Analizar una prueba existente para estimar qué parte resuelve un modelo generativo sin esfuerzo.
Rediseñar tareas hacia evidencias de proceso: versiones, defensa oral y decisiones justificadas.
Diseñar exámenes y actividades en condiciones controladas cuando el resultado debe ser individual.
Redactar criterios de uso permitido de IA por actividad y comunicarlos antes de la entrega.
Evaluar el uso de la herramienta como competencia, con evidencia de la interacción y su revisión crítica.
Argumentar una sospecha de uso indebido sin apoyarse en detectores poco fiables.
Contenido del curso
6 módulos · 27 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo
Módulo 1 · Presentación y diagnóstico4 clases
Qué ha cambiado realmente en la evaluación
Prueba de resistencia de una actividad propia
Qué sigue midiendo aprendizaje y qué no
Marco normativo y de centro
Módulo 2 · Evidencias de proceso5 clases
Del producto final al proceso documentado
Versiones, borradores y registro de avance
Defensa oral breve como evidencia
Diarios de aprendizaje y justificación de decisiones
Carga de corrección: hacerlo sostenible
Módulo 3 · Tareas difíciles de externalizar4 clases
Anclar la tarea al contexto del centro o de la empresa
Datos propios, prácticas de taller y observación directa
Problemas con restricciones y con criterios de diseño
Trabajo en condiciones controladas: cuándo procede
Módulo 4 · Reglas de uso y honestidad académica5 clases
Niveles de uso permitido por actividad
Redactar y comunicar los criterios al alumnado
Declaración de uso y trazabilidad de la ayuda recibida
Detectores automáticos: por qué no sostienen una acusación
Cómo actuar ante una sospecha fundada
Módulo 5 · Evaluar la competencia en el uso de IA4 clases
Qué significa usar bien la herramienta en cada disciplina
Evaluar la verificación y la crítica del resultado
Rúbrica de uso responsable
Actividades donde la IA forma parte del enunciado
Módulo 6 · Caso práctico: replantear un plan de evaluación5 clases
Inventario de instrumentos del módulo
Rediseño de la actividad más vulnerable
Nueva rúbrica y criterios de uso asociados
Prueba con un grupo y ajuste posterior
Acuerdos de departamento y coherencia entre docentes
Requisitos
Experiencia docente evaluando trabajos, proyectos o pruebas escritas.
Conocer, aunque sea de forma básica, qué es y qué hace una herramienta de IA generativa.
Disponer de instrumentos de evaluación propios sobre los que trabajar el rediseño.
Descripción
Muchas actividades que funcionaban bien han dejado de discriminar: el trabajo escrito en casa, el resumen, el comentario de texto o el ejercicio de código estándar los resuelve un modelo generativo en segundos. Prohibirlo no es viable y detectarlo con herramientas automáticas es poco fiable y genera acusaciones difíciles de sostener. Mientras tanto, la calificación sigue teniendo que significar algo.
El curso parte de los instrumentos de evaluación reales de cada participante y los somete a una prueba de resistencia: qué resuelve el modelo, qué queda en pie y qué habría que cambiar. Después trabaja el rediseño hacia evidencias de proceso, defensa oral, condiciones controladas, tareas ancladas al contexto del centro o de la empresa, y criterios explícitos de uso permitido por actividad.
El resultado es un plan de evaluación revisado, con actividades que siguen midiendo aprendizaje y con reglas de uso comunicadas al alumnado. Da continuidad al curso de IA generativa para la preparación de clases y encaja con el trabajo de rúbricas y libro de calificaciones en Moodle, donde ese plan acaba concretándose.
¿Para quién es este curso?
Profesorado de FP que evalúa proyectos y trabajos entregados fuera del aula.
Docentes de módulos con mucha producción escrita o de código que ya notan el cambio.
Coordinadores didácticos que deben fijar criterios comunes de evaluación en el centro.
Próximamente
Curso en hoja de ruta. Se prioriza según la demanda recogida y los proyectos en cartera.
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