Ramón Besonías, profesor de Filosofía, creó un asistente GPT para evaluar los textos argumentativos de sus alumnos de 1º de Bachillerato. Los estudiantes redactaban el texto a mano en clase (en el ejemplo, sobre la igualdad entre hombres y mujeres), después de haber trabajado en casa con IA la estructura de argumentos, los datos y los esquemas. Los textos manuscritos se escaneaban y se introducían en el asistente.
El asistente analizaba cada texto según cinco criterios ponderados definidos por el docente: estructura (20 %), adecuación de contenidos (20 %), argumentación (50 %), corrección gramatical (10 %) y detección de plagio o uso de IA (penalización), y generaba dos informes distintos: uno detallado para el profesor y otro más somero, orientado a la mejora, para el estudiante.
El autor relata una brecha sistemática entre la evaluación de la IA y la suya propia: la máquina aplicaba criterios más exhaustivos y puntuaba más bajo (un 7 donde él daría un 8 o 9), porque no calibra la subjetividad del proceso de aprendizaje. Su ajuste fue reescribir el PDF de criterios con el que se alimenta el asistente para acercarlo progresivamente a su forma de evaluar, defendiendo un modelo híbrido en el que la decisión final es del docente.
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