¿Quién está pensando? Agencia digital docente y evaluación del aprendizaje en tiempos de inteligencia artificial generativa

Por: Dra. Ana María Mendoza Batista

Universidad Autónoma Metropolitana.Iztapalapa

Ciudad de México

Publicado: 18/08/2026

La evaluación universitaria necesita desplazarse del producto final hacia las decisiones, revisiones y reflexiones que permiten reconocer la comprensión y la responsabilidad cognitiva del estudiante.

Una estudiante entrega un texto bien estructurado, sin errores evidentes y con un vocabulario que parece superar su desempeño habitual. Sin embargo, cuando se le pide explicar una de las ideas centrales, justificar una afirmación o reformular el argumento con sus propias palabras, tiene dificultades para hacerlo. Ante esta situación, surge una pregunta inevitable: ¿un producto académicamente correcto demuestra que hubo aprendizaje?

La pregunta no es nueva, pero ha adquirido una relevancia particular con la expansión de la inteligencia artificial generativa. En pocos segundos, estas herramientas pueden producir ensayos, resolver ejercicios, sintetizar lecturas, traducir textos y ofrecer retroalimentación. Como resultado, la calidad formal de un producto ya no constituye, por sí sola, una evidencia suficiente de comprensión. El verdadero desafío consiste en reconocer qué pensó el estudiante, qué decisiones tomó, qué dificultades enfrentó y qué aprendió durante el proceso.

Más allá de detectar el uso de la IA

Una de las primeras respuestas institucionales ante la llegada de la inteligencia artificial generativa ha sido determinar si los trabajos se elaboraron con estas herramientas. No obstante, centrar la evaluación en la detección puede conducir a una dinámica de vigilancia que no necesariamente mejora el aprendizaje. Además, esta perspectiva reduce un fenómeno educativo complejo a una oposición aparentemente sencilla: trabajo humano frente a trabajo generado por IA.

La cuestión pedagógica más importante no debería ser únicamente si el estudiante utilizó inteligencia artificial, sino cómo la utilizó, con qué propósito y qué nivel de responsabilidad conservó sobre su proceso intelectual. Un estudiante puede recurrir a la IA para evitar pensar, pero también puede emplearla para contrastar explicaciones, formular preguntas, recibir retroalimentación, identificar errores y revisar críticamente sus propias ideas.

Por consiguiente, no todo uso de la IA implica una renuncia al aprendizaje. Su valor depende del diseño de la actividad, de la mediación docente y de la participación cognitiva que se demande al estudiante. La UNESCO sostiene que la incorporación educativa de estas tecnologías debe preservar la capacidad humana de decisión y promover una interacción ética, crítica y significativa con sus resultados (Miao & Holmes, 2023).

Imagen generada por IA. https://gemini.google.com

La agencia digital docente como capacidad de decisión

En este escenario, cobra especial importancia la agencia digital docente. Esta no se limita al conocimiento técnico de plataformas y aplicaciones, sino que también comprende la capacidad del profesorado para tomar decisiones pedagógicas, críticas, éticas y contextualizadas sobre la tecnología.

Desde esta perspectiva, la pregunta es: ¿qué herramienta de IA puedo utilizar? resulta insuficiente. Antes de seleccionar una aplicación, el docente necesita preguntarse qué aprendizaje desea promover, qué proceso cognitivo espera observar, qué función desempeñará la IA y qué evidencias permitirán reconocer la comprensión alcanzada.

Ejercer la agencia digital implica decidir cuándo la IA puede actuar como apoyo, cuándo debe limitarse su intervención y cuándo el estudiante necesita trabajar sin ella. También implica establecer pautas de transparencia, proteger la privacidad, reconocer la autoría y asegurar que la decisión final permanezca bajo responsabilidad humana. De acuerdo con la UNESCO (2025), la promoción y protección de la agencia docente son necesarias para evitar que las decisiones pedagógicas queden subordinadas a las posibilidades o restricciones de las tecnologías digitales.

Hacer visible el proceso de aprendizaje

Si la inteligencia artificial puede intervenir en la elaboración de un producto, la evaluación necesita recuperar evidencias del proceso. Para ello, pueden integrarse cinco estrategias sencillas en las actividades universitarias.

Respuesta inicial sin IA. Antes de consultar una herramienta, el estudiante puede formular una explicación, elaborar un esquema, grabar una respuesta oral o redactar un primer borrador. Esta evidencia permite reconocer sus conocimientos previos y compararlos con el producto posterior.

Diálogo crítico con la IA. En lugar de pedir una respuesta para copiarla, se puede solicitar al estudiante que revise la información generada, identifique errores, detecte afirmaciones no sustentadas y contraste los resultados con fuentes académicas. De este modo, la herramienta deja de ocupar el lugar de una autoridad incuestionable y se convierte en un objeto de análisis.

Bitácora de decisiones. El estudiante registra qué recomendaciones de la IA aceptó, cuáles modificó, cuáles rechazó y por qué. Esta práctica permite observar el juicio evaluativo, la toma de decisiones y la responsabilidad sobre el producto final.

Defensa oral breve. Dos o tres preguntas pueden ser suficientes para que el estudiante explique sus argumentos, aplique un concepto a otra situación o justifique el procedimiento seguido. No se trata de someterlo a un interrogatorio, sino de abrir un espacio para que demuestre apropiación y comprensión.

Reflexión metacognitiva. Preguntas como «¿qué sabía antes de realizar la actividad?», «¿Qué cambió en mi comprensión?», «¿En qué se equivocó la IA?», «¿Qué aporté yo al producto?» y «¿Qué podría hacer ahora sin ayuda?» permiten que el estudiante observe su propio aprendizaje.

La metacognición es particularmente relevante porque ayuda al alumnado a supervisar su comprensión, reconocer sus limitaciones y valorar su grado de dependencia de la herramienta. La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE, 2023) señala que, ante la disponibilidad de la IA generativa, los estudiantes necesitan desarrollar una mayor conciencia sobre sus procesos de pensamiento y sobre aquello que comprenden. Asimismo, Xia et al. (2024) identifican la autorregulación, la retroalimentación y la evaluación auténtica como componentes fundamentales para replantear la evaluación universitaria.

Imagen generada por IA. https://gemini.google.com

De la vigilancia al acompañamiento

Evaluar el aprendizaje en tiempos de la IA exige mirar más allá del producto terminado. La tarea docente no consiste en competir con la IA ni en perseguir exclusivamente su uso, sino en diseñar experiencias que hagan visibles las preguntas, decisiones, dudas, correcciones y razonamientos del estudiante.

Cuando se integra con una intencionalidad pedagógica clara, la IA puede convertirse en un espejo para examinar el pensamiento y estimular la metacognición. Sin esa mediación, también puede ocultar la falta de comprensión detrás de un producto aparentemente impecable.

El desafío educativo no radica en impedir que la tecnología responda, sino en lograr que el estudiante continúe preguntando, contrastando, argumentando y tomando decisiones. En última instancia, la evidencia más valiosa del aprendizaje no es solo lo que el estudiante entrega, sino también aquello que puede explicar, transferir, cuestionar y reconstruir de manera autónoma.