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When AI Raises Grades and Lowers Learning

21 slides · 2026-07-11 language
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When AI Raises Grades andLowers LearningMade for Freddy Vega, by Hanademi
Cuando la IA sube las notas ybaja el aprendizajeMade for Freddy Vega, by Hanademi
AI-susceptible study time fell fastest in highschoolDecline in time spent on AI-susceptible ALEKS math problems after ChatGPT, by education level, percent.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Rismanchian, S., Uzun, H., Matayoshi, J., Cosyn, E., & Kurd-Misto, E. (2026). Faster completion, less learning: GenerativeAI reduced study time on math problems and the knowledge they build. arXiv.Unitpercent decline31.3%High school26.9%College9%Middle school
This is the deck's central warning. In a ten-year panel of 3.2 million learning interactions, time spent on problems that could easily be entered into AI fell sharply after ChatGPT. High school students showed the largest decline at 31.3%. The assignment may still get finished, but much of the practice that builds independent ability has disappeared.
El tiempo de estudio apto para IA cayó másen secundariaCaída del tiempo dedicado a problemas matemáticos de ALEKS aptos para IA tras ChatGPT, por niveleducativo, porcentaje.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Rismanchian, S., Uzun, H., Matayoshi, J., Cosyn, E., & Kurd-Misto, E. (2026). Faster completion, less learning:Generative AI reduced study time on math problems and the knowledge they build. arXiv.UnidadPorcentaje de caída31,3 %Secundaria26,9 %Universidad9 %Enseñanza media
Esta es la advertencia central de la presentación. En un panel de diez años con 3,2 millones de interacciones de aprendizaje, el tiempo dedicado a problemas que podían introducirse fácilmente en la IA cayó con fuerza tras ChatGPT. Los estudiantes de secundaria mostraron la mayor caída, con 31,3%. La tarea puede terminarse, pero gran parte de la práctica que construye capacidad independiente ha desaparecido.
On supervised retention questions, the oddsof a correct answer fell 25%.Random assignment of retention items reduces the chance that answer generation duringthe assessment explains the result.Sources: Rismanchian, S., Uzun, H., Matayoshi, J., Cosyn, E., & Kurd-Misto, E. (2026). Faster completion, less learning: Generative AI reduced studytime on math problems and the knowledge they build. arXiv.
Less time would be good news if students learned just as much. They did not. On randomly assigned questions in supervised retention tests, the odds of answering correctly fell by a cumulative 25%. The efficiency story breaks when the student must perform alone.
En preguntas supervisadas de retención, laprobabilidad de acertar cayó 25%.La asignación aleatoria de las preguntas de retención reduce la posibilidad de que lageneración de respuestas durante la evaluación explique el resultado.Fuentes: Rismanchian, S., Uzun, H., Matayoshi, J., Cosyn, E., & Kurd-Misto, E. (2026). Faster completion, less learning: Generative AI reduced studytime on math problems and the knowledge they build. arXiv.
Dedicar menos tiempo sería una buena noticia si los estudiantes aprendieran lo mismo. No fue así. En preguntas asignadas al azar dentro de pruebas supervisadas de retención, la probabilidad de responder correctamente cayó 25% de forma acumulada. La historia de eficiencia se rompe cuando el estudiante debe rendir solo.
Brown's disputed case split take-home andin-person resultsBrown ECON 1170, spring 2026. Exam averages are percentages; course outcomes are student counts. Thecheating allegations remain disputed.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Sudeep, T. (2026, July 9). Brown professor suspected mass AI cheating on his midterm. The in-person finalproved it. ThePrint.; Inside Higher Ed. (2026, July 8). Brown professor suspects majority of his class used AI to cheat.Unitexam score and studentsExam averages96%48.6%Take-home midtermIn-person finalCourse outcomes18919Dropped course, 18studentsSkipped final, 9studentsFailed course, 19students
Brown's welfare economics class averaged 96% on a take-home midterm, then 48.6% on an in-person final. Eighteen students dropped the course, nine skipped the final and 19 failed the class. That pattern made the case explosive because it resembles the broader research on performance disappearing when AI access is removed. But this was not a controlled experiment, and Brown's disciplinary process had not resolved individual allegations by the deck date.
