{"id":3830,"date":"2026-01-14T18:38:30","date_gmt":"2026-01-14T17:38:30","guid":{"rendered":"https:\/\/ludomag.com\/es\/?p=3830"},"modified":"2026-02-09T18:39:01","modified_gmt":"2026-02-09T17:39:01","slug":"usar-chatgpt-es-hacer-trampa-reflexiones-sobre-el-fraude-estudiantil-en-la-era-de-las-ia-generativas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ludomag.com\/es\/2026\/01\/14\/usar-chatgpt-es-hacer-trampa-reflexiones-sobre-el-fraude-estudiantil-en-la-era-de-las-ia-generativas\/","title":{"rendered":"\u00bfUsar ChatGPT es hacer trampa? Reflexiones sobre el fraude estudiantil en la era de las IA generativas"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>El uso de la <a href=\"https:\/\/ludomag.com\/es\/2025\/01\/29\/lo-que-chatgpt-cambia-en-la-evaluacion-de-los-estudiantes\/\" title=\"Lo que ChatGPT cambia en la evaluaci\u00f3n de los estudiantes\">inteligencia artificial generativa <\/a>es hoy masivo entre las nuevas generaciones de estudiantes, sacudiendo los c\u00f3digos y los desaf\u00edos de la evaluaci\u00f3n de los conocimientos. Esto plantea una serie de dilemas a las universidades. \u00bfC\u00f3mo pueden repensar sus ex\u00e1menes para mantener la credibilidad de los t\u00edtulos? Si existen verdaderas innovaciones disruptivas en la educaci\u00f3n, los usos de las inteligencias artificiales generativas podr\u00edan ser una de ellas. No es nada menos que una nueva relaci\u00f3n con el saber la que se est\u00e1 instaurando ante nuestros ojos. En la universidad, probablemente sean la evaluaci\u00f3n de los aprendizajes y el riesgo de fraude los que suscitan m\u00e1s interrogantes.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Los fraudes son dif\u00edciles de observar. Por definici\u00f3n, la trampa se oculta y resulta complicado diferenciarla de los usos leg\u00edtimos de las inteligencias artificiales generativas. Adem\u00e1s, hasta la fecha no existe en Francia ning\u00fan estudio s\u00f3lido que permita caracterizarla y cuantificarla, m\u00e1xime cuando las plataformas de detecci\u00f3n de plagio se muestran inoperantes. Poco fiables, estas producen tanto falsos positivos como falsos negativos, como lo demuestran el estudio de William H. Walters y el de Philippe Dessus y Daniel Seyve.<\/p>\n\n\n\n<p>En cambio, s\u00ed se sabe que los estudiantes utilizan masivamente las inteligencias artificiales generativas. Una encuesta del Digital Education Council, publicada en agosto de 2024, muestra que el 86 % de ellos, en una muestra de 16 pa\u00edses que incluye a Francia, las utiliza, mientras que un estudio m\u00e1s reciente del Higher Education Policy Institute, realizado en febrero de 2025, estima que el <strong>92 % de los estudiantes brit\u00e1nicos recurre a ellas<\/strong>, de los cuales el 88 % para actividades que dan lugar a una evaluaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Ante esta doble constataci\u00f3n, las universidades parecen bastante desprovistas de herramientas. El colapso de su capacidad para mantener los formatos cl\u00e1sicos de evaluaci\u00f3n exige repensar radicalmente sus finalidades y modalidades con el fin de preservar la eficacia de las formaciones y la credibilidad de los t\u00edtulos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfPara qu\u00e9 sirven las evaluaciones?<\/h3>\n\n\n\n<p>En educaci\u00f3n, como en otros \u00e1mbitos, se define habitualmente la evaluaci\u00f3n como un juicio de valor emitido a partir de una medici\u00f3n y destinado a la toma de decisiones. En la universidad, se trata por tanto de proponer a los estudiantes actividades, espec\u00edficas o no, que permitan medir sus conocimientos y\/o competencias. Estas pueden adoptar distintas formas, como el examen escrito presencial, la exposici\u00f3n oral, el trabajo de investigaci\u00f3n o el informe de pr\u00e1cticas.<\/p>\n\n\n\n<p>La evaluaci\u00f3n es un proceso al servicio de dos finalidades muy diferentes, potencialmente complementarias pero con frecuencia confundidas.<\/p>\n\n\n\n<p>La primera tiene como objetivo acompa\u00f1ar a los estudiantes proporcion\u00e1ndoles informaci\u00f3n cualitativa (an\u00e1lisis de progresos y dificultades, consejos para superarlas\u2026) y\/o cuantitativa (calificaciones) sobre sus aprendizajes. Estos elementos les permiten orientar y ajustar sus esfuerzos, al tiempo que invitan al profesorado a adaptar los suyos a las necesidades del alumnado. Por estas razones, esta forma de evaluaci\u00f3n se denomina \u00abformativa\u00bb y desempe\u00f1a un papel esencial en el \u00e9xito de las estudiantes y los estudiantes.