Avui he tancat la darrera sessió de la formació “Redisseny de l’avaluació universitària en grups grans amb assistents d’IA”. Han estat tres sessions intenses, sumant un total de 9 hores de debat i aprenentatge mutu amb docents de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) compromesos a fer un pas endavant en la seva pràctica docent avaluativa.
Com a formador, la meva prioritat no era parlar de “detecció” de plagi o de males praxis, sinó de fer un “canvi de xip” per a redissenyar l’avaluació per fer-la més autèntica i compatible amb el nou context tecnològic de la IA. Hem treballat per transformar l’enfocament clàssic cap a un model d’avaluació continuada més actual, sostenible i mínimament resistent a l’IA.
Els punts clau que hem explorat han estat:
-
Assistents personalitzats: Hem après a construir tutors d’IA i bases de coneixement amb materials propis (utilitzant eines com NotebookLM) per guiar l’estudiant en lloc de donar-li la resposta feta.
-
Activitats robustes: Disseny d’evidències d’aprenentatge que resisteixen l’ús acrític de la IA i que fomenten la reflexió crítica.
-
Eficiència docent: Com reduir la càrrega de gestió en grups grans sense perdre el criteri acadèmic ni el seguiment de l’alumne.
Marxar d’una formació amb la sensació que els participants ho han aprofitat i han après nous enfocaments d’activitats molt rupturistes, és la millor recompensa. L’avaluació del futur ja és cada vegada més a prop, i no es tracta de prohibir la IA, sinó de saber-la integrar per potenciar l’aprenentatge significatiu.
Gràcies a tots els participants que heu compartit aquestes sessions amb mi. Seguim innovant 😉