{"id":187442,"date":"2026-09-21T17:30:03","date_gmt":"2026-09-21T23:30:03","guid":{"rendered":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/?p=187442"},"modified":"2026-09-21T17:30:23","modified_gmt":"2026-09-21T23:30:23","slug":"pisa-y-nuevos-retos-para-la-universidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/educacion-y-humanismo\/pisa-y-nuevos-retos-para-la-universidad\/","title":{"rendered":"PISA plantea nuevos retos para la universidad"},"content":{"rendered":"\n

Por Jos\u00e9 Carlos V\u00e1zquez Parra<\/em><\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Hace unos d\u00edas se hicieron p\u00fablicos los resultados del Programa para la <\/a>Evaluaci\u00f3n<\/a> Internacional de Estudiantes<\/a> (PISA) de la Organizaci\u00f3n para la Cooperaci\u00f3n y el Desarrollo Econ\u00f3mico (OCDE), que mide la capacidad de los j\u00f3venes de 15 a\u00f1os para aplicar sus conocimientos y habilidades en lectura, matem\u00e1ticas y ciencias para afrontar retos de la vida real.<\/p>\n\n\n\n

Estos resultados volvieron a poner sobre la mesa una realidad inc\u00f3moda para M\u00e9xico. El desempe\u00f1o de los estudiantes mexicanos se mantiene por debajo del promedio<\/strong> de la OCDE en matem\u00e1ticas, lectura y ciencias. En matem\u00e1ticas, apenas tres de cada diez alcanzaron al menos el nivel b\u00e1sico de competencia, mientras que en lectura y ciencias lo hizo aproximadamente la mitad (OCDE, 2026a).<\/p>\n\n\n\n

Seguramente estos resultados abrir\u00e1n, una vez m\u00e1s, una discusi\u00f3n necesaria sobre lo que ocurre en las aulas de educaci\u00f3n b\u00e1sica. Sin embargo, desde mi lugar como profesor universitario, me surge una pregunta diferente: \u00bfQu\u00e9 significan estos resultados para quienes recibimos, pocos a\u00f1os despu\u00e9s, a esos j\u00f3venes<\/strong> en nuestras instituciones?<\/p>\n\n\n\n

Las universidades no pueden resolver por s\u00ed solas los problemas acumulados a lo largo de toda una trayectoria educativa. Pero tampoco pueden ignorar sus efectos. PISA nos obliga a reconocer que competencias fundamentales<\/strong>, como comprender, argumentar, resolver problemas, relacionar informaci\u00f3n o aprender de manera aut\u00f3noma, no siempre llegan plenamente desarrolladas a la educaci\u00f3n superior<\/strong>. Si estas habilidades son indispensables para aprender en la universidad, entonces necesitamos encontrar formas de seguir fortaleci\u00e9ndolas en nuestras aulas.<\/p>\n\n\n\n

El reto se vuelve a\u00fan m\u00e1s complejo en un contexto en el que la inteligencia artificial puede resolver en segundos muchas de las tareas que antes utiliz\u00e1bamos para observar esas capacidades.<\/p>\n\n\n\n

Un estudiante puede resumir un texto, estructurar un argumento, resolver un problema o generar un reporte aparentemente impecable sin que necesariamente haya desarrollado por s\u00ed mismo todo el proceso de comprensi\u00f3n, an\u00e1lisis y razonamiento que esas tareas implican.<\/p>\n\n\n\n

Por eso, el reto para la universidad ya no est\u00e1 solo en revisar qu\u00e9 entrega el estudiante, sino en identificar qu\u00e9 tanto comprendi\u00f3, qu\u00e9 decisiones tom\u00f3 y qu\u00e9 parte del proceso realmente puede explicar y sostener por s\u00ed mismo.<\/p>\n\n\n\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture><\/figure>\n\n\n\n

Los investigadores del \u00e1mbito educativo comienzan a documentar esta preocupaci\u00f3n. El OECD Digital Education Outlook 2026<\/em> advierte que la inteligencia artificial generativa puede mejorar el desempe\u00f1o inmediato de los estudiantes sin necesariamente generar ganancias equivalentes en el aprendizaje<\/p>\n\n\n\n

Cuando la tecnolog\u00eda sustituye procesos cognitivos<\/strong> que deber\u00eda realizar el estudiante, pueden reducirse la participaci\u00f3n metacognitiva y el esfuerzo intelectual necesarios para aprender (OCDE, 2026b). De manera similar, una reflexi\u00f3n publicada en Nature Reviews Psychology<\/em> plantea la necesidad de distinguir entre mejorar un producto y mejorar el aprendizaje de quien lo produce (Yan et al., 2025).<\/p>\n\n\n\n

En este sentido, aunque por mucho tiempo revisar un ensayo, una presentaci\u00f3n o la soluci\u00f3n de un problema nos permit\u00eda hacernos una idea de lo que un estudiante hab\u00eda aprendido, hoy esa relaci\u00f3n es mucho menos clara. Un trabajo bien hecho ya no nos dice, por s\u00ed solo, cu\u00e1nto comprendi\u00f3 realmente<\/strong> quien lo entreg\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

Por eso, frente a los resultados de PISA, quiz\u00e1 deber\u00edamos evitar una interpretaci\u00f3n que concluya simplemente que nuestros j\u00f3venes necesitan aprender m\u00e1s contenidos. Los necesitan, por supuesto. Pero tambi\u00e9n requieren aprender qu\u00e9 hacer con el conocimiento<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Comprender un problema antes de intentar resolverlo. Distinguir evidencia de apariencia. Reconocer lo que no saben. Contrastar fuentes. Identificar consecuencias. Explicar por qu\u00e9 eligieron una alternativa y no otra. Cambiar de postura cuando la evidencia contradice sus primeras conclusiones. Todas estas capacidades forman parte de un criterio profesional que va mucho m\u00e1s all\u00e1 del simple dominio de las herramientas tecnol\u00f3gicas (V\u00e1zquez-Parra, 2026).<\/p>\n\n\n\n

