La evaluación en lÃnea y el desafÃo de medir el aprendizaje en la educación superior
Hace algunos semestres, un estudiante entregó un proyecto de programación impecable. El código estaba bien estructurado, funcionaba correctamente y cumplÃa con lo solicitado. Cuando le pedà que explicara una parte un poco más compleja, no pudo hacerlo.
Tampoco pudo responder algunas preguntas sencillas sobre las decisiones que habÃa tomado. En ese momento me hice una pregunta que todavÃa considero importante. ¿Qué estaba evaluando realmente?
El proyecto cumplÃa con todos los requisitos, pero eso no significaba que el estudiante comprendiera lo que habÃa entregado. Esta experiencia me hizo revisar la forma en que estaba evaluando. Si una actividad puede resolverse copiando una respuesta, pidiéndole ayuda a otra persona o utilizando una herramienta que haga buena parte del trabajo, quizá tengamos que mirar con más atención la actividad que hemos diseñado.
Una de las respuestas más frecuentes ante este problema ha sido aumentar el control. Se utilizan programas para detectar similitudes, bloquear navegadores o supervisar lo que hace el estudiante mientras responde una prueba. Algunas de estas herramientas pueden ser útiles.
Aun asÃ, siempre me queda la misma duda. ¿Qué ocurre cuando la propia evaluación permite llegar a la respuesta sin comprender realmente el contenido?
La inteligencia artificial ha hecho que esta pregunta sea todavÃa más necesaria. Hoy un estudiante puede pedir a una herramienta que escriba código, encuentre un error, explique un algoritmo o proponga una solución. Hace pocos años muchas de estas posibilidades parecÃan lejanas. Ahora están disponibles desde un teléfono o una computadora en cuestión de segundos.
Ante esta realidad empecé a cambiar algunas de mis evaluaciones. En vez de pedir solamente el programa terminado, incorporé problemas en los que el estudiante tiene que tomar decisiones y explicar por qué eligió una solución. A veces existen varias respuestas posibles. Lo importante es que pueda defender la que propone y demostrar que entiende lo que está haciendo.
Con estos cambios me fui acercando a lo que se conoce como evaluación auténtica. En términos sencillos, se busca que las actividades tengan alguna relación con situaciones que el estudiante podrÃa encontrar fuera del aula. Villarroel y Bruna (2019) explican que este tipo de evaluación incorpora problemas cercanos a la realidad y exige que el estudiante utilice lo aprendido para tomar decisiones.
Esto tiene mucho sentido cuando enseñamos programación. Que un código funcione es importante, claro, pero en la vida profesional también habrá que explicar por qué se hizo de determinada manera, documentarlo y pensar en aspectos como la seguridad, la eficiencia o las necesidades del usuario. ¿Por qué no pedir algo parecido durante la evaluación?
La llegada de la inteligencia artificial refuerza esta idea. Cangas-Cadena et al. (2026) plantean la conveniencia de trabajar con evidencias del proceso y con actividades en las que el estudiante pueda explicar y defender sus decisiones. Este enfoque me parece más útil que concentrar todos los esfuerzos en descubrir si utilizó o no una herramienta de inteligencia artificial.
Hay varias formas sencillas de hacerlo, como un proyecto que puede desarrollarse por etapas. Primero se presenta una propuesta, después una versión inicial y más adelante el producto terminado. También se puede pedir una breve explicación oral o hacer una pequeña modificación al problema y observar cómo responde el estudiante. En programación, incluso unos minutos conversando sobre el código pueden ofrecer información que difÃcilmente aparece en una entrega escrita.
Por supuesto que este tipo de evaluación requiere más trabajo, porque conlleva preparar problemas abiertos, revisar avances y conversar con los estudiantes toma tiempo. Esa es una dificultad real, especialmente cuando los grupos son numerosos. Tampoco creo que todas las evaluaciones tengan que funcionar de esta manera.
Una prueba más tradicional puede seguir siendo útil para determinados contenidos. Lo que sà he aprendido es que entregar un buen producto y comprender cómo se llegó a él son cosas diferentes. La tecnologÃa ha hecho esa diferencia mucho más visible.Â
Quizá el desafÃo de la evaluación en lÃnea esté precisamente ahÃ. Tenemos que encontrar formas de acercarnos un poco más a lo que el estudiante sabe hacer y a las decisiones que puede tomar con lo aprendido. Al final, eso es lo que realmente queremos conocer cuando evaluamos.
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Referencias
Cangas-Cadena, A. L., Piedra-Castro, W. I., & Sánchez-Simbaña, S. E. (2026). Evaluación auténtica y ética académica ante inteligencia artificial generativa en educación superior. Revista CientÃfica Enfoques del Conocimiento, 3(2), 43–57. https://doi.org/10.55813/gaea/revistacec/v3/n2/4
Villarroel, V., & Bruna, D. (2019). ¿Evaluamos lo que realmente importa? El desafÃo de la evaluación auténtica en educación superior. Calidad en la Educación, (50), 492–509. https://doi.org/10.31619/caledu.n50.729
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