Artículo de Jill Barshay (The Hechinger Report), reproducido en MindShift, de KQED, sobre la fiabilidad de la investigación que atribuye grandes beneficios a la inteligencia artificial en educación. Patrick O'Neill, profesor del Ivy Tech Community College (Indiana), auditó 14 de los 39 metaanálisis publicados sobre el tema y encontró errores conceptuales y estadísticos graves: estadísticas imposibles, referencias inventadas, estudios sobre IA generativa anteriores a la aparición de la tecnología y conclusiones exageradas. Esos trabajos, publicados en revistas de Springer Nature, Wiley, SAGE y Taylor & Francis, suman más de 3.000 citas, y uno de ellos ya ha sido retractado.
El texto señala también problemas de fondo: estudios que no miden realmente el efecto de la IA en el aprendizaje, metaanálisis que mezclan cualquier uso de la IA en cualquier contexto y convocatorias de publicación que piden expresamente resultados positivos. En un análisis propio de 44 experimentos bien diseñados, O'Neill obtiene efectos que van de muy beneficiosos a muy perjudiciales, con una media cercana a cero: el resultado depende de cómo se use la herramienta. Investigadores como Justin Reich (MIT), Beth Tipton (Northwestern) y Susanna Loeb (Stanford) piden financiar síntesis rigurosas y, mientras tanto, que el profesorado experimente con prudencia, en grupos pequeños y observando los resultados.