OpenWorksheets (OWS) es una aplicación web libre para crear fichas interactivas y autocorregibles a partir de un PDF, una imagen o una hoja en blanco.
Pantalla inicial de OpenWorksheets
El profesorado prepara su ficha, coloca encima los campos de respuesta y define las soluciones. Después, el alumnado la resuelve desde el navegador y el docente puede revisar las entregas, ver la puntuación y exportar los resultados.
OWS tiene como bandera la libertad, privacidad, portabilidad y reutilización sin depender de una plataforma cerrada. No necesita cuentas de usuario ni servidores externos, ya que todo funciona en el navegador del profesorado y en el del alumnado. La comunicación entre ambos se realiza mediante archivos de entrega cifrados, que tienen extensión .owsub (OpenWorksheets submissions) o a través de una URL (también cifrada) que se envía directamente al docente.
Pantalla inicial del editor con las diferentes formas de crear una ficha.
Las formas que tenemos para crear una ficha (proyecto) son:
Añadir PDF o imagen, esta es la forma habitual. Podemos abrir un PDF o una imagen para dibujar encima los campos autocorregibles de forma que podemos aprovechar documentos ya existentes.
Abrir una ficha ya creada con extensión .owpkg (OpenWorksheets package). Podremos continuar trabajando en un proyecto guardado anteriormente.
Comenzar con una hoja en blanco sobre la cual podremos crear nuestra ficha.
Crear con IA permite producir una ficha a partir de una página en blanco con los parámetros que definamos (nivel, tema, tipos de campos deseados, etc.). Se utilizan los tipos de campo que pueden generarse automáticamente; quedan fuera los que dependen directamente de recortes o zonas del PDF. OWS generará un prompt que podremos pegar en nuestra IA de cabecera.
Un proyecto abierto (ficha). En la parte izquierda accedemos a los botones para crear campos, las miniaturas y a la derecha la lista de todos los campos y sus propiedades cuando se selecciona uno.
Además, las fichas pueden guardarse como archivo propio (.owpkg), exportarse como página web autónoma y compartirse mediante enlace (previa subida a la nube obteniendo un enlace público), como web incrustada en otra o integrarse en Moodle y otros LMS mediante SCORM 1.2.
La aplicación admite muchos tipos de respuesta: texto corto, respuesta numérica, fórmulas matemáticas o químicas, verdadero/falso, opción única o múltiple, desplegables, huecos, tablas editables, emparejamientos, ordenar elementos, arrastrar a zonas, unir con flechas, respuesta larga y grabación de voz. También permite insertar imágenes, audio, vídeo, contenido HTML, paquetes de eXeLearning, IMS CP y SCORM.
Como profesor de matemáticas y ciencias, soy especialmente sensible a la posibilidad de crear fórmulas. Cualquier texto de la ficha puede incluir fórmulas LaTeX. Además, el editor de fórmulas de elaboración propia, EdiCuaTeX, se integra de forma natural para permitir la edición visual sin conocimientos de LaTeX, tanto en la parte del profesorado como en la del alumnado. No obstante, soy consciente de que una gran parte del profesorado no usará nunca fórmulas en sus fichas, por ese motivo se pueden desactivar en la configuración de la ficha.
OpenWorksheets también incorpora opciones de seguridad y privacidad: cifrado de la ficha, cifrado de entregas, verificación de integridad, restricciones de acceso, tiempo límite y supervisión ligera durante la realización. Un semáforo de seguridad indica su nivel en la barra superior.
Flujo de trabajo
El flujo de trabajo más habitual es compartir la ficha mediante un enlace o código QR:
El profesor crea la actividad en el editor a partir de un PDF, una imagen, IA o una hoja en blanco.
Añade los campos de respuesta y configura las soluciones, la puntuación y las opciones de corrección.
Exporta la ficha como paquete .owpkg.
Sube ese paquete a Google Drive o a otro alojamiento público.
En Google Drive, activa la opción Cualquier persona con el enlace y copia la URL pública del archivo.
Pega esa URL en OpenWorksheets para generar el enlace final del alumnado.
Comparte ese enlace con los estudiantes.
El alumnado abre la ficha en el navegador, la completa y entrega sus respuestas mediante archivo o enlace de entrega.
El docente abre las entregas en OpenWorksheets, comprueba su integridad, revisa las respuestas, ajusta las correcciones manuales si las hay y exporta los resultados a CSV.
