Integridad académica vs. fraude en EaD (C.EaD-82)

 Por Lorenzo García Aretio

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En educación a distancia y digital (EaD), la integridad académica no puede concebirse como una capa de control sobrevenida ni como un conjunto de técnicas de vigilancia añadidas al final del proceso. Forma parte sustantiva de la calidad de la evaluación y, por tanto, del diseño pedagógico. La cuestión de fondo no es únicamente “¿cómo evitar el fraude?”, sino “¿cómo diseñar y operar evaluaciones válidas, equitativas y proporcionadas que fomenten la autoría, desalienten usos indebidos de ayudas y permitan decisiones justas?”. Por eso conviene desplazar el foco desde los medios de control hacia la arquitectura de la evaluación, es decir, hacia:

• los formatos de tarea y su autenticidad,
• la documentación del proceso,
• la explicación de cambios entre iteraciones,
• las defensas breves, si es preciso, y, sobre todo,
• la claridad de criterios y estándares a través de rúbricas integradas en una tabla de especificación (veremos en otra entrada).

Esta arquitectura, cuando está alineada con validez, fiabilidad/consistencia, equidad/accesibilidad y utilidad, reduce los incentivos a la trampa y aumenta la credibilidad de los juicios (AERA et al., 2014).

La integridad también es una cultura que se construye con valores institucionales explícitos, tales como honestidad, confianza, justicia, respeto, responsabilidad y coraje, que se traducen en políticas claras y prácticas coherentes (-ICAI- International Center for Academic Integrity, 2021). Todo ello forma parte de esos “aprendizajes valiosos” que definen a la educación y que con frecuencia nos referimos en esta serie. En EaD, la cultura y el diseño interactúan con un ecosistema de herramientas y servicios que pueden utilizarse con legitimidad (p. ej., correctores, gestores bibliográficos, tutorización) o indebidamente (p. ej., fraude por encargo, externalización íntegra de tareas). La llegada de la inteligencia artificial generativa intensifica el reto, porque ya no basta con prohibir o permitir; es imprescindible delimitar usos (permitidos, condicionados, prohibidos), declararlos y anclarlos en tareas y criterios que permitan verificar comprensión y autoría (Bretag et al., 2019; Lancaster y Clarke, 2016).

Situar la integridad en clave de Diálogo Didáctico Mediado (DDM), (García Aretio, 2001, 2025) ayuda a mantener la perspectiva pedagógica, porque en EaD, las tareas, las rúbricas, las consignas y la tutoría son mediadores de un diálogo con el estudiante, separado en espacio y, con frecuencia, en tiempo. Una defensa breve es un turno de palabra; un portafolio documenta la historia del diálogo; la retroalimentación (feedback) y la orientación anticipatoria (feedforward) añaden nuevos turnos que orientan la acción siguiente. En este marco, “garantía” no significa “sospecha generalizada”, sino diseño que favorece la autoría y medidas proporcionadas cuando la decisión lo exige, respetando accesibilidad y derechos (AERA et al., 2014; CAST, 2024; W3C/WAI, 2024). Esta entrada propone una vía preventiva y razonable que se sustanciaría en, primero. diseñar para la integridad; después educar para esa integridad; y, cuando proceda, verificar y actuar con proporcionalidad y debido proceso.

MARCO Y PRINCIPIOS: INTEGRIDAD COMO CALIDAD EVALUATIVA

El punto de partida es conceptual, es decir, integridad no es un apéndice de la evaluación, sino un criterio de calidad que recorre su diseño, su operación y la toma de decisiones. Tres anclajes orientan esa calidad, que ya avanzamos en la entrada anterior.

