Este trabajo presenta una experiencia de evaluación continua basada en una actividad pedagógica diseñada para que el estudiantado se involucre críticamente en la comprensión de cómo se reproducen las estructuras globales de poder a través de la producción de narrativas mediáticas generadas con inteligencia artificial. En un contexto en el que el uso de IA por parte del alumnado es creciente y difícilmente restringible, la propuesta integra estas herramientas como parte central del proceso de aprendizaje y evaluación.

En lugar de limitarse al análisis de textos preexistentes, la actividad invita a las y los estudiantes a construir activamente noticias internacionales que incorporen de forma intencional jerarquías racializadas, de género, coloniales o económicas trabajadas en la asignatura. A partir de una lectura académica guiada, el alumnado identifica los mecanismos discursivos mediante los cuales operan estas jerarquías y los reproduce o manipula deliberadamente en un producto mediático simulado, haciendo uso explícito de herramientas de IA generativa.

Desde el punto de vista evaluativo, la actividad se articula como una práctica de evaluación continua que combina producción, reflexión y análisis crítico, permitiendo valorar no solo el resultado final, sino también el proceso de aprendizaje, el uso ético de la IA y la capacidad de identificar y problematizar sesgos. Este enfoque contribuye a diseñar un sistema de evaluación más transparente y alineado con competencias relevantes para el entorno profesional del alumnado, donde la IA tendrá un papel creciente.

Al desplazar el foco desde la mera interpretación hacia la producción de discurso, la actividad fomenta habilidades cognitivas de orden superior, como el análisis, la evaluación y la creación, al tiempo que promueve una reflexividad crítica sobre la construcción de narrativas, la emergencia de sesgos y la participación activa en su reproducción.

El trabajo reflexiona tanto sobre los resultados de aprendizaje alcanzados como sobre los desafíos encontrados en la implementación de esta práctica, incluyendo cuestiones relacionadas con la equidad en el uso de la IA, la evaluación del trabajo asistido por estas herramientas y la necesidad de criterios claros y compartidos. Se argumenta que este tipo de aproximaciones permite no solo integrar la IA de forma responsable en la docencia, sino también repensar los modelos de evaluación en clave crítica, inclusiva y adaptada a los actuales entornos de aprendizaje.