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Buena práctica Importada

FeedbackWriter — Ensayo Aleatorizado sobre Retroalimentación Mediada por IA para Asistentes de Docencia en la Universidad de Michigan

Estados Unidos · Ann Arbor · Ver el perfil de Estados Unidos

Evidencia: Ensayo controlado aleatorizado Top 42% 53/100 · Pregunte a Evidence Copilot sobre esta práctica

Ensayo aleatorizado en CHI 2026 (Univ. de Michigan): la retroalimentación generada por IA, revisada por asistentes de docencia, mejoró revisiones de ensayos de 354 estudiantes de economía, efecto equivalente a pasar del percentil 50 al 70; asistentes mantuvieron el control final.

354 students
Estudiantes en el estudio
11 TAs
Asistentes de docencia involucrados
88 %
Sugerencias de IA usadas por los TA sin cambios
12 %
Sugerencias de IA editadas o rechazadas por los TA
50th to 70th percentile
Tamaño del efecto de la retroalimentación mediada por IA en la calidad de la revisión

Detalles

Promotor
University of Michigan
Período
2025–2026 (presented at ACM CHI 2026)
Palabras clave
Higher education, teaching assistants, writing feedback, economics

Contexto

Investigadores de la Universidad de Michigan desarrollaron FeedbackWriter, una herramienta que redacta sugerencias de retroalimentación para los asistentes de docencia (TA) que corrigen ensayos de estudiantes, probada en un curso introductorio de economía con 354 estudiantes y 11 asistentes de docencia. El estudio fue financiado por la National Science Foundation de EE. UU. y presentado en la conferencia ACM CHI 2026.

Objetivos

El ensayo buscaba comprobar si la retroalimentación redactada por IA, revisada y editable por los asistentes de docencia antes de llegar a los estudiantes, podía mejorar la calidad de las revisiones de ensayos de los estudiantes en comparación con la retroalimentación dada solo por los asistentes de docencia.

Actividades

En el ensayo controlado aleatorizado, los asistentes de docencia podían aceptar, editar o descartar el borrador de retroalimentación de la IA para cada una de las dos tareas de ensayo de alta exigencia de conocimiento, antes de que llegara a los estudiantes.

Resultados

Los ensayos que recibieron retroalimentación mediada por IA dieron lugar a revisiones de mayor calidad por parte de los estudiantes que los que recibieron retroalimentación solo de los asistentes de docencia, un efecto que los autores describen como aproximadamente equivalente a mover a un estudiante del percentil 50 al percentil 70. Los asistentes de docencia estuvieron de acuerdo con el 88% de los juicios sugeridos por la IA y los usaron sin cambios, editando o rechazando el 12% restante.

Conclusiones

El estudio se realizó en un único curso de una única institución, por lo que su generalización a otras materias, tamaños de clase e instituciones aún no está establecida.

Implementación
Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €)
Tiempo hasta resultados
Corto (< 1 año)
Personal y competencias
11 teaching assistants, Research team: Xinyi Lu, Kexin Phyllis Ju, Mitchell Dudley, Larissa Sano, Xu Wang (University of Michigan)

Condiciones para el éxito

  • Teaching assistants review, edit or discard every AI-drafted suggestion before it reaches students (human-in-the-loop)
  • NSF funding supporting a dedicated research and tool-development team

Modos de fallo comunes

  • Conducted in a single course at one institution; generalisability to other subjects, class sizes and institutions not yet established
  • No equity subgroup analysis reported

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

Kit de replicación

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.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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