Comparto una visualización basada en el artículo de Nadeera Ahangama (2026), que propone el marco GENESIS y la matriz ADM para diseñar evaluaciones con evidencias válidas de aprendizaje, proceso, reflexión, desempeño y competencias demostrables.
Ana Henríquez Orrego
Académica del Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación
Universidad de Las Américas
La expansión de la inteligencia artificial generativa está obligando a revisar una de las preguntas más sensibles de la educación superior: ¿cómo sabemos que un estudiante realmente aprendió? La pregunta parece simple, pero se vuelve compleja cuando una herramienta de IA puede producir textos, códigos, respuestas técnicas, análisis, esquemas o borradores con una calidad suficiente para parecer evidencia académica. En ese escenario, la evaluación deja de ser un asunto meramente instrumental y pasa a ocupar un lugar estratégico en la calidad de los procesos formativos.
A partir de esta preocupación, preparé una visualización de diez láminas sobre el artículo de Nadeera Ahangama, publicado en 2026 en International Journal of Educational Technology in Higher Education, titulado Designing assessments in the generative AI era: A tailored assessment framework for ICT tertiary education. El título puede traducirse como Diseño de evaluaciones en la era de la inteligencia artificial generativa: un marco de evaluación adaptado para la educación terciaria en TIC. Se trata de un artículo especialmente relevante porque aborda el rediseño de la evaluación en educación superior desde una perspectiva institucional, curricular y pedagógica.
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