Conversación docente: evaluación justa en la era de la IA

Además de los exámenes y los ejercicios de recuperación en clase, casi todos los profesores utilizan alguna forma de “trabajo” para evaluar las tareas de sus alumnos (ensayo, presentación, póster, etc.). Especialmente desde el bachillerato hasta la universidad, esta forma de evaluación (que supone un porcentaje variable de la nota final) tiene muchas ventajas: permite observar cómo los estudiantes asimilan y reformulan los contenidos, les incita a hacer su propia investigación, muchas veces se puede hacer en grupo y presentar a otros compañeros, y es más lúdico y una forma escrita de devolver información. Así, la combinación más común es ambas: exámenes escritos y trabajo extraescolar.

Con la llegada de ChatGPT y otras herramientas de IA generativa, este modelo se ha disparado. Con estas herramientas, que sabemos que están muy extendidas, casi cualquier adolescente o estudiante puede preparar un comando en pocos minutos y obtener un texto bastante bien estructurado y con información básica sobre el tema, por lo que un trabajo destacado puede haber supuesto una nula asimilación de contenidos. A continuación, la presentación de Ángeles Caballero García, profesora de métodos de investigación y diagnóstico en educación de la Universidad Camilo José Sella, pregunta: “¿Cómo demostramos que hay aprendizaje, autoría y reflexión real, más allá de un producto final pulido?”

En su artículo, esta experta sugiere evaluaciones alternativas a los deberes: defensa oral, microtareas para una retroalimentación inmediata, entrevistas académicas o debates guiados para evaluar el razonamiento y asegurar la autoría de las respuestas. Hay varias opciones, según la etapa educativa, materia y objetivo, y en esta newsletter he recopilado algunas, como la actualización del tradicional examen oral.

Pero incluso al evaluar el trabajo realizado en casa, es posible recopilar evidencia del proceso en diferentes etapas –borradores y revisiones, explicaciones, reflexiones– que nos permiten ver la evolución del aprendizaje.

Otra cuestión muy importante a la hora de una evaluación justa en este panorama high-tech (algo que los propios estudiantes ya están demandando) es que no todos los estudiantes conocen o saben utilizar la IA igual de bien: quienes más la controlan y mejor la gestionan no son necesariamente los que mejor conocen la materia. Por tanto, es importante aprender a utilizar la IA de forma ética y crítica; además de exigirles que expliquen cómo lo utilizaron, qué aportó y qué contribuyeron a ello. Esto evaluará tu capacidad para detectar errores y tu criterio a la hora de tomar decisiones.

En cierto modo, la realidad a la que nos enfrentamos, que es que los estudiantes ya utilizan la inteligencia artificial, nos guste o no, se convierte en un incentivo para mejorar las tareas de evaluación, hacerlas más justas y equitativas y centrarlas más en lo más importante: si y cómo el estudiante “piensa, decide, se equivoca, aprende y actúa con criterio”. Además de proporcionar una calificación específica, este tipo de evaluación, denominada “formativa”, busca ser tan útil para los alumnos como para los profesores.