¿Puede la inteligencia artificial evaluar como un profesor universitario?

¿Puede una máquina evaluar con la misma sensibilidad, criterio y profundidad que un profesor universitario? La pregunta, que podría parecer de ciencia ficción, fue el punto de partida de una investigación realizada en la Universidad El Bosque y publicada recientemente en Comunicar, la revista más influyente del mundo en comunicación y EduTech. Bajo el título Capacidades de la IA en la Evaluación Formativa de TFG: Expertos Humanos vs GPT, el artículo pone a la institución en el centro de un debate global sobre el futuro de la educación superior.

Los autores, Cristian Velandia-Mesa, director de Investigaciones, junto con las profesoras titulares Ruth Stella Chacón Pinilla y Erika Fernanda Cortés Ibarra, y el profesor investigador Carlos Eduardo Rodríguez Muñóz, todos pertenecientes a El Bosque, se propusieron explorar hasta dónde puede llegar la inteligencia artificial en un terreno tan sensible como la evaluación académica. Para ello compararon las valoraciones realizadas por un grupo de docentes expertos con las que generó un modelo de lenguaje GPT al revisar dieciséis trabajos de fin de grado en distintas fases de su desarrollo.

El resultado no fue un simple cara a cara, sino un diálogo revelador. En un comienzo, las evaluaciones hechas por la máquina resultaron más rígidas y menos comprensivas. Sin embargo, a medida que avanzó el proceso, las diferencias con los juicios humanos se redujeron hasta el punto de mostrar coincidencias sorprendentes en la forma de calificar y clasificar los trabajos. La IA logró replicar patrones evaluativos con una consistencia notable, aunque sin alcanzar la flexibilidad y la sensibilidad propias de un docente experimentado.

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La investigación no se limitó a medir calificaciones. También examinó la calidad de la retroalimentación, es decir, los comentarios que orientan a los estudiantes para mejorar su trabajo. Aquí el contraste fue aún más interesante: mientras los docentes ofrecían observaciones personalizadas, con matices pedagógicos y llamados a la reflexión crítica, GPT comenzó con sugerencias técnicas y algo impersonales. Pero con el paso del tiempo, sus respuestas se volvieron más ricas, claras y argumentadas, con un tono cada vez más cercano al formativo.

Esto plantea un dilema fascinante. Si bien la máquina aún no alcanza la capacidad de interpretar contextos, detectar ambigüedades o inspirar a un estudiante a pensar más allá de lo evidente, su eficiencia es indiscutible. GPT entrega retroalimentación inmediata, consistente y uniforme, una ventaja invaluable en un mundo universitario donde los tiempos son ajustados y las aulas cada vez más numerosas. En lugar de hablar de sustitución, los autores del estudio sugieren pensar en un modelo complementario: un escenario en el que la IA apoye al docente aliviando la carga de revisiones y garantizando coherencia, mientras el profesor conserva el papel insustituible de guía, crítico y formador.

El riesgo, por supuesto, está en creer que la tecnología puede hacerlo todo. Los investigadores advierten que un uso exclusivo de la IA podría empobrecer la experiencia educativa, restándole a los estudiantes la posibilidad de dialogar con un profesor que sabe leer entre líneas, interpretar silencios y motivar la reflexión. La máquina, por ahora, no puede ofrecer el tipo de acompañamiento humano que despierta creatividad, autonomía y pensamiento crítico.

Que este artículo haya sido aceptado en Comunicar no es un detalle menor. Esta revista es considerada la de mayor prestigio internacional en temas de innovación educativa y tecnología, y publicar allí significa que las reflexiones que nacen en nuestra Universidad dialogan hoy con referentes globales y con autoridades en el campo de la inteligencia artificial aplicada a la educación. Para una universidad colombiana, esto representa un logro institucional que la proyecta en la escena académica internacional.

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Más allá de los hallazgos, la investigación abre preguntas de fondo. ¿Cómo garantizar que los sistemas de inteligencia artificial no se limiten a reproducir patrones, sino que realmente contribuyan al aprendizaje? ¿De qué manera calibrar sus respuestas para que promuevan la reflexión y no solo la corrección técnica? Y, sobre todo, ¿cómo construir un futuro en el que la eficiencia de las máquinas y la sensibilidad de los docentes se potencien mutuamente?

Los investigadores de El Bosque sostienen que la clave está en avanzar hacia ecosistemas híbridos, donde humanos e inteligencia artificial trabajen juntos. No se trata de reemplazar, sino de sumar. Si la IA asegura rapidez y coherencia, el profesor ofrece el contexto, la experiencia y el acompañamiento que forman personas críticas y autónomas. De esta manera, la universidad podría responder a los retos de la masificación educativa sin sacrificar la calidad del proceso formativo.

👇 Te invitamos a ver este episodio de El Bosque Habla sobre los retos de la inteligencia artificial en la educación.