Guía práctica de Pearson Languages, complementaria de su informe Assessment Evolved, sobre cómo rediseñar la evaluación formativa en la era de la IA generativa. Se dirige al profesorado de lenguas y parte del concepto de integridad del aprendizaje: que el estudiante se implique de verdad en el proceso en lugar de delegar el pensamiento en un modelo de lenguaje. Distingue cuatro perfiles de docente ante la IA —staunch traditionalists, cautious explorers, protective skeptics y proactive innovators—.
Presenta tres marcos para replantear la evaluación, encuadrados en el modelo del queso suizo (varias capas de evaluación que se solapan y compensan los puntos débiles de cada una): el Two-Lane Approach, que separa la evaluación sumativa, presencial y sin IA, de la formativa, en la que la IA puede integrarse de forma deliberada; el Stoplight Model, con tres niveles de permiso —rojo, ámbar y verde—; y la AI Assessment Scale, con cinco grados de integración, desde la prohibición total hasta la evaluación de lo producido con IA.
Desarrolla después seis estrategias para rediseñar actividades de evaluación formativa —fijar un propósito claro, precisar qué se quiere medir o desarrollar, atender al proceso antes que al producto, diversificar formatos y modalidades, incorporar elementos sociales o colaborativos y exigir destrezas de orden superior— y cierra con quince ejemplos desarrollados de evaluación rediseñada, en las cuatro destrezas y en niveles del A2 al C1 del MCER (GSE 30-85).
47 pp. Guía práctica complementaria del informe Assessment Evolved: Formative Assessment in a Generative AI Era. ELT Edition, ya publicado en esta sección. Texto completo en abierto.
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