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Simulaciones con IA para transformar la evaluación

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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IA responsable en cursos de programación

La sesión de la Comunidad IA del 24 de julio abordó la incorporación de inteligencia artificial en la enseñanza universitaria de programación. Luis Raymundo Chacaltana, docente de la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), presentó una experiencia desarrollada en un curso de programación orientada a objetos con C++, dirigida a estudiantes de los primeros ciclos. Su propuesta articula recursos generados con IA, acompañamiento docente y nuevas formas de evaluación para reducir las prácticas de copia y promover la comprensión del código.

Una de las primeras acciones consistió en actualizar los materiales del curso mediante NotebookLM. A partir del sílabo y de presentaciones existentes, se elaboraron infografías y videos vinculados con videojuegos, un ámbito cercano a los intereses de los estudiantes. Estos contenidos se integraron en las actividades previas a clase para explicar conceptos como abstracción, encapsulamiento, herencia y polimorfismo mediante ejemplos visuales y analogías.

La experiencia también incluyó la creación de un tutor de programación mediante Copilot. El agente fue configurado para diagnosticar el nivel de comprensión, formular preguntas, explicar errores conceptuales y ofrecer pistas progresivas, sin entregar soluciones completas. Además, se establecieron restricciones para mantener las conversaciones dentro de los contenidos académicos y evitar que la herramienta sustituyera el trabajo del estudiante.

Otro cambio se produjo en el proyecto final, orientado a representar el patrimonio cultural peruano desde las humanidades digitales. Los equipos investigaron casos de estudio y diseñaron videojuegos relacionados con gastronomía, lenguas originarias, rutas históricas, migración y cultura cívica. Entre los ejemplos presentados se encontró un juego en el que un personaje recupera ingredientes y conocimientos vinculados con la pachamanca y el ceviche. La libertad temática, acompañada por criterios de aprobación, favoreció propuestas más diversas y conectadas con los intereses personales del alumnado.

El proceso de evaluación se organizó mediante storyboards, entregas parciales, reuniones de retroalimentación y una bitácora de uso de IA. En este registro, los estudiantes debían indicar la herramienta utilizada, el propósito de la consulta, el prompt empleado, la respuesta obtenida y el aprendizaje derivado. La estrategia permitió observar el proceso de toma de decisiones y convirtió la trazabilidad en parte de la evaluación, especialmente en actividades colaborativas y en una Game Jam de 48 horas dedicada a crear animaciones educativas sobre el sistema solar.

La experiencia mostró que la incorporación de IA requiere partir de objetivos de aprendizaje definidos, establecer límites explícitos y evaluar tanto el producto como el proceso. También destacó la necesidad de vincular la tecnología con disciplinas como la literatura, la filosofía, la lingüística y la sociología. Desde esta perspectiva, la IA puede ampliar las posibilidades de investigación, creación y pensamiento crítico, siempre que permanezca integrada en un diseño pedagógico con acompañamiento docente.

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Agentes de IA con soberanía institucional

En la sesión del 17 de julio de la Comunidad IA, Mariela Camargo presentó el proyecto “Construcción de un ecosistema de agentes de IA con soberanía institucional”, una propuesta orientada a mejorar la gestión de procesos académicos y administrativos. La iniciativa surgió ante la dificultad que enfrentan estudiantes, docentes y personal administrativo para localizar información distribuida en reglamentos, calendarios, bases de datos y sistemas institucionales.

A diferencia de los chatbots tradicionales, que responden sobre contenidos previamente configurados y suelen derivar los trámites a una persona, este ecosistema integra agentes capaces de consultar documentos oficiales, interpretar solicitudes formuladas en lenguaje natural y acceder a información institucional autorizada. Cada agente cuenta con un ámbito específico, como prematrícula, retiro de cursos o soporte técnico, y responde únicamente con los datos y reglas correspondientes a ese proceso.

La arquitectura combina protocolos de consulta documental y de bases de datos con mecanismos propios de automatización de procesos. El sistema dispone de 15 agentes organizados por áreas y perfiles de acceso. La identidad del usuario, su rol y las acciones permitidas son verificados antes de mostrar información o iniciar un trámite. Asimismo, las operaciones que modifican datos requieren confirmación humana y se registran para garantizar su trazabilidad.

Durante la demostración se explicó el funcionamiento de un agente para el retiro de cursos. La herramienta identifica la situación académica del estudiante, revisa las condiciones establecidas por la universidad, presenta las opciones disponibles y solicita una confirmación antes de ejecutar el procedimiento. Con este modelo, un trámite que podía extenderse durante horas o días se redujo a un tiempo aproximado de cuatro minutos, incluida su validación administrativa.

