Alfabetización en inteligencia artificial y pensamiento crítico en el posgrado: la auditoría de conclusiones generadas por IA como práctica pedagógica

Résumé

Los modelos de lenguaje de gran escala se incorporaron al trabajo académico de los estudiantes de posgrado con más velocidad que las estrategias didácticas para usarlos críticamente. El objetivo del estudio fue diseñar y demostrar una práctica pedagógica replicable, la auditoría estructurada de conclusiones generadas por inteligencia artificial, en la que el estudiante clasifica cada afirmación del asistente según la evidencia que la soporta, la información faltante y la evidencia que la contradice, empleando la tripleta neutrosófica como andamiaje conceptual. La investigación adoptó un enfoque cualitativo con diseño de investigación de diseño y un estudio de caso instrumental sobre datos públicos: las admisiones de posgrado de Berkeley de 1973, ejemplo canónico de la paradoja de agregación. Los resultados muestran que la conclusión espontánea del asistente resulta correcta en el agregado y errónea en la estructura, que la reversión del patrón por departamento se verifica en cuatro de los seis analizados y que la tripleta separa dictámenes que el par verdadero o falso confunde. La práctica operacionaliza el pensamiento crítico en un artefacto evaluable.