Elimina los identificadores y define el alcance de la revisión

Elimina los identificadores directos antes de compartir los trabajos entregados o los archivos de calificaciones exportados. Proporciona la rúbrica, los resultados de aprendizaje del curso, las reglas de calibración y ejemplos representativos de retroalimentación para que ChatGPT pueda contrastar las evidencias con los criterios establecidos.

Especifica qué aspectos se pueden señalar durante la revisión y qué decisiones deben quedar en manos del equipo docente.

Crea el libro de trabajo para la calibración

Usa el prompt inicial para generar un libro de trabajo que presente por separado los siguientes elementos:

• criterios de la rúbrica y evidencias esperadas
• distribuciones de puntajes y posibles inconsistencias
• ejemplos representativos
• fortalezas comunes y brechas de aprendizaje
• temas que aparecen en la retroalimentación
• casos que requieren una revisión conjunta

Toma cada observación como un punto de partida para la revisión. La decisión sobre la calificación corresponde al equipo docente.

Valida los hallazgos

Los docentes a cargo de la revisión deberían examinar las evidencias originales, confirmar que los casos comparados sean equivalentes y comprobar si falta información de contexto, como adaptaciones educativas o variantes de la tarea. No uses el libro de trabajo para asignar o modificar las calificaciones finales ni para automatizar su asignación.

Después de la revisión, pídele a ChatGPT que, a partir de los patrones confirmados, proponga aclaraciones para la rúbrica y ejemplos de calibración. Deja los casos dudosos claramente marcados como pendientes de resolución.