Per què incorporar la IA a l’avaluació? Corregir, donar feedback i adaptar activitats a diferents ritmes és una de les tasques més exigents de la docència. La intel·ligència artificial ens pot fer de “copilota”: accelera feines repetitives, detecta patrons i suggereix millores, mentre el criteri i l’acompanyament seguiran sent nostres. Això allibera temps per parlar amb els alumnes, observar l’aula i prendre decisions pedagògiques amb calma. A Primària i Secundària, l’avaluació competencial demana mirar processos, productes i actituds. La IA ajuda a recollir evidències (escrits, enregistraments d’àudio, llistes d’observació), a organitzar-les i a transformar-les en feedback útil. A l’aula podem, per exemple, demanar a un assistent d’IA que generi propostes de preguntes segons un criteri del currículum, o que adapti una rúbrica a tres nivells d’ajuda. El resultat no és un veredicte, sinó un punt de partida ràpid que el docent revisa i personalitza. El benefici principal? Més temps per a converses de qualitat amb l’alumnat, més coherència en els criteris d’avaluació i més oportunitats per a una aprenentatge que valora el procés, no només la nota final. Què pot fer (i què no) en el procés d’avaluació La IA suma quan la fem servir com a assistent, no com a jutge. A l’aula podem aprofitar-la per a: Generar exemples d’ítems (preguntes obertes, problemes, dilemes) alineats amb una competència i un nivell educatiu. Proposar versions graduades d’una mateixa tasca per atendre la diversitat. Esbossar rúbriques i llistes de comprovació que després afinarem amb el claustre. Sintetitzar comentaris de feedback a partir de notes del docent o observacions. Reescriure instruccions o feedback en un llenguatge més planer, o adaptar-lo a l’edat de l’alumnat. Què no li toca fer? Substituir el criteri professional. La IA pot equivocar-se, generalitzar massa o passar per alt contextos. Per això és clau triangulació: evidències reals de l’alumne (quaderns, enregistraments, converses), criteris clars i la mirada del docent. La darrera paraula sempre l’hem de tenir nosaltres. Diagnòstica, formativa i sumativa: com ens pot ajudar Avaluació diagnòstica. A 6è, abans d’un projecte de medi, podem demanar a la IA un breu qüestionari inicial amb preguntes obertes i de veritat/fals basades en el currículum. També pot suggerir malentesos habituals per estar-ne pendents. Amb les respostes, l’assistent ens ajuda a agrupar l’alumnat per interessos o necessitats sense etiquetar-lo, només per planificar millor. Avaluació formativa. A 2n d’ESO, durant una seqüència d’escriptura, la IA pot generar microobjectius personalitzats (“avui treballaràs connectors temporals i una introducció de 3 frases”). A partir del text de l’alumne, proposem tres suggeriments concrets i un repte. El feedback és curt, accionable i amable. Els alumnes descobreixen que millorar pas a pas és possible i mesurable. Avaluació sumativa. En tancament de projecte, la IA ajuda a convertir els criteris de la rúbrica en descriptors clars i en exemples de bones evidències. Per a una exposició oral, pot preparar un guió de coavaluació amb frases d’inici (“He entès...”, “Em faltaria...”); després el docent consolida la qualificació amb les seves notes i observacions. Feedback més ric i personalitzat El retorn és el motor de l’aprenentatge. Amb IA podem fer-lo més ràpid i significatiu sense perdre el to humà. Comentaris model. A partir d’una rúbrica, generem bancs de comentaris agrupats per criteri (idees, llenguatge, presentació) i per nivells. Després triem i personalitzem per a cada alumne. Lectura i llenguatge adaptats. El mateix missatge de feedback es pot reescriure per a 5è de Primària o per a 4t d’ESO, mantenint el contingut però canviant el registre i la complexitat del vocabulari. Autoavaluació guiada. L’alumne enganxa el seu paràgraf o fotografia del quadern i l’assistent retorna una checklist per verificar abans d’entregar. Això redueix errades superficials i augmenta l’autonomia. Conferències breus. El docent grava notes ràpides després d’observar una tasca; la IA en crea un guió de conversa de 2 minuts per a la següent sessió: una fortalesa, una prioritat i un exercici curt de millora. Un detall important: el to. Podem demanar que els comentaris siguin positius, respectuosos i concrets, amb propostes d’acció immediata (“Afegiu un exemple numèric a l’explicació”). Això reforça l’autoestima i orienta la següent passa. Aspectes ètics i organització a l’aula Privacitat i seguretat. Evitem compartir dades identificatives en eines obertes. Si hem de pujar fragments de treball, anonimitzem-los. Expliquem a l’alumnat com i per què fem servir la IA, i quin benefici tindrà per al seu aprenentatge. Transparència i equitat. Comuniquem els criteris abans de començar i oferim suport diferenciat. La IA és una oportunitat per fer adaptacions raonables: versions amb menys càrrega lectora, glossaris o models visuals. Autenticitat de les tasques. Dissenyem activitats que demanin connexió amb l’entorn, creació pròpia i reflexió. No confiem en “detectors de textos d’IA”; fomentem, en canvi, processos visibles (esborranys, diaris d’aprenentatge, orals). Flux de treball recomanat. Definir el propòsit de l’avaluació i els criteris clau. Preparar, amb ajuda de la IA, rúbriques, checklists i exemples d’evidències. Recollir mostres durant el procés (notes d’observació, esborranys, enregistraments). Generar esborranys de feedback i ajustar-los amb el nostre criteri. Compartir retorns, establir un petit repte i planificar el següent pas. Idees per aplicar demà a classe Demana a un assistent d’IA que esbossi una rúbrica de redacció per a 1r d’ESO amb quatre criteris (idees, organització, llengua, presentació) i tres nivells. Revisa-la i adapta-la al teu centre. Crea un qüestionari diagnòstic curt per a 6è sobre el tema del proper projecte. Afegeix dues preguntes obertes que explorin idees prèvies i malentesos comuns. Genera un banc de comentaris de feedback per a exercicis de problemes de 2n d’ESO: tres comentaris per a fortaleses i tres per a millores habituals. Copia i ajusta per a cada alumne. Preparau una checklist d’autoavaluació per a una exposició oral: estructura, veu, llenguatge, suport visual. Els alumnes la completen abans de presentar-se. Transforma una tasca llarga en tres microobjectius sequenciats i demana a la IA exemples breus per a cada pas. Ideal per a l’alumnat que necessita guia addicional. Converteix les teves notes d’observació d’aula en un guió de conversa de 2 minuts amb cada alumne: “el que fas bé”, “la prioritat” i “el repte d’aquesta setmana”.

