Tres profesores frente al mismo examen

¿Qué hace un profesor universitario cuando sospecha que la máquina puede resolver su examen? Ya hay datos para responder esa pregunta. El informe Time for Class 2026, que la firma Tyton Partners produce cada año con el apoyo de la Fundación Gates y de D2L, encuestó entre abril y mayo a más de tres mil estudiantes, profesores y administradores en más de 750 universidades de Estados Unidos. Lo que encontró me parece el retrato más claro que he visto de este momento: ante la misma tecnología, el profesorado se partió en tres.

El informe le pone nombre a los tres grupos. Los primeros son los integradores, un 24 por ciento, que rediseñaron su evaluación alrededor de la IA: exámenes orales, trabajos que se entregan con borradores y retroalimentación en el camino, ejercicios donde el estudiante critica lo que la máquina produjo. Los segundos son los defensores, un 23 por ciento, que se atrincheraron: examen vigilado, papel y lápiz, la libreta azul de toda la vida. Y el tercer grupo es el más grande, un 54 por ciento que no ha modificado su práctica de manera significativa. La mayoría del profesorado universitario, tres años y medio después de ChatGPT, sigue evaluando igual que antes.

Los datos favorecen a los que rediseñaron. Los integradores reportan una ventaja estadísticamente significativa de más de diez puntos porcentuales sobre los defensores en los problemas de asistencia: donde la evaluación integra la IA, los estudiantes se aparecen más. Y la política restrictiva tampoco convence a quien la aplica. En las instituciones que prohíben la IA por completo, apenas un 13 por ciento del profesorado cree que su política funciona; donde la IA se integra a las asignaciones, esa confianza sube a 30 por ciento. Atrincherarse produce la sensación de control, pero los números dicen que ni siquiera los atrincherados se la creen.

Hay otro dato que explica la trinchera. La preocupación por el fraude académico como reto principal del profesorado casi se duplicó en dos años: de 36 a 55 por ciento. La entiendo y la he escuchado en cada taller que ofrezco. Pero el propio informe sugiere que perseguir la trampa atiende el síntoma y deja intacta la causa: si el producto final ya lo genera cualquiera en segundos, el punto débil quedó en la evaluación que solo mira ese producto. Copiar es tan viejo como la escuela; lo que cambió es que el trabajo terminado dejó de ser evidencia de aprendizaje. La evidencia hay que buscarla en el proceso: en los borradores, en las decisiones, en lo que el estudiante puede defender.

Y aquí está lo que más me gusta del hallazgo. Mira la caja de herramientas de los integradores: examen oral, borradores con retroalimentación, crítica de una respuesta ajena. Ninguna de esas herramientas es nueva. La defensa oral es Sócrates puro, mayéutica de hace veinticinco siglos: preguntar hasta que el conocimiento —o su ausencia— quede a la vista. He observado ese efecto en mis propios cursos: una conversación de cinco minutos revela lo que ningún detector de IA puede probar. La respuesta más eficaz a la tecnología más nueva resultó ser la práctica más antigua del oficio.

Queda el 54 por ciento, y con ellos quiero terminar, porque ahí está el verdadero trabajo. Sería fácil acusarlos de comodidad, y sería injusto. Rediseñar la evaluación de un curso es trabajo serio, y casi nadie les ha dado tiempo, formación ni acompañamiento para hacerlo. Las instituciones con política formal de IA pasaron de 3 por ciento en 2023 a 32 por ciento en 2026, y aun así la mitad del profesorado no cree que la política de su institución sirva. Un documento no rediseña un examen. Lo rediseña un profesor con apoyo, con ejemplos y con permiso para equivocarse mientras aprende. Si diriges una institución, ese es tu pendiente: la mayoría de tu gente cambiaría si alguien le enseñara cómo.

Al final, la evaluación es el mensaje. Dime cómo evalúas y te diré qué van a aprender tus estudiantes, porque ellos estudian para lo que tú mides. Si mides el producto, delegarán el producto. Si mides el pensamiento —el borrador, la decisión, la defensa en voz alta— tendrán que pensar. Los datos ya mostraron cuál de los dos caminos funciona. Falta que la mayoría reciba lo necesario para caminarlo.

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Soy el Dr. José R. Ferrer López, catedrático con más de 30 años de experiencia en la educación y más de 15 como administrador. Educo a educadores y capacito a quienes capacitan a los profesionales del país. Soy autor bestseller en Amazon, y mis cursos —enseñanza, liderazgo, innovación, cursos en línea y uso efectivo de las tecnologías, incluida la inteligencia artificial, en los procesos educativos y administrativos— figuran entre los más exitosos y respetados en su campo. El rediseño que describe este artículo es justo lo que trabajo en mi libro Evaluación del aprendizaje en la era de la Inteligencia Artificial, disponible con el resto de mis títulos en drjoseferrer.com/libros. Evaluar bien siempre fue difícil; hoy es, además, la decisión que define qué tanto piensan tus estudiantes.