Chatbots in Multivariable Calculus Exams: Innovative Tool Or Academic Risk?

La integración de herramientas de IA como ChatGPT en las evaluaciones educativas, particularmente en el contexto del Cálculo Multivariable, representa un enfoque transformador hacia un aprendizaje personalizado y escalable. Este estudio examina el marco Exams as a Service (EaaS) – Flipped Chatbot Test (FCT), implementado mediante la plataforma AIQuest, con el fin de explorar cómo los chatbots pueden apoyar los procesos de evaluación, al tiempo que se abordan los riesgos asociados a la automatización y a la integridad académica. La metodología combina modos de evaluación estáticos y dinámicos dentro de un entorno basado en la nube que genera, evalúa y proporciona retroalimentación sobre las respuestas de los estudiantes. Los datos cuantitativos provenientes de encuestas y las reflexiones escritas cualitativas fueron analizados mediante un enfoque de métodos mixtos, incorporando la Teoría Fundamentada (Grounded Theory) para identificar patrones cognitivos emergentes. Los resultados revelan diferencias en el nivel de participación, el desempeño y los patrones de razonamiento de los estudiantes entre condiciones de evaluación asistidas por IA y no asistidas por IA, destacando el papel de la retroalimentación estructurada generada por IA en el apoyo a procesos reflexivos y metacognitivos. Los resultados cuantitativos indican un desempeño más alto y homogéneo bajo el esquema de evaluación inversa, mientras que las respuestas de la encuesta muestran percepciones generalmente positivas sobre la utilidad de la retroalimentación y la adecuación de las tareas. Este estudio aporta evidencia cuantitativa y cualitativa integrada sobre el diseño de marcos de evaluación asistidos por IA como herramientas formativas y diagnósticas, ofreciendo orientaciones para que los docentes implementen sistemas de evaluación basados en IA.