{"id":175970,"date":"2026-07-09T09:45:29","date_gmt":"2026-07-09T15:45:29","guid":{"rendered":"https:\/\/lospoliticosveracruz.com\/?p=175970"},"modified":"2026-07-09T09:46:23","modified_gmt":"2026-07-09T15:46:23","slug":"universidades-antela-ia-el-examen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lospoliticosveracruz.com\/?p=175970","title":{"rendered":"UNIVERSIDADES ANTELA IA: el examen que ya no ve lo que cree medir"},"content":{"rendered":"
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\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Ra\u00fal Contreras Zubieta Franco*
<\/strong>Frontera Universitaria<\/em><\/p>\n\n\n\n

Una tarea bien escrita ya no dice lo que dec\u00eda antes. Puede mostrar lectura, orden, argumento y dominio del tema, pero tambi\u00e9n puede ocultar atajos, dependencia, simulaci\u00f3n o simple habilidad para pedirle a una herramienta que piense demasiado por quien deb\u00eda hacerlo. Eso, por lo menos, deber\u00eda inquietarnos.<\/p>\n\n\n\n

Durante a\u00f1os se ha evaluado como si el producto final fuera una ruta razonablemente confiable hacia el aprendizaje tomando como base, por ejemplo, el ensayo, el reporte, la presentaci\u00f3n y otros productos m\u00e1s. La inteligencia artificial generativa (IA) ha quebrado esa confianza sin pedir permiso. No porque todo estudiante haga trampa, sino porque hoy resulta m\u00e1s dif\u00edcil saber qu\u00e9 parte de una tarea realmente evidencia comprensi\u00f3n, qu\u00e9 parte edici\u00f3n asistida y qu\u00e9 parte s\u00f3lo reproduce una respuesta razonable.<\/p>\n\n\n\n

La ra\u00edz de este problema no es la vigilancia o, aunque algunas instituciones insistan en tratarlo as\u00ed mediante detectores, advertencias y reglamentos que, si bien pueden servir en ciertos casos, no alcanzan para resolverlo. La pregunta de fondo es otra como, \u00bfqu\u00e9 significa evaluar cuando la apariencia de competencia puede producirse sin que exista aprendizaje equivalente?<\/p>\n\n\n\n

La OCDE (2026) lo ha advertido: la IA generativa puede apoyar el aprendizaje si se usa con principios pedag\u00f3gicos claros, pero tambi\u00e9n advierte que mejorar el desempe\u00f1o observable no significa, por s\u00ed mismo, aprender m\u00e1s. Esa diferencia sutil, por inc\u00f3moda que sea, deber\u00eda preocupar a cualquier universidad, ya que un texto m\u00e1s limpio no siempre revelar\u00e1 una mente m\u00e1s clara, una soluci\u00f3n correcta no siempre probar\u00e1 que el estudiante tiene las competencias para resolver un problema complejo.<\/p>\n\n\n\n

Entonces, la evaluaci\u00f3n universitaria necesita dejar de mirar s\u00f3lo el resultado y observar meticulosamente el proceso. Con esto, no insin\u00fao nost\u00e1lgicamente que vuelvan los tiempos del examen cerrado, vigilado y silencioso. Tampoco apunto a prohibir el uso de la IA, como si la universidad pudiera cercar una pr\u00e1ctica que ya ocurre en sus aulas, bibliotecas, chats y dem\u00e1s espacios.<\/p>\n\n\n\n

La conversaci\u00f3n planteada en clave educativa por Ram\u00edrez Martinell, Medina Gual, Pisanty Baruch, Gardu\u00f1o T\u00e9liz y Mart\u00ednez R\u00e1mila (2024), nos trasmite que las inteligencias artificiales generativas no son s\u00f3lo herramientas t\u00e9cnicas, sino parte de una transformaci\u00f3n en las formas de producir, revisar y circular conocimiento.<\/p>\n\n\n\n

Siguiendo esa misma l\u00f3gica, la evaluaci\u00f3n no puede limitarse a preguntar si el estudiante us\u00f3, o no, alguna herramienta de IA. En todo caso, tendr\u00eda que revisar c\u00f3mo, para qu\u00e9 o con qu\u00e9 criterio la utiliz\u00f3 y qu\u00e9 puede defender de ese conocimiento sin la herramienta a mano.<\/p>\n\n\n\n

Una posible ruta que permite transparentar los grados de intervenci\u00f3n nos la presentan Perkins, Furze, Roe y MacVaugh (2024), quienes proponen la AI Assessment Scale como un marco para distinguir cu\u00e1ndo estas herramientas digitales deben usarse, cu\u00e1ndo pueden apoyar tareas acotadas y cu\u00e1ndo forma parte expl\u00edcita del dise\u00f1o de evaluaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

La idea es atractiva y \u00fatil porque evita caer en la falsa dicotom\u00eda de la prohibici\u00f3n absoluta frente a la permisividad total, pues, entre una y otra hay decisiones pedag\u00f3gicas que cada programa, asignatura y docente debe poder justificar.<\/p>\n\n\n\n

En M\u00e9xico, esa discusi\u00f3n es algo m\u00e1s delicada, pues el acceso a la educaci\u00f3n del nivel superior no borra las desigualdades digitales. Frente a esa realidad, Casillas Alvarado, Ram\u00edrez Martinell y Ortiz M\u00e9ndez (2014) proponen el concepto de capital tecnol\u00f3gico, mediante el cual es posible observar tales desigualdades: posesi\u00f3n, incorporaci\u00f3n y movilizaci\u00f3n de recursos digitales.<\/p>\n\n\n\n

