Evaluación innovadora en entornos virtuales: una lectura desde la Taxonomía de Bloom
- Jessica Liset Martínez de Águila
- hace 18 minutos
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Introducción
La pandemia precipitó una transición que ya venía gestándose: la adopción masiva de los Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVA). Este cambio precisó el hecho de replantear las prácticas evaluativas; la medición de las tareas de los estudiantes debe dejar de ser únicamente un mecanismo de calificación para convertirse en una oportunidad formativa y didáctica para generar aprendizaje. Desde esta perspectiva, la Taxonomía de Bloom ofrece un marco valioso para diseñar evaluaciones que promuevan no sólo recordar información, sino desarrollar pensamiento crítico, la resolución de problemas y estimular la creatividad en contextos digitales.
La taxonomía revisada y su vigencia en lo digital
La Taxonomía original de Bloom (1956) y su revisión por Anderson y Krathwohl (2001) jerarquizan las habilidades cognitivas desde lo más simple (Recordar) hasta la más compleja (Crear). Al transformar categorías en verbos, esta revisión pone en primer plano la acción de aprender y resulta especialmente práctica para el diseño instruccional en línea. Lejos de ser un vestigio de algo desaparecido o desactualizado, la Taxonomía funciona como un mapa para construir actividades que escalen progresivamente en complejidad, y que guíen al docente en la tarea evaluativa para conectar con los objetivos, las actividades y criterios de evaluación en una secuencia coherente.
El docente, por tanto, debe asumir el desafío de diseñar evaluaciones que realmente promuevan el aprendizaje, organizando las habilidades cognitivas en un continuo que vaya desde la más simple hasta la más compleja utilizando herramientas tecnológicas que le permitan integrar un aprendizaje acorde con las exigencias tecnológicas del siglo XXI. Estas actividades promueven un nivel cognitivo gradual y habilidades acordes con dicho nivel, como se muestra en el cuadro siguiente:
Nivel de Pensamiento | Descripción de la Habilidad Cognitiva |
| Habilidad de recuperar, rememorar o reconocer conocimiento relevante de la memoria a largo plazo. |
| Habilidad de construir significado a partir de mensajes, incluyendo comunicación oral, escrita y gráfica. |
| Habilidad de llevar a cabo o utilizar un procedimiento en una situación determinada. |
| Habilidad de descomponer el material en sus partes constituyentes y determinar cómo se relacionan entre sí y con una estructura general. |
| Habilidad de hacer juicios basados en criterios y estándares. |
| Habilidad de juntar elementos para formar un todo coherente y funcional; generar, planificar o producir para reorganizar elementos en un nuevo patrón o estructura. |
Estrategias evaluativas para cada nivel en EVA
Integrar la taxonomía en Entornos Virtuales de Aprendizaje conlleva relacionar cada nivel cognitivo con trabajos digitales que permitan demostrar aprendizajes específicos que vayan acordes a las herramientas tecnológicas que poseen un desarrollo vertiginoso en la actualidad. Por ejemplo, para 'Recordar' pueden emplearse cuestionarios automáticos o tarjetas (flashcards); 'Comprender' se aplica en el uso de foros y resúmenes escritos u orales; 'Aplicar' mediante simulaciones o estudios de casos digitales; 'Analizar' con la generación de mapas conceptuales y análisis de datos; 'Evaluar' mediante la realización de análisis críticos fundamentados y que incluyan coevaluación; y 'Crear' con la generación de podcasts, videos o prototipos que planteen soluciones a temáticas sociales y de ciencias con temas de actualidad. Estas propuestas deben responder a criterios claros y ser discutidas con los estudiantes para fomentar transparencia y autonomía. El docente debe ser capaz de crear actividades evaluativas acordes a los instrumentos especializados en la actualidad, pero también involucrando las metodologías activas e incorporando la resolución de problemas para generar el desarrollo de una experiencia formativa única en la evaluación; el surgir del pensamiento crítico, la construcción de soluciones a problemáticas reales, la aplicación de heurística en la resolución de problemas, etc.
Alineamiento constructivo y rúbricas como eje transformador
Es así como, el alineamiento constructivo de Biggs (2011) plantea que, resultados de aprendizaje, actividades y evaluación deben integrarse intencionalmente. En EVA esto cobra mayor importancia: las tareas digitales y las herramientas tecnológicas deben seleccionarse no por novedad, sino por su capacidad de evidenciar los objetivos propuestos. Las rúbricas instruccionales —con criterios claros, escalas descriptivas y ejemplos de desempeño— funcionan simultáneamente como instrumento de calificación y guía formativa, promoviendo la metacognición y la coevaluación entre pares. Sin embargo, en la actualidad el docente se encuentra desposeído de una formación acorde al uso de herramientas tecnológicas que innoven en la enseñanza, debido a una formación todavía deficiente, desactualizada y poco comprometida con los adelantos científicos del siglo XXI, esto es un motivante para generar una reflexión en torno al hecho de la necesidad de proveer al docente un marco evaluativo conforme a la Taxonomía de Bloom para incorporar herramientas novedosas en la evaluación en entornos virtuales de aprendizaje que generen una formación más acorde a las exigencias de actualidad.
