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Equilibrando Bloom, evaluación e IA

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A principios de este año escolar, los profesores tuvieron una conversación sobre los futuros profesores que pasaban la noche entera para completar sus planes de lecciones. La mayoría de los profesores se compadecieron de sus propias experiencias al tomarse mucho tiempo para desarrollar planes de lecciones de alta calidad.

Un miembro de la facultad habló y preguntó por qué no enseñamos a los futuros docentes a utilizar un fuerte estímulo para el desarrollo de planes de lecciones y los alentamos a usar una herramienta de inteligencia artificial generativa para crear planes de lecciones. La clave es cómo se implementa el plan de lección para abordar las necesidades de los estudiantes dentro del aula, y no la creación del plan de lección en sí. Alternativamente, se podría pedir a los futuros profesores que critiquen el plan de lección generado por IA, mostrando su capacidad para analizar el plan de lección. Varios miembros del cuerpo docente respondieron, diciendo que es esencial que los futuros profesores escriban esos planes de lecciones. Sin embargo, la mayoría puede estar equivocada.

Durante mucho tiempo se ha alentado a los educadores a centrarse en habilidades de pensamiento de nivel superior. Dos herramientas clave que los educadores han estado utilizando durante décadas son Taxonomía de la flora y Los niveles de cuestionamiento de Costa. Ahora, más que nunca, los educadores deben centrarse en los cuatro niveles superiores de la taxonomía de Bloom de 1956 (con la evaluación en la parte superior) y los niveles de procesamiento y aplicación de los niveles de Costa.

En un mundo rico en IA generativa, debemos repensar cómo vemos la evaluación. Ahora que la IA generativa es capaz de manejar tareas cognitivas de nivel inferior, como recordar y comprender, las evaluaciones deben desafiar a los estudiantes a participar en un pensamiento de orden superior. Esto incluye analizar datos, evaluar escenarios y crear nuevas soluciones que la IA no puede replicar fácilmente.

Es hora de que los educadores se aseguren de que todas las evaluaciones más allá de las evaluaciones formativas más básicas se centren ahora en los cuatro niveles superiores de los seis niveles de Bloom. El conocimiento básico (Nivel 1) de la versión original de la taxonomía de Bloom (1956) ahora se puede generar mediante IA. Por ejemplo, crear un informe estatal que muestre su capital y su historia básica sería sencillo para Claude.ai. De manera similar, al revisar el nivel de comprensión (Nivel 2) de Bloom, algunos de los verbos sugeridos para ese nivel incluyen organizar, resumir, traducir y parafrasear. A la mayoría de las herramientas de IA generativa se les puede solicitar fácilmente que organicen y parafraseen. Traducir es una tarea que las computadoras han estado haciendo durante un tiempo con herramientas como Google Translate. Actualmente existe una amplia gama de herramientas de resumen, incluida una ahora integrada en Adobe Acrobat. Por lo tanto, los educadores deben tener en cuenta esas herramientas al desarrollar lecciones y evaluaciones para los estudiantes. El nivel de recopilación de la taxonomía cuestionadora de Costa es similar en el sentido de que reescribir, reformular, recordar, localizar y describir son tareas que la IA generativa puede dominar.

Los educadores deben volver a la versión original de la taxonomía de Bloom, donde la evaluación, la síntesis, el análisis y la aplicación son los cuatro niveles principales. Debido a la capacidad de utilizar una generación anterior de herramientas tecnológicas, la taxonomía de Bloom se cambió para fomentar la creación, siendo la creación el nivel superior de la taxonomía. Sin embargo, el desarrollo sencillo de nuevos materiales se puede realizar con IA generativa. Aplicar eficaz y eficientemente esas creaciones, analizarlas, integrarlas y evaluarlas en sistemas o procesos de pensamiento existentes debe ser el punto en el que los educadores se centren en el futuro. Dado que la tecnología ha vuelto a cambiar el panorama, es hora de que la evaluación vuelva a ocupar el primer lugar de la taxonomía.

