Dentro del proceso de enseñanza y aprendizaje, la evaluación debería permitir comprender qué aprendió un estudiante, cómo construyó ese aprendizaje, qué dificultades encontró, qué estrategias utilizó y qué necesita todavía para seguir avanzando. En su sentido más profundo, evaluar significa recoger e interpretar evidencias para tomar decisiones: para el docente, respecto de su enseñanza; para el estudiante, respecto de su propio proceso. Sin embargo, durante mucho tiempo una parte importante de nuestras prácticas educativas terminó asociando la evaluación con otro ejercicio: responder preguntas, reproducir contenidos, resolver consignas o producir un texto que demostrara que determinado conocimiento había sido adquirido. El examen tradicional se convirtió así, muchas veces, en la fotografía final de un proceso no siempre tan visible. La inteligencia artificial generativa vino a tensionar definitivamente esa lógica. Hoy una herramienta puede responder una pregunta, resumir un capítulo, resolver un problema, comparar dos teorías, elaborar un ensayo o producir en pocos segundos un texto formalmente correcto. Lejos de intentar impedir que los estudiantes utilicen inteligencia artificial, el sistema educativo enfrenta un desafío mucho mayor: incorporar estas herramientas a la formación y acompañar a quienes se están preparando profesionalmente en el desarrollo de capacidades para utilizarlas de manera responsable, crítica y autónoma.
Esta necesidad excede ampliamente la discusión sobre ChatGPT o sobre la copia en los trabajos académicos. Un documento de trabajo, que el Instituto Internacional para la Educación Superior en América Latina y el Caribe de la UNESCO publicó recientemente sobre los desafíos de la IA en la Educación Superior advierte una brecha considerable entre la velocidad con la que estas tecnologías están transformando el mundo académico y laboral en contraste con la preparación de estudiantes, docentes e instituciones para desenvolverse en ese escenario. El análisis combinó una revisión de investigaciones realizadas entre 2021 y 2024 con el estudio de iniciativas implementadas por 16 instituciones de educación superior pertenecientes a cinco regiones de UNESCO.
Los números permiten dimensionar el problema: se estima que el 60 % de los empleos del mundo se verá afectado por la inteligencia artificial en los próximos años, mientras que el 58 % de los estudiantes relevados en la literatura analizada no se siente preparado para esa realidad y casi la mitad manifiesta no confiar suficientemente en sus propias habilidades relacionadas con IA.Es decir, mientras el mundo profesional cambia, la universidad enfrenta la responsabilidad de preparar a sus estudiantes para intervenir en ese mundo.
Cómo evitar que evaluar se convierta en un simulacro
El problema, por supuesto, no nació con la IA. Durante décadas un estudiante pudo memorizar un contenido para un examen, reproducirlo y olvidarlo pocos días después. También pudo copiar una tarea o repetir mecánicamente un procedimiento sin comprenderlo. Un escrito o una evaluación en sí mismos no son evidencia suficiente de que el estudiante ha aprendido. Lo que hace la inteligencia artificial es volver esa fragilidad mucho más visible, poniendo en evidencia las limitaciones de los modelos centrados fundamentalmente en la reproducción del conocimiento. Si queremos saber qué aprendió realmente un estudiante, será necesario desplazar progresivamente el foco desde el producto final hacia el proceso y, especialmente, hacia aquello que el estudiante es capaz de hacer con el conocimiento. Proyectos, portafolios, evaluaciones continuas, exposiciones orales, resolución de problemas y exámenes pueden complementarse. Lo importante es poder conocer no solamente qué resultado obtiene el estudiante sino cómo llegó hasta él. Y este cambio no puede pensarse exclusivamente como una cuestión metodológica. Obliga a revisar qué capacidades esperamos desarrollar durante la formación universitaria.
UNESCO identifica precisamente allí uno de los principales problemas. Muchas universidades ya están reaccionando frente a la IA, pero sus respuestas se concentran, por ejemplo, en elaborar orientaciones para regular el uso de herramientas generativas, sin desarrollar necesariamente un marco integral de competencias para estudiantes y docentes.
