Por Ismael Zamora Tovar
Doctor en Educación UAG
Durante décadas, las universidades pudieron confiar en una ficción razonablemente funcional: el estudiante que llegaba a sus aulas después de doce años de escolarización poseía los conocimientos fundamentales necesarios para iniciar una carrera. El certificado de bachillerato servía como comprobante de esa preparación. Después vendrían créditos, asignaturas y finalmente un título profesional que acreditaría nuevos aprendizajes.
PISA 2025 obliga a mirar con cautela esa cadena de supuestos.
Los resultados de México son preocupantes: 388 puntos en matemáticas, 408 en lectura y 414 en ciencias, frente a promedios de la OCDE de 463, 461 y 482. En matemáticas, apenas 30% de los estudiantes alcanza al menos el nivel 2 de competencia; en lectura y ciencias lo consigue aproximadamente la mitad. Y casi ningún estudiante mexicano alcanza los niveles superiores de desempeño.
Podríamos considerar estos datos un problema de secundaria y continuar con la vida universitaria. Sería un error. Los jóvenes evaluados por PISA son quienes dentro de pocos años llegarán a nuestras universidades. La pregunta incómoda no es solamente qué ocurrió durante su educación previa, sino qué harán las universidades con ellos cuando lleguen.
Una deuda del sistema educativo mexicano
Los resultados permiten formular una crítica que no debería diluirse en explicaciones circunstanciales. El sistema educativo mexicano ha conseguido ampliar la escolarización, pero no ha logrado convertir suficientemente esa permanencia en aprendizaje.
PISA muestra que siete de cada diez jóvenes de 15 años no alcanzan siquiera el nivel básico en matemáticas y aproximadamente la mitad tampoco lo consigue en lectura y ciencias. Más grave aún, respecto de 2015 aumentó en 13 puntos porcentuales la proporción de estudiantes de bajo desempeño en matemáticas y en ocho puntos la de lectura. La ampliación de la cobertura hacia poblaciones históricamente marginadas explica parcialmente la evolución de los promedios y constituye un avance que debe reconocerse, pero no elimina el problema central: México ha sido más eficaz para incorporar estudiantes al sistema educativo que para garantizar que aprendan suficientemente dentro de él. Un sistema que escolariza sin asegurar competencias fundamentales termina trasladando sus déficits al bachillerato, a la universidad y, finalmente, al mercado laboral y a la sociedad.
La paradoja mexicana
PISA ofrece, sin embargo, un dato que impide una interpretación simplemente pesimista. Los jóvenes mexicanos muestran disposiciones favorables hacia el aprendizaje. El 81.2% declara que le gusta aprender cosas nuevas, frente a 68.8% en la OCDE, y 75.9% afirma realizar un esfuerzo adicional cuando el trabajo se vuelve difícil, frente a 59.5%. También presentan indicadores comparativamente favorables de curiosidad, perseverancia y adaptabilidad cognitiva.
La contradicción merece atención: tenemos jóvenes dispuestos a aprender que no consiguen transformar suficientemente esa disposición en aprendizaje sólido.
Quizá el problema no se encuentre únicamente en los estudiantes. Durante demasiado tiempo hemos confundido enseñar con exponer contenidos y aprender con aprobar asignaturas. El profesor explica, el estudiante escucha, posteriormente reproduce una parte de lo explicado y recibe una calificación. Las calificaciones se convierten en créditos y los créditos, finalmente, en un título. PISA cuestiona el primer extremo de esa cadena. La inteligencia artificial cuestiona el último.
La universidad ya no puede dar por supuesto el punto de partida
La primera consecuencia es elemental: las instituciones de educación superior no pueden asumir que todos sus estudiantes llegan con las competencias fundamentales consolidadas.
Pero la respuesta tampoco puede reducirse a multiplicar cursos remediales. Se necesita una arquitectura más sofisticada: diagnóstico inicial de competencias, trayectorias diferenciadas, acompañamiento, evaluación formativa y comprobación posterior del aprendizaje.
El cambio es conceptual. En lugar de preguntar solamente qué antecedentes académicos tiene un estudiante, la universidad necesita determinar qué puede hacer efectivamente al comenzar su carrera. Y esa pregunta debería repetirse durante toda su trayectoria.
Convertir curiosidad en desafío intelectual
Si nuestros jóvenes conservan curiosidad y perseverancia, la universidad debería aprovecharlas. No mediante discursos motivacionales, sino enfrentándolos a problemas intelectualmente exigentes.
Una pedagogía centrada en el estudiante no consiste en hacer las clases más entretenidas ni en disminuir las exigencias. Significa trasladar progresivamente al alumno la responsabilidad de investigar, interpretar, argumentar, decidir y producir. Un caso clínico, una decisión financiera, el diseño de un dispositivo, un conflicto jurídico o un proyecto empresarial no preguntan qué recuerda el estudiante del capítulo cuatro. Le exigen identificar qué conocimiento necesita, aplicarlo y hacerse responsable de las consecuencias de sus decisiones. Ahí comienza la verdadera formación profesional.
La inteligencia artificial no es otra asignatura
PISA 2025 incorpora la resolución computacional de problemas. México obtiene 453 puntos frente a 500 de la OCDE, pero aparece un dato interesante: 63.9% de los estudiantes mexicanos consigue un desempeño superior al esperado en esta competencia considerando sus resultados en ciencias.
