En la sesión de la Comunidad IA del 31 de julio, Rosa Félix, ingeniera de software, docente universitaria y especialista en productos digitales, abordó los cambios que la inteligencia artificial plantea para la evaluación en la educación superior. Desde su experiencia académica y corporativa, propuso una pregunta orientadora: ¿aprobar un curso demuestra que un estudiante está preparado para enfrentar situaciones reales en el ámbito laboral?
La exposición señaló que prohibir el uso de la IA en las actividades académicas resulta poco viable, pues los estudiantes ya emplean estas herramientas y continuarán haciéndolo durante su ejercicio profesional. Ante este escenario, el reto consiste en diseñar experiencias que utilicen la tecnología para fortalecer el razonamiento. En un contexto de acceso inmediato a la información, memorizar respuestas pierde relevancia frente a capacidades como interpretar, decidir y adaptarse.
Félix relacionó este planteamiento con las denominadas brain skills o habilidades humanas para la era de la IA. Entre ellas se encuentran el pensamiento crítico, la flexibilidad, la planificación, la comunicación, la autogestión, la colaboración y la alfabetización tecnológica. Estas competencias permiten evaluar la información generada por los sistemas de IA, identificar sus limitaciones y emplearla para resolver problemas en contextos variables.
Como estrategia de aplicación, presentó una simulación utilizada en un curso de bases de datos. Los estudiantes asumían el papel de practicantes de una empresa ficticia llamada Nexo Market y debían entrevistar a diferentes responsables para identificar las necesidades de información del negocio. La actividad ofrecía datos incompletos, variantes para cada grupo y cambios inesperados, como la apertura de una nueva sede. De este modo, los participantes debían formular preguntas, tomar decisiones, modificar sus propuestas y sustentar sus criterios.
La simulación permitió evaluar tanto los conocimientos técnicos como la manera en que los estudiantes reaccionaban ante situaciones sin una respuesta única. La experiencia se complementó con un copiloto docente configurado con la rúbrica y el contexto del curso. Durante las exposiciones, este recurso registraba observaciones, sugería preguntas y organizaba información para elaborar una retroalimentación más consistente para cada grupo.
El diálogo final amplió la propuesta hacia el uso de agentes educativos capaces de monitorear interacciones, identificar errores recurrentes y generar información sobre el progreso del aprendizaje. Su implementación supone desafíos técnicos e institucionales, además de una preparación docente orientada a comprender y supervisar estas soluciones. La sesión planteó así una transición desde evaluaciones centradas en respuestas hacia experiencias que evidencien criterio, adaptabilidad y capacidad para actuar en escenarios profesionales complejos.
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