Uso de Inteligencia Artificial Generativa para retroalimentar escritura académica en procesos de Formación Inicial Docente

• Carlos Ossa ^[1] ; Carlos Willatt ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma de Chile
• Localización: European journal of education and psychology, ISSN 1888-8992, ISSN-e 1989-2209, Vol. 16, Nº. 2, 2023
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Providing academic writing feedback assisted by Generative Artificial Intelligence in initial teacher education contexts
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• Resumen
  • español

    Este artículo presenta el trabajo de implementación de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para proporcionar retroalimentación descriptiva a 578 respuestas a casos pedagógicos elaboradas por una cohorte de estudiantes (n = 347) de 7 programas de formación inicial docente en una Facultad de Educación en Chile. Para retroalimentar dichas respuestas, se diseñó un proceso denominado RECaP-GPT, que considera la acción humana y utiliza ChatGPT-4 como herramienta de apoyo docente. La retroalimentación entregada se basa en criterios preestablecidos y conocidos por los estudiantes. La retroalimentación producida por la IAG fue validada y proporcionada a los estudiantes para mejorar sus evidencias de aprendizaje a lo largo de un semestre de clases. Se discute la capacidad de apoyo que esta herramienta posee para retroalimentar de manera formativa y a gran escala el trabajo escrito de los estudiantes en un corto período de tiempo. Además, se plantean limitaciones observadas en el proceso de implementación que requieren una mayor investigación.

  • English

    This paper presents the implementation of Generative Artificial Intelligence (GAI) for providing descriptive feedback on 578 responses to pedagogical cases written by a cohort of students (n = 347) from seven initial teacher education programs at a Faculty of Education in Chile. To deliver feedback on these responses, a process called RECaP-GPT was developed, which incorporates human action and utilizes ChatGPT-4 as a teaching support tool. The feedback provided is based on pre-established criteria known to the students. The feedback generated by the GAI was validated and delivered to the students to enhance their evidence of learning throughout a semester of classes. The paper discusses the capacity of this tool to offer formative and extensive feedback on students’ written work in a short period of time. Furthermore, it raises limitations observed in the implementation process that necessitate further research.