Además de este flujo principal, OpenWorksheets permite otras formas de uso:
Exportar la ficha como página web autónoma, para publicarla a través de una página web.
Integrarla en Moodle u otro LMS mediante SCORM 1.2.
Exportarla como IMS Content Package.
Embeberla en otra página mediante un iframe.
Cuadro de diálogo para compartir una ficha. Antes se tiene que subir la ficha a un servicio público de almacenamiento como Google Drive.
Una ficha tal como la ve el alumnado. En la esquina inferior derecha tiene la opción de finalizarla.
OpenWorksheets permite crear, compartir y corregir fichas interactivas con un enfoque abierto, portable y respetuoso con la privacidad. La intención es que el profesorado pueda conservar el control sobre sus materiales y utilizarlos en distintos contextos, sin depender de una plataforma cerrada.
Puedes ver una descripción de las posibilidades más completa en la página de las características del programa.
Nota: Este artículo tiene nivel 4 en el marco MIAE.
Cuando una tarea puede ser resuelta íntegramente por IA, el producto final deja de ser una evidencia suficiente de aprendizaje. La respuesta no debería ser prohibir la IA ni confiar en detectores poco fiables, sino rediseñar las actividades para que el proceso deje huellas observables.
La estrategia no debe basarse en buscar actividades que no puedan ser imitadas por la IA o que requieran un nivel de abstracción que esta no pueda alcanzar. En muchas tareas escolares, especialmente cuando están bien formuladas y se proporciona suficiente información, la IA puede producir respuestas de una calidad igual o superior a la esperada en buena parte del alumnado.
El objetivo de este artículo es proponer criterios para diseñar actividades en las que la IA pueda utilizarse como herramienta sin sustituir el aprendizaje del alumnado. La diferencia está entre utilizarla como apoyo o delegar en ella la tarea. En el primer caso, el alumno mantiene el control del proceso: pregunta, contrasta, selecciona, revisa, corrige y justifica sus decisiones. En el segundo, entrega un producto que no ha elaborado realmente, no comprende suficientemente o no puede defender. El problema no es simplemente que se use IA, sino que el alumno desaparezca del proceso. Esta distinción, entre apoyo y delegación, es el criterio que recorre todas las características que se proponen a continuación.
Este artículo no pretende ofrecer un modelo cerrado ni una solución definitiva al problema de la evaluación en presencia de IA. Se trata de una propuesta de trabajo para orientar el diseño de actividades y evidencias de aprendizaje en un contexto en el que los productos escritos aislados han perdido parte de su valor como prueba de autoría y comprensión.
Las ideas que se presentan deberán adaptarse a cada materia, etapa educativa, grupo de alumnos y finalidad de la evaluación. En algunos casos bastará con una evidencia sencilla, como una pregunta oral o una observación breve durante la actividad. En otros, especialmente cuando la tarea tenga mayor peso evaluativo o permita un uso amplio de la IA, será necesario combinar varias evidencias para obtener una imagen más fiable del aprendizaje.
La IA como herramienta
La presencia creciente de la IA y su grado de penetración en la vida cotidiana hacen inviable su prohibición. Algo que además no es deseable porque forma parte del mundo en el que vivimos y la escuela debe preparar al alumnado para ese mundo, no aislarlo de él.
Debemos incorporar la IA como una herramienta más, clarificando previamente, antes de cada trabajo, el uso que se puede hacer de ella. Para ello puede ser útil una escala para la utilización de la IA, como el marco MIAE, con el que se puede graduar su uso desde su ausencia total, pasando por diversos grados de utilización con diferentes funciones. La siguiente imagen muestra de forma esquemática este marco.
Aunque existen otros marcos útiles, como AIAS, centrado especialmente en la integridad académica y la evaluación, o SEIA, que incorpora también dimensiones como la supervisión, la equidad y el DUA, se utilizará MIAE porque permite clasificar de forma más directa el papel que desempeña la IA en cada tarea: reformular, planificar, generar un borrador, colaborar en el proceso o producir un resultado que después debe ser supervisado por la persona.
En cualquier tarea susceptible de ser hecha con IA, el profesorado debería determinar el nivel que permitirá. Un ejercicio de ortografía o de cálculo puede necesitar nivel 0 (ausencia total de IA). Una redacción sobre un tema determinado puede beneficiarse de una corrección de estilo (nivel 1). La preparación de un trabajo de investigación puede utilizar la IA para hacer una lluvia de ideas (nivel 2). Los niveles superiores no deben descartarse, pero requieren un diseño más cuidadoso, porque el centro de la actividad ya no está en producir una respuesta, sino en dirigir, revisar, justificar y mejorar el trabajo realizado con apoyo de la IA.
