Uno de cada cuatro alumnos españoles combina más de tres horas diarias de redes sociales con el uso semanal de la inteligencia artificial

La publicación de PISA 2025, el pasado 8 de septiembre, ha devuelto al primer plano una hipótesis que lleva meses circulando, la de que la inteligencia artificial ha hundido los resultados educativos. La idea es intuitiva, porque la caída de resultados es seria y porque coincide en el tiempo con la irrupción de los chatbots generalistas, pero la cronología no acompaña del todo. España lleva cayendo desde 2015 y el grueso del descenso es anterior a que estas herramientas existieran, de modo que únicamente el tramo que va de 2022 a 2025 puede considerarse posterior a su difusión masiva y, lógicamente, susceptible de haber recogido algún impacto. Sin embargo, lo que sí permiten ver los datos de PISA 2025, por primera vez, es la relación entre el uso de IA y diferentes características del alumnado, que puede, al menos, explicarnos qué factores incrementan o reducen su uso.

Antes de entrar en ello conviene mirar cómo se reparte la caída de resultados, que muestra un patrón algo contraintuitivo respecto a otros años. Entre 2022 y 2025 el retroceso español se concentra en los alumnos de mayor nivel socioeconómico. En lectura, el quintil más aventajado pierde 34,1 puntos frente a los 15,5 puntos del quintil más desfavorecido, y en matemáticas la distancia es de 26,3 puntos frente a 11,8. La desigualdad educativa se estrecha, sí, pero se estrecha porque los de arriba emporan sus resultados y no porque los de abajo mejoren. El detalle es relevante, porque cualquier explicación basada en el acceso a la tecnología tendría que justificar por qué el daño aparece justamente donde el acceso era mayor.

Los microdatos del cuestionario de alumno de PISA 2025 contienen información de con qué frecuencia se recurre a los chatbots de IA para cuatro finalidades escolares concretas, resumir un texto, buscar información, redactar trabajos y ayudarse a aprender, con diferentes intensidades de uso. Aplicando como punto de corte el uso semanal de la IA, el 54,2% de los alumnos españoles usa la inteligencia artificial semanalmente para aprender y un 65,8% la usa al menos para alguna de las cuatro finalidades, lo que sitúa a España a la cabeza de la OCDE en uso general por parte del alumnado, con brechas dentro de cada país que indican un uso más intensivo por parte del alumnado de nivel socioeconómico alto.

Ese 54,2% coloca a España en el quinto puesto de los treinta y siete países de la OCDE con datos comparables, muy por encima de la media del 46% y a mucha distancia de Francia, Estados Unidos o Reino Unido, que se mueven entre el 31% y el 37%. Lo llamativo es que esa intensidad no viene acompañada de una desigualdad mayor. La diferencia entre el quintil más aventajado y el más desfavorecido es en España de 11,0 puntos, prácticamente idéntica a la media de la OCDE, de 11,6 puntos, lo que deja al país en una posición intermedia, la vigésima de treinta y siete. Para hacerse una idea, en Australia esa brecha alcanza los 27,8 puntos y en Corea del Sur los 18,8.

Dentro de España la renta familiar sí ordena el uso, pero lo hace con una suavidad que sorprende, un reflejo de un uso mayoritario y transversal de estas herramientas por parte de los alumnos. Los alumnos del quintil más aventajado recurren a la IA para aprender en un 60,2% de los casos frente al 49,2% de los del quintil más bajo, y para redactar trabajos en un 35,8% frente a un 29,5%. Cuando la comparación se restringe a los alumnos que ya son usuarios, sin embargo, el reparto entre finalidades apenas se mueve. Entre los usuarios del quintil más desfavorecido, un 81,6% recurre a la IA para aprender y un 49,0% para redactar, cifras que en el quintil más aventajado son del 85,8% y del 50,8%. En otras palabras, el nivel socioeconómico parece explicar, al menos parcialmente, la decisión de usar esta herramienta, pero no tanto el uso que los alumnos hacen de ella.

