Juan Ramón Rico Juan , Antonio Javier Gallego Sánchez , Santiago Meliá Beigbeder , Vicente Ferri Coballes, Javier Ortega Bastida
El uso de la evaluación por pares para actividades abiertas tiene ventajas tanto para los profesores como para los estudiantes. Los profesores pueden reducir la carga de trabajo del proceso de corrección y los estudiantes logran una mejor comprensión de la materia al evaluar las actividades de sus compañeros. Para facilitar el proceso, es aconsejable proporcionar a los estudiantes una rúbrica sobre la cual realizar la evaluación de sus compañeros; sin embargo, limitarse a proporcionar sólo puntuaciones numéricas es perjudicial, ya que impide proporcionar una retroalimentación valiosa a otros compañeros. Dado que esta evaluación produce dos modalidades de la misma evaluación, a saber, la puntuación numérica y la retroalimentación textual, es posible aplicar técnicas automáticas para detectar inconsistencias en la evaluación, minimizando así la carga de trabajo de los profesores que supervisan todo el proceso. Este trabajo propone un enfoque basado en aprendizaje automático para la detección de tales inconsistencias. Con este fin se han probado diferentes algoritmos de inteligencia artificial para seleccionar el más prometedor. Los experimentos se han realizado con 4 grupos de estudiantes y 2 tipos de actividades muestran que el enfoque propuesto es capaz de producir resultados fiables, lo que representa un enfoque valioso para garantizar un funcionamiento justo del proceso de evaluación por pares.
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