El proyecto también permitió detectar inconsistencias en las bases de datos institucionales, como registros duplicados o diferencias en los nombres de los cursos. Este hallazgo mostró que la incorporación de agentes de IA no solo agiliza la atención, sino que también exige mejorar la calidad, actualización y gobernanza de la información utilizada por la organización.

Camargo señaló que el desarrollo inicial tomó entre dos y tres meses y estuvo a cargo de un equipo reducido con experiencia técnica y conocimiento de los procesos universitarios. La experiencia plantea que la soberanía institucional en IA depende de mantener el control sobre la infraestructura, los accesos, los documentos, las reglas de negocio y la supervisión de las decisiones automatizadas.

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Club Apptitud UPC: estudiantes desarrollan soluciones con inteligencia artificial para mejorar la experiencia universitaria

El 10 de julio, el campus Monterrico de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) fue escenario de la clausura de una nueva edición del Club Apptitud, un espacio donde equipos multidisciplinarios pusieron en práctica su creatividad, el trabajo colaborativo y el potencial de la inteligencia artificial para responder a un desafío real de la vida universitaria.

En esta edición, los estudiantes asumieron el reto de diseñar y prototipar un agente conversacional (chatbot o asistente virtual) que ayudara a los alumnos de la UPC a gestionar de manera eficiente la gran cantidad de comunicaciones que reciben durante su vida académica.

Actualmente, los estudiantes reciben información desde múltiples canales, como el correo institucional, el aula virtual y los anuncios de los cursos, lo que puede generar saturación, confusión o la pérdida de información importante. Frente a este escenario, los equipos desarrollaron soluciones basadas en inteligencia artificial para centralizar, organizar y priorizar estas comunicaciones, permitiendo identificar con rapidez qué mensajes son urgentes, cuáles requieren atención y cuáles pueden revisarse posteriormente.

Durante la jornada, los equipos finalistas presentaron sus propuestas ante un jurado conformado por destacados representantes de Laureate Perú, quienes evaluaron la innovación, la viabilidad, la experiencia del usuario y el impacto potencial de cada solución.

El jurado estuvo integrado por:

Juandiego Morzán, Chapter Lead AI Solutions.
Claudia Cabrera, directora de Asuntos Públicos y Comunicaciones.
Carlos Llanos, gerente de Comunicaciones e Imagen Institucional.

Tras la evaluación del jurado, estos fueron los equipos que destacaron por la calidad, innovación e impacto de sus propuestas.

Primer puesto – Grupo 6

Deisy Alhua Cárdenas
Julissa Cáceda Salas
Alexander Martínez Navarro
Ariani Yupanqui Ruiz
Hugo Vásquez Pareja

Segundo puesto – Grupo 7

Danna Arbirio Piscoya
Shirley Cuadros Espinoza
Kristal Palomino Huayllaccahua
Frank Vegas García
Camila Trujillo Zevallos

Tercer puesto – Grupo 5

Leticia Navarrete Mezarina
Neida Gargurevich Prado
Luis Choquehuanca Quijaite
Rosa Ecos Reyna
Iris Obregón Menor

Más allá de reconocer a los equipos ganadores, esta nueva edición del Club Apptitud reafirmó el valor del aprendizaje basado en retos, una metodología que permite a los estudiantes desarrollar competencias como el pensamiento crítico, la colaboración, la comunicación efectiva, el diseño centrado en el usuario y la aplicación estratégica de la inteligencia artificial para resolver desafíos reales.

Las soluciones presentadas evidenciaron que la inteligencia artificial alcanza su mayor potencial cuando se orienta a resolver necesidades concretas de las personas. En este caso, los participantes propusieron herramientas para simplificar la experiencia universitaria y mejorar la forma en que los estudiantes gestionan la información que reciben diariamente.

Me llama la atención la manera en que los estudiantes se identifican con el reto planteado y se involucran activamente en la problemática. Desde el inicio muestran interés y curiosidad por comprenderla, explorar sus distintas dimensiones y proponer soluciones que respondan a necesidades reales. Espacios como el Club Apptitud enriquecen la experiencia universitaria porque permiten que los estudiantes apliquen sus conocimientos en proyectos concretos y desarrollen habilidades que serán valiosas tanto durante su formación como en su futuro profesional”. Jorge Ramírez – Docente del Club Apptitud

El Club Apptitud continúa impulsando una cultura de innovación en la que los estudiantes aprenden haciendo, experimentan con tecnologías emergentes y desarrollan soluciones con impacto. La invitación es a seguir observando los problemas del entorno con una mirada crítica y creativa, entendiendo que la tecnología es un medio para generar valor y transformar positivamente la vida de las personas.

