| Title | Evaluación asistida por inteligencia artificial generativa en prácticas de Ingeniería de Software: Una prueba de concepto |
|---|---|
| Authors | Francisco José García-Peñalvo, Marc Alier-Forment, Andrea Vázquez-Ingelmo, Alicia García-Holgado, María José Casañ-Guerrero, Juanan Pereira |
| Author Count | 6 |
| Type | Journal Article |
| Publication Date | 2026-03-13 |
| Year | 2026 |
| Where Published | RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia |
| Quartile | Q1 |
| DOI | 10.5944/ried.47173 |
| ResearchGate URL | N/A |
| JCR Indexed | Yes |
<jats:p>La irrupción de la inteligencia artificial generativa (GenAI) está transformando la evaluación en la educación superior y plantea desafíos específicos en asignaturas técnicas con proyectos complejos. Este trabajo presenta un asistente de evaluación basado en GenAI como prueba de concepto aplicado al hito de proyecto de la asignatura Ingeniería del Software I (Grado en Ingeniería Informática, Universidad de Salamanca). El sistema se despliega en infraestructura local y combina un pipeline multimodal para procesar memorias en PDF (incluyendo texto y diagramas de casos de uso) con un flujo de prompts alineado con la rúbrica de la asignatura. A partir de los documentos, el asistente extrae objetivos, requisitos y casos de uso; analiza su coherencia (trazabilidad e integridad); aplica la rúbrica para asignar calificaciones; y genera un informe cuantitativo y cualitativo para cada grupo. El estudio compara las notas propuestas por la IA con las otorgadas por el profesorado en 14 entregas del curso 2023-2024. Los resultados muestran una tendencia sistemática de la IA a calificar aproximadamente 1 punto por debajo de la media humana, con convergencia en algunos criterios (p. ej., requisitos no funcionales) y divergencia en otros (objetivos, casos de uso, matrices de trazabilidad), donde la IA aplica una lógica cercana a estándares profesionales. Estas diferencias resultan complementarias al juicio docente y permiten una evaluación más rica y transparente. Se discuten implicaciones éticas y pedagógicas del enfoque y se proponen líneas de trabajo futuro centradas en el refinamiento de los prompts y en la evaluación prospectiva en nuevas cohortes.</jats:p>