En mi artículo anterior analicé el comportamiento estadístico atípico de los resultados del proceso de admisión 2026 en el ingreso a licenciatura de la UNAM, tras utilizarse por primera vez una modalidad de examen en línea desde los hogares de los aspirantes. Aunque la intención de las autoridades universitarias fue ampliar la cobertura y facilitar la participación de jóvenes de distintas regiones del país, esta modalidad presentó importantes problemas de seguridad, incluso utilizando protocolos de supervisión humana y de Inteligencia Artificial (IA). Algunas estimaciones señalan que cerca de 50% de los 158 mil aspirantes pudo haber recibido algún tipo de ayuda y que entre 80 y 90% de quienes obtuvieron las calificaciones más altas se encontrarían en esta condición. Ante esta situación, la UNAM decidió aplicar un examen control, presencial y por computadora, a los aspirantes con mayores aciertos.
Ante la relevancia del problema —y considerando que otras Instituciones de Educación Superior (IES) utilizan evaluaciones en línea— conviene analizar sus ventajas y limitaciones. Entre las primeras están la accesibilidad geográfica; la flexibilidad y comodidad para los aspirantes; la reducción de costos de aplicación; la rapidez en la calificación y generación de resultados; las herramientas de seguridad, para la autenticación de identidad. Pero, sobre todo, la reducción de cargas de trabajo que implica para las IES la planeación e implementación de un proceso de admisión muy complejo de miles de estudiantes.
Sin embargo, sus limitaciones y riesgos son mucho mayores cuando se trata de procesos de admisión de gran escala y de alto impacto. En primer lugar, existe una desigualdad en las condiciones de aplicación: no todos los aspirantes cuentan con una computadora adecuada, conexión estable a internet, electricidad estable o un espacio privado y silencioso. También se dificulta garantizar la estandarización de las condiciones de aplicación, principio fundamental de cualquier evaluación de alto impacto. Existen, además, riesgos de privacidad y protección de datos. Para supervisar al estudiante, se requiere recopilar imágenes del rostro, voz, movimientos, información del dispositivo, dirección IP e imágenes del entorno doméstico. También debe considerarse el estrés que puede generar la vigilancia permanente, particularmente cuando el resultado del examen puede determinar el acceso a una carrera universitaria. También está el problema de la validez y equidad de los resultados. Si dos aspirantes presentan el mismo examen, pero uno lo hace en condiciones técnicas y ambientales óptimas y otro enfrenta fallas de conexión, ruido, interrupciones o mayores dificultades para demostrar que trabaja sin ayuda, sus puntuaciones dejan de ser estrictamente comparables. Un riesgo todavía mayor es la inseguridad de la evaluación. La supervisión remota, incluso mediante algoritmos de IA, no garantiza que el aspirante responda por sí mismo ni que tenga las mismas condiciones que los demás. Una persona puede recibir ayuda de terceros, consultar dispositivos o utilizar recursos digitales sin que necesariamente sea detectada. Por el contrario, los sistemas de IA pueden generar falsos positivos al interpretar como conductas sospechosas movimientos o sonidos perfectamente normales.
En un examen de admisión, donde un solo acierto puede marcar la diferencia entre ingresar o quedar fuera de una carrera, estas fuentes de error no son un asunto menor. El problema no es que el examen sea digital; el problema es trasladar a los hogares una evaluación de alto impacto sin poder garantizar condiciones suficientemente seguras, estandarizadas y equitativas para todos. Entonces, ¿para qué puede servir esta modalidad? Una alternativa razonable sería utilizarla como primer filtro, seguido de un examen presencial de verificación para quienes superen esta etapa. También puede servir para evaluaciones de bajo impacto, evaluaciones de aula, coevaluación de estudiantes o para la comprobación de tareas que deben realizarse en casa, entre otros usos.
Tanto en evaluaciones remotas como presenciales pueden incorporarse tecnologías que mejoren la seguridad y la calidad de la medición: aleatorización de preguntas y respuestas; reactivos auténticos (de respuesta construida o semiconstruida); Generadores Automáticos de Ítems (GAI) para producir múltiples versiones equivalentes de un examen; y pruebas adaptativas que ajusten la dificultad de las preguntas al nivel de competencia de cada aspirante.
En conclusión, no parece recomendable utilizar los exámenes desde casa como modalidad para procesos de admisión de gran escala y alto impacto. En cambio, las evaluaciones asistidas por computadora en condiciones presenciales ofrecen mayores posibilidades de estandarización, seguridad y control, además de importantes ventajas frente a los tradicionales exámenes de lápiz y papel. Afortunadamente, la UNAM optó por esta opción para administrar sus exámenes de control.
Presidente del Consejo Directivo de Métrica Educativa, A.C.@EduardoBackhoff