El pasado Jueves 14 de mayo colaboramos desde la Asociación INTEDUA (IAEducativa) con el Centro de formación del profesorado e innovación educativa de Soria en la realización de la sesión titulada «Didáctica, estrategias y metodologías de evaluación, teniendo en cuenta el uso de la inteligencia artificial por parte del alumnado«.
Fue nuestro compañero Alberto Martín González el encargado de ejecutarla en presencial y en la que participamos en la apertura Salvador Montaner y yo.
Ha sido todo un placer poder colaborar con este Centro de formación del profesorado y ojalá podamos repetirlo en el futuro.
Os compartimos el artículo de nuestro compañero Alberto Martín
Evaluar en tiempos de IA: más allá del trabajo entregado
Cuando hablamos de inteligencia artificial en educación, una de las primeras preocupaciones que aparece entre los docentes es casi siempre la misma: ¿cómo sabemos si nuestro alumnado aprende realmente?
No se trata solo de preguntarnos si han utilizado o no una herramienta de IA para hacer un trabajo, un resumen, unos ejercicios o una ficha de lectura. La cuestión es: sabiendo que las posibilidades de que ese producto final pueda haber sido generado con IA, deberíamos repensar las evidencias que utilizamos para comprobar el aprendizaje.
Esta fue precisamente una de las preguntas que dio origen a una formación desarrollada con un grupo de trabajo del CFIE de Soria. Los docentes de Castilla y León cuentan con los Centros de Formación del Profesorado como espacios de actualización, intercambio y aprendizaje compartido. En ellos se ofertan cursos, se acompaña la formación en centros y también se impulsan grupos de trabajo en los que los propios docentes construyen conocimiento a partir de sus necesidades reales.
En uno de esos grupos de trabajo surgió la inquietud de recibir una formación externa sobre inteligencia artificial y evaluación. El grupo se puso en contacto con la asociación IAEducativa y, curiosamente, desde la propia asociación contactaron conmigo para impartir esa sesión, sin saber inicialmente que yo formaba parte de ese mismo grupo de trabajo del CFIE de Soria. Esa doble mirada, como miembro del grupo y como colaborador de IAEducativa, me permitió preparar la formación con especial cuidado y perfectamente alineada con sus necesidades.
Desde el principio tuve claro que no quería llegar con respuestas cerradas, ni con una lista de soluciones ya preparadas. La intención era otra: crear una dinámica en la que las conclusiones fueran apareciendo poco a poco desde el propio grupo. Si hablamos de inteligencia artificial y de evaluación, no tiene mucho sentido ofrecer recetas definitivas. Tiene más sentido abrir preguntas, analizar prácticas habituales y construir juntos posibles caminos.
La primera reflexión fue evidente: muchas de las herramientas que tradicionalmente hemos utilizado para evaluar siguen teniendo valor, pero ya no pueden usarse de la misma manera. Leer un libro y hacer un resumen, resolver problemas, preparar un trabajo sobre un personaje histórico, analizar un texto o realizar una investigación siguen siendo tareas necesarias. Forman parte del aprendizaje. El problema aparece cuando evaluamos únicamente el documento entregado, como si ese producto final fuese una prueba suficiente de comprensión.
En un contexto en el que el alumnado puede utilizar herramientas de IA, no basta con preguntarnos si el trabajo está “hecho por el alumno” o “hecho por la IA”. Esa pregunta, aunque comprensible, se queda corta. Además, detectar con seguridad cuándo un texto ha sido generado por IA es cada vez más difícil y puede llevarnos a cometer errores. La pregunta más importante quizá sea otra: ¿qué puedo pedirle al alumnado para comprobar que comprende aquello que ha entregado?
A partir de ahí, el grupo empezó a revisar algunas prácticas habituales. Por ejemplo, si un alumno entrega un trabajo escrito sobre un libro, tal vez no sea suficiente con leer el resumen. Podemos pedirle que explique oralmente qué parte le ha impactado más y por qué, que relacione una situación del libro con un problema actual o que imagine cómo actuaría él si estuviera en el lugar de uno de los personajes.
Si el trabajo es sobre un autor, una etapa histórica o un tema de ciencias, podemos dedicar cinco o diez minutos en clase a que escriban qué idea les ha parecido más interesante, qué duda les ha surgido o cómo relacionan ese trabajo con lo visto en el aula. Si han elaborado un proyecto, podemos entregarles un pequeño texto relacionado con el mismo tema, pero con errores intencionados, para que tengan que detectarlos y corregirlos.
Este tipo de tareas no eliminan la posibilidad de que el alumnado haya utilizado IA, pero sí nos ayudan a diferenciar algo fundamental: no es lo mismo usar la IA para entregar que usar la IA para aprender.
