{"id":20731,"date":"2026-07-14T10:46:19","date_gmt":"2026-07-14T08:46:19","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.uned.es\/cued\/?p=20731"},"modified":"2026-07-17T21:41:20","modified_gmt":"2026-07-17T19:41:20","slug":"blog-cued-ia-y-evaluacion-no-presencial-en-la-educacion-superior-donde-esta-de-verdad-el-problema","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.uned.es\/cued\/blog-cued-ia-y-evaluacion-no-presencial-en-la-educacion-superior-donde-esta-de-verdad-el-problema\/","title":{"rendered":"Blog CUED \u00abIA y evaluaci\u00f3n (no presencial) en la educaci\u00f3n superior: d\u00f3nde est\u00e1 de verdad el problema\u00bb"},"content":{"rendered":"\t\t
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Blog CUED \u00abIA y evaluaci\u00f3n (no presencial) en la educaci\u00f3n superior: d\u00f3nde est\u00e1 de verdad el problema\u00bb<\/h1>

DANIEL DOM\u00cdNGUEZ FIGAREDO<\/strong><\/p>

Palabras clave: Evaluaci\u00f3n educativa, IA responsable, educaci\u00f3n a distancia, tecnolog\u00eda educativa, educaci\u00f3n superior.<\/span><\/p>

Entre las numerosas repercusiones de la inteligencia artificial (IA) en el \u00e1mbito educativo, esta contribuci\u00f3n trata de arrojar algo de luz sobre una de las que m\u00e1s debate han generado en la universidad: la evaluaci\u00f3n de los aprendizajes en situaciones no presenciales. Estas situaciones se dan tanto en la ense\u00f1anza completamente en l\u00ednea como en las actividades que se llevan a cabo fuera del aula, por ejemplo, en los trabajos de fin de grado y de m\u00e1ster. Quedan fuera, por tanto, las pruebas de evaluaci\u00f3n en el aula, ya que, cuando el docente controla el entorno de aprendizaje, la IA no supone un problema relevante.<\/p>

A menudo se afirma que el uso de agentes inteligentes de diverso tipo pervierte el sentido de la evaluaci\u00f3n e impide a los docentes valorar lo que sus estudiantes han aprendido, a diferencia de lo que suced\u00eda antes. Sin embargo, esta cuesti\u00f3n suele abordarse como si se tratara de un \u00fanico problema homog\u00e9neo, cuando en realidad obedece a circunstancias espec\u00edficas y de naturaleza distinta. Antes de dise\u00f1ar respuestas \u2014prohibiciones, detectores o la vuelta masiva al examen presencial\u2014, conviene precisar exactamente de qu\u00e9 problema se trata.<\/p>

Delimitar el problema<\/h3>

El problema de la evaluaci\u00f3n no presencial surge por la falta de control sobre dos factores: la \u201cimpersonaci\u00f3n\u201d (que responda otra persona en lugar del estudiante) y la \u201ccopia\u201d (que se presente como propio un trabajo ajeno, incluido el generado por un sistema autom\u00e1tico). Habitualmente se plantea que, si se controlan estos factores, se podr\u00eda evaluar a distancia en cualquier fase del proceso de aprendizaje. No obstante, se pueden hacer dos matizaciones antes de asegurar que ese control es siempre necesario.<\/p>

La primera es que ambos factores est\u00e1n sobrevalorados. Los estudiantes no copian cuando de verdad quieren aprender ni cuando valoran la experiencia del propio proceso. Quien logra cursar un grado en una instituci\u00f3n muy exigente y demandada \u2014pongamos el MIT\u2014 no delega su formaci\u00f3n en un tercero; la copia es, ante todo, el s\u00edntoma de una relaci\u00f3n instrumental con los estudios, no una fatalidad tecnol\u00f3gica. Esto no elimina el problema, pero lo reubica. En aquellos casos en los que al estudiante le importa aprender, el control es mucho menos necesario de lo que el discurso dominante presupone.<\/p>

