IAG para la evaluación
IAG para generación de ítems de evaluación
Introducción
La evaluación es un componente fundamental en el proceso educativo, ya que permite medir el aprendizaje de los estudiantes, identificar áreas de mejora y asegurar que los objetivos de aprendizaje se están cumpliendo. La creación de ítems de evaluación, tales como preguntas de examen, estudios de caso o problemas prácticos, requiere de tiempo y precisión para garantizar que son válidos, fiables y alineados con los objetivos del curso. La inteligencia artificial generativa (IAG) ofrece una solución innovadora, permitiendo a los docentes generar ítems de evaluación de manera más eficiente, asegurando al mismo tiempo la relevancia y la equidad. En este material, exploraremos cómo utilizar IAG para crear ítems de evaluación que estén alineados con los objetivos pedagógicos y que contribuyan a una evaluación más efectiva del aprendizaje.
IAG para la Evaluación : Ítems
1. Modelo Generativo Usado
El modelo generativo empleado en la creación de ítems de evaluación fue un modelo de lenguaje avanzado, como GPT-4, desarrollado por OpenAI. Este modelo es capaz de generar texto coherente y relevante en función de las instrucciones específicas proporcionadas por el usuario.
Ejemplo: GPT-4, desarrollado por OpenAI.
2. Rol Asignado al Modelo
Este rol debe implicar la creación de preguntas y otros elementos evaluativos que puedan ser utilizados en pruebas, exámenes, y actividades de evaluación formativa o sumativa.
Ejemplo: Asistente educativo con el objetivo de apoyar al docente en la generación de ítems de evaluación alineados con los objetivos de aprendizaje del curso
3. Insumo Entregado al Modelo
El insumo proporcionado al modelo incluyó:
- Objetivos de evaluación claros: Por ejemplo, evaluar la comprensión de los estudiantes sobre los principios básicos de primeros auxilios y su aplicación en contextos educativos.
- Temática específica: Se especificaron los temas clave, como los riesgos en las escuelas y tipos de lesiones.
- Nivel de dificultad: Se indicó el nivel de dificultad esperado para los ítems de evaluación, asegurando que fueran apropiados para el nivel de los estudiantes.
4. Prompt Inicial
El prompt inicial utilizado para generar los ítems de evaluación fue: “Genera cinco preguntas de opción múltiple sobre los principios básicos de primeros auxilios , con un nivel de dificultad medio, y asegúrate de que cada pregunta tenga una respuesta correcta y tres distractores plausibles.”
5. Prompt Refinado para Mejorar la Primera Salida
Después de revisar la primera salida generada por el modelo, se utilizó un prompt refinado para mejorar la calidad y relevancia de los ítems: “Refina las preguntas de opción múltiple generadas previamente para asegurarte de que los distractores sean igualmente plausibles y que las preguntas aborden de manera equilibrada los diferentes aspectos de los principios básicos de primeros auxilios, incluyendo definiciones, aplicaciones prácticas y consideraciones éticas.”
6. Referencia en Formato APA
Para citar el uso de la tecnología IAG en la creación de ítems de evaluación, se puede utilizar la siguiente referencia en formato APA: OpenAI. (2023). GPT-4: Generative Pre-trained Transformer 4. OpenAI. https://openai.com/research/gpt-4
Conclusión
La integración de la inteligencia artificial generativa en la creación de ítems de evaluación representa un avance significativo en la educación. IAG no solo facilita la generación de preguntas y otros ítems de evaluación de manera rápida y eficiente, sino que también permite personalizarlos para adaptarse mejor a las necesidades y contextos de los estudiantes. Al utilizar IAG de manera estratégica, los docentes pueden mejorar la calidad y la equidad de las evaluaciones, asegurando que estas realmente reflejen el aprendizaje de los estudiantes y contribuyan a su desarrollo académico.
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