Evaluación

Una adaptación de ASCCC y McMaster/eCampusOntario para hacer preguntas, documentar respuestas y separar una revisión preliminar de una autorización institucional.

Revisa una herramienta antes de autorizarla o documenta una práctica para que otra persona pueda repetirla; antes, sigue publicaciones, herramientas emergentes y redes.

Plantilla, criterios de calidad y errores frecuentes al capturar una intervención docente con IA. Pensado para coordinaciones que reciben envíos de docentes.

La integridad con IA depende de reglas comprensibles, declaración, atribución, responsabilidad y evidencia proporcional; ningún detector reconstruye por sí solo la autoría.

Cuatro plantillas verificadas, un criterio de curaduría y ejemplos funcionales para que el docente universitario no empiece cada prompt desde cero.

Método de planificación que alinea resultados de aprendizaje, evidencia aceptable y experiencias de aprendizaje.

Los seis niveles de la taxonomía revisada de Bloom, con pirámide, verbos y ejemplos para formular objetivos de aprendizaje.

Principios para diseñar evaluaciones relevantes en las que la persona aplica conocimiento y justifica decisiones en un contexto.

Propuesta para docentes: el estudiante conserva tres versiones del mismo texto, revisa comentarios de IA y de un compañero y explica sus decisiones. Incluye un ejemplo ficticio, instrucciones y una distribución adaptable de la calificación.

Cómo integrar retroalimentación con IA en ciclos proporcionales que incluyen criterios, revisión, comprobación y cuidado de datos.