Marcos de competencia de la UNESCO.
1. Marco de competencias
La UNESCO ha desarrollado un Marco de competencia sobre la inteligencia artificial para docentes (AI CFT) como respuesta a las transformaciones que la IA está generando en el contexto educativo, particularmente en las nuevas relaciones entre máquinas y humanos, y en la interacción entre alumnado y profesorado.
Principios fundamentales.
- Desmitificación de la IA: busca eliminar el "bombo publicitario" alrededor de la IA.
- Enfoque ético: promueve un uso que evite sesgos y desarrollo de capacidad crítica.
- Centrado en el ser humano: orientado a beneficiar a la humanidad y crear un futuro digital inclusivo.
- Protección de la privacidad: alerta sobre amenazas algorítmicas que pueden afectar la privacidad.
- Preservación de valores: preocupación por la posible pérdida de valores como la empatía o la justicia social.
.png)
1. Marco de competencias
1.1. Marco de competencia para el profesorado
El marco está diseñado para guiar a instituciones en la creación de políticas educativas nacionales, siendo adaptable a diferentes contextos y niveles de preparación digital.
La UNESCO recomienda:
- Adoptar un enfoque holístico.
- Comenzar con evaluación de herramientas disponibles y competencias actuales.
- Identificar brechas entre competencias deseadas y programas existentes.
- Articular niveles de dominio alineados con competencias digitales y profesionales.
Este marco pone especial énfasis en la función crítica del profesorado para la adopción ética y efectiva de la IA en educación, sirviendo como una herramienta flexible que puede adaptarse a los avances tecnológicos y necesidades locales.
El marco incluye 15 competencias organizadas en cinco dimensiones clave:
- Mentalidad centrada en el ser humano.
- Ética de la IA.
- Fundamentos y aplicaciones de la IA.
- Pedagogía de la IA.
- IA para el aprendizaje profesional.
Estas competencias se estructuran en tres niveles progresivos:
Nivel "Adquirir".
- Enfoque: competencias básicas para evaluar, seleccionar y aplicar herramientas de IA.
- Objetivos: identificación de beneficios y riesgos, atención a derechos humanos y valores humanistas.
- Bases: alfabetización sobre principios éticos y rol humano en el desarrollo de la IA.
Nivel "Profundizar".
- Enfoque: integración de la IA en educación de manera ética y responsable.
- Consideraciones: políticas locales/nacionales, seguridad y privacidad de datos.
- Habilidades: evaluación crítica de herramientas, promoción de equidad e inclusión.
- Aplicación: selección de herramientas para mejorar enseñanza y aprendizaje.
Nivel "Crear".
- Enfoque: comprensión crítica del impacto social de la IA y responsabilidades ciudadanas.
- Contribuciones: planificación de políticas y creación de estándares éticos.
- Capacidades: modificación de herramientas para soluciones educativas locales.
- Innovación: desarrollo profesional continuo y adaptación a necesidades comunitarias.
1. Marco de competencias
1.2. Marco de competencia para el alumnado
El Marco de Competencias en Inteligencia Artificial para estudiantes de la UNESCO ha sido diseñado como guía para responsables políticos, educadores y desarrolladores de currículos, con el objetivo de proporcionar a los estudiantes las habilidades, conocimientos y valores necesarios para interactuar eficazmente con la IA.
Competencias básicas.
El marco se estructura en torno a cuatro competencias fundamentales:
- Una forma de pensar centrada en el ser humano: busca que los estudiantes comprendan y reafirmen su capacidad de acción frente a la IA.
- La ética de la IA: enfocada en enseñar utilización responsable, principios éticos en el diseño y prácticas seguras.
- Las técnicas y aplicaciones de la IA: orientada a proporcionar conocimientos y habilidades básicas sobre IA.
- El diseño de sistemas de IA: promueve la resolución de problemas, creatividad y pensamiento de diseño.
.png)
Enfoque pedagógico.
