Construcción y evaluación disciplinaria habilitada para IA: dilemas y vías

Abstract

AI has shown significant potential in enhancing the construction and high-quality assessment of academic disciplines. As China transitions from an index-driven to a high-quality development model in disciplinary construction, the focus has shifted from using evaluation indicators to solidify disciplinary foundations, to addressing societal concerns and improving overall standards through assessment, and ultimately toward stimulating the internal motivation for excellence. However, during this critical transformation period, AI-enabled disciplinary construction and evaluation still confront three major challenges, namely ideological inertia, technological limitations, and a lack of ecosystem support. Meanwhile, the historic push toward building a strong nation has accelerated the need for innovation in talent cultivation models, research paradigms, and evaluation mechanisms. In response, this study proposes a strategic path forward through deepening conceptual understanding and breaking cognitive barriers to integrate AI more effectively into decision-making process, building collaborative, open, and value-driven evaluation platforms to foster multi-stakeholder engagement, and advancing human-AI collaboration to drive adaptive transformation in assessment organizations through technological innovation, thereby creating a governance ecosystem characterized by human-machine complementarity and flexible responsiveness.La IA ha demostrado un potencial significativo para mejorar la construcción y la evaluación de alta calidad de las disciplinas académicas. A medida que China transita de un modelo de desarrollo basado en índices a uno de alta calidad en la construcción disciplinaria, el enfoque se ha desplazado del uso de indicadores de evaluación para consolidar las bases disciplinarias, a abordar las preocupaciones sociales y mejorar los estándares generales mediante la evaluación, y finalmente a estimular la motivación interna hacia la excelencia. Sin embargo, durante este período crítico de transformación, la construcción y la evaluación disciplinarias basadas en IA aún enfrentan tres desafíos principales: la inercia ideológica, las limitaciones tecnológicas y la falta de apoyo del ecosistema. Mientras tanto, el impulso histórico hacia la construcción de una nación fuerte ha acelerado la necesidad de innovación en modelos de desarrollo de talento, paradigmas de investigación y mecanismos de evaluación. En respuesta, este estudio propone un camino estratégico a seguir a través de la profundización de la comprensión conceptual y la ruptura de las barreras cognitivas para integrar la IA de manera más efectiva en el proceso de toma de decisiones, construir plataformas de evaluación colaborativas, abiertas y basadas en valores para fomentar la participación de múltiples partes interesadas y avanzar en la colaboración entre humanos e IA para impulsar la transformación adaptativa en las organizaciones de evaluación a través de la innovación tecnológica, creando así un ecosistema de gobernanza caracterizado por la complementariedad hombre-máquina y una capacidad de respuesta flexible