Perspectivas del Profesorado sobre la IA en la Calificación y la Evaluación
Una encuesta de investigación académica que explora las actitudes, preocupaciones y preparación del profesorado en relación con las herramientas de calificación y evaluación asistidas por IA. Abarca las prácticas actuales, la apertura a la adopción, las preocupaciones sobre sesgos/precisión/privacidad, las necesidades de formación y la disposición a participar en experimentos controlados.
Preguntas de ejemplo
Una vista previa del contenido de la plantilla. Todas las preguntas son editables antes de publicar.
¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor su función principal actual?
- Profesor de tiempo completo (con plaza o en vía de obtenerla)
- Profesor de tiempo completo (sin plaza permanente o por contrato)
- Profesor a tiempo parcial o adjunto
- Asistente de docencia de posgrado
- Administrador académico con funciones docentes
- Puesto exclusivo de investigación (sin docencia)
- Otro
¿Cuáles de los siguientes tipos de evaluación de estudiantes utiliza actualmente en sus cursos? (Seleccione todas las que correspondan)
- Ensayos o trabajos escritos
- Exámenes de opción múltiple o de respuesta corta
- Trabajos de investigación o proyectos de fin de curso
- Informes de laboratorio o trabajos técnicos
- Presentaciones o exámenes orales
- Evaluaciones entre pares
- Portafolios
- Evaluación basada en la participación o el debate
- Otro (especifique)
En la siguiente sección, le preguntaremos sobre sus opiniones acerca de la calificación y la evaluación asistidas por IA. Con "calificación asistida por IA" nos referimos al uso de herramientas de inteligencia artificial que pueden ayudar a evaluar el trabajo de los estudiantes; por ejemplo, la puntuación automatizada de trabajos escritos, sugerencias de retroalimentación generadas por IA o inconsistencias en la calificación señaladas por la IA. Estas herramientas están diseñadas para asistir al profesorado, no para reemplazar su criterio. Tenga en cuenta esta descripción al responder las siguientes preguntas.
¿Qué tan abierto estaría a utilizar herramientas asistidas por IA como parte de su proceso de calificación y evaluación?
¿Qué tan preocupado está de que las herramientas de calificación asistidas por IA puedan introducir o perpetuar sesgos en la evaluación de los estudiantes?
¿Qué tan preocupado está por la privacidad de los datos de los estudiantes cuando su trabajo es procesado por sistemas de calificación asistidos por IA?
¿Qué tan preparado se siente actualmente para utilizar herramientas de calificación asistidas por IA de manera eficaz?
Los investigadores están explorando la posibilidad de realizar experimentos controlados para evaluar las herramientas de calificación asistidas por IA. Estos experimentos implicarían que profesores voluntarios califiquen un conjunto de trabajos de estudiantes tanto con como sin asistencia de IA, y luego comparen resultados como la consistencia en la calificación, el tiempo invertido y la satisfacción de los estudiantes. La participación normalmente requeriría de 3 a 5 horas a lo largo de un semestre y sería remunerada. Todos los datos se anonimizarían.
Nos gustaría comprender su forma de pensar sobre cómo la calificación asistida por IA podría afectar la integridad de la evaluación, es decir, la equidad, la validez y la confiabilidad con las que se evalúa el aprendizaje de los estudiantes. En su opinión, ¿cuáles son las consideraciones más importantes al pensar en si las herramientas de IA pueden mantener la integridad de la evaluación?
Con base en sus respuestas a lo largo de esta encuesta, comparta cualquier pensamiento o sentimiento adicional sobre el papel de la IA en la calificación y la evaluación que quizás no hayamos abordado.
¿Cuál es su disciplina o campo académico principal?