La segunda es m\u00e1s de fondo: tendemos a confundir dos funciones distintas que cumple la \u201cevaluaci\u00f3n\u201d en la universidad. En Espa\u00f1a, las universidades llevan a cabo dos procesos que conviene separar: la \u201cevaluaci\u00f3n de aprendizajes\u201d (comprobar si se ha aprendido algo, lo cual es relativamente sencillo de hacer a distancia) y la \u201cacreditaci\u00f3n de conocimientos o aptitudes\u201d (garantizar ante terceros que ese aprendizaje existe y alcanza un determinado nivel, lo cual es dif\u00edcil de asegurar sin presencialidad). Como la universidad desempe\u00f1a ambas funciones a la vez, pensamos que son inseparables. No lo son. De hecho, el t\u00edtulo por s\u00ed solo basta como acreditaci\u00f3n plena en un \u00fanico escenario: el acceso al empleo p\u00fablico. En el resto de los casos, es el mercado laboral el que opera como acreditador de \u00faltima instancia, y otros agentes \u2014colegios profesionales, certificaciones de idiomas, pruebas sectoriales\u2014 acreditan por su cuenta.<\/p>

La prueba est\u00e1 en qui\u00e9n hace qu\u00e9. Los agentes que solo eval\u00faan y no acreditan \u2014plataformas como Coursera, Udacity o Duolingo\u2014 no ven ning\u00fan inconveniente en desarrollar todo el proceso educativo, evaluaci\u00f3n incluida, en l\u00ednea. Y, en paralelo, los organismos acreditadores se abren cada vez m\u00e1s a la evaluaci\u00f3n en l\u00ednea en entornos controlados: cuestionarios de acceso al empleo, entrevistas por videollamada o simuladores para pr\u00e1cticas f\u00edsicas, como el vuelo o los procedimientos m\u00e9dicos. En resumen, el problema no es la evaluaci\u00f3n en l\u00ednea, sino la acreditaci\u00f3n sin control.<\/p>

Entonces, \u00bfd\u00f3nde interviene la IA? Interviene \u00fanicamente en las actividades que el estudiante realiza de forma as\u00edncrona y sin supervisi\u00f3n. Ese es todo el alcance del problema. En esas actividades, y solo en esas, el uso de la IA impide evaluar los logros de aprendizaje, ya que no podemos saber si los conocimientos mostrados corresponden al estudiante o si los ha producido un agente sint\u00e9tico. Si no podemos determinar la autor\u00eda del logro, tampoco podemos acreditarlo.<\/p>

As\u00ed, el problema se vuelve manejable porque la soluci\u00f3n apunta en una misma direcci\u00f3n. Para evaluar o certificar en un escenario de uso masivo de la IA hay dos caminos. El primero consiste en \u201cdise\u00f1ar actividades que den por hecho el uso de la IA\u201d, de modo que la asistencia sint\u00e9tica deje de ser una trampa y se convierta en parte del proceso. El segundo, cuando lo anterior no sea posible, es \u201cevaluar y certificar en situaciones controladas\u201d, ya sea en l\u00ednea (como hacen la mayor\u00eda de las universidades a distancia, con ex\u00e1menes con supervisi\u00f3n remota o proctoring<\/em>) o, en \u00faltima instancia, de forma presencial, si no hay capacidad tecnol\u00f3gica para generar entornos controlados.<\/p>

Una gu\u00eda para orientarse<\/h3>

Para ayudar a identificar estas situaciones, propongo un cuadrante que cruza las dos dimensiones descritas anteriormente: el grado de control sobre la situaci\u00f3n (eje horizontal) y la funci\u00f3n del proceso (eje vertical). En el caso de las situaciones de evaluaci\u00f3n, los extremos ser\u00edan, por un lado, las actividades as\u00edncronas y sin supervisi\u00f3n (no controlamos ni la impersonaci\u00f3n ni la copia) y, por otro, las situaciones controladas (supervisi\u00f3n remota mediante proctoring<\/em> o, en \u00faltima instancia, presencial). Si atendemos a la funci\u00f3n, puede tratarse de una evaluaci\u00f3n de aprendizajes (formativa, centrada en el proceso) o de una acreditaci\u00f3n o certificaci\u00f3n (sumativa, de alto riesgo y orientada a terceros).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Figura 1. IA y evaluaci\u00f3n no presencial: cuatro situaciones.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Del cruce de estas dimensiones resultan cuatro zonas:<\/p>