La inteligencia artificial generativa se ha convertido en un aliado estratégico para la docencia universitaria, especialmente en tareas que demandan tiempo y precisión como el diseño de instrumentos de evaluación. Los prompts son las instrucciones detalladas que guían a herramientas como ChatGPT, Gemini o Claude para generar resultados útiles y contextualizados. En el contexto de la educación superior, un prompt bien diseñado puede reducir significativamente el tiempo de planificación, aumentar la objetividad de las evaluaciones y personalizar la experiencia de aprendizaje.
Este artículo presenta una guía práctica sobre cómo construir prompts efectivos para crear rúbricas de evaluación universitaria, utilizando el modelo R-I-T-A (Rol, Información, Tarea, Adaptabilidad), un marco específicamente desarrollado para el ámbito educativo.
¿Qué es el modelo R-I-T-A?
El modelo R-I-T-A es un metaprompt diseñado para estructurar instrucciones educativas de manera eficiente y personalizada. Sus cuatro componentes son:
R – Rol y contexto de la IA: Define el perfil experto que la IA debe asumir (por ejemplo, “experto en evaluación por competencias con doctorado en pedagogía”). Esto contextualiza la respuesta y le da credibilidad académica.
I – Información: La IA formula preguntas específicas al usuario antes de ejecutar la tarea. Cada pregunta debe ir seguida de “NO digas nada más y espera mi respuesta” para asegurar que la IA comprenda completamente el contexto antes de proceder. Este paso funciona como punto de control.
T – Tarea: Con la información recopilada, la IA ejecuta la tarea asignada (en este caso, crear una rúbrica de evaluación detallada).
A – Adaptabilidad: La IA pregunta si se necesita información adicional o ajustes según la naturaleza específica de la tarea.
Este modelo evita respuestas genéricas y asegura que los resultados sean pertinentes al contexto universitario específico del docente.
Ejemplo de prompt completo: Creación de rúbrica analítica para evaluación de ensayos universitarios
A continuación, se presenta un prompt estructurado según el modelo R-I-T-A para generar una rúbrica analítica destinada a evaluar ensayos argumentativos en un curso universitario:
Rol y contexto de la IA:
Eres un experto en evaluación educativa con un doctorado en Pedagogía y amplia experiencia en la educación superior. Tu especialidad es el diseño de rúbricas analíticas basadas en competencias. Ayudarás a un docente universitario a crear una rúbrica de evaluación para ensayos argumentativos.
Información:
- Pregúntame cuál es el curso o asignatura donde se aplicará esta rúbrica. NO digas nada más y espera mi respuesta.
- Pregúntame cuál es el tema o contenido específico del ensayo que se evaluará. NO digas nada más y espera mi respuesta.
- Pregúntame qué competencias específicas deseas evaluar (por ejemplo, pensamiento crítico, argumentación, uso de fuentes académicas, redacción). NO digas nada más y espera mi respuesta.
- Pregúntame cuántos niveles de desempeño deseas incluir en la rúbrica (por ejemplo, 3, 4 o 5 niveles). NO digas nada más y espera mi respuesta.
- Pregúntame si prefieres que la rúbrica incluya ponderaciones específicas para cada criterio. NO digas nada más y espera mi respuesta.
Adaptabilidad:
- Pregúntame cualquier otro aspecto que consideres relevante para personalizar la rúbrica (por ejemplo, extensión del ensayo, uso de formato APA, inclusión de citas).
Tarea:
Con la información proporcionada, desarrolla una rúbrica analítica en formato de tabla que incluya:
- Una columna con los criterios de evaluación (derivados de las competencias mencionadas).
- Columnas adicionales para cada nivel de desempeño, con descriptores claros y específicos que expliquen qué se espera en cada nivel.
- Puntajes asignados a cada nivel de desempeño.
- Una escala total que indique el puntaje máximo posible.
- Recomendaciones breves sobre cómo usar la rúbrica de manera efectiva en la retroalimentación formativa.
Pregúntame si la rúbrica es adecuada o si necesitas algún ajuste adicional.
