Evaluar en la era de la Inteligencia Artificial: Teoria, critica y mediación docente en la educación superior

Abstract

La evaluación ha acompañado a la educación desde que esta comenzó a estructurarse como práctica intencional. Primero fue una forma de certificar que el aprendizaje había ocurrido; después, se convirtió también en un medio para sostener ciertos estándares de calidad. Pero las últimas décadas han cambiado las reglas del juego. La combinación de transformaciones sociales, culturales y tecnológicas ha empujado a replantear no solo los métodos, sino el sentido mismo de evaluar. Y ahora, en medio de ese panorama, la inteligencia artificial (IA) aparece como un nuevo protagonista. Capaz de procesar cantidades masivas de datos, devolver retroalimentación inmediata y diseñar rutas de aprendizaje personalizadas, aunque también puede derivar en prácticas frías, sesgos invisibles y un desplazamiento sutil de la autonomía docente. En ese escenario, Evaluar en la era de la inteligencia artificial se ofrece como algo más que un manual o un compendio técnico, es una revisión teórica y una invitación a la crítica. El texto recorre modelos y enfoques evaluativos, pero no se queda ahí: explora cómo repensarlos cuando el entorno está mediado por IA. El lector encontrará capítulos que desgranan los paradigmas educativos que sostienen la evaluación formativa y auténtica, análisis sobre la certeza y veracidad de los instrumentos, y estrategias para que la tecnología se integre sin renunciar a lo que hace de la educación un acto profundamente humano: su ética, su sentido, su capacidad de vincular personas. La propuesta diferencial de la obra es el Modelo TRIADA-EIA, que no es una propuesta cerrada, sino un marco flexible que combina tres componentes: teoría pedagógica, evaluación con sentido formativo y uso crítico de la IA. Su propósito es ofrecer a los docentes y profesionales de la academia una guía hacia prácticas más inclusivas, pertinentes y éticas. Mediante ejemplos concretos, orientaciones aplicables y reflexiones críticas, se traza una ruta que permite aprovechar el potencial de la tecnología sin renunciar al juicio pedagógico ni a la vocación humanizadora que define a la enseñanza. Estamos, en una decisión histórica: de un lado, la tentación de medirlo todo con la precisión de los algoritmos; del otro, la necesidad de preservar la mirada amplia, compleja y contextual que demanda la formación universitaria. Este libro se brinda en medio de ese dilema para proponer un enfoque integrador, en donde la IA sea aliada y no un reemplazo; herramienta, no fin. Una lectura que se convierte en guía y también un llamado a repensar la evaluación con la visión puesto en el futuro, pensando en lo que hace que educar siga siendo un acto esencialmente humano.