Com avaluar amb ajuda de la intel·ligència artificial

Una nova mirada a l’avaluació a l’aula

Quan pensem en avaluar, sovint ens ve al cap el moment final: proves, notes i informes. Però a l’aula podem convertir l’avaluació en una conversa constant que ajuda a aprendre millor. La intel·ligència artificial ens hi pot donar un cop de mà en moltes petites tasques: generar rúbriques clares, crear preguntes variades, oferir comentaris personalitzats, detectar malentesos i adaptar activitats per a diferents ritmes.

L’objectiu no és substituir la mirada pedagògica del docent, sinó alleugerir la càrrega mecànica per guanyar temps per allò essencial: observar, escoltar, conversar amb l’alumnat i prendre bones decisions. En un context de currículum competencial, la IA pot ajudar-nos a recollir evidències de procés, no només de resultat, i a donar una retroacció que impulsa l’aprenentatge, no que el tanca.

Imagina: tens una tasca d’expressió escrita a 1r d’ESO. En pocs minuts pots demanar a una eina d’IA que esbossi una rúbrica en llenguatge planer, ajustada als criteris d’avaluació, amb descripcions per nivells. Després la personalitzes amb exemples del teu centre. O a Cicle Superior, acabes una activitat de medi natural i vols fer una “sortida” ràpida de l’aula amb preguntes tipus exit ticket. L’IA et pot suggerir 5 preguntes escalonades per verificar comprensions clau i activar metacognició.

La clau està en mantenir la intencionalitat didàctica. La tecnologia aporta velocitat i varietat; el criteri docent assegura que la informació que obtenim serveix per orientar l’aprenentatge i fer-lo més just i significatiu.

