Cuando la IA corrige los exámenes, las notas bajan

Un asistente de inteligencia artificial generativa calificó con una media de 8,05 puntos los mismos trabajos universitarios que el profesorado había valorado con un 9,09. La diferencia, de algo más de un punto, es uno de los resultados de una investigación publicada en RIED por Francisco José García-Peñalvo y otros cinco investigadores, que pone a prueba la utilización de IA para evaluar proyectos de Ingeniería de Software. 

El experimento se realizó con 14 trabajos de estudiantes de segundo curso de Ingeniería Informática de la Universidad de Salamanca, correspondientes al curso 2023-2024. En 13 de los 14 casos, la IA fue más exigente que los profesores, aunque las diferencias entre ambas evaluaciones llegaron a alcanzar los 3,65 puntos.

Las discrepancias revelan dos formas distintas de entender la evaluación. Mientras el profesorado presta especial atención a los objetivos de aprendizaje de la asignatura, la correcta utilización de diagramas y el cumplimiento de la rúbrica, la IA aplica criterios más próximos a los estándares profesionales de ingeniería de software. Por ejemplo, en uno de los trabajos otorgó un 2 a la formulación de objetivos que el profesor había calificado con un 10, al considerar que carecían de indicadores medibles. También detectó requisitos sin vinculación clara con los objetivos y deficiencias en las matrices de trazabilidad que habían recibido buenas notas. 

Para realizar estos análisis, el sistema combina varios modelos de IA que procesan documentos PDF, interpretan diagramas técnicos, comprueban la coherencia de los proyectos y generan informes detallados. Todo funciona en servidores locales de la universidad, sin enviar los trabajos a servicios externos.

La investigación plantea una utilización de la IA como segundo evaluador, no como sustituto del profesorado. Sus análisis pueden identificar errores que pasan inadvertidos en una corrección convencional y proporcionar una retroalimentación más detallada, mientras que los docentes conservan la decisión final y aportan el contexto pedagógico que la tecnología no siempre interpreta adecuadamente. 

El prototipo todavía presenta limitaciones: se ha probado con una muestra pequeña, no evalúa el 10 % de los criterios de la rúbrica y necesita ajustar sus instrucciones para evitar exigencias desproporcionadas respecto al nivel del alumnado. Los autores proponen avanzar hacia una evaluación que combine la perspectiva académica con las exigencias del ejercicio profesional, aprovechando las discrepancias entre humanos y máquinas para revisar los criterios de corrección y mejorar el aprendizaje.

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Cómo citar: García-Peñalvo, F. J., Alier-Forment, M., Vázquez-Ingelmo, A., García-Holgado, A., Casañ-Guerrero, M. J., & Pereira, J. (2026). Evaluación asistida por inteligencia artificial generativa en prácticas de Ingeniería de Software: Una prueba de concepto. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2), 343–368. https://doi.org/10.5944/ried.47173

When AI Grades Assignments, Marks Go Down

A generative artificial intelligence assistant awarded an average score of 8.05 to the same university assignments that lecturers had graded at 9.09. This difference of just over one point is among the findings of a study published in RIED by Francisco José García-Peñalvo and five other researchers, examining the use of AI to assess Software Engineering projects.

The experiment involved 14 assignments submitted by second-year Computer Engineering students at the University of Salamanca during the 2023–2024 academic year. In 13 of the 14 cases, the AI was stricter than the lecturers, with differences between the two assessments reaching as much as 3.65 points.

The discrepancies reveal two different approaches to assessment. While lecturers pay particular attention to the course's learning objectives, the correct use of diagrams, and compliance with the assessment rubric, the AI applies criteria more closely aligned with professional Software Engineering standards. For example, in one assignment, it awarded a score of 2 out of 10 for the formulation of objectives that the lecturer had graded at 10, arguing that they lacked measurable indicators. It also identified requirements with no clear connection to the stated objectives and shortcomings in traceability matrices that had received high marks.

To carry out these analyses, the system combines several AI models that process PDF documents, interpret technical diagrams, check project consistency, and generate detailed reports. The entire process runs on the university's local servers, without sending student assignments to external services.

