RIED

15 de julio de 2026

Cuando la IA propone la nota y el profesor decide

Corregir un examen de desarrollo exige algo difícil de escalar: leer con atención, interpretar argumentos, aplicar criterios de manera consistente y ofrecer una devolución que resulte útil para el estudiante. Cuando el número de respuestas aumenta, como sucede en los cursos masivos y en algunas titulaciones universitarias, esta tarea compite con otras responsabilidades docentes y queda expuesta al cansancio, la variación de criterio y la falta de tiempo.

El artículo de Adrián Reina, Manuel Bermúdez, Enrique García-Salcines, Juan Alfonso Lara y Cristóbal Romero aborda este problema mediante Exam Grader, una aplicación web que emplea inteligencia artificial generativa para asistir en la evaluación de respuestas abiertas a partir de rúbricas definidas por el profesorado. La herramienta no se limita a producir una nota: permite crear y distribuir exámenes, recopilar respuestas, generar comentarios, comparar las evaluaciones de la IA con las del docente y revisar cada resultado antes de comunicarlo al alumnado.

La validación se realizó con 91 exámenes de un curso en línea de Introducción a la Filosofía Práctica y deja una lectura menos cómoda que la simple promesa de automatización. Las calificaciones generadas por la IA mantuvieron una correlación elevada con las del profesor, lo que indica que ambos evaluadores tendían a ordenar de manera semejante el desempeño de los estudiantes.

Sin embargo, coincidir en la tendencia no significa asignar la misma puntuación: la IA calificó, en promedio, 2,21 puntos por debajo del docente, y cerca del 15 % de las evaluaciones presentaron diferencias superiores a tres puntos. También se observaron variaciones entre los modos flexible, moderado y estricto del sistema. Los resultados muestran que una herramienta puede reconocer ciertos patrones evaluativos y, al mismo tiempo, introducir un sesgo suficientemente importante como para que delegar en ella la decisión final resulte inaceptable.

Ahí se encuentra la aportación más relevante del trabajo. Exam Grader está concebido desde una lógica de supervisión humana: la IA propone, compara y ayuda a localizar posibles discrepancias, mientras que el profesor conserva la capacidad de modificar la calificación y los comentarios. Este reparto de funciones permite pensar la automatización no como sustitución del juicio docente, sino como una forma de hacerlo más explícito mediante rúbricas, análisis de concordancia y procesos de revisión.

La evidencia todavía procede de una muestra limitada y de un único ámbito disciplinar, por lo que serán necesarias nuevas validaciones, mecanismos de calibración y explicaciones más transparentes sobre cada nota sugerida. Aun así, el estudio sitúa el debate en un terreno productivo: antes de preguntarnos cuántos exámenes puede corregir una IA, conviene determinar qué decisiones puede asistir, cuáles debe justificar y cuáles deben seguir bajo la responsabilidad irrenunciable del profesorado.

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Cómo citar: Reina, A., Bermúdez, M., García-Salcines, E., Lara, J. A., & Romero, C. (2026). Aplicación web de ayuda en la corrección automatizada de exámenes escritos de desarrollo utilizando IA generativa . RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2), 369–392. https://doi.org/10.5944/ried.47116

When AI Suggests the Grade and the Teacher Decides

Grading an essay-based examination involves tasks that are difficult to scale: reading carefully, interpreting arguments, applying criteria consistently, and providing feedback that is useful to the student. As the number of responses increases, as occurs in massive courses and some university degree programmes, this task competes with other teaching responsibilities and becomes vulnerable to fatigue, variations in judgment, and lack of time.

The article by Adrián Reina, Manuel Bermúdez, Enrique García-Salcines, Juan Alfonso Lara, and Cristóbal Romero addresses this problem through Exam Grader, a web application that uses generative artificial intelligence to assist in evaluating open-ended responses according to rubrics defined by teachers. The tool does more than produce a grade: it allows users to create and distribute examinations, collect responses, generate comments, compare AI and teacher evaluations, and review each result before communicating it to students.

