# Cómo evaluar a estudiantes cuando utilizan inteligencia artificial

> Aprende a evaluar a estudiantes que utilizan inteligencia artificial mediante evidencias del proceso, rúbricas, verificación, defensa oral y reglas claras.

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La inteligencia artificial generativa puede producir ensayos, resolver problemas, crear código, resumir documentos, proponer diseños y responder preguntas en pocos segundos. Esta capacidad obliga a las instituciones educativas a revisar la forma en que evalúan el aprendizaje.

Cuando una actividad se califica únicamente por el producto final, puede resultar difícil saber qué comprendió el estudiante, qué decisiones tomó, qué parte fue generada por una herramienta y qué evidencia existe de su razonamiento.

La solución no consiste únicamente en prohibir la inteligencia artificial ni en utilizar detectores automáticos. Una evaluación adecuada debe responder preguntas más importantes:

- ¿Qué aprendizaje necesita demostrar el estudiante?
- ¿Qué uso de inteligencia artificial está permitido?
- ¿Qué parte del proceso debe realizar personalmente?
- ¿Cómo verificó la información generada?
- ¿Puede explicar y defender el trabajo entregado?
- ¿Qué decisiones tomó y qué errores identificó?
- ¿Qué evidencia conserva de su proceso?
- ¿La actividad permite distinguir asistencia de sustitución?
- ¿Los criterios de evaluación fueron comunicados previamente?

> **Cambia el enfoque**
> 
> Evaluar en la era de la IA significa observar no solamente lo que el estudiante entrega, sino también cómo investiga, verifica, decide, aplica y explica.

## El problema de evaluar únicamente el producto final

Una actividad tradicional puede pedir: "Escribe un ensayo de 2,000 palabras sobre los efectos de la inteligencia artificial en el empleo". El profesor recibe un documento terminado y lo evalúa según estructura, claridad, argumentación y referencias.

Sin embargo, si una herramienta pudo generar casi todo el contenido, el producto final ofrece poca información sobre la comprensión del estudiante, su capacidad de investigar, la selección de fuentes, el desarrollo del argumento, la calidad de sus decisiones y su dominio del tema.

Esto no significa que los ensayos hayan dejado de ser útiles. Significa que pueden necesitar elementos adicionales que hagan visible el proceso y la participación intelectual del estudiante.

## La pregunta central: ¿qué evidencia demuestra el aprendizaje?

Antes de decidir cómo controlar el uso de IA, el profesor debe definir qué desea evaluar: comprensión conceptual, aplicación, resolución de problemas, interpretación de datos, argumentación, pensamiento crítico, diseño, comunicación, toma de decisiones, juicio profesional, investigación, reflexión, creatividad o colaboración.

La evidencia necesaria cambia según el objetivo. Si se evalúa escritura espontánea, puede ser adecuada una actividad sin IA y bajo supervisión. Si se evalúa pensamiento crítico, puede permitirse que la herramienta genere una respuesta y pedir al estudiante que la examine, verifique y mejore. Si se evalúa una competencia profesional, puede exigirse que utilice IA y también que justifique cada decisión y reconozca los riesgos.

## Cuatro modalidades de evaluación frente a la IA

| Modalidad | Descripción | Formatos típicos |
| --- | --- | --- |
| Sin IA | La herramienta no está permitida. | Examen presencial, entrevista oral, resolución en clase, demostración práctica. |
| Uso limitado | IA en etapas específicas, no en la parte central. | Generar preguntas para estudiar, esquema preliminar, práctica previa. |
| Permitida y declarada | IA como apoyo durante el proceso, con transparencia. | Proyectos, ensayos con declaración, análisis con IA documentado. |
| IA obligatoria | La herramienta es parte de la competencia evaluada. | Diseño de instrucciones, comparación de resultados, análisis de sesgos. |

En la última modalidad, la evaluación no mide únicamente la capacidad para obtener una respuesta. Mide la capacidad para dirigir, revisar y utilizar responsablemente la tecnología.

