Según Vilches y Chackiel, la IA ha Entrado en el Aula y Deja Obsoleta la Evaluación Clásica

¿Qué se evalúa hoy cuando un estudiante entrega un trabajo prolijo, con frases perfectas y bibliografía “ordenada”? Si en casa cualquiera puede pedirle a una herramienta que escriba, resuma o corrija, la escuela se queda con una pregunta incómoda: cómo mirar el aprendizaje cuando el texto ya no cuenta toda la historia.

El hallazgo central del libro “Prácticas docentes en tiempos de inteligencia artificial”, de Silvia Vilches y Ruth Chackiel, es directo: la escuela no tiene que adaptarse pasivamente a la IA, sino apropiarse del mecanismo y decidir cómo integrarlo con sentido pedagógico. Para ellas, el debate no es “IA sí o no”, sino “cómo”, con criterios de evaluación, autoría y formación.

Vilches y Chackiel, con más de 30 años de trayectoria en el sistema educativo argentino, escriben desde un lugar poco frecuente: el cableado real del aula. Y señalan una distancia que se repite: la teoría sobre tecnología suele llegar como una bajada demasiado académica, poco usable para docentes que trabajan con tiempos ajustados y múltiples turnos.

Vilches lo subraya con una preocupación central: si no hay mediación pedagógica, los chicos quedan cada vez más solos con el algoritmo. En su mirada, la pieza clave es enseñar a formular mejores preguntas, a dudar y a no quedarse con la primera respuesta.

La analogía que proponen se parece a una casa con un nuevo tablero eléctrico. La IA generativa (software que produce texto) no es una persona que “piensa” por el estudiante. Es más bien un sistema de llaves: si se enciende cualquier interruptor sin mirar, puede iluminar una habitación… o dejar cables sueltos.

Por eso, el libro insiste en correr un mito muy extendido: “la IA lo hace por vos”. Según las autoras, la clave no está en prohibir la herramienta, sino en mover el foco hacia el usuario. Cambiar el “la IA resuelve” por un “yo decido y la IA asiste”.

Y ahí aparece la palabra que incomoda: evaluación. Si se mantiene la monografía clásica, advierten, el engranaje se rompe. La evaluación se vuelve frágil en un contexto donde un chat puede producir un texto coherente en minutos.

¿Cómo se evalúa cuando el texto ya no es la prueba?

La propuesta es tan concreta como exigente: una parte de la nota debería mirar el proceso de interacción con la herramienta. El prompt (instrucción escrita), los cambios de consigna, las repreguntas, las decisiones de qué aceptar y qué descartar. Es decir, el rastro de pensamiento.

En lugar de preguntar solo “¿esto lo escribiste vos?”, el docente podría mirar “¿qué hiciste con lo que te devolvió la IA?”. Ahí se juega la autoría en tiempos de “escritura mestiza” o “posplagio”, una producción compartida entre sujeto y algoritmo, donde lo formativo es la apropiación y transformación.

Otro interruptor central son las “alucinaciones” de la IA (errores e invenciones). Las autoras las trabajan como oportunidad: verificar, contrastar, dudar. No aceptar la primera respuesta. Volver a preguntar con mejores criterios. Ese entrenamiento, sostienen, puede formar ciudadanos más críticos, no más obedientes.

También proponen que el estudiante no deje el marco conceptual en manos del sistema. Puede indicarle autores, perspectivas o recortes. Ese gesto, aparentemente pequeño, es una decisión humana sobre qué entender y desde dónde.

Una oportunidad práctica para docentes (si hay condiciones)

El libro no idealiza. Reconoce que innovar cuesta y que, al principio, usar bien la IA puede implicar más trabajo: leer, comparar, detectar omisiones, corregir. Pero abre una oportunidad: con buena conectividad y dispositivos, la herramienta puede aliviar tareas de preparación y organización.

El tiempo liberado, señalan, podría volver a lo urgente del aula: convivencia, conflictos, intolerancia, Educación Sexual Integral. Es un cambio de central eléctrica: menos horas en lo repetitivo, más energía para lo humano.

Para que no se repita el trauma de la pandemia —cuando la virtualidad “entró por la ventana” sin preparación—, reclaman formación sistemática y sostienen que es responsabilidad del Estado. También piden acuerdos institucionales: criterios comunes, rúbricas, jornadas de debate y trabajo colectivo, porque con IA trabajar en soledad es cada vez más inviable.

La escuela, recuerdan, va más lento que la vida cotidiana. Pero la IA ya está adentro.

Y si el aula logra convertir ese nuevo tablero en una herramienta con reglas claras, el aprendizaje puede volver a tener una señal nítida: no quién apretó “enviar”, sino qué decisiones tomó el estudiante cuando tuvo una máquina que le ofrecía atajos.