Metodologías y actividades para evaluar y aprender con la inteligencia artificial generativa

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) generativa en el ámbito de la educación ha puesto de manifiesto la necesidad de repensar y revisar los sistemas de evaluación, así como identificar el gran abanico de posibilidades y oportunidades que nos plantean. El grupo de expertos en inteligencia artificial del eLearning Innovation Center (eLinC) de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha preparado una serie de recursos gráficos que pueden ser útiles para entender el funcionamiento de las IA generativas y tomar decisiones a la hora de integrarlas en el aula.

Un aprendizaje de calidad y significativo

En la primera de estas infografías nos proponen 10 metodologías y actividades para evaluar y aprender con la IA generativa. La principal recomendación de los expertos y expertas es incrementar la variabilidad en las tipologías de actividad y en los entregables. De esta manera se fomenta que el estudiantado haga uso de la IA de forma más fragmentada, responsable y consciente.

Las metodologías y actividades que nos plantean desde el eLinC son las siguientes:

• Infografías: aunque el estudiantado recurra a la IA para construir la respuesta, deberá ser capaz de entender los conceptos, sintetizar los contenidos, generar un hilo conductor que los relacione, crear los recursos gráficos adecuados, etc.
• Cuestionarios: este tipo de pruebas de evaluación son muy útiles a la hora conocer el dominio de los contenidos teóricos del estudiantado. Los cuestionarios de los LMS (sistemas de gestión del aprendizaje) ofrecen opciones de aleatoriedad, como por ejemplo aplicar pruebas con distintos enunciados, distribuir de forma variada las respuestas o limitar el tiempo de resolución del cuestionario.
• Portafolios: los portafolios potencian la reflexión y la visión crítica del estudiantado sobre un proceso de trabajo. Con esta herramienta pueden explicarnos por qué han tomado determinadas decisiones y cómo han abordado y solucionado los problemas que han surgido, o pueden valorar el resultado del trabajo.
• Coevaluación: la coevaluación entre iguales es una dinámica que se puede incorporar en diferentes momentos del proceso de trabajo, incluyendo valoraciones y reflexiones cualitativas que queden recogidas en el entregable final.
• Pruebas orales: este tipo de pruebas enriquecen el proceso de evaluación y promueven la personalización. Pueden plantearse diferentes tipos, como por ejemplo vídeos de presentación o entrevistas síncronas.

10 metodologías y actividades para evaluar y aprender con la IA generativa

• Pruebas síncronas: las pruebas síncronas mejoran la evaluación del estudiantado y pueden ajustarse tanto al ritmo de la asignatura como al número de estudiantes. En este sentido, facilitan la realización de actividades colaborativas y prácticas, como simulaciones o role-play.
• Feedback: establecer contacto entre docente y estudiante durante el proceso de trabajo potencia la personalización y el carácter formativo de la evaluación continua. Algunos LMS, como Canvas, facilitan este feedback mediante sus herramientas de corrección y calificación.
• Trabajo colaborativo: el trabajo colaborativo es un buen aliado a la hora de mostrar los procesos de trabajo de forma transparente y de generar reflexiones, opiniones y debates sobre cómo abordar la actividad o cómo solucionar problemas.
• Enunciados acotados y contextualizados: en la medida de lo posible, es aconsejable evitar peticiones genéricas y proponer cuestiones contextualizadas a un ámbito o realidad concretos, por ejemplo.
• Integración de las herramientas de IA en las actividades: se pueden incorporar herramientas de IA, como por ejemplo el ChatGPT, en el proceso de aprendizaje y solicitar al estudiantado que valore la aportación de la herramienta, que identifique los puntos débiles o que complemente la respuesta que le ha proporcionado.

Todas estas actividades y metodologías pueden aplicarse en el proceso de aprendizaje del estudiantado de forma individual o combinada. El objetivo final es que el estudiantado sepa utilizar las herramientas de IA generativa de forma crítica y adecuada.

Encontrarás más recursos en la página web de la iniciativa #UOC2TheFuture.

Este contenido favorece el objetivo de desarrollo sostenible (ODS) 4 de la ONU, educación de calidad.