## Principio 1. Evaluar el proceso y no solamente el resultado

Una evaluación puede solicitar evidencia de las etapas de trabajo: pregunta inicial, plan, borrador, fuentes consultadas, instrucciones utilizadas, respuestas relevantes de la IA, tabla de verificación, cambios realizados, producto final, reflexión y defensa oral. La evidencia debe ser proporcional al valor y al riesgo de la actividad.

### Ejemplo de entrega por etapas

| Etapa | Entregable |
| --- | --- |
| Primera entrega | Pregunta de investigación, objetivo, fuentes iniciales y plan de trabajo. |
| Segunda entrega | Borrador, uso declarado de IA, problemas encontrados y evidencia de verificación. |
| Entrega final | Producto terminado, tabla de cambios, reflexión y presentación o defensa. |

## Principio 2. Pedir que el estudiante explique sus decisiones

Un estudiante puede producir un trabajo correcto sin comprenderlo. La evaluación debe incluir preguntas como: ¿Por qué elegiste este enfoque? ¿Qué alternativas consideraste? ¿Qué sugerencias rechazaste? ¿Qué información tuviste que verificar? ¿Qué parte fue más difícil? ¿Qué limitaciones tiene tu respuesta? ¿Cómo aplicarías el resultado a otro caso?

- Reflexión escrita o bitácora.
- Comentarios dentro del documento.
- Presentación o entrevista breve.
- Defensa oral o video explicativo.
- Preguntas aleatorias o revisión entre pares.
- Demostración práctica.

## Principio 3. Incluir verificación como criterio de evaluación

Una respuesta generada puede contener datos incorrectos, referencias inexistentes, citas inventadas, errores de cálculo, código defectuoso, generalizaciones, sesgos o información desactualizada. El estudiante debe demostrar que sabe comprobarla.

### Tabla de verificación

| Afirmación generada | Fuente o prueba | Resultado | Decisión |
| --- | --- | --- | --- |
| Primera afirmación | Documento oficial | Confirmada | Se conserva |
| Segunda afirmación | Artículo académico | Parcialmente correcta | Se modifica |
| Tercera afirmación | No se encontró evidencia | No verificable | Se elimina |
| Cuarta afirmación | Cálculo independiente | Incorrecta | Se corrige |

La calidad de esta verificación puede tener un peso específico en la calificación.

## Principio 4. Utilizar defensas orales

Una defensa oral breve permite comprobar si el estudiante comprende lo entregado. No tiene que convertirse en un examen extenso: una conversación de cinco minutos puede incluir resumen del problema, explicación del enfoque, justificación de una decisión, revisión de una fuente, explicación de un concepto, resolución de una variante, descripción del uso de IA e identificación de una limitación.

> **Ejemplos de preguntas de defensa**
> 
> - Explica con tus propias palabras la conclusión principal.
> - ¿Qué cambiaría si este dato fuera diferente?
> - ¿Cuál es la fuente más importante?
> - ¿Qué recomendación de la IA rechazaste?
> - ¿Dónde existe mayor incertidumbre?
> - ¿Qué error podría cometer alguien al aplicar tu propuesta?

## Principio 5. Rediseñar actividades fáciles de delegar

Algunas actividades permiten que una herramienta produzca casi todo el trabajo: ensayos generales, resúmenes, definiciones, listas, reportes descriptivos, problemas estándar, presentaciones genéricas o código sencillo sin explicación. Pueden fortalecerse al incorporar casos locales, datos recopilados por el estudiante, entregas progresivas, decisiones justificadas, aplicación a un contexto, defensa oral y evidencia del proceso.

| Actividad original | Actividad rediseñada |
| --- | --- |
| Resume tres teorías de liderazgo. | Selecciona tres teorías y solicita a una herramienta una comparación inicial. |
|  | Verifica cada descripción mediante fuentes e identifica simplificaciones. |
|  | Analiza un caso real o local y aplica las teorías. |
|  | Defiende cuál explica mejor la situación y documenta el uso de IA. |
|  | Explica qué partes de la respuesta generada modificaste. |