Resultado esperado del prompt
Al utilizar este prompt en una herramienta de IA generativa, el docente recibirá una tabla detallada similar a esta:
| Criterio de Evaluación | Excelente (4 puntos) | Bueno (3 puntos) | Satisfactorio (2 puntos) | Necesita mejorar (1 punto) |
|---|---|---|---|---|
| Claridad de la tesis | La tesis es clara, original y bien delimitada. | La tesis es clara, aunque podría ser más específica. | La tesis es vaga o poco precisa. | No presenta una tesis identificable. |
| Uso de fuentes académicas | Utiliza 5 o más fuentes académicas actualizadas y pertinentes, citadas correctamente. | Utiliza 3-4 fuentes académicas con citas correctas. | Utiliza 1-2 fuentes, con errores menores en las citas. | No utiliza fuentes académicas o las citas son incorrectas. |
| Argumentación y pensamiento crítico | Presenta argumentos sólidos, bien fundamentados y con análisis profundo. | Presenta argumentos claros, aunque con análisis superficial en algunos puntos. | Los argumentos son débiles o carecen de fundamentación suficiente. | No presenta argumentos coherentes o no están fundamentados. |
| Organización y coherencia | El ensayo tiene una estructura lógica impecable con transiciones claras. | El ensayo está bien organizado, aunque algunas transiciones son abruptas. | La organización es confusa en algunos apartados. | El ensayo carece de estructura lógica. |
| Redacción y estilo académico | Redacción impecable, sin errores gramaticales ni ortográficos, con estilo académico formal. | Buena redacción con errores menores que no afectan la comprensión. | Redacción aceptable con varios errores que dificultan la lectura. | Redacción deficiente con múltiples errores que impiden la comprensión. |
Puntaje total: 20 puntos
Ventajas de usar prompts estructurados para crear rúbricas
Ahorro de tiempo: Reduce de horas a minutos el diseño de instrumentos de evaluación complejos.
Objetividad y transparencia: Los descriptores claros facilitan la evaluación consistente y reducen la subjetividad.
Personalización: Cada rúbrica se adapta al contexto específico del curso, nivel educativo y competencias a evaluar.
Mejora de la retroalimentación: Las rúbricas detalladas permiten ofrecer retroalimentación formativa específica y orientada al desarrollo de competencias.
Iteración y mejora continua: Los docentes pueden solicitar ajustes a la IA (agregar criterios, cambiar ponderaciones, modificar descriptores) hasta obtener la rúbrica ideal.
Otros ejemplos de prompts educativos usando el modelo R-I-T-A
Prompt para diseñar actividades de aprendizaje activo:
Rol: “Eres un experto en metodologías activas con experiencia en educación superior.”
Información: Preguntar sobre la asignatura, el tema, el número de estudiantes y la duración de la actividad.
Tarea: Generar 5 actividades que fomenten la participación activa (debate, estudio de casos, aprendizaje basado en problemas, etc.).
Adaptabilidad: Preguntar si se desean actividades presenciales, híbridas o virtuales.
Prompt para crear casos prácticos:
Rol: “Eres un consultor educativo especializado en la creación de casos de estudio para cursos universitarios.”
Información: Preguntar sobre la disciplina, el nivel de complejidad deseado y las competencias a desarrollar.
Tarea: Diseñar un caso práctico con contexto real, dilemas éticos o problemas complejos que los estudiantes deben resolver.
Recomendaciones finales para usar IA en la docencia universitaria
- Revisar y editar siempre: La IA es un asistente, no un sustituto. Los docentes deben revisar, ajustar y validar los resultados generados.
- Ser específico en las instrucciones: Cuanto más detallado sea el prompt, más útil será la respuesta.
- Iterar y experimentar: No dudes en pedirle a la IA que reformule, agregue ejemplos o elimine criterios hasta lograr el resultado deseado.
- Mantener la ética académica: Usar la IA para optimizar tareas repetitivas, pero siempre bajo supervisión y responsabilidad docente.
Referencias
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