Nuevas formas de abordar la evaluación con las herramientas de IA
Para nadie es un secreto que con la llegada de la inteligencia artificial a los diferentes escenarios educativos se han agudizado algunos temores por parte de los docentes, especialmente respecto a la evaluación; sin embargo y a pesar de esto hemos encontrado que incluir herramientas de I.A (Inteligencia Artificial) dentro del proceso evaluativo nos permite pensar en otras preguntas que trascienden el escepticismo y el temor a ser reemplazados, por las acciones que se pueden llevar a cabo para facilitar los procesos y mejorarlos en pro del aprendizaje.
Si nos detenemos a pensar por un momento en el profesor Jirafales encontraremos que su miedo respecto a la evaluación es similar al que aparece con la llega de la IA: la preocupación por hacer copia en las diferentes estrategias evaluativas aplicadas; a pesar de que sus estudiantes no tenían acceso a tanta información, la concepción tradicional de la evaluación lo pone en una posición de necesitar controlar y medir que los conocimientos plasmados en el examen sean realmente los que el estudiante tiene memorizados y no los de su compañero o la ayuda previamente diseñada para recordar conceptos. Algo similar ha sucedido actualmente con la llegada de la IA, donde la pregunta y el temor principal respecto a la evaluación, es cómo evitar que los estudiantes la usen para encontrar las respuestas correctas. Estos miedos tradicionales acerca de la evaluación siguen apareciendo porque a pesar del avance acelerado de la tecnología, las respuestas por el qué y el cómo evaluar, evidentemente van más lento.
¿Cómo usar las Ai para mejorar los procesos de aprendizaje?
Si consideramos la forma como funcionan la IA (recolección de datos y predicción de información a través de las diferentes tendencias que se van formando) su aporte al proceso evaluativo lo podemos resumir en tres puntos claves:
- Diseño de estrategias acordes a los niveles de competencia esperados.
- Diseño de rúbricas.
- Modelos predictivos para diseñar retroalimentación personalizada e instantánea.
Cada uno de estos aspectos revoluciona el lugar que actualmente tiene el docente en la evaluación, puesto que tradicionalmente ha sido el encargado de diseñar, ejecutar y analizar la información de las evaluaciones, mientras que con el acompañamiento de la IA podrá agilizar algunos de esos pasos y por tanto la pregunta tendrá que ser por el tipo de acompañamiento que le puede brindar al estudiante y la mediación que establece entre la herramienta y el aprendizaje que se espera alcanzar.
Diseñar estrategias acordes a los niveles de competencia esperados.
Un aspecto indispensable del proceso evaluativo es la pertinencia de las estrategias que se implementan, puesto que son éstas las que determinan y aseguran el aprendizaje de los estudiantes.
Para ampliar esta información te recomiendo leer esta editorial sobre Aseguramiento del Aprendizaje.
Si la IA nos ayuda en el diseño de estrategias oportunas, la función del docente será diseñar metas de aprendizajes coherentes con las intenciones y necesidades educativas diseñando un plan evaluativo acorde a lo esperado.
Te invito a que busques en Chat Gpt estrategias evaluativas para medir un resultado de aprendizaje o competencia que estés desarrollando actualmente con tus estudiantes. Intenta con esta pequeña plantilla de búsqueda:
“Diseña estrategias de evaluación que pretendan medir (escribe acá el resultado de aprendizaje) desde el modelo de formación en competencias”.
Revisemos este ejercicio que hemos hecho con el Prompt:
Diseña estrategias de evaluación que pretendan medir el resultado de aprendizaje: Selecciona el enfoque investigativo y metodológico más adecuado de acuerdo a su propuesta y a las situaciones sociales presentes en su comunidad desde el modelo de formación en competencias.
Esto ha sido lo que nos ha generado la herramienta:
Ahora, la I.A no es perfecta, así que analiza la información resultante contrastando las estrategias que tú has empleado y las que sugiere la herramienta, para comenzar a construir una secuencia lógica y coherente con los resultados esperados.
Diseño de rúbricas.
Todo proceso evaluativo requiere de la objetividad en la valoración de los aprendizajes y las rúbricas son una matriz de valoración perfecta para ello.
