La evaluación formativa en la era de la IA generativa
IA generativa y evaluación: descubra cómo replantear la evaluación formativa para seguir el progreso, personalizar el feedback y evaluar mejor las competencias.
La IA generativa está transformando las prácticas de evaluación
La llegada de la inteligencia artificial generativa al ámbito de la educación y la formación está transformando progresivamente las prácticas de evaluación. Desde la democratización de herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini, surge una pregunta recurrente: ¿cómo evaluar las competencias de un alumno cuando este puede utilizar una IA para generar una respuesta?
Laevaluación formativa se presenta como una vía especialmente interesante. En lugar de limitarse a medir un resultado final, permite seguir el progreso del alumno, identificar sus dificultades y ofrecerle retroalimentación en el momento en que aún puede actuar sobre su aprendizaje.
La IA generativa cuestiona la evaluación a distancia tradicional
El auge de la IA generativa modifica la relación entre el alumno, el conocimiento y la evaluación. Ahora, un estudiante puede obtener en pocos segundos una respuesta completa a una pregunta, generar un texto, resolver un problema o formular una argumentación.
El desafío, por tanto, ya no es necesariamente saber si una persona es capaz de producir una respuesta, sino determinar si es capaz de comprender dicha respuesta, analizarla, verificarla, corregirla y utilizarla de manera pertinente.
La UNESCO ya señalaba en 2023 que el auge de la IA generativa podría llevar a las instituciones a revisar sus métodos de evaluación cuando los trabajos escritos ya no bastan, por sí solos, para certificar el dominio real de ciertas competencias.
La OCDE dedica una parte de su Digital Education Outlook 2026 a las consecuencias de la IA generativa en el desarrollo y la evaluación de competencias. El informe destaca, en particular, la necesidad de encontrar un equilibrio entre el rendimiento que permite la IA y el desarrollo de las capacidades humanas.
Esta evolución invita, pues, a desplazar el centro de gravedad de la evaluación: evaluar menos el resultado final y observar más el razonamiento, la progresión y la capacidad de aplicar los conocimientos.
Por qué la evaluación formativa cobra una nueva importancia
Laevaluación formativa no consiste simplemente en multiplicar los cuestionarios. Se basa en un principio distinto al de la evaluación sumativa.
La evaluación sumativa suele realizarse al final de una secuencia de aprendizaje para medir el nivel alcanzado. La evaluación formativa, por su parte, interviene durante el proceso de aprendizaje. Permite determinar en qué punto se encuentra el alumno, qué dificultades encuentra y qué acciones pueden ayudarle a progresar.
La OCDE define la evaluación formativa como un proceso continuo que consiste, entre otras cosas, en establecer objetivos de aprendizaje, diagnosticar los conocimientos, proporcionar retroalimentación y adaptar la enseñanza a la comprensión de los alumnos.
La evaluación se convierte entonces en una herramienta de aprendizaje, y no solo en una herramienta de control.
Del control de conocimientos al desarrollo de competencias
Esta evolución también lleva a interesarse más por las llamadas competencias de "alto nivel".
Una IA puede producir rápidamente un texto o proponer una solución. Pero el alumno siempre debe ser capaz de determinar si esa propuesta es correcta, pertinente y adecuada al contexto.
Esto implica, en particular, desarrollar el pensamiento crítico, la capacidad de análisis, la resolución de problemas, la toma de decisiones y la metacognición.
Una revista publicada en 2025 en Trends in Higher Education analiza el potencial de los grandes modelos de lenguaje (LLM) para hacer que la evaluación formativa sea más personalizada y accesible a gran escala. Los autores destacan especialmente su uso para generar retroalimentación adaptada, acompañar la autoevaluación y producir preguntas, al tiempo que subrayan la necesidad de un marco pedagógico y humano.
Esta distinción es esencial: el objetivo no es reemplazar la evaluación por la IA, sino hacer evolucionar la evaluación debido a la IA.
Una evaluación más personalizada y continua
Una de las posibles aportaciones de la inteligencia artificial es, precisamente, su capacidad para procesar rápidamente una gran cantidad de información sobre el aprendizaje.
En una evaluación tradicional, cada alumno suele responder a las mismas preguntas, en el mismo orden y con el mismo nivel de dificultad. Esta estandarización tiene ventajas, especialmente en términos de comparación, pero ofrece pocas posibilidades de adaptación en tiempo real.