En otras palabras, necesitan desarrollar criterio<\/strong>. Y all\u00ed, la universidad, y nosotros como docentes, tenemos una responsabilidad que dif\u00edcilmente podemos delegar.<\/p>\n\n\n\n

Las herramientas tecnol\u00f3gicas seguir\u00e1n cambiando y cada vez m\u00e1s r\u00e1pido. Por eso, m\u00e1s que concentrarnos \u00fanicamente en ense\u00f1ar la tecnolog\u00eda disponible hoy, necesitamos formar profesionales capaces de adaptarse a las que vendr\u00e1n, utilizarlas con criterio, cuestionar sus respuestas y reconocer sus l\u00edmites.<\/p>\n\n\n\n

Esto implica aprender a trabajar con inteligencia artificial sin delegar en ella aquello que nos corresponde decidir. Aprovechar sus posibilidades, pero mantener la capacidad de revisar, cuestionar y asumir la responsabilidad por lo que hacemos con sus respuestas. UNESCO ha insistido en que la incorporaci\u00f3n de la IA en la educaci\u00f3n<\/strong> debe proteger la agencia humana y responder a una finalidad pedag\u00f3gica, no solo tecnol\u00f3gica (Miao & Holmes, 2023).<\/p>\n\n\n\n

Esto tambi\u00e9n nos obliga a revisar c\u00f3mo estamos ense\u00f1ando y evaluando.<\/p>\n\n\n\n

Si una actividad puede resolverse casi por completo con una instrucci\u00f3n a una herramienta de inteligencia artificial, vale la pena preguntarnos si realmente estamos evaluando aquello que queremos formar. Cada vez importa m\u00e1s saber qu\u00e9 entendi\u00f3 el estudiante, c\u00f3mo lleg\u00f3 a una respuesta, qu\u00e9 decisiones tom\u00f3 y qu\u00e9 puede sostener con sus propias palabras.<\/p>\n\n\n\n

Y aqu\u00ed es donde PISA vuelve a ser relevante para la universidad. Sus resultados no solo hablan de lo que ocurre antes de que los estudiantes lleguen a nuestras aulas. Tambi\u00e9n nos obligan a preguntarnos qu\u00e9 capacidades necesitamos fortalecer<\/strong> una vez que est\u00e1n con nosotros. No se trata de convertir a la universidad en una instituci\u00f3n remedial, sino de reconocer que ya no podemos dar por sentado aquello que resultar\u00eda indispensable que un estudiante traiga consigo antes de su formaci\u00f3n profesional.<\/p>\n\n\n\n

Comprender, cuestionar, relacionar, decidir y hacerse responsable de lo decidido. Tal vez PISA no solo nos est\u00e9 hablando del rezago que tenemos. Tambi\u00e9n puede estar advirti\u00e9ndonos sobre la universidad que necesitamos construir en nuestro pa\u00eds.<\/p>\n\n\n\n

Referencias<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
    \n
  • Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research<\/em>. UNESCO.<\/li>\n\n\n\n
  • OCDE. (2026a). PISA 2025 Results. Volume I. Country Note: Mexico<\/em>. OECD Publishing.<\/li>\n\n\n\n
  • OCDE. (2026b). OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education<\/em>. OECD Publishing.<\/li>\n\n\n\n
  • V\u00e1zquez-Parra, J. C. (2026). Saber usar la tecnolog\u00eda no es lo mismo que saber decidir con ella<\/em>. Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educaci\u00f3n, Tecnol\u00f3gico de Monterrey.<\/li>\n\n\n\n
  • Yan, L., Greiff, S., Lodge, J. M., et al. (2025). Distinguishing performance gains from learning when using generative AI. Nature Reviews Psychology, 4<\/em>, 435\u2013436.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Autor<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    Jos\u00e9 Carlos V\u00e1zquez Parra<\/strong> es profesor del Departamento de Estudios Human\u00edsticos de la Escuela de Humanidades y Educaci\u00f3n, del Tec de Monterrey. Tiene como l\u00edneas principales de investigaci\u00f3n la innovaci\u00f3n educativa, la \u00e9tica econ\u00f3mica y los estudios de g\u00e9nero, con enfoque en pensamiento complejo, emprendimiento social, responsabilidad social y estudios LGBTQ+. Cuenta con m\u00e1s de 200 art\u00edculos acad\u00e9micos y de divulgaci\u00f3n y 21 libros. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Los resultados de PISA, la prueba educativa internacional, tambi\u00e9n son un llamado para las universidades, que reciben a esos estudiantes pocos a\u00f1os despu\u00e9s y enfrentan un desaf\u00edo adicional: formar y evaluar en tiempos de inteligencia artificial.<\/p>\n","protected":false},"author":18,"featured_media":187466,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_eb_attr":"","footnotes":""},"categories":[974],"tags":[432,200],"class_list":["post-187442","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-educacion-y-humanismo","tag-escuela-de-humanidades-y-educacion","tag-innovacion-educativa"],"acf":[],"yoast_head":"\nPISA plantea nuevos retos para la universidad | TecScience<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Los resultados de PISA, la prueba educativa internacional, tambi\u00e9n son un llamado para las universidades, que reciben a esos 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