CIUDAD DE MÉXICO.- El pasado 8 de septiembre coincidieron dos noticias que describen movimientos muy diferentes. La OCDE publicó los resultados de PISA 2025, una evaluación realizada a más de 760.000 estudiantes de 15 años en 91 países y economías.
De acuerdo con Proyecto 451, ese mismo día, OpenAI anunció que un sistema interno de inteligencia artificial había encontrado una solución para una formulación del problema de existencia y suavidad de las ecuaciones de Navier-Stokes, uno de los Problemas del Milenio.
Aunque a primera vista parezcan dos eventos aislados, permiten observar una tensión: mientras los sistemas de IA avanzan hacia problemas científicos de enorme complejidad, PISA registra dificultades crecientes en algunas de las capacidades básicas de los alumnos, especialmente en nuestra región.
La lectura fue el área que más retrocedió en PISA 2025. El promedio de la OCDE fue de 461 puntos, el más bajo desde que comenzó la evaluación. En América Latina, los trece países participantes quedaron por debajo de ese promedio; Chile obtuvo el mejor resultado de la región, con 436 puntos. Argentina alcanzó 389 puntos en lectura. Colombia obtuvo 399, mientras que México llegó a 408 en lectura. España registró 451 puntos en lectura retrocediendo fuertemente respecto de 2022 (El País, 4 minutos).
Pero reducir esa caída a una explicación sencilla —más pantallas, menos lectura— sería ir más allá de lo que muestran los datos. PISA 2025 no evaluó cuánto leen los estudiantes por placer. La prueba mide competencias de lectura, no hábitos lectores. Por eso, los resultados no permiten afirmar, a partir de esta edición, que los adolescentes estén leyendo menos libros por gusto.
Los datos sobre pantallas tampoco dibujan una relación lineal. España, por ejemplo, registró una de las mayores caídas en lectura pese a que sus estudiantes declararon un tiempo de uso de pantallas para ocio inferior al promedio de la OCDE: 1,8 horas por día y 3,0 el fin de semana. Y aun así tuvo una de las mayores caídas.
En cambio, sistemas como Taipéi Chino, Macao, Corea y Estonia (top 10 en el ranking) combinan un tiempo de pantalla de ocio durante el fin de semana (entre 4,1 y 4,4 horas por día) muy superior al promedio con resultados que los ubican entre los mejores en lectura.
Otra variable parece ofrecer una señal diferente: dónde aparece la tecnología. En el promedio de la OCDE, el 28% de los estudiantes declaró que sus compañeros se distraen frecuentemente con dispositivos digitales durante las clases. En Argentina, esa proporción llegó al 55%; en Uruguay, al 57%. Los datos no prueban que la distracción digital sea la causa del deterioro de los resultados, pero distinguen entre el tiempo total frente a una pantalla y su interferencia dentro del proceso de aprendizaje.
También importa qué tipo de lectura parece estar en retroceso. Los datos muestran una caída de siete puntos porcentuales, desde 2018, entre los lectores precisos y fluidos. Al mismo tiempo, los llamados “lectores apresurados” (estudiantes que responden rápidamente, pero con menor precisión) pasaron de casi el 7% al 11%. Ese punto resulta especialmente relevante en un momento en que las herramientas de IA empiezan a intervenir directamente en actividades que antes exigían leer, buscar información, resumir y elaborar respuestas.
La propia PISA 2025 incorporó preguntas sobre el uso de chatbots para tareas escolares. En Argentina, el 52% de los estudiantes declaró utilizarlos para aprender al menos una vez por semana; el 41% para realizar una investigación inicial sobre un tema y otro 41% para resumir un texto que debían leer. En Colombia, el uso semanal para aprender llegó al 56%; en España, al 54%; y en México, al 47%.
El debate sobre tecnología en la educación tampoco parece resolverse simplemente quitando dispositivos del aula. Una reciente advertencia de la American Psychological Association señala que reducir el tiempo de pantalla no garantiza por sí mismo mejores resultados: importa qué hacen los estudiantes con la tecnología, en qué contexto y con qué acompañamiento.
Mientras estos debates se desarrollan en las escuelas, las capacidades de los sistemas de IA siguen avanzando. OpenAI afirmó que uno de sus sistemas internos había producido una demostración para una formulación del problema de Navier-Stokes. Para llegar a ella, la empresa utilizó un conjunto de agentes de IA que trabajaron durante aproximadamente 88 horas. OpenAI aclaró que el resultado debe ser revisado por la comunidad matemática y que no reclamará el premio de un millón de dólares asociado a los Problemas del Milenio (BBC, 6 minutos).
La comparación entre estas dos noticias no consiste en enfrentar a una máquina capaz de resolver problemas complejos con estudiantes que obtienen malos resultados. Son procesos diferentes y PISA no mide la capacidad de competir con una inteligencia artificial.
El contraste aparece en otro lugar: una tecnología cada vez más capaz puede producir respuestas, resumir información y abordar problemas complejos, pero esas capacidades no sustituyen automáticamente la necesidad de comprender lo que se recibe. Una respuesta generada por una IA todavía necesita alguien capaz de interpretarla, evaluarla y, eventualmente, detectar sus errores o limitaciones.
A medida que las máquinas adquieren nuevas capacidades, la educación enfrenta el desafío de decidir qué conocimientos y habilidades deben seguir desarrollando las personas.
AM.MX/lm
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