Por Cristián Villegas Director Instituto de Educación y Lenguaje Universidad de Las Américas
La evaluación siempre ha sido un nudo crítico en el proceso educativo, y es que tratar de ponderar y medir para luego llevar a una calificación un desempeño estudiantil, no es tarea fácil, sobre todo cuando es de carácter multidimensional, es decir, más que evaluar solo conocimiento, considerar la habilidad y la actitud. Tomando en cuenta que buena parte de las evaluaciones son basadas en conocimiento, la irrupción de la inteligencia artificial ha colapsado los métodos tradicionales, donde informes, ensayos y guías de trabajo, entre otros, solamente basados en el conocimiento, hoy se pueden resolver de manera sencilla con cualquier herramienta de IA.
A nivel mundial, con una alta tasa de uso de esta herramienta por parte de los estudiantes, sumado a un contexto de bajas normativas frente a cómo utilizarla y con la falta de formación docente al respecto, los académicos han estado buscando caminos como el uso de detectores de plagio, los cuales, junto con ser poco fiables, tienen su contraparte de editores de IA que buscan “humanizar” el texto para burlar los detectores, o han apostado por la prohibición, situación que el al ser difícil de controlar tampoco tiene efecto.
Otros profesionales han apostado por volver a métodos tradicionales basados en la evaluación presencial, muchas veces oral o escrita, y algunos están implementando acciones como integrar la IA como ayudante de los estudiantes, un apoyo en la mejora de sus trabajos, en el desarrollo de la creatividad y expresión, o como retroalimentador en tiempo real. Asimismo, otros académicos han reformulado los métodos evaluativos, haciéndolos más actuales, atractivos e integrales, donde se deja de lado el típico informe de lectura y se aplique una reseña en formato de video, generando debates en la sección de comentarios.
La evaluación situada, auténtica e integral, basada en proyectos, resolución de problemas, retos y desafíos que potencien la comunicación, pensamiento crítico, creatividad e integración de tecnología, están demostrando ser más eficientes, contextualizados a la realidad de los tiempos actuales y, sobre todo, más justos al ser multidimensionales y no solo basados en el contenido, el cual es susceptible a la memorización y repetición, sin asegurar aprendizaje. Además, la IA bien utilizada puede apoyar procesos de personalización, de retroalimentación inmediata, adaptación, análisis de patrones de aprendizaje y rendimiento para que el docente use su tiempo en planificar y ejecutar acciones de mejora. En general, la IA puede ser un apoyo a estas acciones sin trastocar el fondo de la evaluación.
Por otro lado, no se puede olvidar el desarrollo de la ética en los estudiantes, formar no sólo en torno al uso ético de la inteligencia artificial, sino también respecto a la importancia de ser ético al desarrollar la evaluación dada la importancia que tiene y la relevancia de asegurar el aprendizaje por sobre la aprobación.
La IA encierra múltiples desafíos en la evaluación, pero también abre la oportunidad de replantearla para mejorarla y analizar de manera efectiva los aprendizajes ya no con métodos del siglo pasado, sino con formatos y focos propios de los desafíos que enfrentarán los estudiantes en su futuro mundo laboral y que son parte de la sociedad actual.
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