El caso controvertido de Brown separó losresultados en casa y presencialesBrown ECON 1170, primavera de 2026. Los promedios son porcentajes; los resultados del curso soncantidades de estudiantes. Las acusaciones de fraude siguen en disputa.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Sudeep, T. (2026, July 9). Brown professor suspected mass AI cheating on his midterm. The in-person finalproved it. ThePrint.; Inside Higher Ed. (2026, July 8). Brown professor suspects majority of his class used AI tocheat.UnidadNota de examen y estudiantesPromedios de examen96 %48,6 %Parcial en casaFinal presencialResultados del curso18919Abandonaron el curso,18 estudiantesFaltaron al final, 9estudiantesReprobaron el curso,19 estudiantes
La clase de economía del bienestar de Brown promedió 96% en un parcial para casa y después 48,6% en un final presencial. Dieciocho estudiantes abandonaron el curso, nueve faltaron al final y 19 reprobaron la asignatura. El patrón volvió explosivo el caso porque se parece a la investigación más amplia sobre ventajas que desaparecen al retirar la IA. Pero no fue un experimento controlado y el proceso disciplinario de Brown no había resuelto las acusaciones individuales en la fecha de esta presentación.
The Brown case turned assessment into atrust testBrown University became a public case study in the widening gap between take-home results andsupervised performance.Sources: Sudeep, T. (2026, July 9). Brown professor suspected mass AI cheating on his midterm. The in-person final proved it. ThePrint.
This campus became the setting for a question every school now faces. If a take-home score can be radically different from supervised performance, what exactly does the grade represent? Brown's case is disputed, but the trust problem is not. Assessment must now distinguish polished output from knowledge the student can explain and use alone.
El caso Brown convirtió la evaluación en unaprueba de confianzaBrown University se convirtió en un caso público sobre la creciente brecha entre los resultados encasa y el desempeño supervisado.Fuentes: Sudeep, T. (2026, July 9). Brown professor suspected mass AI cheating on his midterm. The in-person final proved it. ThePrint.
Este campus se convirtió en el escenario de una pregunta que ahora afronta toda institución educativa. Si una nota obtenida en casa puede ser radicalmente distinta del desempeño supervisado, ¿qué representa exactamente la calificación? El caso de Brown está en disputa, pero el problema de confianza no. La evaluación debe distinguir entre un resultado pulido y el conocimiento que el estudiante puede explicar y usar sin ayuda.
A grades rose 13 points in AI-exposedcourses after ChatGPT.The study compares grade changes in courses with more and less AI-exposed tasksfrom 2018 to 2025. It supports a substitution explanation but does not prove individualAI use.Sources: Chirikov, I. (2026). Artificial intelligence and grade inflation. CSHE Higher Education Working Paper Series, 26(3). University of California,Berkeley.
The Brown case is one classroom. This working paper looked across more than 500,000 university grades. After ChatGPT, the share of A grades rose by 13 percentage points in courses with more writing and coding tasks exposed to AI. The increase was larger where homework carried more weight, which is consistent with AI replacing student work rather than broad learning gains.
Las notas A subieron 13 puntos en cursosexpuestos a IA tras ChatGPT.El estudio compara cambios de notas entre cursos con mayor y menor exposición a IAde 2018 a 2025. Apoya una explicación de sustitución, pero no demuestra el usoindividual de IA.Fuentes: Chirikov, I. (2026). Artificial intelligence and grade inflation. CSHE Higher Education Working Paper Series, 26(3). University of California,Berkeley.
El caso de Brown es una sola clase. Este estudio de trabajo analizó más de 500.000 calificaciones universitarias. Tras ChatGPT, la proporción de notas A aumentó 13 puntos porcentuales en cursos con más tareas de escritura y programación expuestas a IA. El aumento fue mayor cuando las tareas pesaban más, un patrón compatible con la sustitución del trabajo del estudiante y no con mejoras amplias del aprendizaje.
Unrestricted ChatGPT left less knowledge45 days laterSurprise retention test in a randomized trial of 120 undergraduates, percent correct after 45 days.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Barcauí, A. (2025). ChatGPT as a cognitive crutch: Evidence from a randomized controlled trial on knowledge retention.Social Sciences & Humanities Open.Unitpercent correct68.5%Traditional study57.5%ChatGPT study
This randomized trial isolates the memory problem. Students could use ChatGPT freely while learning, but the real test came 45 days later without warning. The ChatGPT group scored 57.5%, compared with 68.5% for traditional study. Immediate ease did not become durable knowledge.
ChatGPT sin límites dejó menosconocimiento 45 días despuésPrueba sorpresa de retención en un ensayo aleatorio con 120 universitarios, porcentaje correcto tras 45días.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Barcauí, A. (2025). ChatGPT as a cognitive crutch: Evidence from a randomized controlled trial on knowledgeretention. Social Sciences & Humanities Open.UnidadPorcentaje correcto68,5 %Estudio tradicional57,5 %Estudio con ChatGPT
Este ensayo aleatorio aísla el problema de memoria. Los estudiantes podían usar ChatGPT libremente mientras aprendían, pero la prueba real llegó 45 días después y sin aviso. El grupo de ChatGPT obtuvo 57,5%, frente a 68,5% con el estudio tradicional. La facilidad inmediata no se convirtió en conocimiento duradero.
