus estudiantes a explorar diversas situaciones potenciales, como qu\u00e9 sucede si las personas se vuelven poco confiables\u201d<\/strong>.<\/p>\n

Los estudiantes analizan las transcripciones generadas por los agentes y escriben al respecto. En consecuencia, seg\u00fan el catedr\u00e1tico, \u201ces f\u00e1cil detectar si los estudiantes le piden a la IA que realice todos estos pasos de una sola vez, ya que, por ejemplo, [el sistema] es capaz de simplemente inventar informaci\u00f3n en lugar de citar las transcripciones\u201d.<\/p>\n

Evaluaci\u00f3n conjunta<\/strong><\/p>\n

Ruben Verborgh, cient\u00edfico inform\u00e1tico de la Universidad de Gante, en B\u00e9lgica, permite el uso de la IA en su curso de Desarrollo Web<\/a> al considerar que esta tecnolog\u00eda debe ser incluida en la formaci\u00f3n de sus alumnos. Sin embargo, eval\u00faa las habilidades de sus pupilos con preguntas como: \u201c\u00bfPor qu\u00e9 no funciona esta p\u00e1gina web<\/em>?\u201d o \u201c\u00bfPor qu\u00e9 es lenta?\u201d, que no siempre son respondidas de manera efectiva por los sistemas de IA. Seg\u00fan su experiencia, los chatbots<\/em> pueden responder estas preguntas, pero no siempre ofrecen una metodolog\u00eda s\u00f3lida y precisa.<\/p>\n

Una t\u00e9cnica similar aplica Etienne Roesch, estad\u00edstico y cient\u00edfico cognitivo de la Universidad de Reading, Reino Unido, quien proporciona capturas de an\u00e1lisis de actividad neurol\u00f3gica y pide interpretarlas. En su experiencia, cuando la solicitud es resuelta por un sistema de IA, \u201cla respuesta a menudo no tiene nada que ver con lo que se ve en la captura de pantalla, y eso se nota\u201d,<\/strong> lo que permite determinar que la respuesta fue generada de manera artificial.<\/p>\n

Atenci\u00f3n en el proceso<\/strong><\/p>\n

Algunos profesores se centran en comprobar c\u00f3mo se construy\u00f3 el trabajo, en lugar de limitarse a revisar el resultado final. Yanjun Shen, investigador en Geolog\u00eda Ecol\u00f3gica e Ingenier\u00eda en la Universidad de Chang’an, en Xi’an, China, solicita los registros de las interacciones de sus estudiantes con herramientas de IA para evaluar si estas ayudaron al estudiante a ampliar sus conocimientos o sustituyeron su pensamiento.<\/p>\n

De igual manera, Nikita Bezrukov, profesor de Ling\u00fc\u00edstica y Comunicaci\u00f3n en la Universidad de Columbia, utiliza plataformas con historial de revisiones, como Google Docs, para observar la evoluci\u00f3n de los textos. Permite emplear IA para corregir la gram\u00e1tica<\/a> o mejorar la redacci\u00f3n, pero no para generar trabajos completos.<\/p>\n

Ex\u00e1menes orales y comprobaci\u00f3n de conocimientos<\/strong><\/p>\n

Los ex\u00e1menes orales se utilizan para comprobar que el estudiante comprende y puede defender aquello que entreg\u00f3 por escrito. Gianmarc Grazioli, qu\u00edmico computacional de la Universidad Estatal de San Jos\u00e9, asigna 70% de la calificaci\u00f3n al c\u00f3digo Python y 30% a un examen oral en el que los alumnos deben explicar l\u00edneas espec\u00edficas.<\/p>\n

Este tipo de evaluaci\u00f3n permite trasladar el foco del producto final a la capacidad del alumno para explicar sus decisiones y demostrar que domina los conocimientos involucrados. De esta manera, una respuesta generada con ayuda de IA no necesariamente representa un problema si el estudiante puede comprenderla, cuestionarla y defenderla.<\/strong><\/p>\n

Detectores y m\u00e9todos alternativos<\/strong><\/p>\n

Los detectores de IA siguen utiliz\u00e1ndose, pero algunos profesores los consideran \u00fanicamente un respaldo m\u00e1s, junto con referencias err\u00f3neas, cambios bruscos entre borradores y otras se\u00f1ales. Ollie Thomas, bi\u00f3logo de la Universidad de Melbourne, advierte que existe una especie de \u201ccarrera armament\u00edstica\u201d, porque las herramientas de IA evolucionan y pueden evadir los sistemas de detecci\u00f3n.<\/p>\n

Por ello, la identificaci\u00f3n de contenido generado artificialmente no depende exclusivamente de una herramienta autom\u00e1tica. La comparaci\u00f3n entre diferentes versiones de un documento, la revisi\u00f3n de las fuentes utilizadas y la interacci\u00f3n directa con el estudiante pueden aportar elementos adicionales para determinar c\u00f3mo fue elaborado un trabajo.<\/p>\n

M\u00e9todo de caballo de Troya<\/strong><\/p>\n

Will Teague, historiador de la Universidad Estatal de Angelo, en San Angelo, Texas, utiliz\u00f3 el llamado \u00abm\u00e9todo del caballo de Troya\u201d, que consiste en ocultar una instrucci\u00f3n que puede ser interpretada por una IA, pero que resulta pr\u00e1cticamente invisible para el estudiante. Al pedir que los ensayos fueran escritos desde una perspectiva marxista, identific\u00f3 47 de 130 trabajos como claramente producidos por un chatbot<\/em>. Sin embargo, consider\u00f3 negativa la experiencia y posteriormente recurri\u00f3 a estrategias educativas y de discusi\u00f3n.<\/p>\n

El caso muestra tambi\u00e9n las limitaciones de recurrir exclusivamente a mecanismos de vigilancia. Aunque una t\u00e9cnica puede revelar el uso de un chatbot<\/em>, no necesariamente contribuye a mejorar el aprendizaje.<\/strong> Por ello, algunos profesores han optado por replantear las actividades para que la IA forme parte del proceso educativo, pero sin sustituir la participaci\u00f3n intelectual del estudiante.<\/p>\n

Trabajos personalizados y de pensamiento cr\u00edtico<\/strong><\/p>\n

Finalmente, algunos docentes dise\u00f1an actividades que requieren personalizaci\u00f3n, reflexi\u00f3n y an\u00e1lisis cr\u00edtico. Risa Morimoto, docente de la SOAS University of London, permite que los alumnos elijan temas que les interesen y escriban textos dirigidos a familiares o amigos, lo que le permiti\u00f3 distinguir mejor su personalidad en los trabajos. Jonathan Vallano utiliza preguntas abiertas y actividades en las que los estudiantes deben identificar investigaciones y art\u00edculos a partir de pistas, leerlos y resumirlos con sus propias palabras.<\/p>\n

En conjunto, estas experiencias muestran que la incorporaci\u00f3n de la IA en las aulas no necesariamente implica prohibirla ni aceptar sin restricciones los trabajos realizados con estas herramientas.<\/p>\n

Las estrategias empleadas por los profesores para detectar supuestas trampas con IA apuntan a modificar la manera de evaluar: analizar el proceso de elaboraci\u00f3n, exigir explicaciones, promover la discusi\u00f3n, plantear problemas dif\u00edciles de resolver de forma autom\u00e1tica y solicitar muestras de pensamiento propio. Aunque muchas de estas t\u00e1cticas se han generalizado, su eficiencia a\u00fan est\u00e1 en duda ante el r\u00e1pido de desarrollo de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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