Ir al contenido

Documat


Evaluación automática y segura: anonimización de la retroalimentación automatizada

  • Inmaculada Santamaria-Valenzuela [1] ; Áurea Anguera de Sojo Hernández [1] Árbol académico ; Sergio D’Antonio Maceiras [1] Árbol académico
    1. [1] Universidad Politécnica de Madrid

      Universidad Politécnica de Madrid

      Madrid, España

  • Localización: Tecnociencia en contexto: experiencias desde lo aplicado y lo sostenible / coord. por Alicia Jurado López, Alejandro Martín García, Mónica Souto Rico, 2025, ISBN 979-13-7006-424-2, págs. 511-527
  • Idioma: español
  • Enlaces
  • Referencias bibliográficas
    • AI Now Institute. (2022). Confronting Black Boxes: A Shadow Report of the Algorithms Charter for Aotearoa New Zealand. https://ainowinstitute.org...
    • Dietrich, F. T. J. (2023). Leveraging LLMs for Automated Feedback Generation on Exercises. Technical University of Munich.
    • Messer, M., Brown, N. C., Kölling, M., & Shi, M. (2024). Automated grading and feedback tools for programming education: A systematic...
    • MIT Open Learning. (2025, February 26). Applications for AI in education. MIT. https://openlearning.mit.edu/news/applications-ai-education
    • Santamaría Valenzuela, M. I., & Rodríguez Fernández, V. (2024). Automatización y retroalimentación de entregas de código Java con JUnit...
    • Sharma, S., & Shrestha, S. (2024). Integrating HCI Principles in AI: A Review of Human-Centered Artificial Intelligence Applications and...
    • UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
    • Veale, M., & Borgesius, F. J. Z. (2021). Demystifying the Draft EU Artificial Intelligence Act. Computer Law Review International, 22(4),...
    • Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory Into Practice, 41(2), 64–70. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2

Fundación Dialnet

Mi Documat

Opciones de artículo

Opciones de compartir

Opciones de entorno