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La inteligencia artificial generativa ha irrumpido en el proceso de enseñanza y aprendizaje en la educación superior, donde uno de los desarrollos representativos es el ChatGPT de OpenIA. Asimismo, entre los usos más socorridos de esta herramienta se encuentran los procesos evaluativos donde permiten brindar retroalimentación automática y personalizada. Se presenta un estudio de tipo exploratorio cuyo objetivo fue analizar la capacidad de la inteligencia artificial generativa para ofrecer retroalimentación formativa a una actividad de aprendizaje de una asignatura de la carrera de psicología de la Universidad Nacional Autónoma de México que se imparte con el apoyo de una plataforma tecnológica. Como parte de la metodología del estudio, se seleccionaron de manera aleatoria cuatro trabajos elaborados por el estudiantado que fueron evaluados y retroalimentados por la profesora responsable de la asignatura, mismos con los que fue alimentado el ChatGPT-4. Los resultados indican que el sistema inteligente identifica parcialmente la calidad de las actividades realizadas, hubo discrepancia en las calificaciones asignadas con la profesora responsable, no obstante, sobresale su capacidad de retroalimentar de manera personalizada de acuerdo con el modelo seleccionado. Se concluye que es necesario entrenar al sistema con mayor número de tareas y precisión en las instrucciones (prompts).
Generative artificial intelligence has burst into the teaching and learning process in higher education, where one of the representative developments is OpenIA's ChatGPT. Likewise, among the most useful uses of this tool are evaluative processes where they allow automatic and personalized feedback to be provided. An exploratory study is presented whose objective was to analyze the capacity of generative artificial intelligence to offer formative feedback to a learning activity of a subject of the psychology career of the National Autonomous University of Mexico that is taught with the support of a Technological platform. As part of the study methodology, four works prepared by the students were randomly selected and evaluated and provided feedback by the teacher responsible for the subject, the same ones that the ChatGPT-4 was fed with. The results indicate that the intelligent system partially identifies the quality of the activities carried out, there was a discrepancy in the grades assigned with the responsible teacher, however, its ability to provide personalized feedback in accordance with the selected model stands out. It is concluded that it is necessary to train the system with a greater number of tasks and precision in the instructions (prompts).