• Validez como argumento. Evaluar con integridad supone que lo que recabamos y medimos como evidencia representa el constructo declarado y que el uso de los resultados está justificado por un argumento de validez proporcional al impacto de la decisión (acreditación, promoción, acceso a becas). Dicho argumento combina evidencias de contenido (alineación resultados-tareas), de proceso de respuesta (operaciones cognitivas y prácticas que exige la tarea), de relación con otras variables y de consecuencias (AERA et al., 2014). Cuando la tarea es auténtica, del mundo real, y el proceso está documentado, disminuye la brecha entre “producto entregado” y “conocimiento puesto en juego”, y con ello se reduce la tentación de externalizar la producción o de hacer trampa.
• Consistencia (fiabilidad) al servicio de la integridad. La integridad requiere que distintos evaluadores (o el mismo en momentos distintos) lleguen a decisiones estables cuando se aplican los mismos criterios a evidencias comparables. En la práctica, esto se cuida con rúbricas operacionales y ejemplos anclados, calibración inicial, moderación de casos de borde y, en pruebas objetivas, revisión de ítems (dificultad/discriminación) y versionado equivalente. También importa estandarizar condiciones (consignas, tiempos, ayudas permitidas) y publicar reglas de mínimos y frontera. La fiabilidad no compite con la validez sino que la protege y hace explicables las decisiones (AERA et al., 2014).
• Equidad y accesibilidad. Una evaluación no es íntegra si no elimina barreras no esenciales al constructo, por ejemplo, requisitos sensoriales, temporales o de conectividad que nada aportan a lo que se pretende medir. El Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA) y las Pautas de Accesibilidad para el Contenido Web (WCAG) ofrecen pautas para anticipar ajustes razonables sin desnaturalizar la evidencia (CAST, 2024; W3C/WAI, 2024). Diseñar accesible no solo es un imperativo ético y normativo, sino que mejora la validez al eliminar ruido.
• Proporcionalidad y debido proceso. Cualquier medida de garantía, detección de similitud, supervisión remota (proctoring), controles de navegación, debe justificarse por su necesidad, idoneidad y mínima intrusión en relación con el riesgo y con el uso de la decisión. La cultura europea de protección de datos subraya, además, la exigencia de base jurídica, minimización y, cuando proceda, evaluación de impacto (ICAI, 2021). Esto no bloquea la verificación; orienta su diseño para que sea compatible con la confianza que requiere el diálogo didáctico y con el respeto a los estudiantes.

PREVENCIÓN POR DISEÑO: AUTENTICIDAD, VARIACIÓN Y TRAZAS

Si la integridad es calidad evaluativa, la prevención comienza en el diseño. En EaD, estas decisiones marcan la diferencia, aunque siempre, a costa del esfuerzo de los cuerpos docentes:

• Tareas auténticas y situadas. Este tipo de tareas que exigen aplicar saberes y conceptos a contextos, situaciones o casos específicos y significativos, justificar decisiones frente a alternativas o diseñar soluciones para restricciones reales, elevan el coste de la trampa y aumentan el valor de la comprensión. A diferencia de actividades que solicitan simples respuestas correctas, las tareas auténticas piden razonamiento y criterio, ingredientes difíciles de externalizar con éxito (Bretag et al., 2019).
• Variación de consignas y personalización razonable. Cambiar datos, escenarios, roles o restricciones entre cohortes o iteraciones preserva equidad y comparabilidad sin congelar la evaluación. Esta variación reduce la utilidad de bancos de respuestas o de soluciones obtenidas por IA generativa y obliga al estudiante a tomar decisiones contextualizadas.
• Trazabilidad del proceso y defensa breve. Documentar el proceso (bitácoras, versionado, referencias comentadas, bocetos) y realizar una defensa breve (3–5 minutos. presencial o en línea) sobre decisiones clave proporciona evidencias adicionales que refuerzan la interpretación y sostienen la autoría. En clave de Diálogo Didáctico Mediado (DDM), la defensa es un “turno de palabra” que acerca al estudiante y permite escuchar su razonamiento. El objetivo no es “pillar”, sino comprender y aclarar.
• Rúbricas y tablas de especificación como anclajes de transparencia. Una rúbrica bien construida (criterios observables y niveles diferenciados por calidad, no por cantidad) y una tabla de especificación  (blueprint) que asegure cobertura y equilibrio ofrecen un código compartido del estándar. Esto disminuye la ambigüedad que alimenta conductas oportunistas y facilita la retroalimentación (feedback) y la orientación anticipatoria (feedforward). La experiencia muestra que cuando los criterios son claros, el uso de ayudas externas se vuelve más visibilizable y, por tanto, más delimitable (AERA et al., 2014).
• Temporalidad formativa. La integridad mejora cuando la evaluación se organiza en iteraciones con entregas parciales y feedback oportuno, de modo que los siguientes pasos (feedforward) sean parte estructural del curso. La explicación de cambios, qué modificará el estudiante, cómo y con qué criterio, convierte la información en acción y deja trazas útiles para sostener autoría y justificar decisiones.