The validation was conducted using 91 examinations from an online Introduction to Practical Philosophy course, and its findings offer a less reassuring picture than the simple promise of automation. The grades generated by the AI showed a strong correlation with those assigned by the teacher, indicating that both evaluators tended to rank student performance in a similar way.

However, following the same general trend does not mean assigning the same score: on average, the AI graded students 2.21 points lower than the teacher, and around 15% of the evaluations differed by more than three points. Variations were also observed among the system’s flexible, moderate, and strict modes. The results show that a tool can identify certain assessment patterns while simultaneously introducing a bias significant enough to make delegating the final decision to it unacceptable.

This is where the study makes its most important contribution. Exam Grader is designed around human oversight: the AI makes suggestions, performs comparisons, and helps identify possible discrepancies, while the teacher retains the ability to modify the grade and comments. This division of responsibilities allows automation to be understood not as a replacement for teacher judgment, but as a way of making that judgment more explicit through rubrics, agreement analyses, and review processes.

The evidence still comes from a limited sample and a single disciplinary field, so further validation, calibration mechanisms, and more transparent explanations for each suggested grade will be needed. Even so, the study places the debate on productive ground: before asking how many examinations an AI can grade, we should determine which decisions it can assist with, which it must justify, and which must remain under the teacher’s non-delegable responsibility.

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How to Cite: Reina, A., Bermúdez, M., García-Salcines, E., Lara, J. A., & Romero, C. (2026). Web application for automated correction assistance in written development exams using generative AI. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2), 369–392. https://doi.org/10.5944/ried.47116

13 de julio de 2026

Divulgar ciencia en redes: una competencia docente por definir

Publicar una investigación en redes sociales no equivale a divulgarla. Entre trasladar un título académico a LinkedIn y construir un mensaje comprensible, riguroso y relevante para públicos distintos hay un conjunto de decisiones sobre lenguaje, formatos, fuentes, ética, interacción y diseño.

El artículo de Dieter Reynaldo Fuentes Cancell, Odiel Estrada-Molina y Mónica Gutiérrez-Ortega parte de esta diferencia para abordar una competencia todavía poco delimitada en la formación universitaria: la capacidad del profesorado para comunicar conocimiento científico en redes digitales con criterio mediático, y no solo con destreza tecnológica.

La investigación propone dos instrumentos de evaluación: uno dedicado al uso general de las redes sociales y otro adaptado específicamente a LinkedIn. Ambos articulan el Marco de Referencia de la Competencia Digital Docente con un modelo de alfabetización mediática que incorpora seis ámbitos: lenguaje, tecnología, interacción, producción y difusión, ideología y valores, y estética.

La validación inicial, realizada mediante revisión teórica, juicio de treinta especialistas y análisis factorial exploratorio, ofrece resultados elevados de fiabilidad. Al mismo tiempo, la agrupación empírica de algunas dimensiones muestra algo relevante: en la práctica, producir contenidos, manejar las funciones de una plataforma e interactuar con sus comunidades no son actividades separadas, sino partes de una misma operación comunicativa.

El interés del trabajo no reside únicamente en disponer de nuevas escalas. Su aportación más fértil consiste en convertir la divulgación digital en un ámbito susceptible de diagnóstico, formación y reconocimiento institucional. Las universidades podrían utilizar estos instrumentos para detectar necesidades del profesorado, diseñar itinerarios formativos y revisar qué valor conceden a la transferencia de conocimiento fuera de las publicaciones académicas.

La evidencia obtenida es todavía preliminar y deberá contrastarse con muestras más amplias, pero permite plantear una cuestión difícil de eludir: si la ciencia abierta exige que el conocimiento circule, también exige aprender a comunicarlo sin trivializarlo, verificarlo antes de compartirlo y adaptarlo sin perder precisión.

