Libing Wang 02 de septiembre de 2026

Tradicionalmente, las universidades han derivado su autoridad de reunir la creación de conocimientos, el diseño de programas, la enseñanza, la evaluación y la concesión de calificaciones. Al combinar estas funciones, han desempeñado un papel central en la configuración de qué conocimientos y habilidades se valoran y cómo se reconoce su logro.

Ese modelo está cambiando. El aprendizaje se lleva a cabo cada vez más a través de cursos en línea, lugares de trabajo, microcredenciales y otros entornos, mientras que las plataformas, los empleadores y los proveedores privados realizan funciones que alguna vez se asociaban principalmente con universidades. El problema no es simplemente dónde ocurre el aprendizaje, sino cómo gana valor y legitimidad.

La inteligencia artificial (IA) hace que este cambio sea especialmente visible. Cuando la IA generativa puede producir ensayos convincentes, código y otros resultados, es posible que el trabajo enviado ya no demuestre de manera confiable lo que los estudiantes saben o pueden hacer. Por lo tanto, la evaluación debe centrarse en establecer pruebas creíbles de aprendizaje, en lugar de simplemente verificar quién produjo el trabajo.

A medida que el aprendizaje, la evaluación y el reconocimiento se extienden a través de múltiples contextos, surge una pregunta más amplia: ¿quién debe juzgar qué cuenta, con qué propósito y sobre qué base se puede confiar en esos juicios?

Un sistema más distribuido

La IA generativa está remodelando la forma en que se puede acceder y experimentar el aprendizaje. Utilizado adecuadamente, puede proporcionar información, explicaciones, traducciones y código a una velocidad sin precedentes, lo que permite un aprendizaje más personalizado y un acceso más amplio, particularmente cuando los maestros, los recursos educativos y la experiencia especializada son limitados.

Al mismo tiempo, la IA aporta debilidades más profundas en formas familiares de evaluación a un enfoque más agudo. La cuestión va más allá de si el trabajo presentado es propio del alumno; es si el trabajo proporciona pruebas suficientes para apoyar un juicio sólido de que el alumno ha alcanzado los conocimientos y habilidades esperados.

La respuesta no debe ser un intento de hacer que la evaluación sea “a prueba de IA”, sino para fortalecer la forma en que se demuestran los logros. Esto requiere un mayor uso de la evaluación oral, el desempeño supervisado, las asignaciones iterativas que revelan el desarrollo del razonamiento y las tareas auténticas basadas en contextos profesionales o comunitarios.

Más fundamentalmente, las instituciones deben definir el conocimiento y las habilidades que sus calificaciones pretenden representar y alinear la evaluación en consecuencia. El mismo principio se aplica en todo el sistema de aprendizaje: un curso corto no debe reconocerse simplemente porque lleve una insignia digital o indique los resultados del aprendizaje. Su valor debe basarse en el logro demostrado, no en su formato o proveedor.

Esto requiere distinguir cuatro funciones: la autenticación confirma que realmente se emitió una credencial; la evaluación establece si se lograron los resultados de aprendizaje previstos; la certificación certifica formalmente ese logro; y el reconocimiento determina si cuenta para un propósito académico, profesional o de empleo en particular.

Estas funciones, una vez agrupadas dentro de las universidades, ahora pueden involucrar a una gama más amplia de actores. El aprendizaje puede ser adquirido de un proveedor, evaluado por otro, registrado digitalmente y reconocido por un empleador u organismo profesional.

Esto no necesariamente amenaza a las universidades, sino que desafía la suposición de que una sola institución debe conservar la autoridad en todas estas funciones. A medida que estas funciones se distribuyan más, la confianza dependerá cada vez más de la calidad y transparencia de los juicios emitidos en cada etapa.

El cambio ya está en marcha

El aprendizaje siempre se ha extendido más allá de los campus universitarios. Lo que está cambiando es la escala y la infraestructura a través de la cual el aprendizaje puede impartirse, documentarse, acumularse y reconocerse a través de las fronteras institucionales.

Por lo tanto, la importancia de este cambio no es que las universidades estén siendo reemplazadas, sino que las funciones que históricamente han realizado juntas se están separando y distribuyendo cada vez más entre diferentes actores. Varios desarrollos ya ilustran este cambio.

El enfoque de la Unión Europea sobre las microcredenciales, establecido en una Recomendación del Consejo adoptada en 2022, establece principios comunes para la calidad, la transparencia, la comparabilidad, el reconocimiento y la portabilidad a través de las instituciones, empresas y fronteras.

Esto ilustra que una mayor flexibilidad no crea, por sí sola, confianza en el reconocimiento. A medida que el aprendizaje cruza las fronteras institucionales y nacionales, los principios comunes se vuelven esenciales para mantener la confianza.

El Banco Académico de Créditos (ABC) de la India, vinculado al Registro Automatizado de Cuentas Académicas Permanentes (APAAR) y los registros académicos digitales, permite a los estudiantes acumular, transferir y utilizar créditos reconocidos en todas las instituciones participantes. Dicha infraestructura puede apoyar la movilidad, pero un registro digital por sí solo no puede garantizar la calidad, relevancia o coherencia del aprendizaje y los logros que registra.

Los mercados laborales también están experimentando con enfoques que priorizan las habilidades. Un análisis de 2025 de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) documenta el creciente uso de la señalización de habilidades y la contratación basada en habilidades, al tiempo que destaca las dificultades persistentes para validar las habilidades y generar confianza en la evidencia a través de los contextos.