When GPT gave away answers, laterunaided grades fell 17%.The chart isolates the independently tested harm from the answer-giving GPT Basecondition. The guarded tutor result becomes the counterpoint later in the deck.Sources: Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. (2025). Proceedings of the National Academy ofSciences.
This high school field experiment tested two kinds of AI. A standard answer-giving interface improved practice performance, but students scored 17% lower than the no-AI group after access disappeared. A guarded tutor built around teacher-designed hints avoided that damage. The problem was not simply GPT-4. It was the behavior the interface encouraged.
Cuando GPT entregaba respuestas, lasnotas posteriores sin ayuda cayeron 17%.El gráfico aísla el daño evaluado de forma independiente en la condición GPT Base quedaba respuestas. El resultado del tutor con límites aparece después como contrapunto.Fuentes: Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. (2025). Proceedings of the National Academy ofSciences.
Este experimento de campo en secundaria probó dos tipos de IA. Una interfaz estándar que daba respuestas mejoró el desempeño durante la práctica, pero los estudiantes obtuvieron 17% menos que el grupo sin IA cuando desapareció el acceso. Un tutor con límites y pistas diseñadas por docentes evitó ese daño. El problema no era simplemente GPT-4. Era la conducta que fomentaba la interfaz.
AI use is broad, and concern is closebehindSelf-reported student AI use and concern from UK and U.S. surveys conducted in 2025 and 2026.Populations differ across panels.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Freeman, J. (2025). Student Generative AI Survey 2025. Higher Education Policy Institute.; Common Sense Media.(2026, June 8). Common Sense Media releases inaugural annual study on AI use by tweens and teens.; Schwartz, H. L., &Diliberti, M. K. (2026). More students use AI for homework, and more believe it harms critical thinking. RAND Corporation.Unitpercent of respondentsUK assessed work53%88%20242025U.S. use and concern86%60%Children using AIAI users concerned
Among UK undergraduates, AI use for assessed work jumped from 53% to 88% in one year. In the United States, 86% of children ages 9 to 17 used AI, and 60% of students using it for homework expressed concern about school-related use. More than four in ten children also said no guardian had discussed AI safety with them. Adoption is no longer the future problem. Guidance is the lagging variable.
El uso de IA es amplio y la preocupación losigue de cercaUso y preocupación por la IA declarados por estudiantes en encuestas del Reino Unido y Estados Unidosrealizadas en 2025 y 2026. Las poblaciones difieren entre paneles.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Freeman, J. (2025). Student Generative AI Survey 2025. Higher Education Policy Institute.; Common Sense Media.(2026, June 8). Common Sense Media releases inaugural annual study on AI use by tweens and teens.; Schwartz, H. L., &Diliberti, M. K. (2026). More students use AI for homework, and more believe it harms critical thinking. RAND Corporation.UnidadPorcentaje de encuestadosTrabajos evaluados en Reino Unido53 %88 %20242025Uso y preocupación en Estados Unidos86 %60 %Menores que usan IAUsuarios de IA preocupados
Entre universitarios británicos, el uso de IA en trabajos evaluados saltó de 53% a 88% en un año. En Estados Unidos, 86% de los menores de 9 a 17 años usaba IA, y 60% de los estudiantes que la empleaban para las tareas expresó preocupación por su uso escolar. Más de cuatro de cada diez menores también dijo que ningún tutor había hablado con ellos sobre seguridad en IA. La adopción ya no es el problema futuro. La orientación es la variable rezagada.
Teachers use AI and fear what it does toassessmentLower-secondary teacher responses in OECD TALIS 2024, percent agreeing with each measure.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: European Commission. (2026). OECD Digital Education Outlook 2026: How generative AI can support learning whenused with purpose. Digital Skills and Jobs Platform.Unitpercent of teachersUse AI37%Improves lesson plans57%Integrity concern72%
Teachers are not rejecting AI from the sidelines. Thirty-seven percent already used it in their work, and 57% said it helped write or improve lesson plans. Yet 72% worried that students could present AI-generated work as their own. The same tool that helps teachers prepare can make student performance harder to trust.
