Después de semanas de trabajo intenso, hemos realizado la presentación oral de nuestro proyecto: «Percepción del estudiantado ante los dilemas éticos y la opacidad de la inteligencia artificial generativa en la evaluación formativa».
Defender el trabajo ante el Dr. Gregorio Rodríguez Gómez, el Dr. J. F. Lukas Mujika y el resto del grupo siempre impone respeto, pero el resultado no ha podido ser más satisfactorio. El grupo «Mentes Evaluadoras» hemos recibido la felicitación del profesorado, destacando que el trabajo está bien planteado y es de calidad.
Sin embargo, en el espíritu de la mejora continua que promueve el Máster MEVINAP, nos han dado dos «perlas» de sabiduría que ya he anotado para mis futuros diseños de investigación:
- Ambición en el diseño. Al ser una propuesta de investigación (un diseño) y no un trabajo de campo real ya ejecutado, nos comentaron que podíamos haber sido más ambiciosas. No era necesario limitar la muestra a un número reducido; podíamos haber planteado un alcance nacional con más de 150 alumnos e involucrar a diversas universidades del país. ¡En investigación también hay que saber pensar en grande!
- Contextualización institucional. Nos ha faltado integrar el conocimiento generado por los grupos de referencia de nuestras propias universidades. Autores como Flores-Vivar y García-Peñalvo (2023) o la Guía de la UCA (2025) sobre el uso ético de la IA habrían blindado nuestra fundamentación con una perspectiva local y experta.
A pesar de estos detalles, la sensación es satisfactoria. Hemos demostrado que el modelo interactivo de Maxwell no es solo teoría, sino una estructura que permite sostener una defensa oral con seguridad.
Para mí, este proyecto no termina aquí. La ética y la transparencia de la IA son retos reales en mi día a día profesional. Gracias a esta asignatura, ahora tengo un mapa mucho más claro de cómo investigar estos fenómenos con rigor.
¡Objetivo cumplido!