Desafíos contemporáneos: integridad académica y la irrupción de la IA
La evaluación en línea enfrenta retos que han emergido o se han intensificado recientemente: seguridad de los exámenes, el plagio, y la aparición de herramientas de generación de texto e imagen basadas en IA. Estudios recientes muestran que la pandemia impulsó cambios masivos en prácticas evaluativas y en el debate sobre integridad académica, y que las soluciones puramente tecnológicas —e‑proctoring o detectores— no son suficientes por sí solas. Se requiere una reconfiguración pedagógica: diseño de tareas auténticas, evaluación formativa frecuente, y formación ética en el uso de IA. Estas medidas reducen incentivos para el fraude y recuperan el propósito formativo de la evaluación. El docente debe estar preparado y formado acorde a estas exigencias con habilidades que le permitan conocer cómo detectar el fraude en documentos y evaluaciones presentadas por los estudiantes para crear propuestas más robustas que busquen mejorar el desempeño de estos, y superar los desafíos de la formación de profesionales del siglo XXI.
Buenas prácticas y recomendaciones
A partir del marco teórico y la evidencia empírica reciente, proponemos varias buenas prácticas para evaluar en EVA:
Formular resultados de aprendizaje con verbos accionables y criterios medibles;
Diseñar secuencias que progresen en la Taxonomía;
Usar rúbricas compartidas y coevaluación para transparentar expectativas;
Priorizar tareas auténticas y basadas en la resolución de problemas;
Implementar evaluaciones formativas frecuentes con retroalimentación inmediata;
Formar a estudiantes en integridad académica y uso responsable de IA;
Aprovechar analíticas de aprendizaje para identificar dificultades y personalizar apoyo.
Las revisiones sistemáticas recientes subrayan la eficacia de estas estrategias cuando se implementan de manera integrada y sensible al contexto institucional. Para ello el docente debe ser formado continuamente en el uso de recursos tecnológicos, inteligencia artificial generativa para aprovechar estas herramientas en su quehacer educativo y ayudarse en la labor diaria de formar a futuros profesionales que desarrollen más la ciencia y la academia de calidad en una sociedad cambiante y problematizadora.
Conclusión
La Taxonomía de Bloom, reinterpretada, es la clave de acción a seguir, y debe ser alineada con principios de diseño instruccional, que sigan siendo una herramienta potente para repensar la evaluación en entornos virtuales. Si la evaluación se diseña como una experiencia de aprendizaje intencional —con criterios claros y alcances específicos, tareas auténticas que muestren el dominio cognitivo de los educandos, y retroalimentación formativa—, dejará de medir resultados para enfocarse en la construcción de conocimiento. La pandemia aceleró el cambio; la tarea ahora es consolidar prácticas sostenibles, éticas y centradas en el aprendizaje profundo, incorporando la tecnología como medio, y no como fin.
Jessica Liset Martínez de Águila, es profesora de matemáticas en educación básica y media en El Salvador, además de Ingeniera en Sistemas Informáticos. Cuenta con una maestría en Métodos de Investigación Social en la aplicación de tecnologías emergentes de la educación en línea como el E-Learning, Mobile Learning, IA, Realidad Virtual y Realidad Aumentada en la Universidad de El Salvador. Realizó pasantía doctoral en el IESPE.
Referencias
Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (Eds.). (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. Longman.
Biggs, J., & Tang, C. (2011). Teaching for quality learning at university (4th ed.). McGraw-Hill Education.
Bloom, B. S. (1956). Taxonomy of educational objectives: Handbook I. The cognitive domain. David McKay Company.
Kennedy, D. (2007). Writing and using learning outcomes: A practical guide. EUA Bologna Handbook.
Mate, K. S., et al. (2021). Considerations and strategies for effective online teaching and assessment. International Journal of Educational Research (consultado en PubMed Central).
Holden, O. L., Norris, M. E., & Kuhlmeier, V. A. (2021). Academic integrity in online assessment: A research review. Frontiers in Education, 6, 639814.
Meng, W. (2024). A systematic review of the effectiveness of online learning during the pandemic. Frontiers in Education, 2024.
Vlachopoulos, D. (2024). A systematic literature review on authentic assessment in higher education. Assessment & Evaluation in Higher Education, 2024.
