Reino Unido · London · Ver el perfil de Reino Unido · Ver el perfil de London
Evidencia: Ensayo controlado aleatorizado Top 28% 60/100 · Pregunte a Evidence Copilot sobre esta práctica
Un ECA exploratorio (N=165, 5 escuelas secundarias del Reino Unido) halló que tutores humanos que supervisaban LearnLM de Google DeepMind elevaron las ganancias de aprendizaje a 10 puntos porcentuales frente a 4,5 con tutoría solo humana, con un 76,4% de los mensajes de la IA que solo requerían ediciones menores.
En el verano de 2025, Eedi y Google DeepMind llevaron a cabo un ensayo controlado aleatorizado exploratorio para probar si LearnLM, un modelo de IA generativa ajustado para la pedagogía, podía apoyar a tutores humanos de matemáticas sin comprometer la calidad de la enseñanza. El ensayo incluyó a 165 estudiantes de cinco escuelas secundarias del Reino Unido, en la plataforma de tutoría de matemáticas por chat de Eedi, y se basó en un ECA anterior de Eedi de 2023-24 con 2901 estudiantes en 20 aulas del Reino Unido.
El estudio buscaba comprobar si los mensajes de tutoría redactados por IA, revisados y editables por un tutor humano experto antes de llegar al estudiante, podían igualar o mejorar la tutoría exclusivamente humana, manteniendo siempre a un revisor humano en control de cada mensaje enviado.
En la condición humano-IA, LearnLM redactaba mensajes de tutoría que un tutor humano experto revisaba y podía editar antes de que llegaran al estudiante. Los tutores supervisores aprobaron el 76,4% de los borradores de LearnLM sin cambios o con ediciones mínimas, y algunas preguntas socráticas redactadas por la IA habrían enseñado a los tutores nuevas técnicas pedagógicas.
El equipo humano-IA ayudó a los estudiantes a corregir un error inmediato con una eficacia similar a la del tutor humano solo (93,0% frente a 91,2%) y a resolver conceptos erróneos subyacentes igual de bien (95,4% frente a 94,9%). La ventaja más clara apareció en la transferencia de aprendizaje: en comparación con una pista estándar, la tutoría solo humana mejoró el aprendizaje en 4,5 puntos porcentuales, mientras que el equipo humano-IA lo mejoró en 10 puntos porcentuales, y los estudiantes apoyados por LearnLM tuvieron más probabilidades de resolver problemas nuevos en temas posteriores (66,2% frente a 60,7%).
Los autores describen el ensayo como exploratorio y piden estudios más amplios antes de extraer conclusiones más generales: la muestra de 165 estudiantes en 5 escuelas es pequeña en relación con las afirmaciones realizadas, y no se reportaron resultados desagregados por equidad.
Own resources / municipal budget
Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.
Artefactos reutilizables de esta práctica — tal como los publican sus fuentes.
¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.
De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.
Estados Unidos
Un copiloto de IA de Stanford ofrece sugerencias de experto a tutores de matemáticas. Un ensayo con 900 tutores y …
Nigeria
Un ECA de seis semanas en nueve escuelas públicas del Estado de Edo demostró que la tutoría GPT-4 (Microsoft Copilot) …
Uzbekistán
UNICEF y el Ministerio de Educación Preescolar y Escolar de Uzbekistán probaron Eduten, una plataforma de matemáticas adaptativa con IA, …
Hungría
Un estudio controlado de 13 semanas en cuatro universidades húngaras encontró que un tutor adaptativo basado en ChatGPT, usando Bayesian …
Abrir el copiloto completo Basado en prácticas citadas: comprueba siempre las fuentes.