An AI-supervised remote exam went so badly that 58,000 students must retake it
Este verano, cerca de 160,000 aspirantes presentaron el examen de ingreso a la UNAM, la universidad más grande de México, de manera completamente remota por primera vez. Utilizaron un navegador de «bloqueo» y un software de supervisión por webcam potenciado por IA, durante varias semanas desde finales de mayo hasta principios de junio. El resultado fue un desastre.
Los resultados del examen mostraron una desviación significativa respecto a años anteriores, especialmente en las puntuaciones más altas. Entre 2021 y 2025, el 3.5% de los examinados obtuvo 100 o más en el examen de 120 preguntas de la UNAM. Este año, el 16.3% lo logró. En el extremo más alto, el 0.9% de los examinados entre 2021 y 2025 obtuvo 110 o más; este año, el 5.5% lo hizo.
Este aumento en las puntuaciones generó acusaciones de trampas generalizadas, y la UNAM designó una comisión de expertos para investigar la situación. Esta comisión, con el nombre «la Comisión Técnica de Personas Expertas para la Revisión del Proceso de Selección de Ingreso a Licenciatura para el Ciclo Escolar 2026-2027/1,» recomendó realizar un «examen de control» en persona, afectando a unos 58,000 aspirantes.
Según Gaceta UNAM, el rector de la universidad se disculpó con los aspirantes honestos, ya que deberán prepararse y presentar el examen nuevamente a pesar de no haber hecho nada incorrecto. Sin embargo, el examen de control es «necesario para dar certeza y garantizar equidad en el acceso,» añadió el rector.
No se sabe aún qué tipos de trampas pudieron haber ocurrido. El examen era de opción múltiple, lo que dificulta identificar indicios típicos de trampas con IA. También es posible que los estudiantes usaran chuletas, preguntas filtradas y otros métodos tradicionales de trampa.
Un informe de The New York Times señaló que «los consejos para hacer trampa circulaban ampliamente antes de que los exámenes se activaran esta primavera. Cuentas en línea aconsejaban a los estudiantes colocar monitores fuera del marco de la cámara web para acceder a ChatGPT u otros modelos de IA. Otros sugerían ocultar auriculares bajo el cabello o contratar a alguien más para presentar el examen fuera de cámara.»
La UNAM utilizó el navegador LockDown de Respondus y un sistema de supervisión de Territorium que monitoreaba la webcam de cada examinado con algoritmos de IA. Sin embargo, estas medidas no funcionaron bien. La universidad canceló casi el 2% de los exámenes por problemas de conducta no especificados, aunque reconoció «la probabilidad de que un número significativo de aspirantes haya recibido ayuda» en el examen. Según el experto en IA Raúl Rojas, «casi la mitad de los estudiantes hacían trampa» al presentar el examen en línea.
Ahora, casi 58,000 aspirantes deberán intentarlo de nuevo en un aula oficial, supervisados por un vigilante humano.
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