Este marco promueve un enfoque integrador que incorpora la IA como tema transversal en el currículo escolar, destacando:
- La importancia del aprendizaje interdisciplinar.
- La integración de la IA tanto en asignaturas STEM como en estudios sociales.
- Un acercamiento progresivo y adaptado a diferentes niveles educativos.
El objetivo final es preparar a los estudiantes no solo para comprender la tecnología, sino para relacionarse con ella de manera crítica, ética y creativa en un mundo donde la IA tendrá un papel cada vez más relevante.
4.3. Integración de la IA en el aula
1. IA en el aula
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en los entornos educativos constituye uno de los desafíos más significativos que enfrenta la educación contemporánea. El Consenso de Beijing sobre la Inteligencia Artificial y la Educación, adoptado por la UNESCO en 2019, establece un marco de referencia fundamental para abordar esta integración de manera ética, progresiva y adaptada al desarrollo cognitivo del alumnado.
Bajo un enfoque que prioriza al ser humano, las herramientas de inteligencia artificial deben diseñarse para amplificar y complementar las capacidades intelectuales y habilidades sociales humanas, evitando socavarlas, entrar en conflicto con ellas o reemplazarlas, tal y como recomienda también la UNESCO en su declaración sobre la Ética de la IA de 2021.
Dicho consenso enfatiza la necesidad de incorporar la alfabetización en IA en los currículos educativos desde niveles básicos hasta secundaria, abarcando aspectos esenciales como la ética, el pensamiento computacional y la gestión de datos El documento subraya la importancia de adaptar su implementación conforme al nivel de desarrollo y madurez de los estudiantes.
La UNESCO identifica tres áreas clave en la interacción entre la IA y la educación: aprender con la IA, aprender sobre la IA y aprender para la IA.
Aprender con la IA: esta área se centra en el uso de la IA como herramienta para enriquecer y personalizar el proceso educativo. La IA puede ser utilizada para desarrollar sistemas de aprendizaje adaptativo que ajusten el contenido y el ritmo de enseñanza a las necesidades individuales de cada estudiante. Por ejemplo, un sistema de IA podría analizar el rendimiento de un estudiante en matemáticas y adaptar los problemas y ejercicios en consecuencia para abordar áreas específicas donde el estudiante necesita más práctica o desafío.
Aprender sobre la IA: se refiere a la enseñanza y el aprendizaje acerca de la propia IA. Esto incluye programas educativos que abarcan cómo funciona la IA, sus principios básicos, sus aplicaciones en varios campos y las implicaciones éticas y sociales de su uso.
Aprender para la IA: esta área implica preparar a los estudiantes con las habilidades y conocimientos necesarios para operar en un mundo cada vez más influenciado por la IA. Esto no solo incluye habilidades técnicas, como la codificación y el manejo de datos, sino también habilidades transversales como el pensamiento crítico, la creatividad y la adaptabilidad, que permitan a los estudiantes adaptarse a entornos cambiantes y colaborar con máquinas inteligentes.
La clave para una integración exitosa radica en concebir la IA no como un fin en sí mismo, sino como una herramienta que, utilizada con criterio pedagógico, puede contribuir significativamente al desarrollo integral del alumnado y a su preparación para los desafíos de una sociedad del futuro en la que probablemente la mayor parte del estudiantado actual, trabaje, interactúe o haga uso de la IA.
1. IA en el aula
1.1. Implementación
Según las directrices actuales, se entiendo que la introducción de la IA en el contexto educativo debe realizarse mediante un proceso gradual y sistemático que considere múltiples factores:
Formación docente especializada: antes de implementar tecnologías de IA en el aula, resulta imperativo garantizar que el profesorado reciba capacitación adecuada. Esta formación debe abarcar tanto aspectos técnicos como consideraciones éticas y pedagógicas.
Adaptación curricular progresiva: se recomienda iniciar con la integración de conceptos fundamentales de IA en asignaturas existentes, para posteriormente desarrollar módulos específicos.
