10 Claves para evaluar con, sin y a pesar de la IA Generativa

Por: Federico Malpica Basurto

En un mundo en constante evolución tecnológica, la Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto una realidad que se va integrando en nuestra vida cotidiana y en nuestros sistemas educativos. La IA generativa, en particular, ha demostrado un enorme potencial para transformar la forma en que se enseña y aprende. Sin embargo, con este tipo de herramientas también vienen nuevos desafíos y responsabilidades, especialmente en lo que respecta a la evaluación del aprendizaje. Muchos docentes y líderes educativos se preguntan ¿cómo podemos evaluar de manera efectiva con el uso de la IA generativa, sin su uso o incluso a pesar de sus posibles interferencias?

A continuación, algunas ideas sobre cómo integrar las herramientas de IA en las evaluaciones y aprovechar sus ventajas, pero también cómo mantener la equidad, la validez y la confiabilidad en las evaluaciones a pesar de las posibles complicaciones que la IA podría presentar.

Para ello utilizaremos de base una infografía publicada recientemente por la UOC (2023) al respecto, proponiendo ejemplos concretos para cada una de sus 10 formas de evaluar para aprender con, sin y a pesar de la AI generativa.

Cuando hablamos de los problemas que la IA generativa puede traer a la evaluación en nuestra clase, la causa no es la propia tecnología, sino que nuestras evaluaciones siempre sean del mismo tipo, porque sabemos desde hace mucho tiempo que no todo se aprende igual y por tanto, no todo se puede evaluar de la misma manera.

Por tanto, siempre que hablamos de procesos evaluativos, antes de plantearnos qué instrumentos utilizar, lo primero es plantearnos por qué evaluar, qué aprendizaje queremos medir, ¿es de carácter factual o conceptual? ¿Es de carácter procedimental, para medir el domino en el saber hacer? ¿Es de carácter actitudinal, para medir comportamientos estables o cómo evolucionan ciertos desempeños de competencias? En función del propósito, podemos definir entonces las herramientas adecuadas para medir ese aprendizaje específico y también fomentarlo o reforzarlo mediante el propio proceso evaluativo.

Ahora sí, aquí hay 10 tipos de evaluaciones para medir diferentes tipos de aprendizaje que estarían a salvo de las interferencias de la IA generativa, ya sea porque la integran o porque reducen dicha interferencia, así como ejemplos de diferentes tipos de disciplinas para entender su aplicación práctica:

1. Infografías: Para medir la aplicación de conceptos, los estudiantes podrían usar herramientas de IA para recopilar datos sobre un tema específico, como un tema de geometría, y luego crear una infografía que explique los conceptos fundamentales, teoremas y aplicaciones de la geometría en la vida. O podrían utilizar herramientas de IA para recopilar datos e información sobre un evento histórico específico, como la Revolución Industrial, y luego usar esa información para crear una infografía que ilustre las causas, desarrollo y consecuencias de ese evento. Los estudiantes también podrían usar herramientas de IA para analizar textos y generar datos (como la frecuencia de palabras, uso de figuras retóricas, etc.) y luego crear una infografía que visualice estos aspectos de los textos. Aunque el estudiante haga uso de la IA para construir la respuesta a la actividad, deberá ser capaz de entender y relacionar los conceptos que se trabajan, aplicarlos, contextualizarlos y obtener una visión del todo que refuerza su aprendizaje.

2. Enunciados acotados y contextualizados: Entre más contextualizada se pida una explicación, más difícil es generarla con IA, por tanto, en lugar de dar problemas genéricos, el/la docente podría plantear problemas que se aplican a situaciones reales. Por ejemplo, “si estás construyendo una rampa con una inclinación del 30% para permitir el acceso a un centro cívico para discapacitados, ¿cuánto debe medir la rampa en horizontal si tiene 2 metros de altura?”. Los docentes podrían formular preguntas específicas relacionadas con la influencia de un evento histórico en una región geográfica particular o durante un período de tiempo específico, podrían plantear preguntas específicas relacionadas con textos concretos, personajes literarios o eventos de la trama aplicados a su propia vida. Por ejemplo, “¿Cómo cambiaría el personaje de Romeo a lo largo de ‘Romeo y Julieta’ de Shakespeare si vivieran hoy día en tu mismo barrio?”.

