Parte II — Evaluar con IA: ejemplos de evaluación aumentada y rúbricas PBL

A continuación, ejemplos y estrategias que ya están transformando la evaluación en secundaria y universidad.

Parte II — Evaluar con IA: ejemplos de evaluación aumentada y rúbricas PBL
Serie: Del “saquen una hoja” al “muéstrame tu prompt” (Parte II)

La evaluación aumentada integra la IA de forma crítica y transparente. Evalúa cómo se piensa con IA, no solo lo que se produce: procesos, iteraciones, decisiones y reflexión.
Infografía: Evaluación aumentada con IA
Infografía · Evaluación aumentada con IA — IAforTeachers.com

En la primera parte vimos por qué la vuelta al examen escrito expresa miedo ante la autoría. La salida no es el control, sino el rediseño evaluativo. Si la IA está aquí, debemos aumentar la evaluación.

A continuación, ejemplos y estrategias que ya están transformando la evaluación en secundaria y universidad. Principio clave: evaluar cómo se piensa con IA, no solo lo que se entrega.

1. Evaluación aumentada: del producto al proceso

La AI-Augmented Assessment hace visible el aprendizaje mediado por IA: prompts, refinamientos, decisiones y aprendizaje entre versiones.

Ejemplo 1 · Ensayo con trazabilidad de prompts
Asignatura: Educación y tecnología · Consigna: “Riesgos y oportunidades de la IA en evaluación educativa”.
El estudiante muestra y explica sus prompts, compara respuestas y reflexiona sobre el proceso.
Criterio Descripción Peso
Transparencia del proceso Muestra y explica los prompts utilizados 25 %
Reflexión crítica Identifica límites, sesgos o mejoras en la IA 30 %
Reelaboración humana Integra aportes personales y correcciones propias 25 %
Claridad conceptual Argumentación coherente con referencias 20 %
👉 Lo importante no es el texto final, sino la conciencia metacognitiva del proceso.

2. Evaluación procesual: el pensamiento en iteraciones

La IA permite documentar cómo evoluciona una idea. Se evalúan versiones, mejoras y decisiones intermedias.

Ejemplo 2 · Proyecto iterativo con IA
Asignatura: Comunicación académica.
Fases: Exploración de hipótesis · Revisión crítica con fuentes · Síntesis final.
Indicador clave: dominio al refinar, validar y sintetizar información generada por IA.

3. Evaluación dialógica: conversar para pensar mejor

Ejemplo 3 · Debate socrático con IA
Asignatura: Ética profesional.
Entrega: diálogo comentado, análisis crítico y conclusión fundamentada.

4. Evaluación de coautoría y transparencia

Ejemplo 4 · Informe con declaración de uso de IA
Fomenta autoría responsable, honestidad intelectual y criterio académico.

Cierre

No se trata de calificar resultados, sino de evaluar la capacidad de pensar en simbiosis con la máquina.
El nuevo “saquen una hoja” exige transparencia cognitiva.