El artículo advierte que el uso de IA en las tareas escolares está debilitando la confianza entre estudiantes y profesores, al generar sospechas y dependencia tecnológica. Señala que la clave está en replantear evaluaciones y fomentar un diálogo abierto sobre integridad académica.

Se analiza cómo el uso creciente de herramientas de inteligencia artificial por parte de los estudiantes está afectando de manera significativa la relación de confianza entre alumnos y profesores. La facilidad con la que los estudiantes pueden recurrir a la IA para redactar ensayos, resolver tareas o incluso generar ideas iniciales está transformando las dinámicas del aula. Por un lado, los estudiantes encuentran en estas herramientas una vía rápida para cumplir con las exigencias académicas; por otro, los docentes empiezan a sospechar de la autenticidad de los trabajos presentados. Esta tensión ha dado lugar a un círculo vicioso: los alumnos sienten que los profesores no confían en ellos, y los profesores perciben que los estudiantes no son honestos en su esfuerzo académico.

Esta pérdida de confianza se ve reforzada por el uso de softwares diseñados para detectar textos generados por IA. Si bien estas herramientas prometen garantizar integridad académica, en la práctica son imperfectas y generan errores de diagnóstico. Casos documentados muestran que estudiantes cuya lengua materna no es el inglés han sido señalados erróneamente como usuarios de IA, lo que introduce sesgos culturales y lingüísticos en el proceso de evaluación. Estos fallos no solo afectan la reputación de los alumnos, sino que también aumentan el escepticismo hacia los métodos de control empleados por los profesores. De esta forma, lo que debería ser un recurso para salvaguardar la calidad del aprendizaje termina, en muchos casos, debilitando todavía más la confianza mutua en el aula.

El artículo recoge también testimonios de docentes que perciben un cambio profundo en la motivación de los estudiantes. Liz Shulman, profesora citada en el texto, describe que la relación alumno-profesor ha adoptado un carácter cada vez más “transaccional”: los estudiantes parecen concentrarse únicamente en entregar tareas que cumplan requisitos formales, sin implicarse realmente en el proceso de aprendizaje. Frente a esta situación, algunas instituciones han comenzado a implementar estrategias alternativas para reducir el impacto de la IA en las evaluaciones: trabajos escritos a mano en clase, presentaciones orales, revisiones por etapas o la entrega de borradores parciales. Estas medidas buscan no solo dificultar el uso de la IA como atajo, sino también revalorizar el esfuerzo y la creatividad individuales en el proceso educativo.

Toppo enfatiza, además, que aunque la irrupción de la IA representa un reto novedoso, no es del todo ajeno a los problemas que la educación ya enfrentaba en torno a la integridad académica. Expertos como Tim Gorichanaz recuerdan que la inclinación de algunos estudiantes hacia el plagio o la deshonestidad tiene raíces previas: falta de motivación, presión por las calificaciones y ausencia de conexión con los contenidos. La IA, en este sentido, no ha creado el problema, sino que lo ha amplificado y visibilizado de manera más contundente. Lo que cambia con la IA es la escala y la facilidad con la que los estudiantes pueden optar por delegar en la máquina, lo cual plantea la urgencia de respuestas pedagógicas innovadoras.