La Office for Students insta a realizar evaluaciones sin IA para proteger los títulos universitarios

La Office for Students de Inglaterra afirmó el 11 de noviembre de 2026 que las universidades deben asegurarse de que las evaluaciones midan lo que los estudiantes saben y son capaces de hacer, a menudo mediante formatos seguros y sin IA. Advirtió que muchas tareas no supervisadas pueden completarse con un alto nivel gracias a la IA y exigir, al mismo tiempo, una participación limitada de los estudiantes.

Junto con un informe de investigación conjunto con Advance HE, la OfS publicó orientaciones para universidades y centros de educación superior sobre la aplicación de sus condiciones de calidad vigentes a la IA, en lugar de crear una nueva condición de registro específica para esta tecnología. Esas condiciones incluyen requisitos relativos a cursos actualizados y competencias pertinentes, apoyo suficiente a los estudiantes y títulos fiables basados en evaluaciones válidas y confiables. Las instituciones que no cumplan pueden enfrentarse a condiciones específicas de registro, sanciones económicas o la suspensión del acceso a fondos de apoyo estudiantil o a financiación de subvenciones de la OfS.

Josh Fleming, director de estrategia y ejecución de la OfS, describió la IA como una oportunidad y, a la vez, como «un riesgo generacional para el sistema tal como está, que amenaza con socavar el aprendizaje de los estudiantes y la capacidad de las instituciones para evaluarlos». Pidió que se generalicen mucho más las evaluaciones sin IA.

Evidencia de estudiantes y personal

El informe completo se basa en una investigación realizada entre junio y septiembre de 2026 con 244 profesionales de la educación superior y 91 estudiantes o representantes estudiantiles de al menos 127 instituciones. La evidencia se obtuvo en actos presenciales, a partir de 64 respuestas a consultas en línea y mediante 22 entrevistas. Los participantes se ofrecieron por iniciativa propia y quizá no representen al conjunto más amplio de estudiantes y profesionales.

Los estudiantes contaron a los investigadores que algunos compañeros completaban evaluaciones con modelos de lenguaje grandes en apenas unos minutos y obtenían calificaciones similares a las que conseguían trabajando de forma independiente. Algunos dijeron que esos compañeros no podían recordar detalles básicos de sus trabajos. El personal informó de un gran volumen de entregas con el mismo estilo y las mismas referencias, y señaló que los ensayos enviados a distancia eran especialmente vulnerables.

El informe concluye que los evaluadores humanos no pueden identificar de forma fiable los textos generados por IA y que las herramientas de detección no identifican sistemáticamente el uso de IA. Por consiguiente, las declaraciones de políticas y los procedimientos disciplinarios iniciados a posteriori no pueden sustituir un diseño de evaluación sólido desde el punto de vista estructural. Los resultados de los detectores deberían constituir, como máximo, una de las pruebas consideradas en un proceso justo, y las sospechas sin pruebas sólidas no deberían justificar una calificación más baja.

La evaluación segura en la práctica

Las orientaciones definen la evaluación segura como un formato diseñado para impedir el uso de IA, como los exámenes presenciales, las presentaciones, los exámenes orales, las actuaciones y las tareas prácticas o aplicadas. Cuando se permite la IA, los estudiantes deben demostrar igualmente los resultados de aprendizaje previstos, que pueden incluir el uso eficaz de esta tecnología. La evaluación debe sustituirse si puede completarse con IA sin demostrar los conocimientos o las competencias que pretende medir.

Un estudio de caso ilustra esta decisión de diseño. La Universidad de Bath adoptó en septiembre de 2026 un modelo de dos modalidades, tras constatar que la categoría intermedia de su anterior sistema de semáforo, que permitía determinados usos de la IA, no podía supervisarse de forma fiable y equitativa. En las evaluaciones de modalidad cerrada no se permite acceder a la IA; las de modalidad abierta sí lo permiten y deben diseñarse partiendo de esa premisa. En ambos casos, las evaluaciones deben medir los resultados de aprendizaje previstos.

La evaluación segura también tiene costes. Los participantes mencionaron los recursos necesarios para los exámenes y las pruebas orales, la preocupación de que los exámenes sin material de consulta quizá no reflejen la práctica profesional y la posibilidad de que algunos formatos perjudiquen a los estudiantes con discapacidad. Las instituciones siguen teniendo la obligación legal de no discriminar y quizá deban realizar ajustes razonables, incluidos cambios en los métodos de evaluación, asegurándose de que esos ajustes no creen una ventaja injusta.

Competencias en IA y accesibilidad

El informe no recomienda eliminar la IA de la educación. Los estudiantes la utilizan para explicar conceptos difíciles, resumir documentos, generar preguntas de práctica y repasar, actividades que pueden beneficiar a los estudiantes con discapacidad o neurodivergentes y a quienes no tienen el inglés como primera lengua. El informe distingue estas actividades de la descarga cognitiva, en la que la IA sustituye la lectura, la investigación, la resolución de problemas u otras tareas exigentes y puede evitar el esfuerzo productivo necesario para desarrollar conocimientos y competencias.

Muchos estudiantes consideran importante la alfabetización en IA para el empleo y quieren más formación específica por disciplina, pero la oferta es desigual y la formación del personal suele ser voluntaria y tener poca participación. Las orientaciones de la OfS piden reglas claras sobre los usos permitidos de la IA, supervisión de los materiales docentes y los comentarios generados por esta tecnología, y medidas para mitigar las desigualdades derivadas del acceso dispar a herramientas de pago y a la formación. Relativamente pocas de las instituciones participantes habían incorporado estrategias de IA para toda la institución.

La OfS prevé realizar más investigaciones estructuradas sobre la magnitud y la naturaleza del cambio, mientras que Advance HE pondrá en marcha a principios de 2027 una Change Academy centrada en la IA para las instituciones miembros. Para las instituciones, la cuestión inmediata de cumplimiento es si una titulación sigue acreditando lo que un estudiante sabe y es capaz de hacer cuando la asistencia de la IA puede ser indetectable. La misma respuesta regulatoria también exige competencias pertinentes en IA y un diseño accesible, por lo que la seguridad de las evaluaciones es una parte de la protección del valor de los títulos, junto con la enseñanza y el apoyo al alumnado.