Promoviendo la enseñanza-aprendizaje competencial en educación superior mediante cuestionarios de autoevaluación generados con inteligencia artificial

Abstract

La formación competencial en la universidad requiere alinear los modelos educativos con los resultados de aprendizaje que el alumnado debe alcanzar. La Inteligencia Artificial (IA) se presenta como un recurso con alto potencial para apoyar el rediseño curricular, orientar la docencia hacia dichos resultados y gene-rar instrumentos coherentes con las competencias de cada asignatura. Sin embargo, persiste la falta de herramientas que favorezcan la reflexión metacognitiva del alumnado como parte del proceso evaluativo, lo que genera desajustes entre los modelos competenciales y las prácticas docentes. El objetivo de este estudio fue explorar el impacto de los cuestionarios de autoevaluación como innovación didáctica mediada por la IA para el análisis de los niveles de competencia autopercibida por el alumnado y la orientación de la enseñanza en estudios de posgrado. Se empleó un diseño mixto secuencial (CUAN–CUAL), con 1324 estudiantes y 93 docentes de una universidad privada online española. Los estudiantes completaron los cuestionarios ad hoc de autoevaluación competencial. Los docentes analizaron la utilidad del modelo mediante otro cuestionario. Se realizaron entrevistas a los coordinadores académicos y se observaron tres sesiones de clase de cada asignatura. Los resultados mostraron que los cuestionarios fortalecen la reflexión metacognitiva del alumnado y actúan como instrumento diagnóstico para el profesorado. El análisis observacional reveló una brecha entre su aceptación teórica y su aplicación práctica. Los hallazgos subrayan el potencial de la IA para orientar el diseño competencial de las asignaturas y mejorar la elaboración de instrumentos evaluativos alineados con los resultados de aprendizaje.