Características de las evidencias
Una vez definido el nivel de IA permitido, la evaluación debe comprobar no solo el producto final, sino también si el alumnado ha trabajado dentro de ese nivel y qué aprendizaje puede demostrar a partir del proceso seguido. Para ello proponemos una serie de características que deben cumplir las evidencias generadas por el alumnado.
Conviene tener en cuenta que estas características no operan en el mismo plano, ya que algunas describen cómo se diseña la evaluación (trazabilidad, contextualización, triangulación), otras el soporte en que se manifiesta la evidencia (oralidad, presencialidad, materialidad) y otra es una condición que debe cumplir el alumnado (transparencia en el uso de IA). El cruce entre ellas es lo que aporta fiabilidad.
Trazabilidad del proceso. Trabajo en el aula, borradores revisados durante la actividad, registros del docente, rúbricas de proceso, cuadernos de clase o de campo y otras evidencias del proceso. No se valora solo el resultado final, sino cómo el alumno trabaja, decide, se equivoca, corrige y avanza. La trazabilidad no garantiza por sí sola la autoría, ya que también puede simularse con IA, pero permite contrastar mejor el proceso y evita que la evaluación dependa únicamente de un producto final aislado. Por eso las evidencias de proceso resultan más fiables cuando se cruzan con evidencias de presencialidad u oralidad.
Contextualización. La evidencia se vincula a experiencias, datos, observaciones, discusiones o decisiones producidas en el aula. Cuanto más dependa de lo que ha ocurrido realmente en el grupo, menos sustituible será por una respuesta genérica generada por IA.
Oralidad. Intercambios orales, entrevistas evaluativas, defensas, preguntas estructuradas, debates y otras situaciones de comunicación oral. El alumno debe explicar, argumentar, reformular y responder en el momento, especialmente cuando se le pide relacionar la respuesta con aquello que se ha hecho o discutido en el aula.
Presencialidad. Observación sistemática, prácticas de laboratorio, talleres, pruebas prácticas, dramatizaciones, debates, coloquios, entre otros. La IA no puede “estar” en el aula ni sustituir aquello que el alumno hace en tiempo real ante el docente.
Materialidad. Maquetas, prototipos, preparaciones, modelos físicos, murales, pruebas prácticas y otras producciones materiales o actuaciones observables. Producen objetos reales o actuaciones que implican habilidades manuales, toma de decisiones y presencia del alumno.
Triangulación. Combinación de observaciones, producciones, pruebas prácticas, interacciones orales, registros de proceso, autoevaluaciones, coevaluaciones y otras fuentes de información. La decisión evaluativa no depende de una única evidencia, sino del contraste entre varias fuentes.
Transparencia en el uso de IA. Cuando la actividad permite utilizar inteligencia artificial, el alumnado debe indicar cómo la ha usado: para generar ideas, corregir, resumir, buscar alternativas, revisar errores o mejorar la presentación. Esta declaración no debe limitarse a copiar los prompts, sino explicar qué aportó la IA, qué decisiones tomó el alumno y qué partes aceptó, modificó o descartó. Esta transparencia es imprescindible cuando se permite el uso de IA, aunque sea mínimo, para que el alumnado se acostumbre a declarar qué uso ha hecho de la herramienta y qué responsabilidad mantiene sobre el resultado.
No todas las actividades necesitan el mismo grado de control ni la misma cantidad de evidencias. En una tarea breve puede bastar con indicar el nivel de IA permitido y pedir una justificación mínima del uso realizado. En una actividad de mayor peso, como un trabajo de investigación, una presentación o un proyecto, sí puede ser necesario recoger alguna evidencia del proceso: un esquema inicial, una versión intermedia, una explicación oral breve o una reflexión final.
La finalidad no es multiplicar la carga de corrección del profesorado, sino evitar que toda la evaluación dependa de un producto final que puede haber sido generado por IA. Por eso, conviene que sean coherentes con la tarea y limitadas a lo necesario, basta con una muestra del proceso o una justificación de las decisiones tomadas.
