La IA propone la nota. La pone el docente.

Cuando una herramienta dice que «corrige con IA», la pregunta que hace cualquier docente es la buena: ¿y si se equivoca? Una nota mal puesta no es un error técnico. Es algo que llega a un alumno, y a veces a una familia, con el nombre del centro detrás.

Por eso, antes de explicar qué hace la inteligencia artificial en El Museu Apagat y en su expedición La biblioteca sense paraules, empezamos por lo que no hace.

Nunca en manos de la IA

Ninguna valoración cuenta hasta que el docente la revisa y la confirma. No es una opción que se pueda desactivar ni una casilla marcada por defecto. Es como está construido.

Cuando el docente sube el PDF con las fichas escaneadas, lo que devuelve la herramienta es una propuesta: quién es el alumno, qué misión es, qué nivel parece haber alcanzado y por qué. Hasta que el docente no la valida, esa propuesta no aparece en las notas ni el alumno la ve. Si no está de acuerdo, la cambia. Si la IA no ha reconocido bien al alumno o la ficha, se corrige a mano antes de nada.

La máquina propone. La nota la pone una persona que conoce al alumno.

Instrucciones cortas para equivocarse poco

La otra media respuesta es cómo se le pide que corrija. Un modelo al que dices «corrige este trabajo» se inventará criterios. Un modelo al que dices exactamente qué tiene que mirar, y qué no, se equivoca mucho menos.

Las instrucciones de corrección son deliberadamente estrechas:

• Solo lo que se ve en la ficha. Si no está, no se valora. Nada de suponer qué quería hacer el alumno.
• La rúbrica de la misión, y ninguna otra. Cuatro niveles (no logrado, en proceso, logrado, excelencia) con una nota asociada a cada uno, y margen solo dentro del nivel.
• Cada materia por separado. En La biblioteca sense paraules hay paradas de Educación Plástica y Visual y de Lengua castellana. Cada materia se valora con su rúbrica, y en castellano solo se miran aspectos técnicos y observables: extensión, ortografía básica, estructura, presentación. La calidad literaria no la juzga una máquina.
• Si hay duda, se avisa al docente. Si un alumno escribe una etimología distinta de la del banco de palabras verificado, la herramienta no la da por errónea: lo anota para que lo mire el docente.
• Los planes de apoyo, respetados. Si el alumno tiene un plan individualizado, el nivel «logrado» se mide contra su objetivo mínimo, no contra el grupo.

Cuanto más acotada es la tarea, menos espacio hay para el error. Y el error que queda se ve, porque cada propuesta lleva notas para el docente que dicen qué se ha visto exactamente en la ficha.

Entonces, ¿para qué sirve?

No para corregir más deprisa, al menos no principalmente. Lo que realmente cambia es otra cosa: que cada alumno reciba un comentario.

Con cinco grupos y fichas en papel, la devolución suele ser una nota y, con suerte, una palabra en el margen. La IA redacta para cada alumno dos o tres frases que empiezan reconociendo algo bien hecho y proponen una sola mejora concreta y alcanzable. Tiene en cuenta las puntuaciones anteriores: si el alumno ha mejorado, lo dice. Y si todavía no entiende el catalán, el comentario le puede llegar en inglés.

El docente lee esos comentarios antes de validarlos, igual que la nota. Pero escribir veinticinco y revisar veinticinco no es el mismo trabajo.

Y con todo el grupo corregido con el mismo criterio aparece algo que, ficha a ficha, cuesta ver: dónde se ha atascado la clase. Si la mayoría falla el mismo criterio de la rúbrica, no hace falta hablarlo con cada uno. Es una sesión.

En resumen

La línea es la misma que explicamos con los dictados: la IA hace la parte que se puede comprobar de un vistazo, y una persona decide la que cuenta.

Si usáis cualquier herramienta que evalúe con IA, vale la pena hacerle tres preguntas. ¿Qué le piden exactamente que mire? ¿Qué pasa si se equivoca? ¿Y quién firma la nota? Si la respuesta a la última no es «el docente», esa herramienta no debería poner notas.