Enfoque diferenciado por etapas educativas:
Educación infantil y primaria inicial: introducción a conceptos básicos de algoritmos y pensamiento computacional a través de actividades lúdicas y desconectadas.
Educación primaria avanzada: exploración de principios éticos relacionados con la tecnología, actividades de lógica y computación desconectadas e introducción supervisada a herramientas educativas basadas en IA.
Educación secundaria: profundización en aspectos técnicos de la IA, análisis crítico de sus implicaciones sociales y utilización más autónoma de herramientas especializadas.
Evaluación continua: establecimiento de mecanismos de seguimiento que permitan valorar el impacto de las tecnologías de IA en los procesos de enseñanza-aprendizaje.
.2. Consideraciones éticas y de protección
La implementación de la IA en entornos educativos exige prestar especial atención a aspectos éticos fundamentales:
Protección de datos: garantizar la privacidad y seguridad de la información personal del alumnado.
Transparencia algorítmica: asegurar que los sistemas de IA utilizados sean comprensibles y no reproduzcan sesgos discriminatorios.
Complementariedad: concebir la IA como herramienta de apoyo que complementa, no sustituye, la labor humana.
Inclusión: diseñar estrategias que eviten la ampliación de brechas digitales existentes.
1.3. Estrategias para la implementación.
La incorporación de herramientas basadas en inteligencia artificial en entornos educativos plantea numerosos interrogantes, pero también abre posibilidades de experimentación y desarrollo de nuevas formas de aprendizaje. En este contexto, puede resultar pertinente explorar aquellas aplicaciones y recursos que permitan utilizar la IA no como sustituto de la actividad intelectual del alumnado, sino como medio para fomentar procesos creativos, indagatorios y expresivos.
Se recomienda usar actividades sin pantallas que fomenten el pensamiento lógico-matemático, y a mayor edad, valorar aquellas propuestas en las que la inteligencia artificial actúe como facilitadora de experiencias significativas, sin asumir funciones resolutivas que desplacen la implicación activa del estudiante.
En este sentido, puede considerarse oportuno integrar herramientas que favorezcan la creación artística, la recuperación de materiales históricos, la observación de la naturaleza, la exploración musical o el análisis crítico de imágenes generadas artificialmente. Este tipo de propuestas permitiría abordar, además, una reflexión transversal sobre el funcionamiento de los sistemas de IA, sus posibilidades y sus limitaciones.
Para iniciar la integración de la IA en el aula, se pueden realizar estrategias como por ejemplo:
Creación de espacios de experimentación: establecer laboratorios o talleres donde el alumnado pueda familiarizarse con conceptos básicos de IA mediante actividades adaptadas a su nivel. Estas experimentaciones no tienen que implicar el uso de la tecnología, pudiendo realizarse juegos, actividades y desarrollos analógicos.
Desarrollo de proyectos interdisciplinares: fomentar la creación de proyectos que vinculen la IA con diferentes áreas de conocimiento.
Participación de la comunidad educativa: involucrar a familias y otros agentes educativos en el proceso de alfabetización digital y seguridad de uso.
Juegos de lógica, matemáticas y resolución de problemas.
Escape room y actividades gasificadas para aprender sobre la IA y sus implicaciones.
1.4. Implementación en el aula de infantil.
Las actividades propuestas para Educación Infantil 0-6 tienen como objetivo introducir, de forma lúdica y sin pantallas, algunos de los fundamentos del pensamiento computacional y de la inteligencia artificial.
A través de dinámicas basadas en el juego simbólico, la secuenciación de acciones y la clasificación por atributos, el alumnado comienza a desarrollar habilidades como la lógica, la atención a patrones y la anticipación de consecuencias.
.png)
Estas propuestas no requieren conocimientos técnicos ni dispositivos electrónicos. En su lugar, se utilizan materiales cotidianos y situaciones reconocibles para el niño o la niña, favoreciendo una comprensión intuitiva de ideas clave como las instrucciones, los algoritmos y las reglas. Esta aproximación permite sentar una base sólida para aprendizajes futuros relacionados con la programación y el uso crítico de la tecnología.
