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La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en las aulas ha abierto un debate sobre la vigencia del Plan Bolonia y los métodos de evaluación de las universidades españolas. Según un estudio reciente de la Fundación CYD, el 80% de las universidades considera necesario modificar sus planes de estudio para adaptarlos a esta tecnología, mientras que el 63,9% señala la evaluación como la prioridad pedagógica más urgente.
Implantado en España a partir de 2010, el Plan Bolonia apostó por un modelo centrado en la adquisición de competencias, con grados de cuatro años y la elaboración de un trabajo de fin de grado (TFG). Sin embargo, la capacidad de la IA para producir en pocos minutos textos que requieren entre 60 y 120 horas de trabajo plantea dudas sobre la eficacia de los métodos tradicionales para comprobar qué han aprendido realmente los estudiantes.
Aprender con Inteligencia Artificial, no limitarse a copiar
Julio González, catedrático de Derecho Administrativo de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), considera que la tecnología ha alterado profundamente el sistema de evaluación. A su juicio, el problema es que muchos estudiantes priorizan aprobar frente a adquirir conocimientos, y los TFG han perdido parte de su sentido si no se puede distinguir la aportación personal del alumno.
El profesor no defiende prohibir la inteligencia artificial, sino utilizarla como una herramienta de consulta, similar a un libro. Advierte, no obstante, de que copiar sus respuestas no equivale a aprender y puede perjudicar la preparación profesional de los futuros graduados. La diferencia, sostiene, estará entre quienes sepan emplearla para estudiar, analizar y resolver problemas y quienes se limiten a reproducir sus resultados.
Desde la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR), su vicerrector de Organización y Planificación Académica, Rubén González, coincide en la necesidad de enseñar a utilizarla correctamente, aunque considera que el Plan Bolonia no ha quedado obsoleto. La universidad ha incorporado la posibilidad de realizar exámenes orales para comprobar los conocimientos de los estudiantes y ha reformulado los trabajos académicos con un enfoque teórico-práctico, que exige razonamientos y propuestas de solución.
El vicerrector también destaca el potencial de la Inteligencia Artificial para preparar a los alumnos mediante casos prácticos. En Psicología, por ejemplo, se utiliza para simular situaciones que permiten llegar mejor preparados a las prácticas clínicas. No obstante, insiste en que la supervisión humana y el pensamiento crítico siguen siendo esenciales.
El proceso de aprendizaje, más importante que el resultado
La investigadora de los Estudios de Educación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), Laia Lluch, tampoco cree que el Plan Bolonia haya quedado anticuado. En su opinión, la IA pone a prueba cómo se ha aplicado realmente un modelo que sitúa las competencias y el aprendizaje en el centro de la formación universitaria.
Lluch considera necesario revisar las evaluaciones y rediseñar las actividades para que los estudiantes utilicen la tecnología de forma crítica. En lugar de centrarse exclusivamente en el resultado final, propone hacer un seguimiento del proceso mediante entregas intermedias que permitan orientar y evaluar el trabajo de manera continua.
La UOC ha sustituido su anterior sistema de semáforo, que clasificaba los usos de la Inteligencia Artificial como permitidos o prohibidos, por un enfoque centrado en acompañar al estudiante. Según la investigadora, la herramienta puede servir para plantear preguntas, explorar alternativas y profundizar en el conocimiento, pero no para delegar por completo la elaboración de los trabajos.
Ambos expertos reconocen, sin embargo, las dificultades prácticas de algunos cambios. González considera inviable generalizar los exámenes orales en universidades con miles de alumnos y critica la saturación de las aulas, donde grupos de hasta 80 estudiantes dificultan las prácticas y los debates. Para él, la IA agrava una crisis que ya existía, aunque no implica necesariamente el final del Plan Bolonia.
El TFG mantiene su valor si se demuestra el trabajo realizado
Rubén González defiende que el trabajo de fin de grado continúa siendo útil cuando cuenta con una buena dirección y permite al estudiante demostrar sus conocimientos ante un tribunal. La defensa oral supone, además, un reto formativo que ayuda a comprobar quién ha trabajado y comprende el contenido presentado.
En paralelo, la Comisión de Ciencia, Innovación y Universidades del Congreso ha aprobado una iniciativa de Sumar para promover un espacio de reflexión y gobernanza compartida que impulse la integración responsable de la IA en el sistema universitario español.
Las universidades también trabajan en un libro blanco con orientaciones para el uso de estas herramientas, según explicó el rector de la Universitat Politècnica de València, José Capilla. El documento estará en continua actualización y abordará cuestiones relacionadas con la gobernanza, el desarrollo y la formación de estudiantes y docentes.
Proteger el pensamiento crítico y la escritura
Los riesgos de delegar demasiado en la tecnología también preocupan al Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación Superior de la Universidad Europea de Madrid. Su último informe advierte de que el uso intensivo de la IA puede debilitar la creatividad, la memoria de trabajo y la capacidad analítica. Como respuesta, propone un modelo de integridad cognitiva basado en una participación del 70% humano y el 30% de IA, con la tecnología como apoyo y no como sustituta.
Lluch y González alertan, además, de la pérdida de habilidades de escritura, análisis y pensamiento crítico. La investigadora de la UOC recuerda que escribir también permite organizar las ideas y razonar.
El reto de las universidades, por tanto, no consiste únicamente en detectar trabajos elaborados con Inteligencia Artificial, sino en garantizar que los estudiantes aprendan a pensar, evaluar la información y utilizar esta tecnología con criterio propio.
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