Definir los criterios de evaluación, diseñar rúbricas precisas y analizar los resultados con informes detallados son algunas de las posibilidades de la inteligencia artificial.
por: Silvia Rodríguez
No importa si eres docente de Matemáticas, Tecnología o Biología; seguro que alguna vez te has enfrentado al reto de calificar un trabajo en grupo y te han surgido todo tipo de dudas: ¿quién ha trabajado más?, ¿qué parte ha hecho cada uno?, ¿cómo valorar el proceso y no solo el resultado? La inteligencia artificial puede ayudarte a resolverlas y que la evaluación sea más objetiva y específica. A continuación recogemos algunas ideas para evaluar proyectos en grupo con IA.
Definir los criterios de evaluación
Antes de empezar, conviene establecer los objetivos y los criterios con los que se va a evaluar. Por ejemplo, qué se espera que los estudiantes aprendan o si se va a priorizar el contenido, la creatividad o la forma de presentarlo. Para aprovechar el potencial de la IA en este proceso, es posible utilizar indicaciones como las de este prompt creado por el docente Juan José de Haro, que guía en el diseño de una evaluación completa.
Primero pregunta el nivel educativo y la materia y luego define el objetivo principal del trabajo. A partir de ahí, sugiere criterios adaptados a las características del grupo y propone un plan de evaluación que incluye la colaboración entre los miembros, la calidad del contenido y la investigación, la creatividad, la presentación final y la inclusión de autoevaluación y coevaluación.
Diseñar rúbricas personalizadas
Una vez definidos los criterios de evaluación, la IA puede facilitar la creación de rúbricas adaptadas a las necesidades de cada aula. Además de valorar el producto final, también miden aspectos como la colaboración o la creatividad. Así, herramientas como Gemini son útiles para generar rúbricas a partir de una descripción: con solo indicar la materia, el nivel educativo y los criterios que se desean evaluar, se obtiene una tabla editable con niveles de desempeño y descriptores.
En el blog de ProfesorProductivo hay algunos ejemplos de prompts. Otras plataformas con IA como Rubric Maker o Quick Rubric permiten estructurar rúbricas visuales con escalas de puntuación, editar plantillas predefinidas o crear nuevas desde cero.
Implicar al alumnado
Para los expertos, una forma eficaz de aprovechar los resultados de las rúbricas es transformarlos en oportunidades de reflexión para el alumnado. Una estrategia sencilla consiste en crear formularios automáticos de autoevaluación y coevaluación, que favorezcan la implicación del estudiante en su propio proceso de aprendizaje. En este sentido, la IA genera formularios adaptados a cada proyecto con preguntas alineadas con los criterios de evaluación. Por ejemplo, incluyendo escalas tipo Likert para valorar aspectos como la comprensión del contenido, la colaboración en equipo o el cumplimiento de los objetivos.
Aplicaciones como Formative, Edform o MagicForm (esta última integrada en Google Workspace) permiten diseñar formularios inteligentes para que los estudiantes valoren su propio trabajo o el de sus compañeros de forma anónima y estructurada.
Analizar los resultados
Además de utilizar las rúbricas para evaluar, es útil apoyarse en la IA para generar automáticamente gráficos, informes o análisis por competencias. Estos resúmenes permiten visualizar los datos de forma clara y rápida, lo que facilita al profesorado la detección de patrones o desequilibrios. Por ejemplo, los especialistas sugieren comprobar qué grupos han mostrado mayor coherencia entre su autoevaluación y la calificación del docente, si ha habido diferencias en la participación individual o si surgen sugerencias para mejorar futuros proyectos.
Algunas herramientas que ayudan en este proceso son: Socrative, capaz de generar informes que identifican puntos fuertes y áreas de mejora; Gradescope, eficaz para agrupar respuestas similares, detectar errores comunes y visualizar comparaciones entre distintas evaluaciones; o Quizizz, que aporta información sobre los errores frecuentes.