1.5. Implementación en el aula de primaria
En el aula de Educación Primaria, especialmente en los primeros cursos, es posible continuar desarrollando las bases del pensamiento computacional iniciadas en la etapa de Infantil. Actividades como la secuenciación de acciones, la clasificación de objetos según reglas o el uso de instrucciones para guiar movimientos, siguen siendo apropiadas, aunque pueden plantearse con un nivel de complejidad mayor: más pasos en las secuencias, normas más abstractas o inclusión de elementos simbólicos.
A medida que avanza la etapa, se pueden introducir progresivamente herramientas digitales de forma controlada y con un propósito educativo claro. El objetivo no es que el alumnado utilice la tecnología como consumidor pasivo, sino que se aproxime a su lógica de funcionamiento, comprenda cómo se toman decisiones automatizadas y reflexione sobre el papel de los datos y las instrucciones en el comportamiento de las máquinas. Las actividades propuestas buscan fomentar la experimentación, el razonamiento y la creación, a partir de contextos significativos para el alumnado.
Ejemplo de desarrollo:
Ficha didáctica – ¿Decide la máquina?
Nivel educativo: 5º o 6º de Primaria.
Duración estimada: 1 sesión (aprox. 45-60 minutos).
Modalidad: actividad grupal y reflexión dirigida.
Tecnología: no necesaria (puede apoyarse con imágenes o vídeos si se desea).
Objetivo de aprendizaje.
Comprensión por parte del alumnado de que las decisiones tomadas por sistemas de IA no siempre son neutras ni justas, y que esas decisiones pueden tener consecuencias para las personas. Se pretende estimular la reflexión crítica sobre el uso automatizado de la información.
Contenidos trabajados.
Impacto social de la tecnología.
Nociones básicas sobre automatización de decisiones.
Pensamiento ético: justicia, equidad, responsabilidad.
Argumentación y diálogo.
Desarrollo de la actividad
1. Presentación del caso (10 min)
El docente expone una situación breve y concreta. Por ejemplo:
"Una máquina ayuda a elegir a qué personas se les ofrece un préstamo. Lee muchos datos y decide que a Pedro no le conviene el préstamo, aunque tiene un buen trabajo y ha pagado siempre a tiempo. Pedro no entiende por qué."
O bien:
"Una aplicación de música recomienda canciones. A Clara solo le salen canciones tristes. Ella no sabe por qué y empieza a pensar que la aplicación cree que está triste."
Se puede acompañar con una imagen o dibujo esquemático del caso.
2. Lluvia de ideas (10-15 min)
En grupo clase:
- ¿Quién ha tomado la decisión?
- ¿Puede la máquina equivocarse?
- ¿Qué haríamos si eso nos pasara a nosotros?
- ¿Quién es responsable de lo que hace la máquina?
El docente recoge ideas en la pizarra o en una cartulina dividida en: Lo que hace la máquina, Lo que piensa la persona, ¿Es justo?.
3. Trabajo en grupos pequeños (15 min)
Cada grupo recibe otro caso similar, inventado o adaptado. Ejemplos:
- Una IA que da puntos de comportamiento en clase.
- Un semáforo inteligente que deja pasar a unos y no a otros.
- Un videojuego que penaliza a algunos jugadores por cómo se mueven.
Cada grupo responde:
- ¿Qué decide la IA?
- ¿Hay algo injusto?
- ¿Cómo podría mejorarse?
4. Puesta en común (10 min)
Cada grupo expone su caso y su reflexión. El docente orienta hacia la idea de que la tecnología debe diseñarse con cuidado y responsabilidad.
Cierre y reflexión final (5 min)
Se puede anotar en un mural o cuaderno colectivo:
“Las máquinas pueden ayudarnos, pero las decisiones importantes deben ser pensadas con cuidado y respeto.”
Se puede obtener más ideas de proyectos prácticos de IA para el aula de primaria en el siguiente documento.
