Cómo evaluar el aprendizaje cuando los estudiantes usan inteligencia artificial

01 · La pregunta central

¿Cómo saber qué aprendió una persona cuando utilizó IA?

Una producción realizada con inteligencia artificial puede tener buena calidad sin mostrar, por sí sola, qué comprende y qué puede hacer la persona que la presenta.

Para evaluar, primero hay que definir la competencia, las ayudas permitidas y las evidencias necesarias. Después, observar cómo la persona explica, revisa y aplica lo que hizo. La conclusión debe indicar qué demostró, en qué condiciones y con qué límites.

Esta guía propone criterios para docentes, responsables de evaluación y equipos de formación. El propósito es que la IA ayude a desarrollar comprensión, práctica y autonomía, y que la evaluación permita reconocer ese desarrollo.

02 · Tres conceptos

Desempeño asistido, aprendizaje y competencia demostrada

Una persona puede usar IA de manera competente: formular una buena pregunta, contrastar resultados y decidir cuándo una respuesta no sirve también son desempeños relevantes. Si se busca evaluar comprensión personal o una capacidad sin asistencia generativa, hace falta observarla en una instancia diseñada para ese propósito.

La OCDE recoge evidencia de que mejorar el resultado de una tarea con IA no implica necesariamente mayores aprendizajes; también describe beneficios cuando su uso tiene una orientación pedagógica clara. Los efectos dependen del diseño y del contexto. Consultar el informe de la OCDE de 2026.

03 · Llevarlo a la práctica

Seis decisiones para diseñar la evaluación

1. Definir qué debe poder hacer la persona

   Reemplazar objetivos vagos por actuaciones observables. Por ejemplo: «comparar dos alternativas con datos, justificar la elección y reconocer qué información falta». Acordar el nivel esperado y el contexto de aplicación.

2. Explicitar las condiciones y las ayudas

   Indicar cuándo se permite IA, calculadora, apuntes o colaboración, y qué habrá que explicar personalmente. La persona puede aprender con la inteligencia artificial que elija libremente para trabajar; las condiciones de evaluación deben conocerse de antemano. Prever alternativas de acceso y ajustes de accesibilidad.

3. Diseñar evidencias complementarias

   Combinar el producto con una explicación de las decisiones, una revisión crítica y una aplicación a una variante. Si interesa demostrar aprendizaje durante el recorrido, agregar una actividad inicial y otra posterior comparables.

4. Observar el desempeño y dar oportunidades de práctica

   Durante la formación, ofrecer retroalimentación y oportunidades para corregir. En la evaluación, registrar las ayudas efectivamente utilizadas y las condiciones de observación. Una explicación oral, escrita o práctica debe elegirse por su pertinencia para la competencia y la accesibilidad.

5. Aplicar criterios compartidos

   Usar una rúbrica que describa actuaciones reconocibles. Cada valoración necesita una evidencia localizada. Cuando participen varios evaluadores, comparar cómo califican una misma muestra y resolver diferencias antes de tomar decisiones relevantes.

6. Formular una conclusión con alcance definido

   Describir lo demostrado, los aspectos pendientes y los límites de la evidencia. Un producto prolijo no compensa una dificultad esencial para justificar el razonamiento. Si falta evidencia, indicar qué se necesita para completar la evaluación.

04 · Qué mirar

Qué aporta cada evidencia y qué deja abierto

Producto o resolución

Permite examinar exactitud, pertinencia y calidad del resultado. Por sí solo puede dejar abierta la contribución personal.

Explicación de decisiones

Permite observar cómo la persona relaciona datos, criterios y conclusiones. Conviene incluir preguntas sobre su propio trabajo.

Corrección de un error

Permite observar revisión crítica: identificar el error, explicar por qué lo es y proponer una corrección verificable.

Aplicación a una variante

Permite examinar si puede adaptar el razonamiento a un cambio relevante. Una variante aislada solo respalda un alcance acotado.

Registro del proceso

Conecta versiones, ayudas y decisiones. Facilita la revisión, aunque una conversación con IA no acredita por sí sola comprensión ni autoría.

Conviene conservar únicamente los fragmentos y registros necesarios para evaluar. El expediente puede identificar la actividad, la evidencia, las condiciones, el criterio aplicado, el evaluador y la fecha, evitando incorporar conversaciones personales ajenas al objetivo.

05 · Integridad y evaluación

Por qué detectar IA no responde toda la pregunta

Aunque pudiéramos identificar que una herramienta intervino en un texto, todavía faltaría establecer qué entiende y puede hacer su autor. Del mismo modo, una producción realizada sin IA puede ser incorrecta o mostrar una comprensión superficial.

La declaración de ayudas y los controles de integridad forman parte de las condiciones de evaluación. La demostración de competencia necesita, además, desempeños pertinentes y criterios explícitos. Una instancia sin IA puede ser adecuada cuando el objetivo lo requiere; su valor depende de lo que permite observar.

TEQSA plantea la necesidad de reformar las evaluaciones para aprovechar las oportunidades de la IA y gestionar sus riesgos. La secuencia de actividades y la rúbrica de este recurso son una propuesta de ACVIS para discutir y adaptar. Consultar la orientación de TEQSA de 2023.

06 · El aporte de ACVIS

Conectar aprendizaje, evidencias y decisiones

ACVIS es una plataforma educativa organizada alrededor de lo que una persona necesita aprender o demostrar. Conecta diagnóstico, formación, práctica, evidencias y evaluación. También contempla la evaluación por suficiencia de conocimientos desarrollados fuera de ACVIS.

El prototipo funcional v0.11.7 reúne recorridos de formación y validación con registros y documentos. Se han probado recorridos completos internamente, incluido el uso del fundador. La operación es local y supervisada; el traslado de prompts e informes entre ACVIS y la IA elegida se realiza manualmente. Ver el estado del prototipo, en inglés.

Los informes y constancias formativos describen el recorrido y sus resultados. La certificación de competencias corresponde al proceso de validación y depende del cumplimiento de sus requisitos. Las pruebas internas muestran funcionamiento; evaluar resultados educativos con participantes externos corresponde a la siguiente etapa.

Dentro de la visión de SERAS y ACVIS, en inglés, la finalidad humana es que la asistencia de IA contribuya a que las personas puedan comprender, decidir y crear con mayor autonomía.

07 · Preguntas frecuentes

Antes de aplicar estos criterios

Profundizar en los fundamentos

Del conocimiento a la evidencia desarrolla la relación entre aprendizaje con IA, contribución personal y reconocimiento. SERAS y ACVIS explica el propósito humano y educativo que orienta este enfoque.