## Principio 6. Adaptar la rúbrica

Una rúbrica para actividades con IA debe incluir criterios sobre proceso y responsabilidad: comprensión, calidad del análisis, verificación, uso de fuentes, identificación de errores, justificación de decisiones, producción propia, transparencia, reflexión, capacidad de defensa, cumplimiento de reglas y protección de información.

| Criterio | 4: Sobresaliente | 3: Adecuado | 2: En desarrollo | 1: Insuficiente |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Comprensión | Explica y aplica profundamente los conceptos | Demuestra comprensión correcta | Presenta lagunas importantes | No demuestra comprensión |
| Verificación | Comprueba rigurosamente afirmaciones y fuentes | Verifica los elementos principales | La verificación es parcial | Acepta resultados sin comprobar |
| Decisiones | Justifica lo aceptado, cambiado y rechazado | Explica las decisiones principales | Ofrece justificaciones limitadas | No explica sus decisiones |
| Producto propio | Integra evidencia y desarrolla una respuesta sólida | El producto muestra elaboración personal | Depende excesivamente del resultado generado | Presenta la respuesta generada como trabajo propio |
| Uso responsable | Declara con precisión y respeta las reglas | Cumple los requisitos esenciales | La declaración es incompleta | Omite o contradice las reglas |
| Defensa | Explica, responde y aplica a nuevas situaciones | Defiende los elementos principales | Tiene dificultades para explicar | No puede explicar el contenido |

La rúbrica debe entregarse antes de comenzar la actividad.

## Principio 7. Solicitar una declaración de uso

> **Plantilla breve**
> 
> Utilicé [herramienta] para [propósito]. La empleé durante [etapa]. Verifiqué el resultado mediante [fuentes o procedimiento]. Modifiqué o rechacé las siguientes partes: [explicación]. Asumo la responsabilidad sobre el contenido final.

La versión ampliada agrega herramienta utilizada, propósito, etapa, instrucciones relevantes, resultado utilizado, cambios, verificación, errores encontrados, decisiones y confirmación de responsabilidad. La declaración puede evaluarse como evidencia de transparencia y criterio.

## Principio 8. Combinar evaluación con y sin IA

Una institución no tiene que elegir entre prohibir la tecnología en todas las actividades o permitirla siempre. Puede combinar formatos: cuestionario individual sin IA, proyecto con IA permitida, presentación oral, ejercicio práctico, reflexión escrita, evaluación entre pares, portafolio, examen de aplicación y demostración profesional. Un estudiante puede utilizar IA en un proyecto, pero debe demostrar individualmente que comprende los conceptos y puede aplicarlos sin asistencia.

## Principio 9. Utilizar preguntas o variantes personalizadas

La personalización no debe depender de datos sensibles. Puede consistir en asignar casos, condiciones, datos, sectores, perspectivas, restricciones, audiencias o escenarios profesionales distintos. Después de la entrega, el profesor puede modificar una condición y pedir al estudiante que adapte su respuesta. La capacidad para responder muestra comprensión más allá del documento preparado.

## Principio 10. No depender exclusivamente de detectores de IA

Un detector automático no puede demostrar por sí solo qué herramienta se utilizó, qué partes fueron generadas, si existió una infracción, quién escribió el contenido, si el uso estaba permitido o qué comprendió el estudiante. Puede producir falsos positivos y falsos negativos.

> **Revisión justa**
> 
> Una calificación o sanción no debería depender únicamente de una puntuación automática. La revisión debe considerar instrucciones, nivel de uso permitido, declaración, borradores, historial de cambios, fuentes, evidencias del proceso, capacidad de explicación y conversación con el estudiante.

