Menys temps de correcció, mateixa exigència
Alinea temps i criteris abans de començar
Abans de delegar part de la correcció a la IA, val la pena posar ordre. Defineix què significa qualitat per a tu i què esperes de cada tasca. Si els criteris són difusos, la IA també ho serà. Reserva un espai per acordar criteris amb el teu equip o amb l’alumnat. Guanyaràs coherència i estalviaràs correccions contradictòries.
Planifica una setmana de prova. Tria una tasca representativa i fixa un objectiu simple com ara reduir un 30% del temps de correcció mantenint la mateixa precisió. Anota el temps real invertit i guarda exemples de treballs. Serviran de referència per veure la millora i ajustar el procés.
Què cal mesurar per prendre decisions
Si no mesures, només tens impressions. Tria indicadors clars i fàcils de recollir amb un full de càlcul. Mira el que passa amb ulls d’avaluador i d’organitzador alhora. En poc temps observaràs patrons que et permetran optimitzar el flux.
- Temps per tasca avaluada i per alumne, abans i després d’usar IA.
- Percentatge d’errors que la IA detecta i que tu confirmes o corregeixes.
- Coherència entre criteris i nivells d’assoliment en mostres aleatòries.
- Qualitat del feedback percebuda per l’alumnat amb una enquesta breu.
- Casos sensibles que requereixen atenció manual obligatòria.
La IA ajuda, tu decideixes
La IA filtra, resumeix i aplica criteris repetitius amb rapidesa. El docent pren les decisions finals, sobretot en tasques obertes. Mantén una franja d’intervenció on sempre revises tu: projectes finals, casuístiques especials o desviacions detectades. L’objectiu és reduir volum, no abdicar del judici professional.
Rúbriques que entén la IA i l’alumnat
Criteris observables i llenguatge simple
La IA funciona millor amb rúbriques concretes. Evita descriptors ambiguaus i prefereix evidències observables. Canvia “expressió adequada” per “usa signes de puntuació correctes i paràgrafs coherents”. Escriu els nivells amb frases breus i enfocades en l’acció. Això facilita la lectura de l’alumnat i la consistència de la IA.
Inclou exemples de bones evidències i errors típics, però en forma de patrons, no casos concrets. El model pot reconèixer aquests patrons i classificar-los amb més exactitud. Mantén la rúbrica curta i modular. Millor tres criteris ben definits que sis d’ambigus.
Estratègia de quatre nivells
Una escala de quatre nivells redueix ambigüitats i accelera la decisió. Defineix què vol dir excel·lent, adequat, bàsic i insuficient amb verbs d’acció. Afegeix una línia amb possibles evidències que justificarien cada nivell i una frase de feedback base per a cada cas. Aquestes frases seran la matèria primera del retorn personalitzat.
Plantilla reutilitzable
Per cada criteri guarda quatre elements. Primer el resultat esperat. Després els nivells amb verbs clars. Tercer, exemples d’evidències que s’hi corresponen. Finalment, una frase d’informe amb to constructiu. Amb aquesta plantilla, la IA pot mapejar la resposta de l’alumne a la rúbrica i construir feedback de valor sense inventar.
- Competència i criteri concret amb resultat esperat.
- Nivells amb descriptors curts i observables.
- Evidències i errors freqüents per ancorar la decisió.
- Frases de feedback base orientades a l’acció.
Flux híbrid de correcció amb IA
Pas a pas per estalviar temps
Un bon flux defineix on la IA aporta més i on tu aportes criteri. La clau és automatitzar trams repetitius i reservar-te els punts d’alt impacte. Amb una seqüència estable, el temps es redueix de manera sostinguda i la qualitat es manté perquè el procés és transparent i controlat.
- Prepara la rúbrica en format senzill amb criteris i nivells clars.
- Recull els treballs amb metadades bàsiques com nom, grup i tasca.
- Demana a la IA una preavaluació criteri per criteri amb temps, evidències i nivell.
- Filtra els casos clars i deriva els dubtosos a revisió manual.
- Revisa una mostra aleatòria per comprovar coherència i ajustar indicacions.
- Genera feedback personalitzat amb frases base i recomanacions de millora.
- Registra resultats i observa on hi ha més inconsistència per afinar la rúbrica.
