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Evaluación justa y transparente

La evaluación con la utilización de la IA no debe perder su enfoque ético. La optimización en el factor tiempo es evidente; sin embargo, se recomienda la revisión exhaustiva de los contenidos de evaluación en la práctica docente. No se debe perder de vista la objetividad en el proceso, el propósito de educación integral del ser humano y la aplicación justa a la hora de medir con indicadores de desempeño el aprendizaje de los estudiantes. No se va a resolver todo con la IA; la visión analítica de la naturaleza de los contenidos debe llevar al docente a una revisión del objetivo del desarrollo de las competencias.

"El concepto de fraude académico tradicionalmente abarca toda acción mediante la cual un estudiante busca obtener una calificación u otro beneficio académico de forma deshonesta o no autorizada. Según el Reglamento de Régimen Disciplinario del Estudiantado (sic) (RRDE) de la UAH se define fraude académico como “cualquier comportamiento premeditado tendente a falsear los resultados de un examen o trabajo”. Esa definición abarca plagio, suplantación, uso de dispositivos ilícitos, compra de trabajos, empleo indebido de IA, etc. Por tanto, ello incluye plagio (presentar ideas o trabajos ajenos como propios), copia en exámenes, falsificación de datos, colusión entre estudiantes para engañar al evaluador, entre otros actos. En la era digital, y particularmente con la disponibilidad de IA avanzada, estas prácticas han adquirido nuevas modalidades y matices" (Mir y Martí, 2025, p.2)

Categorías Emergentes de Fraude Asistido por Tecnología

Mir y Martí (2025) definen categorías emergentes de fraude asistido por tecnología:

  • Plagio con IA generativa total o parcialmente sin mención del contenido con IA
  • Contract cheating (fraude por encargo)
  • Suplantación de identidad en línea
  • Manipulación de evidencias digitales

Importancia de las Medidas Preventivas

Dos aspectos a considerar para evaluar:

  • Diseño de evaluaciones con integridad, justicia y transparencia
  • Herramientas y técnicas de detección de uso de IA o de plagio

La lucha contra el fraude académico cuenta actualmente con un arsenal tecnológico en continua evolución. No existe una herramienta infalible única; más bien, las instituciones combinan varios sistemas. Entre las herramientas para detectar trabajos elaborados con IA se pueden utilizar el Software antiplagio tradicional: Turnitin, Urkund, Grammarly (plagiarism checker). Se realiza el escaneo para comprobar el porcentaje de contenidos que tiene origen en la IA generativa, sin embargo, cabe mencionar que estas aplicaciones tienen limitaciones y es posible que pueda haber falsos positivos o falsos negativos cuando los estudiantes cambian en el texto palabras con un sentido más humanizado.

Sugerencias de Detectores Antiplagio (Enlaces)

Herramientas Sugeridas para Detección de Plagio y Verificación de Originalidad

Alfaro et al (2024) mencionan a Wang et al. (2023) quienes afirman que el profesorado ha respondido que la IA propicia la participación en cuanto a la revisión de reglas de evaluación, preparación de contenidos, evaluación personal de estudiantes, creación de materiales de comprensión auditiva y lectora, preparación y calificación de exámenes y tareas, así como crear material para cada clase. Estas áreas dan un ambiente propicio para implementar herramientas basadas en IA, las cuales facilitan la labor docente y hacen que el proceso de aprendizaje sea más eficiente.

Referencias:

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