Ahora, nos planteamos los problemas de la gestión del lenguaje, algo que hemos considerado como parte de la esencia de los seres humanos, lo que nos pone en alerta. Pero que una máquina pueda manejar lenguaje de la misma manera que un humano, no la convierte en humana, salvo que nosotros creamos que es así. (García-Peñalvo et all, 2024).
Introducción
Las universidades han comenzado a plantearse una serie de interrogantes sobre cómo impactará la Inteligencia Artificial en el aspecto evaluativo y las decisiones pedagógicas que se requieren. A propósito, UNESCO (2019) publicó el primer documento que propone consejos y recomendaciones para asumir las ventajas de las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) con miras a la consecución de la Agenda 2030 de Educación (l Consenso de Beijing sobre la inteligencia artificial y la educación). Allí, se presentaron 44 recomendaciones que, agrupadas en distintos aspectos, tratan de cubrir las diferentes aristas de la relación entre la IA y la Educación: planificación de la IA en las políticas educativas; la IA para la gestión y la impartición de la educación; la IA para apoyar la docencia; la IA para el aprendizaje y su evaluación; el desarrollo de valores y competencias para la vida y el trabajo en la era de la IA; la IA para el aprendizaje permanente para todos; promoción del uso equitativo e inclusivo de la IA en la educación; IA con equidad e igualdad de género; y velar por el uso ético, transparente y verificable de los datos y algoritmos educativos. Sin la tecnología del Big Data no hubiera sido posible pensar en este desarrollo de la IA puesto que permite manipular ingente cantidad de datos de diferentes características: volumen, velocidad, variedad, veracidad, viabilidad, visualización y valor de los datos (González García, 2022).
Fundamentación
El advenimiento de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) dispara la alerta acerca de la urgencia del tratamiento de este tema. ¿Por qué? ¿Qué moviliza esta urgencia? La respuesta no es otra que la aparición en escena la versión pública de una herramienta denominada ChatGPT de OpenAI, en noviembre de 2022, que permite el desarrollo de un modelo conversacional que, aparentemente, responde como un humano al alcance del público en general, esto es posible gracias a la tecnología de procesamiento avanzado de lenguajes de gran tamaño (LLM).
En este trabajo, que se enfoca en la relación entre la evaluación y la IAG en Educación Superior (IAGEd), pretendemos plasmar como idea fuerza que preocuparnos prioritariamente por las implicancias de la evaluación sería como iniciar la construcción de una casa a partir de su tejado. Lejos de eso, la evaluación, aunque esencial, debiera ser la última preocupación cuando lo central es enfocarse en las decisiones pedagógicas que se asuman para tornar coherente, robusto, crítico y transformador al proceso formativo. Se propone aquí, un enfoque que construya relaciones de confianza con el estudiantado, a partir de un diseño pedagógico centrado en las personas, donde la evaluación se conciba como elemento integral del mismo proceso de aprendizaje en lugar de únicamente actividades de control (Rudolph et al., 2023). En ese sentido, las universidades argentinas se están planteando diferentes estrategias para la de gestión institucional de incorporación de IAGEd de acuerdo con sus preocupaciones, posibilidades y espacios para la discusión, tal como se evidencia en la revista Actualidad Universitaria editada por el Consejo Interuniversitario Nacional (CIN) en el primer semestre de 2024. Algunas crearon unidades específicas para concentrar las estrategias pedagógicas, de investigación y de gestión que se tomen institucionalmente. Otras, en cambio, se encuentran iniciando procesos de formación o capacitación para sus docentes.
Últimamente, en relación con los estudiantes circula el supuesto de que ellos utilizan la IAGEd de una manera natural, sin pensamiento crítico y sin ninguna duda acerca de las respuestas que obtienen. Tanto así, que hasta las aplicaciones de IAG están planteando conversaciones «modo estudio» como una manera de aceptar esa preocupación y manifestar alguna respuesta. También circula otro supuesto por parte de las instituciones: la IAG es una herramienta más para acompañar el proceso de enseñanza. En esta presentación nos preguntamos, si es así, por qué se esconden tantos resquemores, más que con cualquiera de las otras tecnologías disruptivas que surgieron anteriormente.
Cada vez que aparece una tecnología disruptiva aparecen fobias y filias, puede verse esto en el antagonismo entre las posturas de Chomsky et al. (2023) y Bill Gates (2023). El primero afirma que la IAG comprometerá principios morales y científicos, mientras que el segundo sostiene que se trata de algo tan importante como la creación de Internet o el teléfono móvil. Una posible respuesta a los mencionados resquemores sea que no se trata solo de una herramienta más, sino de algo distinto. Esta vez, la máquina no solo procesa datos o muestra información, sino que parece pensar, porque responde, explica, incluso crea. Y esto toca directamente el corazón mismo de lo que hacemos como educadores: enseñar, guiar, ayudar a aprender, a interpretar, a dudar. ¿Qué lugar queda para nosotros si una máquina puede ofrecer respuestas claras, explicaciones coherentes, ejemplos precisos? (Valzachi, 2025).
