IA en la evaluación educativa: beneficios, riesgos y hoja de ruta

La integración de la inteligencia artificial (IA) en la evaluación ya no es “si”, sino cómo hacerlo de forma justa, ética y centrada en las personas. En este video desglosamos lo bueno (personalización, eficiencia y perspectiva), lo complejo (sesgos, cajas negras, riesgos de deshumanización) y lo imprescindible: gobernanza, transparencia, auditorías de sesgo y mantener a un humano en el circuito.#InteligenciaArtificial, #Educación, #Evaluación, #ÉticaIA, #AprendizajeAdaptativo, #Docentes, #Universidad, #Gobernanza, #SesgosAlgorítmicos, #Retroalimentación, #IntegridadAcadémica, #Rúbricas, #InnovaciónEducativa

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Tabla de contenido (capítulos)

00:00 – Introducción: IA en evaluación y grandes preguntas
01:54 – ¿Por qué IA en evaluación? Personalización, eficiencia y perspectiva
02:06 – Aprendizaje adaptativo: recursos y desafíos según progreso
02:50 – Retroalimentación asistida (fortalezas y límites actuales)
04:26 – Automatización de tareas y recuperación del tiempo docente
04:55 – Alertas tempranas y apoyo proactivo al estudiante
05:19 – La paradoja: eficiencia vs. deshumanización
06:08 – Riesgo 1: sesgo algorítmico y efectos institucionales
07:46 – Riesgo 2: caja negra, apelación y confianza
10:16 – Dos caminos de mitigación: prompts+rúbricas y fine-tuning local
11:20 – Integridad académica y detección (por qué la solución es pedagógica)
12:04 – Rediseño de evaluaciones hacia competencias auténticas
13:23 – Nuevo rol del educador: curador, diseñador y mentor
14:30 – Gobernanza: comités, transparencia, auditorías y responsabilidades
16:02 – IA para aumentar (no reemplazar) el juicio humano
16:39 – Cierre: supervisión constante y control ético