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Inteligencia artificial aplicada al diseño UX universitario

La Comunidad IA dedicó su sesión del 10 de julio a analizar cómo la inteligencia artificial está modificando la enseñanza del diseño de experiencias de usuario. Fernando Álvarez Ponce, docente de la carrera de Ingeniería de Sistemas en EPE, presentó la metodología que aplica en el curso Diseño y Tecnologías UX para relacionar los conceptos teóricos con los cambios que ya se observan en el entorno profesional.

La propuesta consiste en integrar la inteligencia artificial como un eje transversal del curso, en lugar de abordarla como un contenido aislado. Después de explicar temas como usabilidad, navegabilidad, interactividad o arquitectura de información, el docente muestra cómo estas áreas evolucionan mediante sistemas capaces de analizar comportamientos, personalizar interfaces y anticipar necesidades de los usuarios.

Uno de los ejemplos expuestos fue la transición de una arquitectura de información estática hacia una “arquitectura líquida”. En este enfoque, los elementos de una interfaz pueden modificar su tamaño, ubicación, contraste o acceso según la forma en que cada persona utiliza una aplicación. Así, el diseñador deja de concentrarse únicamente en construir pantallas y asume la tarea de definir reglas, supervisar resultados y verificar que las adaptaciones generen valor.

Durante las actividades prácticas, los estudiantes emplean herramientas como Figma, v0 y Lovable para generar prototipos a partir de instrucciones en lenguaje natural. Esta automatización permite elaborar varias alternativas en menos tiempo, compararlas y seleccionar las más adecuadas. El trabajo del estudiante se orienta entonces hacia la formulación del contexto, la calidad de las indicaciones, la accesibilidad y la validación de las soluciones propuestas.

El uso temprano de prototipos también ha favorecido la evaluación entre pares. Los grupos presentan sus diseños antes de la entrega final y reciben observaciones de sus compañeros sobre la claridad de los flujos, la cantidad de pasos o la facilidad de uso. Esta dinámica amplía la participación en clase y fortalece el pensamiento crítico, la argumentación y la capacidad de ofrecer retroalimentación constructiva.

La experiencia muestra que la inteligencia artificial puede liberar tiempo destinado a tareas mecánicas y trasladar la atención hacia el análisis del problema, la investigación del usuario y los requerimientos del negocio. En este escenario, el criterio profesional conserva un papel decisivo: la tecnología puede acelerar la creación de productos digitales, pero corresponde al diseñador determinar si la solución es pertinente, accesible, sostenible y útil.

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Inteligencia artificial para observar clases: alcances y límites

La sesión de la Comunidad IA del 3 de julio abordó la validación de observaciones de clase mediante inteligencia artificial, a partir de una investigación presentada por Carolina Melo, Matías Recabarren y Javiera de la Maza, de la Universidad de los Andes. El encuentro permitió revisar los alcances y límites de los modelos de lenguaje para analizar prácticas docentes, en un campo donde la observación de aula sigue siendo una herramienta clave para mejorar la enseñanza.

La exposición partió de una premisa central: la calidad docente tiene una relación directa con los aprendizajes de los estudiantes, pero observar clases de manera rigurosa requiere instrumentos validados, criterios comunes y evaluadores entrenados. En ese contexto, el equipo investigador utilizó Teach Primary, una herramienta desarrollada por el Banco Mundial para evaluar prácticas pedagógicas observables en el aula, como marco de referencia para comparar los puntajes generados por inteligencia artificial con los juicios de expertos.

El estudio analizó si los modelos de lenguaje podían producir evaluaciones estables, precisas y comparables con las de observadores certificados. Para ello, se trabajó con transcripciones de videos de clase y se realizaron múltiples iteraciones con distintos modelos, entre ellos GPT, Gemini, Claude, DeepSeek y Grok. Los resultados mostraron una variabilidad relevante: ante el mismo prompt, algunos modelos entregaban puntajes distintos, lo que plantea desafíos para su uso directo en procesos de retroalimentación docente.

Uno de los hallazgos más relevantes fue que la inteligencia artificial funciona mejor en dimensiones que dependen más del texto, como el análisis de preguntas abiertas o ciertos indicadores de pensamiento crítico. Sin embargo, presenta mayores dificultades en elementos que requieren interpretar conductas no verbales, interacciones del aula o respuestas de los estudiantes. La ausencia de información visual o contextual puede llevar al modelo a evaluar como deficiente una conducta que, en realidad, no requería intervención docente.

