Líneas de innovación docente
- Evaluación formativa
El Grupo de Psicometría en Evaluación Formativa e Inteligencia Artificial (EVALIA) tiene como finalidad mejorar el aprendizaje y desarrollo de competencias del estudiantado mediante la aplicación de estrategias de evaluación formativa. Combina modelos psicométricos avanzados, herramientas digitales interactivas (como FoCo y aplicaciones Shiny en R) y actividades didácticas que incorporan inteligencia artificial generativa. El objetivo es ofrecer retroalimentación diagnóstica inmediata, análisis detallado de competencias y recursos accesibles que faciliten un progreso sostenido del aprendizaje. Con este enfoque, EVALIA promueve un aprendizaje que favorece la autorregulación y la comprensión crítica de contenidos y procesos.
La creación del grupo responde a la experiencia acumulada en la asignatura de Psicometría del Grado en Psicología, que reúne cada curso a unos 350 estudiantes distribuidos en cinco grupos con sesiones teóricas y prácticas en laboratorios de informática. Esta asignatura comparte dificultades habituales en materias cuantitativas: ritmos de progreso variados, problemas para consolidar conceptos fundamentales, errores recurrentes y un modelo de evaluación sumativa que no siempre permite acompañar de manera efectiva el proceso de aprendizaje. A estos retos se añade la reciente aparición de herramientas de inteligencia artificial generativa aplicadas a la construcción automática de ítems, contenido vinculado a la asignatura y que exige que el estudiantado desarrolle un conocimiento crítico de estas tecnologías y aprenda a utilizarlas de forma responsable en la elaboración y validación de pruebas. La propuesta de EVALIA aborda estos desafíos mediante autoevaluaciones estructuradas, retroalimentación diagnóstica, recursos digitales interactivos y actividades innovadoras que apoyan la progresión individual y el aprendizaje continuo.
Aunque su punto de partida es la asignatura de Psicometría, el modelo de trabajo del grupo es transferible a otras materias metodológicas del Grado en Psicología (como Metodología o Análisis de Datos I y II) y a títulos con contenidos cuantitativos similares (Ciencias de la Salud, Educación, Economía o Ingenierías). Además, el grupo desarrolla materiales y aplicaciones Shiny para explorar conceptos psicométricos, visualizar resultados y practicar análisis de datos, útiles en otras clases y trabajos académicos como TFG y TFM.
El grupo beneficia directamente a los aproximadamente 350 estudiantes matriculados cada año y al profesorado responsable, así como a otros docentes que adopten las herramientas o metodologías creadas. Los recursos desarrollados (autoevaluaciones, informes automatizados, aplicaciones y materiales en R) pueden reutilizarse en cursos sucesivos, ampliando progresivamente su alcance.
El principal valor añadido de EVALIA reside en la combinación de tres componentes: (1) el uso de modelos psicométricos avanzados para generar retroalimentación diagnóstica precisa; (2) la integración de herramientas digitales interactivas que permiten un aprendizaje autónomo escalable; y (3) la incorporación crítica de inteligencia artificial generativa, especialmente para la construcción y revisión de ítems. Esta convergencia permite superar las limitaciones de la evaluación exclusivamente sumativa, optimizar la experiencia del estudiantado y establecer un modelo transferible a otras asignaturas y titulaciones.
En conjunto, EVALIA constituye una propuesta innovadora y fundamentada en la evidencia, orientada a mejorar el aprendizaje mediante evaluación formativa rigurosa, apoyada en modelos psicométricos y en el uso responsable de inteligencia artificial.
Mejorar el aprendizaje y el desarrollo de competencias del estudiantado (referidas tanto a contenidos, como el manejo de tablas o el cálculo numérico, como a procesos, como memorizar o comprender, según el diseño de las preguntas) mediante la implantación sistemática de estrategias de evaluación formativa, apoyadas en modelos psicométricos avanzados, inteligencia artificial (IA), autoevaluaciones, retroalimentación y herramientas digitales.
1. Diseñar e implementar autoevaluaciones por temas con retroalimentación diagnóstica.
2. Desarrollar y consolidar el software que dé apoyo a la evaluación formativa, incorporando modelado psicométrico y capacidades de IA para generar informes automáticos y análisis detallados.
3. Elaborar y actualizar materiales accesibles para el aprendizaje de R (documentación, código y aplicaciones web).
4. Vincular la asignatura con los avances recientes en IA generativa, incorporando actividades, ejemplos y demostraciones sobre generación automática de ítems, con el fin de reforzar los contenidos (p.ej., Tema 2: Construcción de tests) y promover la comprensión y usos críticos de estas herramientas emergentes.
5. Analizar el impacto de la propuesta mediante indicadores de participación, progreso y satisfacción del estudiantado, utilizando técnicas psicométricas y analítica avanzada basada en IA.
6. Facilitar la transferencia del modelo a otras asignaturas o titulaciones.