Antes de la IA, cuando un estudiante no hacía una tarea, simplemente no la presentaba o la realizaba de manera parcial. Ahora, prácticamente todos presentan sus actividades completas y, si solo se evaluara los trabajos entregados, sus calificaciones serían sobresalientes. ¿Será que los estudiantes se volvieron más listos? Listos para el engaño y la trampa.
Hace algunos días leí un artículo sobre cómo la IA generativa está transformando la enseñanza de la programación. Los autores sostienen que, si la IA puede generar código, la evaluación debería centrarse menos en producir programas y más en comprender cómo y por qué funcionan, mediante estrategias como la visualización del código, la simulación de su ejecución y la representación gráfica de variables y objetos. La propuesta, sin embargo, no me parece acertada. Herramientas como PSeInt ya permiten generar diagramas de flujo a partir del código, por lo que la visualización puede obtenerse automáticamente, sin que el estudiante tenga siquiera que dibujar un círculo. El problema, entonces, no es solo cómo visualizar el código, sino qué debe demostrar realmente el estudiante cuando una IA puede producir y explicar todo el resultado.

Entonces, le pregunté a Copilot y me salió con la perla de que los estudiantes deberían hacer uso más ético de la IA y especificar en sus tareas qué realmente hizo la IA.

¿En serio, Copilot?

Tú les puedes hacer toda la tarea.

¡Recuerdo el día que en un curso de Java, un estudiante me entregó su tarea codificada en Python! ¡Ni en eso se fijo él!

Entonces pueden surgir propuestas como indicar a los estudiantes que elaboren videos en los que expliquen cómo llegaron a una solución. Sin embargo, en un curso remoto mediante Teams, surge un problema de verificación: ¿cómo saber si la explicación refleja realmente lo que el estudiante comprende y no un guion generado por IA? El estudiante podría limitarse a leerlo o memorizarlo y ofrecer una presentación convincente sin dominar el proceso. Así, el video evidencia que puede reproducir una explicación, pero no necesariamente que comprende, justifica o puede reconstruir la solución por sí mismo.

En resumen, la IA puede intervenir en prácticamente todo el proceso: resolver el problema, generar el código y el pseudocódigo, elaborar el diagrama de flujo, construir tablas de seguimiento de variables, explicar las decisiones, redactar informes y anticipar preguntas y respuestas. En consecuencia, un producto puede parecer una evidencia completa de aprendizaje cuando, en realidad, el estudiante pudo haber participado muy poco en su elaboración.

Esta situación plantea una dificultad fundamental: aquello que pretendía demostrar comprensión también puede ser producido por la misma herramienta que se intenta controlar. Incluso trasladé esta cuestión a Copilot y, después de varios rodeos que hizo, reconoció el problema:

“La verdadera crisis es que la tarea domiciliaria dejó de ser una evidencia confiable de aprendizaje individual. Puede seguir sirviendo para practicar, explorar, experimentar y aprender. Pero cada vez sirve menos para certificar que una persona domina un resultado de aprendizaje. Y sospecho que en los próximos años muchas asignaturas de programación volverán a aumentar el peso de actividades presenciales, talleres en clase, laboratorios supervisados y evaluaciones de desempeño, no porque sean mejores pedagógicamente, sino porque son de las pocas evidencias que todavía permiten atribuir el trabajo al estudiante”.

Sí, eso era algo que ya sospechaba. Por eso, el semestre anterior realicé varios quices escritos. No le gustó a los estudiantes, pero… bueno… ¿qué se va hacer?

Sin embargo, la cuestión es cómo implementar este tipo de estrategias en clases remotas, cuando los estudiantes pueden optar por no encender sus cámaras (tienen ese derecho) o, simplemente, no hacerlo porque las condiciones de conectividad no se lo permiten (sí, no vivo en el primer mundo, y en Colombia se abudinearon unos dineros).

Entonces, sí: para las clases presenciales, quices escritos, individuales y sin ningún tipo de ayuda digital; para las remotas, trabajos en parejas o grupos de máximo tres, cuyo producto no tenga valor directo en la nota, pero que sea requisito para acceder a una sustentación individual. Y esa sustentación debería incluir preguntas del tipo «¿qué pasaría si...?», que obliguen al estudiante a razonar sobre el código y no simplemente a explicar lo que ya preparó. Y, para las que son completamente virtuales, diré lo mismo que dijo una vicepresidente: “pues… de malas”: esos cursos no tienen sentido si pretenden certificar el aprendizaje, porque no habría una forma confiable de comprobar que el estudiante realizó el trabajo por sí mismo.