¿Aulas llenas, plazos ajustados, exigencias de evaluación cada vez mayores? No eres el único que siente la presión, por eso algunas empresas de tecnología educativa están haciendo todo lo posible por vender la IA como la panacea para las evaluaciones automatizadas. Basta con escanear las respuestas de los alumnos para obtener una retroalimentación instantánea y justa. Al menos, eso es lo que prometen.
¿La verdad? Es más turbia. Puedes usar la puntuación mediante IA para hacer frente a la carga de trabajo de calificación, pero sin los procesos adecuados, no se puede estar 100 % seguro de que sea correcta. En este artículo, le guiaremos a través de los elementos esenciales de una herramienta de evaluación de IA fiable.
Principales conclusiones
- En la puntuación mediante IA, las calificaciones son asignadas por inteligencia artificial. Esto funciona mejor con exámenes de opción múltiple.
- Dado que la IA puede adivinar o «alucinar», no es una panacea para los problemas de evaluación.
- Para obtener los beneficios de la puntuación de IA y minimizar los riesgos, utilice procesos con intervención humana y elija un sistema que pueda explicar sus respuestas.
Puntuación de IA: lo bueno, lo malo y lo feo
La puntuación mediante IA es el uso de máquinas para automatizar la calificación. Por supuesto, IA es un nombre poco apropiado. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) no tienen nada de «inteligente»; en lugar de pensar y razonar, simplemente son buenos manipulando texto, como sin duda habrán descubierto algunos de sus alumnos. Sin embargo, aunque pueden producir ensayos mediocres, tienen algunos defectos graves.
En lo que respecta a la puntuación de IA, hay algunas cosas que debes tener en cuenta sobre la forma en que están estructuradas estas máquinas.
Lo bueno
Los modelos comercializados como IA se crean introduciendo grandes cantidades de texto, imágenes y vídeos en modelos informáticos que detectan patrones. A continuación, calculan la probabilidad de que una secuencia siga a otra. Tras procesar millones de libros, calculan que hay una alta probabilidad de que la palabra «feliz» vaya seguida de la palabra «Navidad», y así sucesivamente.
Debido a que son tan buenos en el reconocimiento de patrones, las herramientas de puntuación de IA pueden ser muy útiles a la hora de detectar errores ortográficos y gramaticales o identificar respuestas incorrectas en preguntas de opción múltiple. También pueden detectar incongruencias en los ensayos de los estudiantes e identificar citas mal formateadas. Sin embargo, muchas tareas de evaluación de alto nivel siguen estando fuera de su alcance.
Lo malo
Los errores que suelen cometer las herramientas de IA reflejan la diferencia entre calcular probabilidades y razonar de verdad. Por ejemplo, esta misma mañana le pedí a ChatGPT que me guiara en la instalación de una barra transversal en una cómoda de IKEA ya montada. Quería evitar desmontar la cómoda solo para instalar un único componente. Por suerte, ChatGPT me dijo que tenía acceso al manual y me hizo una sugerencia brillante: solo tenía que insertar las clavijas de madera en los agujeros de la parte exterior de la cómoda.
El problema, por supuesto, es que no había agujeros en el exterior del arcón. ChatGPT simplemente asumió que estaban ahí porque IKEA suele facilitar el atornillado colocando agujeros preperforados por todas partes.
En el ámbito académico, los estudiantes suelen adivinar la respuesta correcta de esta manera. Sin embargo, los profesionales de la evaluación deben poder verificar sus respuestas con confianza. Esto significa que los LLM que buscan patrones y probabilidades en lugar de hechos verificables son demasiado poco fiables como para puntuar las evaluaciones por sí solos.
Lo feo
Los expertos en evaluación también deben preocuparse por el sesgo de la IA. Por ejemplo, un trío de profesores de las universidades de Stanford y Dartmouth descubrió en mayo de 2025 tanto los republicanos como los demócratas piensan que los LLM tienen una inclinación hacia la izquierda. Este estudio es uno de los muchos que confirman el sesgo izquierdista de los modelos de lenguaje grandes populares.
Los LLM más populares se desarrollaron en el Área de la Bahía de California, una de las regiones más progresistas políticamente del mundo. Quizás no sea sorprendente que los LLM reflejen el sesgo político de sus creadores.
