Un maestro de matemáticas de California llamado Al Rabanera dejó de enviar a casa el tipo de problemas que sus estudiantes podían levantar hacia un chatbot y pegar de vuelta como respuesta. The 74 reportó su cambio en julio de 2026. En lugar de conjuntos de problemas de memoria, construyó el trabajo alrededor de una pregunta que a sus estudiantes ya les importaba, como comprar un automóvil, con tasas de interés, pagos mensuales y puntajes de crédito tejidos en una unidad, además de proyectos de pósteres y trabajo de diseño hecho en clase.
Esa única aula cuenta la verdad mayor. La tarea no está muriendo porque los maestros renunciaron al esfuerzo. Está muriendo en su forma antigua porque la forma antigua descansaba en una confianza que nadie puede otorgar ahora. Una hoja de ejercicios enviada a casa por la noche y devuelta por la mañana antes probaba que un estudiante se había sentado con un problema. Ahora prueba que un archivo se movió de una pantalla a otra.
La historia mayor
La tarea tenía dos trabajos que las escuelas rara vez decían en voz alta. El primer trabajo era la práctica. Un estudiante leía en clase, después trabajaba solo por la noche, y la lucha en la mesa de la cocina debía hacer que la lección se quedara. El segundo trabajo era la prueba. Una página terminada decía a un maestro quién había hecho la lectura, quién había entendido el método y quién necesitaba ayuda antes de que el examen expusiera la brecha.
Los chatbots rompen el segundo trabajo dejando intacto el primero, y esa división explica el pánico. La práctica aún importa. La prueba ya no se sostiene. Cuando un modelo puede producir un ensayo limpio, una ecuación resuelta y un resumen ordenado en menos tiempo del que un estudiante necesita para abrir un libro de texto, una entrega perfecta dice a un maestro casi nada sobre la mente que la entregó.
Las cifras muestran con qué rapidez llegó la división. Pew Research Center encontró que la proporción de adolescentes en Estados Unidos que dijo haber usado ChatGPT para trabajo escolar subió del 13 por ciento en 2023 al 26 por ciento en 2024. College Board reportó que la proporción de estudiantes de secundaria que dijo usar herramientas de IA para trabajo escolar creció del 79 por ciento en enero de 2025 al 84 por ciento en mayo de 2025. El uso a esa escala no es un hábito marginal. Es la condición normal bajo la cual la tarea opera ahora.
Contexto
El engaño no empezó con ChatGPT, y la cobertura honesta tiene que empezar ahí. Denise Pope, profesora titular de la Stanford Graduate School of Education y cofundadora de Challenge Success, ha seguido el engaño estudiantil durante dos décadas. Mucho antes de los chatbots, copiar la tarea de un compañero era la forma de deshonestidad que los estudiantes admitían con más frecuencia, dijo a The 74.
El trabajo más reciente de Challenge Success, a partir de casi 30.000 estudiantes de secundaria, muestra qué tan cerca se sientan los hábitos viejos y nuevos. Alrededor del 32,7 por ciento de los estudiantes dijo haber copiado la tarea de otra persona al menos una vez en el último mes. Alrededor del 32,8 por ciento dijo haber usado la IA como una ayuda no permitida. Pope y su equipo han encuestado a más de 100.000 estudiantes desde noviembre de 2022, y un trabajo más amplio del grupo encontró que las tasas generales de engaño se mantuvieron en el rango del 60 al 70 por ciento, muy parecido a antes de que llegara ChatGPT. La IA no inventó el atajo. Lo hizo más rápido, privado y disponible a cualquier hora.
Lo que cambió es lo que el atajo cuesta. Un estudio dirigido por Sina Rismanchian, de la University of California, Irvine, examinó 3,2 millones de problemas de matemáticas en la plataforma de aprendizaje ALEKS a lo largo de una década. Después del lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, los estudiantes de secundaria pasaron un 31 por ciento menos de tiempo en problemas redactados, del tipo que puede copiarse con facilidad en un chatbot, en comparación con problemas de gráficos que necesitaban trabajo práctico dentro de la plataforma. Los estudiantes universitarios mostraron una caída del 27 por ciento. Cuando los estudiantes después presentaron exámenes con supervisión y sin acceso a IA, las probabilidades de responder esos problemas redactados con éxito cayeron un 25 por ciento en los años posteriores a ChatGPT.
