Criterios de corrección de exámenes tradicionales de Física y Química: docentes en formación frente a la inteligencia artificial
DOI
https://doi.org/10.25267/Rev_Eureka_ensen_divulg_cienc.2025.v22.i2.2302Información
Autores/as
- Enric Ortega Torres (ES) Universitat de Valencia https://orcid.org/0000-0001-9246-4010
Resumen
La evaluación de la Física y Química en las aulas de secundaria sigue usando como instrumentos habituales las pruebas de examen tradicionales. Pese al avance en la investigación sobre los métodos de evaluación y los beneficios de la evaluación formativa las resistencias al cambio en el tipo de instrumentos son férreas. El objetivo de este estudio fue comparar los criterios de corrección y calificación con los que parten los docentes de Física y Química en formación y los que integran las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) ChatGPT y Gemini. Participan un total de 105 docentes de secundaria en formación. Los resultados muestran una falta de fiabilidad por la disparidad aplicada en los criterios de corrección de las pruebas sin diferencias importantes cuando se comparan con los usados por las herramientas de IA. Se aprecia mayor rigor en su aplicación por parte de la IA. Las conclusiones invitan a diversificar el tipo de instrumentos para evaluar el proceso de enseñanza y aprendizaje de la Física y Química de secundaria y a hacer uso de la IA para su corrección, en caso de seguir usando los exámenes tradicionales.
Palabras clave
Descargas
Cómo citar
Licencia
Derechos de autor 2025 Enric Ortega Torres
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes:
- Los autores/as podrán conservar sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cual estará simultáneamente sujeto a la Licencia de reconocimiento de Creative Commons que permite a terceros compartir la obra siempre que se indique su autor y su primera publicación esta revista.
- Los autores/as podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales o en su página web) una vez el manuscrito sea aceptado, lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada. (Véase El efecto del acceso abierto). También se permite la difusión de la versión pre-print de los artículos a partir del momento en que son aceptados o publicados
Reconocimiento-NoComercial
CC BY-NC
Citas
Abdulkadir, M., Osuwa, Y. y Ibrahim, A. (2024). Impact of Performance Assessment on Ssii Students’ Interest and Academic Achievement in Physics, Chemistry and Biology in Katsina State, Nigeria. International Journal of Research and Innovation in Applied Science, 9(7), 647-667. https://doi.org/10.51584/ijrias.2024.907054
Alamr, S., León-Urrutia, M. y Carr, L. (2023). E-assessment in Computer Science Higher Education. Proceedings of the 15th International Conference on Education Technology and Computers. https://doi.org/10.1145/3629296.3629357
Alonso Sánchez, M., Daniel Gil Pérez, y Joaquín Martínez Torregrosa. (1996). Evaluar no es calificar. La evaluación y la calificación en una enseñanza constructiva de las ciencias. Revista Investigación en la Escuela, 30, 15-26. https://doi.org/10.12795/IE.1996.i30.02
Arancibia-Herrera, M., Novoa-Cáceres, V., y Casanova-Seguel, R. (2019). Concepciones sobre evaluación de docentes de Ciencias Naturales, Matemática, Lenguaje e Historia. Revista Educación, 43(1), 1-15. https://doi.org/10.15517/revedu.v43i1.30497
Ardura, D., Zamora, A. (2014) ¿En qué medida utilizan los estudiantes de Física de Bachillerato sus propios errores para aprender? Una experiencia de autorregulación en el aula de secundaria. Enseñanza de las Ciencias, 32 (2), 253-268 https://doi.org/10.5565/rev/ensciencias.1067
Babinčáková, M., Ganajová, M., Sotáková, I. y Jurková, V. (2019). The implementation of formative assessment into chemistry education at secondary school. Journal of Baltic Science Education, 19(1), 36- 49. https://doi.org/10.33225/balticste/2019.09
Bransford, J. D., Brown, A. L. y Cocking, R. R. (2000). How people learn: Brain, mind, experience, and school (Vol. 11). National Academy Press.
Buck, G. A., Trauth-Nare, A., y Kaftan, J. (2010). Making formative assessment discernable topre-service teachers of science. Journal of Research in Science Teaching, 47(4), 402-421. https://doi.org/10.1002/tea.20344
Buteler, L., Coleoni, E., y Gangoso, Z. (2008). ¿Qué información útil arrojan los errores de los estudiantes cuando resuelven problemas de física?: Un aporte desde la perspectiva de recursos cognitivos. Revista Electrónica de Enseñanza de las Ciencias, 7(2), 349-365.