- Artes y Humanidades
- Ciencias Biológicas y de la Vida
- Negocios y Administración
- Informática y Tecnologías de la Información
- Educación
- Ingeniería
- Ciencias de la Salud y Medicina
- Derecho
- Matemáticas y Estadística
- Ciencias Físicas
- Ciencias Sociales
- Otro (especifique)
Gracias por completar esta encuesta. Sus perspectivas son valiosas para comprender cómo las herramientas de IA pueden dar forma al futuro de la evaluación académica. Sus respuestas han sido registradas y se mantendrán confidenciales. Si tiene alguna pregunta sobre esta investigación, comuníquese con el equipo de investigación en el correo electrónico proporcionado en su invitación. Ahora puede cerrar esta ventana.
¿Cuáles de las siguientes actividades forman parte de sus responsabilidades actuales? (Seleccione todas las que correspondan)
- Diseñar planes de estudio o programas de cursos
- Impartir clases magistrales o dirigir seminarios
- Calificar o evaluar el trabajo de los estudiantes
- Asesorar o guiar a los estudiantes
- Realizar investigación
- Funciones administrativas o de comités
- Supervisar asistentes de docencia
Durante una semana típica de docencia, ¿aproximadamente cuántas horas dedica a calificar y proporcionar retroalimentación sobre el trabajo de los estudiantes?
- Menos de 2 horas
- 2–5 horas
- 6–10 horas
- 11–15 horas
- 16–20 horas
- Más de 20 horas
¿Qué tan probable es que adopte una herramienta de calificación asistida por IA dentro de los próximos dos años, suponiendo que estuviera disponible y respaldada por su institución?
¿Qué tan preocupado está por la precisión de las calificaciones o la retroalimentación producida por las herramientas asistidas por IA?
Ordene las siguientes medidas de protección de datos según su importancia para usted, en caso de que se utilizaran herramientas de calificación asistidas por IA en su institución. (Arrastre para ordenar, la más importante primero)
- El trabajo de los estudiantes se procesa únicamente en servidores del campus (sin procesamiento en la nube)
- Los proveedores de herramientas de IA no pueden conservar ni utilizar los datos de los estudiantes para entrenar modelos
- Se informa a los estudiantes y estos dan su consentimiento antes de que su trabajo sea procesado por la IA
- El profesorado conserva el control total sobre si se usan las herramientas de IA y cómo
- Auditorías periódicas por parte de terceros sobre las prácticas de datos de las herramientas de IA
- Cumplimiento de las políticas institucionales de gobernanza de datos (p. ej., FERPA)
Si se ofreciera formación sobre herramientas de calificación asistidas por IA, ¿qué formatos preferiría? (Seleccione todos los que correspondan)
- Taller presencial (de medio día o día completo)
- Módulos en línea a su propio ritmo
- Seminario web en vivo o taller virtual
- Consulta individual con un tecnólogo educativo
- Mentoría entre pares de un colega que ya utiliza la herramienta
- Documentación escrita o guías de usuario
- No me interesaría recibir formación
- Otro (especifique)
Con base en la descripción anterior, ¿qué tan dispuesto estaría a participar en un experimento controlado para evaluar herramientas de calificación asistidas por IA?
¿Cuántos años de experiencia docente universitaria tiene?
- Menos de 3 años
- 3–7 años
- 8–15 años
- 16–25 años
- Más de 25 años
¿Con qué frecuencia utiliza rúbricas estandarizadas al calificar el trabajo de los estudiantes?
¿Para cuáles de los siguientes tipos de evaluación consideraría utilizar la calificación asistida por IA? (Seleccione todos los que correspondan)
- Exámenes de opción múltiple o de respuesta corta
- Ensayos o trabajos escritos
- Trabajos de investigación o proyectos de fin de curso
- Informes de laboratorio o trabajos técnicos
- Presentaciones o exámenes orales
- Evaluación basada en la participación o el debate
- Moderación de la evaluación entre pares
- No consideraría utilizar la calificación asistida por IA para ninguno de estos
- Otro (especifique)
¿Qué tan preocupado está de que la calificación asistida por IA pueda reducir la conexión personal entre el profesorado y los estudiantes en el proceso de retroalimentación?
