Vinculación de competencias y evidencia de aprendizaje para una educación en ingeniería en la era de la inteligencia artificial
DOI:
https://doi.org/10.26507/rei.v21n42.1446Palabras clave:
educación en ingeniería, inteligencia artificial generativa, evidencia de aprendizaje, competencias, evaluación, modelización aumentadaResumen
La inteligencia artificial generativa ha modificado las condiciones bajo las cuales se produce y evalúa el trabajo académico en educación superior. En ingeniería, donde la resolución de problemas ha funcionado históricamente como evidencia de comprensión, esta transformación exige redefinir qué competencias deben observarse y cómo deben evaluarse. Este artículo propone un marco conceptual-metodológico para vincular competencias y evidencia de aprendizaje en la educación en ingeniería en la era de la inteligencia artificial. A partir de la noción de modelización aumentada, se identifican seis dimensiones evaluables: formulación del problema, explicitación de supuestos, representación y modelización, mediación tecnológica crítica, validación de resultados y juicio profesional. Se presenta una rúbrica general, estrategias de diseño evaluativo y ejemplos transferibles. Se concluye que el rigor formativo no desaparece con la automatización; se desplaza hacia la justificación, la validación y la responsabilidad epistemológica.
Biografía del autor/a
Hugo Roger Paz, Universidad Nacional de Tucumán
Doctor en Educación de la Facultad de Filosofía y Letras de la Universidad Nacional de Tucumán (2018-03-01 a 2033-10-11). Magíster en Ingeniería Hidráulica de la Universidad de Cantabria (1992-10-13 a 1993-09-27) e Ingeniero Civil de la Universidad Nacional de Tucumán (1984-03-01 a 1990-12-19). Investigador sénior y científico de datos con formación en ingeniería civil e hidráulica y más de 40 años de experiencia en educación superior.
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