3. Uso de cuestionarios: Para medir aprendizajes de tipo factual o conceptual, se pueden utilizar cuestionarios con opción múltiple para evaluar el conocimiento de los estudiantes sobre temas específicos. Para desalentar el uso de la IA en la búsqueda de respuestas, en el caso de que la clase sea online podrían establecerse límites de tiempo e incorporarse preguntas de aplicación y análisis que vayan más allá de las simples respuestas factuales. Los docentes podrían usar cuestionarios con opción múltiple para evaluar el conocimiento de los estudiantes sobre ciertos períodos históricos, eventos o personajes, o para evaluar la comprensión de lectura, el conocimiento de la gramática y el vocabulario, entre otros conocimientos de este tipo.

4. Integración de las herramientas de IA en las actividades: Si lo que se pretende es medir el dominio y el saber hacer, los estudiantes podrían usar aplicaciones de IA, como calculadoras gráficas y programas de matemáticas, o procesamiento de lenguaje natural para analizar textos, resolver problemas,y luego reflexionar y discutir acerca de lo que estas herramientas pueden y no pueden hacer. O podrían usar chatbots para discutir y debatir sobre temas históricos y luego proporcionar feedback sobre la utilidad y precisión de las respuestas del chatbot. Se trata de realizar una evaluación que va más allá de la respuesta académica y que implica pensamiento estratégico, pensamiento crítico y capacidad de aplicación práctica.

5. Portafolios: Si lo que se quiere es medir el desarrollo de comportamientos estables, o la mejora del nivel de desempeño en ciertas competencias, los estudiantes podrían mantener un portafolio en línea que documente su proceso de aprendizaje. En matemáticas, por ejemplo, este portafolio podría incluir los problemas resueltos, las infografías creadas, las reflexiones sobre el uso de las herramientas de IA, y cualquier otro trabajo o proyecto relacionado. En este portafolio en línea los estudiantes también podrían documentar su proceso de aprendizaje y reflexión sobre diferentes temas y eventos históricos. También podrían incluir sus infografías, respuestas a cuestionarios, interacciones con chatbots, ensayos escritos, análisis de texto y cualquier otro trabajo o proyecto relacionado.

6. Trabajo colaborativo: En procesos de revisión entre iguales para fomentar la evaluación formativa y la autorregulación, los estudiantes podrían trabajar en grupos para resolver problemas complejos o proyectos. La IA podría utilizarse para facilitar la colaboración y la investigación. Los estudiantes podrían trabajar en grupos para investigar y presentar sobre diferentes aspectos de un problema matemático, o sobre un tema o evento histórico. La IA podría utilizarse también para trabajar en grupos y realizar análisis de texto, discusiones de lectura o proyectos de escritura. Asimismo, la IA podría utilizarse para facilitar la colaboración y la revisión de dichos textos.

7. Coevaluación: En este mismo sentido de evaluación entre pares sobre todo de aspectos interdisciplinares y metadisciplinares (habilidades y actitudes), los estudiantes podrían evaluar el trabajo de cada uno en los proyectos de grupo y proporcionar feedback constructivo. Los estudiantes podrían evaluar el trabajo de cada uno en los proyectos de grupo y proporcionar retroalimentación específica al respecto. Esto es tan personalizado que es menos factible de realizar con una IA generativa.

8. Feedback: Uno de los principios fundamentales de la evaluación como elemento para fomentar el aprendizaje es la retroalimentación inmediata y constante. En este sentido, los docentes podrían proporcionar feedback constante y personalizado a sus estudiantes a lo largo del curso, utilizando tiempos específicos personalizados mientras el resto se encuentra en una actividad productiva; en entornos virtuales, las herramientas de los LMS pueden facilitar este proceso incluso de forma asíncrona, para dar un feedback y establecer retos personalizados para cada estudiante en función de su avance.

9. Pruebas orales: Si se quiere evaluar el nivel de comprensión individual o grupal sobre tu tema, Los estudiantes podrían presentar sus proyectos o explicar su razonamiento matemático en pruebas orales, presentar sus proyectos o discutir sus reflexiones, ya sea de forma síncrona o mediante la grabación de vídeos.

10. Pruebas síncronas: Si se quieren evaluar hechos o conceptos, se podrían programar pruebas o exámenes en tiempo real que requieran que los estudiantes apliquen su conocimiento matemático en tiempo real, ya sea individualmente o en grupos. Esto puede hacerse para evaluar conocimientos matemáticos, de historia o lengua en tiempo real, ya sea individualmente o en grupos.

Como se puede observar, en esta era de transformación digital, el equilibrio entre la tecnología y el elemento humano es más crucial que nunca. Conocer las claves para evaluar con, sin y a pesar de la IA generativa es, por tanto, esencial para preparar a nuestros estudiantes para el mundo del mañana y garantizar que la educación siga siendo un proceso significativo y equitativo.

Fuentes:

Universitat Oberta de Catalunya (2023):  http://hdl.handle.net/10609/147841

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