Evaluar en la era de la IA: más allá de la verificación de los aprendizajes

Cuando nos preguntan a los docentes a qué nos dedicamos, respondemos “doy clases”; nunca decimos “tomo exámenes”. Y sin embargo, como observa Paola Roldán, la evaluación nos desvela tanto o más que el mismo acto de dar clase. Esta disociación —entre el momento creativo y artesanal de la clase y lo que sentimos como el “padecimiento” del examen— se vuelve especialmente compleja en tiempos de inteligencia artificial generativa.

Pero ahora este padecimiento cobra una nueva dimensión: ¿qué valor tiene un examen que una aplicación de IA puede resolver en segundos? Esta pregunta va al corazón de nuestro oficio y nos obliga a repensar todo.

Las preguntas que no podemos postergar

¿Cómo acreditar conocimientos cuando un software puede resolver la tarea que solicitamos de manera casi profesional? ¿Qué estamos acreditando? ¿Cuáles son los nuevos desafíos a los que nos enfrentamos como docentes y cuáles son los mecanismos necesarios para propiciar evaluaciones que sean parte del aprendizaje, que promuevan el pensamiento crítico y el análisis? ¿Cuáles son los desafíos de las instituciones en cuanto acreditan conocimientos?

Evaluar en este contexto implica preguntarse no solo “qué sabe cada estudiante”, sino también “cómo llega a saberlo”, “qué decisiones toma”, “cómo dialoga con la información” y “qué sentido le da”. La evaluación no puede comprenderse desde una auditoría de lo producido, sino una conversación sobre lo pensado, una cartografía del recorrido cognitivo y emocional del estudiante.

Es por esto que la irrupción de la IA nos obliga a repensar la evaluación no como un momento final de verificación, sino como un proceso continuo e integrado al aprendizaje. Las evaluaciones formativas de las que siempre hablamos y poco practicamos cobran relevancia, permitiendo que los estudiantes reflexionen sobre su propio proceso de construcción del conocimiento y desarrollen metacognición sobre sus estrategias de aprendizaje.

Estrategias para evaluar lo específicamente humano

Las IAs operan sobre bases de datos públicas y patrones estadísticos generales. Por eso, las preguntas verdaderamente resistentes son aquellas profundamente ancladas en la experiencia del aula:

• Materiales exclusivos del curso: Incluye fragmentos de lecturas trabajadas en clase, transcripciones de debates o ejemplos analizados colectivamente. Una IA no tuvo acceso a esas discusiones específicas.
• Interpretación de representaciones visuales propias: Gráficos, esquemas o imágenes de experimentos realizados por los propios estudiantes exigen una lectura contextualizada que solo ellos pueden brindar.
• Juicio crítico con criterios explícitos: En lugar de preguntar “¿qué es X?”, pregunta “¿cuál argumento es más sólido frente a X, y por qué?”. Todas las opciones deben ser plausibles y diferenciarse por matices conceptuales.
• Transferencia a contextos auténticos: Diseña escenarios coherentes donde el estudiante deba adaptar conceptos a situaciones inéditas. Esto evalúa comprensión profunda, no reproducción.

Llevándolo a la práctica con Educativa

Nuestro LMS ofrece herramientas específicas para materializar estas ideas:

• Formato “Selección de opciones”: Permite vincular recursos multimedia del aula y agregar retroalimentación formativa.
• Formato “Completar espacios”: Ideal para análisis de casos contextualizados con opciones específicas.
• Formato “Relacionar conceptos”: Perfecto para mapear redes de ideas trabajadas colectivamente.
• Etiquetas y unidades: Filtran preguntas por tipo de pensamiento (análisis, juicio crítico, transferencia).

NUEVO TIPO DE ÍTEM:

• Formato “Ordenamiento/Secuencia”: Permite crear preguntas donde los estudiantes deben ordenar opciones en una secuencia válida. Ideal para evaluar comprensión de procesos, cronologías trabajadas en clase o jerarquías conceptuales específicas del curso.

Recordatorio técnico
Una vez que una pregunta se usa en evaluación con entregas, no se puede modificar. Prueba nuevos diseños en evaluaciones formativas antes de usarlos en instancias acreditadas.

Hacia una evaluación transformadora

En este contexto, las autoevaluaciones cobran un rol protagónico. No como meros cuestionarios de repaso al final del proceso, sino como dispositivos integrados que acompañan el aprendizaje. Cuando un estudiante reflexiona sobre “¿qué parte de este problema me resultó más desafiante y por qué?”, está desarrollando una competencia que ninguna IA puede replicar: la metacognición sobre su propio proceso de construcción del conocimiento.

La clave está en diseñar autoevaluaciones que sean verdaderos espacios de pensamiento, donde los estudiantes puedan cartografiar su recorrido cognitivo y emocional.

Si tienes consultas, el equipo de soporte está disponible para ayudarte en soporte@educativa.com.