Un asistente de IA puede ayudar al profesorado a comprender los criterios de evaluación, ensayar situaciones reales y detectar aspectos de mejora. Un taller de UNIR enseñó cómo configurarlo con documentación oficial y utilizarlo sin renunciar al criterio profesional.
Los 7 puntos claves del Foro UNIR
- Un tutor para practicar: La IA puede plantear situaciones profesionales, esperar una respuesta razonada y comentarla después. Esta secuencia permite ensayar cómo explicar decisiones tomadas en el ejercicio docente.
- La documentación oficial como base: El modelo de evaluación, el reglamento, la nota técnica y las fichas pertinentes orientan las respuestas. Cada afirmación debe poder contrastarse con el documento que la respalda.
- La responsabilidad profesional como punto de partida: El taller se centró en esta dimensión de la evaluación, vinculada al desarrollo profesional y al compromiso institucional. El método de preparación puede aplicarse también a las demás dimensiones.
- Preguntas adaptadas a cada docente: La especialidad, el nivel y el contexto ayudan a formular casos útiles. El asistente debe pedir esos datos antes de proponer ejercicios o valorar una respuesta.
- Evidencias frente a respuestas generales: Explicar qué se hizo, cómo se hizo y qué resultados se observaron permite detectar mejoras concretas. La herramienta puede ayudar a ordenar esa reflexión.
- Revisión de errores y sesgos: Las respuestas generadas por IA pueden contener imprecisiones. Conviene comprobar las referencias, cuestionar las recomendaciones repetidas y no aceptar la primera respuesta sin revisarla.
- Un plan de mejora asumible: El asistente puede organizar la preparación en siete días, priorizar dos aspectos y proponer cómo medir el avance. El docente decide qué objetivos responden a sus necesidades.
Preparar la evaluación docente en Ecuador implica conocer los criterios, pero también ser capaz de explicar con ejemplos qué se hace en el aula, cómo se comprueban los resultados y qué se cambia cuando una estrategia no funciona. El Foro UNIR ‘Crea tu asistente con IA para preparar la Evaluación Docente’ mostró cómo convertir herramientas de inteligencia artificial en tutores de práctica capaces de plantear casos, contrastar respuestas con documentos oficiales y ayudar a organizar un plan de mejora.
En el encuentro participó José Manuel Sánchez Ramírez, director del Máster en Aplicaciones Educativas de la Inteligencia Artificial de UNIR y experto en aprendizaje y tecnología educativa. La sesión fue presentada y moderada por Ana Gugel, quien trasladó al ponente las preguntas de los asistentes. Sánchez Ramírez centró la demostración en la tercera dimensión de la evaluación docente, relativa a la responsabilidad profesional, aunque explicó que el método puede aplicarse a otras dimensiones cuando se disponga de la documentación correspondiente.
La IA como tutor para reflexionar sobre la práctica docente
El punto de partida fue una advertencia para quienes esperan que la herramienta les proporcione las respuestas de la prueba. “La inteligencia artificial no prepara la evaluación docente por ti. Que nadie se lleve a engaño”, afirmó Sánchez Ramírez. Su utilidad, explicó, consiste en ayudar al docente a comprender qué se evalúa, recordar situaciones de su trayectoria y reconocer, a partir de ellas, los aspectos que necesita fortalecer.
Para mostrar la diferencia, formuló primero una consulta genérica sobre la dimensión tres. La respuesta de ChatGPT resultó imprecisa porque carecía de país, institución y documento de referencia. Al adjuntar el modelo ecuatoriano y precisar la pregunta, obtuvo una explicación más ajustada. El siguiente paso consistió en pedir al sistema que planteara un caso, esperara la respuesta del docente y la contrastara con el texto aportado.
Ese cambio transforma una consulta puntual en una conversación de entrenamiento. El profesor ya no recibe únicamente una definición: debe justificar cómo actuaría ante una situación y examinar después sus decisiones. Sánchez Ramírez propuso empezar por la cuestión de que a cada participante le resultara más difícil explicar con una experiencia real, como el desarrollo profesional, la planificación curricular o la seguridad escolar.
Documentos oficiales para comprobar cada respuesta
La calidad de ese diálogo depende de los materiales que se faciliten al asistente. El ponente recomendó reunir previamente el modelo de evaluación, el reglamento, la nota técnica y las fichas de especialidad que correspondan. También sugirió pedir al sistema que identifique el documento y el apartado en los que apoya cada explicación, de modo que el usuario pueda comprobar si la referencia sostiene realmente lo que afirma.
En una de las instrucciones utilizadas durante el taller incluyó una regla sencilla: “Si falta información, dilo y pide la fuente”. La petición evita presentar como seguro aquello que todavía no puede verificarse. Sánchez Ramírez insistió en que el docente debe abrir los documentos, revisar los fragmentos citados y continuar preguntando cuando una respuesta sea ambigua o no se ajuste a su caso.