<\/p>\n\n\n\n<p>La otra finalidad, denominada generalmente \u00absumativa\u00bb, tiene como objetivo dar cuenta de los conocimientos y\/o competencias de los estudiantes en una etapa determinada de una formaci\u00f3n, a menudo al final, con el fin de autorizar la continuaci\u00f3n de los estudios, expedir un certificado o un t\u00edtulo. Los resultados de una evaluaci\u00f3n sumativa se comunican la mayor\u00eda de las veces mediante modalidades cuantitativas (notas).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Sea cual sea la finalidad de una evaluaci\u00f3n, su calidad se basa ante todo en su alineaci\u00f3n con los objetivos de aprendizaje perseguidos<\/strong>. Debe dar cuenta de lo que se espera en t\u00e9rminos de conocimientos y\/o competencias. Asimismo, debe ser fiable, es decir, medir aquello que se supone que debe medir y hacerlo con suficiente precisi\u00f3n. Por \u00faltimo, debe proceder de manera equitativa, teniendo en cuenta las dificultades que pueden encontrar los estudiantes y que podr\u00edan ocultar sus aprendizajes, como la consideraci\u00f3n de discapacidades invisibles, por ejemplo la dislexia.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 significa hacer trampa con una inteligencia artificial generativa?<\/h3>\n\n\n\n<p>Conviene distinguir claramente el fraude de todas las dem\u00e1s situaciones en las que los estudiantes delegan en las inteligencias artificiales generativas la totalidad o una parte de las tareas que se les prescriben. Fuera de la evaluaci\u00f3n, la ayuda esperada de las inteligencias artificiales generativas constituye tambi\u00e9n una problem\u00e1tica pedag\u00f3gica de gran importancia, pero no compromete la integridad de la relaci\u00f3n con las normas universitarias.<\/p>\n\n\n\n<p>La trampa est\u00e1 probada si la producci\u00f3n de la estudiante o del estudiante se inscribe en un proceso de evaluaci\u00f3n cuando el uso de inteligencias artificiales generativas ha sido prohibido. As\u00ed, la resoluci\u00f3n de un problema de estad\u00edstica en el marco de un examen de fin de semestre, recurriendo de manera encubierta a estas herramientas cuando su uso ha sido prohibido por el profesorado, constituye fraude. Recurrir a la misma inteligencia artificial generativa como ayuda para resolver el mismo problema, con el acuerdo y la supervisi\u00f3n del docente, no lo es.<\/p>\n\n\n\n<p>De hecho, el fraude con inteligencia artificial generativa arruina la calidad de la evaluaci\u00f3n, en particular su fiabilidad, ya que la evaluaci\u00f3n deja de medir aquello que se supone que debe medir. Asimismo, este fraude provoca una ruptura de la igualdad ante la evaluaci\u00f3n. De manera general, el fraude acad\u00e9mico designa las pr\u00e1cticas estudiantiles prohibidas y\/o enga\u00f1osas destinadas a obtener una ventaja en la evaluaci\u00f3n de su rendimiento.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfPor qu\u00e9 hacen trampa los estudiantes?<\/h3>\n\n\n\n<p>La trampa debe relacionarse con lo que la evaluaci\u00f3n representa para los estudiantes. Una publicaci\u00f3n cient\u00edfica reciente subraya la importancia que los estudiantes conceden a la evaluaci\u00f3n de sus aprendizajes, pero tambi\u00e9n las cr\u00edticas que formulan hacia evaluaciones cuyas formas actuales consideran estresantes, injustas, opacas y carentes de retroalimentaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta presi\u00f3n evaluativa se ejerce en un contexto social y universitario en el que el individualismo, la competencia y el cortoplacismo son tales que no debe sorprender el auge de una visi\u00f3n utilitarista de los estudios universitarios y, por tanto, el debilitamiento de la exigencia moral. El modelo del \u00abdiamante del fraude\u00bb (Wolfe y Hermanson, 2004) identifica los cuatro factores principales que pueden explicar (y predecir) cualquier trampa: racionalizaci\u00f3n de la actividad, oportunidad de hacer trampa, motivaci\u00f3n y capacidad percibida.<\/p>\n\n\n\n<p>La confrontaci\u00f3n de este modelo con la problem\u00e1tica del fraude acad\u00e9mico resulta esclarecedora. Los cuatro factores tienen sentido en el contexto universitario:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La trampa permite una fuerte racionalizaci\u00f3n de la actividad, con maximizaci\u00f3n de los resultados y minimizaci\u00f3n del esfuerzo.