La experiencia se ha desarrollado en la asignatura Integrative Biomedical Sciences 1, impartida en el Zhejiang University–University of Edinburgh Institute. En lugar de prohibir la inteligencia artificial o limitarse a pedir al alumnado que declarase si la había utilizado, los docentes decidieron que todos los estudiantes debían utilizar IAG como parte de la evaluación. El objetivo era comprobar si era posible integrar estas herramientas manteniendo al mismo tiempo la transparencia, la verificación de la información y la responsabilidad del estudiante sobre el trabajo entregado. 

Evaluar el resultado y también el proceso 

La evaluación se dividió en dos componentes. Por una parte, los estudiantes debían elaborar un ensayo académico sobre el impacto de las vacunas en la salud humana y los principales desafíos asociados, que representaba el 40 % de la calificación de la actividad. El 60 % restante correspondía a un informe específico sobre el uso de inteligencia artificial generativa, en el que el alumnado debía explicar de forma detallada cómo había empleado estas herramientas durante la elaboración del ensayo. 

No era suficiente con indicar que se había utilizado ChatGPT u otra herramienta. Los estudiantes tenían que documentar sus prompts, describir las modificaciones realizadas sobre el contenido generado y explicar cómo habían comprobado y refinado las respuestas obtenidas. De esta manera, parte de la atención de la evaluación dejaba de centrarse exclusivamente en el producto final para trasladarse también al proceso seguido por el estudiante. El objetivo era que este demostrara no solo que podía entregar un ensayo correcto, sino que sabía interactuar críticamente con una herramienta de inteligencia artificial. 

Uno de los elementos principales del informe era precisamente la validación de la información generada. Los estudiantes debían comprobar afirmaciones y referencias proporcionadas por la IAG en lugar de asumir automáticamente que sus respuestas eran correctas. Este aspecto resulta especialmente relevante porque los modelos generativos pueden producir información aparentemente convincente pero incorrecta, referencias inexistentes o datos imprecisos. La capacidad para detectar estos errores, contrastar las fuentes y decidir qué información puede incorporarse al trabajo pasaba así a convertirse en una competencia evaluable. 

Los docentes también pidieron al alumnado que explicara qué había aprendido durante la realización del ensayo y cómo podía relacionar esos conocimientos con contenidos trabajados previamente en la asignatura. Con ello pretendían evitar que el uso de IAG desplazara completamente el proceso de comprensión y mantener al estudiante intelectualmente implicado en la actividad. 

Hacer visible el uso de la IAG 

Uno de los resultados más interesantes de la experiencia fue precisamente la visibilidad que proporcionó el informe sobre el uso de IAG. Los estudiantes utilizaron la inteligencia artificial de formas muy diferentes: algunos recurrieron a ella principalmente para generar ideas o apoyar determinadas fases de la redacción, mientras que otros la utilizaron para producir partes considerablemente mayores del ensayo. 

El informe permitió al profesorado conocer estas diferencias y comprender qué papel había desempeñado realmente la IA en cada trabajo. Muchos estudiantes respondieron adecuadamente a las tareas relacionadas con la comprobación de referencias y afirmaciones, incluso aquellos que habían utilizado intensivamente herramientas generativas. Los docentes consideran que este enfoque permitió convertir el uso responsable de la IAG en algo observable y evaluable, en lugar de dejarlo como una práctica invisible que ocurre fuera del alcance del profesor. 

La experiencia, sin embargo, también puso de manifiesto un problema importante: si la IAG participa ampliamente en la redacción del texto, ¿hasta qué punto el ensayo sigue evaluando la capacidad de escritura y argumentación del propio estudiante? Esta dificultad llevó a los docentes a reconsiderar qué estaba midiendo realmente cada parte de la actividad. 

El ensayo podía mostrar la calidad del producto desarrollado con ayuda de la inteligencia artificial, mientras que el informe permitía evaluar competencias relacionadas con alfabetización en IA, verificación, reflexión y uso responsable. Sin embargo, distinguir claramente entre estas competencias y la capacidad individual del estudiante para construir un argumento o redactar un texto académico continúa siendo un desafío. La experiencia muestra, por tanto, que incorporar IAG a una evaluación exige revisar también qué competencia pretende medir esa evaluación. 

Permitir la IAG no significa dejar su uso abierto 

Otro de los aprendizajes obtenidos está relacionado con las instrucciones proporcionadas al alumnado. Los docentes comprobaron que algunas indicaciones eran demasiado abiertas. Mientras determinados estudiantes utilizaron la IA únicamente para generar ideas, revisar ortografía o apoyar pequeñas partes del proceso, otros recurrieron a ella para producir una parte mucho mayor del contenido. 

Por ello, en la próxima edición de la actividad los responsables prevén definir con mayor precisión qué tipos de uso esperan del estudiante y qué evidencias deben aparecer en el informe. También pedirán ejemplos más concretos de las decisiones tomadas durante la comprobación y edición de los contenidos generados. 

La experiencia refuerza así una cuestión cada vez más importante para la docencia universitaria: permitir el uso de IAG no debería equivaler simplemente a decir al alumnado que puede utilizarla. Es necesario determinar para qué puede utilizarse, qué debe seguir haciendo el estudiante y cómo se demostrará posteriormente que se han alcanzado los resultados de aprendizaje previstos. 

De declarar el uso de la IAG a evaluarlo 

Muchas instituciones están comenzando a pedir a los estudiantes que indiquen si han utilizado inteligencia artificial generativa en sus trabajos. La experiencia de Edimburgo plantea un paso adicional: en lugar de limitarse a una declaración final, el alumno debe explicar, justificar y demostrar su interacción con la herramienta. 

Este planteamiento permite transformar el uso de IAG en una oportunidad para trabajar competencias como la evaluación crítica de información, la verificación de fuentes, la toma de decisiones y la responsabilidad sobre los resultados generados. También proporciona al profesor más información sobre el proceso seguido por cada estudiante. 

En la práctica, un trabajo podría incorporar, junto al producto final, un breve informe donde el estudiante explicara qué tareas ha realizado con ayuda de IAG, qué instrucciones ha proporcionado a la herramienta, qué respuestas ha rechazado o modificado, cómo ha verificado la información obtenida, qué decisiones ha tomado personalmente y qué ha aprendido durante el proceso. 

No se trataría únicamente de controlar el uso de la inteligencia artificial, sino de utilizar ese proceso como una nueva fuente de evidencia sobre el aprendizaje. La experiencia de la Universidad de Edimburgo muestra que la llegada de la IAG puede llevar a replantear la evaluación desde una perspectiva diferente: en lugar de intentar hacer invisible o impedir una tecnología que ya forma parte del trabajo de muchos estudiantes, la evaluación puede diseñarse para hacer visible cómo se utiliza, qué decisiones toma el alumno y hasta qué punto conserva el control intelectual sobre el resultado. 

El desafío seguirá siendo encontrar el equilibrio adecuado. La IAG puede convertirse en una competencia que evaluar, pero las universidades deben garantizar al mismo tiempo que las actividades continúen permitiendo comprobar qué sabe, qué comprende y qué es capaz de hacer realmente el estudiante. 

Van den Driesche, S., & Daw, M. (16 de septiembre de 2026). Making GenAI use visible: What we learned from redesigning an essay assessment. Teaching Matters, The University of Edinburgh. https://blogs.ed.ac.uk/teaching-matters/making-genai-use-visible-what-we-learned-from-redesigning-an-essay-assessment/ 

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