Esto no quiere decir que no se deba pedir a los estudiantes que realicen tareas que se alineen con el nivel de cuestionamiento de Costa, ni que trabajen en los niveles de conocimiento y comprensión de Bloom. Sin embargo, es necesario desarrollar evaluaciones, en particular cuestionarios, pruebas y trabajos, para centrarse en los niveles más altos de Bloom. Cuando los profesores quieran evaluar los niveles más bajos de Bloom, deberían considerar volver a evaluaciones orales.

El auge de la IA generativa en contextos educativos requiere una revisión estratégica de las metodologías de evaluación para mantener la integridad y relevancia de la instrucción en el aula. Al cambiar el enfoque hacia habilidades de pensamiento de orden superior, como el análisis, la síntesis y la evaluación, los educadores pueden garantizar que las evaluaciones desafíen a los estudiantes a involucrarse profundamente con el contenido, fomentando la originalidad y el pensamiento crítico.

Enfatizar la aplicación del conocimiento en diversos contextos ayuda a los estudiantes a desarrollar habilidades prácticas que trascienden los entornos académicos y los preparan para los desafíos del mundo real. Además, al integrar tareas que requieren evaluaciones únicas, reflexivas y personalizadas, los educadores cultivarán la alfabetización digital entre sus estudiantes. Estas son competencias esenciales en un mundo cada vez más integrado en la IA. Este cambio combate el potencial de deshonestidad académica y debería mejorar los resultados educativos mediante la promoción de habilidades esenciales del siglo XXI.

En última instancia, revisar las evaluaciones en respuesta a las tecnologías de IA generativa consiste en mantener el rigor académico y preparar a los estudiantes para que sean contribuyentes reflexivos, innovadores y éticos a una sociedad rica en tecnología.

El Dr. Steve Baule es miembro de la facultad de Universidad Estatal de Winona (WSU), donde enseña en el Departamento de Educación en Liderazgo. Antes de unirse a WSU, Baule pasó 28 años en los sistemas escolares K-12 en Illinois, Indiana y Iowa, y dos años enseñando en el Sistema de la Universidad de Wisconsin. Durante los 13 años antes de pasar al nivel universitario, Baule se desempeñó como superintendente de escuelas públicas. Ha escrito 10 libros sobre una variedad de temas educativos e históricos y ha sido miembro de los consejos editoriales de dos revistas. Baule obtuvo un certificado avanzado de diversidad y equidad mientras estaba en el sistema de UW. Tiene un doctorado en tecnología educativa de la Northern Illinois University y un doctorado en liderazgo educativo y estudios de políticas de la Loyola University Chicago.

Los intereses académicos de Baule se centran en la participación de los estudiantes en línea, la tecnología educativa, en particular el impacto de las implementaciones 1: 1, el aprendizaje socioemocional y la historia de la educación. Baule dirigió varios esfuerzos para mejorar la salud emocional de los estudiantes y reducir los problemas de disciplina antes de pasar a la educación superior. También escribe sobre aspectos de la historia estadounidense temprana.

Baule ha sido miembro de la Asociación Estadounidense de Administradores Escolares, la Asociación Estadounidense de Bibliotecas, la Asociación Estadounidense de Bibliotecarios Escolares, la Asociación para la Supervisión y el Desarrollo Curricular, el Consorcio para Redes Escolares, la Asociación Internacional de Bibliotecarios Escolares, la Asociación Nacional de Educación Secundaria Directores de escuelas, el Consejo Nacional de Desarrollo del Personal y muchas de sus afiliadas estatales. Se ha desempeñado como consultor en las áreas de tecnología educativa, diseño de instalaciones, desarrollo de programas de bibliotecas, formación de equipos y comunicaciones.

Steven M. Baule, Ed.D., Ph.D.
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