<\/li>\n\n\n\n<li>La oportunidad de hacer trampa es elevada, ya que el rendimiento de las inteligencias artificiales generativas permite responder con bastante eficacia a la mayor\u00eda de los formatos de evaluaci\u00f3n (responder preguntas te\u00f3ricas, analizar un texto, tratar datos, programar\u2026).<\/li>\n\n\n\n<li>Muy elevada, la motivaci\u00f3n para hacer trampa est\u00e1 vinculada al valor utilitario atribuido a los estudios y conduce a privilegiar la obtenci\u00f3n de un t\u00edtulo frente al inter\u00e9s intr\u00ednseco de los aprendizajes. Responde tambi\u00e9n, de manera sorprendente, a un intento de reequilibrio por parte de estudiantes que consideran que, si no utilizan inteligencias artificiales generativas, est\u00e1n en desventaja frente a quienes s\u00ed las usan.<\/li>\n\n\n\n<li>La capacidad percibida, por \u00faltimo, es alta, ya que las inteligencias artificiales generativas son f\u00e1ciles de utilizar y, aun con usos novatos y torpes, producen resultados interesantes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 pueden hacer las universidades?<\/h3>\n\n\n\n<p>Mantener las modalidades actuales de evaluaci\u00f3n no es una opci\u00f3n; prohibir eficazmente el uso de las inteligencias artificiales generativas y detectar su utilizaci\u00f3n a posteriori tampoco es posible. Las universidades deber\u00e1n, por tanto, repensar su doctrina de evaluaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Recurrir con mayor frecuencia a la evaluaci\u00f3n oral, reforzar la vigilancia de los ex\u00e1menes, revisar los reglamentos de evaluaci\u00f3n, sancionar m\u00e1s los fraudes, elaborar y difundir cartas de uso, concebir pruebas que resistan mejor a las inteligencias artificiales generativas son v\u00edas importantes que conviene explorar.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, estas medidas no bastar\u00e1n para resolver el problema, tanto m\u00e1s cuanto que son muy costosas en tiempo, un recurso escaso y valioso en las universidades. Otra v\u00eda posible consiste en permitir que los estudiantes encuentren sentido a las evaluaciones, de modo que se les invite a no hacer trampa.<\/p>\n\n\n\n<p>Para ello, una de las pistas consiste en separar estrictamente las evaluaciones destinadas a acompa\u00f1ar a los estudiantes en sus trayectorias de aprendizaje, con el an\u00e1lisis de sus dificultades y propuestas para superarlas (evaluaciones formativas), de aquellas destinadas a validar formalmente las etapas de su formaci\u00f3n, con calificaciones o validaciones de competencias (evaluaciones sumativas).<\/p>\n\n\n\n<p>En lo que respecta a las evaluaciones sumativas, esto permitir\u00eda \u00absantuarizarlas\u00bb para conservar su fiabilidad. Sin excluir todo riesgo de fraude, una reducci\u00f3n dr\u00e1stica de su n\u00famero permitir\u00eda concentrar en ellas m\u00e1s recursos para limitar los riesgos de trampa.<\/p>\n\n\n\n<p>Liberadas as\u00ed de su valor sumativo, todas las dem\u00e1s evaluaciones podr\u00edan dise\u00f1arse en torno a su finalidad formativa e incentivar a los estudiantes a la sinceridad en su trabajo para un mejor acompa\u00f1amiento.<\/p>\n\n\n\n<p>Es cierto que esta organizaci\u00f3n va en contra de la l\u00f3gica de evaluaci\u00f3n sumativa continua que se ha implantado en los \u00faltimos a\u00f1os. No hay, por tanto, una soluci\u00f3n milagrosa, sino un importante proyecto que abrir, sin olvidar incluir en \u00e9l al profesorado y a los estudiantes, que no solo son los primeros afectados, sino tambi\u00e9n los \u00fanicos que disponen de un conocimiento \u00edntimo de la situaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Jean-Fran\u00e7ois Cerisier<\/strong>,<br>Profesor de Ciencias de la Informaci\u00f3n y de la Comunicaci\u00f3n, Universidad de Poitiers<\/p>\n\n\n\n<p>Este art\u00edculo se republica a partir de\u00a0<a href=\"https:\/\/theconversation.com\/profiles\/jean-francois-cerisier-995028\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"\"><em>The Conversation<\/em>\u00a0bajo licencia Creative Commons. Leer el art\u00edculo original.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El uso de la inteligencia artificial generativa es hoy masivo entre las nuevas generaciones de estudiantes, sacudiendo los c\u00f3digos y los desaf\u00edos de la evaluaci\u00f3n de los conocimientos. Esto plantea una serie de dilemas a las universidades. \u00bfC\u00f3mo pueden repensar sus ex\u00e1menes para mantener la credibilidad de los t\u00edtulos? 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