1.6. Implementación en el aula de secundaria
En la etapa de Educación Secundaria, el alumnado puede abordar con mayor profundidad tanto los fundamentos como las implicaciones del uso de la inteligencia artificial. A partir de los conocimientos previos adquiridos en etapas anteriores —como la lógica secuencial, la clasificación o el uso básico de herramientas digitales—, es posible trabajar con modelos más complejos de representación, razonamiento y análisis de datos.
En este nivel, se puede introducir el uso de tecnologías de IA de forma más activa y consciente, siempre desde un enfoque crítico y contextualizado.
Más allá del manejo técnico, el propósito es que el alumnado comprenda cómo funcionan los sistemas automatizados, cómo se entrenan y qué consecuencias sociales, culturales o éticas pueden derivarse de su aplicación. Asimismo, se pueden plantear actividades que integren la IA en procesos creativos, investigativos o comunicativos, sin dejar de reflexionar sobre su diseño y sus límites.
Ejemplo.
Ficha didáctica – Detectives de IA: ¿Quién lo ha creado?
Nivel educativo: 2º–4º de ESO.
Duración estimada: 1 sesión (de 50–60 minutos).
Área(s): Lengua / Ciudadanía / Tecnología / Tutoría.
Modalidad: Actividad grupal + reflexión dirigida.
Objetivo de aprendizaje.
Desarrollar la capacidad del alumnado para identificar contenido generado por inteligencia artificial, comparándolo con producciones humanas. Se pretende estimular la observación, la argumentación y la reflexión crítica sobre los límites de lo verosímil.
Contenidos trabajados.
Alfabetización digital y mediática.
Análisis de imágenes, textos y sonidos.
Comparación de estilos y formatos.
Veracidad, autenticidad y desinformación.
Trabajo cooperativo y argumentación oral.
Desarrollo de la actividad.
1. Introducción (10–15 min)
Breve presentación sobre cómo la IA puede generar textos, imágenes y sonidos que imitan creaciones humanas. Se plantean preguntas para activar el pensamiento crítico:
¿Qué diferencias crees que puede haber?
¿Cómo podríamos identificarlo?
2. Juego de detección (25–30 min)
Se distribuyen en grupos. Cada grupo recibe una serie de ejemplos (pueden ser combinaciones de):
2 imágenes (una real y otra generada por IA).
2 textos (uno escrito por IA, otro por una persona).
2 fragmentos de audio (uno humano, otro generado).
La tarea es:
Analizar cada pareja de contenidos.
Decidir cuál creen que es artificial y por qué.
Registrar sus argumentos.
3. Puesta en común y resolución (10–15 min)
Se revisan los casos en grupo-clase. Se revela qué contenidos eran generados por IA. Se debate:
¿Qué pistas funcionaron mejor?
¿Dónde fue más difícil distinguirlo?
¿Cómo podemos protegernos ante contenidos engañosos?
Materiales necesarios
Fichas impresas o presentación digital con ejemplos preparados.
Plantilla de análisis para cada grupo (opcional).
Recursos para mostrar los contenidos (proyector, altavoces, etc.).
Evaluación (cualitativa)
- Participación activa en el análisis.
- Capacidad para justificar las decisiones.
- Reflexión crítica en la puesta en común.
Uso adecuado del vocabulario aprendido (IA, veracidad, fuente, etc.)
Notas para el profesorado.
Se recomienda preparar con antelación los ejemplos a analizar. Se pueden obtener de bancos de imágenes con IA (Firefly, ThisPersonDoesNotExist...), textos breves generados con herramientas de IA generativa o fragmentos de audio modificados.
Es importante seleccionar contenidos apropiados al nivel y evitar ejemplos que puedan resultar confusos sin una explicación ética adecuada.
Se puede obtener más ideas de proyectos prácticos de IA para el aula de secundaria en el siguiente documento.