Los docentes usan IA y temen su efecto enla evaluaciónRespuestas de docentes de secundaria inferior en TALIS 2024 de la OCDE, porcentaje de acuerdo con cadamedida.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: European Commission. (2026). OECD Digital Education Outlook 2026: How generative AI can support learning whenused with purpose. Digital Skills and Jobs Platform.UnidadPorcentaje de docentesUsan IA37 %Mejora planes de clase57 %Preocupación por integridad72 %
Los docentes no rechazan la IA desde fuera. El 37% ya la usaba en su trabajo y 57% dijo que ayudaba a escribir o mejorar planes de clase. Sin embargo, 72% temía que los estudiantes presentaran trabajos generados por IA como propios. La misma herramienta que ayuda a preparar clases puede volver más difícil confiar en el desempeño estudiantil.
Over-reliance leads the cognitive risk listShare of 89 reviewed studies reporting each cognitive risk, peer-reviewed research published from 2024to 2026.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Alubthane, F. O. (2026). Amplifier or substitute? A systematic review of generative AI’s impact on higher-ordercognitive skills among university students. Frontiers in Psychology, 17.Unitpercent of studiesOver-reliance33.7%Reduced autonomy20.2%Mental offloading18%
The cognitive concern is broader than memory. Across 89 peer-reviewed studies, over-reliance appeared most often, in 33.7% of the literature. Reduced analytical autonomy appeared in 20.2%, and cognitive offloading in 18%. These are not prevalence rates among students. They show which risks repeatedly surfaced across a fragmented research base.
La dependencia excesiva encabeza losriesgos cognitivosProporción de 89 estudios revisados que informó cada riesgo cognitivo, investigaciones publicadas entre2024 y 2026.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Alubthane, F. O. (2026). Amplifier or substitute? A systematic review of generative AI’s impact on higher-ordercognitive skills among university students. Frontiers in Psychology, 17.UnidadPorcentaje de estudiosDependencia excesiva33,7 %Menor autonomía20,2 %Descarga mental18 %
La preocupación cognitiva va más allá de la memoria. En 89 estudios revisados por pares, la dependencia excesiva apareció con mayor frecuencia, en 33,7% de la literatura. La menor autonomía analítica apareció en 20,2% y la descarga cognitiva en 18%. No son tasas de prevalencia entre estudiantes. Muestran qué riesgos surgieron repetidamente en una base de investigación fragmentada.
Schools cannot detect their way outEvidence bottlenecks in AI assessment research, text identification and Brown's misconduct process as ofJuly 2026.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Stanford SCALE Initiative. (2026). Understanding the evidence base on AI in K-12 education. Stanford University.; Tsigaris, P., &Teixeira da Silva, J. A. (2026). AI detecting AI in academic writing: Why most AI detector findings are false. Next Research, 101396.;The Brown Daily Herald. (2025, October 9). Guilty or not guilty: Inside Brown’s academic misconduct process.Unitevidence process800+ K-12 AIpapersHumanidentificationBrown codeprocessVerify studentprocess
The research base is large but shallow. Stanford found more than 800 K-12 AI papers, yet only 20 strong studies could isolate whether AI changed outcomes. Detection is also fragile, and Brown reported no standardized method for alleged AI use. The practical answer is to collect evidence of how a student worked, reasoned and explained, rather than treating a detector score as a verdict.
Las instituciones no pueden resolverlo solodetectandoCuellos de botella en la investigación sobre evaluación con IA, la identificación de textos y el procesodisciplinario de Brown hasta julio de 2026.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Stanford SCALE Initiative. (2026). Understanding the evidence base on AI in K-12 education. Stanford University.; Tsigaris,P., & Teixeira da Silva, J. A. (2026). AI detecting AI in academic writing: Why most AI detector findings are false. Next Research,101396.; The Brown Daily Herald. (2025, October 9). Guilty or not guilty: Inside Brown’s academic misconduct process.UnidadProceso de evidenciaMás de 800estudios escolaresIdentificaciónhumanaProceso disciplinariode BrownVerificar el procesodel estudiante
La base de investigación es grande pero poco profunda. Stanford encontró más de 800 trabajos sobre IA escolar, pero solo 20 estudios sólidos podían aislar si la IA cambió los resultados. La detección también es frágil y Brown informó que no tenía un método uniforme para el supuesto uso de IA. La respuesta práctica es reunir pruebas de cómo trabajó, razonó y explicó el estudiante, en lugar de tratar la puntuación de un detector como veredicto.