¿Cuántas horas de formación estaría dispuesto a invertir para aprender a utilizar una herramienta de calificación asistida por IA de manera eficaz?
- Ninguna: no invertiría tiempo en formación
- 1–2 horas
- 3–5 horas
- 6–10 horas
- Más de 10 horas
¿Cuál sería su motivo principal para participar o no participar en un experimento de este tipo?
- Curiosidad por saber cómo se desempeñan las herramientas de IA en la calificación
- Deseo de contribuir a la investigación basada en evidencia sobre la enseñanza
- Interés en mejorar mi propia eficiencia en la calificación
- Preocupación por el tiempo que requiere
- Escepticismo sobre el papel de la IA en la evaluación
- Incomodidad al ser evaluado u observado
- Preocupaciones de privacidad o éticas sobre el diseño de la investigación
- Otro (especifique)
¿Cuál describe mejor a su institución?
- Universidad de investigación (R1/R2 o equivalente)
- Universidad integral o que otorga maestrías
- Facultad de artes liberales
- Colegio comunitario o de dos años
- Institución profesional o especializada
- Otro (especifique)
En general, ¿qué tan satisfecho está con su proceso actual de calificación y evaluación?
¿Cuál es el tamaño de matrícula típico de los cursos que imparte?
- Menos de 20 estudiantes
- 20–50 estudiantes
- 51–100 estudiantes
- 101–200 estudiantes
- Más de 200 estudiantes
Qué incluye
Seguimientos con IA
Preguntas adaptativas sobre las respuestas abiertas que sacan detalles que un formulario estático pasaría por alto.
Controles de atención
Protecciones integradas frente a respuestas apresuradas y participantes de baja calidad.
Textos redactados por IA
Redacción, orden y ramificaciones escritos por la IA, ajustados a su objetivo de investigación.
Informe automático
Los temas, las citas y un resumen en lenguaje claro se escriben solos en cuanto llegan las respuestas.
Cómo se compara
Revisamos las plantillas más parecidas de otras herramientas de encuestas. Esto es lo que hacen bien, y dónde esta plantilla va más lejos.
Por qué esta plantilla
- Includes a dedicated adaptive AI follow-up interview that probes faculty's own reasoning about how AI-assisted grading might affect their teaching relationships, going beyond fixed-choice questions
- Separates concerns into distinct scaled items for bias, accuracy, loss of personal connection, and student data privacy, rather than one generic 'AI concerns' question
- Captures actionable readiness signals: preferred training formats, hours willing to invest, and willingness to join a controlled grading experiment, plus a ranking of data protection priorities
- Closes with an open-text reflection and discipline/experience/institution-size demographics, enabling segmented reporting on faculty AI grading attitudes
SurveyMonkey
AI Readiness Assessment TemplateThis is a general-purpose AI readiness template aimed at organizations assessing AI adoption broadly, not one built for academic faculty or grading/assessment contexts specifically. It's a fielding-ready static form on an established survey platform, useful as a generic AI-attitudes starting point but not tailored to higher-ed grading concerns. Researchers would need to heavily customize it to cover rubric use, bias-in-grading, or controlled experiment participation.
Qué hace bien
- Backed by a widely-used, established survey platform with broad distribution and analytics tools
- Provides a ready-made framework for gauging general AI adoption attitudes
- Likely offers standard reporting/benchmarking features typical of SurveyMonkey templates
Dónde se queda corta
- Static question set with no adaptive AI follow-up probing into individual faculty reasoning
- Generic organizational AI-readiness focus, not tailored to academic grading, rubrics, or bias-in-assessment concerns
- No voice AI interview option, per-response quality scoring, or published prompt-level methodology
Preguntas frecuentes
¿Qué preguntas incluye la plantilla «Perspectivas del Profesorado sobre la IA en la Calificación y la Evaluación»?