The research proposes using AI as a second assessor, rather than as a replacement for lecturers. Its analyses can identify errors that may go unnoticed in conventional marking and provide more detailed feedback, while lecturers retain responsibility for final decisions and contribute the pedagogical context that the technology does not always interpret appropriately.

The prototype still has limitations: it has been tested on a small sample, does not assess criteria accounting for 10% of the rubric, and requires adjustments to its instructions to avoid imposing demands disproportionate to the students' level. The authors advocate moving towards an assessment model that combines academic perspectives with the demands of professional practice, using disagreements between human and machine assessments to review marking criteria and improve learning.

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How to Cite: García-Peñalvo, F. J., Alier-Forment, M., Vázquez-Ingelmo, A., García-Holgado, A., Casañ-Guerrero, M. J., & Pereira, J. (2026). Generative artificial intelligence-assisted assessment in Software Engineering assignments: A proof of concept. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2), 343–368. https://doi.org/10.5944/ried.47173

La generación de docentes que aprende a discutir con ChatGPT

El 79,3 % de los futuros docentes que participaron en una experiencia educativa con ChatGPT contrastó sus respuestas con otras fuentes y las modificó antes de utilizarlas. Este resultado destaca en la investigación de Ana María Pinto-Llorente, Vanessa Izquierdo-Álvarez y Marta M. Dolcet-Negre, publicada en RIED, que analiza cómo perciben la inteligencia artificial generativa 174 estudiantes de titulaciones educativas de la Universidad de Salamanca. 

Tras tres sesiones prácticas dedicadas al diseño de situaciones de aprendizaje para Educación Infantil y Primaria, los participantes valoraron muy positivamente la herramienta: la satisfacción alcanzó 4,45 puntos sobre 5 y la utilidad percibida, 4,24. Sin embargo, solo el 15,5 % utilizó directamente las respuestas sin modificarlas.

El estudio identifica una combinación de entusiasmo tecnológico y conciencia crítica. Las puntuaciones más elevadas corresponden a la preocupación por el impacto ético y social de la IA (4,34), la percepción de barreras para incorporarla a la enseñanza (4,18) y el reconocimiento de su relevancia educativa (4,08). Mediante un análisis de redes de correlaciones, las investigadoras identifican tres agrupaciones de dimensiones (conocimiento, valoración y obstáculos) y sitúan la confianza y la relevancia entre los elementos más conectados. 

Quienes se sienten más seguros utilizando estas herramientas y reconocen su valor pedagógico tienden también a manifestar mayores habilidades prácticas y expectativas de utilización futura. Los estudiantes de máster, además, muestran una mayor sensibilidad hacia las implicaciones éticas y sociales que los de grado.

Una de las consecuencias más claras afecta a la formación inicial del profesorado: el 67,2 % considera necesaria una preparación específica en IA generativa tanto para docentes como para estudiantes, mientras que otro 27,6 % la reclama exclusivamente para los docentes. Las autoras proponen combinar experiencias prácticas, evaluación crítica de contenidos, reflexión ética y acompañamiento para desarrollar la confianza profesional. 

La investigación, basada en autopercepciones y en una muestra de una sola universidad, no permite establecer relaciones causales ni demostrar mejoras objetivas en la calidad de las situaciones de aprendizaje. Sí muestra que una disposición favorable hacia la IA puede convivir con la revisión crítica de sus resultados y la conciencia de sus limitaciones.

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Cómo citar: Pinto-Llorente, A. M., Izquierdo-Álvarez, V., & Dolcet-Negre, M. M. (2026). Autopercepción y utilidad de la inteligencia artificial generativa en docentes en formación. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 111–132. https://doi.org/10.5944/ried.45480

The Generation of Teachers Learning to Challenge ChatGPT

79.3% of prospective teachers who participated in an educational experience involving ChatGPT checked its responses against other sources and modified them before using them. This is one of the key findings of a study by Ana María Pinto-Llorente, Vanessa Izquierdo-Álvarez, and Marta M. Dolcet-Negre, published in RIED, which examines how 174 students in teacher education programmes at the University of Salamanca perceive generative artificial intelligence.

