«Me niego a seguir corrigiendo lo que hace una máquina absurda sin ningún tipo de edición, sentido e hilo conductor por parte de las … personas que la manejan. Hasta que no se aclare la situación en materia de IA dejo de dirigir TFG». El tuit que la profesora de la Facultad de Educación de la Universidad de Murcia Cecilia Azorín escribió en la red social X hace unos días resume el cansancio de decenas de docentes universitarios que, hastiados de tener que calificar Trabajos de Fin de Grado que saben a ciencia cierta que han sido redactados por ChatGPT, han comenzado a plantear fórmulas alternativas de evaluación.
El modelo tradicional, sustentado durante décadas en la memorización y el volcado de datos, lleva ya unos cuantos cursos asomado al abismo. La irrupción de herramientas digitales que ofrecen respuestas inmediatas y cada vez más depuradas a golpe de clic está dinamitando los cimientos de un sistema que empieza a quedar obsoleto.
Los docentes lo han entendido antes incluso de que las universidades lo hayan regulado, y han replanteado la presentación de TFG para una evaluación más justa.
«El sistema llevaba años siendo objeto de crítica y replanteamiento, y con la IA generativa, es difícil detectar el fraude», explica Germán Teruel, profesor de Derecho Constitucional en la Universidad de Murcia (UMU), quien ve en el sistema implantado en la Facultad de Derecho de Sevilla un modelo a imitar. «El TFG es una asignatura práctica, los alumnos van desarrollando la actividad, van escribiendo, pero con tutorias obligatorias con los profesores y un seguimiento personalizado, de manera que el resultado final sea menos importante que el proceso», sugiere el profesor, quien advierte de que se trata de un sistema costoso que requiere horas de trabajo del docente.
Sospechar, incluso estar convencido, de que un alumno ha presentado un trabajo elaborado con IA generativa es fácil, pero no basta con tener una certeza subjetiva. «La irrupción ha sido absoluta e incontrolada. La detección es fácil: los estudiantes que en los exámenes tienen una redacción complicada y en los trabajos destacan por una ortografía y una narración fluida, utilizando correctamente guiones… Pero las herramientas para detectar IA no son oficiales: puede reconocer patrones, pero eso no es un argumento legal, ya que cada uno replica sus patrones cuando escribe», comenta Isabel Durante, profesora de Historia del Arte en la UMU.
La oralidad, la interacción y el cuerpo a cuerpo con el estudiante evaluado es la salida más recurrente para los docentes universitarios que quieren evaluar el trabajo real de los estudiantes. «Los planes piloto con los TFG que están desarrollando varias universidades consisten precisamente en seguir el proceso de elaboración con los estudiantes, una suerte de evaluación continua del trabajo», defiende María del Mar Sánchez Vera, Investigadora del Grupo de Tecnología Educativa de la Universidad de Murcia e integrante del grupo de científicos y expertos que elaboró para la Oficina de Ciencia y Tecnología del Congreso de los Diputados el informe ‘Inteligencia artificial y educación’.
La ‘oda al proceso’ que reivindica la Premio Nacional de Investigación Nuria Oliver Oda propone precisamente poner en valor la importancia del desarrollo del trabajo, más que el resultado final. «El proceso de realización de cualquier trabajo es el proceso de aprendizaje, porque es donde realmente aprendemos, donde nos equivocamos, probamos diferentes opciones…».