Two reviews, different evidence basesNumber of studies synthesized in two 2026 reviews. The STEM review is a preprint and corrects forpositive findings being easier to publish.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Ke, L., Chen, Z., Lv, P., & Fan, C. (2026). Exploring the effect of GenAI on learning outcomes in higher education: Athree-level meta-analysis. Frontiers in Psychology, 17.; Evidence of impact and interpretational limits of generative AI in STEMeducation: A systematic review and meta-analysis on cognitive learning outcomes. (2026). Open Science Framework.Unitstudies synthesizedHigher education review36STEM review491.4x
One 2026 review combined 36 studies and 7,229 participants and found overall learning benefits, strongest in collaborative and blended teaching. A separate STEM review pooled 49 studies and found that the apparent overall benefit could largely reflect publication bias. These findings do not cancel each other out. They say that the average effect is unstable because tools, teaching methods and study quality differ dramatically.
Dos revisiones, distintas bases de evidenciaNúmero de estudios sintetizados en dos revisiones de 2026. La revisión de STEM es un prepublicado ycorrige que los hallazgos positivos puedan publicarse con mayor facilidad.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Ke, L., Chen, Z., Lv, P., & Fan, C. (2026). Exploring the effect of GenAI on learning outcomes in higher education: Athree-level meta-analysis. Frontiers in Psychology, 17.; Evidence of impact and interpretational limits of generative AI inSTEM education: A systematic review and meta-analysis on cognitive learning outcomes. (2026). Open Science Framework.UnidadEstudios sintetizadosRevisión de educación superior36Revisión de STEM491,4x
Una revisión de 2026 combinó 36 estudios y 7.229 participantes y encontró beneficios generales, más fuertes en la enseñanza colaborativa y combinada. Otra revisión de STEM reunió 49 estudios y halló que el beneficio aparente podía reflejar en gran medida sesgo de publicación. Estos hallazgos no se anulan. Indican que el efecto promedio es inestable porque las herramientas, los métodos docentes y la calidad de los estudios difieren mucho.
Purpose-built tutors can produce reallearningTwo randomized tutoring studies in Harvard physics and Nigerian secondary education. Results are specificto guided programs, not general chatbots.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: AI tutoring outperforms in-class active learning: An RCT introducing a novel research-based design in an authenticeducational setting. (2025). Scientific Reports.; De Simone, M., Tiberti, F., Barron Rodriguez, M., Manolio, F., Mosuro, W., & Dikoru,E. J. (2025). From chalkboards to chatbots: Evaluating the impact of generative AI on learning outcomes in Nigeria. World Bank.Unitexperimental evidenceHarvard physicstutorMore than doublethe learning gainNigeria guidedCopilot program1.5 to 2 yearsequivalent
The counter-evidence is strong enough to reject a blanket ban. In Harvard physics, 194 students using a carefully designed AI tutor achieved more than twice the learning gains of an active classroom. In Nigeria, a six-week guided program produced gains equivalent to 1.5 to 2 years of ordinary schooling. Both interventions were designed to teach, not merely to finish the task.
Los tutores diseñados para enseñar puedenproducir aprendizaje realDos estudios aleatorios de tutoría en física de Harvard y educación secundaria de Nigeria. Los resultadoscorresponden a programas guiados, no a chatbots generales.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: AI tutoring outperforms in-class active learning: An RCT introducing a novel research-based design in an authentic educationalsetting. (2025). Scientific Reports.; De Simone, M., Tiberti, F., Barron Rodriguez, M., Manolio, F., Mosuro, W., & Dikoru, E. J. (2025).From chalkboards to chatbots: Evaluating the impact of generative AI on learning outcomes in Nigeria. World Bank.UnidadEvidencia experimentalTutor de física deHarvardMás del doble deavancePrograma guiado conCopilot en NigeriaEquivalente a entre1,5 y 2 años
La evidencia contraria es suficientemente sólida para rechazar una prohibición total. En física de Harvard, 194 estudiantes que usaron un tutor de IA cuidadosamente diseñado lograron más del doble de avance que una clase activa. En Nigeria, un programa guiado de seis semanas produjo avances equivalentes a entre 1,5 y 2 años de escolarización habitual. Ambas intervenciones fueron diseñadas para enseñar, no solo para terminar la tarea.
Learning apps have become mass-marketbusinessesAnnual company revenue from SEC filings, 2020-2025, and Duolingo Q1 2026 user metrics. Revenue andactivity measure commercial scale, not mastery.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). Duolingo, Inc. RevenueFromContractWithCustomerExcludingAssessedTax[XBRL]. SEC EDGAR.; U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). CHEGG, INCRevenueFromContractWithCustomerExcludingAssessedTax [XBRL]. SEC EDGAR.; Duolingo, Inc. (2026). Q1 2026 shareholder letter.UnitUSD billions and million usersRevenue pathsDuolingo revenueChegg revenue$161.7M$644.3M$1B$376.9M20202025Duolingo user scale56.512.5Daily activePaid subscribers
The mobile-app precedent shows why engagement is seductive. Duolingo revenue rose from $162 million in 2020 to more than $1 billion in 2025, while Chegg's revenue peaked and then fell to $377 million. By early 2026, Duolingo had 56.5 million daily active users and 12.5 million paid subscribers. These are extraordinary product metrics, but they do not answer whether a learner can speak, reason or recall without the app.