Durante el diálogo con los participantes, se discutió también el potencial de estas herramientas para apoyar procesos de autoevaluación, mentoría y acompañamiento docente. La IA podría contribuir a reducir costos, ampliar la frecuencia de la retroalimentación y crear espacios más privados para que los profesores revisen su práctica. No obstante, los expositores subrayaron que el conocimiento experto sigue siendo indispensable para diseñar criterios, interpretar evidencias y transformar los resultados en recomendaciones accionables.

La sesión dejó una conclusión prudente: la inteligencia artificial ofrece oportunidades para fortalecer la observación de aula, pero aún no puede reemplazar el juicio profesional. Su valor parece estar en aumentar la capacidad de análisis de los expertos y no en automatizar por completo decisiones pedagógicas complejas. El desafío futuro estará en integrar modelos multimodales, análisis de video y marcos pedagógicos más precisos para construir sistemas de evaluación más confiables y útiles para la mejora docente.

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Pulso de la IA en la Educación Superior 2026: resultados del estudio global del DEC

La Comunidad IA de la UPC dedicó su sesión del viernes 26 de junio al análisis de los resultados globales del Digital Education Council sobre el uso de inteligencia artificial en la educación superior. La presentación estuvo a cargo de Jorge Bossio, quien compartió hallazgos comparativos entre regiones y abrió una discusión sobre las tensiones actuales entre adopción tecnológica, calidad del aprendizaje y transformación pedagógica.

Uno de los puntos centrales fue la percepción ambivalente de estudiantes y docentes frente a la IA. Si bien muchos reconocen que estas herramientas permiten ahorrar tiempo, organizar ideas o resolver tareas con mayor rapidez, también aparece una preocupación creciente: el riesgo de que su uso debilite el pensamiento independiente. El informe muestra que parte del estudiantado considera más difícil enfrentar problemas sin apoyo de IA, mientras que docentes advierten posibles efectos sobre el desarrollo de habilidades profundas.

La sesión también abordó la limitada integración pedagógica de la IA. Aunque su uso se ha extendido, en muchos casos se mantiene en actividades superficiales, como la creación de materiales, la búsqueda de información o la generación de borradores. Bossio señaló que pocos docentes están rediseñando de manera significativa sus cursos o evaluaciones a partir de estas tecnologías. Este punto llevó a discutir la necesidad de pasar de un uso instrumental a uno orientado al aprendizaje, la retroalimentación y la toma de decisiones pedagógicas.

Otro eje relevante fue la evaluación. Según los resultados presentados, una proporción importante de estudiantes no percibe que las evaluaciones reflejen adecuadamente sus habilidades, su esfuerzo o su juicio crítico. A ello se suma la falta de lineamientos claros sobre cuándo y cómo puede utilizarse IA en tareas académicas. Esta situación genera incertidumbre y puede afectar la confianza en los procesos de evaluación, especialmente cuando los estudiantes perciben que sus pares podrían usar estas herramientas para obtener ventajas indebidas.

Durante el diálogo, los participantes coincidieron en que la respuesta no debe centrarse únicamente en enseñar a usar herramientas o redactar prompts, sino en fortalecer capacidades como la formulación de preguntas, la indagación, el pensamiento crítico y la evaluación de la información. También se destacó la importancia de una base pedagógica sólida: sin criterios claros de enseñanza y evaluación, la tecnología difícilmente podrá aportar valor al aprendizaje.

La sesión concluyó con una reflexión sobre el rol docente en la era de la IA. Más que reemplazar la labor educativa, estas tecnologías obligan a revisar qué tareas pueden automatizarse y cuáles requieren mayor presencia humana, acompañamiento y criterio pedagógico. En esa línea, la Comunidad IA continuará abordando los retos vinculados con la gobernanza, la ética, la evaluación y el futuro del trabajo en el contexto de la inteligencia artificial.

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Gamificación en la educación superior: cómo las insignias digitales transforman el aprendizaje

La educación superior evoluciona constantemente y, con ella, las formas de motivar, reconocer y fortalecer el aprendizaje.

La gamificación se ha consolidado como una estrategia clave en innovación educativa al incorporar elementos del juego —como retos, niveles e insignias— en contextos de aprendizaje. Este enfoque permite transformar la experiencia educativa en un proceso más dinámico, participativo y centrado en el estudiante, promoviendo un rol activo en la construcción de su propio conocimiento (Dicheva et al., 2015).

