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Copiar en un examen universitario ya no depende de un papel doblado en el bolsillo. José Capilla, rector de la Universidad Politécnica de Valencia y presidente de la sectorial de digitalización de la CRUE, sitúa ahora el problema en aparatos electrónicos cada vez más pequeños, hasta el punto de plantear arcos capaces de detectarlos incluso apagados al entrar en el aula.
La vigilancia sube de escala cuando el dispositivo ya casi no se ve
En la última Selectividad, la Universidad Politécnica de Valencia ya utilizó barredores de frecuencia para localizar nanopinganillos con los que algunos estudiantes recibían respuestas. A veces, además, esas respuestas llegaban con ayuda de inteligencia artificial.
"Estamos llegando a la posibilidad de poner arcos para detectar aparatos electrónicos, incluso apagados, al entrar en las aulas de examen. Como detectores de metales". - José Capilla, rector de la Universidad Politécnica de Valencia y presidente de la sectorial de digitalización de la CRUE
La idea no pasa solo por añadir tecnología de control. La universidad también planea aulas más grandes y arcos móviles para examinar a muchos estudiantes a la vez, una señal clara de que el fraude ya no se trata como una trampa aislada, sino como un problema de organización académica.
Y hay un detalle llamativo.
José Capilla sostiene que son los propios estudiantes quienes están pidiendo esa vigilancia. La escena tiene algo de paradoja, porque la universidad busca frenar el uso irregular de herramientas digitales mientras asume que esas mismas herramientas ya forman parte de la vida diaria del campus.
La misma IA que inquieta en un examen entra en clase por otra puerta
Capilla defiende que ningún estudiante debería salir hoy de la universidad, sea cual sea su disciplina, sin saber utilizar herramientas de inteligencia artificial. No habla de una materia reservada a ingenierías, sino de una alfabetización básica que empieza a parecer tan transversal como escribir, sintetizar o buscar información con criterio.
Ahí aparece la contradicción central.
La CRUE trabaja en un libro blanco sobre inteligencia artificial que recoge propuestas de adaptación para la universidad. Al mismo tiempo, en las evaluaciones orales de los trabajos de fin de grado y de fin de máster, Capilla abre la puerta a que esa tecnología funcione como ayuda, lo que desplaza el debate desde la simple prohibición hacia el rediseño de las pruebas.
Esa discusión ya asoma en medidas como los detectores de frecuencia en Selectividad y también en el giro hacia evaluaciones orales o supervisadas que varias universidades estudian para distinguir mejor entre apoyo legítimo y sustitución del trabajo propio.
Fuera de España, las universidades ya prueban otro equilibrio
Más de 50 universidades en China usan inteligencia artificial en seminarios dirigidos a estudiantes de últimos cursos de grado o de máster. El objetivo declarado no es automatizar el pensamiento, sino trabajar el espíritu crítico y la capacidad de síntesis, justo dos habilidades que más preocupan cuando una máquina redacta demasiado deprisa.
Stanford y Michigan también cuentan con experiencias piloto de transformación de programas de estudio mediante inteligencia artificial. Ese movimiento acerca el debate a una pregunta menos vistosa que la de los detectores, aunque quizá más profunda, porque obliga a decidir qué debe aprender un estudiante cuando la herramienta ya puede responder antes que él.
No todas las respuestas caben en un arco detector.
El percentil entra en escena cuando comparar notas deja de ser sencillo
Un grupo de profesores ha propuesto ordenar las calificaciones de la Selectividad con un sistema de percentiles para evitar los problemas de comparación entre comunidades autónomas. La idea cambia el foco, porque en lugar de mirar solo la nota bruta intenta situar a cada alumno dentro del conjunto que compite con él.
La Universidad Politécnica de Valencia ya aplica internamente esa lógica en otro terreno. José Capilla confirma que la institución usa el percentil del alumno dentro de su promoción, y no la nota directa, para comparar expedientes de carreras distintas cuando reparte becas y contratos de formación.
Esa elección dice mucho sobre el momento actual.
Mientras unas universidades buscan aparatos ocultos y otras ensayan nuevas formas de enseñar con inteligencia artificial, la comparación justa entre estudiantes también cambia de método. Al final, el mismo sistema que quiere detectar un nanopinganillo en la puerta necesita después una regla distinta para decidir qué expediente merece una beca.