Article publicat per Daniel Benchimol, a Proyecto 451.

El passat 8 de setembre van coincidir dues notícies que descriuen moviments molt diferents. L’OCDE va publicar els resultats de PISA 2025, una avaluació feta a més de 760.000 estudiants de 15 anys de 91 països i economies. Aquell mateix dia, OpenAI va anunciar que un sistema intern d’intel·ligència artificial havia trobat una solució per a una formulació del problema d’existència i regularitat de les equacions de Navier-Stokes, un dels Problemes del Mil·lenni.

Tot i que a primera vista puguin semblar dos esdeveniments aïllats, permeten observar una tensió: mentre els sistemes d’IA avancen cap a problemes científics d’una complexitat enorme, PISA registra dificultats creixents en algunes de les capacitats bàsiques de l’alumnat, especialment a la nostra regió.

La lectura va ser l’àrea que més va retrocedir a PISA 2025. La mitjana de l’OCDE va ser de 461 punts, la més baixa des que va començar l’avaluació. A l’Amèrica Llatina, els tretze països participants van quedar per sota d’aquesta mitjana; Xile va obtenir el millor resultat de la regió, amb 436 punts. L’Argentina va assolir 389 punts en lectura. Colòmbia en va obtenir 399, mentre que Mèxic va arribar als 408 en lectura. Espanya va registrar 451 punts en lectura, amb un fort retrocés respecte del 2022 (El País, 4 minuts).

Però reduir aquesta davallada a una explicació senzilla —més pantalles, menys lectura— seria anar més enllà del que mostren les dades. PISA 2025 no va avaluar quant llegeixen els estudiants per plaer. La prova mesura competències lectores, no hàbits de lectura. Per això, els resultats d’aquesta edició no permeten afirmar que els adolescents estiguin llegint menys llibres per gust.

Les dades sobre les pantalles tampoc no dibuixen una relació lineal. Espanya, per exemple, va registrar una de les davallades més importants en lectura, malgrat que els seus estudiants van declarar un temps d’ús de pantalles per a l’oci inferior a la mitjana de l’OCDE: 1,8 hores al dia i 3,0 durant el cap de setmana. I, tot i així, va patir una de les davallades més importants.

En canvi, sistemes com el Taipei Xinès, Macau, Corea i Estònia (entre els deu primers del rànquing) combinen un temps de pantalla dedicat a l’oci durant el cap de setmana —entre 4,1 i 4,4 hores al dia— molt superior a la mitjana amb uns resultats que els situen entre els millors en lectura.

Una altra variable sembla oferir un senyal diferent: on apareix la tecnologia. En el conjunt de l’OCDE, el 28% dels estudiants va declarar que els seus companys es distreuen freqüentment amb dispositius digitals durant les classes. A l’Argentina, aquesta proporció va arribar al 55%; a l’Uruguai, al 57%. Les dades no demostren que la distracció digital sigui la causa del deteriorament dels resultats, però permeten distingir entre el temps total davant d’una pantalla i la seva interferència en el procés d’aprenentatge.

També importa quin tipus de lectura sembla estar retrocedint. Les dades mostren una caiguda de set punts percentuals, des del 2018, entre els lectors precisos i fluids. Al mateix temps, els anomenats «lectors apressats» —estudiants que responen ràpidament, però amb menys precisió— van passar de gairebé el 7% a l’11%. Aquest punt és especialment rellevant en un moment en què les eines d’IA comencen a intervenir directament en activitats que abans exigien llegir, cercar informació, resumir i elaborar respostes.

PISA 2025 mateix va incorporar preguntes sobre l’ús de xatbots per fer tasques escolars. A l’Argentina, el 52% dels estudiants va declarar que els utilitzava per aprendre almenys una vegada a la setmana; el 41%, per fer una recerca inicial sobre un tema, i un altre 41%, per resumir un text que havien de llegir. A Colòmbia, l’ús setmanal per aprendre va arribar al 56%; a Espanya, al 54%, i a Mèxic, al 47%.

El debat sobre la tecnologia en l’educació tampoc no sembla que es pugui resoldre simplement retirant els dispositius de l’aula. Un advertiment recent de l’Associació Americana de Psicologia assenyala que reduir el temps de pantalla no garanteix, per si sol, uns resultats millors: importa què fan els estudiants amb la tecnologia, en quin context i amb quin acompanyament.

Mentre aquests debats es desenvolupen a les escoles, les capacitats dels sistemes d’IA continuen avançant. OpenAI va afirmar que un dels seus sistemes interns havia produït una demostració per a una formulació del problema de Navier-Stokes. Per arribar-hi, l’empresa va utilitzar un conjunt d’agents d’IA que van treballar durant aproximadament 88 hores. OpenAI va aclarir que el resultat ha de ser revisat per la comunitat matemàtica i que no reclamarà el premi d’un milió de dòlars associat als Problemes del Mil·lenni (BBC, 6 minuts).

La comparació entre aquestes dues notícies no consisteix a enfrontar una màquina capaç de resoldre problemes complexos amb estudiants que obtenen mals resultats. Són processos diferents i PISA no mesura la capacitat de competir amb una intel·ligència artificial.

El contrast apareix en un altre lloc: una tecnologia cada vegada més capaç pot produir respostes, resumir informació i abordar problemes complexos, però aquestes capacitats no substitueixen automàticament la necessitat de comprendre allò que es rep. Una resposta generada per una IA encara necessita algú capaç d’interpretar-la, avaluar-la i, eventualment, detectar-ne els errors o les limitacions.

A mesura que les màquines adquireixen noves capacitats, l’educació afronta el repte de decidir quins coneixements i quines habilitats han de continuar desenvolupant les persones.

Article publicat per Daniel Benchimol, a Proyecto 451.