## Principio 11. Proteger la información

Los estudiantes no deberían introducir en herramientas no autorizadas nombres completos, matrículas, expedientes, calificaciones, información médica o financiera, datos familiares, contraseñas, evaluaciones confidenciales, bancos de preguntas, investigaciones no publicadas, datos de organizaciones o materiales sin autorización. El profesor también debe evitar cargar trabajos identificables cuando la herramienta no esté aprobada para ello. La protección de información puede formar parte de la rúbrica y de la declaración.

## Cómo evaluar distintos tipos de productos

| Tipo de producto | Solicitar | Evaluar |
| --- | --- | --- |
| Ensayos y textos académicos | Pregunta propia, fuentes verificadas, esquema, borrador, declaración, tabla de cambios, defensa oral. | Argumento, evidencia, interpretación, originalidad, verificación, explicación. |
| Código | Código ejecutable, comentarios, pruebas, casos extremos, explicación, registro de errores, defensa práctica. | Funcionamiento, comprensión, eficiencia, seguridad, depuración, uso responsable. |
| Presentaciones | Fuentes, guion, notas, declaración, adaptación a audiencia, respuesta a cambio de escenario. | Dominio, organización, evidencia, comunicación, coherencia. |
| Diseños y productos creativos | Brief, bocetos, iteraciones, referencias, instrucciones a la IA, reflexión sobre autoría. | Concepto, decisiones, proceso, coherencia, originalidad, justificación. |
| Resolución de problemas | Planteamiento, procedimiento, supuestos, verificación, variante sin asistencia, explicación oral. | Razonamiento, método, exactitud, comprensión, adaptación. |
| Investigaciones | Pregunta, metodología, fuentes, datos, análisis, declaración, límites éticos. | Coherencia metodológica, calidad de fuentes, análisis, transparencia, interpretación. |

## 10 formatos de evaluación adecuados para la era de la IA

- Portafolio progresivo que reúne borradores, decisiones y producto final.
- Defensa oral breve para comprobar comprensión y aplicación.
- Evaluación práctica en condiciones definidas.
- Estudio de caso contextualizado que exige aplicar conceptos.
- Bitácora de decisiones que documenta qué hizo el estudiante y por qué.
- Comparación crítica entre respuestas, fuentes o métodos.
- Evaluación por etapas con retroalimentación intermedia.
- Producto más reflexión sobre el proceso.
- Revisión y corrección de un resultado generado.
- Combinación de evaluación individual y colaborativa.

## Ejemplo completo de evaluación

Título: Evaluación crítica de una recomendación generada por IA. Objetivo: aplicar criterios disciplinares para evaluar una recomendación, verificar su evidencia y desarrollar una propuesta propia. Uso de inteligencia artificial: requerido.

### Instrucciones

- Analiza el caso proporcionado y formula una instrucción para solicitar una recomendación.
- Guarda la respuesta e identifica sus cinco afirmaciones principales.
- Verifica cada afirmación y clasifica errores y omisiones.
- Redacta una recomendación propia y explica qué elementos conservaste.
- Presenta una declaración y defiende tu trabajo durante cinco minutos.

### Distribución sugerida

| Criterio | Porcentaje |
| --- | --- |
| Comprensión del caso | 15 % |
| Verificación | 20 % |
| Análisis crítico | 20 % |
| Propuesta propia | 20 % |
| Justificación | 10 % |
| Transparencia en el uso de IA | 5 % |
| Defensa oral | 10 % |

Los porcentajes son un ejemplo y deben ajustarse al propósito de la asignatura.