Las aplicaciones educativas se volvieronnegocios masivosIngresos anuales de reportes ante la SEC, 2020-2025, y métricas de usuarios de Duolingo del primertrimestre de 2026. Los ingresos y la actividad miden escala comercial, no dominio.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). Duolingo, Inc. RevenueFromContractWithCustomerExcludingAssessedTax[XBRL]. SEC EDGAR.; U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). CHEGG, INCRevenueFromContractWithCustomerExcludingAssessedTax [XBRL]. SEC EDGAR.; Duolingo, Inc. (2026). Q1 2026 shareholder letter.UnidadMiles de millones USD y millones de usuariosTrayectorias de ingresosIngresos de DuolingoIngresos de Chegg$161,7 M$644,3 M$1 mil M$376,9 M20202025Escala de usuarios de Duolingo56,512,5Activos diariosSuscriptores de pago
El precedente de las aplicaciones móviles muestra por qué la participación resulta seductora. Los ingresos de Duolingo subieron de 162 millones USD en 2020 a más de 1.000 millones USD en 2025, mientras los de Chegg alcanzaron un pico y después cayeron a 377 millones USD. A comienzos de 2026, Duolingo tenía 56,5 millones de usuarios activos diarios y 12,5 millones de suscriptores de pago. Son métricas extraordinarias de producto, pero no responden si una persona puede hablar, razonar o recordar sin la aplicación.
Learning was already weakening beforemass ChatGPT useOECD PISA performance changes before widespread student use of ChatGPT. Subject declines compare2018 with 2022; country trends compare 2012 with 2022.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: OECD. (2023). PISA 2022 results, Volume I: The state of learning and equity in education. OECDPublishing.; OECD. (2023). Long-term trends in performance and equity in education. In PISA 2022 results,Volume I.UnitPISA points and education systemsOECD score declines1510MathematicsReadingTen-year country direction296DeterioratedImproved
PISA establishes the baseline, not an AI verdict. Between 2018 and 2022, OECD mathematics performance fell a record 15 points and reading fell 10. Across the decade from 2012 to 2022, 29 of 63 systems deteriorated in at least two subjects, while only six improved. These results predate widespread ChatGPT use, which means the learning crisis was already underway.
El aprendizaje ya se debilitaba antes del usomasivo de ChatGPTCambios de desempeño en PISA de la OCDE anteriores al uso estudiantil generalizado de ChatGPT. Lascaídas por materia comparan 2018 con 2022; las tendencias por país comparan 2012 con 2022.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: OECD. (2023). PISA 2022 results, Volume I: The state of learning and equity in education. OECDPublishing.; OECD. (2023). Long-term trends in performance and equity in education. In PISA 2022 results,Volume I.UnidadPuntos PISA y sistemas educativosCaídas de puntuación OCDE1510MatemáticasLecturaDirección de los países en diez años296EmpeoraronMejoraron
PISA establece la base, no un veredicto sobre la IA. Entre 2018 y 2022, el desempeño en matemáticas de la OCDE cayó un récord de 15 puntos y lectura cayó 10. Durante la década de 2012 a 2022, 29 de 63 sistemas empeoraron en al menos dos materias, mientras solo seis mejoraron. Estos resultados preceden el uso generalizado de ChatGPT, lo que significa que la crisis de aprendizaje ya estaba en marcha.
AI brings Gen Z more anxiety than hopeAI emotions among U.S. 14- to 29-year-olds in 2026, plus the share of surveyed college students who saidAI had already changed their major.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Gallup. (2026, April 9). Gen Z’s AI adoption steady, but skepticism climbs.; Gallup. (2026, April 2). College studentsweigh AI’s impact on majors and careers.Unitpercent of respondents42%Gen Z anxious31%Gen Z angry18%Gen Z hopeful16%Students changed major
Gen Z uses AI while becoming more skeptical of it. Forty-two percent said AI made them anxious, 31% felt angry and only 18% felt hopeful. In a separate college survey, 16% said AI's potential impact had already caused them to change their major or field. Young people are not merely preparing for a moving job market. They are changing educational bets before the market's final shape is known.