Las frases
«Debería ser una asignatura práctica con tutorías obligatorias para que el proceso sea más importante que el resultado»
Germán Teruel
Profesor de Derecho en la UMU
«Se acota más el tema y se completa con una presentación presencial por parte del estudiante»
Luis Javier Lozano
Catedrático de Ingeniería Química de la UPCT
«Detectar que un estudiante ha utilizado IA es fácil, pero las herramientas no son oficiales; no es un argumento legal»
Isabel Durante
Profesora de Historia del Arte
«Se incorpora más evaluación continua, defensas orales, trabajos aplicados, prácticas y seguimiento del proceso»
Ernesto de la Cruz
Catedrático de Ciencias del Deporte
«Los planes piloto consisten precisamente en seguir el proceso de elaboración con los estudiantes»
María del Mar Sánchez
Profesora e investigadora en Tecnología educativa
«Citamos a los alumnos para que expongan lo que han presentado. El seguimiento del tutor es clave»
Joaquín Lomba
Profesor de Prehistoria en la UMU
La defensa oral del trabajo, que obliga a los estudiantes a exponer su investigación frente al profesor, se está imponiendo en los campus: «La defensa oral y el seguimiento del tutor son clave. Citas a los alumnos y tienen que exponer lo que han presentado», apunta el profesor de Prehistoria de la UMU Joaquín Lomba.
«Estamos en una gran transición», centra el catedrático de Ciencias del Deporte Ernesto de la Cruz, quien coincide con sus colegas en recurrir a la oralidad para verificar los conocimientos de los estudiantes: «Es una combinación de varias estrategias que básicamente pasan por una tendencia creciente a replantear los sistemas de calificación, incorporando más evaluación continua, defensas orales, trabajos aplicados, prácticas, seguimiento del proceso de elaboración y pruebas presenciales… estamos en una gran transición». Acotar con mayor precisión el tema del trabajo es otra opción que reivindica el Catedrático de Universidad en el área de conocimiento de Ingeniería Química de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) Luis Javier Lozano: «Se piden trabajos en los que las especifidades de lo que se espera del estudiantes están más definidas. Se acota más el tema, y se completa con la presentación y defensa oral por parte del estudiante. También es interesante que el alumno explique expresamente cómo han utilizado la IA para el trabajo».
El fraude académico no lo ha inventado la IA. Desde hace años, es frecuente encontrar publicidad en las inmediaciones de los campus y en redes sociales de empresas empresas y particulares que ofrecen sus servicios para hacer trabajos de fin de grado, de máster o incluso tesis a cambio de una tarifa económica. «La diferencia es que ahora no tienes que contratar a nadie ni pagar. Antes solo podían utilizarlas quienes podían pagarlas», apunta Teruel.
En los institutos tratan de concienciar a los estudiantes del uso ético de la IA. «En el IES Alfonso X tenemos un Proyecto de Innovación Docente sobre el buen uso de la inteligencia artificial (ChatGTP y otras aplicaciones) en educación en el que participan docentes y alumnos. Todos estamos aprendiendo mucho. Y además les inculcamos lo importante que es la ética en su proceso formativo porque luego lo que aprendan lo trasladaran a su futuro académico y laboral», explica el director, Andrés Nieto.
Estrategias
La Universidad Politécnica de Cartagena ha sido avanzadilla en la regulación del uso de la IA por parte de los estudiantes, y ha redactado y aprobado un marco organizativo que trata de dar respuesta a todas las inquietudes y recelos. Entre otras cuestiones, destaca que «es recomendable combinar evaluación continua con pruebas presenciales y evaluar el proceso de trabajo además del resultado final, y complementarlo con defensas orales, entrevistas individuales o pruebas presenciales. En la era del ChatGPT, la evaluación debe adaptarse. Es necesario revisar cómo se evalúa el aprendizaje, priorizando estrategias que permitan comprobar la comprensión real, el razonamiento y la responsabilidad académica del estudiantado», reza el documento.
El nuevo equipo rectoral de la Universidad de Murcia, encabezado por Samuel Baixauli, también tiene previsto desarrollar su estrategia sobre Inteligencia artificial, que contemplará «protocolos de actuación transversales que permitan una respuesta ágil y precisa frente a las transformaciones globales, demográficas y tecnológicas como la IA».
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Enlace de origen : El abuso de la IA por alumnos obliga a cambiar métodos de evaluación en la universidad
