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Docente universitario — tareas, una a una
La unidad de análisis es la tarea, no el nombre del puesto. Cada una de las siguientes lleva su dirección, si el juicio se apoya en evidencia o en una inferencia de la plataforma, el razonamiento y lo que no establece.
Todas las tareas de esta página#
Dar clase y enseñar
Aumentada por la máquina✓ Con evidenciaDar clases magistrales, dirigir seminarios y ayudar a los estudiantes a entender la materia.
Los tutores de IA ya hacen parte de este trabajo en ensayos. En una asignatura de física de Harvard, las mejoras medianas de aprendizaje de los estudiantes con un tutor de IA más que duplicaron las de una sesión de aprendizaje activo en clase, a lo largo de dos lecciones; el CS50 de Harvard puso herramientas de IA al alcance de unos 500 estudiantes presenciales, con un 88% de respuestas curriculares correctas en la muestra. Las proyecciones de Estados Unidos prevén que el empleo en docencia postsecundaria crezca un 7 por ciento de 2025 a 2035.
Ensayos cortos en asignaturas sueltas, uno con un efecto techo que los autores señalan; una proyección cuenta empleos, no horas de docencia.
Diseño de la evaluación e integridad
Tarea nueva✓ Con evidenciaDiseñar exámenes y trabajos que midan lo que los estudiantes saben hacer, y velar por la integridad académica.
La IA ha vuelto poco fiable buena parte de la evaluación no supervisada, lo que crea trabajo nuevo para rediseñarla. En la Universidad de Reading, el 94% de las entregas de examen escritas por IA pasaron sin ser detectadas y obtuvieron de media medio tramo de calificación más que los estudiantes reales; la agencia de calidad del Reino Unido dice que los resultados de ese tipo de software no pueden detectarse de forma fiable.
La prueba de una universidad en una sola materia y las recomendaciones de una agencia; ninguna mide cómo ha cambiado la evaluación en el conjunto del sector.
Corrección y retroalimentación
Aumentada por la máquina≈ Inferencia de la plataformaCorregir exámenes y trabajos y dar retroalimentación a los estudiantes.
La IA puede asumir parte de la carga de corrección con una concordancia estrecha con las notas humanas: en un estudio de la ETH de Zúrich sobre exámenes de física, la corrección con IA alcanzó un coeficiente de determinación de aproximadamente 0,91 al encargarse de la mitad de la carga de corrección, y los exámenes restantes quedaron en manos de personas.
Un estudio de un solo tipo de examen; no mide la práctica de corrección ni el tiempo ahorrado en las universidades.
Investigación y redacción
Sigue llevándola una persona✓ Con evidenciaInvestigar, escribir artículos y solicitudes de financiación, y responder de los resultados.
Las revistas mantienen la autoría en manos de personas porque la autoría significa responder del trabajo. Las recomendaciones de los editores de revistas médicas dicen que los chatbots y otras herramientas de IA no deberían figurar como autores porque no pueden responsabilizarse de la exactitud, la integridad y la originalidad del trabajo.
Normas editoriales, no leyes; rigen la autoría y la rendición de cuentas, no cuánto ayuda ya la IA a escribir.
Revisión por pares
Sigue llevándola una persona✓ Con evidenciaRevisar artículos y propuestas de otros investigadores.
La IA ya influye en la redacción de las revisiones, mientras que las normas de los editores limitan lo que quienes revisan pueden confiarle. Entre el 6,5% y el 16,9% del texto de las revisiones por pares en varios congresos de IA podría haber sido modificado sustancialmente por modelos de lenguaje; en ICLR 2025, el 27% de los revisores que recibieron comentarios de IA actualizaron sus revisiones. Las mismas recomendaciones dicen que quienes revisan deben pedir permiso a la revista antes de usar IA para facilitar su revisión.
Estudios de congresos de IA, que quizá no reflejen otros campos; una recomendación de editores, no una ley.