La IA generativa abre nuevas posibilidades para transformar los exámenes tradicionales en instancias de aprendizaje más dinámicas y personalizadas. Durante un taller virtual organizado por TICMAS, Laura Marinucci y Walter Genoud analizaron cómo estas herramientas pueden facilitar la planificación docente, mejorar las devoluciones y reducir la ansiedad de los estudiantes frente a las evaluaciones.
La inteligencia artificial comienza a ganar protagonismo en las aulas con una propuesta que va más allá de incorporar tecnología a las actividades escolares: transformar la manera de evaluar para que los estudiantes puedan aprender de sus errores y recibir una orientación acorde con sus necesidades.
El modelo tradicional, asociado a pruebas memorísticas, calificaciones y correcciones centradas en los resultados, convive con nuevas estrategias que buscan acompañar el proceso de aprendizaje. En este escenario, la evaluación formativa propone que el seguimiento de los conocimientos no se limite a un examen puntual, sino que forme parte del trabajo cotidiano en clase.
Estas posibilidades fueron abordadas durante el taller virtual Evaluación formativa en la era digital, organizado por TICMAS, en el que participaron Laura Marinucci, especialista en educación, y Walter Genoud, referente en tecnología educativa.
Uno de los principales desafíos que atraviesa la docencia es encontrar tiempo para diseñar actividades significativas, seguir el progreso individual de cada estudiante y ofrecer devoluciones que permitan mejorar. Frente a esa dificultad, la inteligencia artificial generativa aparece como una herramienta capaz de agilizar tareas y ampliar las alternativas pedagógicas, sin sustituir el criterio profesional de los educadores.
Del examen tradicional a una evaluación que acompaña
Durante años, las evaluaciones estuvieron asociadas a la obtención de una nota y a la comprobación de los contenidos aprendidos. Sin embargo, este enfoque puede dejar en segundo plano una cuestión fundamental: comprender por qué un alumno se equivoca y qué necesita para avanzar.
Marinucci señaló que uno de los problemas de la corrección tradicional es la tendencia a marcar los errores sin brindar explicaciones suficientes para que los estudiantes puedan superarlos.
En ese sentido, retomó el concepto de síndrome del rotulador rojo, desarrollado por el pedagogo Jean-Pierre Astolfi, para describir una práctica centrada en señalar lo incorrecto sin acompañar necesariamente ese señalamiento con orientaciones para mejorar.
Cuando la devolución se limita a indicar fallas, el estudiante puede experimentar frustración y temor a equivocarse. En cambio, una evaluación formativa busca convertir esos errores en oportunidades para revisar conocimientos, fortalecer habilidades y desarrollar nuevas estrategias.
Para explicar este cambio de perspectiva, la especialista recurrió a una comparación del educador uruguayo Pedro Ravela: la diferencia entre un jurado deportivo y un entrenador.
Mientras el jurado aparece al final de una competencia para asignar un puntaje, el entrenador acompaña al deportista durante su preparación, identifica dificultades y propone ajustes para mejorar su rendimiento.
Trasladada al ámbito educativo, esta comparación plantea un cambio en el rol docente: evaluar no consiste solamente en calificar lo que el estudiante hizo, sino también en orientarlo para que pueda hacerlo mejor.
Este enfoque, que también está presente en los trabajos de especialistas como Rebeca Anijovich y Dylan Wiliam, propone integrar la evaluación a la enseñanza y ofrecer oportunidades para revisar las producciones antes de llegar a una calificación definitiva.
Cómo puede ayudar la IA a preparar actividades educativas
La planificación de propuestas originales representa una tarea exigente para los docentes, especialmente cuando deben atender varios cursos y adaptar los contenidos a diferentes necesidades de aprendizaje.
En este contexto, la inteligencia artificial generativa permite elaborar consignas, proponer situaciones problemáticas y desarrollar actividades en menos tiempo. Su aporte no se limita a buscar información, sino que también puede utilizarse para construir experiencias educativas vinculadas con situaciones concretas.
Durante el taller, Genoud destacó que estas herramientas pueden funcionar como aliadas del trabajo docente, siempre que se utilicen con objetivos pedagógicos definidos.
La diferencia está en cómo se plantea la solicitud. Una consigna tradicional, como pedir una descripción de los órganos y las funciones del sistema circulatorio, puede transformarse en una actividad que invite a investigar, argumentar y tomar decisiones.
Por ejemplo, la IA puede ayudar a diseñar una simulación en la que los estudiantes integren una comisión médica escolar para analizar los riesgos del consumo de bebidas energizantes entre adolescentes. También puede proponer una campaña comunitaria de prevención cardiovascular dirigida a los vecinos de un barrio.
De esta manera, los contenidos curriculares se vinculan con problemas cercanos a la realidad de los alumnos y requieren que apliquen los conocimientos adquiridos.
Genoud remarcó que la efectividad de estas propuestas depende de las instrucciones que recibe la herramienta. Definir el rol que debe asumir la IA, el contexto de la actividad y el destinatario de la producción permite obtener resultados más ajustados a los objetivos de enseñanza.
