Instituciones como la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), la UNED o Comillas han implementado tecnología pasiva en sus aulas para identificar auriculares invisibles y microcámaras. El profesorado insiste en la necesidad de renovar el modelo de evaluación y fomentar los exámenes orales.
MADRID – Los días de apuntes escondidos en estuches o fórmulas escritas en manos han quedado atrás. La llegada de la Inteligencia Artificial generativa y la sofisticación de dispositivos de comunicación inalámbrica han impulsado una rápida adopción de nuevas tecnologías de vigilancia en los campus españoles. Frente a fraudes académicos cada vez más complejos de detectar, las universidades están utilizando detectores de radiofrecuencia para asegurar la integridad en los exámenes presenciales.
Escáneres de mesa y vigilancia avanzada
Centros referenciales como la UPM, la Universidad de Sevilla, la UNED, la Universidad de Zaragoza, la Politécnica de Valencia y la Universidad Pontificia Comillas lideran el empleo de detectores de radiofrecuencia y de campo magnético en sus espacios de examen. Estas prácticas reproducen los protocolos habituales en reconocidas universidades europeas de países como Suiza, Italia o los Países Bajos.
Estos dispositivos pasivos no interfieren las comunicaciones ni comprometen la privacidad, ya que no recaban datos personales ni contenidos. Su función es captar ondas emitidas por dispositivos tecnológicos avanzados: auriculares invisibles que se ocultan en el oído o bajo el cabello, microtransmisores integrados en la vestimenta o pequeñas cámaras capaces de capturar imágenes del examen para enviarlas y recibir respuestas generadas por IA en tiempo real.
“Antes de comenzar, profesores y personal informático revisan las mesas con detectores para identificar señales de teléfonos o receptores ocultos”, señala a EFE José Portela, adjunto a la vicerrectora de Comillas. Además, comenta que el alumnado muestra una actitud favorable ante esta medida, mientras que muchos estudiantes que estudian con esfuerzo manifiestan su frustración al observar cómo otros plagian abierta y exitosamente.
Incremento de vigilancia presencial y control de dispositivos
La respuesta de las universidades no se limita a la tecnología. La supervisión en el aula ha aumentado notablemente. Por ejemplo, la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) ha elevado el número de docentes presentes en cada sala y, en determinados casos, incorpora personal de seguridad para impedir suplantaciones de identidad. Igualmente, la UNED ha comenzado a implantar controles rigurosos en los accesos para detectar dispositivos electrónicos vestibles, como relojes inteligentes, pulseras o bolígrafos con cámara antes de permitir la entrada.
El reto resulta más complejo en la modalidad a distancia. Los sistemas de vigilancia online, o proctoring, enfrentan limitaciones legales. Recientemente, la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) impuso una sanción de 650.000 euros a la Universidad Internacional Valenciana (UIV) por exigir a sus alumnos el uso de tecnologías biométricas de reconocimiento facial y doble cámara sin ofrecer alternativas realistas, pese a contar con consentimiento firmado.
El reto pedagógico: prohibir la IA o modificar la evaluación
Más allá de los controles de vigilancia, la comunidad universitaria considera que el verdadero debate se centra en el modelo educativo. Vetar por completo el uso de la IA se percibe como una estrategia ineficaz y una carencia formativa, dado que esta tecnología es una herramienta clave para la productividad futura en el ámbito laboral.
Por ello, la tendencia se orienta hacia la “evaluación auténtica” y en tiempo real. En trabajos de investigación, como los Trabajos de Fin de Grado o de Máster, donde el plagio mediante software ya no es completamente detectable frente a la IA, la solución se enfoca en reforzar la defensa oral.
“Es necesario implementar evaluaciones en directo”, sostiene Javier Oubiña, director del Centro de Investigación en Economía Digital de la UAM. Desde la secretaría general de la UNED coinciden en que la clave está en diseñar pruebas complejas que exijan al estudiante aplicar teoría a situaciones reales usando pensamiento crítico, lo que dificulta aprobar con memorizar datos o respuestas generadas automáticamente por algoritmos.