Following three practical sessions devoted to designing learning situations for early childhood and primary education, participants rated the tool very positively: satisfaction reached 4.45 out of 5, while perceived usefulness scored 4.24. Yet only 15.5% used the generated responses directly without making any changes.

The study reveals a combination of technological enthusiasm and critical awareness. The highest scores were recorded for concern about the ethical and social impact of AI (4.34), perceived barriers to its integration into teaching (4.18), and recognition of its educational relevance (4.08). Using correlation network analysis, the researchers identified three clusters of dimensions (knowledge, evaluation, and obstacles) with confidence and perceived relevance emerging as two of the most highly connected factors.

Those who feel more confident using these tools and recognise their pedagogical value also tend to report stronger practical skills and higher expectations of future use. Master's students, moreover, show greater awareness of the ethical and social implications of AI than undergraduate students.

One of the clearest implications concerns initial teacher education: 67.2% of participants believe that both teachers and students need specific training in generative AI, while a further 27.6% consider such training necessary for teachers alone. The authors recommend combining hands-on experience, critical evaluation of AI-generated content, ethical reflection, and guided support to strengthen teachers' professional confidence.

The research, based on self-reported perceptions from a sample drawn from a single university, cannot establish causal relationships or demonstrate objective improvements in the quality of learning situations. It does, however, show that a positive attitude towards AI can coexist with critical scrutiny of its outputs and an awareness of its limitations.

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How to Cite: Pinto-Llorente, A. M., Izquierdo-Álvarez, V., & Dolcet-Negre, M. M. (2026). Self-perception and usefulness of generative artificial intelligence among pre-service teachers. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 111–132. https://doi.org/10.5944/ried.45480 

La edad importa: los universitarios mayores de 25 años valoran mejor la educación en línea

La educación en línea suele asociarse con las generaciones más jóvenes, habituadas desde pequeñas a desenvolverse en entornos digitales. Sin embargo, tener mayor familiaridad con la tecnología no implica necesariamente valorar mejor la enseñanza virtual. Una investigación de Laura Alexandra Arteaga-Briones, Luis Ángel Guamán-Lazo, Andrea Alexandra Azúa-Arteaga y Alexander López-Padrón, publicada en RIED, apunta precisamente en la dirección contraria. 

Tras analizar las respuestas de 545 estudiantes de ocho carreras en línea de la Universidad Técnica de Manabí (Ecuador), los investigadores encontraron que los alumnos de 26 años o más mostraban una percepción más favorable de esta modalidad educativa que sus compañeros más jóvenes. La diferencia aparecía en las cuatro dimensiones estudiadas: organización de la enseñanza, logros de aprendizaje, evaluación y retroalimentación, y diseño de las asignaturas.

La edad resultó ser la variable más consistentemente asociada con las diferencias de percepción, por delante del sexo, el nivel académico o el lugar de residencia. Los estudiantes de entre 15 y 20 años manifestaron valoraciones menos positivas, especialmente al compararlos con los grupos de 26 a 30 años y de 31 años o más. 

Los autores sugieren que la experiencia acumulada, la capacidad de organizar el tiempo y las habilidades de aprendizaje autónomo podrían facilitar la adaptación de los estudiantes adultos a las exigencias de la formación virtual. También encontraron diferencias relacionadas con el momento de la trayectoria universitaria: los alumnos de nivelación valoraban mejor determinados aspectos de la organización académica, mientras que los egresados destacaban especialmente en su percepción de la evaluación y la retroalimentación. Las diferencias por sexo fueron mucho más reducidas y se concentraron en la valoración del diseño de los cursos.

Estos resultados invitan a reconsiderar una idea bastante extendida: los estudiantes más jóvenes no son necesariamente quienes mejor se adaptan a la educación digital. La soltura tecnológica puede facilitar el acceso a las plataformas, pero estudiar en línea también requiere autonomía, autorregulación, planificación y capacidad para mantener la motivación. 