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Cómo citar: Fuentes Cancell, D. R., Estrada Molina, O., & Gutiérrez Ortega, M. (2026). Docentes y divulgación científica en redes sociales: desarrollo y validación inicial de instrumentos de evaluación. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 133–159. https://doi.org/10.5944/ried.45461

Science Communication on Social Media: A Teaching Competence Yet to Be Defined

Publishing research on social media is not the same as communicating it effectively. Between transferring an academic title to LinkedIn and crafting a message that is understandable, rigorous, and relevant to different audiences lies a series of decisions concerning language, formats, sources, ethics, interaction, and design.

The article by Dieter Reynaldo Fuentes Cancell, Odiel Estrada-Molina, and Mónica Gutiérrez-Ortega takes this distinction as its starting point to address a competence that remains insufficiently defined in university education: the ability of faculty members to communicate scientific knowledge through digital networks with sound media literacy judgment, rather than technological proficiency alone.

The study proposes two assessment instruments: one focused on the general use of social media and another specifically adapted to LinkedIn. Both combine the Reference Framework for Digital Teaching Competence with a media literacy model encompassing six areas: language, technology, interaction, production and dissemination, ideology and values, and aesthetics.

The initial validation, conducted through a theoretical review, the judgment of thirty experts, and exploratory factor analysis, produced high reliability results. At the same time, the empirical grouping of certain dimensions reveals something significant: in practice, producing content, managing a platform’s functions, and interacting with its communities are not separate activities, but parts of the same communicative process.

The value of the study does not lie solely in the availability of new scales. Its most productive contribution is to turn digital science communication into an area open to diagnosis, training, and institutional recognition. Universities could use these instruments to identify faculty development needs, design training pathways, and reconsider how much value they assign to knowledge transfer beyond academic publications.

The evidence obtained is still preliminary and will need to be tested with larger samples, but it raises a question that is difficult to avoid: if open science requires knowledge to circulate, it also requires us to learn how to communicate it without trivializing it, to verify it before sharing it, and to adapt it without sacrificing precision.

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How to Cite: Fuentes Cancell, D. R., Estrada Molina, O., & Gutiérrez Ortega, M. (2026). Teachers and science communication on social media: development and initial validation of assessment instruments. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 133–159. https://doi.org/10.5944/ried.45461

10 de julio de 2026

Aprendizaje activo en la universidad: el valor de las experiencias interactivas

En la educación superior híbrida y en línea, captar la atención del estudiantado ya no es suficiente: el verdadero reto es sostener su compromiso cognitivo, afectivo y conductual. El estudio publicado en RIED, “Despertando el compromiso estudiantil: el poder transformador de H5P en la educación superior”, analiza precisamente este desafío a partir de una intervención con actividades interactivas creadas con H5P en Moodle.

La investigación, realizada con 87 estudiantes de dos universidades ecuatorianas, muestra que los recursos digitales interactivos pueden convertirse en aliados valiosos cuando se integran en propuestas formativas bien diseñadas, con retroalimentación inmediata, variedad de formatos y oportunidades para aplicar el conocimiento.

Los resultados del estudio son especialmente relevantes porque evidencian mejoras significativas en aspectos clave del compromiso cognitivo: comprensión de conceptos, aplicación del conocimiento y percepción de aprendizaje profundo. También se observaron avances en el disfrute de las actividades, lo que confirma el potencial de H5P para hacer más atractiva la experiencia de aprendizaje.

Sin embargo, la investigación también advierte que la tecnología por sí sola no transforma la educación: no se encontraron mejoras significativas en la relevancia percibida de los contenidos ni en la colaboración entre compañeros. Esto sugiere que la interactividad técnica debe ir acompañada de una estrategia pedagógica que conecte los contenidos con los intereses del estudiantado y promueva dinámicas colaborativas reales.

El principal aporte del trabajo es, por tanto, una llamada a usar H5P no como un complemento decorativo, sino como parte de un diseño instruccional más amplio, contextualizado y orientado al aprendizaje activo. Actividades como videos interactivos, presentaciones con retroalimentación, resolución colaborativa de problemas, debates basados en materiales digitales o incluso la co-creación de contenidos por parte del alumnado pueden ampliar el impacto de esta herramienta.

