Del “saquen una hoja” al “muéstrame tu prompt”
Hacia una nueva cultura de la evaluación en la era de la inteligencia artificial (Parte I)
Partes de este artículo:
1️⃣ Parte I — La involución del control: por qué los docentes vuelven al examen escrito (donde estamos)
(Análisis crítico del artículo de Infobae, con tu reflexión sobre el miedo al uso de IA)
2️⃣ Parte II — Evaluación aumentada con IA: del producto al proceso
(Ejemplos y rúbricas adaptadas al Prompt-Based Learning)
3️⃣ Parte III — Rúbricas inteligentes y evaluación multimodal
(Cómo integrar analítica, IA y juicio docente en modelos híbridos)
4️⃣ Parte IV — Evaluación cognitiva aumentada
(Modelos, herramientas y casos reales: UBA, UOC, OU, UdeSA)
5️⃣ Parte V — Del dato al sentido: hacia una pedagogía analítica humanizada
(Síntesis final sobre ética, metacognición y diseño institucional)
Parte I — La involución del control: por qué los docentes vuelven al examen escrito
Hace unos días, gracias a una publicación de Cristóbal Cobo en LinkedIn, llegué a un artículo de Infobae titulado “Saquen una hoja”: por el uso de la IA, cada vez más docentes vuelven al examen escrito [enlace].
El texto retrata una escena que se repite en escuelas y universidades de todo el mundo: ante la avalancha de trabajos generados por ChatGPT, muchos docentes están volviendo al examen escrito, al ritual del “saquen una hoja”. Una forma casi arqueológica de recuperar el control perdido.
Pero el problema no está en la IA.
El problema está en seguir aplicando las mismas metodologías en un contexto que ya ha mutado.
Porque lo que está ocurriendo no es que los estudiantes hagan trampa.
Lo que ocurre es que están aprendiendo en otro lenguaje cognitivo, uno en el que pensar y escribir ya no son acciones solitarias.
La involución pedagógica del control
Lo que el artículo de Infobae muestra, sin decirlo explícitamente, una involución pedagógica: una vuelta al examen manual como reacción al desconcierto. Muchos docentes sienten que recuperar la escritura a mano es la única forma de garantizar “autenticidad”. Pero esa autenticidad es ilusoria. No se trata de una defensa del conocimiento, sino de una defensa del control.
Volver al papel no resuelve el problema.
Solo lo disfraza.
El estudiante seguirá pensando con la IA, aunque no la use en el examen, y el docente seguirá corrigiendo un modelo educativo que ya no explica el presente.
La escuela, al intentar blindarse del cambio, se convierte en un museo del aprendizaje.
Lo que realmente está en crisis: la autoría del pensamiento
El fenómeno no es tecnológico, sino epistemológico.Lo pongo con otras palabras: Lo que está en crisis es la autoría del pensamiento.
Por primera vez en la historia, los estudiantes pueden producir textos, imágenes o ideas sin recorrer los caminos cognitivos tradicionales. Y eso descoloca a toda la estructura evaluativa: ¿cómo calificar un proceso donde el pensamiento se comparte con una máquina?
Los docentes sienten que pierden la certeza de quién aprendió qué.
Los estudiantes, que pierden el sentido de aprender si la IA lo hace mejor.
Y así, sin darnos cuenta, caemos en una especie de “sedentarismo cognitivo”, como lo llama Anabella Díaz: la comodidad de no pensar, porque la máquina piensa por nosotros.
Pero el verdadero riesgo no es que la IA piense en lugar del estudiante, sino que el sistema educativo no le enseñe a pensar con ella.
No se trata de prohibir la IA, sino de aprender a pensar con ella
La solución no está en desconectar, sino en reaprender el diseño de la evaluación.
Como sostienen Weng et al. (2024) y Swiecki et al. (2022), la IA no elimina la necesidad de evaluar: redefine qué y cómo evaluamos. No se trata de detectar trampas, sino de capturar procesos cognitivos híbridos, donde el valor está en el razonamiento, no en el resultado.
Algunas estrategias clave que ya se están explorando y desde IAforTeachers estamos trabajando en ello (estén atentos):
* Evaluación aumentada: el estudiante muestra cómo usó la IA, qué prompts utilizó, cómo interpretó y corrigió las respuestas. Se evalúa la *interacción* más que el producto final.
* Evaluación procesual: se califica el flujo de pensamiento: iteraciones, reflexiones, justificaciones, decisiones tomadas junto a la IA.
* Evaluación dialógica: el alumno defiende oralmente su proceso, explica qué aprendió de los errores del modelo, o cómo identificó sesgos.
* Evaluación de coautoría: se reconoce el uso ético de la IA como parte legítima del proceso creativo, siempre que se documente la participación del sistema.
⠀En todas estas modalidades, la IA no desaparece: se integra como espejo cognitivo, no como atajo.
El PBL como marco para la nueva evaluación
El Prompt-Based Learning (PBL) ofrece un marco ideal para esta transición.
A diferencia del aprendizaje basado en proyectos, el PBL se centra en aprender mediante la construcción de prompts reflexivos, iterativos y críticos.
El estudiante no recibe una consigna cerrada, sino que debe formular preguntas, ajustar instrucciones y comprender cómo su lenguaje influye en el razonamiento del modelo.
Y esa habilidad, podemos decir que es saber preguntar, refinar e interpretar como competencias maestras en este entorno, es la nueva alfabetización cognitiva.
Evaluar con IA no significa evaluar si el texto está bien escrito, sino si el estudiante sabe usar la IA como extensión de su pensamiento.
El verdadero aprendizaje ocurre cuando el estudiante puede explicar por qué la IA respondió así, qué cambiaría, qué sesgo detectó y qué aprendió del proceso.
El rol del docente: de vigilante a diseñador
El docente del futuro no será un vigilante del aula, sino un diseñador de contextos cognitivos.
Su tarea no será impedir el uso de IA, sino enseñar a convivir críticamente con ella.
No se trata de desconfiar, sino de acompañar el proceso reflexivo.
Mariana Maggio lo resume con precisión:
“Prohibir la IA es reforzar una ficción. El desafío no es controlarla, sino enseñarla a usar para crear sentido.”
Y eso requiere rediseñar las consignas, los criterios y los formatos de evaluación para incluir —no excluir— la mediación algorítmica.
Ni volver al lápiz, ni rendirse al algoritmo
Lo que necesitamos no es una vuelta al pasado, sino una pedagogía del entrelazamiento.
Una educación que acepte que ya pensamos con máquinas, pero que insista en mantener la conciencia humana del proceso.
El futuro de la evaluación no está en la hoja, ni en el prompt, sino en la conversación entre ambos.
Porque evaluar ya no significa comprobar si alguien memorizó, sino si alguien supo dialogar con la inteligencia artificial para aprender de ella.
La nueva pregunta no es “¿es tuyo este texto?”, sino “¿qué aprendiste de construirlo con la IA?”.
✴️ Conclusión: aprender con, no de la IA
Volver al “saquen una hoja” es un reflejo de miedo, no una estrategia pedagógica.
Lo que el aula necesita no es más control, sino más conciencia cognitiva.
No más exámenes, sino más evaluaciones aumentadas (infografía en breve).
No más sospecha, sino más coaprendizaje.
Porque lo verdaderamente difícil —y apasionante— no es usar la IA.
Es aprender con ella. Y ese será el nuevo criterio de la evaluación educativa:
no lo que la IA hace por nosotros, sino lo que nosotros aprendemos al pensar junto a ella.
Continuamos en Parte II