La plantilla incluye 29 preguntas listas para usar, empezando por: «Gracias por su interés en este estudio de investigación sobre las experiencias del profesorado con la calificación y la…» · «¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor su función principal actual?» · «¿Cuáles de los siguientes tipos de evaluación de estudiantes utiliza actualmente en sus cursos? (Seleccione todas las qu…». El conjunto completo se muestra arriba y todas las preguntas son editables.
¿Cuánto se tarda en completar esta encuesta?
Los participantes suelen terminar las 29 preguntas en unos 12 minutos.
¿Puedo personalizar esta plantilla?
Sí: cada pregunta, cada opción de respuesta y el orden son editables antes de publicar. Puede añadir o quitar preguntas, o pedir al editor con IA que rehaga la encuesta en torno a su objetivo de investigación.
¿Esta plantilla es gratuita?
Sí. Ábrala en el editor y empiece a personalizarla ahora mismo: no necesita cuenta para probarla, y el plan gratuito cubre la publicación de su encuesta.
¿Listo para publicar?
Abra esta plantilla en el editor. Todo es suyo para cambiarlo antes de que lo vea el primer participante.
Plantillas relacionadas
Más estudios sobre temas similares.
Encuesta de Concienciación sobre la Ética de la IA para Estudiantes
Un instrumento académico que mide la concienciación, la exposición y las actitudes de los estudiantes hacia la ética de la inteligencia artificial. Abarca la familiaridad con los conceptos, la exposición a la formación, las respuestas ante dilemas éticos, las opiniones sobre la regulación y la disposición a priorizar la ética por encima de la comodidad. Duración estimada: 8–12 minutos.
Ver plantillaEncuesta sobre adopción de IA, políticas e impacto en el aula por parte del profesorado
Mide los patrones de uso de herramientas de IA por parte del profesorado, la claridad de las políticas institucionales, los resultados observados en el aula y las necesidades de apoyo, con el fin de fundamentar estrategias de integración de IA basadas en evidencia en contextos de educación primaria, secundaria y superior.
Ver plantillaIA en los Trabajos Académicos: Integridad Estudiantil y Actitudes hacia las Políticas
Mide las actitudes de los estudiantes hacia el uso de herramientas de IA en entornos académicos, las preocupaciones sobre la integridad y las salvaguardas institucionales preferidas. Diseñada para administradores y profesores de educación superior que buscan datos para fundamentar políticas de uso responsable de la IA.
Ver plantillaAdopción de la IA en la Educación Superior
Una encuesta de investigación que explora cómo el profesorado y el estudiantado adoptan, perciben y experimentan las herramientas de IA en entornos de educación superior. Abarca patrones de uso actuales, beneficios y barreras percibidos, conocimiento de las políticas institucionales, necesidades de formación e impacto en los resultados de la enseñanza y el aprendizaje.
Ver plantillaPreparación del Profesorado para la Integración de la IA
Esta encuesta evalúa la preparación del profesorado para integrar la inteligencia artificial en la enseñanza, abarcando la competencia tecnológica, la alfabetización en IA, la confianza pedagógica, el apoyo institucional, las necesidades de desarrollo profesional y las preocupaciones sobre la carga de trabajo. Tiempo estimado de finalización: 10 minutos.
Ver plantillaPlanificación de clases y calificación con IA: impacto en la carga de trabajo docente
Mide si las herramientas de IA para planificación de clases y calificación están reduciendo realmente la carga de trabajo docente, qué tareas presentan el mayor ahorro de tiempo y cuánto confían los docentes en los resultados. Diseñada para líderes escolares y de distrito que evalúan la adopción de herramientas de IA, con una entrevista de seguimiento con IA que reconstruye una semana real para distinguir el ahorro de tiempo genuino del retrabajo oculto.
Ver plantilla