Considero que esa mirada no s\u00f3lo es siendo pertinente, sino necesaria, pues, no todos nuestros estudiantes llegan al nivel superior con las mismas condiciones para utilizar herramientas de IA con criterio. Mientras unos la aprovechar\u00e1n para explorar, contrastar, ensayar y mejorar, otros lo har\u00e1n, a penas, para copiar una respuesta con apariencia acad\u00e9mica. Evaluar a todos bajo esa desigualdad distar\u00e1 de ser un ejercicio neutral y equilibrado.<\/p>\n\n\n\n

Por lo tanto, la universidad mexicana necesita discutir la evaluaci\u00f3n con profunda seriedad institucional. No bastar\u00e1 con dejar al profesor solo frente al dilema de permitir-prohibir, sospechar-improvisar. Sino que se requerir\u00e1n de criterios diferenciados por programa, redise\u00f1o de actividades, defensa oral de productos complejos, din\u00e1micas en el aula, r\u00fabricas que valoren juicio cr\u00edtico y espacios donde el estudiante explique c\u00f3mo lleg\u00f3 a una respuesta.<\/p>\n\n\n\n

La evaluaci\u00f3n debe comenzar a mirar las huellas del pensamiento y no s\u00f3lo a fijar la atenci\u00f3n sobre las superficies pulidas y brillantes.<\/p>\n\n\n\n

La irrupci\u00f3n de herramientas de inteligencia artificial en frente educativo nos ha ayudado a exhibir esa pobreza de visi\u00f3n con mayor velocidad. Si una actividad puede resolverse en segundos sin comprensi\u00f3n real, el problema no est\u00e1 \u00fanicamente en la herramienta y su uso, sino en el dise\u00f1o pedag\u00f3gico.<\/p>\n\n\n\n

La UNESCO (2023) ha insistido en que los sistemas educativos deben desarrollar pol\u00edticas, capacidades humanas y marcos de uso responsable para la inteligencia artificial generativa. En el terreno universitario eso significa que la evaluaci\u00f3n no puede seguir sustent\u00e1ndose en la sospecha individual ni en los ajustes tard\u00edos. Debe discutirse como un asunto institucional sobre aprendizaje, autor\u00eda, equidad y responsabilidad acad\u00e9mica.<\/p>\n\n\n\n

La evaluaci\u00f3n que hoy d\u00eda realice una universidad en este frente deber\u00eda partir de preguntas distintas como qu\u00e9 aprendizajes necesitan verificaci\u00f3n sin ayuda tecnol\u00f3gica; qu\u00e9 usos son leg\u00edtimos porque permiten al estudiante acercarse al mundo profesional que le espera a su egreso; qu\u00e9 tareas deben redise\u00f1arse porque ya no miden lo que dicen medir; qu\u00e9 parte de la evaluaci\u00f3n debe ser producto, qu\u00e9 parte proceso y qu\u00e9 parte defensa argumentada.<\/p>\n\n\n\n

Vamos, dicho de llanamente, la IA no ha destruido a la evaluaci\u00f3n universitaria, simplemente la oblig\u00f3 a confesar sus debilidades y le ha indicado la ruta para fortalecerse.<\/p>\n\n\n\n

No hay duda de que el examen, la tarea y el ensayo seguir\u00e1n ah\u00ed, pero no podr\u00e1n m\u00e1s seguir fingiendo inocencia. En adelante, evaluar no implicar\u00e1 \u00fanicamente calificar las entregas del estudiante, sino comprobar si con voz propia puede sostener el pensamiento que afirme haber construido.
\u2022\u2060 \u2060Doctorando en Ambientes y Sistemas Educativos Multimodales; Premio Nacional de Periodismo 2024; CAMPUS Consulting.<\/p>\n\n\n\n

Referencias
Casillas Alvarado, M. A., Ram\u00edrez Martinell, A., & Ortiz M\u00e9ndez, V. (2014). El capital tecnol\u00f3gico, una nueva especie del capital cultural: una propuesta para su medici\u00f3n. En A. Ram\u00edrez Martinell & M. A. Casillas Alvarado (Coords.), H\u00e1blame de TIC: Tecnolog\u00eda digital en la educaci\u00f3n superior (pp. 23\u201338). Editorial Brujas\/SocialTIC.
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2026). OECD Digital Education Outlook 2026: Towards an effective digital education ecosystem. OECD Publishing.
Perkins, M., Furze, L., Roe, J., & MacVaugh, J. (2024). The Artificial Intelligence Assessment Scale (AIAS): A framework for ethical integration of generative AI in educational assessment. Journal of University Teaching and Learning Practice, 21(6).
Ram\u00edrez Martinell, A., Medina Gual, L., Pisanty Baruch, A., Gardu\u00f1o T\u00e9liz, E., & Mart\u00ednez R\u00e1mila, K. P. (2024). Inteligencias artificiales generativas en la educaci\u00f3n: conversaci\u00f3n educativa. Revista Paraguaya de Educaci\u00f3n a Distancia, 5(2), 76\u201384. https:\/\/doi.org\/10.56152\/reped2024-dossierIA1-art7
UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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