La tecnología puede acelerar la creación de propuestas, pero es el docente quien debe evaluar su pertinencia, verificar los contenidos y adaptarlos a las características del grupo.
Rúbricas y devoluciones para mejorar sin desmotivar
Otro de los ejes del encuentro fue la importancia de establecer criterios claros para evaluar los trabajos escolares.
En ocasiones, expresiones generales como «está bien» o «le falta» no ofrecen suficiente información para que un estudiante comprenda qué aspectos resolvió correctamente y cuáles necesita revisar.
Para responder a esta dificultad, las rúbricas analíticas y las listas de cotejo permiten establecer criterios de evaluación, describir distintos niveles de desempeño y comunicar de antemano qué se espera de cada producción.
Cuando estos instrumentos se comparten antes de comenzar una actividad, los estudiantes pueden utilizarlos como una guía para organizar sus tareas y revisar sus propios trabajos antes de entregarlos.
Además, conocer los criterios desde el inicio contribuye a que la evaluación sea más transparente y comprensible.
Marinucci también destacó la importancia de cuidar el lenguaje utilizado en las devoluciones. En lugar de presentar una dificultad como una característica definitiva del estudiante, propuso describir qué aspecto necesita desarrollar y qué tipo de acompañamiento puede ayudarlo.
Así, una observación como «no fundamenta su postura» puede reformularse para señalar que el alumno encuentra dificultades para argumentar y necesita orientación para desarrollar esa capacidad.
El cambio no implica dejar de identificar los errores, sino comunicarlos de una manera que permita reconocer las dificultades sin desalentar el aprendizaje.
La inteligencia artificial también puede facilitar la elaboración de estos instrumentos. Según lo presentado durante la capacitación, es posible utilizarla para generar rúbricas adaptadas a diferentes producciones, como relatos, informes de laboratorio o trabajos de investigación.
A partir de esos borradores, los docentes pueden ajustar los criterios, establecer niveles de logro y definir las características que debe reunir cada trabajo.
Seguimiento personalizado con portafolios digitales
La evaluación formativa requiere observar cómo evoluciona el aprendizaje a lo largo del tiempo. Para ello, los portafolios digitales ofrecen una alternativa para reunir diferentes producciones de los estudiantes, como textos, fotografías, audios, borradores y trabajos finales.
Este registro permite observar el proceso de cada alumno y no solamente el resultado de una prueba.
Sin embargo, analizar individualmente una gran cantidad de producciones puede representar una carga de trabajo considerable para los docentes. La inteligencia artificial puede contribuir a organizar ese material, identificar dificultades frecuentes y elaborar borradores de devoluciones personalizadas.
Por ejemplo, al analizar diferentes trabajos, una herramienta puede ayudar a detectar errores conceptuales que se repiten en un curso o señalar aspectos que requieren una nueva explicación.
También puede proponer observaciones específicas sobre una producción individual, de modo que el docente cuente con una base para preparar una devolución más precisa.
Este tipo de asistencia puede resultar especialmente útil cuando se trabaja con grupos numerosos, aunque los resultados deben revisarse antes de utilizarlos. La IA puede cometer errores, interpretar de manera incompleta una respuesta o pasar por alto aspectos relevantes del contexto de cada estudiante.
Por eso, la revisión profesional sigue siendo indispensable. La herramienta puede organizar información y sugerir alternativas, pero corresponde al docente decidir qué devolución es adecuada y cómo acompañar a cada alumno.
El uso de estas tecnologías también exige prestar atención a la privacidad: los datos y las producciones de niños y adolescentes deben manejarse de forma responsable, de acuerdo con las normas aplicables y las condiciones de seguridad de las plataformas utilizadas.
Una tecnología al servicio del vínculo educativo
La incorporación de inteligencia artificial a la educación plantea nuevas posibilidades, pero también exige revisar los objetivos con los que se utiliza.
Reducir el tiempo destinado a tareas repetitivas puede permitir que los docentes dediquen más atención a las preguntas de sus alumnos, a la detección de dificultades y al acompañamiento individual.
El desafío consiste en evitar que la tecnología se convierta en un mecanismo de automatización de las evaluaciones y aprovecharla, en cambio, para enriquecer las decisiones pedagógicas.
En esa línea, la evaluación formativa propone que las calificaciones no sean el único indicador del aprendizaje. Comprender los errores, ofrecer nuevas oportunidades y orientar los pasos siguientes son componentes centrales de un proceso educativo que busca mejorar de manera continua.
La inteligencia artificial no elimina la necesidad de evaluar: abre nuevas herramientas para hacerlo de forma más flexible, clara y personalizada. Su valor dependerá de la capacidad de las instituciones y los docentes para integrarla con sentido crítico, objetivos definidos y atención a las necesidades de los estudiantes.
El propósito es que las evaluaciones dejen de ser percibidas únicamente como una instancia de presión y se conviertan en una oportunidad para reconocer avances, superar dificultades y construir nuevos conocimientos.
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