Ahí está, probablemente, una de las claves del debate. La inteligencia artificial puede convertirse en una vía rápida para producir trabajos sin apenas esfuerzo, pero también puede ser una herramienta poderosa para organizar ideas, revisar textos, generar preguntas, practicar contenidos, comparar fuentes o mejorar explicaciones. El problema no es la herramienta, sino el uso que hacemos de ella (o que enseñamos a hacer).
Durante la formación apareció una idea compartida: tal vez tengamos que dejar de evaluar únicamente el producto final y empezar a valorar más el proceso. Eso puede incluir pequeñas defensas orales, preguntas breves en clase, borradores, diarios de aprendizaje, justificación de decisiones, comparación entre versiones o explicación de cómo se ha utilizado una herramienta de IA.
Por supuesto, esta propuesta no está libre de dificultades. Una de las principales es el tiempo. Si tenemos un grupo de 25 o 30 alumnos y dedicamos cinco minutos a que cada uno defienda su trabajo, podemos necesitar entre dos y tres horas solo para esa parte. En asignaturas con pocas horas semanales, dedicar varias sesiones a comprobar un único trabajo puede resultar muy difícil.
Por eso también surgieron alternativas más realistas. No siempre es necesario hacer una defensa larga e individual. A veces puede bastar con una pregunta breve al inicio o al final de la clase, una explicación escrita de diez minutos, una actividad de contraste, una revisión por parejas o una pequeña tarea aplicada a una situación nueva. La clave no está en complicar la evaluación, sino en diseñar evidencias que nos permitan comprobar si el aprendizaje se ha producido.
También se planteó la necesidad de revisar las rúbricas. Si permitimos o aceptamos el uso de IA en determinadas tareas, quizá debamos pedir que el alumnado lo declare. Puede indicar qué herramienta ha utilizado, con qué propósito, qué partes del trabajo han sido apoyadas por IA y qué decisiones finales ha tomado personalmente. Incluso podría incorporarse una breve relación de los prompts empleados, igual que se citan fuentes o bibliografía.
Esto no debería entenderse como una forma de castigo, sino como una oportunidad educativa. Si queremos que el alumnado utilice la IA de forma responsable, tendremos que enseñarles a hacerlo con transparencia, espíritu crítico y criterio propio.
De hecho, una de las conclusiones más importantes de la sesión fue precisamente esa: no podemos limitarnos a prohibir, sospechar o mirar hacia otro lado. En Castilla y León no se ha prohibido de forma general el uso de la inteligencia artificial en los centros educativos, y eso puede entenderse como una oportunidad. Una oportunidad para explicar qué es la IA, cómo funciona, en qué puede ayudarnos y cuáles son sus límites.
El alumnado debe saber que estas herramientas pueden apoyar muchas tareas, pero también que pueden cometer errores, inventar información o presentar respuestas aparentemente correctas que no lo son. Deben aprender que no todo lo que devuelve una IA debe aceptarse sin comprobar. En ese sentido, la IA no reduce la necesidad de pensamiento crítico; al contrario, la hace más urgente.
Herramientas como NotebookLM, por ejemplo, abren posibilidades interesantes para el estudio: trabajar con apuntes propios, generar resúmenes, crear cuestionarios de repaso o preparar explicaciones a partir de materiales seleccionados. Pero incluso en estos casos, el papel del docente sigue siendo esencial: orientar, seleccionar, contrastar, adaptar y ayudar al alumnado a comprender qué está haciendo y por qué.
La formación con el grupo de trabajo del CFIE de Soria no pretendía cerrar el debate, sino abrirlo desde la práctica docente. Y quizá esa sea la actitud que necesitamos ahora: menos miedo a la herramienta y más reflexión sobre nuestras tareas, nuestras evidencias y nuestros criterios de evaluación.
La inteligencia artificial no hace inútiles los trabajos escolares. Lo que hace es poner en crisis una forma de evaluar basada casi exclusivamente en el producto final. Leer, escribir, resolver, investigar y crear siguen siendo actividades necesarias. Pero si queremos saber si el alumnado ha aprendido, tendremos que pedirle algo más que una entrega correcta: tendremos que pedirle que explique, relacione, defienda, aplique, contraste y revise.
Estamos al principio de un cambio profundo. La IA ha entrado en colegios, institutos, universidades y espacios de formación sin pedir permiso. Ante eso, los docentes tenemos de nuevo una responsabilidad enorme: formarnos, experimentar, equivocarnos, compartir y construir juntos respuestas pedagógicas.
Porque la pregunta no es si la inteligencia artificial va a estar presente en la educación. Ya lo está. La verdadera pregunta es qué tipo de aprendizaje queremos construir con ella.
Y ahí, como siempre, la tecnología no sustituye lo esencial: la mirada del docente, la comunidad que aprende y el compromiso con una profesión que, para quienes la viven de verdad, sigue siendo una de las más bonitas del mundo.
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