El paper de la IA en la docència i l'aprenentatge

Tots fem servir LLMs i els LLMs (i variants; a partir d'ara els anomenarem "IA") han vingut per quedar-se. Avui dia, és innegable. L'estratègia de l'estruç no funcionarà, per tant, hem de començar a pensar i, si pot ser, anticipar les conseqüències que l'aparició d'aquesta eina tindrà en la nostra docència i en l'aprenentatge dels estudiants.

Les capacitats d'aquestes IAs creixen de manera molt ràpida, i ningú sap on acabarà això, malgrat la quasi insuportable exageració que els medis fan d'aquest creixement (recordem que els CEOs de les empreses fan màrqueting, no ciència), i els enganys als que sotmeten a la població en tot allò que té a veure amb la IA (vegeu el recent cas de l'Olimpíada Matemàtica Internacional, El País, 22 de Març de 2026).

Hi ha, però, un cert consens en afirmar que el millor ús que es pot fer de les IAs és en el paper d'eina de suport d'un expert.

És lògic que el professor utilitzi IAs en la seva docència, ja que, com a expert, és capaç d'avaluar allò que la IA respon. És prou conegut que les IAs s'equivoquen, per molt que es faci servir el terme "al·lucinar" quan una IA comet un error. "Al·lucinació" és un terme on sembla fins i tot que sigui simpàtic que una IA respongui malament una qüestió. Però no, són errors, dels de tota la vida. Així, l'usuari de la IA ha de ser algú capaç de valorar i avaluar la resposta de la IA, per decidir si és o no correcta.

Aquest, però, no és el cas de l'estudiant. L'estudiant no és un expert. 

Hi ha disciplines, com la programació, les matemàtiques, la física, etc. que requereixen adquirir no només coneixement, sinó també habilitats pràctiques que cal desenvolupar aplicant-les. És clar que l'estudiant podria fer servir la IA com a ajut en aquesta tasca, i ja hi ha propostes força interessants en aquest sentit.

La realitat (i per "realitat" em refereixo a la meva experiència docent), però, és ben diferent. L'estudiant demana a la IA que li estalviï precisament aquesta aplicació, que li resolgui completament els problemes, negant-se l'oportunitat d'aprendre precisament allò que volem que aprengui. El resultat és desastrós. Ells creuen que "entenen" les respostes de la IA, però no saben distingir les correctes de les que no ho són, i sobretot, són incapaços de resoldre sols, sense IA, els exercicis relacionats amb la disciplina.

Té sentit que els estudiants tirin endavant cursos amb una greu manca de les competències requerides? Quin és el rol de les proves d'avaluació no presencials? Tenen raó de ser? Aquests són exemples de preguntes a les que urgeix trobar resposta, basada en una valoració crítica de la influència i l'ús que els estudiants fan de les IAs.

Per fer-ho curt, la IA va molt bé per a la docència, però molt malament per a l'aprenentatge.

Jordi Delgado
Director IDEAI
Professor Titular Dept. Ciències de la Computació UPC
Professor Col·laborador UOC