El uso creciente de la tecnología en la educación ha generado avances notables, particularmente en los procesos de evaluación. Dos innovaciones destacadas, la retroalimentación cualitativa automatizada y la calificación automatizada, están transformando la manera en que los educadores evalúan el desempeño estudiantil. En esta publicación, exploraremos ambos conceptos, resaltando las diferencias clave y los aspectos importantes que debes comprender.
Dos innovaciones destacadas, la retroalimentación cualitativa automatizada y la calificación automatizada, están transformando la manera en que los educadores evalúan el desempeño estudiantil.
La retroalimentación cualitativa difiere de la cuantitativa, incluso cuando interviene una IA. Cada vez más, estudiantes y docentes han expresado preocupación por la falta de tiempo que tienen las instituciones educativas para proporcionar retroalimentación cualitativa. La retroalimentación cualitativa va más allá de una calificación numérica y está diseñada para ofrecer a los estudiantes maneras constructivas y tangibles de mejorar. Nosotros trabajamos con la siguiente definición de retroalimentación cualitativa automatizada:
La retroalimentación cualitativa automatizada es un proceso impulsado por tecnología que proporciona evaluaciones detalladas y matizadas del desempeño de un estudiante, centrándose en aspectos específicos como la competencia lingüística, la solidez del argumento, el tono y otros elementos cualitativos para apoyar su aprendizaje y desarrollo de habilidades.
Estamos dedicando nuestro tiempo a una serie sobre retroalimentación. En esta primera entrega, el enfoque está en comprender los distintos aspectos y posibles casos de uso de ambos tipos de retroalimentación automatizada, mientras que profundizaremos en el tema mucho más inexplorado de la retroalimentación cualitativa automatizada en las siguientes publicaciones.
Si bien la calificación automatizada es excelente para evaluaciones directas, puede carecer del toque personal que los estudiantes a menudo necesitan para fomentar su desarrollo académico y personal.
Comprendiendo lo básico
Primero, exploremos los dos tipos de retroalimentación con mayor detalle:
La calificación automatizada, a menudo asociada con evaluaciones de opción múltiple o de tipo objetivo, implica el uso de software educativo para evaluar la corrección de las respuestas proporcionadas. Es una manera eficiente de evaluar y calificar rápidamente las tareas, especialmente en materias donde las respuestas son binarias, como matemáticas.
Retroalimentación Cualitativa Automatizada: La retroalimentación automatizada, por otro lado, va más allá de asignar puntajes. Incluye proporcionar a los estudiantes comentarios personalizados y orientación sobre su trabajo. Esta retroalimentación está más adaptada a las necesidades individuales de aprendizaje y ayuda a los estudiantes a entender no solo si una respuesta estuvo bien o mal, sino por qué. Áreas donde la retroalimentación cualitativa automatizada es útil son, por ejemplo, análisis del discurso, puntuación y gramática, persuasión y argumentación, tono de voz y claridad y coherencia. En el futuro, la IA podrá proporcionar este tipo de retroalimentación tanto para tareas escritas como orales.
La calificación automatizada es altamente eficiente, especialmente cuando se trata de un gran número de tareas.
Si bien la calificación automatizada es excelente para evaluaciones directas, puede carecer del toque personal que los estudiantes a menudo necesitan para fomentar su desarrollo académico y personal. La retroalimentación automatizada, sin embargo, puede ofrecer un nivel más profundo de personalización, ayudando a los estudiantes a identificar sus fortalezas y debilidades y proporcionándoles un camino más claro para mejorar. La retroalimentación cualitativa automatizada no está diseñada para reemplazar la retroalimentación de los docentes, sino para llenar vacíos donde no se proporciona suficiente retroalimentación.
La calificación automatizada es altamente eficiente, especialmente cuando se trata de un gran número de tareas. Puede ahorrar a los educadores una cantidad significativa de tiempo. Sin embargo, confiar únicamente en la calificación automatizada puede descuidar la oportunidad para que los estudiantes aprendan de sus errores.
La retroalimentación cualitativa automatizada contribuye a la mejora del aprendizaje. Fomenta una mentalidad de crecimiento, ya que los estudiantes reciben observaciones constructivas sobre cómo mejorar. El enfoque ideal a menudo implica una combinación de calificación automatizada y retroalimentación.
La retroalimentación cualitativa automatizada contribuye a la mejora del aprendizaje. Fomenta una mentalidad de crecimiento, ya que los estudiantes reciben observaciones constructivas sobre cómo mejorar.
El papel de la IA en la retroalimentación automatizada en el futuro del aprendizaje
La IA desempeña un papel vital en la generación de retroalimentación cualitativa automatizada, y hemos estado experimentando en este ámbito en CanopyLAB durante los últimos dos años. Creemos que en el futuro los sistemas impulsados por IA podrán analizar el trabajo de los estudiantes y proporcionar comentarios y retroalimentación específicos y accionables para mejorar; de hecho, actualmente estamos construyendo una aplicación centrada en el estudiante para nuestros productos que puede hacer precisamente eso. Para arrojar un poco más de luz sobre nuestras áreas de enfoque, se trata de funcionalidades que permiten una variedad de características cualitativas, como resaltar errores y sugerir correcciones, y ofrecer recursos adicionales personalizados para continuar aprendiendo. Estos enfoques deben adaptarse a diferentes estilos de aprendizaje y proporcionar una experiencia de retroalimentación más rica para estar preparados para el futuro.
Si bien la calificación automatizada es una herramienta poderosa para la evaluación rápida, la retroalimentación cualitativa automatizada va un paso más allá, ofreciendo personalización, ideas constructivas y oportunidades de crecimiento.
En conclusión, el debate entre la retroalimentación automatizada y la calificación automatizada no consiste en elegir una sobre la otra, sino en encontrar el equilibrio adecuado entre eficiencia y mejora del aprendizaje. Si bien la calificación automatizada es una herramienta poderosa para la evaluación rápida, la retroalimentación cualitativa automatizada va un paso más allá, ofreciendo personalización, ideas constructivas y oportunidades de crecimiento. A medida que la tecnología continúa evolucionando, es importante que los educadores y las instituciones educativas adapten sus estrategias de evaluación para garantizar que ambos aspectos se incorporen de manera efectiva, promoviendo en última instancia mejores resultados de aprendizaje para los estudiantes. La clave es aprovechar las posibilidades que ofrecen estas tecnologías y utilizarlas para crear un entorno de aprendizaje más efectivo y de mayor apoyo.