De ahí que los investigadores recomienden adaptar las estrategias pedagógicas a las características y necesidades de los distintos perfiles de estudiantes, prestando especial atención al acompañamiento y la retroalimentación. El estudio, basado en percepciones declaradas y realizado en una única universidad, no permite concluir que los alumnos de mayor edad aprendan más ni establecer relaciones causales. Sí aporta, en cambio, argumentos para avanzar hacia una educación en línea menos uniforme, capaz de reconocer que las necesidades de aprendizaje no son iguales a los 18 que a los 35 años.

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Cómo citar: Arteaga-Briones, L. A., Guamán-Lazo, L. Ángel, Azúa-Arteaga, A. A., & López-Padrón, A. (2025). Impacto de variables sociodemográficas en la percepción del alumnado universitario sobre la educación en línea post-COVID-19. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 299–324. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43294

Age Matters: University Students Over 25 View Online Education More Positively

Online education is often associated with younger generations, who have grown up navigating digital environments. However, greater familiarity with technology does not necessarily translate into a more positive perception of online learning. A study by Laura Alexandra Arteaga-Briones, Luis Ángel Guamán-Lazo, Andrea Alexandra Azúa-Arteaga and Alexander López-Padrón, published in RIED, suggests precisely the opposite.

After analysing responses from 545 students enrolled in eight online degree programmes at the Technical University of Manabí (Ecuador), the researchers found that students aged 26 and over had a more favourable perception of online education than their younger peers. This difference emerged across all four dimensions examined: the organisation of teaching and learning, learning outcomes, assessment and feedback, and course design.

Age was the variable most consistently associated with differences in perception, more so than gender, academic level or place of residence. Students aged 15 to 20 expressed less positive views, particularly when compared with those aged 26 to 30 and those aged 31 and over.

The authors suggest that accumulated experience, time-management skills and the ability to learn independently may help adult students adapt more effectively to the demands of online education. They also identified differences related to students' stage of academic progression: those enrolled in preparatory courses rated certain aspects of academic organisation more positively, while graduates expressed particularly favourable views of assessment and feedback. Gender differences were considerably smaller and were concentrated in perceptions of course design.

These findings challenge a widely held assumption: younger students are not necessarily those who adapt best to digital education. Technological proficiency may make it easier to navigate online platforms, but successful online study also requires autonomy, self-regulation, planning and the ability to sustain motivation.

The researchers therefore recommend adapting teaching strategies to the characteristics and needs of different student profiles, with particular attention to academic support and feedback. Based on self-reported perceptions and conducted at a single university, the study does not establish that older students learn more, nor does it demonstrate causal relationships. It does, however, provide grounds for developing a less uniform approach to online education, one that recognises that learning needs are not the same at 18 as they are at 35.

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How to Cite: Arteaga-Briones, L. A., Guamán-Lazo, L. Ángel, Azúa-Arteaga, A. A., & López-Padrón, A. (2025). Impact of socio-demographic variables on university students’ perception of online education post-COVID-19. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 299–324. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43294

La paradoja de los futuros docentes: conectados todo el día, desconectados en clase

Las redes sociales forman parte de la vida cotidiana de los futuros profesores, pero apenas encuentran espacio en su formación universitaria. Esta contradicción constituye el punto de partida del estudio de Paula Marcelo-Martínez, Carmen Yot-Domínguez y Cristina Yanes Cabrera, publicado en RIED. Las investigadoras analizaron las respuestas de 231 estudiantes de formación del profesorado de Educación Infantil, Primaria y Secundaria, procedentes de diez centros universitarios españoles. 

Los resultados muestran una clara preferencia por Instagram y YouTube, utilizadas continuamente por el 55,6 % y el 42,2 % de los participantes, respectivamente. Sin embargo, solo el 3 % comenzó a utilizar redes sociales por iniciativa de alguna asignatura universitaria, lo que revela la distancia entre las prácticas digitales de los estudiantes y las oportunidades de aprendizaje promovidas por sus instituciones.

¿Qué buscan los futuros docentes cuando acuden a estas plataformas? Principalmente, recursos educativos, experiencias de otros profesores e ideas aplicables a sus propias prácticas. El estudio identifica tres grandes motivaciones: encontrar materiales y personas de las que aprender, apoyar el aprendizaje académico y obtener ayuda de otros docentes o compañeros. 