Exemple amb redaccions
Per a una redacció defineix coherència, gramàtica i riquesa léxica. Proporciona a la IA tres o quatre evidències a mirar dins de cada criteri. Indica que marqui fragments rellevants i que proposi millores concretes, com reescriure una frase o dividir un paràgraf. Reserva per a tu les redaccions amb valoracions dels extrems o amb comentaris incoherents.
Problemes numèrics o científics
En exercicis de procediment, demana identificació de passos, comprovació del resultat i justificació raonada. Sol·licita pistes graduades, començant amb una orientació general i acabant amb una indicació precisa. Verifica manualment un percentatge de casos i documenta els ajustos del criteri per a la següent tanda.
Feedback de qualitat i inclusió
Del banc de comentaris al missatge personal
Construeix un banc de comentaris amb to positiu i orientació al progrés. La IA pot combinar-los i adaptar-los al nivell de l’alumne. Marca tres idees força. Primer, una ressenya de fortaleses que digui què continuar fent. Després una millora prioritària amb acció concreta. Finalment una proposta de repte breu per impulsar el nivell següent.
Evita feedback genèric. Demana sempre microaccions específiques com afegir una dada, corregir un temps verbal o comprovar una equivalència. Les microaccions converteixen el retorn en una guia de treball i redueixen consultes posteriors.
Personalització per a ritmes i necessitats
La IA pot adaptar el llenguatge del feedback perquè sigui clar per a cada alumne. Indica si vols una versió de lectura fàcil, si necessites més exemples o si cal un to més directe. Demana variants amb diferent extensió per ajustar-te al temps d’aula. Tot plegat manté la equitat sense que t’ofeguis en la redacció manual.
Seguiment formatiu
Resumir evolucions també es pot automatitzar. Sol·licita un recull d’errors recurrents i una síntesi de competències reforçades per cada alumne. Això t’ajuda a planificar miniliçons i a prioritzar tutories. La qualitat millora perquè retroalimentes la teva planificació amb dades reals, no només amb intuïció.
Control, ètica i desplegament
Supervisió que garanteix confiança
Estableix un percentatge de doble correcció per unitat didàctica. Pot ser una mostra aleatòria o una revisió dels casos límit. Documenta en un registre intern les discrepàncies i com s’han resolt. Aquesta traçabilitat dona consistència a la nota i tranquil·litat a les famílies i a l’alumnat.
Vigila les desviacions de criteri. Si la IA penalitza de manera desigual aspectes formals en comparació amb el contingut, cal reequilibrar la rúbrica. Ajusta els pesos amb prudència i revisa l’impacte en una nova mostra. Milloraràs la justícia de l’avaluació sense perdre velocitat.
Privadesa i transparència
Anonimitza els treballs sempre que sigui possible i evita incloure dades sensibles. Explica a la classe què farà la IA i quines parts depenen del teu criteri. La transparència construeix confiança i redueix reticències. Reforça que la IA és una eina de suport i que el criteri docent és la referència final.
Escenaris d’alerta
Si detectes feedback que no es correspon amb l’evidència, atura i revisa criteris. Si apareixen motius o valoracions que no has definit, afina la indicació i elimina ambigüitats. Quan observis llenguatge poc respectuós o biaixat, corregeix el to i incorpora una pauta explícita d’equitat. L’objectiu és que el sistema aprengui de la teva correcció i s’estabilitzi.
Automatitza amb sentit pedagògic
Integra el flux en el teu calendari. Assigna franges fixes per a la preavaluació de la IA i per a la teva revisió. Bloca temps per retornar el feedback a l’aula amb minitallers de millora. El temps que estalvies en correcció mecànica el dediques a acompanyar processos i a fer seguiment real.
Pla de quatre setmanes
Primera setmana, dissenya i prova la rúbrica en petit comitè. Segona, corregeix una mostra i calibra. Tercera, aplica el flux a tota la classe amb control de qualitat. Quarta, analitza dades de temps i coherència i decideix què escales a altres tasques. Iterar poc a poc t’assegura solidesa i confiança.
Posa-t’ho fàcil. Comença amb una tasca acotada, crea una rúbrica clara i marca una franja d’intervenció docent. Deixa que la IA faci la feina repetitiva i dedica’t a allò que ningú pot substituir, que és fer créixer l’alumnat amb criteri i propòsit. Aquesta setmana tria una activitat, aplica el flux híbrid a cinc treballs i mesura l’estalvi. Demà ja serà una mica més lleuger.
