Artículo informativo
#57 ¿Puede la IA revisar respuestas abiertas y dar retroalimentación personalizada a cada alumno?
La IA puede revisar respuestas abiertas y generar retroalimentación útil para muchos alumnos en mucho menos tiempo del que le tomaría a un maestro hacerlo solo. La evidencia disponible sugiere que puede acercarse bastante a la calidad de una evaluación humana, aunque los estudiantes todavía pueden valorar más el feedback de una persona, especialmente quienes necesitan mayor apoyo. Por eso, quizá el mejor uso no sea dejar que la IA califique trabajos terminados, sino usarla para dar feedback sobre borradores y permitir que los alumnos revisen y mejoren su trabajo antes de que tú lo evalúes.
Piensa en tu grupo más numeroso y haz la cuenta: si le dedicaras diez minutos de retroalimentación escrita a cada alumno por cada trabajo, ¿cuántas horas te salen?
Una maestra de escritura de secundaria lo explicó así en Edutopia: aunque dedique clases enteras a conferencias individuales y fines de semana a comentar trabajos, no logra darle a cada estudiante la retroalimentación que necesita. Tiene más de 140 alumnos. La aritmética simplemente no da.
Ahora el dato que cambia la ecuación: esa misma maestra cuenta que en unos 30 minutos generó retroalimentación de IA para los trabajos de todos sus estudiantes usando Brisk, una extensión de Chrome. Media hora contra un fin de semana. Vale la pena mirar de cerca cómo lo hace y qué encontró.
¿Cómo se ve esa retroalimentación?
Según su relato en Edutopia, el feedback llega dividido en tres secciones: fortalezas, áreas de crecimiento y preguntas abiertas («wonderings»).
Un truco suyo que me parece importante destacar es que, adjuntar la rúbrica de la tarea mejora claramente la retroalimentación que reciben los alumnos.
Y hay un efecto interesante: al recibir comentarios rápidamente, algunos alumnos vuelven sobre sus textos y los revisan varias veces. La retroalimentación deja de ser algo que reciben al final del proceso y se convierte en parte del proceso de escritura.
¿Pero realmente funciona?
Aquí es donde la cosa se pone interesante, porque no dependemos solo de testimonios. Un estudio publicado en 2025 en PubMed Central corrió ensayos controlados aleatorizados con 271 estudiantes de cuatro cursos universitarios de ciencia política durante 2023 y 2024, repartiendo al azar qué respuestas abiertas de examen calificaba un humano y cuáles la IA (GPT-4, alimentado con la rúbrica y unas diez respuestas modelo por pregunta). En total, 3,080 respuestas, de las cuales 88% fueron calificadas por IA.
La diferencia en la calidad de las calificaciones fue muy pequeña y no estadísticamente significativa. Los estudiantes tampoco impugnaron más las calificaciones hechas por IA.
Pero apareció un matiz importante: los alumnos consideraron ligeramente más útil la retroalimentación humana, y esa diferencia fue mayor entre los estudiantes con resultados académicos más bajos.
Eso importa.
La IA parece capaz de ayudar a escalar una parte del trabajo que normalmente consume muchísimo tiempo. Pero los estudiantes que más apoyo necesitan podrían seguir beneficiándose especialmente del acompañamiento humano.
Además, el estudio no midió directamente si los alumnos aprendieron más y solo se realizó en ciencia política. No podemos convertir sus resultados en una garantía para todas las materias.
Cómo probarlo en tu salón
Si quieres experimentar, podrías empezar así:
- Úsala con borradores, no con calificaciones. La IA comenta, el alumno revisa y tú evalúas la versión final.
- Dale la rúbrica y las instrucciones. Cuanto mejor entienda qué estás evaluando, más útil será el feedback.
- Reserva tu tiempo para donde más importa. Usa la IA para los comentarios más repetitivos y dedica tu atención a los alumnos que necesitan acompañamiento más profundo.
- Haz que tus alumnos cuestionen el feedback. Pídeles elegir un comentario de la IA con el que no estén de acuerdo y defender por qué.
Ese último ejercicio puede convertir una limitación de la IA en una oportunidad de aprendizaje.
Entonces, ¿puede la IA dar retroalimentación personalizada a cada alumno?
Sí. Y puede hacerlo a una escala que un maestro difícilmente podría alcanzar solo.