[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.

[en] Peer assessment is a strategy wherein students evaluate the level, value, or quality of their peers' work within the same educational setting. Research has demonstrated that peer evaluation processes positively impact skill development and academic performance. By applying evaluation criteria to their peers' work and offering comments, corrections, and suggestions for improvement, students not only enhance their own work but also cultivate critical thinking skills. To effectively nurture students' role as evaluators, deliberate and structured opportunities for practice, along with training and guidance, are essential. Artificial Intelligence (AI) can offer a means to assess peer evaluations automatically, ensuring their quality and assisting students in executing assessments with precision. This approach allows educators to focus on evaluating student productions without necessitating specialized training in feedback evaluation. This paper presents the process developed to automate the assessment of feedback quality. Through the utilization of feedback fragments evaluated by researchers based on pre-established criteria, an Artificial Intelligence (AI) Large Language Model (LM) was trained to achieve automated evaluation. The findings show the similarity between human evaluation and automated evaluation, which allows expectations to be generated regarding the possibilities of AI for this purpose. The challenges and prospects of this process are discussed, along with recommendations for optimizing results. Artificial intelligence can offer a means to assess peer evaluations automatically, ensuring their quality and assisting students in executing assessments with precision. This approach allows educators to focus on evaluating student productions without necessitating specialized training in feedback evaluation. This paper presents the process developed to automate the assessment of feedback quality. Through the utilization of feedback fragments evaluated by researchers based on pre-established criteria, an artificial intelligence Large Language Model was trained to achieve automated evaluation. The challenges and prospects of this process are discussed, along with recommendations for optimizing results.