[ca] L'avaluació entre iguals és una estratègia mitjançant la qual els estudiants avaluen el nivell, valor o qualitat del treball dels seus companys dins del mateix entorn educatiu. La recerca ha demostrat que els processos d'avaluació entre iguals impacten positivament en el desenvolupament de habilitats i el rendiment acadèmic. En aplicar criteris d'avaluació al treball dels seus companys i oferir comentaris, correccions i suggeriments per millorar, els estudiants no només milloren el seu propi treball, sinó que també cultiven habilitats de pensament crític. Per a alimentar eficaçment el paper dels estudiants com a avaluadors, són essencials oportunitats deliberades i estructurades per practicar, juntament amb formació i orientació. La intel·ligència artificial pot oferir un mitjà per avaluar automàticament les avaluacions entre iguals, assegurant-ne la qualitat i ajudant els estudiants a realitzar avaluacions amb precisió. Aquest enfocament permet als educadors centrar-se en avaluar les produccions dels estudiants sense necessitat d'una formació especialitzada en avaluació de retroalimentació. Aquest document presenta el procés desenvolupat per automatitzar l'avaluació de la qualitat de la retroalimentació. A través de l'utilització de fragments de retroalimentació avaluats per investigadors basats en criteris preestablerts, es va entrenar un Model de Llenguatge Massiu (LLM) d'Intel·ligència Artificial per aconseguir l'avaluació automatitzada. Les troballes mostren la similitud entre l'avaluació humana i l'avaluació automatitzada, cosa que permet generar expectatives respecte a les possibilitats de lA per a aquesta finalitat. Es discuteixen els reptes i perspectives d'aquest procés, juntament amb recomanacions per optimitzar els resultats.

[es] La evaluación entre pares es una estrategia mediante la cual los estudiantes evalúan el nivel, valor o calidad del trabajo de sus compañeros dentro del mismo entorno educativo. La investigación ha demostrado que los procesos de evaluación entre pares impactan positivamente en el desarrollo de habilidades y el rendimiento académico. Al aplicar criterios de evaluación al trabajo de sus compañeros y ofrecer comentarios, correcciones y sugerencias para mejorar, los estudiantes no solo mejoran su propio trabajo, sino que también cultivan habilidades de pensamiento crítico. Para nutrir eficazmente el papel de los estudiantes como evaluadores, son esenciales oportunidades deliberadas y estructuradas para practicar, junto con capacitación y orientación. La Inteligencia Artificial (IA) puede ofrecer un medio para evaluar automáticamente las evaluaciones entre pares, asegurando su calidad y ayudando a los estudiantes a realizar evaluaciones con precisión. Este enfoque permite a los educadores centrarse en evaluar las producciones de los estudiantes sin necesidad de una formación especializada en evaluación de retroalimentación. Este documento presenta el proceso desarrollado para automatizar la evaluación de la calidad de la retroalimentación. A través de la utilización de fragmentos de retroalimentación evaluados por investigadores basados en criterios preestablecidos, se entrenó un Modelo de Lenguaje Masivo (LLM) de Inteligencia Artificial (IA) para lograr la evaluación automatizada. Los hallazgos muestran la similitud entre la evaluación humana y la evaluación automatizada, lo que permite generar expectativas respecto a las posibilidades de lA para esta finalidad. Se discuten los desafíos y perspectivas de este proceso, junto con recomendaciones para optimizar los resultados.