Calificación automática de ensayos STAAR en Texas — la TEA pasa todas las respuestas escritas por un motor de PLN, con un 25 % de recorrección humana

La Texas Education Agency empezó a usar un motor de calificación automática de forma limitada en diciembre de 2023 y lo aplicó a las preguntas de respuesta construida (abiertas) del examen STAAR en lectura, escritura, ciencias y estudios sociales desde la primavera de 2024. El motor emplea procesamiento del lenguaje natural: los ordenadores califican primero todas las respuestas y alrededor del 25 % son recorregidas por personas. Las respuestas sobre las que el motor tiene poca confianza, o con contenido poco habitual (jerga, texto en otro idioma), se derivan automáticamente a correctores humanos; los administradores revisan los resultados a diario y envían muestras aleatorias a verificación humana.
La TEA informó de ahorros anuales de 15 a 20 millones de dólares; los correctores temporales pasaron de unos 6000 en 2023 a menos de 2000 en 2024. Las familias pueden pedir una nueva corrección por 50 dólares, que se devuelven si la nota sube.
El despliegue es controvertido. La prensa sobre el examen de English II del otoño de 2023 señaló que casi el 80 % de las respuestas escritas recibieron cero, frente a cerca del 25 % en la primavera de 2023, cuando calificaban personas. La TEA atribuyó la diferencia a la variación estacional de los examinados (más repetidores en otoño), mientras que superintendentes y docentes dudaban de que el motor premie la originalidad y trate con justicia la escritura creativa; la prensa sobre la prueba rediseñada indicó además que el alumnado negro tenía el mayor porcentaje de ceros. La evidencia es descriptiva y mayormente aportada por la propia agencia; las fuentes citadas no mencionan una auditoría independiente de la precisión o el sesgo del motor, por lo que el caso puntúa bajo en equidad y transparencia pese a su escala y su efecto en costes.