La Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) llevará a cabo este miércoles una evaluación de admisión de forma presencial, tras la controversia generada por su primera prueba en línea. Este cambio es analizado por expertos como un desafío a los límites de la inteligencia artificial (IA) en la supervisión de exámenes masivos.
La UNAM, la mayor universidad pública de México con más de 350 mil estudiantes, había implementado por primera vez un examen de ingreso totalmente en línea entre mayo y junio pero decidió suspender las inscripciones al detectar resultados estadísticamente atípicos y posibles irregularidades relacionadas con el uso de IA y asistencia externa.
La nueva evaluación presencial se realizará del 12 al 19 de agosto en varias localidades, incluidas Ciudad de México, León, Oaxaca y Tijuana, y convocará a un total de 58 mil 783 aspirantes. Especialistas destacan que este incidente debería motivar una reflexión sobre la forma de evaluar, sugiriendo un cambio hacia métodos que midan habilidades en lugar de la mera memorización.
Alexandro López González, coordinador de la Ingeniería en IA de la Universidad Iberoamericana, sostiene que la situación representa una oportunidad para transformar la evaluación educativa, enfatizando la necesidad de balancear entre la memorización y la evaluación de capacidades como el pensamiento crítico y la creatividad.
Luis Maciel, doctor en biología experimental y creador de contenido educativo, propone que, en caso de regresar al examen en línea, la UNAM debería comenzarlo con grupos más pequeños para poder controlar mejor las variables. Además, señala que el uso de IA para supervisar pruebas masivas es deseable para identificar comportamientos de los aspirantes que requieran revisión más profunda.
Maciel también considera que el actual examen, compuesto por 120 preguntas de opción múltiple, debería ser el primer filtro, sugiriendo que los aspirantes luego pasen a una prueba escrita que evalúe habilidades de forma más integral. Argumenta que un solo examen no puede capturar adecuadamente todas las capacidades de un estudiante y que la opción múltiple puede no reflejar fielmente sus habilidades reales.
