El organismo nacional de exámenes de Colombia, el ICFES, trabajando con AWS y Blend desde 2022, automatizó la codificación de respuestas abiertas de las pruebas Saber - reduciendo el tiempo de calificación en un 91,6% y el tiempo de entrega de resultados en aproximadamente un 50% - y usó Amazon Rekognition para verificar identidades y vigilar más de 383.000 pruebas virtuales del Saber Pro.
91.6 %
Reducción en el tiempo de calificación de las respuestas abiertas de los exámenes (2022-2025)
~50 %
Reducción en el tiempo de entrega de los resultados de los exámenes (2022-2025)
383,547 tests
Exámenes virtuales procesados con verificación de identidad basada en Rekognition (2017-2025)
Detalles
Madurez
En expansión
Promotor
Instituto Colombiano para la Evaluacion de la Educacion (ICFES)
Período
2017-2025 (AWS partnership since 2017; AI-grading transformation since 2022, announced Sept 2025)
Palabras clave
national examinations, automated grading, virtual proctoring, public-sector AI
Contexto
El ICFES, la agencia nacional de evaluación de Colombia, administra exámenes estandarizados a gran escala (Saber 11, Saber Pro, TyT Saber Pro) y se asoció con AWS y Blend desde 2017, ampliando desde 2022 el uso de IA para codificar automáticamente las respuestas abiertas de los exámenes.
Objetivos
Reducir el tiempo de calificación, optimizar recursos y acelerar la entrega de resultados, utilizando IA (Amazon Rekognition) para la verificación remota de identidad y la supervisión de exámenes.
Actividades
Codificación asistida por IA de respuestas abiertas; supervisión y verificación de identidad basadas en Rekognition para exámenes virtuales (más de 383.547 pruebas procesadas); un algoritmo de geolocalización para la asignación de sedes de examen; y un Data Lake con generación de informes mediante IA generativa.
Resultados
El tiempo de calificación se redujo en un 91,6 % y el tiempo de entrega de resultados en aproximadamente un 50 %, según el anuncio de septiembre de 2025.
Conclusiones
Las mejoras reportadas provienen de las empresas implementadoras (AWS/Blend) y no de una auditoría independiente, y no se describe ningún proceso de revisión humana para la calificación automatizada en sí (más allá de la verificación de identidad).
Implementación
Coste indicativo
Alto (500 000 €–5 M€) — Multi-year AWS partnership (since 2017) with cloud infrastructure (Rekognition, Data Lake) supporting a national exam system; cost not itemised in public sources.
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años) — AWS partnership began 2017; AI-assisted grading transformation phased in from 2022; publicly announced September 2025.
Partnership with established cloud/AI vendors (AWS, Blend)
Geolocation algorithm for equitable exam-site assignment
Data Lake infrastructure for report generation
Modos de fallo comunes
Reliance on vendor-reported metrics without independent audit
No disclosed human-review procedure for automated grading itself (only identity verification)
Dónde encaja
Tipo de gobernanza
national government agency
Escala
national
Nivel de ingresos
upper-middle-income
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