Sin embargo, si los evaluadores externalizan por completo la puntuación a modelos de lenguaje grande (LLM) que priorizan una visión del mundo sobre otra, ponen en peligro la imparcialidad de su sistema de evaluación.
Lecciones clave para los responsables de la evaluación
Para aprovechar las ventajas de la IA y minimizar los riesgos, se necesita un sistema de evaluación basado en las capacidades y deficiencias de los LLM . A continuación se indican algunos aspectos esenciales que hay que tener en cuenta a la hora de elegir un sistema de puntuación de IA para su escuela.
1. No hay cajas negras.
Dado que los LLM se basan en patrones, sus resultados no son fijos ni absolutamente predecibles. Si bien esto es aceptable para el uso diario, supone un gran problema para la puntuación de evaluaciones de alto riesgo. Se necesita una puntuación AI transparente sistema de puntuación de IA que pueda proporcionar un desglose, al estilo de una rúbrica, de qué partes de una respuesta determinada han dado lugar a una calificación y cuáles han dado lugar a deducciones.
2. La colaboración es clave.
En su sistema escolar, ya sea en una pequeña escuela privada o en un gran distrito escolar público, contará con evaluadores con diferentes conocimientos y experiencia. Lo ideal es disponer de un sistema de puntuación que adapte la experiencia del evaluador al tipo de elemento, de modo que el evaluador humano pueda comprender la puntuación de la IA .
3. El ser humano en el ciclo
Del punto 2 se deduce que necesitarás a una persona en el proceso de evaluación. Al utilizar herramientas de calificación con IA que aumentan la puntuación humana al resaltar posibles problemas, pero dejando la autoridad final en manos del experto en evaluación, puede asegurarse de que no está adivinando las calificaciones de los estudiantes.
4. Formación en ética de la IA
No se limite a lanzar a sus evaluadores a la piscina sin más: equípelos con la formación en ética de la IA que necesitan para detectar problemas. No lleva mucho tiempo formar a los evaluadores sobre las posibles deficiencias de sus asistentes de IA, como el sesgo hacia la izquierda. Crea una rúbrica que puedan seguir para cuestionar los resultados de la IA y habrás dado un gran paso para ganarte su confianza.
5. Puntuación manual
Las evaluaciones de alto nivel probablemente contendrán secciones que se pueden calificar automáticamente, como preguntas de opción múltiple, así como preguntas abiertas o subjetivas que normalmente requieren un evaluador humano. Eso significa que su herramienta de evaluación debe permitir una combinación de puntuación automatizada y manual para que pueda adoptar un flujo de trabajo adecuado a cada elemento.
6. Estándares abiertos
Cuando las plataformas de evaluación siguen estándares abiertos, pueden integrarse perfectamente con otras herramientas de tecnología educativa y personalizarse para garantizar el cumplimiento de las nuevas normativas. Esto hace que las herramientas de puntuación de IA de código abierto, como TAO , resistentes ante las necesidades cambiantes de la tecnología educativa.
El resultado final
La IA ha llegado para quedarse, al igual que los recortes presupuestarios, las presiones de tiempo y las altas expectativas. Si está decidido a utilizar la IA para aumentar la eficiencia de su flujo de trabajo de calificación, asegúrese de elegir un sistema que sea transparente, justo y resistente, sin sustituir el criterio humano. Al utilizar la puntuación mediante IA como herramienta, puede ayudar a sus evaluadores a trabajar más rápido sin confiar ciegamente en una caja negra.
Para obtener más información sobre la IA en la educación, echa un vistazo a estos útiles blogs:
- ¿Cómo detectan los profesores el trabajo generado por IA?
- ¿Cómo pueden las herramientas de IA mejorar los resultados de la evaluación de los estudiantes?
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La plataforma TAO no trata la IA como una caja negra, sino que le ofrece la posibilidad de revisar, ajustar y colaborar con el sistema, en lugar de rendirse a sus instintos. Una guía le mostrará los flujos de trabajo, las comprobaciones y los controles compartidos de la plataforma TAO. Programa una demostración hoy mismo.
