El futuro de la educación se encuentra en una encrucijada donde las habilidades del siglo XXI y la integración de nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial (IA), están redefiniendo la forma en que evaluamos el aprendizaje. En este apartado, abordaremos las necesidades futuras en la educación con un enfoque particular en la evaluación de procesos y desarrollo, en lugar de centrarse únicamente en los productos finales.
¿Qué evalúas? ¿El video o la foto?
Si bien el concepto de competencia se comienza a acuñar en los años 60, no es sino hasta el año 1994, a partir del Proyecto Tuning, se habla del modelo educativo basado en competencias, que incorporaba: “Aprender a conocer”, “Aprender a hacer”, “Aprender a vivir juntos, aprender a vivir con los demás” y “Aprender a ser”. Esto involucra, que para desarrollar un proceso de enseñanza aprendizaje basado en los cuatro pilares de la educación, se sugiere adoptar un enfoque educativo integral y equilibrado que abarque todos los aspectos del desarrollo humano. Con el pasar de los años, muchas instituciones educativas declararon su modelo educativo como basado en competencias. Sin embargo, el gran talón de Aquiles de este enfoque siempre fue la evaluación. De cierta forma, la didáctica logró sobrellevar las exigencias que involucraban el pensamiento crítico, incorporar tecnologías y recursos digitales que faciliten el acceso a información diversa y actualizada, estimular la curiosidad, integrar la educación teórica con la práctica, organizar actividades y proyectos, entre otras dinámicas. No obstante, en la práctica, ese ejercicio termina siendo evaluado con instrumentos estandarizados, orientados a la evaluación de productos y no de procesos.
Importancia de Evaluar el Proceso y Desarrollo
Evaluar el proceso y desarrollo de los estudiantes permite una comprensión más profunda de sus competencias reales. Esto es crucial en un mundo donde las habilidades como el pensamiento crítico, la adaptabilidad y la alfabetización en cultura digital se vuelven cada vez más importantes. A continuación, se presenta un cuadro comparativo que resalta las diferencias entre evaluar el desarrollo de un producto y evaluar el producto en sí.
| Aspecto | Evaluación del Desarrollo del Producto | Evaluación del Producto en Sí |
|---|---|---|
| Enfoque | Se enfoca en el proceso de creación y las habilidades aplicadas durante dicho proceso. | Se enfoca únicamente en el resultado final o el producto terminado. |
| Habilidades Evaluadas | Habilidades críticas como la planificación, el análisis, la resolución de problemas, la colaboración y la creatividad. | Habilidades técnicas y específicas que se reflejan en el producto final. |
| Retroalimentación | Proporciona retroalimentación continua y específica durante el proceso. | Proporciona retroalimentación basada únicamente en el producto terminado. |
| Criterios de Evaluación | Incluye criterios como la metodología utilizada, el esfuerzo, la innovación, y el manejo de obstáculos. | Criterios basados en las características finales del producto, como calidad, precisión y funcionalidad. |
| Motivación del Estudiante | Puede aumentar la motivación, ya que los estudiantes ven valor en el proceso y reciben apoyo continuo. | Puede ser menos motivador si los estudiantes solo ven el valor en el resultado final. |
| Aprendizaje | Fomenta un aprendizaje más profundo y el desarrollo de competencias transferibles. | Puede fomentar un aprendizaje superficial centrado en la obtención del resultado final. |
| Adaptabilidad | Permite adaptaciones y mejoras continuas durante el desarrollo. | Generalmente no permite adaptaciones una vez que el producto está terminado. |
| Evaluación de Esfuerzos | Reconoce y valora el esfuerzo, la perseverancia y el crecimiento a lo largo del proceso. | No necesariamente reconoce el esfuerzo o el crecimiento, solo el resultado final. |
| Preparación para el Futuro | Prepara mejor a los estudiantes para situaciones reales donde el proceso es tan importante como el resultado. | Prepara a los estudiantes para situaciones donde solo el resultado es evaluado, no el proceso. |
| Ejemplos de Instrumentos | Diarios de trabajo, portafolios, autoevaluaciones, evaluaciones de pares, y observaciones del proceso. | Exámenes, pruebas estandarizadas, proyectos finales y productos terminados. |
Evaluar en la Era de la IA: Oportunidades y Desafíos
El uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación ofrece una oportunidad sin precedentes para transformar la evaluación del aprendizaje. Sin embargo, también plantea importantes desafíos relacionados con la equidad y la diversidad. Un estudio reciente profundiza en cómo los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) reflejan y perpetúan sesgos socioeconómicos y culturales, indicando que la IA puede amplificar las disparidades existentes en la sociedad (Atari et al., 2023, 3). Esto subraya la necesidad de desarrollar investigaciones detalladas sobre cómo mitigar estos sesgos y promover la equidad en el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA.
Además, intentar detectar el uso de IA en la evaluación no es el camino correcto. La capacidad de los profesores para detectar textos generados por IA entre ensayos de estudiantes ha demostrado ser limitada. Un estudio evaluó la detectabilidad de textos generados por IA y encontró que los profesores no son capaces de distinguir consistentemente entre estos y los ensayos escritos por estudiantes. (Fleckenstein et al., 2023, 8) Esto refuerza la idea de que la evaluación del proceso es más importante que la del producto final. En lugar de centrarse en detectar la IA, es esencial habilitar la evaluación por competencias, enfocada en el proceso, utilizando herramientas de IA para sistematizar y automatizar la evaluación formativa. Esto permitirá a los educadores proporcionar retroalimentación continua y específica, fomentando un aprendizaje más profundo y el desarrollo de competencias transferibles.
Integración de la Evaluación por Competencias y la IA
Ignorar la diversidad intercultural tanto en la psicología humana como en la mecánica de la IA plantea numerosas cuestiones científicas y éticas y abre nuevas brechas. La propuesta debe vincular la evaluación por competencias, habilitando su modalidad de evaluación formativa centrada en el proceso más que en el producto final, a través de la sistematización de instrumentos que se pueden crear y gestionar con inteligencia artificial. No utilizar este “viaje al futuro mirando el retrovisor” no solo es perder una oportunidad, sino que también impacta en la generación de nuevas brechas sociales debido a las características sociales y cómo reproducen sesgos los modelos LLM.
Esto exige que el sistema educativo realice una integración de estas nuevas tecnologías para investigar, socializar y educar en torno a su uso responsable, pertinente, válido y confiable, que aporte al aprendizaje y genere una integración de los modelos educativos y el contexto actual, que hoy no es otro que una cultura digital.
Referencias
Castro Castañeda, M. C. (2021). La evaluación docente y la calidad educativa, una estrategia de la reforma educativa 2013 (Tesis de licenciatura, Universidad Nacional Autónoma de México). Dirección General de Bibliotecas, UNAM.
Delors, J. (1994). Los cuatro pilares de la educación. En La Educación encierra un tesoro (pp. 91-103). México: El Correo de la UNESCO.
Fleckenstein, J., Meyer, J., Jansen, T., Keller, S. D., Köller, O., & Möller, J. (2024). Do teachers spot AI? Evaluating the detectability of AI-generated texts among student essays. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100209. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100209
Ehlers, U.-D., & Eigbrecht, L. (Eds.). (2024). Creating the university of the future: A global view on future skills and future higher education. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-658-42948-5
Bubeck, S., Chandrasekaran, V., Eldan, R., Gehrke, J., Horvitz, E., Kamar, E., Lee, P., & Lee, Y. (2023). Which Humans? Investigating the Psychology of Large Language Models. Retrieved from (https://osf.io/preprints/psyarxiv/5b26t)