Un fallo de la IA de corrección del MCAS califica mal 1.400 redacciones de alumnos en Massachusetts — un caso de alerta en la evaluación automatizada

Durante la administración de 2025 del MCAS (Massachusetts Comprehensive Assessment System), una herramienta de calificación automática por IA — utilizada para corregir preguntas de respuesta abierta, con cerca del 10% de las redacciones calificadas por IA normalmente revisadas de nuevo por correctores humanos — sufrió un fallo temporal.
Una profesora de la Reilly Elementary School, en Lowell, notó una discrepancia entre la redacción de un alumno y la nota asignada, y alertó a los responsables del centro y del distrito a mediados de julio de 2025. El Departamento de Educación Primaria y Secundaria de Massachusetts (DESE) determinó después que unas 1.400 de las 750.000 redacciones del MCAS del estado habían sido calificadas incorrectamente, con algunas respuestas marcadas erróneamente con '0' cuando deberían haber obtenido hasta 6 puntos en una escala de 1 a 7.
Se vieron afectados distritos de todo el estado, incluidos Attleboro, Fall River, New Bedford y Taunton, en el condado de Bristol; el DESE informó de que casi 200 escuelas en unos 145 distritos se vieron afectadas por el error, aunque el impacto medio fue de solo uno o dos alumnos mal calificados por distrito afectado. Todas las redacciones señaladas fueron recalificadas y se notificó a todos los distritos afectados, publicándose los resultados corregidos antes de agosto de 2025.
Este caso se incluye aquí como ejemplo de alerta: muestra tanto el riesgo de la evaluación automatizada a escala estatal como el valor de la supervisión humana — el error fue detectado por una profesora, no por el propio sistema de IA — e ilustra una respuesta posterior al incidente comparativamente transparente por parte de la agencia estatal de educación.