Evaluar en tiempos de IA: claves para repensar nuestras prácticas
1. Evaluar en un nuevo escenario: ¿qué necesitamos revisar?
La incorporación de herramientas de inteligencia artificial generativa en los procesos de enseñanza y aprendizaje nos enfrenta a nuevos interrogantes sobre nuestras prácticas de evaluación. Hoy los estudiantes pueden recurrir a estas tecnologías para buscar información, responder preguntas, resolver problemas, elaborar producciones y desarrollar diferentes actividades académicas.
Esta disponibilidad modifica las condiciones en las que se realizan las tareas y evaluaciones. Actividades que tradicionalmente permitían reconocer determinados conocimientos o habilidades pueden resolverse ahora con asistencia de herramientas capaces de generar respuestas en pocos segundos.
Ante este escenario, una de las preocupaciones más frecuentes entre los docentes es cómo reconocer qué aprendizajes construyeron realmente los estudiantes y cómo obtener evidencias que permitan valorar sus conocimientos y capacidades. Aparecen así interrogantes sobre la autoría de las producciones, la confiabilidad de las respuestas y la posibilidad de que los estudiantes deleguen en la IA tareas que antes requerían de su propia elaboración.
Una de las perspectivas que permite ampliar esta discusión aparece en el artículo La IA no está haciendo trampa, el problema está en cómo evaluamos, publicado en La Silla Vacía.
El planteo propone desplazar la atención desde la herramienta hacia el aprendizaje y desde la sospecha hacia la responsabilidad del estudiante. Esta perspectiva introduce una distinción importante: el uso de IA no nos dice, por sí mismo, qué aprendió un estudiante ni cuánto comprendió. Para reconocerlo necesitamos diseñar situaciones que permitan observar sus decisiones, sus razonamientos y su capacidad para fundamentar lo que produce.
El artículo plantea:
Más que saber si alguien utilizó inteligencia artificial, deberíamos preguntarnos para qué la utilizó, qué decisiones tomó durante el proceso, qué parte de su trabajo intelectual delegó, qué información verificó y qué puede explicar y defender después de haberla usado.
Esta mirada no supone aceptar cualquier utilización de IA ni dejar de establecer criterios sobre su uso. Por el contrario, implica enseñar a utilizarla responsablemente y generar condiciones para que los estudiantes puedan dar cuenta de sus producciones.
En la nota Saquen una hoja: por el uso de la IA, cada vez más docentes vuelven al examen escrito, publicada por la Universidad de San Andrés, se recuperan distintas perspectivas sobre las transformaciones de las prácticas evaluativas.
Entre ellas, se destaca el planteo de Carina Lion acerca de la importancia de combinar diferentes instrumentos: evaluaciones escritas, instancias orales y alternativas que incorporen IA. Esta combinación permite ampliar las evidencias disponibles y evitar que toda la valoración de los aprendizajes dependa de un único instrumento.
En la misma publicación, Roxana Morduchowicz pone el foco en el diseño de las consignas y en la necesidad de revisar el lugar que ocupan la información y la memoria en la enseñanza.
Los estudiantes necesitan contar con información para orientar la resolución de problemas y la toma de decisiones, pero esa no puede ser la única dimensión considerada al diseñar las evaluaciones, especialmente cuando la IA puede proporcionar información rápidamente.
Estos aportes nos permiten reconocer que no se trata de abandonar los instrumentos que utilizamos habitualmente, sino de revisar cómo los diseñamos, qué posibilidades ofrecen y qué aprendizajes permiten poner en juego.
Podemos continuar utilizando cuestionarios, tareas, foros y otras actividades de evaluación, pero necesitamos preguntarnos qué tipo de preguntas formulamos, qué situaciones proponemos y qué lugar damos a la argumentación, la interpretación, la resolución de problemas y la reflexión sobre los propios procesos.
En los siguientes capítulos nos detendremos en algunos de los desafíos que plantea este escenario, recuperando aportes y perspectivas que nos permitan revisar nuestras prácticas evaluativas. A partir de estas reflexiones, exploraremos distintas posibilidades para diseñar propuestas de evaluación que, en un contexto atravesado por la inteligencia artificial, permitan reconocer, acompañar y valorar los aprendizajes de los estudiantes.