La IA provoca en la generación Z másansiedad que esperanzaEmociones ante la IA entre estadounidenses de 14 a 29 años en 2026, más la proporción de universitariosencuestados que dijo haber cambiado de carrera por la IA.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Gallup. (2026, April 9). Gen Z’s AI adoption steady, but skepticism climbs.; Gallup. (2026, April 2). Collegestudents weigh AI’s impact on majors and careers.UnidadPorcentaje de encuestados42 %Generación Z ansiosa31 %Generación Z enojada18 %Generación Z esperanzada16 %Estudiantes cambiaron carrera
La generación Z usa IA mientras se vuelve más escéptica. El 42% dijo que la IA le producía ansiedad, 31% sentía enojo y solo 18% esperanza. En otra encuesta universitaria, 16% dijo que el posible impacto de la IA ya le había llevado a cambiar de carrera o área. Los jóvenes no solo se preparan para un mercado laboral cambiante. Están modificando sus apuestas educativas antes de conocer su forma final.
Job disruption may still leave a 78 milliongainEmployer projections for global job creation and displacement through 2030, millions of jobs. These arescenarios, not measured outcomes.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Economic Forum. (2025, January 7). Future of Jobs Report 2025: 78 million new job opportunities by 2030 but urgentupskilling needed.Unitmillion jobsCreated170Displaced-92Net gain78
The World Economic Forum's employer scenario projects 170 million jobs created and 92 million displaced by 2030. The stated balance is a net gain of 78 million jobs. That does not mean today's students are safe, because the new jobs may demand different skills, locations and credentials. The risk is a mismatch between what education certifies and what work begins to require.
La disrupción laboral aún podría dejar unaganancia de 78 millonesProyecciones empresariales de creación y desplazamiento mundial de empleos hasta 2030, millones depuestos. Son escenarios, no resultados medidos.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Economic Forum. (2025, January 7). Future of Jobs Report 2025: 78 million new job opportunities by 2030 buturgent upskilling needed.UnidadMillones de empleosCreados170Desplazados-92Ganancia neta78
El escenario empresarial del Foro Económico Mundial proyecta 170 millones de empleos creados y 92 millones desplazados para 2030. El balance declarado es una ganancia neta de 78 millones de puestos. Eso no significa que los estudiantes actuales estén seguros, porque los nuevos empleos pueden exigir habilidades, ubicaciones y credenciales distintas. El riesgo es un desajuste entre lo que certifica la educación y lo que empieza a exigir el trabajo.
The fastest-growing jobs mix energy, healthand AIU.S. Bureau of Labor Statistics projected employment growth by occupation, 2024-2034, percent.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: U.S. Bureau of Labor Statistics. (2025). Fastest growing occupations, 2024-2034. Occupational OutlookHandbook.Unitprojected employment growthWind technicians50%Solar installers42%Nurse practitioners40%Data scientists34%Security analysts29%Health managers23%PT assistants22%Actuaries22%Operations analysts21%Physician assistants20%Psychiatric technicians20%Ophthalmic technicians20%
The fastest-growing U.S. occupations are not a single AI monoculture. Wind technicians lead at 50%, followed by solar installers at 42% and nurse practitioners at 40%. Data science and information security are prominent, but so are care, health management and analytical roles. Education should build durable reasoning and domain knowledge alongside AI fluency.
Los empleos de mayor crecimiento mezclanenergía, salud e IACrecimiento del empleo proyectado por ocupación por la Oficina de Estadísticas Laborales de EstadosUnidos, 2024-2034, porcentaje.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: U.S. Bureau of Labor Statistics. (2025). Fastest growing occupations, 2024-2034. Occupational OutlookHandbook.UnidadCrecimiento del empleo proyectadoTécnicos eólicos50 %Instaladores solares42 %Enfermeros especialistas40 %Científicos de datos34 %Analistas de seguridad29 %Gerentes de salud23 %Asistentes de fisioterapia22 %Actuarios22 %Analistas de operaciones21 %Asistentes médicos20 %Técnicos psiquiátricos20 %Técnicos oftálmicos20 %
Las ocupaciones de mayor crecimiento en Estados Unidos no forman un monocultivo de IA. Los técnicos eólicos lideran con 50%, seguidos por instaladores solares con 42% y enfermeros especialistas con 40%. La ciencia de datos y la seguridad informática son importantes, pero también lo son el cuidado, la gestión sanitaria y los puestos analíticos. La educación debe construir razonamiento duradero y conocimiento especializado junto con fluidez en IA.
OECD employment hit 670 million in May2026, with unemployment at 4.9%.This aggregate snapshot is counter-evidence to immediate collapse claims. It does notrule out disruption among young workers, specific occupations or regions.Sources: OECD. (2026, July 7). OECD job markets remain strong, but real wages are lagging.
