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Tres guías UNAM sobre IA generativa en evaluación: bachillerato, licenciatura y posgrado
Las tres guías en un solo lugar#
Guía Bachillerato
32 páginas físicas — Red Colaborativa del Bachillerato. Principios pedagógicos, ejemplos y plantillas.
Guía Licenciatura
57 páginas físicas — Red Colaborativa de Licenciatura. Ciclo de evaluación, principios atribuidos a UNESCO, sostenibilidad y rúbricas.
Guía Posgrado
31 páginas físicas — Red Colaborativa del Posgrado. Modalidades de uso de IA, sesgos, integridad investigadora y explicación técnica.
Cómo conviene leerlas#
Gaceta UNAM presenta los documentos como orientaciones elaboradas colectivamente por la Coordinación de Evaluación, Innovación y Desarrollo Educativos y especialistas de los tres niveles. No sustituyen reglamentos, acuerdos institucionales ni decisiones de cada programa.
Las tres comparten preocupaciones sobre enseñanza, aprendizaje, evaluación, integridad, sesgos, privacidad, acceso y supervisión humana. Sin embargo, no conviene tratarlas como si repitieran un único marco. Cada red selecciona conceptos, ejemplos y grados de detalle diferentes.
Lo específico de cada guía#
Guía de Bachillerato#
La guía de Bachillerato organiza ejemplos para docentes y estudiantes de ese nivel. Incluye actividades, rúbricas y orientaciones para formular instrucciones a una herramienta de IA generativa. También menciona ARCHED como referencia para pensar evaluación e IA.
En este documento, GAIA-GEN nombra al Grupo Académico de Inteligencia Artificial Generativa en Educación de la UNAM, autor de una recomendación citada por la guía; no es un segundo marco de evaluación equivalente a ARCHED ni se le atribuye la autoría del documento. La guía también trata privacidad, acceso y acompañamiento, asuntos relevantes cuando parte del estudiantado es menor de edad, sin convertir una condición probable en descripción universal de todos los grupos.
Guía de Licenciatura#
La guía de Licenciatura atribuye a UNESCO (2025) diez principios: proporcionalidad, seguridad, intimidad, gobernanza, responsabilidad, transparencia, supervisión humana, sostenibilidad, sensibilización y equidad. Esa atribución debe leerse como parte de la bibliografía de la propia guía; no conviene condensarla con la Recomendación de UNESCO adoptada en 2021 y publicada en 2022 como si fueran un solo documento.
También recorre planificación, recolección de información, valoración, retroalimentación, toma de decisiones y metaevaluación. Su tratamiento de sostenibilidad añade preguntas sobre el costo ambiental de las herramientas, junto con privacidad, acceso y validez.
Guía de Posgrado#
La guía de Posgrado propone tres modalidades: sin uso de IA, con asistencia de la IA o IA asistida y con IA integrada. Las presenta como opciones para diseñar una evaluación según lo que se quiere observar, no como una escala donde integrar más IA siempre sea mejor.
Además, explica rasgos generales de los modelos de lenguaje, revisa sesgos cognitivos —cierre, halo, autoridad y confirmación— y relaciona su uso con integridad investigadora. El apéndice sobre transformers ofrece una introducción técnica breve; no sustituye formación especializada sobre modelos ni seguridad de datos.
Qué no debe deducirse de la colección#
- Que exista una regla universal para permitir, restringir o exigir IA en cada actividad.
- Que una recomendación situada en una de las guías aparezca necesariamente en las otras dos.
- Que “supervisión humana” signifique revisar todo manualmente o que una herramienta pueda tomar decisiones académicas por cuenta propia.
- Que registrar el uso de IA autorice solicitar conversaciones completas o datos personales sin atender privacidad y proporcionalidad.
- Que una evaluación sea invulnerable porque se denomine “resistente” a IA.
Cada programa necesita decidir qué puede hacer la persona, qué puede hacer la herramienta, qué información se puede compartir y quién revisará los resultados.
Tres maneras concretas de usarlas#
- Comparar una actividad existente. Leer la guía del nivel correspondiente y marcar qué cambiaría en instrucciones, preguntas, retroalimentación o revisión.
- Redactar un acuerdo local. Elegir las recomendaciones pertinentes y convertirlas en reglas comprensibles para un curso o programa, sin copiar todo el documento.
- Preparar una conversación colegiada. Contrastar las tres modalidades de posgrado, el ciclo de licenciatura y los ejemplos de bachillerato para decidir qué sirve en el contexto propio.
Cómo citarlas#
Universidad Nacional Autónoma de México. (2026). Guía de uso de inteligencia artificial generativa en la evaluación educativa en Bachillerato. Consejo de Evaluación Educativa; Red Colaborativa del Bachillerato; Coordinación de Evaluación, Innovación y Desarrollo Educativos.
Universidad Nacional Autónoma de México. (2026). Guía de uso de inteligencia artificial generativa en la evaluación educativa en Licenciatura. Consejo de Evaluación Educativa; Red Colaborativa de Licenciatura; Coordinación de Evaluación, Innovación y Desarrollo Educativos.
Universidad Nacional Autónoma de México. (2026). Guía de uso de inteligencia artificial generativa en la evaluación educativa en Posgrado. Consejo de Evaluación Educativa; Red Colaborativa del Posgrado; Coordinación de Evaluación, Innovación y Desarrollo Educativos.
Lecturas relacionadas en este sitio#
La síntesis de los lineamientos UNESCO para IA en educación ofrece un marco internacional más amplio. El Digital Education Council y Pearson describen 14 metodologías prácticas de evaluación integrada con IA a partir de 101 casos; ese informe institucional no convierte las 14 en requisitos. La pieza sobre la evaluación en la era de la IA sitúa el debate en el contexto universitario regional.
Visualización de las guías#
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