Un trabajo impecable puede esconder una comprensión insuficiente. También puede ser el resultado de un aprendizaje profundo apoyado por inteligencia artificial. ¿Cómo distinguirlos? Esta pregunta exige revisar las experiencias que diseñamos y las evidencias que utilizamos para afirmar que un estudiante aprendió. La evaluación debe favorecer el aprendizaje y generar pruebas válidas y suficientes de su logro. En ella se sustentan decisiones como aprobar una asignatura, certificar una competencia u otorgar un título. Cuando una universidad titula, declara ante la sociedad que una persona posee determinados conocimientos y capacidades. Esa confianza requiere fundamentos.
Diseñar experiencias desafiantes exige conocer de qué es capaz la IA: probar las tareas que proponemos, examinar sus respuestas e identificar qué esfuerzo intelectual conservará el estudiante. Si está a su alcance, debemos contemplar que será utilizada e integrarla con propósito. Es preciso aprender sobre IA, aprender con ella y también sin ella. Las etapas de exclusión deben tener una justificación formativa y reglas explícitas. Una evaluación resiliente a la IA mantiene su capacidad de mostrar lo aprendido, aunque estas herramientas estén disponibles. Su fortaleza reside en definir cómo el estudiante demostrará comprensión, ejecutará lo aprendido y sostendrá sus decisiones. Vincular una tarea con un problema real aporta autenticidad, pero no basta: también necesitamos verificar el dominio de quien entrega la respuesta.
En pedagogía, un estudiante puede apoyarse en IA para diseñar una clase. Luego deberá justificar sus decisiones, implementar una actividad y adaptarla si sus alumnos no comprenden. En programación, puede utilizarla para generar código, pero deberá probar su funcionamiento, identificar errores y modificarlo ante un requisito nuevo. Explicar qué hace un programa aporta evidencia; corregirlo y comprobar la solución permite observar otras capacidades indispensables. Estos cambios de escenario son decisivos: permiten examinar la transferencia de lo aprendido. Conviene incorporar hitos donde varíen los datos, las restricciones o los destinatarios, precedidos de oportunidades para practicar y recibir retroalimentación. La exigencia debe corresponder al nivel de formación y permitir aprender durante el proceso.
La presencialidad puede contribuir a verificar desempeños, pero no constituye una respuesta exclusiva ni garantiza una buena evaluación. Necesitamos combinar proyectos, simulaciones, prácticas, portafolios y pruebas, según los aprendizajes comprometidos. El desafío es que aprobar signifique haber aprendido y que titularse implique poder demostrarlo, con criterio propio, también cuando cambian las condiciones.