Un segundo estudio da al costo una forma humana. Investigadores dirigidos por Hamsa Bastani, de la Wharton School, estudiaron a cerca de mil estudiantes de secundaria aprendiendo matemáticas en Turquía, en un trabajo publicado en PNAS en 2025. Los estudiantes que practicaron con una versión de GPT 4 que daba respuestas directas resolvieron un 48 por ciento más de problemas de práctica que los estudiantes sin IA. En un examen tomado sin IA, esos mismos estudiantes obtuvieron un 17 por ciento peor que el grupo que nunca la había usado. Una versión de la herramienta construida para dar pistas en lugar de respuestas contó una historia distinta. Las calificaciones de práctica subieron con fuerza, y las de examen no mostraron daño. La herramienta no era el veneno. La máquina de respuestas lo era.
Una página terminada antes probaba que un estudiante se había sentado con un problema. Ahora prueba que un archivo se movió de una pantalla a otra.
Esa distinción está en el corazón de la pelea por la tarea. Las escuelas que tratan todo uso de IA como un solo pecado la perderán de vista, y las escuelas que tratan todo uso de IA como progreso también. Un tutor que retiene la respuesta y obliga al siguiente paso puede apoyar la lucha que hace que el aprendizaje se quede. Un chatbot que entrega la respuesta elimina la lucha y deja una página limpia y una memoria vacía. Exploramos un primo de este problema de confianza en La carrera armamentística de la verificación, donde la prueba del trabajo real se convirtió en un concurso en sí misma.
Distintas perspectivas
Los maestros que quieren que la tarea desaparezca, o se recorte con fuerza, empiezan con la equidad. La tarea nunca aterrizó en terreno igual. Un estudiante va a casa a un cuarto silencioso, un padre que puede ayudar y una computadora portátil que funciona. Otro va a casa a un trabajo, hermanos que cuidar y un teléfono con la pantalla rota. Los críticos de la tarea hicieron ese argumento durante años antes de que la IA entrara al cuarto, en libros y estudios que cuestionaban cuánto agregaba el trabajo nocturno para los niños más pequeños. La IA agregó una capa nueva a la brecha antigua. Las herramientas pagadas, los mejores prompts y la tutoría privada sobre cómo usarlos ahora se sientan sobre las brechas que ya estaban ahí.
Los maestros que quieren conservar la tarea empiezan con la habilidad. Las matemáticas, los idiomas y la música recompensan la práctica distribuida en días, y el tiempo de clase por sí solo rara vez alcanza para eso. Un estudiante que nunca trabaja solo puede no aprender nunca a empezar solo, atascarse solo y seguir adelante solo. Ese hábito importa en el trabajo adulto mucho más allá de la escuela. Desde esta visión, matar la tarea para detener el engaño desecha la práctica porque la prueba falló, cuando el movimiento más inteligente es arreglar la prueba.
Los estudiantes se sientan entre esos bandos, y sus razones son menos cínicas de lo que los adultos suelen suponer. En las encuestas de Challenge Success, las razones que los estudiantes dieron para engañar volvían a tres presiones una y otra vez. No entendían el material. Se les acabó el tiempo. Sentían presión por salir bien. Nada de eso excusa entregar trabajo que no es suyo. Todo eso explica por qué una regla que solo castiga seguirá fallando. Un estudiante que usa un chatbot a medianoche porque la lección nunca aterrizó necesita enseñanza primero y disciplina después, en ese orden.
También hay un argumento que merece una escucha justa de parte de las empresas de IA. OpenAI lanzó un modo de estudio para ChatGPT que busca guiar a los estudiantes con preguntas y pistas en lugar de entregar trabajo terminado, y otras firmas han construido modos de tutor con la misma idea. El estudio de Bastani sugiere que esa decisión de diseño importa mucho. El problema es la confianza y el incentivo. Una empresa vende una herramienta que puede hacer ambos trabajos, tutorar y responder, y el estudiante a medianoche elige qué trabajo hace. El diseño puede empujar esa elección. No puede tomarla.
