ANTECEDENTE 2: Sistemas de Calificación Automatizada en EE. UU.

 Sistemas de Calificación Automatizada en EE. UU.

Uno de los antecedentes más relevantes en la aplicación de inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo es el trabajo desarrollado por el Educational Testing Service (ETS) en Estados Unidos. Esta organización ha implementado sistemas avanzados de calificación automatizada para exámenes estandarizados como el Graduate Record Examination (GRE). Estos sistemas utilizan algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales artificiales para evaluar respuestas abiertas, analizando aspectos como el contenido, la coherencia, la estructura argumentativa y el uso del lenguaje.

Gracias a estas tecnologías, ETS ha logrado generar calificaciones objetivas, consistentes y escalables, lo que ha permitido optimizar el proceso de evaluación masiva en contextos educativos con altos volúmenes de estudiantes. Si bien los beneficios en términos de eficiencia y estandarización son evidentes, también se han generado debates en torno a la capacidad de la IA para interpretar matices del pensamiento humano, como la creatividad o el razonamiento crítico, que tradicionalmente han sido valorados por evaluadores humanos. Este caso representa un hito importante en la evolución de las herramientas inteligentes aplicadas a la educación, y sirve como base para explorar nuevas aplicaciones de la IA en procesos formativos y evaluativos.

Referencia:
IEEE Cono Sur. (2023). Aprendizaje automático aplicado: experiencias en la academia y la industria. Recuperado de https://r9.ieee.org/conosur/event/machine-learning-aplicado-experiencias-en-la-academia-y-la-industria/