Conselleria de Educación, Cultura y Deporte (2022). Decreto 107/2022, por el que se establece la ordenación y el currículo de Educación Secundaria Obligatoria. DOGV (9403).
Crooks, T. J. (1988). The impact of classroom evaluation practices on students. Review of educational research, 58(4), 438-481.
Furman, M., Poenitz, M. V. y Podestá, M. E. (2013). ¿Qué saberes evalúan los formadores del profesorado de ciencias experimentales?: Una mirada sobre las preguntas de evaluación. En P. Membiela Iglesia, N. Casado Bailón y M. I. Cebreiros Iglesias (Coords.), Experiencias de investigación e innovación en la enseñanza de las ciencias (pp. 377–381). Educación Editora.
Furze, L. y Roe, J. (2024). The AI Assessment Scale (AIAS) in Australian K–12 Education. Current office holders of the Teachers’ Guild, 17.
García-Perales, N., Hernández-Rincón, M.L. y Suárez-Lantarón, B. (2025). Docentes y tecnología: ¿cómo enfrenta el futuro profesorado el uso de la Inteligencia Artificial? Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 28(1), 155-168. https://doi.org/10.6018/reifop.638431
Gil, D., Carrascosa, J., Furió, C., y Martinez-Torregrosa, J. (1991) La enseñanza de las ciencias en secundaria (planteamientos didácticos generales y ejemplos de aplicación en las ciencias físico-químicas). Horsori.
González, A., Habechian, F., Bobadilla, E., Cancino, M., González, H., Crisóstomo, S., y Escobar, M. (2021). Rediseño del Currículo: ¿Garantizan la coherencia del método y la evaluación mejores oportunidades de aprendizaje en kinesiología? REXE: Revista de Estudios y Experiencias en Educación, 20 (44), 428-444. https://doi.org/10.21703/0718-5162.v20.n43.2021.024
Liao, X., Zhang, X., Wang, Z. y Luo, H. (2024). Design and implementation of an AI-enabled visual report tool as formative assessment to promote learning achievement and self-regulated learning: An experimental study. British Journal of Educational Technology, 55, 1253-1276. https://doi.org/10.1111/bjet.13424
López-Lozano, L. y Solís-Ramírez, E. (2016). ¿Para qué, cómo y qué evalúa en ciencia elprofesorado de Primaria en formación? Revista Eureka sobre Enseñanza y Divulgación de las Ciencias, 13 (1), 102-120. http://hdl.handle.net/10498/18017
López Pastor, V. M., García-Peñuela de Miguel, A., Pérez Brunicardi, D., López Pastor, E. M. y Monjas Aguado, R. (2004). Las historias de vida en la formación inicial del profesorado de Educación Física. Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y del Deporte, 4(13), 45-57. https://uvadoc.uva.es/handle/10324/54003
Lupión Cobos, T. y Caracuel González, M. (2021). Competencias profesionales de futuros docentes de educación secundaria. Estudio de caso de la evaluación formativa promovida mediante e-rúbricas en la especialidad de física y química. Profesorado. Revista de Currículum y Formación del Profesorado, 25(1), 197–221. https://doi.org/10.30827/profesorado.v25i1.8374
Mazzitelli, C. A., Guirado, A. M. y Olivera, A. D. C. (2013). Las evaluaciones en física y en química: ¿Qué aprendizaje se favorece desde la enseñanza en la educación secundaria? Investigações em Ensino de Ciências, 18(1), 143–159. https://ienci.if.ufrgs.br/index.php/ienci/article/view/164
Mellado-Moreno, P. C., Sánchez-Antolín, P. y Blanco-García, M. (2021). Tendencias de la evaluación formativa y sumativa del alumnado en Web of Sciences. Alteridad. Revista de educación, 16(2), 170-183. https://doi.org/10.17163/alt.v16n2.2021.01
Ministerio de Educación y Formación Profesional (2022). Real Decreto 217/2022, por el que se establece la ordenación y las enseñanzas mínimas de la EducaciónSecundaria Obligatoria. Boletín Oficial del Estado, 76. https://www.boe.es/eli/es/rd/2022/03/29/217
Morán, E. G., Morán, P. C., Acosta, P. D., Morán, T. M. y Sánchez, C. E. (2024). El uso de plataformas digitales gamificadas para la evaluación formativa en educación. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(6), 3428-3438. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i6.15100
Ortega Torres, E., (2019). Un congreso científico para el alumnado de 3. º de ESO. Alambique: Didáctica de las ciencias experimentales, 98, 16-21.