Principis per a una avaluació més humana amb suport d’IA

Abans de parlar de recursos, val la pena aturar-nos en alguns principis. Ens ajudaran a fer una avaluació més coherent i respectuosa amb l’alumnat.

  • Propòsit clar: defineix què vols saber i per a què. Avaluar per aprendre? Per certificar? Per ajustar la didàctica? La IA és un mitjà, no un fi.
  • Transparència amb l’alumnat: explica com i per què faràs servir la IA. Quan els alumnes entenen el procés, s’hi impliquen més i confien en el sistema.
  • Privacitat i dades: comparteix només la informació imprescindible. Evita noms complets i detalls sensibles quan facis servir eines digitals. Si cal, treballa amb mostres anonimitzades o textos inventats per construir instruments d’avaluació.
  • Equitat i biaix: la IA pot arrossegar biaixos. Revisa rúbriques i preguntes per detectar llenguatge esbiaixat, expectatives desiguals o exemples que no representin la diversitat de l’aula.
  • Autenticitat: prioritza evidències vinculades a tasques reals i contextos propers. L’IA pot donar suport, però l’alumne ha de poder explicar el seu procés i prendre decisions.
  • Retroacció que fa créixer: els comentaris han de ser específics, amables i accionables. La IA pot proposar esborranys de feedback, però l’ajust final és teu, basat en el coneixement de cada alumne.

Amb aquests principis, l’ús de la tecnologia es converteix en una manera de cuidar l’aprenentatge: menys burocràcia i més temps de qualitat per a la relació educativa.

Què pot fer la IA en el dia a dia de l’avaluació?

A l’aula podem integrar petites accions que, sumades, transformen la manera com recollim i utilitzem evidències. Aquí tens idees concretes, amb exemples de Primària i Secundària.

  • Generar rúbriques clares en minuts: demana a una eina d’IA que esbossi una rúbrica a partir dels teus criteris. Indica el nivell educatiu, el tipus de producte (pòster, informe, pòdcast…) i què vols prioritzar. Després revisa-la i adapta el llenguatge a l’edat de l’alumnat.

Exemple de rúbrica per a un pòster de medi a 5è:

  • Contingut científic: de “bàsic” (errors rellevants) a “excel·lent” (informació precisa, exemples locals, vocabulari adequat).
  • Organització i claredat: de “desordenat” a “estructurat amb títols, imatges i llegendes que faciliten la lectura”.
  • Creativitat i presentació: de “elements mínims” a “disseny coherent, color equilibrat, imatges pertinents”.
  • Fonts i crèdits: de “sense referències” a “fonts indicades de manera clara i respectuosa”.
  • Crear preguntes escalonades: demana una bateria de preguntes de diferents nivells cognitius (recordar, comprendre, aplicar, analitzar). Utilitza-les per a miniqüestionaris, reptes de parelles o exit tickets.
  • Fer diagnòstics ràpids: quan detectes dubtes en una unitat, sol·licita 5 ítems que discriminin bé entre qui domina un concepte i qui no, amb distractors que reflecteixin errors habituals. Això et permet ajustar la classe següent.
  • Personalitzar feedback: copia un paràgraf d’un alumne (anonimitzat si cal) i demana tres comentaris concrets: un elogi, una millora i una pregunta que convidi a revisar. Ajusta el to i incorpora referències a la rúbrica abans de retornar-ho.
  • Planificar coavaluació i autoavaluació: genera pautes i preguntes metacognitives en llenguatge planer. Els alumnes descobreixen què vol dir “fer-ho bé” i poden justificar decisions.
  • Convertir evidències orals en text: si disposes de transcripcions d’activitats orals, la IA pot resumir idees clau i mapar-les amb els criteris. És útil per a llengües, presentacions o debats.
  • Fer seguiment del progrés: demana una taula de control d’objectius en format senzill (criteri, evidència, proper pas). L’ús és intern; el valor està en la visió global per orientar el suport.

