La calificación y la retroalimentación son el corazón de la enseñanza. Moldean cómo los estudiantes aprenden, reflexionan y crecen. Pero también consumen horas interminables, horas que podrían dedicarse a planificar, conectar o simplemente tomar un respiro después de un largo día en el aula.

Un nuevo estudio sugiere que la IA podría finalmente inclinar la balanza a tu favor. Los investigadores compararon la retroalimentación escrita por profesores con la retroalimentación redactada por un Modelo de Lenguaje Extenso (LLM) y revisada ligeramente por los profesores. ¿La sorpresa? Los estudiantes calificaron ambos tipos como igualmente útiles, y la mayoría no pudo notar la diferencia.

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El dilema del fin de semana del profesor

Imagina esto: es viernes por la noche. Ana, una profesora de química de secundaria, acaba de llevar a casa una pila de informes de laboratorio. Sabe que la retroalimentación es importante: sus estudiantes necesitan orientación, ánimo y correcciones para realmente aprender.

Pero después de horas de comentarios cuidadosos, sus notas se vuelven más cortas y directas. Algunas respuestas reciben la retroalimentación reflexiva que merecen; otras reciben un apresurado "Revisa tus definiciones" o "Revisa esto de nuevo".

Ana se siente culpable. Quiere que cada estudiante se sienta visto, pero se le acaba el tiempo.

¿Te suena familiar?

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Lo que encontró la investigación

El estudio, realizado en escuelas secundarias brasileñas, probó la retroalimentación en clases de química. A veces, los estudiantes recibían comentarios escritos completamente por su profesor. Otras veces, el profesor utilizaba una herramienta potenciada por LLM que sugería retroalimentación, que podían editar o aprobar.

Los resultados fueron sorprendentes:

• Los estudiantes calificaron la retroalimentación asistida por IA tan clara y motivadora como la retroalimentación solo del profesor.
• El 85% de los estudiantes no pudo notar la diferencia: asumieron que los comentarios escritos por IA eran de su profesor.
• La retroalimentación generada por IA era 2.6 veces más larga que la escrita por el profesor, sin embargo, los profesores no dedicaron tiempo extra a revisarla.

En otras palabras, los profesores pudieron ofrecer orientación más rica y detallada sin aumentar su carga de trabajo.

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Por qué esto es importante para los profesores

Para Ana, y para innumerables profesores como ella, esto es un cambio de juego. En lugar de escribir cada oración desde cero, podría revisar y refinar los comentarios sugeridos por la IA. Su papel cambia de "escriba" a entrenadora y curadora de retroalimentación.

La IA redacta el mensaje. Ana se asegura de que se ajuste a las necesidades de su estudiante, corrige el matiz y añade su toque humano. Los estudiantes aún sienten su presencia en cada comentario, porque ella sigue siendo la voz final.

Y porque la IA ahorra tiempo en la redacción, Ana puede dar orientación más significativa y específica a más estudiantes.

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Lo que significa para ti

La conclusión de esta investigación es simple:

• Tus estudiantes valoran la retroalimentación, ya sea asistida por IA o completamente escrita por ti.
• A menudo no pueden notar la diferencia, siempre que tu voz guíe el proceso.
• Puedes ofrecer comentarios más largos y personalizados en la misma cantidad de tiempo.

En Assessain, estamos construyendo herramientas para hacer esto posible en el trabajo diario en el aula. Subes tus hojas de trabajo, escaneas las respuestas de los estudiantes y nuestra IA redacta retroalimentación adaptada a tu rúbrica. Sigues a cargo, pero no tienes que empezar desde una página en blanco cada vez.

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Pruébalo tú mismo

Si alguna vez has deseado que tu retroalimentación pudiera ser más rica, rápida y consistente, sin costarte tus noches, la IA podría ser el socio que has estado esperando.

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📚 Cita: Xavier, C., Torrezão da Costa, N., Valdo, A.K., Alves, G., Rodrigues, L., Rodrigues Neto, M., Silva, M., Falcão, T.P., Gašević, D., & Mello, R.F. (2026). Retroalimentación de Profesor Humano vs. Generada por LLM en Educación Secundaria: Un Estudio Comparativo sobre las Percepciones de los Estudiantes. En: Tammets, K. et al. (eds) Aprendizaje Mejorado por Tecnología. EC-TEL 2025. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-032-03870-8_36