Evaluación de competencias geográficas permitiendo el uso discente de la IA generativa

• Carlos Martínez Hernández ^[1]
  1. [1] Universidad Complutense de Madrid

     Universidad Complutense de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: Interdisciplinary Journal of Didactics, ISSN-e 3045-5413, Nº. 2, 2025, págs. 59-74
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Assessment of Geographic Competencies Enabling Student use of Generative AI
• Enlaces
  • Texto completo
• Dialnet Métricas: 8 Citas
• Resumen
  • español

    Recientemente se ha alcanzado una accesibilidad masiva a aplicaciones de IA generativa, lo cual ha generado cierta alarma en el ámbito educativo por su potencial de riesgo en el plagio y autocorrección de actividades evaluables. Aquí se sugiere superar esta alarma aduciendo el carácter enciclopédico de las respuestas generadas por la IA, que es contradictorio con el tipo de conocimiento, más competencial, solicitado en la actual sociedad de la información y el conocimiento y presente en los últimos currículos educativos. Se plantea por tanto adaptar las tareas evaluativas al desarrollo de un marco competencial, y que así no puedan ser resueltas en bruto por una IA. Se detalla el marco competencial propio del pensamiento geoespacial y se fundamenta cómo pueden configurarse las tareas para exigir interpretación y relación de conocimientos por parte del alumnado de las respuestas que puedan obtener de la IA. Se ejemplifica asimismo cómo la IA (geoIA, de texto, de imágenes…) puede concebirse como un complemento a las geotecnologías, con cierta tradición ya de uso docente en la educación geográfica. Se concluye con un llamamiento a abrazar el uso discente de la IA adaptando las tareas evaluativas a un marco competencial, en este caso de pensamiento geográfico.

  • English

    Recently, massive accessibility to generative AI applications has been achieved, which has generated some alarm in the educational field due to its potential risk of plagiarism and self-correction of assessable activities. It is suggested to overcome this alarm by citing the encyclopedic nature of the answers generated by AI, which is contradictory to the type of knowledge (competence-based), requested in the current information and knowledge society and present in the latest educational curricula. It is therefore proposed to adapt the assessment tasks to the development of a competence framework, so that they cannot be solved directly by an AI. The competence framework of geospatial thinking is detailed, and it is justified how the tasks can be configured so that the students must interpret and make relationships of the information provided by the answers they can obtain from AI. It is also exemplified how AI (geoAI, text, images...) can be conceived as a complement to geotechnologies, with a certain tradition of teaching use in geographic education. It concludes with a call to embrace the student use of AI by adapting assessment tasks to a competency framework, in this case of geographical thinking.