La primera es claramente predominante, mientras que la colaboración activa, el intercambio de experiencias personales y la búsqueda de apoyo emocional tienen menor presencia. También aparecen diferencias entre perfiles: los estudiantes más jóvenes y quienes cursan estudios de Grado valoran más positivamente las posibilidades formativas de las redes que los de mayor edad o matriculados en el Máster de Profesorado. En cambio, las diferencias por sexo son prácticamente inexistentes.

El problema, por tanto, no parece ser la falta de familiaridad con las tecnologías, sino la escasa transformación de esa familiaridad en competencias profesionales. Los participantes apenas reconocen experiencias universitarias en las que las redes sociales se hayan utilizado para desarrollar actividades, colaborar o recibir retroalimentación del profesorado. Las autoras proponen incorporarlas de manera más deliberada a la formación inicial, no simplemente como canales de comunicación, sino como espacios para construir redes personales de aprendizaje, desarrollar una identidad profesional digital y aprender a seleccionar críticamente los contenidos disponibles. 

Esto exige abordar también la privacidad, la ética y los riesgos de la exposición pública. La investigación, limitada por el carácter no probabilístico de su muestra, plantea una cuestión relevante: formar profesores para una sociedad conectada requiere enseñarles no solo a consumir recursos digitales, sino también a participar, colaborar y aprender profesionalmente en esos entornos.

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Cómo citar: Marcelo-Martínez, P., Yot-Domínguez, C., & Yanes Cabrera, C. (2025). Conectados fuera, desconectados dentro. Las redes sociales en la formación inicial docente. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 83–106. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41343

The Paradox of Future Teachers: Always Connected, Yet Disconnected in the Classroom

Social media is part of everyday life for future teachers, yet it has barely found a place in their university education. This contradiction is the starting point of a study by Paula Marcelo-Martínez, Carmen Yot-Domínguez and Cristina Yanes Cabrera, published in RIED. The researchers analysed responses from 231 prospective early childhood, primary and secondary school teachers enrolled at ten Spanish higher education institutions.

The findings reveal a clear preference for Instagram and YouTube, used continuously by 55.6% and 42.2% of participants, respectively. However, only 3% began using social media as a result of a university course, highlighting the gap between students' digital practices and the learning opportunities provided by their institutions.

What are future teachers looking for when they turn to these platforms? Primarily, educational resources, experiences shared by other teachers and ideas they can apply in their own teaching practice. The study identifies three main motivations: finding materials and people to learn from, supporting academic learning, and seeking help from fellow teachers or peers.

The first motivation clearly predominates, while active collaboration, sharing personal experiences and seeking emotional support are less common. Differences also emerge between groups: younger students and those pursuing undergraduate degrees have a more positive view of the educational potential of social media than older students or those enrolled in a Master's programme in teacher education. By contrast, gender differences are virtually nonexistent.

The problem, therefore, does not seem to be a lack of familiarity with technology, but rather the limited extent to which that familiarity is translated into professional skills. Participants report few university experiences in which social media has been used to carry out learning activities, collaborate or receive feedback from lecturers. The authors advocate integrating these platforms more deliberately into initial teacher education, not merely as communication channels, but as spaces for building personal learning networks, developing a professional digital identity and learning to evaluate online content critically.

This also requires addressing privacy, ethics and the risks associated with public exposure. Although the study is limited by its non-probability sample, it raises an important question: preparing teachers for a connected society means teaching them not only to consume digital resources, but also to participate, collaborate and engage in professional learning within these environments.

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How to Cite: Marcelo-Martínez, P., Yot-Domínguez, C., & Yanes Cabrera, C. (2025). Connected outside, disconnected inside. Social Networks in initial teacher training . RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 83–106. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41343

¿Puede ser excluyente el aprendizaje colaborativo?

El estudio de Reyes y Meneses analiza hasta qué punto el aprendizaje colaborativo en línea puede considerarse realmente inclusivo cuando participan estudiantes con discapacidad. La investigación parte de una tensión importante: la educación en línea ofrece flexibilidad y puede reducir determinadas barreras, pero las actividades colaborativas introducen nuevas exigencias relacionadas con la interacción, la accesibilidad, la organización del trabajo y la regulación emocional. 