Si la clase social apenas separa el uso que se hace de la IA, cabe preguntarse si hay otras variables que lo condicionen en mayor medida. Y ahí aparece una variable que el debate público ha venido tratando casi siempre de forma independiente, el tiempo que el alumno pasa en redes sociales. PISA pregunta cuántas horas dedica a navegar por ellas en un día laborable normal, dentro de un módulo opcional de tecnologías que en España contesta el cerca del 80% de la muestra, algo más de 22.300 alumnos.

El contraste con el gradiente socioeconómico es considerable. Entre los alumnos que no usan redes o las usan menos de una hora al día, un 53,1% recurre a la IA semanalmente para alguna finalidad escolar, un porcentaje que sube hasta el 76,0% entre quienes pasan más de cinco horas diarias. Y la distancia se agranda al mirar la finalidad concreta, porque el uso para redactar trabajos pasa del 22,9% al 47,6% y el de resumir textos del 27,0% al 55,6%, mientras que el uso para ayudarse a aprender crece del 43,9% al 62,5%, un salto real pero claramente menor. Traducido al conjunto de estudiantes, esto supone que un 25,9% de los alumnos españoles de quince años combina más de tres horas diarias de redes en día lectivo con un uso semanal de la inteligencia artificial, y un 9,8% lo hace superando las cinco horas.

Sin embargo, esta relación puede estar influenciada por diferencias en la composición del alumnado. Para comprobarlo se estima un modelo de regresión lineal sobre la probabilidad de usar la IA al menos una vez por semana que incluye el quintil socioeconómico, el sexo, la condición migratoria, la repetición de curso, el apoyo que recibe en casa, el que percibe del profesorado, el clima disciplinar de su aula, la titularidad del centro y el tamaño medio de clase de su centro y efectos fijos de comunidad autónoma. Los resultados apuntan a que el tiempo en redes es, con diferencia, el factor que más condiciona el uso de IA por parte del alumnado, hasta 22,9 puntos porcentuales entre quienes superan las cinco horas, muy por encima de los 6,5 puntos del quintil más aventajado o de los 7,0 de estudiar en un centro privado. Además, entre los grandes alumnos que usan más intensamente redes sociales, la probabilidad de usar la IA para resumir textos sube 29,1 puntos y la de usarla para redactar trabajos 25,2, mientras que la de usarla para aprender sube considerablemente menos, con 18,4 pp. Es decir, que gradiente es más pronunciado justo en las tareas en las que la máquina hace el trabajo que debería estar haciendo el alumno.

Por qué esa distinción entre usos importa tanto lo explica el trabajo más ambicioso publicado hasta la fecha sobre la cuestión. Strömberg, Lei y Wu (2026), que siguen durante treinta meses a 26.811 alumnos chinos, también de secundaria, y aprovechan que la adopción de la IA se produjo de forma escalonada entre centros para estimar su impacto de forma causal. Las notas de los deberes suben un 18% y el tiempo dedicado a hacerlos cae un 30%, pero las mismas notas de los exámenes presenciales caen un 20% en apenas seis meses, y el deterioro alcanza el 18% y el 24% en las pruebas de acceso. Este efecto negativo estimado se concentra en el 80% de usuarios cuyo patrón de conducta delata externalización de la tarea, tiempos muy cortos combinados con notas muy altas.

Con todas las cautelas que puedan tomarse, dado que aún no disponemos de evidencia causal para España, la realidad es que la literatura comienza a dibujar un patrón claro hacia efectos negativos del uso intensivo de IA y pantallas sobre el aprendizaje. El hecho de que uno de cada cuatro estudiantes españoles combine un uso muy intensivo de ambos, y sin una finalidad educativa clara, por decirlo suavemente, debería invitar s a reflexionar sobre la pertinencia de que los adolescentes empleen con tanta intensidad herramientas cuyos efectos, en el mejor de los casos, desconocemos.

Source – Actualidad Económica // elmundo