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JCQ — «AI Use in Assessments» (revisión 2, abril de 2025): el reglamento conjunto de los organismos de examen del Reino Unido sobre el uso indebido de IA en trabajos evaluables

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Las orientaciones de abril de 2025 del Joint Council for Qualifications dan a docentes y centros de examen del Reino Unido normas, ejemplos de infracciones, pasos de autenticación y listas de herramientas de detección de IA; Ofqual no publica un recuento separado de usos indebidos de IA.

Detalles

Promotor
Joint Council for Qualifications (JCQ)
Período
2025 (Revision 2, effective 30 April 2025)
Palabras clave
assessment, exams, academic integrity, AI misuse, coursework

Descripción

El Joint Council for Qualifications (JCQ), que representa a los principales organismos certificadores del Reino Unido, publica «AI Use in Assessments: Your role in protecting the integrity of qualifications». La revisión 2 entró en vigor el 30 de abril de 2025 y va dirigida a docentes, evaluadores y centros de examen, que deben basar en ella sus políticas de IA y de infracciones.
La actualización siguió a una encuesta a los centros. Añade ejemplos reales de infracciones de candidatos con IA no referenciada adecuadamente (anexo A), información sobre la autenticación de trabajos privados de los candidatos, una nueva sección sobre «uso de IA y calificación» que abarca tanto el uso por parte del alumnado como de los evaluadores (anexo B), y una lista ampliada de herramientas de IA y de detección de IA. Se acompaña de una hoja informativa para el alumnado, otra para el profesorado y una presentación para equipos directivos.
La evidencia es descriptiva y no basada en resultados. El Delivery Report 2025 de Ofqual identifica el uso inadecuado de IA en evaluaciones no presenciales como un riesgo, sobre todo en asignaturas con trabajos de curso, y registra 42 denuncias de infracción recibidas para GCSE, AS y A level en el verano de 2025 (51 en 2024), pero no publica un recuento separado de usos indebidos de IA: los casos confirmados se notifican como plagio. Los organismos certificadores usan software de detección y moderación, y comparten las sanciones confirmadas para lograr un enfoque coherente en todo el sector.
Salvedades: no hay datos publicados que muestren si las orientaciones reducen el uso indebido de IA, y las herramientas de detección son un punto débil reconocido. La práctica es transferible como modelo de reglamento sectorial, respaldado por el regulador, para la integridad de la evaluación, pero su efecto aún no se ha evaluado.

Implementación

Los detalles de implementación (coste, plazo, personal, condiciones para el éxito) aún no están disponibles para esta práctica.

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Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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