Para explorar estas dificultades, los autores realizaron un estudio de caso en una universidad española completamente en línea, a partir de entrevistas semiestructuradas a 12 profesores con experiencia tanto en metodologías colaborativas como en el acompañamiento de estudiantes con discapacidad.

Los resultados muestran que las principales barreras no dependen únicamente de la discapacidad del estudiante, sino también de cómo están diseñadas las actividades, las herramientas y los canales de comunicación. Determinados formatos pueden facilitar la participación de unos estudiantes y dificultar la de otros, mientras que el trabajo en grupo plantea problemas adicionales cuando exige ritmos, formas de comunicación o grados de interacción poco flexibles. 

En este contexto, el profesorado desempeña un papel decisivo como mediador: adapta actividades, propone alternativas, organiza los grupos, dinamiza los debates y trata de generar un clima de confianza. El estudio destaca además la importancia de los aspectos socioemocionales, especialmente en un entorno digital donde la interacción puede resultar más fría e impersonal y donde algunos estudiantes necesitan mayor apoyo para participar plenamente.

La principal conclusión es que el aprendizaje colaborativo no se convierte en inclusivo simplemente por desarrollarse en un entorno digital ni por incorporar herramientas de interacción. Requiere diseñar desde el principio prácticas accesibles y flexibles, diversificar los medios y formatos de participación y prestar atención tanto a la autorregulación como a las relaciones afectivas entre los estudiantes. 

Los autores subrayan también que esta responsabilidad no puede recaer exclusivamente en el profesorado: las instituciones deben proporcionar formación, recursos, apoyo y políticas que permitan anticipar las necesidades en lugar de improvisar adaptaciones cuando aparecen las dificultades. El reto consiste, por tanto, en encontrar un equilibrio entre la flexibilidad que favorece la inclusión y la interacción social necesaria para que exista un verdadero aprendizaje colaborativo.

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Cómo citar: Reyes, J. I., & Meneses, J. (2024). ¿Es inclusivo el aprendizaje colaborativo? Estudio de caso sobre su implementación en una universidad en línea. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(2), 83–101. https://doi.org/10.5944/ried.27.2.39072

Can Collaborative Learning Be Exclusionary?

The study by Reyes and Meneses examines the extent to which online collaborative learning can truly be considered inclusive when students with disabilities are involved. The research starts from an important tension: online education offers flexibility and can reduce certain barriers, but collaborative activities introduce new demands related to interaction, accessibility, work organisation and emotional regulation.

To explore these challenges, the authors conducted a case study at a fully online Spanish university, based on semi-structured interviews with 12 instructors who had experience both with collaborative learning methodologies and with supporting students with disabilities.

The findings show that the main barriers do not depend solely on a student’s disability, but also on how activities, tools and communication channels are designed. Certain formats may make participation easier for some students while creating difficulties for others, while group work raises additional challenges when it requires inflexible working rhythms, forms of communication or levels of interaction.

In this context, instructors play a decisive role as mediators: they adapt activities, propose alternatives, organise groups, facilitate discussions and try to create an atmosphere of trust. The study also highlights the importance of socio-emotional factors, particularly in a digital environment where interaction can feel colder and more impersonal and where some students need greater support to participate fully.

The main conclusion is that collaborative learning does not become inclusive simply because it takes place in a digital environment or incorporates interaction tools. Inclusive collaborative learning requires accessible and flexible practices to be designed from the outset, participation to be possible through a variety of media and formats, and attention to be paid both to self-regulation and to the affective relationships among students.

The authors also stress that this responsibility cannot fall exclusively on instructors: institutions need to provide training, resources, support and policies that make it possible to anticipate students’ needs rather than improvise accommodations only when difficulties arise. The challenge, therefore, is to find a balance between the flexibility that supports inclusion and the social interaction that is necessary for genuine collaborative learning to take place.

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How to Cite: Reyes, J. I., & Meneses, J. (2024). Is collaborative learning inclusive? Case study on its application in a fully online university. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(2), 83–101. https://doi.org/10.5944/ried.27.2.39072