El pasado 11 de septiembre de 2024, Delia Bernal, directora de Docentes Digitales entrevistó al doctor José R. Ferrer López, catedrático de la Universidad de Puerto Rico y experto con más de 18 años de experiencia en educación a distancia y tecnología educativa.
El docente, además, ha publicado varios libros y cursos relacionados con inteligencia artificial (IA) y su aplicación en entornos educativos.
El evento se centró en cómo la llegada de la IA, particularmente la inteligencia artificial generativa, impacta en la evaluación del aprendizaje de los estudiantes, especialmente universitarios.
El desafío actual de evaluar con inteligencia artificial
La conversación giró en torno a las preocupaciones actuales de los docentes respecto a la evaluación del aprendizaje de los estudiantes, dada la posibilidad de que ellos utilicen herramientas de IA para realizar sus tareas.
Ferrer señaló que el problema va más allá del uso de la IA; radica en el desconocimiento de las mejores prácticas de evaluación por parte de los docentes. Muchos estudiantes presentan trabajos generados por IA, lo que dificulta a los profesores comprobar si realmente adquirieron el conocimiento.
Además, indicó que la mayoría de los docentes universitarios no tienen una formación pedagógica, ya que son especialistas en sus áreas de conocimiento. Esto los lleva a depender de evaluaciones tradicionales como exámenes y ensayos, sin abordar técnicas de evaluación más efectivas.
Estrategias de evaluación innovadoras
Observación directa y contextualización: Una de las recomendaciones más básicas es la observación del proceso de aprendizaje en lugar de evaluar solo el producto final. Los docentes deben “observar al estudiante ejecutar”. Ferrer sugirió grabaciones o presentaciones en vivo como métodos para evaluar el proceso de pensamiento y la comprensión de los estudiantes.
Contextualización de la educación: Se recomienda contextualizar las tareas y ejercicios para que se reflejen situaciones del mundo real. Por ejemplo, problemas matemáticos relacionados con situaciones prácticas de la vida cotidiana.
Sala de clases invertida (Flipped Classroom): El doctor propuso liberar tiempo en el aula utilizando la metodología de clase invertida. Esto permite que el tiempo en clase se dedique a observar y evaluar a los estudiantes mientras aplican los conocimientos en lugar de usar ese tiempo para impartir teoría.
Utilizar diversos ejercicios: Crear múltiples ejercicios para una misma temática, lo que permite que los estudiantes escojan cómo aplicar sus conocimientos. Esto también ayuda a evaluar el entendimiento del estudiante a través de diferentes contextos y situaciones.
Uso ético y responsable de la IA: Ferrer destacó que la clave no es prohibir el uso de IA, sino enseñar a los estudiantes a utilizarla de manera ética y como un complemento a su aprendizaje. La inteligencia artificial debe ser vista como una herramienta, no como un fin en sí mismo.
Problemas con las herramientas de detección de IA
Durante el webinar, se discutió el problema de confiar en herramientas que pretenden detectar si un texto ha sido generado por IA. Se mencionó cómo la profesora Bernal probó varias de estas herramientas y encontró que los resultados eran inconsistentes y poco confiables, ya que en ocasiones señalaban como “generado por IA” contenido que esta había escrito personalmente.
Esto llevó a la conclusión de que no se debe basar un juicio sobre el trabajo de un estudiante únicamente en estos sistemas.
Herramientas de IA para apoyar la evaluación y el aprendizaje
Durante la entrevista también se mencionaron varias herramientas de inteligencia artificial útiles para la investigación, la evaluación y el aprendizaje:
- ChatGPT: Se mencionó cómo las herramientas de IA pueden ayudar en la elaboración de productos académicos. Sin embargo, el doctor Ferrer enfatizó que la habilidad para utilizar estas herramientas correctamente (como hacer buenas preguntas o “prompts”) refleja la profundidad del conocimiento del estudiante.
- Perplexity AI: Una herramienta basada en inteligencia artificial que realiza búsquedas en fuentes más allá de los resultados típicos de los motores de búsqueda. Ferrer la recomendó para encontrar información precisa y relevante sin las restricciones del SEO.
- Research Rabbit y Consensus: Herramientas específicas para la investigación académica, que ofrecen bases de datos de artículos científicos serios. El doctor sugirió que los estudiantes las usen para triangular información y verificar la validez de las fuentes encontradas por IA como ChatGPT.
- Litmaps: Una plataforma de investigación en línea que permite visualizar, expandir y compartir investigaciones. Facilita la exploración de literatura académica relevante para los estudiantes.
- SPSS y Minitab: Mencionadas como ejemplos de herramientas que utilizan inteligencia artificial para análisis estadísticos y de datos. Ferrer explicó que ChatGPT también puede ser entrenado para realizar análisis avanzados, facilitando investigaciones y desarrollo de propuestas.
Cambios en el paradigma de la evaluación
Ferrer habló sobre la necesidad de cambiar el enfoque de evaluación en la educación. Dado que la IA se ha vuelto una herramienta estándar, los docentes deben adaptar sus métodos para evaluar no solo el resultado final, sino también el proceso, la comprensión y la reflexión del estudiante.
- Innovación en la evaluación: La evaluación debe evolucionar para incluir actividades más prácticas y observables, como presentaciones, proyectos y explicaciones grabadas. Esto permite que los docentes verifiquen si el estudiante realmente comprende el material.
- Diferenciar el nivel de uso de la IA: Ferrer planteó que el nivel de uso de la IA refleja la profundidad de pensamiento del estudiante. La capacidad de utilizar la IA de manera crítica, analítica y contextualizada demuestra un entendimiento más profundo de la materia.
- Triangulación de fuentes: Una recomendación importante es enseñar a los estudiantes a utilizar la IA para buscar información, pero también a verificar y triangular con fuentes fiables. Esto fomenta la investigación ética y el pensamiento crítico.
- Utilizar la IA para crear evaluaciones personalizadas: El doctor sugirió que los docentes alimenten a la IA con el contenido que enseñaron para generar evaluaciones contextualizadas y alineadas con el nivel y los objetivos de aprendizaje del curso.
Ferrer López concluyó que la IA debe integrarse de manera responsable en el proceso educativo. Las instituciones y los docentes deben capacitarse para evaluar eficazmente. La enseñanza debe evolucionar, permitiendo que los estudiantes utilicen la IA como un recurso más, pero orientando su uso para que adquieran habilidades críticas y reflexivas. La evaluación debe centrarse en procesos observables y contextualizados, más que en productos finales generados por tecnología.
Asimismo, recomendó la colaboración y el debate entre docentes para mejorar las prácticas de evaluación en esta nueva era tecnológica.
Enlace de la grabación: https://www.youtube.com/live/e2uggngrAUI?si=NbC9c2cXZaHpGlM5