Sería un error responder a esta transformación agregando simplemente una asignatura denominada “Inteligencia Artificial”. La IA está convirtiéndose en infraestructura intelectual de las profesiones.
El médico trabajará con sistemas que sugieran diagnósticos; el abogado, con herramientas que produzcan argumentos; el ingeniero, con modelos que generen diseños; el administrador, con agentes capaces de analizar mercados y escenarios. La competencia profesional ya no consistirá exclusivamente en realizar determinadas tareas sin ayuda tecnológica. Consistirá también en saber qué delegar, qué verificar, qué cuestionar y qué decisiones no deben delegarse. Formar para la IA es, paradójicamente, formar mejor el juicio humano.
El examen que la máquina puede aprobar
Aquí aparece probablemente la consecuencia más perturbadora. Buena parte de la evaluación universitaria fue diseñada para un mundo anterior a la inteligencia generativa. Ensayos, reportes, resúmenes, ejercicios y presentaciones funcionaron durante décadas como evidencias razonables de aprendizaje porque producirlos requería cierto dominio del estudiante. Esa inferencia ya no puede darse por sentada. Si una IA puede generar satisfactoriamente aquello que solicitamos como evidencia, debemos preguntarnos qué estamos evaluando realmente. La respuesta no consiste en perseguir obsesivamente el uso de la tecnología, sino en diseñar mejores evaluaciones.
Resolver casos, defender decisiones ante preguntas imprevistas, desarrollar proyectos, interpretar evidencia contradictoria, ejecutar procedimientos o explicar por qué una respuesta generada por IA es incorrecta ofrecen evidencias más robustas de aprendizaje. La pregunta universitaria debería ser sencilla y radical: ¿qué evidencia tenemos de que el estudiante puede hacer aquello que nuestro título afirma que sabe hacer?
Elevar el piso sin bajar el techo
Existe otro problema que suele pasar inadvertido. México no solamente tiene demasiados estudiantes en los niveles inferiores; tiene extraordinariamente pocos en los superiores. En ciencias, por ejemplo, apenas 0.2% alcanza los niveles 5 o 6, frente a 7.2% de la OCDE.
La educación superior enfrenta así una doble responsabilidad: reducir las brechas de quienes llegan con aprendizajes insuficientes y, simultáneamente, desarrollar a quienes pueden alcanzar desempeños excepcionales.
Investigación temprana, proyectos interdisciplinarios, emprendimiento, experiencias internacionales y resolución de problemas complejos deberían formar parte de trayectorias destinadas a desarrollar ese potencial. La inclusión exige elevar el piso. La excelencia exige no bajar el techo.
El regreso del profesor
Finalmente aparece una paradoja: cuanto más poderosa se vuelve la tecnología, más importante puede resultar un buen profesor.
No principalmente como transmisor de información. En esa función competirá cada vez más desventajosamente con sistemas disponibles las veinticuatro horas capaces de explicar un concepto de múltiples maneras.
Su valor estará en otro lugar: diseñar problemas, formular preguntas, observar desempeños, proporcionar retroalimentación, detectar una argumentación débil, desafiar una respuesta aparentemente correcta y ayudar al estudiante a desarrollar criterio.
La IA reduce el valor de transmitir información y aumenta el valor de formar juicio. Por eso la transformación digital universitaria no puede limitarse a adquirir plataformas o capacitar profesores en nuevas aplicaciones. Exige reconsiderar qué significa enseñar cuando cada estudiante dispone permanentemente de una inteligencia externa.
La credibilidad del título
PISA y la inteligencia artificial terminan conduciendo al mismo problema: la confianza.
Durante mucho tiempo aceptamos una cadena relativamente sencilla: años de escolarización significaban aprendizaje; asignaturas aprobadas demostraban conocimientos; créditos acumulados justificaban un título; y el título permitía inferir competencia profesional.
Hoy cada uno de esos vínculos necesita ser demostrado. Esta puede convertirse en una de las grandes divisiones de la educación superior durante la próxima década: instituciones que continúen ofreciendo principalmente credenciales e instituciones capaces de ofrecer credenciales respaldadas por aprendizaje verificable.
PISA coloca una parte del problema frente a nosotros. La inteligencia artificial vuelve imposible posponer la otra. El principal desafío para la universidad mexicana no será simplemente recibir estudiantes que saben menos. Será construir una arquitectura educativa capaz de transformar curiosidad, perseverancia y capacidad de adaptación en conocimiento profundo, pensamiento crítico, competencia profesional y juicio responsable.
La universidad del futuro tendrá acceso a más información, tecnología e inteligencia artificial que cualquier universidad del pasado. Ninguna de esas ventajas garantiza, por sí misma, que produzca mejores profesionales. Por eso la pregunta decisiva ya no es cuánto contenido puede enseñar una universidad ni cuánta inteligencia artificial puede incorporar. Es una pregunta más antigua y, al mismo tiempo, extraordinariamente contemporánea: cuando una universidad entrega un título, ¿qué razones tiene la sociedad para confiar en que quien lo recibe realmente sabe comprender, hacer, juzgar y decidir?
