Sin información confiable, la educación queda demasiado expuesta a impresiones, intuiciones y relatos que no siempre resisten el contraste con los hechos. Sin embargo, conocer mejor los problemas no garantiza resolverlos.
¿De qué sirve conocer con creciente precisión lo que los estudiantes no han aprendido si esa información no se traduce en mejores oportunidades para aprender?
La pregunta no cuestiona la importancia de evaluar. Por el contrario, parte del reconocimiento de que Uruguay ha construido, mediante Aristas, un instrumento valioso para conocer los aprendizajes de sus estudiantes y las desigualdades que atraviesan el sistema educativo.
Pero invita a examinar una distinción fundamental: medir los aprendizajes y contribuir a producirlos son funciones diferentes, aunque necesariamente complementarias.
Aristas, desarrollado por el Instituto Nacional de Evaluación Educativa (INEEd), proporciona información sobre los desempeños educativos y las condiciones en que se producen. Su contribución resulta indispensable para identificar dificultades, desigualdades y tendencias que deben orientar las políticas públicas.
Sin información confiable, la educación queda demasiado expuesta a impresiones, intuiciones y relatos que no siempre resisten el contraste con los hechos. Sin embargo, conocer mejor los problemas no garantiza resolverlos.
Del diagnóstico del sistema al aprendizaje individual
Aristas fue concebido fundamentalmente como un instrumento de evaluación estandarizada del sistema educativo, administrado a muestras de estudiantes. Su propósito principal no es diagnosticar individualmente los procesos de aprendizaje, sino producir información válida y comparable sobre los desempeños educativos, sus desigualdades y las condiciones en que se desarrollan.
Esta distinción es esencial. Los resultados de una evaluación muestral permiten describir características del sistema, pero no proporcionan, por sí mismos, diagnósticos pedagógicos individualizados para orientar la enseñanza de cada estudiante.
Aristas en Clase representa un avance al trasladar instrumentos y marcos de evaluación estandarizada al trabajo cotidiano de los docentes. Permite aplicar pruebas de lectura y matemática, conocer los resultados del grupo, compararlos con referencias nacionales y acceder a materiales de apoyo para orientar la enseñanza.
Su propósito formativo es explícito y constituye un aporte relevante. Sin embargo, conviene distinguir entre proporcionar información útil para la evaluación formativa y constituir un sistema integral de evaluación diagnóstica y formativa individualizada.
Los resultados por niveles de desempeño y actividades pueden ayudar a identificar dificultades y orientar decisiones docentes. Pero no permiten, por sí solos, reconstruir los procesos cognitivos particulares de cada estudiante, establecer diagnósticos específicos ni determinar qué intervención pedagógica resultará más eficaz en cada caso.
La evaluación formativa requiere integrar esas evidencias con la observación del docente, el análisis de las estrategias utilizadas por el estudiante, intervenciones oportunas y nuevas evaluaciones que permitan comprobar sus efectos.
El desafío consiste, por tanto, en profundizar el tránsito desde la medición estandarizada de desempeños hacia instrumentos y procesos que contribuyan de manera más directa al aprendizaje individual.
Una transformación que Uruguay ya había comenzado a considerar
Durante mi participación en la Comisión Directiva del INEEd propuse avanzar hacia las pruebas adaptativas computarizadas. La iniciativa quedó incorporada como objetivo estratégico 5 del Plan Estratégico 2021–2025, específicamente para las evaluaciones sumativas de tercero y sexto de primaria y tercero de educación media.
La propuesta contemplaba estudiar las condiciones tecnológicas necesarias para su implementación y fortalecer los bancos de ítems, componentes fundamentales para garantizar la calidad psicométrica de estos instrumentos.
Pero mi interés trascendía la mejora de la precisión y eficiencia de la medición. Se vinculaba también con la posibilidad de avanzar hacia una articulación más estrecha entre evaluación sumativa y formativa, orientación que el propio plan recogía entre sus líneas de acción.
Las pruebas adaptativas computarizadas ajustan progresivamente la dificultad de las preguntas a partir de las respuestas del estudiante. Mediante modelos psicométricos apropiados, pueden obtener estimaciones de desempeño más precisas y eficientes, siempre que se cumplan determinadas condiciones técnicas.
Pero una prueba adaptativa no es automáticamente una evaluación formativa. Su potencial educativo depende de que la información obtenida pueda integrarse con procedimientos diagnósticos, decisiones pedagógicas y seguimiento de los aprendizajes.
La orientación incorporada a aquel plan estratégico constituye, por tanto, un antecedente pertinente para pensar una nueva etapa de Aristas.