Te recomiendo leer nuestra editorial sobre rúbricas para ampliar la información.
La implementación de rúbricas es un tema relativamente reciente que desde nuestra experiencia ha enriquecido y favorecido los procesos de evaluación aportando objetividad y generando calidad en las evidencias de aprendizaje. Sin embargo el diseño de rúbricas particulares a las estrategias elegidas y los aspectos disciplinares que se evalúan en la asignatura, puede llegar a ser dispendioso en su proceso de construcción. En contraste con esto la IA nos permiten diseñar las rúbricas de acuerdo con las especificaciones que le otorgamos. Por ejemplo, elige una de las estrategias arrojadas en la búsqueda anterior (talleres, estudios de caso, redacción de textos, exposiciones) y piensa en cuáles son los criterios de evaluación que quisieras observar en las entregas de los estudiantes; ten en cuenta cuál es la escala de valoración y los niveles de desempeño a los que debes responder y construye tus propias rúbricas.
Puedes hacer el ejercicio con la siguiente plantilla: “Construye una rúbrica (escribe el tipo: holística o analítica) para la estrategia evaluativa (escribe el tipo de estrategia elegida) que tenga en cuenta las siguientes categorías (escribe los criterios y categorías que deseas evaluar en la entrega) considerando la escala de calificación (escribe el puntaje: de 1 a 5) y los niveles de aprendizaje (escribe cantidad de niveles de aprendizaje)“.
En cuestión de minutos tendremos a disposición una serie de criterios y categorías para valorar las evidencias de aprendizaje que se han elegido previamente, de manera objetiva y oportuna a los aprendizajes esperados.
Revisemos este ejercicio que hemos hecho con el Prompt:
Diseña una Rúbrica analítica para evaluar el debate, con énfasis en la calidad del razonamiento, la habilidad de comunicar ideas de manera clara, y la capacidad para vincular la metodología con las necesidades de la comunidad, considerando la escala de calificación de 0 a 5 y los niveles de aprendizaje insuficiente (para el puntaje 0), inicial, en proceso, satisfactorio y avanzado.
Esto ha sido lo que nos ha generado la herramienta:
Modelos predictivos para diseñar retroalimentación personalizada e instantánea.
Finalmente pero no menos importante tenemos los procesos de retroalimentación en la evaluación. Desde que estamos hablando de formación en competencias, hemos sido enfáticos en la necesidad de acompañar las evaluaciones con un proceso de devolución no solo en términos de los resultados y del puntaje obtenido sino también de los criterios y desempeños que se alcanzaron y lo que no, arrojando así la necesidad de elegir el plan de acción más adecuado para mejorarlos.
En esa ruta de elegir los planes de acción más adecuados para cada resultado la I.A nos ofrecen la posibilidad de realizar modelos predictivos para diseñar retroalimentación personalizada e instantánea que le brinde al estudiante la posibilidad de mantenerse conectado con el proceso de manera autónoma, obteniendo información inmediata sobre su desempeño.
Para llevar a cabo estos modelos es indispensable generar toda una ruta evaluativa con acompañamiento de AI (diseño y aplicación de las evaluaciones) para que la herramienta pueda recolectar datos y procesarlos desarrollando un modelo predictivo con ayuda de los algoritmos, que a su vez se van entrenando con las diferentes pruebas que realiza con datos aislados que terminan ofreciendo categorías y datos históricos al modelo que se encarga de validar y ajustar en caso de ser necesario. De esta manera la herramienta comienza a establecer patrones de comportamiento que son necesarios para diseñar las retroalimentaciones inmediatas a los resultados.
Pero ¿qué sucede cuando no incluimos la I.A desde el comienzo de la ruta evaluativa?
Para tener modelos predictivos que apoyen la retroalimentación es indispensable crear una ruta que requiere diseñar e implementar las evaluaciones en co creación con la herramienta, pero es claro que esto no es posible en todos los casos; ya sea por falta de acceso o de alfabetización no en todos los casos se puede trabajar en conjunto con la I.A desde la estructuración de los procesos de enseñanza y evaluación, por ello si ese es tu caso quiero contarte que aún tenemos un As bajo la manga.