Y este es un primer paso. Sin embargo, regular el uso de la tecnología sin enseñar qué capacidades necesitamos para utilizarla no resuelve el problema.
Interpretar, fundamentar y tomar posición
Si una máquina puede encontrar información, resumirla y organizarla, necesitamos avanzar hacia capacidades que permitan a las personas hacer algo más con esa información. Interpretar es una de ellas, ya que es necesario establecer relaciones, reconocer contextos, identificar perspectivas, comprender aquello que no está explícitamente dicho y otorgar significado a la información disponible. Dos estudiantes pueden acceder a los mismos datos y construir lecturas diferentes. Allí comienza a aparecer aquello que difícilmente puede reducirse a la mera recuperación de contenido. También es clave fundamentar esa interpretación: declarar por qué arribamos a una conclusión y no a otra. ¿En qué evidencia se apoya? ¿Qué conceptos permiten sostenerla? ¿Qué criterios se utilizaron para seleccionar una fuente? ¿Qué alternativas fueron descartadas? ¿Qué límites tiene la respuesta elaborada? Por último, otra capacidad central es tomar posición.
En la formación profesional no alcanza con encontrar una respuesta. Es necesario ser capaz de evaluarla, contrastarla con otras posibilidades, tomar una decisión y poder explicar los criterios que la sustentan. Estas capacidades adquieren una importancia particular cuando trabajamos con inteligencia artificial. El desafío ya no consiste solamente en producir información, sino en poder interrogarla .La evaluación, principalmente en el nivel Superior, debe poner foco en esos recorridos.
El propio informe de UNESCO plantea la necesidad de avanzar hacia una pedagogía capaz de utilizar la IA no solamente para mejorar la eficiencia, sino para promover pensamiento de orden superior, aprendizaje colaborativo y resolución interdisciplinaria de problemas. También sostiene que la alfabetización en IA no debería quedar circunscripta a las carreras tecnológicas o STEM, sino atravesar las ciencias sociales y las humanidades, dado que su impacto alcanza prácticamente todos los sectores profesionales.
Usar o no usar IA: esa no es la cuestión
Los estudiantes universitarios de hoy se están preparando para ejercer profesiones en las que seguramente deberán convivir con sistemas de inteligencia artificial. Médicos, abogados, periodistas, diseñadores, ingenieros, docentes, investigadores o economistas utilizarán herramientas capaces de buscar información, procesar datos, proponer soluciones y producir contenidos. Por eso, la universidad no puede preparar profesionales solamente para demostrar que son capaces de trabajar sin IA. Tiene que enseñarles a trabajar con IA sin delegar en ella su criterio profesional. La utilización de IA deja de ser el problema central de la evaluación. Lo verdaderamente relevante pasa a ser qué puede hacer el estudiante con aquello que la IA produce. La UNESCO propone pensar un futuro marco de competencias de inteligencia artificial para la Educación Superior a partir de tres grandes dimensiones: conocimientos, habilidades, y actitudes y valores.
Formar profesionales para un mundo atravesado por IA supone construir conocimiento disciplinar, desarrollar capacidades para interactuar críticamente con estas tecnologías y, al mismo tiempo, formar criterios que permitan tomar decisiones responsables.Y si esas son las capacidades que pretendemos desarrollar, también son las que debemos aprender a evaluar.
El cambio que no puede esperar
La inteligencia artificial está acelerando una transformación que la educación venía discutiendo desde mucho antes de que existieran los actuales sistemas generativos.
Nos obliga a revisar qué enseñamos, pero especialmente para qué enseñamos.
Los conocimientos disciplinares siguen siendo indispensables. Nadie puede interpretar aquello que desconoce ni ejercer pensamiento crítico sobre un campo del que carece de conocimientos. Pero disponer de información ya no puede constituir el punto final del aprendizaje. Comprender, interpretar, formular buenas preguntas, establecer relaciones, argumentar, contrastar información, crear, reconocer límites, tomar decisiones y asumir responsabilidad frente a ellas serán capacidades cada vez más importantes. Y justamente, son capacidades profundamente humanas.
* La autora es especialista en innovación educativa.