## Proceso institucional para actualizar la evaluación

| Paso | Acción |
| --- | --- |
| 1 | Identificar actividades vulnerables que puedan completarse casi totalmente mediante IA. |
| 2 | Priorizar evaluaciones importantes: proyectos finales, alto impacto y competencias fundamentales. |
| 3 | Definir categorías de uso: prohibido, limitado, permitido con declaración o requerido. |
| 4 | Crear plantillas para instrucciones, declaraciones, bitácoras y rúbricas. |
| 5 | Capacitar a profesores con ejemplos reales de cada disciplina. |
| 6 | Probar los cambios en dos programas manejables. |
| 7 | Recopilar evidencia sobre comprensión, carga docente, claridad e incidentes. |
| 8 | Ajustar instrucciones, formatos y criterios. |
| 9 | Crear un repositorio compartido de actividades y rúbricas. |
| 10 | Revisar periódicamente conforme evolucionen herramientas y prácticas. |

## Errores frecuentes al evaluar en la era de la IA

| Error | Consecuencia |
| --- | --- |
| Mantener actividades fáciles de delegar. | El producto final deja de representar el aprendizaje. |
| Prohibir sin explicar. | Los estudiantes no comprenden qué funciones están incluidas. |
| Permitir sin establecer límites. | No se distingue apoyo de sustitución. |
| Evaluar solamente el estilo. | Un texto bien escrito puede contener razonamiento débil. |
| No exigir verificación. | Las referencias y afirmaciones generadas pueden ser incorrectas. |
| Solicitar todas las conversaciones. | Carga desproporcionada e información innecesaria. |
| Confiar únicamente en detectores. | Una puntuación no demuestra una infracción. |
| No ofrecer oportunidad de respuesta. | La revisión pierde justicia y considera evidencia parcial. |
| Aplicar las mismas reglas en todas las actividades. | Cada resultado de aprendizaje necesita condiciones diferentes. |
| Ignorar la carga docente. | Los nuevos formatos deben ser sostenibles y contar con soporte. |

## Preguntas frecuentes

### ¿Se puede evaluar un trabajo realizado con apoyo de IA?

Sí. Deben establecerse reglas claras y evaluarse comprensión, análisis, verificación, decisiones, producción propia y transparencia.

### ¿Cómo saber si el estudiante realmente aprendió?

Mediante evidencia del proceso, preguntas de seguimiento, aplicación a variantes, defensa oral, actividades supervisadas y combinación de formatos.

### ¿Debe prohibirse la IA en los exámenes?

Depende del objetivo. Algunas evaluaciones necesitan realizarse sin asistencia; otras pueden evaluar precisamente la capacidad para utilizar IA de manera crítica.

### ¿Es obligatorio entregar todas las instrucciones utilizadas?

No siempre. La evidencia debe ser proporcional. Puede bastar con las instrucciones principales y una explicación de cómo influyeron.

### ¿Puede utilizarse un detector para calificar?

No debería utilizarse como evidencia única ni como criterio directo de calificación.

### ¿Cómo evaluar la originalidad?

Puede observarse en las decisiones, la adaptación al contexto, la justificación, la selección de evidencia y la capacidad para defender el resultado.

### ¿Qué hacer cuando un estudiante no declaró el uso?

Debe aplicarse la política institucional considerando las instrucciones, la importancia de la omisión, la intención, el impacto y la reincidencia.

### ¿Puede la IA ayudar al profesor a evaluar?

Puede apoyar la creación de rúbricas, la organización inicial de comentarios o la identificación de elementos que requieren revisión, pero la decisión académica debe conservar responsabilidad humana.

### ¿Deben cambiar todas las evaluaciones?

No necesariamente. Deben priorizarse aquellas en las que la IA puede sustituir fácilmente el aprendizaje que se pretende observar.

### ¿Cómo puede una plataforma institucional ayudar?

Puede proporcionar tutores contextualizados, lineamientos comunes, apoyo para profesores, capacitación, analítica y seguimiento de adopción dentro de una experiencia definida por la institución.

## Evaluar lo que realmente importa

La inteligencia artificial puede producir respuestas cada vez más completas. Por eso, la evaluación debe concentrarse en capacidades que siguen requiriendo participación del estudiante: comprender, verificar, aplicar, comparar, decidir, justificar, corregir, crear, comunicar y reflexionar.

Una institución no necesita responder únicamente con más vigilancia. Necesita diseñar mejores evidencias del aprendizaje, capacitar a sus profesores y establecer reglas comunes.

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