Por qué importa
La muerte de la vieja tarea cambia dónde tiene que ocurrir el aprendizaje. Si el trabajo en casa no puede confiarse como prueba, entonces la prueba tiene que moverse a cuartos donde un maestro puede verla formarse. Por eso tantos maestros ahora inician la tarea en clase, recogen borradores, piden a los estudiantes explicar una solución en voz alta, o aplican exámenes en papel bajo supervisión. El movimiento parece hacia atrás, y en un sentido lo es. Las escuelas están alcanzando formas más antiguas de prueba porque las formas más nuevas fallaron bajo presión, de forma parecida a lo que vimos con las etiquetas y la confianza en Slop ahora es un insulto.
El cambio tiene un costo que las escuelas deberían nombrar. El tiempo de clase es finito. Una hora pasada viendo practicar a los estudiantes es una hora sin enseñar material nuevo, y los maestros que mueven toda la práctica al aula cubrirán menos terreno a menos que las escuelas recorten contenido o alarguen el día. Aquí no hay arreglo gratuito. Hay un intercambio, y las escuelas honestas dirán qué lado eligieron y por qué.
También cambia cómo se ve una buena asignación. El trabajo que pide una sola respuesta correcta en una forma estándar ahora es el trabajo más fácil de externalizar. El trabajo que pide un ejemplo local, un borrador personal con revisiones visibles, un póster construido en el cuarto, o una respuesta defendida hablando es más difícil de falsificar y a menudo más rico de hacer. Rabanera y su unidad de compra de un automóvil apuntan en esa dirección. La asignación no se suavizó cuando dejó atrás la hoja de ejercicios. Se acercó al mundo que las matemáticas pretendían describir.
Los padres deberían escuchar la versión simple de esto. Un niño que lleva a casa tarea perfecta y reprueba los exámenes no es un misterio. La investigación anterior predice exactamente ese patrón cuando las respuestas reemplazan la práctica. El arreglo no es un detector, y no es el pánico. Los detectores han marcado el trabajo de estudiantes que escribieron cada palabra, con estudios que muestran un sesgo fuerte contra estudiantes que aprenden inglés como idioma adicional. El arreglo es más aburrido y mejor. Pide al niño que explique el trabajo. Observa cómo ocurren los primeros problemas en la mesa. Trata al chatbot como un tutor que debe hacer preguntas, o no como invitado en absoluto.
Reflexión final
La tarea murió como promesa. Una página devuelta por la mañana ya no promete que un estudiante luchó con una idea por la noche, y las escuelas que sigan calificando esa promesa seguirán premiando a los estudiantes que mejor la fingen.
Viva la tarea como práctica, sin embargo, porque la práctica nunca dejó de importar. Solo perdió su coartada. Las escuelas que salgan bien de esto serán las que dejaron de pedir a la tarea que probara dos cosas a la vez. Que la práctica sea práctica, guiada, visible, y a veces ayudada por una herramienta que sabe cuándo quedarse callada. Que la prueba sea prueba, ganada en el cuarto, en el habla, en borradores y en trabajo que un maestro vio tomar forma. La hoja de ejercicios murió. El trabajo, no.
La información proviene de la cobertura de The 74 sobre maestros y tarea en la era de la IA, publicada en julio de 2026 y distribuida ampliamente, la investigación de la University of California, Irvine sobre la plataforma ALEKS, las encuestas de Challenge Success y la Stanford Graduate School of Education, los hallazgos de encuestas de College Board reportados en 2025, las encuestas de Pew Research Center de 2023 y 2024, y Bastani y colegas, publicado en PNAS en 2025, verificados en noviembre de 2026.
Fuentes
- The 74 via Community Sentinel, The End of Homework? Teachers Grapple With Cheating in the Age of AI, July 2026: https://communitysentinel.media/2026/07/14/the-end-of-homework-teachers-grapple-with-cheating-in-the-age-of-ai/
- LA School Report, The End of Homework? Teachers Grapple With Cheating in the Age of AI, 2026: https://www.laschoolreport.com/the-end-of-homework-teachers-grapple-with-cheating-in-the-age-of-ai/
- Frontiers in Education, Homework in the AI Era: Cheating, Challenge, or Change?, June 2025: https://public-pages-files-2025.frontiersin.org/journals/education/articles/10.3389/feduc.2025.1609518/pdf
- Transparency Coalition, Why Students Who Use ChatGPT on Homework Do Worse on the Test, on the Bastani Wharton study, 2026: https://www.transparencycoalition.ai/news/study-finds-chatgpt-helps-students-finish-their-homework-but-not-actually-learn-the-material
- Ilustraciones: Dirty Static
FIN DE LA TRANSMISIÓN
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