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"El impacto de la IA en la educación informática" relata un experimento que Eric Klopfer llevó a cabo en su clase de informática de pregrado en el MIT. Dividió la clase en tres grupos y les dio una tarea de programación para resolver en el lenguaje Fortran, que ninguno de ellos conocía. Recordando cómo Los tres cerditos [ 2 ] usaban paja, palos y ladrillos para construir sus casas con resultados muy diferentes, Klopfer permitió que un grupo usara ChatGPT para resolver el problema, mientras que al segundo grupo se le dijo que usara Code Llama LLM de Meta, y el tercer grupo solo podía usar Google. El grupo que usó ChatGPT, como era de esperar, resolvió el problema más rápido, mientras que al segundo grupo le llevó más tiempo resolverlo. Al grupo que usó Google le llevó aún más tiempo, porque tuvieron que dividir la tarea en componentes.

Luego, se puso a prueba a los estudiantes sobre cómo resolvieron el problema de memoria, y las tornas se invirtieron. El grupo ChatGPT "no recordaba nada y todos fallaron", recordó Klopfer. Mientras tanto, la mitad del grupo Code Llama aprobó la prueba. ¿El grupo que usó Google? Todos los estudiantes aprobaron.

"Esta es una lección educativa importante", dijo Klopfer. "Trabajar duro y esforzarse es en realidad una forma importante de aprender. Cuando te dan una respuesta, no estás luchando y no estás aprendiendo. Y cuando te encuentras con un problema más complejo, es tedioso volver al principio de un modelo de lenguaje grande y resolverlo e integrarlo". Por el contrario, dividir el problema en componentes te permite usar un LLM para trabajar en aspectos pequeños, en lugar de intentar usar el modelo para un proyecto completo, dice. "Estas habilidades, de cómo descomponer el problema, son fundamentales para aprender".