Deberes perfectos, exámenes peores
Los deberes salen impecables y el examen sin pantalla, mal. Un estudio con 26.811 estudiantes explica quién pierde y por qué.
Antes de empezar, una disculpa. Por problemas familiares no pude publicar el boletín del otro jueves. Le agradezco la paciencia y vuelvo con el ritmo de siempre.
Apertura
Deberes perfectos, exámenes peores
Hay una escena que se repite en muchas aulas. Los trabajos para casa llegan limpios, bien escritos, sin una falta. Y en el examen, sin pantalla, el mismo estudiante se queda en blanco.
Esta semana apareció un estudio que pone cifras a esa escena. Es el centro del boletín. Después, una herramienta, una idea para su programa y cuatro noticias rápidas.
Foco de la semana
Quien delegó el trabajo, perdió en el examen
Strömberg, Lei y Wu (2026) siguieron durante 30 meses a 26.811 estudiantes de secundaria de un condado chino, con los resultados de exámenes mensuales sin apuntes. Según recoge Wallach (2026) en The San Francisco Standard, la IA subió las notas de los deberes un 18 % y bajó las del examen un 20 % en seis meses.
El dato que más importa es otro. La caída se concentró en quienes terminaban los deberes muy rápido y sin errores, es decir, en quienes habían entregado el trabajo a la IA. Quienes dedicaban casi el mismo tiempo que antes apenas perdieron nada.
Cash, Kelly, Macnamara y Risko (2026) llegan a una conclusión parecida en Trends in Cognitive Sciences. Delegar una tarea desgasta la habilidad concreta que se deja de practicar. En cambio, un tutor diseñado para sondear lo que el estudiante sabe no lo dejó peor cuando se retiró la IA.
La pregunta útil para su asignatura: en esta actividad, ¿quién hace la parte difícil? Si la respuesta es «la IA», la nota del trabajo ya no dice nada sobre lo que el estudiante sabe.
Una cautela. Las cifras de los deberes y del examen las cito tal como las cuenta Wallach, y el estudio es de secundaria. Habrá que ver si en la universidad ocurre algo equivalente. Fuentes: Wallach (2026) y Strömberg et al. (2026).
Herramienta de la semana
Learning Studio de McGraw Hill
McGraw Hill presentó el 16 de octubre Learning Studio, un espacio dentro de su plataforma Connect que genera materiales de estudio a partir de lo que el docente ha asignado. También anunció un acuerdo con Breakout Learning para dirigir debates en grupos pequeños y dar retroalimentación con IA sobre la participación.
Lo interesante es el planteamiento: la IA trabaja sobre el contenido del curso y no sobre cualquier tema. Lo que conviene preguntarse es si el estudiante repasa o simplemente lee un resumen. La propia empresa dice que 3 millones de estudiantes han usado su lector con IA. Es un dato de la empresa y no de un estudio independiente.
Fuente: McGraw Hill (2026), nota de prensa.
Recurso IAforTeachers
Una frase para su programa de asignatura
La Universidad de Míchigan publicó esta semana seis principios para usar la IA, pero deja la decisión de cada curso en manos del docente (MLive Express Desk, 2026). Es un patrón habitual. El estudiante que tiene seis profesores recibe seis normas distintas.
Una solución pequeña es obligarse a decirlo por escrito. Le propongo esta plantilla para el programa de su asignatura:
En esta asignatura puede usar IA para [qué], no puede usarla para [qué], y si la usa debe indicarlo así: [cómo]. La razón es que [qué debe aprender por sí mismo].
La última frase es la que más cuenta. Si no sabe completarla, es probable que la actividad necesite un rediseño.
Voces
Dos frases de la semana
Joe Cruz, jefe del departamento de Filosofía de Williams College, sostiene que dejar un registro escrito de pasos complejos no equivale a haber comprendido. Por eso pide a las universidades que consideren la discusión y el examen oral (citado en Wallach, 2026).
Laurie McCauley, vicerrectora académica de Míchigan, resume lo que más repitió su comunidad: la responsabilidad y el juicio humanos deben estar en el centro, y cada comunidad educativa debe decidir si y cuándo usar la IA (MLive Express Desk, 2026). Coincido con lo primero. Lo segundo, sin una norma mínima por asignatura, se queda en buena intención.
En breve
- Educause 2027: por primera vez, un asunto de IA encabeza su lista de diez prioridades tecnológicas. El tema es dónde aporta valor real. Ver informe.
- Universidad de Minnesota: un informe de consenso de 30 expertos evaluó 65 procesos de aprendizaje. Ven más potencial en la práctica y el refuerzo, y más riesgo cuando la IA sustituye el razonamiento del estudiante al aprender algo por primera vez. Lo conozco por un resumen de SchoolFinder Group (2026). Ver informe.
- Unesco Iesalc: lanzó HEILAB, una plataforma para compartir innovaciones docentes en educación superior de América Latina y el Caribe. Ver plataforma.
- ACE y Ultranauts: publicaron el 15 de octubre un documento sobre cómo integrar la IA en toda la institución, con evaluación como uno de los tres casos de uso. Ver documento.
Cierre
Si la nota del trabajo ya no basta
Todo lo anterior apunta a lo mismo: hay que rediseñar qué se evalúa y cómo. Para eso escribí «La evaluación del aprendizaje en tiempos de la IA», un manual de referencia para rediseñar, integrar y gobernar la evaluación en la educación superior. Incluye una aplicación para rediseñar actividades.
Y si le interesa lo que viene, mi libro «IA agéntica en educación superior» está disponible. Con el cupón COBO30 cuesta 12 € en lugar de 18 €.
Hasta el jueves que viene.
Fernando
Fuentes: Wallach (2026), The San Francisco Standard · Strömberg, Lei y Wu (2026), CEPR · MLive Express Desk (2026), GovTech · McGraw Hill (2026) · SchoolFinder Group (2026) · ETC Journal (2026)