El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en educación está creciendo rápidamente, transformando el proceso de enseñanza-aprendizaje y también el proceso de evaluación.
Este trabajo presenta SLASys, una herramienta para recomendar al profesorado la evaluación de preguntas cortas mediante técnicas de IA semántica, difiriendo de otros trabajos basados en IA generativa por el uso del modelo de lenguaje BERT que es más ligero, comprende mejor los conceptos en un contexto específico, mejora la eficiencia computacional y reduce los problemas éticos y de privacidad. SLASys implementa comparación semántica y modelos predictivos de clasificación de respuestas basados en BERT.
Se ha seguido una metodología de investigación mixta, combinando investigación de acción con un enfoque de diseño y creación, para desarrollar y perfeccionar SLASys a lo largo de cuatro ediciones de un curso de nivel de máster sobre examen de patentes en el contexto de la propiedad intelectual.
SLASys se ha integrado en Moodle, permitiendo su uso por parte de profesorado sin conocimientos técnicos, y ha sido probada por 120 estudiantes.
Los resultados muestran su efectividad, tanto en el marco de la experiencia descrita como según la literatura existente, incluso con conjuntos de datos reducidos y un número limitado de participantes, y ha sido valorada positivamente por el profesorado y el estudiantado.
Este trabajo contribuye a mostrar la viabilidad del uso de la IA en la educación superior, tanto en entornos híbridos como en línea, ofreciendo una solución para mejorar la evaluación y el feedback en preguntas cortas en contextos reales de aprendizaje.
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Cómo citar: Bañeres Besora, D., Guerrerro Roldán, A.-E., & Rodríguez González, M. E. (2026). Recomendador de evaluación para preguntas cortas utilizando modelos de lenguaje en propiedad intelectual. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 321–352. https://doi.org/10.5944/ried.45541