Reconocer el aprendizaje más allá de una calificación

Entre los recursos más utilizados dentro de la gamificación destacan las insignias digitales, reconocimientos que visibilizan el logro de competencias, la culminación de actividades o el cumplimiento de objetivos específicos. Más que una recompensa, representan una forma de reconocer el progreso y promover el aprendizaje continuo.

Las insignias digitales complementan la evaluación tradicional al visibilizar el desarrollo de competencias, promover la participación y ofrecer una experiencia de aprendizaje más activa y centrada en el estudiante.

Plataformas educativas que potencian el aprendizaje

Las plataformas educativas han evolucionado más allá de la gestión de contenidos y las calificaciones. Hoy incorporan herramientas como insignias digitales, certificados y seguimiento del progreso, que permiten reconocer los logros de manera continua y enriquecer la experiencia de aprendizaje.

Estas funcionalidades convierten la evaluación en un proceso permanente, donde cada avance fortalece el desarrollo de competencias y el compromiso de los estudiantes con su formación.

El docente, protagonista de la innovación

El potencial de estas herramientas depende de cómo los docentes las integran en sus estrategias de enseñanza. Por ello, mantenerse actualizado y explorar nuevas metodologías resulta clave para diseñar experiencias de aprendizaje más significativas.

Cuando las insignias digitales responden a objetivos pedagógicos claros, se convierten en un recurso para reconocer logros, fortalecer la motivación y acompañar el desarrollo progresivo de competencias.

Blackboard y las insignias digitales

El aula virtual de Blackboard integra la funcionalidad de insignias digitales, una herramienta que permite a los docentes reconocer el desarrollo de competencias, el cumplimiento de actividades y el logro de resultados de aprendizaje, de manera automática o personalizada.

Incorporar esta funcionalidad en los cursos permite diversificar las estrategias de evaluación, incentivar la participación y ofrecer a los estudiantes un reconocimiento visible de sus avances durante todo el proceso formativo.

La innovación educativa no consiste únicamente en incorporar nuevas tecnologías, sino en utilizarlas con un propósito pedagógico. Explorar herramientas como las insignias digitales permite crear experiencias de aprendizaje más motivadoras, donde cada logro impulsa a los estudiantes a seguir aprendiendo y desarrollando sus competencias.

Conoce cómo crear y otorgar insignias digitales en el aula virtual de Blackboard con este tutorial.

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Inteligencia artificial e investigación académica: experiencias, oportunidades y desafíos para el aula

La Comunidad IA de la UPC dedicó su sesión del viernes 19 de junio a analizar el uso de la inteligencia artificial en la investigación académica, a partir de la exposición de Pedro Bazo Quintana, profesor investigador de la UPC. La reunión abordó experiencias, oportunidades y desafíos asociados al uso de herramientas de IA para la búsqueda bibliográfica, la revisión de literatura y la formación de estudiantes en cursos de investigación.

Durante la sesión, se destacó el avance de plataformas especializadas como Consensus, presentada como una herramienta útil para iniciar procesos de revisión bibliográfica. A diferencia de los motores de búsqueda generales, este tipo de soluciones permite acceder a bases amplias de artículos académicos, identificar referencias, revisar metodologías y obtener una primera lectura del estado de la evidencia sobre una pregunta de investigación.

Uno de los ejemplos trabajados giró en torno a los influencers virtuales y su capacidad para generar confianza en sus seguidores. A partir de esta pregunta, se mostró cómo la IA puede organizar resultados, distinguir estudios que respaldan o cuestionan una hipótesis y ofrecer una visión inicial sobre posibles vacíos de investigación. Este uso permite acelerar tareas que antes demandaban más tiempo, aunque no reemplaza la lectura crítica ni la comprensión profunda de los artículos.

La sesión también abrió una discusión sobre el rol docente frente a estas herramientas. Bazo planteó que el desafío ya no consiste solo en exigir una revisión de literatura, sino en definir qué habilidades deben desarrollar los estudiantes: comprender el problema de investigación, reconocer fuentes, articular argumentos, identificar brechas y redactar con coherencia académica. En ese sentido, la IA puede servir como apoyo, siempre que su uso sea guiado y evaluado con criterios claros.

En el diálogo posterior, los participantes coincidieron en la necesidad de enseñar el uso responsable de estas tecnologías. Se mencionó que los estudiantes ya están incorporando herramientas de IA en sus procesos académicos, por lo que la universidad tiene la oportunidad de orientar su empleo hacia prácticas éticas, rigurosas y alineadas con los objetivos de aprendizaje. La sesión dejó planteada una pregunta central para la docencia: hasta qué punto permitir el uso de la IA y cómo integrarla sin debilitar los procesos cognitivos propios de la investigación.

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