{"id":2631,"date":"2026-05-25T00:04:28","date_gmt":"2026-05-25T00:04:28","guid":{"rendered":"http:\/\/6a1370ce6c24a6ae392426fb"},"modified":"2026-05-25T00:04:28","modified_gmt":"2026-05-25T00:04:28","slug":"maestros-pueden-dar-un-respiro-de-alivio-o-de-frustracion-la-ia-todavia-es-mala-para-calificar-ensayos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2026\/05\/25\/maestros-pueden-dar-un-respiro-de-alivio-o-de-frustracion-la-ia-todavia-es-mala-para-calificar-ensayos\/","title":{"rendered":"Maestros pueden dar un respiro de alivio (o de frustraci\u00f3n): la IA todav\u00eda es mala para calificar ensayos"},"content":{"rendered":"
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Mucho se ha dicho sobre estudiantes que hacen trampa en la escuela al recurrir a la inteligencia artificial generativa para que les haga la tarea, \u00bfpero qu\u00e9 hay de los maestros? \u00bfPuede un profesor delegar a ChatGPT la responsabilidad de calificar los ensayos de sus alumnos? Pues as\u00ed como los estudiantes han descubierto (a veces a la mala) que la IA es capaz de cometer errores, en lo que respecta a la docencia, la IA a\u00fan est\u00e1 lejos de ser una herramienta perfecta, especialmente en educaci\u00f3n superior.<\/p>\n

\u201cLas universidades se enfrentan a una enorme presi\u00f3n para reducir la carga de trabajo del personal y mejorar la eficiencia, al tiempo que satisfacen las crecientes expectativas de los estudiantes. Algunas podr\u00edan empezar a recurrir a la IA para la evaluaci\u00f3n\u201d, dijo Deborah Talmi, psic\u00f3loga de la Universidad de Cambridge. \u201cLa IA podr\u00eda automatizar algunos de los aspectos m\u00e1s laboriosos de la calificaci\u00f3n, liberando as\u00ed al profesorado para una mayor interacci\u00f3n directa con los estudiantes\u201d.<\/p>\n

En teor\u00eda eso no suena tan mal, pero la tecnolog\u00eda a\u00fan no es lo suficientemente fiable para reemplazar a los evaluadores humanos. Esa fue la conclusi\u00f3n de un informe elaborado por OpRaise, un proyecto acad\u00e9mico dirigido por la doctora Talmi. El informe se titula \u2018AI in University Assessment: Evaluating the Opportunities and Risks of Automated Marking<\/em>\u2019 y puede ser consultado por este enlace<\/a>.<\/p>\n

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\"IA<\/picture><\/span><\/div>\n
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M\u00e1s del 60% de universitarios en M\u00e9xico usa IA generativa, pero pocos la dominan<\/a><\/div>\n

En M\u00e9xico, el 79% de los docentes y el 82% de los estudiantes consideran que la IA generativa es \u00fatil para procesos cognitivos complejos, como el razonamiento, la reflexi\u00f3n, la imaginaci\u00f3n y la creatividad.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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\u00bfC\u00f3mo califica el profesor GPT?<\/h2>\n

El estudio examin\u00f3 la capacidad de tres modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (Claude Opus 4.6, GPT-5.4 y Gemini 3 Flash) para calificar ensayos reales de estudiantes de Psicolog\u00eda en tres universidades del Reino Unido: Cambridge, Nottingham y Manchester Metropolitan. En total, participaron 125 estudiantes y se analizaron 761 ensayos escritos entre 2022 y 2025.<\/p>\n

Los investigadores compararon las notas otorgadas por la IA con las calificaciones oficiales asignadas por docentes humanos. Adem\u00e1s, realizaron grupos focales con estudiantes y profesores para explorar las implicaciones \u00e9ticas y educativas de incorporar inteligencia artificial en los procesos de evaluaci\u00f3n.<\/p>\n

Los resultados revelan que, en algunos casos, la concordancia entre la IA y los docentes humanos fue similar a la que suele existir entre dos maestros distintos. Sin embargo, esa precisi\u00f3n no fue consistente. Depend\u00eda de la casa de estudios, del tipo de ensayo y del modelo utilizado. Cuando se analiz\u00f3 si humanos e IA coincid\u00edan en la categor\u00eda final de la nota (por ejemplo, sobresaliente o aprobado) el acuerdo oscil\u00f3 entre apenas 35 y 65%.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 pas\u00f3 aqu\u00ed? Los sistemas de IA mostraron sesgos sistem\u00e1ticos al evaluar los textos. Por ejemplo, tend\u00edan a favorecer ensayos largos, con un vocabulario m\u00e1s amplio, oraciones complejas y muchos conectores l\u00f3gicos. En otras palabras, parec\u00edan reaccionar m\u00e1s a la forma del lenguaje que a la calidad real de las ideas. Style over substance<\/em>.<\/p>\n

Adem\u00e1s, los LLM exhibieron una \u201ctendencia central\u201d que otorgaba calificaciones medias incluso cuando los trabajos eran excepcionalmente buenos. Eso significa que los mejores ensayos recib\u00edan notas m\u00e1s bajas de las que merec\u00edan, mientras que los peores eran evaluados con demasiada benevolencia.<\/p>\n

\u201cHemos constatado que depender en gran medida de los mejores modelos de IA actuales dar\u00eda como resultado una calificaci\u00f3n de los estudiantes homogeneizada, que subestimar\u00eda la brillantez y favorecer\u00eda el estilo ling\u00fc\u00edstico por encima del contenido de un juicio acad\u00e9mico s\u00f3lido\u201d, dijo Deborah Talmi.<\/p>\n

Parad\u00f3jicamente, aunque los LLM no coincid\u00edan del todo con los humanos, s\u00ed coincid\u00edan mucho entre ellos. Los tres modelos produjeron resultados notablemente consistentes cuando se les pidi\u00f3 recalificar los mismos ensayos varios d\u00edas despu\u00e9s. Tambi\u00e9n mostraron altos niveles de acuerdo mutuo. Para los investigadores, esto sugiere que los sistemas comparten patrones similares de razonamiento, o de error, incluso cuando pertenecen a empresas distintas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Mucho se ha dicho sobre estudiantes que hacen trampa en la escuela al recurrir a la inteligencia artificial generativa para que les haga la tarea, \u00bfpero qu\u00e9 hay de los maestros? \u00bfPuede un profesor delegar a ChatGPT la responsabilidad de calificar los ensayos de sus alumnos? 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