Estos desarrollos muestran que el aprendizaje ahora se puede adquirir a través de entornos, documentar a través de múltiples sistemas y evaluarse para diferentes propósitos. Los títulos mantendrán un valor particular en las profesiones reguladas y donde los empleadores no pueden evaluar fácilmente las credenciales desconocidas, pero se sentarán cada vez más junto a otras formas de evidencia del conocimiento y las habilidades de las personas.

¿Quién decide y con qué propósito?

Un panorama de aprendizaje más diverso puede ampliar las oportunidades para los adultos que trabajan, los que cambian de carrera y aquellos que no pueden acceder a los programas de grado convencionales. Puede hacer que el aprendizaje sea más accesible y receptivo a las necesidades cambiantes.

Pero una mayor elección también trae más incertidumbre. Los estudiantes deben navegar por diferentes formas de provisión y evaluar qué credenciales son creíbles, transferibles y valiosas. Los estudiantes necesitan saber qué formas de aprendizaje serán reconocidas, por quién y con qué propósito.

Una variedad de actores hacen diferentes juicios. Una universidad puede decidir si el aprendizaje cuenta para una calificación académica; un organismo profesional puede evaluar si cumple con los requisitos para la práctica; un empleador puede juzgar su relevancia para una ocupación en particular; y un regulador puede establecer los requisitos para una licencia o estado protegido.

Estos juicios sirven para diferentes propósitos. La validez académica, la elegibilidad profesional y la relevancia en el lugar de trabajo no son necesariamente las mismas, y una credencial que sea significativa en un entorno puede tener un valor limitado en otro.

Por lo tanto, no se debe suponer que un solo actor tenga autoridad exclusiva para decidir si el aprendizaje cuenta en cada contexto. Las universidades se mantienen bien posicionadas para evaluar el aprendizaje adquirido a través de diferentes rutas contra estándares académicos claros y consistentes.

Pero este papel no da a las universidades autoridad exclusiva sobre el reconocimiento.

Las plataformas pueden proporcionar aprendizaje e infraestructura; los empleadores pueden evaluar la relevancia del lugar de trabajo; los organismos profesionales pueden establecer estándares ocupacionales; y los gobiernos pueden establecer requisitos reglamentarios y principios comunes. Cada uno tiene un papel legítimo, pero ninguno puede juzgar el valor del aprendizaje en cada contexto.

Aquí, la autoridad debe estar justificada por la competencia, la evidencia, el propósito y la responsabilidad. En un sistema de aprendizaje más distribuido, la confianza dependerá de dejar claro quién es responsable de cada juicio, qué evidencia lo respalda y por qué ese juicio debe ser aceptado.

¿Quién asume el riesgo?

El caso de un aprendizaje más flexible es fundamentalmente una cuestión de equidad. Una mayor flexibilidad puede eliminar las barreras a la participación, pero también puede transferir más costos e incertidumbre a las personas.

Un alumno puede invertir mucho tiempo y dinero en una credencial sin saber si será reconocida por otra institución o empleador. Aquellos con habilidades digitales más fuertes, redes profesionales o respaldo de empleadores están mejor equipados para gestionar esta incertidumbre, ampliando potencialmente las desigualdades existentes.

El problema no es simplemente quién hace juicios sobre el aprendizaje, sino quién se enfrenta a las consecuencias cuando esos juicios fallan. Si no se reconoce una credencial, los costos financieros y de oportunidad pueden recaer en el individuo. Si una plataforma se cierra, los estudiantes pueden perder el acceso a los registros, la evidencia de aprendizaje o el apoyo continuo.

Estos desafíos se extienden más allá de los individuos. Los empleadores pueden tener dificultades para interpretar credenciales desconocidas, dejando a las personas vulnerables a que sus conocimientos y habilidades pasen por alto. La evaluación débil también puede socavar la confianza de manera más amplia: cuando las credenciales exageran la competencia, los empleadores e instituciones pueden tomar malas decisiones, con consecuencias tanto para las personas como para las organizaciones.

Un mayor acceso puede ampliar la desigualdad incluso cuando los cursos individuales se vuelven más fáciles de acceder. La participación por sí sola no es suficiente. Los estudiantes también necesitan información clara sobre la calidad y el reconocimiento, la capacidad de comparar diferentes opciones, el control sobre sus registros de aprendizaje y remedios significativos cuando los proveedores fallan.

El trabajo de la UNESCO sobre cursos cortos y microcredenciales destaca los riesgos relacionados con la calidad, la progresión, la coherencia, la evaluación, el reconocimiento y el valor del mercado laboral. Estas preocupaciones se vuelven más significativas a medida que el aprendizaje se vuelve más diverso e interconectado.

Un sistema de aprendizaje flexible ampliará la oportunidad solo si sus riesgos se comparten con tanto cuidado como sus beneficios. De lo contrario, la flexibilidad puede dar a las instituciones más formas de ofrecer educación, al tiempo que deja a las personas con una mayor incertidumbre sobre si lo que han logrado será reconocido y valorado para su propósito previsto.

¿Qué hace que el reconocimiento sea confiable?

A medida que el aprendizaje se vuelve más diverso y distribuido, las nuevas formas de provisión son solo una parte del desafío. Igualmente importante…