No es conveniente prohibir el uso de aplicaciones de IAGed, por lo que es imperativo formular criterios para su gestión y capacitar tanto al profesorado como al estudiantado para un uso correcto y ético; además revisar los planes de estudio para primar el pensamiento crítico y sacar el máximo rendimiento a estas herramientas (García-Peñalvo, 2023).
Tanta ida y vuelta y tantas posiciones encontradas anuncian que no es posible seguir cargando a la tecnología con las culpas de las vacancias de la educación superior en cuanto a una imperiosa y seria revisión de sus prácticas en sus tres funciones fundamentales: la docencia, la investigación y la extensión, pero fundamentalmente en la primera. La universidad fue pensada para proporcionar información, que previamente se seleccionaba (curaba por hablar en términos actuales) y se transmitía a los estudiantes, para que con esa dieta cognitiva construyeran conocimiento de calidad. Sin embargo, el quid de la cuestión varía, en una sociedad aumentada, saturada de información, sobreinformada, con verdades y falsedades disponibles a la vez, ¿cuál es la forma de acompañar a los estudiantes a construir ese conocimiento? ¿Y si la IAG es realmente inteligente? ¿Si brindara un digesto correcto y personalizado de información, identificando a cada individuo? ¿Si realmente propusiera un aprendizaje adaptado y personalizado? ¿Cuál sería la nueva función de las universidades?
La realidad es que la IAG puede hacerlo, pero también es real que los estudiantes no construyen un conocimiento de calidad simplemente porque puedan charlar con la IAG. Entonces, toca educar de una manera diferente. Con un nuevo actor, que se fortalece día a día, que engulle y digiere información de maneras exponenciales. Parece ser, entonces, que el camino sería incorporar las aplicaciones como ayudantes, asistentes: ¿Cómo?¿Con qué reparos? ¿Hay límites? ¿Cuáles?
Algunos autores proponen estrategias para construir evaluaciones significativas a partir de estos planteos de uso de la IAGed:
1. Evaluar procesos, no solo productos: Pujol (2025) destaca que el foco está en la tarea, el proceso y no en el resultado. Hoyos (2024) señala que es crucial evaluar el proceso además del producto.
2. Diseñar tareas auténticas y situadas: UNESCO (2024) subraya que los sistemas educativos deben replantearse los modos de evaluación tradicionales.
3. Formar a docentes y estudiantes en el uso crítico de la IAG: Turnitin (2024) propone capacitar a los docentes para que impulsen el cambio. Mendiola et al. (2023) enfatiza la necesidad de planear, desarrollar, implementar y evaluar actividades de formación docente con las principales herramientas de IAG, reconociendo sus límites y riesgos como sesgos o alucinaciones.
4. Revisar las políticas institucionales desde una mirada ética y pedagógica: Turnitin (2024) destaca la urgencia de revisar las políticas académicas de integridad asegurando calidad educativa y reputación institucional. UNESCO (2021) ofrece un marco ético global que incorpora principios como equidad, transparencia, responsabilidad y educación crítica, orientado a formular normativas nacionales e institucionales.
La IA Generativa nos impone desafíos y a la vez oportunidades para la acción en la Educación Superior, como cada época lo ha hecho, solo que, de una manera más veloz, ya que estas aplicaciones avanzan exponencialmente. Varios estudios recientes, como los de García Peñalvo et al. (2024) y Silgado-Tuñón y López-Flores (2025) han analizado este fenómeno. Tomando en cuenta sus revisiones y recopilando experiencias argentinas propondremos algunas claves para comenzar o continuar impulsando en nuestras universidades una enseñanza innovadora que incluya la IAGed basadas en: no prohibir, sino integrar la IA; apoyar y capacitar al equipo docente y a los estudiantes; fomentar la honestidad académica y el pensamiento crítico; y compartir la responsabilidad de todas las partes.
Mientras vamos reparando el tejado intentaremos fortalecer la casa.
Según el propio CHAT- GPT, «La IA y la educación superior son como el café con leche de la mañana: pueden existir el uno sin el otro, pero juntos son simplemente mejores» (Areco, 2024).
*El presente artículo fue presentado en forma de ponencia en el 1º Congreso Nacional de Innovación Universitaria. Enseñanza, Investigación, Gestión y Territorio, celebrado en la ciudad de Rosario, provincia de Santa Fe, los días 28 y 29 de agosto del 2025. La ponencia participó del Eje 1: Universidad e innovación en la enseñanza, en el sub-eje: Inteligencia artificial y evaluación.
**Alejandra Carina Santos es Ingeniera Informática, Directora del Ciclo de Licenciatura en Tecnologías digitales para la educación y docente investigadora de la UNLa.
Bibliografía
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