POLÍTICAS CLARAS Y ALFABETIZACIÓN PARA LA INTEGRIDAD

La prevención por diseño se complementa con políticas explícitas y con alfabetización evaluativa de estudiantes y profesorado. Veamos:

• Delimitación de usos de herramientas. Las políticas deben especificar qué se permite, en qué condiciones y cómo se declara. Con la IA generativa, por ejemplo, cabe distinguir:
  • usos permitidos (p. ej., generar ideas iniciales declaradas y contrastadas),
  • permitidos con condiciones (p. ej., reescritura estilística con declaración y evidencia de comprensión), y
  • prohibidos (p. ej., generar el producto íntegro evaluado como propio).
  • El “cómo” se declara es crucial: anexos documentados, metadatos de edición, justificación en defensa breve.
• Ejemplos positivos y negativos. No basta con enunciar principios; hay que mostrar. Proporcionar ejemplos de uso legítimo de ayudas y de conductas sancionables reduce la incertidumbre y aumenta la percepción de justicia.
• Contrato pedagógico y coherencia institucional. El contrato con el estudiantado debe incluir consecuencias proporcionadas y procedimientos claros (audiencia, apelación). La coherencia entre asignaturas evita mensajes contradictorios (ICAI, 2021).
• Desarrollo de competencias evaluativas. La integridad se aprende: autoevaluación, coevaluación con rúbrica, trabajo con ejemplos anclados y práctica de retroalimentación que el estudiante sepa usar. Cuando un alumno comprende el estándar y participa en los juicios, disminuye la tentación de delegar su producción (Bretag et al., 2019).

GARANTÍAS RAZONABLES

Los controles pueden ser necesarios en determinadas decisiones. La clave es la proporcionalidad.

• Detección de similitud textual. Las herramientas de similitud no prueban plagio por sí mismas; ofrecen indicios que requieren juicio La decisión debe anclarse en evidencias trianguladas, como análisis del informe, revisión del proceso (versiones, bitácora), defensa focalizada y contraste con los criterios (AERA et al., 2014).
• Supervisión remota (proctoring). Puede ser razonable en contextos de alto riesgo y cuando no existan alternativas equivalentes, pero ha de cumplir requisitos de necesidad, idoneidad y mínima intrusión, con base jurídica y minimización de datos (García Aretio, 2020b). Exigir cámaras 360°, reconocimiento facial continuo o accesos amplios al sistema del estudiante no es proporcional en la mayoría de casos académicos; existen alternativas pedagógicas (p. ej., defensa breve, conjuntos de ítems isomorfos, preguntas contextualizadas) que reducen riesgo sin invadir la privacidad (ICAI, 2021). Más allá de que existen normativas en muchos países que prohiben estas prácticas.
• Analítica del aprendizaje y señales tempranas. La analítica puede detectar patrones atípicos (entregas, interacción), pero no sustituye el juicio. Debe limitarse a pocos indicadores accionables y usarse para apoyar tutorías breves, clarificación de consignas, rediseño de criterios, etc.
• Accesibilidad y ajustes razonables. Cualquier garantía debe ser accesible; no cabe implantar tecnologías que excluyan o discriminen. DUA y WCAG son referencias operativas para consignas, interfaces y materiales asociados (CAST, 2024; W3C/WAI, 2024).

En el caso de pruebas en línea, una sugerencia de propuestas para controlarlas, ya la ofrecimos en (García Aretio, 2020b) desde este gráfico:

PROCEDIMIENTOS ANTE SOSPECHAS

Cuando, pese a todo, surgen sospechas, el procedimiento debe ser claro, proporcionado y garantista.

• Indicio razonable y verificación pedagógica. El proceso se inicia con un indicio (similitud inusual, incoherencias internas, cambios bruscos de estilo). Antes de escalar, conviene una verificación pedagógica, por ejemplo, solicitud de defensa breve centrada en decisiones, revisión de la bitácora y de la explicación de cambios, preguntas que demanden comparar alternativas o aplicar el conocimiento en un matiz diferente.
• Documentación y audiencia. Si persiste la duda, se documentan evidencias (informes, versiones, comunicaciones) y se escucha al estudiante. La decisión debe ser proporcional al daño académico y a la certeza razonable alcanzada, y ofrecer posibilidad de revisión.
• Medidas educativas además de sanciones. A menudo, detrás de una conducta deshonesta hay déficits de alfabetización académica (citación, planificación, comprensión del estándar). Además de las sanciones previstas, es útil prescribir actividades educativas (taller de citación, ensayo reflexivo sobre autoría, mejoras guiadas del trabajo).
• Mejora continua. Cada caso deja lecciones para el diseño, tales como consignas ambiguas, tiempos insuficientes, criterios poco visibles, tareas poco auténticas. Un equipo que registra y analiza estos hallazgos mejora su tabla de especificación y sus rúbricas de una iteración a otra.