Evaluación con IA
1. Introducción
La evaluación constituye uno de los procesos más complejos y significativos en la práctica educativa. Requiere observar, interpretar y valorar el aprendizaje desde múltiples dimensiones, combinando criterios pedagógicos, juicio profesional y atención a la diversidad del alumnado. En este contexto, la inteligencia artificial puede ofrecer herramientas que, bien utilizadas, contribuyen a optimizar el tiempo del docente, mejorar el seguimiento individualizado y facilitar el análisis de evidencias de aprendizaje.
No se trata de delegar en la tecnología el acto de valorar ni de reducir la evaluación a procesos automáticos, sino de explorar de forma crítica y fundamentada qué funciones puede asumir la IA como asistente: desde la generación de rúbricas o comentarios orientativos, hasta el análisis de patrones en el progreso del alumnado o la organización de resultados para la toma de decisiones. Estas funciones pueden ser especialmente útiles en la evaluación formativa y continua, en el diseño de instrumentos o en la retroalimentación personalizada.
Este curso propone abrir un espacio de reflexión y experimentación sobre las posibilidades y los límites del uso de herramientas basadas en IA en el ámbito de la evaluación. A través de ejemplos prácticos, criterios éticos y situaciones reales, se invita al profesorado a valorar de manera informada qué aportes puede ofrecer la inteligencia artificial como recurso complementario dentro de su autonomía profesional.
2. Prompts para evaluación
La planificación de instrumentos de evaluación constituye un proceso esencial para asegurar un aprendizaje sólido y significativo en el alumnado.
A continuación, se presentan diversas plantillas elaboradas para usar con herramientas de inteligencia artificial, y diseñadas para crear distintos tipos de evaluaciones: rúbricas, listas de cotejo, escalas de valoración y cuestionarios.
Estas plantillas ofrecen formatos diversos, ajustables a diferentes metodologías y niveles de dificultad, permitiendo la adaptación a las particularidades de cada contexto educativo. Su objetivo principal es brindar un punto de partida que facilite la definición clara de criterios, la coherencia con las competencias que se pretende desarrollar y la pertinencia de los indicadores, de manera que el proceso evaluativo sea transparente y formativo.
Se recomienda revisar y ajustar cada plantilla de acuerdo con las necesidades específicas de la asignatura o proyecto educativo de que se trate. Para mejorar los resultados es adecuado:
- Personalizar con detalle: cuanta más información se suministre (tema, curso, contexto), más ajustada será la respuesta.
- Solicitar ejemplos o muestras: si quiere ver modelos concretos se deben añadir al prompt. (“ejemplo de cómo quedaría la tabla”).
- Indicar el formato: si se prefieres otro formato distinto de Markdown (HTML, texto plano con viñetas, PDF simulado), se puede indicar al final del prompt.
- Especificar el tono: si se opta un lenguaje más formal o más cercano, es adecuado indicarlo (p. ej. “Redacta los descriptores de forma muy sencilla y cercana al alumnado”).
-Iterar la respuesta: solicitar los cambios o modificaciones necesarias si la respuestas no son lo suficientemente adecuadas.
2.1. Lista de cotejo y escala dicotómica.
Este formato es ideal para evaluar tareas específicas y asegurar que el proceso de evaluación sea transparente, objetivo y centrado en las competencias que se busca desarrollar.
Actúa como docente experto en la evaluación por competencias del alumnado.
Tengo que evaluar a [INTRODUCIR CURSO] en la materia [INTRODUCIR MATERIA], sobre la siguiente evidencia de aprendizaje o tarea: [DESCRIBIR EVIDENCIA/TAREA].
Los criterios de evaluación a seguir son: [INTRODUCIR CRITERIOS]. Cada criterio tiene [NÚMERO DE INDICADORES] indicadores.
Por favor, elabora una tabla (en formato Markdown) con: - Una *lista de cotejo* (indicador + SI/NO).
- Una breve *descripción* que aclare qué implica cada valoración (por ejemplo, en caso de “NO”, qué faltó para ser un “SÍ”).
Asegúrate de: - Usar filas para cada indicador. - Incluir columnas para SI/NO
y otra columna con la explicación.
