La evaluación educativa es decisiva. Define caminos, abre o cierra puertas y orienta políticas públicas. Pero en un mundo donde la inteligencia artificial (IA) transforma nuestras vidas, surge una pregunta clave: ¿estamos evaluando lo que realmente importa?
Hoy no basta con pruebas estandarizadas ni una simple calificación. La evaluación debe ir más allá, reconocer a las personas en su singularidad, comprender los contextos y construir sistemas que abran oportunidades. Evaluar no es solo medir; es comprender, acompañar y crecer.
En este contexto, las reflexiones de Seymour Papert en “¿Una sola IA o muchas?”, del libro El nuevo debate sobre la inteligencia artificial (1988; publicado en español en 1999), cobran gran relevancia. Papert plantea que la IA no debe verse como un modelo universal, sino como una herramienta para explorar las diferencias entre formas de conocimiento, enfoque también clave en la evaluación educativa. Aunque escrito hace 63 años, su análisis invita a repensar las prácticas educativas desde una perspectiva crítica e integradora.
De la “mejora educativa” a la “transformación educativa”
Los cambios en educación han estado ligados al concepto de “mejora educativa”, pero este enfoque suele limitarse a un paradigma cuantitativo. Aumentar los porcentajes de promoción o reducir la repitencia es valioso, pero repetir “más de lo mismo” no es transformador. La transformación educativa implica novedad en los modos de aprender y enseñar, fomentando procesos significativos que reconfiguren tanto la práctica docente como la dinámica del sistema educativo. No se trata solo de mejorar resultados dentro del sistema existente, sino de repensarlo en su totalidad.
Papert critica el “universalismo” en la IA y sugiere que es más útil estudiar lo que hace originales a las distintas formas de aprendizaje y conocimiento. Esta idea también es clave para la evaluación educativa: no debe ser una serie de métricas estandarizadas, sino un proceso que valore la singularidad humana. Prácticas híbridas, combinando enfoques efectivos con plataformas digitales, pueden ampliar herramientas y redefinir experiencias de aprendizaje.
Este cambio requiere dos vectores clave: los directivos, como agentes de transformación, y las escuelas, como comunidades de aprendizaje. Ambos pueden activar sinergias que faciliten la transición hacia un modelo cualitativamente superior, redefiniendo los propósitos de la educación y alejándola de la simple transmisión de conocimientos.
Evaluación macro y micro: un enfoque integrado
A nivel macro, las evaluaciones estandarizadas funcionan como un termómetro: miden pero no explican causas ni ofrecen soluciones. Papert propone analizar tareas específicas y sus contextos. Junto a Alan Kay, destaca la importancia de metodologías críticas para evaluar no solo lo que un sistema puede hacer, sino cómo lo hace y qué revela sobre los procesos implicados.
A nivel micro, la evaluación debe centrarse en el aprendizaje, no en el juicio. Cada estudiante tiene su propio ritmo y forma de aprender. Diseñar evaluaciones que encasillen a los alumnos ignora su singularidad. En cambio, deben ser instrumentos que impulsen desarrollos humanos integrales, fomentando creatividad, pensamiento crítico y conexión con el entorno.
La evaluación docente en Uruguay: un cambio necesario
El sistema de evaluación docente en Uruguay ejemplifica la necesidad de reformulación. Actualmente, los concursos para efectividad de maestros y profesores imponen pruebas escritas de tres horas, a mano, sin acceso a fuentes. Diseñada hace más de 20 años, esta reglamentación privilegia la memorización sobre la capacidad de análisis y reflexión.
Los concursantes no pueden realizar diagramas, mapas conceptuales ni numerar hojas, ya que se consideran “marcas identificatorias”. Tampoco pueden usar computadoras. Este modelo no solo es anacrónico, sino que ignora las habilidades necesarias para la docencia actual: pensamiento crítico, creatividad y manejo de tecnologías. Es urgente alinear estos procesos con las demandas de la educación del siglo XXI.
IA generativa: una aliada para personalizar la evaluación
La IA generativa (IAgen) está transformando la educación. Puede mejorar la evaluación tanto a gran escala como a nivel individual. No se trata solo de pedirle a un GPT que redacte una rúbrica o un examen, sino de repensar la interacción entre docentes, estudiantes y tecnologías.
A nivel macro, la IAgen puede analizar datos para identificar brechas y diseñar intervenciones educativas más efectivas. Puede detectar zonas con menor acceso a recursos o evaluar estrategias exitosas en ciertos contextos.
En educación primaria, permite experiencias personalizadas. Plataformas interactivas pueden ajustar ejercicios según la comprensión del estudiante, ofreciendo retroalimentación inmediata. Esto también ayuda a los docentes a analizar el progreso del grupo y diseñar estrategias específicas para quienes necesitan apoyo adicional.
En secundaria y UTU, la IAgen puede fomentar el pensamiento crítico. Un estudiante que prepara un ensayo sobre cambio climático podría usarla para analizar datos y generar comparaciones entre regiones. También puede ayudar en la creación de simulaciones en historia o ciencias naturales, permitiendo evaluar hipótesis con evidencias.
En la universidad, la IAgen facilita proyectos interdisciplinarios. Un estudiante de ingeniería podría diseñar modelos predictivos sobre el impacto de un puente, mientras que otro de sociología analizaría sus implicancias sociales. Los docentes pueden evaluar tanto el producto final como el proceso de aprendizaje.
Papert ya anticipaba que las herramientas tecnológicas ayudarían a explorar nuevas formas de aprendizaje en lugar de imponer límites. Su construccionismo sigue vigente al integrar la IAgen para personalizar la educación y fomentar aprendizajes significativos.
Evaluar para emancipar, no para limitar
La evaluación debe ser una herramienta de transformación, no un obstáculo. Su propósito es comprender procesos y valorar el desarrollo integral de las personas: no solo lo que saben, sino lo que comprenden, sienten y pueden crear. Evaluar implica reconocer la singularidad de cada individuo y su contexto.
En esta era de IA, tenemos la oportunidad de transformar la evaluación en un proceso emancipador, donde lo humano y lo tecnológico trabajen juntos para construir un sistema educativo más justo e inclusivo. Como Papert señala, “la inteligencia artificial se convertirá en la metodología para pensar sobre formas de conocer”. La tecnología no debe ser un fin, sino un medio para comprender y transformar. Es tiempo de abandonar paradigmas obsoletos y diseñar evaluaciones que reflejen lo que sabemos y lo que somos. Si diseñamos sistemas que valoren la diversidad y usen la tecnología como puente, podremos construir sociedades más equitativas, creativas e inclusivas.
*Doctora en Educación, posdoctorada en Educación híbrida y liderazgo transformacional, magíster en Currículum y Evaluación, máster en Estrategia Nacional, licenciada en Ciencias de la Educación/Udelar. Asesora y consultora nacional e internacional.
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