The current labor market does not support an immediate job-apocalypse headline. OECD employment reached an all-time high of 670 million in May 2026, while unemployment stood at 4.9%. Yet youth unemployment was rising in some countries, and aggregate strength can hide entry-level weakness. The honest conclusion is uncertainty and uneven pressure, not collapse.
El empleo de la OCDE llegó a 670 millonesen mayo de 2026, con 4,9% de desempleo.Esta panorámica agregada contradice las afirmaciones de colapso inmediato. No descartadisrupción entre jóvenes, ocupaciones concretas o regiones.Fuentes: OECD. (2026, July 7). OECD job markets remain strong, but real wages are lagging.
El mercado laboral actual no respalda un titular de apocalipsis laboral inmediato. El empleo de la OCDE alcanzó un máximo histórico de 670 millones en mayo de 2026, mientras el desempleo fue de 4,9%. Sin embargo, el desempleo juvenil aumentaba en algunos países y la fortaleza agregada puede ocultar debilidad en puestos iniciales. La conclusión honesta es incertidumbre y presión desigual, no derrumbe.
Frontier AI gained 30 benchmarkpoints in one year.Benchmark improvement measures model capability, not classroom learning. Itseducational importance lies in how quickly both tutoring quality and answer substitutionmay improve.Sources: Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2026). Technical performance. In The 2026 AI Index Report.
The policy window is shrinking. Frontier models gained 30 percentage points in one year on a benchmark designed to challenge expert-level AI. Better models can make tutoring more personal and feedback more useful. They can also make outsourced work harder to detect and easier to trust, which raises the cost of assessment systems that still reward only the final answer.
La IA de frontera ganó 30 puntos dereferencia en un año.La mejora en la prueba mide capacidad del modelo, no aprendizaje escolar. Suimportancia educativa reside en la rapidez con que pueden mejorar tanto la tutoría comola sustitución de respuestas.Fuentes: Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2026). Technical performance. In The 2026 AI Index Report.
La ventana para actuar se está reduciendo. Los modelos de frontera ganaron 30 puntos porcentuales en un año en una prueba diseñada para desafiar a IA de nivel experto. Mejores modelos pueden volver la tutoría más personal y la retroalimentación más útil. También pueden hacer que el trabajo delegado sea más difícil de detectar y más fácil de creer, lo que eleva el costo de los sistemas de evaluación que todavía premian solo la respuesta final.
Think first, then use the toolLearning sequence tested with 196 creativity learners, alongside an earlier randomized trial ofcurriculum-aligned math apps with 389 young children.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Think first, ChatGPT later: Guiding human-AI collaboration for learning gains in independent human creativity. (2026).Educational Psychology Review.; Pitchford, N. J., et al. (2019). Raising early achievement in math with interactive apps: Arandomized control trial. Journal of Educational Psychology.Unitlearning sequenceGenerate yourown ideasUse AI to refinePerformindependentlyAlign tools withcurriculum
The useful classroom rule is simple enough to remember. In a study of 196 learners, students who generated ideas before consulting ChatGPT improved their later independent creativity. Mobile learning offers the same lesson: curriculum-aligned interactive apps can improve outcomes when they deliver structured practice. AI should enter after the student begins thinking, not before.
Piensa primero y después usa laherramientaSecuencia de aprendizaje probada con 196 participantes en creatividad, junto con un ensayo aleatorioanterior de aplicaciones matemáticas curriculares con 389 niños.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Think first, ChatGPT later: Guiding human-AI collaboration for learning gains in independent human creativity.(2026). Educational Psychology Review.; Pitchford, N. J., et al. (2019). Raising early achievement in math with interactiveapps: A randomized control trial. Journal of Educational Psychology.UnidadSecuencia de aprendizajeGenera tuspropias ideasUsa IA paramejorarRinde de formaindependienteAlinea las herramientascon el currículo
La regla útil para el aula es fácil de recordar. En un estudio con 196 participantes, quienes generaron ideas antes de consultar ChatGPT mejoraron su creatividad independiente posterior. El aprendizaje móvil ofrece la misma lección: las aplicaciones interactivas alineadas con el currículo pueden mejorar los resultados cuando ofrecen práctica estructurada. La IA debe entrar después de que el estudiante empiece a pensar, no antes.

The research behind this deck

The shortcut appeared first as missing practice, not merely faster work. On supervised retention questions, the odds of a correct answer fell 25%.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

El atajo apareció primero como práctica perdida, no solo como trabajo más rápido. En preguntas supervisadas de retención, la probabilidad de acertar cayó 25%.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English