Dentro del ecosistema de la retroalimentación recursiva, uno de los avances más relevantes y menos explorados es el de las evaluaciones escritas automatizadas (AES, por sus siglas en inglés). Estas herramientas utilizan inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural para analizar y calificar textos escritos por estudiantes, proporcionando retroalimentación inmediata, personalizada y continua.

A diferencia de los métodos tradicionales, en los que el estudiante debe esperar días o semanas para recibir una evaluación, los sistemas de AES permiten que el aprendiz reciba sugerencias de mejora en tiempo real sobre aspectos como coherencia, gramática, estructura argumentativa, uso de fuentes y vocabulario. Esta retroalimentación inmediata no solo optimiza el tiempo de revisión del docente, sino que también permite un proceso iterativo y recursivo, donde el estudiante puede revisar, corregir y reescribir su texto varias veces antes de una entrega final.

Un ejemplo práctico de aplicación es el sistema ETS Criterion, utilizado en instituciones educativas para evaluar ensayos en inglés. Similar es E-rater, también desarrollado por ETS, que analiza más de 100 variables lingüísticas. Otras opciones incluyen SWRL, Grammarly EDU, Turnitin Revision Assistant o SAGrader.

Estos sistemas no reemplazan la evaluación docente, pero funcionan como asistentes inteligentes que permiten al estudiante practicar de forma autónoma. La clave es que fomentan el mejoramiento continuo, alineándose con los principios de la evaluación formativa y el aprendizaje autorregulado.

Referencias:

Shermis, M. D., & Burstein, J. (Eds.). (2013). Handbook of Automated Essay Evaluation. Routledge.

ETS Criterion: https://criterion.ets.org

Turnitin Revision Assistant: https://www.turnitin.com/products/revision-assistant