Evaluar el aprendizaje cuando la IA ya puede resolver la tarea

El proceso, las fuentes y las decisiones ganan peso frente al resultado final

Un ensayo bien estructurado, un ejercicio resuelto o una presentación completa ya no bastan necesariamente para saber cuánto aprendió un estudiante. La inteligencia artificial puede producir esos resultados en segundos, por lo que el desafío para las escuelas consiste en distinguir entre una entrega correcta y un proceso real de comprensión.

El cambio no exige ignorar el producto final, sino ampliar aquello que se observa. La propuesta planteada por EduPraxis Global es evaluar también cómo el alumno construye un argumento, qué fuentes consulta, cómo verifica la información, por qué toma determinadas decisiones y de qué manera utiliza la IA para llegar a una respuesta.

El uso de estas herramientas ya forma parte de la actividad académica. Según la Encuesta Nacional sobre Usos y Percepciones de la Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Superior en México (ENIAG 2025), 66% de los estudiantes y 60% de los docentes utilizan IA generativa cada semana.

La capacitación, sin embargo, presenta una diferencia importante: 15% de los alumnos y 46% de los profesores han recibido formación sobre estas tecnologías. Esa brecha vuelve relevante que su incorporación esté acompañada por objetivos pedagógicos claros y criterios capaces de mostrar cómo se produjo el aprendizaje.

Rocío del Carmen Cuadros, fundadora y directora de EduPraxis Global, sostiene que la IA puede servir para aprender, explorar ideas, recibir retroalimentación y resolver problemas. Desde este planteamiento, evaluar solamente el resultado ofrece cada vez menos información sobre la comprensión, el razonamiento y las decisiones desarrolladas durante la tarea.

En México ya existen experiencias que incorporan estas herramientas al seguimiento académico. Inspired Education Group implementó en el American Institute of Monterrey (AIM) sistemas capaces de analizar el progreso de los estudiantes, sugerir ejercicios de acuerdo con su nivel de comprensión y proporcionar reportes de desempeño a los docentes.

La escritura propia mantiene un papel relevante dentro de este escenario. De acuerdo con EduPraxis Global, escribir ayuda a ejercitar la memoria y desarrollar argumentos, mientras la IA puede ofrecer perspectivas y retroalimentación. La condición es que el estudiante conserve una participación activa, en lugar de limitarse a recibir una respuesta terminada.

La discusión alcanza también a la realidad virtual y aumentada, cuyo potencial para favorecer comprensión, retención y participación depende, según la fuente, de una estrategia educativa que acompañe su uso.

Así, adaptar la evaluación no consiste únicamente en sumar tecnología. Implica formar a docentes y estudiantes y diseñar métodos que permitan observar el razonamiento detrás de cada entrega. Cuando la IA puede producir el resultado, el camino seguido para obtenerlo se convierte en una parte central de lo que debe evaluarse.

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