Paiva, J. C., Leal, J. P. y Figueira, Á. (2022). Automated assessment in computer science education: A state-of-the-art review. ACM Transactions on Computing Education (TOCE), 22(3), 1-40. https://doi.org/10.1145/3513140
Pochulu, M. (2009). Análisis y categorización de errores en el aprendizaje de la matemática en alumnos que ingresan a la universidad. Colección Digital Eudoxus, 8, 1–15.
Pozuelo Muñoz, J. y Cascarosa Salillas, E. (2023). Diseño y uso de herramientas para el análisis del desarrollo de la Competencia Científica en el contexto de una Secuencia de Enseñanza Aprendizaje en Educación Secundaria. Revista Eureka sobre Enseñanza y Divulgación de las Ciencias 21(2), 2301. https://doi.org/10.25267/Rev_Eureka_ensen_divulg_cienc.2024.v21.i2.2301
Quílez, J. (2024). Análisis epistemológico del currículum LOMLOE de Química de la ESO de la Comunitat Valenciana. Revista Eureka sobre Enseñanza y Divulgación de las Ciencias 21(2), 3304. https://doi.org/10.25267/Rev_Eureka_ensen_divulg_cienc.2024.v21.i2.3304
Real Decreto 217/2022, de 29 de marzo, por el que se establece la ordenación y las enseñanzas mínimas de la Educación Secundaria Obligatoria. Boletín Oficial del Estado, 76, de 30 de marzo de 2022, páginas 41571 a 41789. https://www.boe.es/eli/es/rd/2022/03/29/217
Remesal, A. (2011). Primary and secondary teachers' conceptions of assessment: A qualitativestudy. Teaching and Teacher Education, 27(2), 472-482.
Rico, L (1995). Errores y dificultades en el aprendizaje de las matemáticas. En Kilpatrick, J., Rico, L., Gómez, P. (Eds.), Educación Matemática. Errores y dificultades de los estudiantes. Resolución de problemas. Evaluación. Historia (pp. 69-108). Bogotá: una empresa docente.
Riva-Riquelme, R., Nunez-Oviedo, M. C. y Flores-Morales, P. (2024). Identificación de ciclos de generación, evaluación y modificación en estequiometría. Enseñanza de las Ciencias, 42(3), 11-32 https://doi.org/10.5565/rev/ensciencias.5965
Ruiz Martín, H. (2020). ¿Cómo aprendemos? Una aproximación científica al aprendizaje y la enseñanza (Vol. 1). Graó
Sanmartí, N. (2010). Avaluar per aprendre: l’avaluació per millorar els aprenentatges de l’alumnat en el marc del currículum per competències. Generalitat de Catalunya. Departament d’educació. Direcció General de l’educació Bàsica i Batxillerat
Sanmartí, N., y -Xarxa de Competències Bàsiques, (2020). Avaluar és aprendre: l’avaluació per millorar els aprenentatges de l’alumnat en el marc del currículum per competències.
Slisko, J. (2013). Errores comunes en problemas numéricos de la física escolar. Didáctica de las Ciencias Experimentales y Sociales, 14, 87-98.
Tufiño, M. y Cayambe, J. (2023). Evaluación de los aprendizajes mediante plataformas didácticas virtuales. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(3), 1709-1735. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i3.6306
Wang, J.-R., Kao, H.-L. y Lin, S.-W. (2010). Pre-service teachers' initial conceptions aboutassessment of science learning: The coherence with their views of learning science.Teaching and Teacher Education, 26(3), 522-529 https://doi.org/10.1016/j.tate.2009.06.014
William, D. (2011). Formative assessment: Definitions and relationships. Studies in Educational Evaluation, 37(1), 3-14 University of London.
Yim, I. H. Y. y Su, J. (2025). Artificial intelligence (AI) learning tools in K–12 education: A scoping review. Journal of Computers in Education, 12, 93–131. https://doi.org/10.1007/s40692-023-00304-9
Yim, I. H. Y. y Wegerif, R. (2024). Teachers' perceptions, attitudes, and acceptance of artificial intelligence (AI) educational learning tools: An exploratory study on AI literacy for young students. Future in Educational Research, 2(4), 318–345. https://doi.org/10.1002/fer3.65