Alguns escenaris reals que funcionen:

  • Secundària – expressió escrita en català: després d’un primer esborrany, l’alumnat rep suggeriments focalitzats (cohesió, registre, ortografia) i defineix un petit pla de millora. La IA proposa exemples de connectors i els alumnes n’escullen tres per reescriure.
  • Primària – experiments de medi: en una graella d’observació, la IA ajuda a detallar descriptors d’habilitats (mesurar, anotar, formular hipòtesis) en termes comprensibles per a 5è. El docent anota observacions i els alumnes completen una autoavaluació breu.
  • Matemàtiques – resolució de problemes: els alumnes mostren el raonament pas a pas. La IA genera preguntes de seguiment del tipus “Per què has triat aquesta operació?” o “Quina altra estratègia provaries?”, i així es captura el procés, no només la resposta.
  • Ciències socials – portafoli trimestral: la IA ajuda a proposar criteris d’organització del portafoli i frases model per a les reflexions. El docent hi afegeix comentaris finals i acords per al següent trimestre.

Dissenyar activitats que conviuen amb la IA

Prohibir l’ús de la IA no és realista; acompanyar-ne l’ús, sí. Dissenyar activitats que la integrin amb sentit afavoreix un aprenentatge més profund i honest.

  • Autenticitat i context: proposa tasques situades en realitats properes (el barri, el centre, un problema de la comunitat). Si l’alumne ha de recollir dades, observar o entrevistar, l’IA pot ajudar a analitzar, però no pot substituir l’experiència.
  • Traça del procés: demana evidències de procés (esbossos, decisions, versions) i explica com es valoraran. L’IA pot ajudar a generar una plantilla de diari d’aprenentatge, però és l’alumne qui hi posa el relat.
  • Justificació de decisions: inclou una part on l’alumnat expliqui què ha consultat, quines propostes de la IA ha acceptat o rebutjat i per què. Això fomenta pensament crític i responsabilitat.
  • Rols i co-creació: a l’aula podem fer que alguns alumnes siguin “curadors de preguntes” (milloren ítems generats per IA), d’altres “editors de rúbriques” (exemples d’assolit) i d’altres “verificadors de claredat” (revisen llenguatge). D’aquesta manera, participen en l’arquitectura de l’avaluació.
  • Produccions multimodals: combina text, àudio, imatge, dades. L’IA pot suggerir estructures o llistes de verificació, però el valor està en com l’alumne connecta idees i explica el perquè de les seves decisions.

Quan dissenyem així, la IA deixa de ser una “dreçera” per fer trampes i es converteix en una eina per pensar millor. L’alumnat aprèn a usar-la de manera responsable i nosaltres obtenim evidències més riques i fiables.

Començar aquesta setmana: guia ràpida, plantilles i prompts

Si vols provar-ho sense complicacions, aquí tens un camí de cinc passos amb propostes que pots copiar i adaptar.

Pas 1. Tria un objectiu d’aprenentatge i 3 criteris clau

  • Exemple (ESO – llengua): idea principal clara, cohesió, correcció lingüística.
  • Exemple (Cicle Superior – medi): precisió dels continguts, organització del producte, ús de vocabulari específic.

Pas 2. Demana a la IA un esborrany de rúbrica en llenguatge entenedor

  • Indica: nivell educatiu, tipus de tasca, tres o quatre nivells (Bàsic, En progrés, Assolit, Excel·lent), exemples concrets per a cada criteri.
  • Revisa i personalitza: afegeix exemples reals de classe, ajusta el to i assegura’t que reflecteix els teus valors i expectatives.

Pas 3. Genera preguntes per avaluació formativa

  • Demana 5 preguntes d’exit ticket: 2 de comprensió bàsica, 2 d’aplicació i 1 de reflexió. Adapta el vocabulari a l’edat.
  • Sol·licita “distractors intel·ligents” per a preguntes de resposta múltiple que representin errors habituals de l’alumnat.

Pas 4. Crea una plantilla de feedback curt i accionable

  • Esquema útil: “A destacar” (1 idea concreta), “A millorar” (1 acció concreta), “Proper pas” (1 microobjectiu amb verb d’acció i termini).
  • Demana variants de to (més directe o més encoratjador) per adaptar el missatge a les necessitats de cada alumne.