-Redactar descriptores que reflejen el desempeño real de las competencias.
Para utilizar este prompt:
Reemplaza [INTRODUCIR CURSO] con el nombre del curso o grupo (ej. "3° de Secundaria", "Grupo 401”).
Reemplaza [INTRODUCIR MATERIA] con la asignatura (ej. "Matemáticas", "Ciencias Naturales”).
En [DESCRIBIR EVIDENCIA/TAREA] detalla el trabajo a evaluar (ej. "Proyecto de investigación sobre ecosistemas", "Ensayo argumentativo”).
En [INTRODUCIR CRITERIOS] especifica los criterios de evaluación según el curriculum. Indica el número exacto de indicadores en [NÚMERO DE INDICADORES].
2. Prompts para evaluación
2.2. Escala de valoración con un solo nivel de desempeño
Este prompt está diseñado para crear instrumentos de evaluación que utilizan una escala dicotómica simple (como Logrado/No Logrado o Aprobado/No Aprobado) para evaluar el desempeño de los estudiantes basado en competencias.
Actúa como docente experto en la evaluación por competencias del alumnado.
Tengo que evaluar a [INTRODUCIR CURSO] en la materia [INTRODUCIR MATERIA], sobre la siguiente evidencia de aprendizaje o tarea: [DESCRIBIR EVIDENCIA/TAREA].
Los criterios de evaluación a seguir son: [INTRODUCIR CRITERIOS].
Elabora una **tabla (en formato Markdown)** con una escala de valoración que conste de un **solo nivel de desempeño**. (Ejemplo: “Aprobado / No Aprobado” o “Logrado / No Logrado”)
Por cada **indicador**:
- Indica la etiqueta correspondiente (p. ej. Logrado / No Logrado).
- Añade una breve descripción que explique en qué consiste el logro o la ausencia del mismo.
Asegúrate de:
- Mostrar claramente qué se observa para determinar si se considera “logrado” o no.
- Relacionar cada indicador con la competencia o subcompetencia evaluada.
Para utilizar este prompt:
Especifique el curso en [INTRODUCIR CURSO] (por ejemplo, "4° de Primaria", "2° Semestre de Bachillerato”).
Indique la materia en [INTRODUCIR MATERIA] (por ejemplo, "Lengua y Literatura", “Física").
Detalle la evidencia de aprendizaje en [DESCRIBIR EVIDENCIA/TAREA] (por ejemplo, "Informe de laboratorio", "Presentación oral”).
Proporcione los criterios de evaluación en [INTRODUCIR CRITERIOS] según el currículo o programa educativo aplicable.
2. Prompts para evaluación
2.3. Rúbrica con 4 criterios y 5 niveles de dominio.
Este prompt está diseñado para crear rúbricas de evaluación completas con criterios específicos y múltiples niveles de dominio, ideales para evaluar proyectos, presentaciones o trabajos complejos.
Actúa como docente experto en la evaluación por competencias del alumnado.
Tengo que evaluar a [INTRODUCIR CURSO] en la materia [INTRODUCIR MATERIA], sobre la siguiente evidencia de aprendizaje o tarea: [DESCRIBIR EVIDENCIA/TAREA].
Los criterios de evaluación a seguir son: [INTRODUCIR CRITERIOS]. Diseña una rúbrica que incluya de manera obligatoria:
1. Cuatro criterios fijos:
- Investigación.
- Exposición oral.
- Recursos visuales. - Originalidad.
2. Cinco niveles de dominio para cada criterio (ejemplo: Nivel 1 = “Insuficiente”, Nivel 2 = “Aceptable”, ... hasta Nivel 5 = “Excelente”).
Elabora la rúbrica en formato de tabla (Markdown) con:
- Filas para los 4 criterios.
- Columnas para los 5 niveles.
- Descripciones detalladas que indiquen claramente qué se espera en cada nivel de dominio. Asegúrate de:
- Incluir ejemplos o indicadores medibles (qué acciones o evidencias distinguen un nivel de otro).