Herramientas más sencillas como ChatGpt nos pueden brindar otras estrategias igual de oportunas para pensar la retroalimentación; por ejemplo diseñar devoluciones para las evaluaciones que hacen uso de estrategias que son más generales y que pueden ser aplicadas a cualquier asignatura (exposiciones, texto escritos, discusiones grupales). Para este fin te sugiero que uses la siguiente plantilla:
Diseña una retroalimentación pertinente para un estudio de caso (escribe aquí la estrategia evaluativa empleada) donde los criterios más importantes de calificación son: Calidad del Razonamiento, Habilidad para Comunicar Ideas Claramente, Capacidad para Vincular la Metodología con las Necesidades de la Comunidad (escribe aquí los criterios y categorías que requieres evaluar y retroalimentar). Detalla aspectos alcanzados y por mejorar para cada uno de los niveles de la rúbrica Insuficiente, Inicial, En Proceso, Satisfactorio, y Avanzado.
Vas a observar que la herramienta podrá extraer aquellos puntos más relevantes al momento de ofrecer una retroalimentación oportuna en las categorías y/o criterios que requieren una devolución más amplia que la que puede brindar por sí misma la rúbrica evaluativa y de esta manera complementar las devoluciones a las que pueden acceder los estudiantes.
Revisa este ejemplo con el Prompt:
Diseña una retroalimentación pertinente para un estudio de caso donde los criterios más importantes de calificación son: Calidad del Razonamiento, Habilidad para Comunicar Ideas Claramente, Capacidad para Vincular la Metodología con las Necesidades de la Comunidad. Detalla aspectos alcanzados y por mejorar.
Esto ha sido lo que ha generado la herramienta:
Pero este proceso no finaliza aquí, sabemos de antemano que una retroalimentación sin un plan de acción claro es un proceso a medias que probablemente no termine conduciendo al estudiante a acciones concretas para mejorar, por ello la herramienta también nos puede ofrecer planes de acción puntuales con estrategias que pueden llevar a cabo los estudiantes para mejorar estos resultados. Para tal fin te sugerimos la siguiente indicación:
De acuerdo con esta retroalimentación (escribe la retroalimentación brindada al estudiante) diseña un plan de acción que le permita al estudiante saber cuáles estrategias implementar para mejorar en los criterios que aún no está alcanzando.
La información que resulta de los sistemas predictivos y en general la información que resulta de las devoluciones y los planes de acción tiene sentido cuando se emplean para tomar decisiones oportunas y coherentes con los resultados de aprendizaje esperados. Estas decisiones pueden impactar todos los niveles curriculares y por tanto permiten transformar prácticas, estrategias y generar nuevas ideas en pro del aprendizaje de los estudiantes.
En el aula las decisiones oportunas y coherentes que debe llevar a cabo el docente es en primera medida motivar a permanecer en el proceso de aprendizaje, en segundo lugar enfocarse en aquellos estudiantes que requieren mayor apoyo o que sus resultados no son los mejores, brindando estrategias de aprendizaje útiles y necesarias para llevar a cabo el plan de acción y finalmente alcanzar los niveles esperados. En este sentido, monitorear el progreso de los estudiantes no es un proceso que se lleva a cabo únicamente a través de las estrategias evaluativas que se planean en una secuencia didáctica sino también a través de evidencias más informales que son recolectadas por los docentes a través de la observación y el diálogo constante que surge posteriormente a las devoluciones y puestas en marcha de los planes de acción.
Está claro que la presencia de la inteligencia artificial en la educación llegó para revolucionar sus diferentes dimensiones y el lugar que ocupan los diferentes actores; sin embargo el impacto de estas transformaciones están determinadas por las acciones posteriores que se lleven a cabo cada uno de los actores involucrados. En este sentido te invitamos en primer lugar a usar esta herramienta como lo que es: una ayuda y un complemento para los procesos educativos, para que en segundo lugar, puedas construir prácticas académicas y pedagógicas cada vez más oportunas y eficientes a los aprendizajes de los estudiantes.
Daniela Cardona
Docente ESE