El matemático Richard Borcherds, profesor de la Universidad de California en Berkeley, ha dejado de calificar las tareas de sus estudiantes. Según explicó, distinguir entre trabajos escritos por alumnos y respuestas generadas con inteligencia artificial (IA) se ha vuelto prácticamente imposible.

Borcherds, reconocido por sus aportes a las álgebras de dimensión infinita y actualmente dedicado a investigar la teoría cuántica de campos, optó por cambiar el método de evaluación de sus cursos. En lugar de asignar calificaciones a las tareas, evalúa a sus alumnos mediante exámenes presenciales realizados sin dispositivos electrónicos.

La decisión refleja un desafío cada vez más común en la educación: cómo medir el aprendizaje cuando las herramientas de IA pueden producir respuestas correctas y bien elaboradas. Borcherds señaló que las calificaciones promedio de los exámenes en línea han aumentado, pero que no puede determinar con certeza qué estudiantes recurrieron a estas herramientas.

## El problema de calificar solo la respuesta

El profesor sostiene que centrarse únicamente en la corrección de las respuestas puede incentivar el uso de IA en las tareas. Si la calificación depende principalmente de obtener el resultado correcto, los estudiantes pueden sentirse motivados a recurrir a una herramienta que ofrece respuestas precisas, en lugar de resolver los ejercicios por cuenta propia.

A su juicio, este sistema también puede perjudicar a quienes completan el trabajo sin ayuda tecnológica. Además, dedicar tiempo y recursos a calificar respuestas generadas por IA plantea dudas sobre la utilidad de ese proceso como forma de evaluar el aprendizaje.

## Evaluaciones adaptadas a un nuevo contexto

Berkeley había evaluado previamente programas diseñados para detectar textos generados por IA y concluyó que no eran suficientemente fiables. En consecuencia, la universidad permite que sus profesores definan las expectativas sobre el uso de estas herramientas en los programas de sus cursos.

La decisión de Borcherds representa una respuesta concreta a ese margen de autonomía: trasladar la evaluación a exámenes presenciales y sin dispositivos. Otros docentes también han manifestado preocupación por el efecto de la IA en las calificaciones, aunque las estrategias varían según el curso y los objetivos de aprendizaje.

El debate no se limita a decidir si la IA debe permitirse o prohibirse. También plantea una pregunta esencial para las instituciones educativas: cómo diseñar evaluaciones que reflejen lo que los estudiantes comprenden y pueden hacer por sí mismos en un entorno donde la asistencia automatizada está cada vez más extendida.

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