En un momento en que las universidades buscan fortalecer la calidad de la educación híbrida, el estudio recuerda que la innovación educativa no depende solo de incorporar tecnología, sino de ponerla al servicio de experiencias de aprendizaje más profundas, motivadoras y significativas.

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Cómo citar: Ramos-Azcuy, F. J., Rodríguez-Gámez, M., Benavides-Bailón, J. M., Bonilla-Jiménez, M. M., & Arroba-Cárdenas, Ángel E. (2025). Despertando el compromiso estudiantil: el poder transformador de H5P en la educación superior. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 379–400. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43542

Active learning at university: the value of interactive experiences

In hybrid and online higher education, capturing students’ attention is no longer enough: the real challenge is sustaining their cognitive, affective, and behavioral engagement. The study published in RIED, “Igniting Student Engagement: H5P’s Transformative Potential in Higher Education,” examines precisely this challenge through an intervention based on interactive activities created with H5P in Moodle.

The research, conducted with 87 students from two Ecuadorian universities, shows that interactive digital resources can become valuable allies when they are integrated into well-designed learning proposals, with immediate feedback, a variety of formats, and opportunities to apply knowledge.

The study’s findings are especially relevant because they show significant improvements in key aspects of cognitive engagement: conceptual understanding, application of knowledge, and perceived depth of learning. Improvements were also observed in students’ enjoyment of the activities, confirming H5P’s potential to make the learning experience more engaging.

However, the research also warns that technology alone does not transform education: no significant improvements were found in the perceived relevance of the content or in peer collaboration. This suggests that technical interactivity must be accompanied by a pedagogical strategy that connects content with students’ interests and promotes genuine collaborative dynamics.

The main contribution of the study is therefore a call to use H5P not as a decorative add-on, but as part of a broader, contextualized instructional design oriented toward active learning. Activities such as interactive videos, presentations with feedback, collaborative problem-solving, debates based on digital materials, or even student co-creation of content can broaden the impact of this tool.

At a time when universities are seeking to strengthen the quality of hybrid education, the study reminds us that educational innovation does not depend solely on incorporating technology, but on placing it at the service of deeper, more motivating, and more meaningful learning experiences.

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How to Cite: Ramos-Azcuy, F. J., Rodríguez-Gámez, M., Benavides-Bailón, J. M., Bonilla-Jiménez, M. M., & Arroba-Cárdenas, Ángel E. (2025). Igniting student engagement: H5P’s transformative potential in higher education. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 379–400. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43542

7 de julio de 2026

Nuevo número de RIED: Vol. 29 Núm. 2 (2026): La universidad ante la IA generativa: Veracidad, docencia y evaluación

Ver Vol. 29 Núm. 2 (2026): La universidad ante la IA generativa: Veracidad, docencia y evaluación

Coords: Equipo editorial de RIED

La IA generativa ha dejado de ser una novedad tecnológica para convertirse en una cuestión universitaria de primer orden. Este número de RIED se adentra en sus efectos sobre la verdad, la enseñanza y la evaluación, atendiendo tanto a sus posibilidades como a las tensiones que introduce en la vida académica. Los trabajos reunidos analizan la transformación de la docencia, las competencias y preocupaciones del profesorado, el pensamiento crítico, la dependencia tecnológica, la personalización del aprendizaje, la retroalimentación formativa, la escritura humana y algorítmica, y la evaluación asistida en distintos ámbitos disciplinares. También se abordan experiencias y herramientas concretas que muestran usos emergentes de la IA en contextos universitarios diversos. El conjunto ofrece una mirada plural para comprender cómo la universidad puede afrontar la IA generativa sin renunciar al rigor, la responsabilidad pedagógica, la veracidad y el sentido crítico.

DOI: https://doi.org/10.5944/ried.29.2

Publicado: 01-07-2026