¿Deben los docentes evaluar con IA a su alumnado?

Hay algo que se repite con una precisión casi milimétrica cada vez que aparece una tecnología nueva en educación, y no es tanto la tecnología en sí, sino el relato que construimos alrededor de ella. Ese relato que siempre empieza hablando de oportunidades, sigue con promesas de mejora y acaba, casi inevitablemente, derivando en la búsqueda de un atajo que nos permita simplificar (no solo) a los profesionales de la educación aquello que, en realidad, nunca fue sencillo.

Ahora estamos en ese punto con la inteligencia artificial, y una de las preguntas que empieza a circular, cada vez con menos pudor y más normalidad, es si los docentes deberían evaluar utilizando IA, como si estuviéramos hablando de cambiar de herramienta en lugar de tocar uno de los núcleos más delicados de la práctica educativa. Y no es solo que esté empezando a circular la pregunta. Es que ya hay docentes colgando en las redes cómo automatizan esa evaluación usando herramientas de IA.

Evaluar no es una tarea menor, ni una parte mecánica del trabajo, ni algo que se pueda reducir a aplicar criterios de forma automática sin que pase nada por el camino. Evaluar implica interpretar, implica decidir, implica asumir que cualquier valoración que hacemos sobre el aprendizaje de alguien tiene consecuencias, y eso, aunque a veces se nos olvide, no es delegable sin coste.

Sin embargo, la tentación está ahí, creciendo al mismo ritmo que crecen las herramientas que prometen hacerlo todo más rápido, más homogéneo, más eficiente. Palabras que suenan bien pero que rara vez se detienen a explicar qué sacrificamos para conseguirlas. Y todo es a cambio de algo.

Porque sí, claro que la IA puede ayudar, y negarlo sería absurdo, del mismo modo que sería absurdo negar la utilidad de cualquier otra herramienta que nos permita ahorrar tiempo en tareas repetitivas, detectar patrones en grandes volúmenes de información o incluso generar propuestas iniciales de retroalimentación que luego podamos revisar y adaptar. En ese plano, el de la ayuda, el de lo instrumental, hay recorrido y sentido.

El problema aparece cuando, de forma casi imperceptible, se pasa de usar la IA a apoyarnos en ella para no tener que decidir, que es algo muy distinto, porque en ese desplazamiento lo que hacemos no es solo cambiar de herramienta, sino modificar la naturaleza misma de la evaluación. Convertimos de facto esa evaluación en algo más cercano a la clasificación automática que a la interpretación pedagógica.

Evaluar, cuando se hace con cierta honestidad, no consiste en contar aciertos ni en verificar si se cumplen una serie de indicadores previamente definidos, sino en intentar comprender qué hay detrás de lo que el alumnado hace, qué procesos están en marcha, qué dificultades aparecen, qué avances se producen aunque no siempre sean visibles en un resultado final que encaje bien en una rúbrica.

Y ahí es donde la IA, al menos tal y como la conocemos hoy, se queda corta. No por falta de potencia ni por limitaciones técnicas evidentes, sino porque su lógica de funcionamiento está orientada a lo que puede ser procesado, estructurado y comparado, dejando inevitablemente fuera todo aquello que no se ajusta bien a ese esquema.

Eso nos lleva a otro problema que suele pasar más desapercibido, pero que tiene un impacto enorme. Cuando cambiamos la forma de evaluar, acabamos cambiando también la forma de enseñar, porque el sistema tiende, de manera casi automática, a adaptarse a aquello que resulta más fácil de medir, y si la medición la condiciona una IA, el riesgo de simplificar lo que ocurre en el aula es más que evidente.

No sería la primera vez que pasa, ni probablemente la última, porque ya hemos visto cómo determinadas formas de evaluación acaban moldeando el currículo, las actividades y hasta la manera en que el alumnado se aproxima al aprendizaje, priorizando aquello que entra en el sistema y relegando lo que queda fuera, aunque sea igual o más importante. Algo que se nota especialmente en las leyes educativas que van más de «comprensivas» y «modernas» y lo que sabemos que acaban haciendo es complicando, hasta el infinito y más allá, el evaluar.

A todo esto se suma la cuestión de la supuesta objetividad, ese argumento que aparece una y otra vez como si fuera definitivo, como si eliminar la intervención directa del docente garantizara automáticamente una evaluación más justa. No es una evaluación más justa porque lo que hacemos es sustituir un criterio profesional, imperfecto pero explícito y revisable, por un sistema cuyo funcionamiento no siempre es transparente y cuyos sesgos, cuando existen, son más difíciles de detectar y corregir.

Por eso, quizá, la discusión no debería centrarse tanto en si se puede evaluar con IA, porque técnicamente es evidente que se puede (ya lo estamos viendo), sino en si queremos hacerlo y, sobre todo, en qué condiciones estaríamos dispuestos a aceptar esa mediación, sabiendo que cada decisión en ese sentido implica renunciar a algo.

No se trata de rechazar la tecnología ni de aferrarse a una visión romántica de la docencia, sino de entender que hay determinadas tareas que definen el sentido de la profesión, y que externalizarlas, sin una reflexión profunda, puede tener más consecuencias de las que parece a simple vista. Porque evaluar no es solo medir lo que el alumnado sabe o sabe hacer, sino decidir cómo interpretamos ese conocimiento, qué valor le damos y qué hacemos a partir de ahí, y en ese proceso hay una dimensión humana que, al menos por ahora, no tiene sustituto claro.

Quizá la pregunta incómoda no sea si la IA puede evaluar, sino si nosotros estamos demasiado dispuestos a dejar que lo haga.

Estoy convencido, a diferencia de otras tecnologías, que la IA va a ser un revulsivo de la educación y que, bien usada, va a conseguir mejorar el aprendizaje del alumnado. Otro tema es que, como siempre sucede, va a haber algunas decisiones educativas, especialmente por parte de los que quieren una solución rápida, que va a generar determinadas disfunciones.

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