CONCLUSIONES

La integridad académica en EaD no es un añadido tecnológico ni una política punitiva superpuesta, sino un resultado de la calidad del diseño y de la cultura que lo sustenta. Entendida así, la pregunta relevante no se limita a cómo “evitar la trampa”, sino a cómo construir propuestas evaluativas que hagan probable lo legítimo y poco rentable lo indebido, y que a la vez permitan decisiones justas y explicables. La vía más eficaz es preventiva y pedagógica:

• alinear resultados, tareas y criterios;
• solicitar evidencias pertinentes del constructo; y
• organizar el tiempo de modo que la información se convierta en mejora a través de iteraciones con retroalimentación y orientación hacia el siguiente paso.

En este marco, las tareas auténticas y situadas, la variación de consignas, la trazabilidad del proceso (bitácoras, versionado, explicación de cambios) y las defensas breves operan como mediadores de un diálogo didáctico que acerca a estudiantes y docentes, hace visible el razonamiento y sostiene la autoría. Las rúbricas y las tablas de especificación aportan transparencia porque nombran con precisión qué se juzga, distinguen niveles por calidad y aseguran cobertura y equilibrio de las evidencias. Con esa arquitectura, la integridad deja de depender de sospechas generalizadas para asentarse en estándares compartidos y procedimientos claros.

Otro referente destacado es la cultura institucional, traducida en valores explícitos, políticas comprensibles y coherencia entre asignaturas. La delimitación de usos permitidos, condicionados y prohibidos de ayudas (incluida la inteligencia artificial generativa), junto con la obligación de declarar de forma sencilla esos usos, reduce la ambigüedad, eleva la percepción de justicia y guía comportamientos. Cuando, pese al buen diseño, surgen dudas razonables, las garantías deben ser proporcionales al riesgo y al impacto de la decisión, compatibles con la accesibilidad y el respeto de derechos, y apoyadas en evidencias trianguladas que integren producto y proceso.

La conclusión operativa es nítida: integridad significa confianza exigente. Confianza, porque:

• evita la presunción de deshonestidad,
• reserva las medidas intrusivas para casos excepcionales, y
• prioriza las alternativas pedagógicas.

Y exigente, porque:

• fija estándares altos,
• hace públicos los criterios,
• escucha la justificación de las decisiones, y
• documenta el camino recorrido.

Solo así la evaluación en EaD puede cumplir su promesa: enseñar mientras evalúa y mejorar mientras acredita, generando un entorno en el que la autoría tenga sentido, la excelencia sea alcanzable y las decisiones académicas resistan la revisión por su validez, consistencia, equidad y utilidad. Con este horizonte, la integridad no es un obstáculo, sino la expresión madura de una evaluación rigurosa y humanamente sostenible.

CUESTIONES PARA LA REFLEXIÓN Y EL DEBATE

• Como universidad/facultad, ¿en qué decisiones de alto impacto (p. ej., acreditación final de asignaturas críticas, acceso a prácticas o titulaciones) justificamos garantías adicionales y cuál es la alternativa menos intrusiva que mantenga la integridad y la validez?
• ¿Qué marco común adoptaremos para el uso permitido, condicionado y prohibido de herramientas (incluida la IA generativa) y cómo lo declararán estudiantes y docentes de forma sencilla y verificable?

FUENTES

• AERA, APA y NCME. (2014). Standards for educational and psychological testing. American Educational Research Association.
• Bretag, T., Harper, R., Burton, M., Ellis, C., Newton, P., van Haeringen, K., Saddiqui, S., y Rozenberg, P. (2019). Contract cheating and assessment design: Exploring the relationship. Assessment & Evaluation in Higher Education, 44(5).
• CAST. (2024). UDL Guidelines 3.0. https://udlguidelines.cast.org/
• García Aretio (2020a). Esta vez la UNED, sin Pruebas Presenciales (II de II). AvEx. Contextos universitarios mediados.
• García Aretio (2020b). De los exámenes presenciales a los exámenes en línea. El fraude. Contextos universitarios mediados.
• García Aretio, L. (2021). ¿Podemos fiarnos de la evaluación en los sistemas de educación a distancia y digitales? Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 24(2).
• (ICA) International Center for Academic Integrity (Fishman, T., ed). (2021). The fundamental values of academic integrity (3rd ed.). ICAI.
• Lancaster, T., y Clarke, R. (2016). Contract cheating: The outsourcing of assessed student work. In T. Bretag (Ed.), Handbook of academic integrity (pp. 639–654). Springer.
• W3C/WAI. (2024). Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.2. World Wide Web Consortium (W3C).

OpenEdition le sugiere que cite este post de la siguiente manera:
García Aretio (27 de octubre de 2025). Integridad académica vs. fraude en EaD (C.EaD-82). Contextos universitarios mediados. Recuperado 2 de noviembre de 2025 de https://doi.org/10.58079/151mw