- Ser coherente con la competencia que se evalúa en cada criterio (por ejemplo, “Investigación” puede vincularse con la competencia de aprender a aprender, etc.).
Para utilizar este prompt:
- Especifique el curso en [INTRODUCIR CURSO] (por ejemplo, "2° de ESO”).
- Indique la materia en [INTRODUCIR MATERIA] (por ejemplo, "Historia", “Biología").
- Detalle la evidencia de aprendizaje en [DESCRIBIR EVIDENCIA/TAREA] (por ejemplo, "Proyecto de investigación histórica", "Presentación sobre ecosistemas”).
- Proporcione los criterios de evaluación en [INTRODUCIR CRITERIOS] según el currículo aplicable.
2. Prompts para evaluación
2.4. Evaluación por proyectos (PBL) con diario de aprendizaje.
Este prompt está diseñado para crear un sistema de evaluación integral para el Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP), centrándose en el diario de aprendizaje como herramienta de seguimiento y evaluación.
Actúa como especialista en Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP).
Estoy diseñando una evaluación para [INTRODUCIR CURSO/MATERIA] donde el alumnado desarrolla un proyecto relacionado con [TEMA/PROYECTO].
Necesito:
1. Un modelo de diario de aprendizaje para que cada estudiante registre (de forma semanal) lo que ha investigado, los retos que ha encontrado y cómo los ha resuelto.
2. Criterios de evaluación claros para calificar ese diario (por ejemplo: implicación, reflexividad, evidencias de aprendizaje, etc).
3. Una tabla final (en formato Markdown) en la que se muestren los indicadores de logro
de cada criterio y un breve descriptor de desempeño (por ejemplo, “Lo hace de forma
muy completa”, “Necesita mejorar la claridad”, etc).
Proporciona un ejemplo práctico para ilustrar cada sección.
Para utilizar este prompt:
- Especifique el curso/materia en [INTRODUCIR CURSO/MATERIA] (por ejemplo, "Ciencias Sociales de 3° ESO", "Tecnología en Bachillerato”).
- Indique el tema del proyecto en [TEMA/PROYECTO] (por ejemplo, "Ciudades sostenibles", "Diseño de aplicaciones móviles”).
2. Prompts para evaluación
2.5. Evaluación cooperativa (por equipos) con co-evaluación.
Este prompt está diseñado para crear un sistema completo de evaluación cooperativa donde los estudiantes valoran las aportaciones de sus compañeros de equipo durante el desarrollo de un proyecto.
Actúa como experto en aprendizaje cooperativo y co-evaluación.
Tengo un grupo de [INTRODUCIR CURSO] que trabaja en equipos de [NÚMERO DE MIEMBROS] para desarrollar la tarea/proyecto: [DESCRIBIR PROYECTO].
Diseña: 1. Un *instrumento de co-evaluación* para que cada integrante valore la aportación de sus compañeros en distintas dimensiones (responsabilidad, iniciativa, comunicación, resolución de conflictos...).
2. Una *rúbrica* (en formato tabla Markdown) con 4 niveles (principiante, en proceso, competente, destacado) para cada dimensión.
3. Instrucciones de uso: cómo se debería implementar la co-evaluación (anonimato, honestidad, etc.).
Incluye ejemplos de preguntas que se pueden hacer en la co-evaluación.
Para utilizar este prompt:
- Especifique el curso en [INTRODUCIR CURSO] (por ejemplo, "4° de Primaria", "1° Bachillerato”).
- Indique el número de miembros por equipo en [NÚMERO DE MIEMBROS] (por ejemplo, "4", “5”).
- Describa el proyecto en [DESCRIBIR PROYECTO] (por ejemplo, "Creación de un periódico digital", "Diseño de un experimento científico”).
2. Prompts para evaluación
2.6. Descargar Prompt para evaluación.
Se puede descargar el documento completo de Prompts para evaluación en el siguiente enlace: Prompts.
No hay comentarios:
Publicar un comentario
Nota: solo los miembros de este blog pueden publicar comentarios.