En los últimos años han surgido muchísimas herramientas de inteligencia artificial generativa que hacen sencillísimo el uso de esta tecnología para cualquier persona sin conocimientos informáticos. Las más populares son ChatGPT, MidJourney, Claude AI, Synthesia, DALL-E, Perplexity y DeepSeek.
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La facilidad de acceder a estas herramientas ha planteado importantes desafíos éticos y de autoría, que generan intensos debates y temas de regulación. Por ejemplo, en cuanto a la “ayuda” que podamos recibir de la IA para la redacción de tareas o incluso tesis y el uso no ético, sin revisar ni editar lo generado, que le pueden dar los estudiantes.
El uso –y a veces abuso– constante de la inteligencia artificial por parte de los estudiantes nos obliga a replantear los métodos de enseñanza, pero sobre todo los de evaluación. Tenemos que reconsiderar qué es lo que se debe de aprender y con qué fin, además de cómo vamos a evaluar el aprendizaje.
Cambios en el proceso educativo
La inteligencia artificial ha modificado el acceso a la información y la elaboración de contenidos. Es más sencillo buscar, escribir, resumir o resolver problemas matemáticos, aunque esto también nos plantea la cuestión de si estamos realmente adquiriendo habilidades o simplemente dejando la responsabilidad a la IA.
A menudo, los resultados entregados por los estudiantes nos hacen dudar. Antes de la IA, un trabajo con buena redacción, buena sintaxis y sin faltas de ortografía era bien visto o bien valorado; actualmente, algunos preferimos encontrarnos y corregir trabajos con errores ortográficos o limitados en cuanto ideas, porque son señales de que puede ser un trabajo auténtico del alumno.
Las universidades y los docentes hemos transitado rápidamente por varias etapas y reaccionado de diferentes maneras: desde la prohibición, pasando por el rechazo y llegando al uso crítico y aprovechamiento de las ventajas que ofrece esta tecnología.
Impacto en los métodos de evaluación
Cada día es más común encontrarnos a estudiantes que presentan buenos trabajos pero que no entienden realmente lo que entregaron. Esto no significa que el uso de la IA deba prohibirse, sino que es necesario replantear la forma de evaluar.
A continuación, se presentan algunas metodologías y actividades recomendadas para evaluar y aprender con la inteligencia artificial:
- Aprendizaje basado en proyectos: los estudiantes trabajan en un proyecto real o simulado; implica resolver una situación compleja, fomenta la creatividad. Se sugiere una evaluación continua, no solo del producto final.
- Portafolios: son una recopilación de trabajos, productos o actividades realizadas por los estudiantes a lo largo del curso. Se utilizan para dar seguimiento al proceso de aprendizaje. Permiten verificar la autenticidad y el desarrollo personal y académico.
- Coevaluación: incorporación de dinámicas de evaluación entre iguales a lo largo del proceso de trabajo, incluyendo valoraciones y reflexiones cualitativas. Por ejemplo, realizar una presentación de avances de un proyecto en equipos, cada equipo muestra el avance a otro equipo y el segundo debe ser quien evalúe.
- Exámenes orales: ayudan a comprobar el conocimiento auténtico del estudiante y ofrecen una medición real del nivel de aprovechamiento. No obstante, debemos identificar a los estudiantes que sí saben pero se ponen nerviosos.
- Gamificación: aporta actividades lúdicas con niveles, retos o insignias. Presenta una competencia amistosa, estimula la participación y mejora la atención de los estudiantes, haciendo más dinámica la clase. Además, ofrece retroalimentación inmediata, lo que les ayuda a identificar aciertos y errores en tiempo real. Si bien la gamificación no es exactamente una evaluación, puede ayudar a complementarla.
Encontrar el equilibrio
La inteligencia artificial no puede ni debe ser prohibida o eliminada del aula, sino que la respuesta debe ser reflexiva y de adaptación por parte de los profesores. Es importante encontrar un equilibrio para usarla como herramienta que no reemplace los roles de profesor y estudiante en el proceso educativo.
Evaluar hoy en día no implica solo medir las tareas o resultados que presentan los alumnos, sino también acompañar el proceso completo. Es necesario valorar los errores más que los trabajos perfectos. Para la UNESCO, la alfabetización básica, la aritmética elemental y la alfabetización científica básica seguirán siendo claves en la educación del futuro.
Contexto y sentido
La labor del docente no será sustituida siempre que su didáctica sea innovadora, que aporte valor al contexto del estudiante y le dé sentido a la enorme cantidad de información a la que se tiene acceso.
Una de las responsabilidades de los profesores de hoy consiste en crear entornos de aprendizaje significativo. Aunque siempre han existido herramientas para buscar información y datos, lo que realmente ayuda a aprender es reflexionar, conectar lo que ya sabemos con lo nuevo y saber aplicar lo aprendido.
Francisco Javier Ulloa Cortez, Maestro en Tecnologías de la Información, Profesor de tiempo completo del depto. de Ingenierias del Centro Universitario de los Altos, Universidad de Guadalajara
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.
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Autor:
The Conversation
