JAMB UTME 2025 — Fraude en exámenes facilitado por IA y los límites de los sistemas biométricos de integridad
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Para su examen de admisión de Selección Independiente 2025, la Universidad IPB en Bogor implementó un sistema de supervisión asistido por IA con doble cámara, chat en tiempo real y detección de anomalías en los registros de actividad para vigilar a unos 3.600 postulantes, respaldado por 57 supervisores humanos y 27 técnicos; un modelo híbrido que la universidad amplió para sus exámenes de ingreso de 2026.
La Universidad IPB (Institut Pertanian Bogor), la principal universidad agrícola de Indonesia, introdujo un sistema de supervisión de exámenes asistido por IA para su examen de Selección Independiente de pregrado (Seleksi Mandiri) en junio de 2025. Cerca de 3.600 postulantes presentaron el examen bajo un esquema de doble cámara — una cámara frontal que grababa el rostro de cada participante y una cámara trasera que registraba su entorno — mientras la plataforma registraba audio, video y datos de actividad para señalar patrones de comportamiento inusuales, no humanos, para su revisión.
El sistema no sustituyó la supervisión humana: 57 supervisores (uno por cada 75 participantes) y 27 técnicos de apoyo monitorearon el examen junto con la IA, comunicándose con los postulantes mediante una función de chat integrada en la plataforma, y siguiendo dos etapas previas al examen —una verificación de aplicaciones y hardware, y un simulacro del examen— para reducir fallas técnicas el día del examen. Autoridades universitarias, incluida la directora de selección, la Dra. Utami Dyah Syafitri, y el decano Apriana Ramadhan, presentaron el sistema tanto como una medida para mitigar el fraude como una muestra de las ambiciones de la universidad en tecnología educativa.
IPB amplió nuevamente la supervisión para el ciclo del examen nacional de ingreso UTBK en abril de 2026, reforzando aún más los procedimientos de vigilancia. Los propios comunicados de la universidad documentan en detalle el diseño y la dotación de personal del sistema, pero no publican cifras sobre incidentes de fraude detectados, tasas de falsos positivos ni comparaciones con los resultados de supervisión previos a la IA, por lo que la evidencia disponible hasta ahora describe la implementación, no el impacto medido sobre la integridad o el aprendizaje.
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