[Sergio Luis Lubo Argumedo]

Una situación real en la que la retroalimentación puede resultar ambigua ocurre cuando un estudiante recibe una calificación acompañada de expresiones generales como “debe mejorar el análisis” o “falta profundidad”, sin que se indiquen con claridad los criterios específicos que no alcanzó ni las acciones concretas para avanzar. En estos casos, el estudiante puede sentirse confundido porque conoce la nota, pero no comprende exactamente qué debe corregir o fortalecer.

Para mejorar esta experiencia, se podrían aplicar herramientas de IA mediante prompts precisos que ayuden a transformar una observación general en una retroalimentación más clara, estructurada y formativa. Por ejemplo, un agente educativo podría analizar el texto entregado por el estudiante, compararlo con una rúbrica y generar comentarios organizados en fortalezas, aspectos por mejorar y recomendaciones específicas. También podría usarse la técnica del sándwich para mantener un tono respetuoso y motivador.

Sin embargo, considero que la IA debe ser un apoyo, no un reemplazo del docente. El equilibrio se mantiene cuando el profesor revisa, valida y contextualiza la retroalimentación, considerando el proceso, el esfuerzo y las necesidades particulares del estudiante.