Ejemplos según el nivel de uso de la IA
Nivel 0. Sin IA. Prueba breve en el aula. La evidencia es la propia realización presencial.
Nivel 1. IA para revisión formal. Redacción escrita por el alumno y revisada con IA. Se entrega la versión final y se señalan dos o tres cambios realizados con ayuda de la IA.
Nivel 2. IA para planificar. En la creación de una maqueta, la IA puede usarse para obtener ideas sobre materiales, estructura o forma de representar el contenido. La maqueta debe ser construida por el alumnado y acompañarse de una explicación breve sobre qué idea se aprovechó, qué se cambió y por qué.
Nivel 3. IA como borrador inicial. En una presentación sobre un tema trabajado en clase, la IA puede generar una primera estructura o un borrador de guion. El alumnado entrega el resultado final y marca qué partes ha cambiado, ampliado o corregido.
Nivel 4. Cocreación con IA. En un proyecto breve, el alumnado utiliza la IA durante el proceso para pedir propuestas, revisarlas, hacer cambios y mejorar el resultado. No se corrige toda la conversación: se pide una selección de tres decisiones importantes tomadas durante el trabajo.
Nivel 5. IA autónoma supervisada. La IA produce un texto explicativo completo. El alumnado lo somete a una auditoría crítica y defiende oralmente sus conclusiones: qué errores detectó, qué decidió y por qué. La evidencia de aprendizaje es esa defensa, no la simple aceptación o rechazo del producto.
Para facilitar la selección de evidencias adecuadas a cada característica, puede recurrirse a un catálogo de recursos ya organizado con ese fin.
METACEVAL: Recursos metodológicos para el aula
METACEVAL es un catálogo en línea que contiene más de 180 técnicas y metodologías activas, así como más de 185 recursos de evaluación, entre los que se encuentran más de 85 evidencias de evaluación. Hemos seleccionado algunas evidencias que encajan bien en cada una de las características de las evidencias. Una misma evidencia puede aparecer en varias características, ya que un mismo recurso puede servir a propósitos distintos según cómo se utilice.
Revisar una versión intermedia en clase, observar cómo el alumno empieza, se bloquea, corrige o mejora, comparar el plan inicial con lo que realmente se hizo, registrar decisiones tomadas durante una práctica, proyecto o trabajo cooperativo.
Usar datos obtenidos en una práctica, pedir que se relacione el producto con una discusión de clase, resolver una variante basada en un caso trabajado en el aula, interpretar una gráfica, fuente o situación vinculada al contexto de la actividad.
Pedir al alumno que explique una decisión, justifique un cambio, reformule una idea, responda a una pregunta imprevista o defienda cómo ha usado la IA en una parte concreta del trabajo.
Realizar una parte de la tarea en clase, aplicar una lista de comprobación durante la sesión, resolver una pregunta breve sin ayuda externa, observar la ejecución de un procedimiento en tiempo real.
Valorar un montaje, preparación, modelo físico, prototipo, actuación, experimento, póster defendido oralmente o producto manipulativo que obligue a aplicar procedimientos y tomar decisiones observables.
Combinar producto final, observación del proceso y defensa oral, contrastar una práctica con una explicación breve, cruzar porfolio, notas de campo y entrevista, no basar la evaluación en una única entrega escrita.
Pedir que el alumno explique qué pidió a la IA, qué aceptó, qué modificó y qué descartó, seleccionar una o dos decisiones relevantes, contrastar el uso declarado con una versión intermedia, una pregunta oral o una revisión presencial.
Conclusión
La clave no está en impedir cualquier uso de IA, sino en definir con claridad qué uso se permite y qué evidencias deberá aportar el alumnado. Sin esas evidencias, el producto final puede ser correcto, estar bien redactado y cumplir la consigna, pero no demostrar necesariamente aprendizaje. Por eso, las evidencias deben ser pocas, significativas y coherentes con la tarea: una decisión justificada, una corrección razonada, una explicación oral, una versión intermedia o una muestra del proceso seguido. Así, la evaluación deja de apoyarse solo en lo que se entrega y pasa a centrarse en lo que el alumno puede demostrar que ha comprendido, decidido y aprendido.
Podcast creado con NotebookLM
Nota: Este artículo tiene nivel 3 en el marco MIAE.
Sería insensato, y contradictorio en sí mismo, pensar que es posible hacer lo que hasta ahora nunca se ha hecho por procedimientos que no sean totalmente nuevos.
Comentarios recientes