Pas 5. Planifica una mini-sessió d’autoavaluació amb l’alumnat

  • Proposa 4 preguntes metacognitives: Què t’ha sortit bé i per què? Què faries diferent? Quin recurs t’ha ajudat? Què necessites del docent o del grup?
  • Comparteix la rúbrica i demana que triïn evidències que la il·lustrin. Feu una breu conversa d’acords.

Per facilitar-te la feina, aquí tens alguns models de consignes que pots enganxar a una eina d’IA i adaptar a la teva matèria i nivell:

  • “Necessito una rúbrica en llenguatge senzill per a [nivell] sobre una tasca de [tipus de producte]. Criteris: [llista]. Dona’m 4 nivells (Bàsic, En progrés, Assolit, Excel·lent) amb descripcions observables i exemples concrets.”
  • “Crea 6 preguntes escalonades sobre [tema], amb 2 de record, 2 d’aplicació i 2 d’anàlisi. Inclou suggeriments de resposta i errors típics a vigilar.”
  • “A partir d’aquest paràgraf d’un alumne (anonimitzat), escriu un feedback amable i accionable amb: 1 elogi específic, 1 millora concreta i 1 pregunta que convidi a revisar. Mantén un to motivador i curt.”
  • “Genera una llista de verificació per a l’alumnat de [nivell] que els ajudi a revisar [producte]. Escriu ítems clars que es puguin respondre amb ‘sí/no’ i un consell breu si la resposta és ‘no’.”
  • “Proposa 3 mini-activitats d’avaluació formativa de 10 minuts sobre [tema], aptes per treballar en parelles i recollir evidències ràpides.”

Si vols fer un pas més, prova una microseqüència de tres sessions:

  • Sessió 1: presentació de criteris i co-creació de la rúbrica amb l’alumnat. Demana a la IA exemples d’evidències per a cada nivell i tria els que més s’ajusten a la vostra realitat.
  • Sessió 2: activitat principal amb recollida de procés (esbossos, decisions, proves). Utilitza preguntes generades per la IA per fer aturades formatives i detectar necessitats.
  • Sessió 3: autoavaluació i coavaluació guiades. Feedback breu del docent amb la plantilla de tres passos. Definició de microobjectius i moments de revisió.

Cuida la qualitat: consells finals i checklist

Perquè la tecnologia sumi i no distregui, val la pena mantenir aquest petit control de qualitat:

  • Coherència curricular: comprova que la rúbrica i les preguntes realment avaluen els criteris que dius que avalues.
  • Llenguatge entenedor: evita tecnicismes innecessaris. Dona exemples concrets del que esperes veure o escoltar.
  • Varietat d’evidències: combina observació, productes, converses i autoreflexions. No tot és text escrit.
  • Temps d’ús: acorda amb l’alumnat quan i com es pot fer servir la IA. Fes explícita la traça d’ús (què s’ha generat amb ajuda i què no).
  • Revisió de biaixos: llegeix les propostes de la IA amb ull crític. Hi ha expectatives diferents segons gènere, origen o estil d’aprenentatge? Ajusta-les.
  • Privacitat: no comparteixis dades personals ni documents identificables. Si necessites exemples, crea mostres fictícies.
  • Millora contínua: recull feedback de l’alumnat sobre l’ús de la IA en l’avaluació. Què els ajuda de debò? Què cal simplificar?

Quan fem servir la IA amb intenció pedagògica i cura, l’avaluació deixa de ser un tràmit i es converteix en un espai d’aprenentatge compartit. Els alumnes descobreixen què vol dir progressar, el professorat guanya temps per acompanyar i la classe respira una cultura de millora contínua. No es tracta de fer més coses, sinó de fer-les millor, amb eines que ens ajuden a posar el focus on realment importa: les persones i el seu camí d’aprendre.

Photo of author

Marta Pujol

Soc la Marta, mestra de Primària des de fa més de quinze anys. M’encanta veure com la intel·ligència artificial pot fer que els infants aprenguin de manera més creativa, visual i divertida. A AprendreAmbIA.cat comparteixo activitats lúdiques, contes i recursos perquè els mestres puguin incorporar la IA a les seves classes d’una manera senzilla i significativa. Crec que la tecnologia ha d’ajudar-nos a despertar la curiositat, no a substituir-la.

Feu un comentari