Las dudas de los asistentes llevaron la conversación hacia los sesgos y las recomendaciones repetitivas. El experto reconoció el riesgo: “La inteligencia artificial puede cometer errores”. Para reducirlos, propuso trabajar con documentación oficial dentro de un proyecto o cuaderno y someter las respuestas a nuevas preguntas. Limitar las fuentes ayuda a orientar el análisis, pero la comprobación final sigue siendo responsabilidad de quien prepara la evaluación.
José Manuel Sánchez Ramírez mencionó en varias ocasiones, al referirse al trabajo con documentos oficiales, al Instituto Nacional de Evaluación Educativa (Ineval) como fuente al hablar de la tercera dimensión de la Evaluación del Desempeño Docente de Ecuador, que este organismo denomina Habilidades y actitudes de responsabilidad profesional y abarca el desarrollo profesional y el compromiso institucional del docente. “He cargado un modelo descargado del Ineval y, al configurar el tutor, incluye la instrucción: ‘Usa los documentos de Ineval; no inventes normativa'”, puso como ejemplo práctico.
Casos personalizados y evidencias reales de mejora
El tutor puede adaptarse a la especialidad, el nivel educativo y el contexto de cada profesor. Antes de proponer ejercicios, conviene indicarle que pregunte por esos datos y que solicite la información necesaria si falta algo. En los ejemplos del foro, las instrucciones pedían que el asistente presentara una situación profesional, esperara una respuesta razonada y solo entonces ofreciera observaciones basadas en los documentos cargados.
Sánchez Ramírez resumió la reflexión que debe guiar ese intercambio en cuatro preguntas: “¿Qué hago? ¿Cómo lo hago? ¿Qué evidencia real tengo? ¿Qué cambio cuando algo no funciona?”. La herramienta puede pedir ejemplos concretos para cada respuesta y señalar qué aspectos merecen una revisión. Así, el ejercicio se aproxima a una tutoría en la que importa tanto la decisión adoptada como la explicación que la respalda.
Uno de los casos planteados partía de varios estudiantes que seguían sin alcanzar un objetivo pese a haber realizado una actividad de refuerzo. A partir de la etapa, la materia y la actuación del docente, el asistente podía preguntar qué nuevo enfoque aplicaría y qué registro utilizaría para comprobar el progreso. El valor del ejercicio reside en relacionar la respuesta con hechos de la práctica, evitando afirmaciones generales difíciles de demostrar.
De ChatGPT a Gemini y Copilot, con un plan de siete días
La demostración recorrió ChatGPT, Gemini y sus cuadernos, además de las posibilidades de Copilot. En ChatGPT, Sánchez Ramírez creó un proyecto para reunir archivos, instrucciones y conversaciones de preparación. En Gemini mostró cómo incorporar y revisar fuentes oficiales dentro de un cuaderno. Además, recomendó probar distintas herramientas porque, incluso con indicaciones similares, sus enfoques y respuestas pueden variar.
José Manuel Sánchez Ramírez, director del Máster en Aplicaciones Educativas de la Inteligencia Artificial de UNIR.
Los documentos cargados también pueden servir para generar preguntas, mapas mentales, presentaciones u otros materiales de estudio. El ponente mostró, además, cómo solicitar un plan personal de siete días que priorice dos mejoras, asocie una evidencia real a cada una y establezca una forma de comprobar el avance. La biblioteca de prompts compartida durante el foro reunía instrucciones para comprender conceptos, practicar casos, analizar actuaciones y revisar respuestas.
La conclusión del taller fue que un buen asistente empieza por fuentes comprobables, hace preguntas pertinentes y obliga a razonar antes de ofrecer comentarios. Sánchez Ramírez condensó su propósito al cierre: “Lo vamos a utilizar para entender qué se evalúa y analizar nuestra práctica para poder entrenar con situaciones similares”. La IA puede ordenar el estudio y ampliar las oportunidades de práctica; las evidencias, la reflexión y las decisiones profesionales corresponden al docente.
Los mensajes principales del experto
José Manuel Sánchez Ramírez:
- “La inteligencia artificial no prepara la evaluación docente por ti. Que nadie se lleve a engaño”.
- “Si falta información, dilo y pide la fuente”.
- “La inteligencia artificial puede cometer errores. Por eso es clave trabajar con documentación oficial”.
- “¿Qué hago? ¿Cómo lo hago? ¿Qué evidencia real tengo? ¿Qué cambio cuando algo no funciona? Son las cuatro preguntas que resumen el intercambio entre la IA y el docente”.
- “Vamos a utilizar estas herramientas para entender qué se evalúa y analizar nuestra práctica para poder entrenar con situaciones similares”.
