Inteligencia artificial generativa, pensamiento crítico e integridad académica en la evaluación universitaria

Vollständiger Abstract

Worum geht es in dieser Arbeit?

La expansión de la inteligencia artificial generativa ha modificado las condiciones bajo las cuales las universidades interpretan la autoría, el aprendizaje y la evidencia evaluativa. El objetivo de este artículo es analizar críticamente sus implicaciones para el pensamiento crítico, la integridad académica y la evaluación en educación superior, y proponer criterios para su integración responsable. Se realizó una revisión documental crítica e integrativa de literatura científica y documentos institucionales publicados principalmente entre 2021 y 2026. Los resultados muestran que los efectos educativos dependen del diseño de las tareas, la alfabetización de docentes y estudiantes, la transparencia de uso y la capacidad de verificar el proceso intelectual. Las estrategias centradas exclusivamente en prohibición y detección resultan insuficientes. Como contribución conceptual se propone el Marco EVALUAR-IA, compuesto por siete dimensiones: evidencia del proceso, verificación, autoría demostrable, lectura crítica, uso ético, aprendizaje reflexivo y responsabilidad humana. Se concluye que la evaluación universitaria debe desplazarse del producto final hacia la comprensión, la justificación, la verificación y la trazabilidad del razonamiento.