No se trata simplemente de sustituir pruebas tradicionales por pruebas administradas mediante computadoras. Se trata de explorar instrumentos capaces de aportar información más sensible a las diferencias individuales y más útil para orientar los aprendizajes.
La inteligencia artificial cambia la pregunta
La expansión de la inteligencia artificial generativa introduce un desafío adicional. Un estudiante puede presentar un texto excelente sin haber desarrollado suficientemente las capacidades necesarias para escribirlo. Puede resolver un problema complejo con asistencia tecnológica sin comprender los razonamientos que conducen a su solución.
Esto obliga a distinguir tres dimensiones: rendimiento autónomo, rendimiento asistido y aprendizaje efectivamente adquirido. No son equivalentes.
Una tecnología puede mejorar extraordinariamente el rendimiento observable sin producir una mejora equivalente en las capacidades cognitivas del estudiante.
Utilizar inteligencia artificial para aplicar una capacidad previamente adquirida no es cognitivamente equivalente a utilizarla para sustituir el proceso mediante el cual esa capacidad debería desarrollarse.
En el primer caso, la tecnología puede ampliar posibilidades. En el segundo, si reemplaza sistemáticamente procesos intelectuales esenciales, puede comprometer oportunidades de aprendizaje.
Esto no significa rechazar la inteligencia artificial ni suponer que toda asistencia tecnológica perjudica el desarrollo cognitivo. Significa reconocer que sus efectos dependen de cómo, cuándo y para qué se utiliza.
La evaluación educativa necesita considerar que la calidad del producto elaborado por un estudiante ya no constituye, por sí sola, evidencia suficiente de las capacidades que efectivamente ha desarrollado.
La pregunta deja de ser exclusivamente qué respuesta produjo. También debemos preguntarnos qué comprendió, qué aprendió y qué puede hacer autónomamente.
Una nueva etapa para Aristas
Uruguay dispone de antecedentes institucionales y capacidades técnicas para avanzar hacia una evolución de su sistema de evaluación educativa. No se trata de abandonar Aristas ni de modificar indiscriminadamente sus propósitos. Su función de monitoreo del sistema, basada en información comparable y técnicamente rigurosa, debe preservarse.
Se trata de profundizar una evolución complementaria que articule tres dimensiones. La primera consiste en fortalecer la evaluación nacional de aprendizajes, manteniendo su capacidad para identificar desigualdades, observar tendencias y aportar evidencia a las políticas públicas.
La segunda supone profundizar los instrumentos de evaluación formativa, explorando posibilidades adaptativas que permitan obtener información más sensible a las dificultades y avances de los estudiantes.
La tercera, particularmente relevante ante la expansión de la inteligencia artificial, consiste en desarrollar procedimientos que permitan distinguir mejor entre desempeños autónomos y asistidos, evitando confundir la calidad de los productos con la adquisición efectiva de capacidades.
Esta evolución requiere investigación, desarrollo psicométrico, validación de instrumentos, formación docente y experiencias piloto cuidadosamente evaluadas. También exige preservar garantías de equidad, accesibilidad y protección de los datos de los estudiantes.
La inteligencia artificial podría contribuir al análisis de patrones de respuesta, a la identificación de dificultades y a la elaboración de orientaciones pedagógicas. Pero esas posibilidades deben someterse a validación científica, y sus resultados permanecer subordinados al juicio profesional docente.
No alcanza con incorporar tecnología. Es necesario demostrar que mejora aquello que verdaderamente importa.
La pregunta decisiva
Durante décadas, buena parte de los esfuerzos de evaluación educativa se concentró en perfeccionar los instrumentos para conocer los resultados del aprendizaje. Ese esfuerzo continúa siendo necesario.
Pero hoy disponemos de nuevas posibilidades para acercar la evaluación a los procesos mediante los cuales los estudiantes aprenden. Y enfrentamos, simultáneamente, tecnologías capaces de producir rendimientos que pueden ocultar la ausencia de aprendizajes genuinos.
Uruguay debería aprovechar ambas circunstancias para profundizar una transformación que ya había comenzado a considerar.
La pregunta decisiva para el futuro de Aristas no es solamente cuánto podemos mejorar la precisión de nuestras mediciones.
Es cuánto podemos contribuir, a partir de ellas, a que los estudiantes aprendan más, comprendan mejor y desarrollen capacidades que puedan ejercer autónomamente.
Porque una educación de calidad no se define solamente por lo que sus estudiantes logran producir, con o sin ayuda de una tecnología, sino por las capacidades que efectivamente desarrollan para comprender, pensar y actuar por sí mismos.