Currículos Poscognitivos: Repensar la Evaluación cuando la Máquina También Imagina

Postcognitive Curricula: Rethinking Assessment When the Machine Also Imagines

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.29394/Scientific.issn.2542-2987.2026.11.e6.0.10-14

Palabras clave:

diseño curricular, evaluación auténtica, alfabetización algorítmica, pensamiento crítico, competencias emergentes

Resumen

Este texto propone la noción de currículo poscognitivo para nombrar el desplazamiento que impone la generación sintética de textos, imágenes y soluciones a la organización tradicional de la enseñanza. En este sentido, Barberà et al. (2026) comparan la calidad textual de la escritura humana y algorítmica en contextos de evaluación; a su vez, Villagrán y Castillo (2026) discuten qué ocurre con el mérito intelectual cuando el producto deja de acreditar el proceso. El texto argumenta que el problema no se resuelve con detección ni con prohibición, sino con un desplazamiento del objeto evaluado: del producto terminado hacia el juicio, el criterio de selección y la calidad de la pregunta. Se sostiene aquí que la dimensión creativa del aprendizaje conserva valor formativo precisamente porque la máquina también produce resultados imaginativos, y que ese valor exige nuevas alfabetizaciones y una formación docente a la altura.

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Biografía del autor/a

Richard Antonio Martínez Villegas, Instituto Superior Tecnológico Particular Sudamericano (ITS)

Licenciado en Educación mención en Educación Integral de la Universidad Nacional Experimental de los Llanos Occidentales “Ezequiel Zamora” (UNELLEZ), Barinas, Venezuela. Magíster en Pedagogía mención en Docencia e Innovación Educativa de la Universidad Católica de Cuenca (UCACUE), Cuenca, Ecuador. Magíster en Educación, Tecnología e Innovación de la Universidad Tecnológica Empresarial de Guayaquil (UTEG), Guayaquil, Ecuador. Con más de una década de experiencia en el sector educativo. Ha desempeñado roles diversos, desde la docencia directa hasta la coordinación y el asesoramiento de programas educativos. Con especialización en Docencia e Innovación Educativa, ha forjado habilidades en el diseño, implementación y evaluación de estrategias pedagógicas innovadoras. Su compromiso con la actualización constante se refleja en su participación en seminarios y congresos. Promueve ambientes inclusivos y dinámicos que potencian el máximo potencial de cada estudiante, con sólidas habilidades en gestión y ejecución de proyectos educativos.

Citas

de Amo, J. M., & Baldrich, K. (2026). La alfabetización académica asistida por inteligencia artificial generativa: impacto en la calidad de la escritura disciplinaria. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, (75), Artículo 2. https://doi.org/10.12795/pixelbit.113712

Barberà, E., Balayo, I., & Lundqvist, K. (2026). Calidad textual y rendimiento de la escritura humana y algorítmica en contextos de evaluación del aprendizaje. RIED: Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2), 287–310. https://doi.org/10.5944/ried.47130

Betti, B. J. (2026). Inteligencia artificial generativa y formación docente: Competencias emergentes en América Latina, una revisión de alcance. Actualidades Investigativas en Educación, 26(1), 1–43. https://doi.org/10.15517/z4mcs052

Gómez-Soler, O., & González-Martínez, J. (2026). La incorporación de la inteligencia artificial generativa en la educación superior: un estudio cualitativo sobre las percepciones de los estudiantes de magisterio respecto a sus necesidades formativas. Edutec. Revista Electrónica de Tecnología Educativa, (96), Artículo 19. https://doi.org/10.21556/edutec.2026.96.4419

Grandón, E., Badilla, E., Ramírez, P. E., Correa, F., & Rioseco, V. (2026). Alfabetización en inteligencia artificial generativa en estudiantes de derecho: su relación con la intención de uso y rendimiento académico en Chile. Revista Científica en Ciencias Sociales, 8, e81081. Universidad del Pacífico.

Gutiérrez, M. A., & Ocádiz, A. (2025). Alfabetización digital y ética en el uso de la inteligencia artificial generativa: percepciones estudiantiles y desafíos académicos en una universidad mexicana. Espergesia, 12(1), 65–77. https://doi.org/10.18050/rev.espergesia.v12i1.3503

Palacios, C. R., Palacios, E. L., Álvarez, F. D., & Gonzales, T. M. (2025). Percepciones, prácticas y actitudes hacia el uso de chatbots de inteligencia artificial generativa con fines académicos de estudiantes universitarios peruanos. Formación Universitaria, 18(4), 61–72. https://doi.org/10.4067/s0718-50062025000400061

Puche-Villalobos, D. J. (2024). La inteligencia artificial y el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes universitarios. Delectus, 7(2), 59–67. https://doi.org/10.36996/delectus.v7i2.242

Selgas-Cors, M. (2025). Ética algorítmica en la educación: un marco integrado para la formación ética de estudiantes mediante sistemas de inteligencia artificial: Algorithmic Ethics in Education: An Integrated Framework for Student Ethics Training Using Artificial Intelligence Systems. Intelética, 2(3), 28–48. https://doi.org/10.4114/INTELETICA.vol2iss3pp28-48

Villagrán, V., & Castillo, G. A. (2026). Inteligencia artificial y mérito intelectual en la formación académica. Ensayos Pedagógicos, 21(2), 1–21. https://doi.org/10.15359/19.5.17.21.2.22294

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Publicado

05-08-2026

Cómo citar

Martínez, R. A. (2026). Currículos Poscognitivos: Repensar la Evaluación cuando la Máquina También Imagina: Postcognitive Curricula: Rethinking Assessment When the Machine Also Imagines. Revista Scientific, 11(Ed. Esp. 6), 10–14. https://doi.org/10.29394/Scientific.issn.2542-2987.2026.11.e6.0.10-14

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