Las tecnologías digitales permiten, por el contrario, plantear evaluaciones capaces de tener en cuenta las respuestas previas del alumno.
Un alumno que ya domina un concepto puede ser dirigido hacia una pregunta más compleja. Otro que encuentre dificultades puede recibir una pregunta intermedia, una explicación o una nueva situación que permita verificar si el concepto se ha comprendido realmente.
En un estudio publicado en 2026 en Scientific Reports, los investigadores desarrollaron un marco de evaluación personalizada que integra la recopilación de datos, el análisis, la generación de evaluaciones y la optimización de la retroalimentación. Su experimento reporta ganancias de aprendizaje significativas, con un efecto particularmente marcado en los alumnos que inicialmente tenían un rendimiento más bajo.
Estos resultados deben interpretarse con cautela: la IA no garantiza automáticamente una mejor evaluación. La calidad de los datos, de las preguntas, de la retroalimentación y de los escenarios pedagógicos sigue siendo determinante.
La retroalimentación se vuelve más importante que la calificación
Esta transformación también cuestiona el lugar que se le otorga a la calificación.
Un resultado del 65 % indica un nivel de éxito, pero rara vez explica por qué el alumno obtuvo ese resultado o qué debe hacer para progresar. La retroalimentación permite precisamente transformar una medición en información útil.
La OCDE subraya que la retroalimentación es realmente útil cuando proporciona información precisa sobre el desempeño en relación con un objetivo de aprendizaje y permite al alumno actuar para reducir la brecha entre su nivel actual y el nivel esperado.
La IA generativa puede contribuir a hacer que esta retroalimentación sea más inmediata y personalizada. Puede, por ejemplo, explicar un error, solicitar una justificación adicional o proponer una nueva situación que permita verificar si el alumno ha corregido su comprensión. Pero, una vez más, la intervención humana sigue siendo esencial.
El desafío no es confiar ciegamente la retroalimentación a una IA, sino integrarla en un enfoque pedagógico coherente.
¿Y si la evaluación se convirtiera en una conversación?
Es bajo esta lógica que se desarrolla una nueva forma de evaluación: la evaluación conversacional.
En lugar de presentar una serie fija de preguntas a las que el alumno responde sucesivamente, la evaluación conversacional permite establecer un diálogo con él. Una respuesta puede conducir a una pregunta complementaria, a una solicitud de justificación o a una nueva situación.
Este enfoque resulta especialmente interesante en un contexto donde la IA generativa es ampliamente accesible.
El objetivo ya no es solo verificar si el alumno conoce la «respuesta correcta», sino explorar su comprensión. ¿Por qué eligió esa respuesta? ¿Cómo reaccionaría si las variables cambiaran? ¿Es capaz de explicar su razonamiento? ¿Puede identificar un error en una propuesta?
Experquiz es la primera solución que ofrece una funcionalidad de evaluación conversacional basada en esta lógica. El alumno interactúa con un asistente que le plantea preguntas de forma dinámica. De este modo, la evaluación puede adaptarse a sus respuestas y explorar con mayor precisión sus conocimientos y su razonamiento. El sistema también puede integrar un modo de audio y generar un informe con los resultados.
Este enfoque abre una perspectiva interesante: la IA ya no sirve solo para generar contenido o corregir una respuesta. Se convierte en una interfaz que permite llevar a cabo un diálogo de evaluación.
Hacia una nueva cultura de la evaluación
Por tanto, la IA generativa no hace que la evaluación sea inútil. Simplemente hace que ciertas formas de evaluación sean menos relevantes y pone en valor otras.
En este nuevo contexto, la evaluación tiende a ser más continua, personalizada, interactiva y centrada en las competencias. La puntuación final sigue siendo importante, pero se convierte en un componente más dentro de un sistema diseñado para comprender el progreso del alumno.
La capacidad de razonar, argumentar, verificar información, tomar decisiones, explicar una elección o corregir un error se vuelve, por tanto, especialmente valiosa.
Paradójicamente, la IA generativa podría contribuir a reforzar la dimensión humana de la evaluación: menos centrada en verificar la capacidad de memorizar información y más en comprender cómo piensa, aprende y progresa el alumno.
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