IA obliga a universidades en México a replantear formas de evaluación

Las universidades en México tienen una tarea pendiente: regular el uso de la inteligencia artificial generativa. La herramienta ya forma parte del día a día en las aulas, pero la definición de las reglas sigue sobre la mesa.

De acuerdo con un diagnóstico del Observatorio IA en la Educación (OIIAES), 57.57 por ciento de las instituciones encuestadas todavía no cuenta con documentos oficiales sobre inteligencia artificial y 86.27 por ciento aún no dispone de mecanismos para evaluar su uso.

El desafío rebasa a las universidades. El marco legislativo también busca alcanzar el acelerado desarrollo de esta tecnología y establecer criterios para su uso responsable.

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“El avance técnico va por encima, va por delante, del avance educativo, jurídico, incluso humano”, señaló en entrevista Ángel Tamariz, diputado del Congreso de la Ciudad de México y extitular de la Agencia Digital de Innovación Pública (ADIP).

Mientras tanto, las universidades construyen desde sus propias trincheras respuestas que van más allá de prohibir estas herramientas en los salones de clases.

¿Prohibir la IA o enseñar a utilizarla?

Ante el avance de la IA, la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) presentó la Guía de Uso de Inteligencia Artificial Generativa en Evaluación Educativa en licenciatura, cuyo objetivo es orientar al personal docente al momento de evaluar a los estudiantes.

Aunque la guía reconoce la preocupación por posibles “plagios asistidos por IA”, plantea evitar que la respuesta sea únicamente punitiva. En cambio, propone declarar explícitamente para qué se utilizaron estas herramientas, rediseñar estrategias de evaluación y fomentar una cultura de honestidad académica.

Daniel González, profesor de la UNAM, coincide con esta visión y considera que prohibir estas herramientas “sería irracional”, pues los alumnos seguirán utilizándolas. “Lo que hay que hacer es diseñar actividades en donde los estudiantes hagan uso de la IA, pero que la usen de una manera creativa”, expresó el docente.

La Universidad de Guadalajara (UdeG) propone algo similar. La casa de estudios compartió en septiembre pasado las Orientaciones para el uso pedagógico de la Inteligencia Artificial, un documento de carácter no normativo que plantea criterios para utilizar estas herramientas de manera responsable. La propuesta plantea definir desde el inicio qué tareas pueden apoyarse en IA, qué decisiones corresponden al alumno y qué partes del proceso deberá explicar.

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En la Universidad Iberoamericana (IBERO), los criterios operan en tres niveles: el reglamento institucional, las orientaciones departamentales y las reglas que cada profesor establece para sus clases. “No hemos prohibido la tecnología, sino que estamos enfocados en enseñarles a los alumnos y alumnas cómo se usa, cuál es su uso ético, cuándo sí, cuándo no utilizarla y qué responsabilidad tenemos todos los que la usamos”, explicó Alexandro López González, coordinador de la Ingeniería en Inteligencia Artificial de la IBERO.

En el Instituto Politécnico Nacional (IPN), en cambio, todavía no existe una indicación institucional general y buena parte de los límites depende de cada profesor. “En general, un alumno puede usar ChatGPT, Gemini o alguna otra herramienta; depende de las reglas que ponga cada profesor. Ni siquiera podría decir que exista una regulación por escuela o departamento. En ese sentido, creo que ya vamos lento”, señaló Genaro Juárez Martínez, profesor de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM).

¿Cómo saber si el alumno realmente aprendió; hay que evaluar diferente?

Aunque ninguno de los cuatro casos consultados plantea rechazar el uso de la inteligencia artificial, todos apuntan hacia una preocupación común: ¿Cómo comprobar que el estudiante realmente aprendió?

En la IBERO, López González explicó que los profesores han comenzado a modificar sus métodos de evaluación. La intención ya no es sólo calificar el resultado final, sino observar el proceso y comprobar que los estudiantes comprenden y pueden defender el trabajo presentado. “Por ejemplo, en el área de ingeniería estamos pasando a hacer más proyectos. ¿Por qué? Porque el proyecto no lo resuelve la inteligencia artificial”, indicó.

Las guías de la UNAM y la UdeG avanzan en el mismo sentido. La primera propone observar borradores, esquemas, proyectos, portafolios y otras evidencias del proceso de aprendizaje, mientras que la segunda plantea “comprender el recorrido en vez de intentar detectar la IA”.

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Este cambio también responde a las limitaciones de los detectores automáticos de inteligencia artificial. Las orientaciones de la UdeG advierten sobre su fiabilidad, mientras que López González aseguró que la IBERO no los utiliza debido al riesgo de falsos positivos o negativos. “Mejor adaptar la evaluación, adaptar nuestros procedimientos”, agregó.

A nivel nacional, todavía existe otro obstáculo para dimensionar el fenómeno. El diagnóstico del OIIAES señala que 98 instituciones (64.06%) no han desarrollado estrategias para conocer cómo utilizan los estudiantes la inteligencia artificial en sus actividades escolares, mientras que solo 55 (35.4%) reportaron contar con ellas.

El reto también está en los profesores

Otro de los desafíos de la llegada de la IA a las aulas es la capacitación docente. De las 161 instituciones analizadas por el OIIAES, 60 reportaron contar con un programa institucional de actualización para el personal académico, mientras 54 no lo tienen y 47 planean implementarlo.

El rezago es mayor en el acompañamiento para incorporar estas herramientas a la enseñanza. El Observatorio reporta que 93 instituciones carecen de una instancia o programa para apoyar la integración de IA a la práctica educativa.

López González considera que la capacitación docente es una de las áreas de oportunidad de las universidades frente al avance de la inteligencia artificial y destaca que estas herramientas también pueden apoyar el trabajo de los profesores. “Así como les permite a los alumnos resolver cosas mucho más rápido, también les permite a los docentes un montón de cosas”, detalló.

Para Juárez Martínez, sin embargo, incorporar estas herramientas también requiere enseñar a los estudiantes a reconocer sus límites. Uno de los riesgos, advierte, es que dejen de razonar, leer o investigar y que asuman como verdaderas las respuestas generadas por estos sistemas: “El riesgo es que el alumnado tome la información como una verdad absoluta”.

Por ahora, las respuestas avanzan por distintas vías. Mientras algunas universidades ya establecieron criterios para el uso de IA, otras mantienen las decisiones en manos de cada profesor o continúan desarrollando sus lineamientos.