Taller de Estrategias para evidenciar aprendizajes en contextos de IA – UDLA Sede Concepción – 24 septiembre 2026
El 24 de septiembre de 2026, dictamos a docentes de la Universidad de Las Américas el taller “Estrategias para evidenciar aprendizajes en contextos de IA”, un espacio práctico orientado a analizar los desafíos que plantea la inteligencia artificial generativa para la evaluación universitaria. La propuesta promueve el tránsito desde una evaluación centrada exclusivamente en el producto final hacia el diseño de evidencias que permitan observar la comprensión, la toma de decisiones, la aplicación, la creación y la argumentación del estudiantado. La actividad fue desarrollada desde el Instituto de Educación y Lenguaje y el Observatorio sobre el Uso de la Inteligencia Artificial en Educación.
Los contenidos consideran los cambios que introduce la IA generativa en los procesos de evaluación y la necesidad de superar tanto su prohibición indiscriminada como su incorporación sin criterios claros. Se presentan tres regímenes de intervención: evaluaciones sin IA, con IA regulada y con IA integrada, cuya selección depende del resultado de aprendizaje, la evidencia requerida y las características del desempeño profesional que se busca desarrollar. El taller incorpora estrategias orientadas a fortalecer la verificabilidad del aprendizaje, entre ellas defensas orales, clínicas de errores, simulaciones profesionales, proyectos auténticos, portafolios reflexivos, análisis crítico de respuestas generadas por IA, retos de verificación de fuentes y actividades de refinamiento de instrucciones. Estas alternativas permiten complementar el producto final con borradores, bitácoras, registros de interacción, comparaciones de versiones y justificaciones de las decisiones adoptadas. A través de demostraciones, casos y ejercicios aplicados, las y los participantes analizan cómo diseñar evaluaciones que integren la inteligencia artificial sin delegar el aprendizaje. El trabajo pone atención en la formulación de resultados observables, la definición de las fases en que se permite o restringe el uso de estas herramientas, la trazabilidad del proceso y la construcción de criterios que permitan valorar tanto el conocimiento disciplinar como el juicio y la responsabilidad del estudiantado. La revisión crítica ocupa un lugar central.
El taller releva la importancia de verificar la información, contrastar fuentes, reconocer errores, sesgos y omisiones, resguardar los datos personales y respetar la autoría y la propiedad intelectual. Asimismo, destaca la necesidad de declarar el uso de la IA, conservar evidencias del proceso y asegurar condiciones de acceso equitativas, evitando que la evaluación dependa exclusivamente de un producto genérico o de herramientas de detección poco confiables. De esta forma, la propuesta sitúa la evaluación como una arquitectura de evidencias en la que cada actividad responde a una finalidad formativa clara. La inteligencia artificial se comprende como un apoyo para generar alternativas, enriquecer casos, ofrecer retroalimentación y favorecer procesos de co-creación, sin sustituir el pensamiento disciplinar, la creatividad ni la responsabilidad académica. El taller fortalece competencias docentes para diseñar evaluaciones pertinentes, transparentes, verificables, críticas y éticamente responsables, manteniendo al profesorado como responsable de definir las reglas, orientar el proceso y valorar el aprendizaje.
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Nota: Imágenes creadas con inteligencia artificial.
