Control de calidad con IA

El control de calidad con IA es un diagnóstico automático de tu curso basado en cinco dimensiones didácticas. En 15-30 segundos obtienes una puntuación global más recomendaciones concretas de mejora — ideal como comprobación de sanidad antes de publicar o ante tasas de finalización bajas.

Qué evalúa el control

Cinco dimensiones, cada una con su propia puntuación de 0-100:

Dimensión	Qué se comprueba
Completitud	¿Están todos los contenidos esenciales? ¿Hay lagunas evidentes?
Estructura	¿La organización es lógica? ¿Existe un hilo conductor con sentido?
Contenido	¿El contenido es relevante desde el punto de vista técnico, actual y adecuado al público objetivo?
Objetivos de aprendizaje	¿Los objetivos de aprendizaje son claros y comprobables?
Nivel de dificultad	¿El nivel se ajusta al público objetivo declarado?

De las cinco dimensiones resulta una puntuación global de 0-100 con codificación por colores:

• 75-100 — buena calidad
• 50-74 — necesita mejoras
• 0-49 — necesita mejoras considerables

Iniciar el control

Puedes lanzar el control en dos lugares:

Desde el catálogo de cursos

1. Encuentra tu curso en el catálogo de cursos.
2. En la tarjeta, haz clic en el icono de calidad.
3. En el diálogo, pulsa Comprobar ahora — o bien Volver a comprobar, si ya hay resultados.

Desde la analítica de formador

1. Analítica → Cursos.
2. En la tabla de cursos, la columna Calidad IA con la puntuación actual.
3. Al hacer clic en la puntuación se abre el mismo diálogo → Volver a comprobar.

Captura de pantalla pendiente

Diálogo de calidad con gráfico circular de la puntuación global y barras por dimensión

Durante el análisis se muestra un indicador de carga («La IA está analizando el curso…»). Si cierras el diálogo, el análisis no se interrumpe en el servidor — pero el valor solo se actualiza en la siguiente consulta.

Entender los resultados

En el diálogo ves:

• Puntuación global como gráfico circular + fecha del último control
• Barras por dimensión con la puntuación y feedback individual por dimensión
• Puntos fuertes — lista de lo que funciona especialmente bien (¡un punto a favor de tu curso!)
• Recomendaciones — propuestas concretas de medidas, p. ej. «Añadir cuestionarios para comprobar los conocimientos» o «Formular con más precisión los objetivos de aprendizaje en la lección 3»

Qué NO evalúa el control

El control analiza los metadatos y la estructura del curso — título del curso, descripción, nivel de dificultad, títulos de las lecciones y tipos de lección. No examina la calidad mediática de tus contenidos: los vídeos, los contenidos H5P integrados y los adjuntos PDF no se comprueban en cuanto a su contenido. La valoración de la calidad mediática sigue siendo editorial — la IA es aquí una herramienta, no un sustituto.

Cuándo merece la pena un control

• Antes de publicar — última comprobación de sanidad de que la estructura y la cobertura de la materia son correctas
• Tras cambios de contenido importantes — un nuevo bloque de lecciones, un ajuste de objetivos, cuestionarios añadidos
• Ante tasas de finalización bajas o valoraciones malas de los alumnos — como herramienta de diagnóstico de a qué puede deberse
• Antes de la actualización anual — ¿la dificultad sigue ajustándose al público objetivo?

No hay tiempo de espera — puedes lanzar el control tantas veces como quieras.

Interpretar las recomendaciones concretas

Ejemplos y cómo abordarlos:

Recomendación	Qué puedes hacer
«Formular los objetivos con más precisión»	Reflexionar de nuevo: ¿qué deben saber hacer concretamente los alumnos tras el curso? Como máximo 3-5 frases claras en la descripción.
«Incorporar más comprobaciones de conocimientos»	Insertar lección(es) de cuestionario entre tramos explicativos largos. Ver Cuestionarios y evaluación.
«Revisar la gradación de dificultad»	¿Las primeras lecciones son realmente para principiantes:as? ¿O saltas al detalle demasiado rápido?
«Hilo conductor poco claro»	Revisar el orden de las lecciones, quizás añadir un texto de transición entre temas.
«La duración estimada parece demasiado corta/larga»	Recorrerlo tú mismo o preguntar a un grupo de aprendizaje de prueba cuánto tardan realmente.

Preguntas frecuentes

El control me da una puntuación baja, pero mis alumnos están satisfechos. Ambas visiones son válidas — la IA evalúa la estructura didáctica, tus alumnos valoran la utilidad práctica. Si el curso funciona en la práctica, las recomendaciones de la IA son una mejora opcional, no una obligación.

¿Con qué frecuencia debería comprobar? En la fase de creación, unas cuantas veces, y una nueva comprobación después de cada ajuste. En funcionamiento en vivo, como mucho cada pocos meses. Repetir el control con frecuencia sin cambios da resultados casi idénticos.

Mi curso tiene puntuaciones muy dispares en varias dimensiones — ¿qué hago? Concéntrate primero en las puntuaciones más bajas — ahí está la mayor ganancia por esfuerzo. No ignores las puntuaciones altas, pero establecer prioridades es el camino más rápido a una mejora de calidad perceptible.

La IA me da recomendaciones que considero equivocadas. Conoces tu curso y a tus alumnos mejor que la IA. Considera las recomendaciones como propuestas, no como instrucciones. Si una recomendación te parece equivocada, sáltatela.

¿Ven los alumnos la puntuación? Actualmente sí — cuando el catálogo está configurado para mostrar las puntuaciones de calidad. Las puntuaciones bajas resultan disuasorias. Si primero quieres mejorar, revisa la configuración con la persona responsable de la plataforma.