1.3. Evaluación formativa, sumativa y competencial con apoyo de IA
La integración de la inteligencia artificial en los procesos de evaluación permite reforzar distintos enfoques evaluativos, siempre que se utilice con criterios pedagógicos claros y bajo la supervisión del profesorado. En este sentido, resulta especialmente relevante analizar cómo puede apoyar la evaluación formativa, la sumativa y la evaluación por competencias, sin sustituir en ningún caso la responsabilidad docente en la toma de decisiones.
La evaluación formativa, orientada a mejorar el aprendizaje durante el proceso, es el ámbito donde la IA ofrece mayores posibilidades. Su capacidad para generar retroalimentación inmediata puede ayudar a que nuestro alumnado identifique errores, comprenda cómo mejorar y avance de manera más autónoma. Por ejemplo, un/a docente puede utilizar una herramienta de IA para obtener sugerencias de mejora sobre un texto escrito, como la claridad de las ideas o la coherencia argumentativa. No obstante, este feedback debe ser siempre revisado, adaptado y contextualizado por el profesorado, evitando su uso automático o despersonalizado. La clave está en utilizar la IA como apoyo para enriquecer la retroalimentación, no para delegarla completamente.
En el caso de la evaluación sumativa, cuyo objetivo es certificar el grado de logro en un momento determinado, el papel de la IA debe ser mucho más limitado. Aunque puede resultar útil para diseñar instrumentos de evaluación (como bancos de preguntas, rúbricas o criterios de corrección), no debe emplearse para asignar calificaciones de forma automatizada. La calificación implica un juicio profesional que debe tener en cuenta múltiples factores, incluyendo el contexto del alumnado y la interpretación de evidencias. Por ejemplo, una IA puede sugerir una posible valoración de una tarea, pero la decisión final sobre la calificación corresponde exclusivamente al docente.
En cuanto a la evaluación competencial, centrada en la aplicación integrada de conocimientos, habilidades y actitudes en contextos significativos, la IA puede ser una aliada en el diseño de situaciones de aprendizaje más complejas y auténticas. Puede ayudar a generar escenarios, estudios de caso o problemas abiertos que requieran movilizar distintas competencias. Por ejemplo, en una materia como Ciencias Sociales, la IA puede proponer un caso práctico sobre la gestión de recursos en una ciudad que nuestro alumnado debe analizar desde diferentes perspectivas. Asimismo, puede sugerir indicadores de logro o descriptores para rúbricas competenciales, que posteriormente deberemos ajustar al currículo y a contexto específico.
Un aspecto transversal en estos tres enfoques es la necesidad de garantizar un uso ético y responsable de la IA. Esto implica, entre otras cuestiones, anonimizar los datos del alumnado cuando se utilicen herramientas externas, evitar la dependencia excesiva de estas tecnologías y fomentar en nuestro alumnado una comprensión crítica de su funcionamiento.
Siempre que la IA se utilice como una herramienta complementaria al servicio de nuestro criterio pedagógico puede sernos de gran utilidad.