[en] The integration of generative AI tools in game design education offers promising ways to streamline the grading, assessment, and feedback processes that are typically labor-intensive. In game design programs, faculty often deal with varied file formats, including 3D models, executable prototypes, videos, and complex game design documents. Traditional methods of assessment and feedback, primarily text-based, struggle to provide timely and actionable insights for students. Furthermore, only a small percentage of top students consistently review and apply feedback, leading to inefficiencies. This article explores how generative AI tools can augment these processes by automating aspects of grading, generating more personalized and meaningful feedback, and addressing the time-intensive nature of reviewing diverse file formats. Key strategies are discussed, including the use of rubrics tailored for AI-based assessment, automated prompts for narrative-driven assignments, and the application of AI in reviewing complex project builds. The objective is to create more time for faculty to engage in live mentoring and hands-on learning activities, which research shows to be more effective. Practical examples of various game design assignments, including build reviews and document evaluations, are provided to illustrate these new approaches. This shift promises to enhance student engagement and improve learning outcomes.

[es] La integración de herramientas de IA generativa en la educación de diseño de videojuegos ofrece formas prometedoras de optimizar los procesos de calificación, evaluación y retroalimentación, que suelen ser intensivos en mano de obra. En los programas de diseño de videojuegos, el profesorado a menudo maneja formatos de archivo variados, incluidos modelos 3D, prototipos ejecutables, videos y documentos complejos de diseño de juegos. Los métodos tradicionales de evaluación y retroalimentación, principalmente basados en texto, tienen dificultades para proporcionar a los estudiantes ideas oportunas y accionables. Además, solo un pequeño porcentaje de los estudiantes más destacados revisa y aplica de manera constante la retroalimentación, lo que genera ineficiencias. Este artículo explora cómo las herramientas de IA generativa pueden mejorar estos procesos mediante la automatización de aspectos de la calificación, la generación de retroalimentación más personalizada y significativa, y la resolución de la naturaleza intensiva en tiempo de la revisión de formatos de archivo diversos. Se discuten estrategias clave, incluido el uso de rúbricas adaptadas para la evaluación basada en IA, indicaciones automatizadas para asignaciones impulsadas por la narrativa y la aplicación de la IA en la revisión de construcciones de proyectos complejos. El objetivo es crear más tiempo para que el profesorado se involucre en la mentoría en vivo y actividades de aprendizaje práctico, que la investigación demuestra ser más efectivas. Se proporcionan ejemplos prácticos de diversas tareas de diseño de videojuegos, incluidas revisiones de construcciones y evaluaciones de documentos, para ilustrar estos nuevos enfoques. Este cambio promete mejorar el compromiso estudiantil y mejorar los resultados de aprendizaje.