Cuestionarios y evaluación¶
Las lecciones de cuestionario son herramientas de aprendizaje centrales — comprueban si los contenidos se han entendido realmente, dan a los estudiantes feedback directo y contribuyen a la finalización del curso. Esta página explica cómo configurar cuestionarios, qué hay que tener en cuenta en la evaluación de texto libre asistida por IA y cómo fijar la puntuación mínima con criterio.
Tipos de cuestionario de un vistazo¶
| Tipo | Para qué | Evaluación |
|---|---|---|
| Opción múltiple | Preguntas con opciones de respuesta — una o varias correctas (varias marcas convierten la pregunta en una de selección múltiple) | Automática — una pregunta cuenta cuando se responde completamente bien |
| Texto con huecos | Completar palabras en el texto | Automática — puntos por cada hueco completado correctamente |
| Asignación | Emparejar conceptos | Automática — puntos por cada emparejamiento correcto |
| Arrastrar y soltar | Colocar elementos en zonas | Automática — puntos por cada posición correcta |
| Ordenación | Colocar elementos en el orden correcto | Automática |
| Texto libre | Respuesta abierta, la IA evalúa | Asistida por IA con tus criterios (ver abajo) |
| Cuestionario H5P | Distintos tipos de cuestionario H5P | Automática — ver Crear contenidos H5P |
Crear preguntas de opción múltiple¶
- En tu curso, crea una nueva lección de tipo Opción múltiple y abre después Editar contenido.
- Formula la pregunta — una pregunta clara e inequívoca.
- Crea las opciones de respuesta (3-5 es lo razonable).
- Marca con una casilla la(s) respuesta(s) correcta(s).
- Opcionalmente, una explicación por pregunta — se muestra a los estudiantes tras enviar, perfecta para el aprendizaje a partir de las respuestas incorrectas.
- Añade más preguntas y pulsa Guardar.
La puntuación de la lección resulta automáticamente de la proporción de preguntas respondidas completamente bien — no existe una ponderación de preguntas individuales.
Consejos para buenas preguntas de opción múltiple¶
- Opciones plausiblemente incorrectas (distractores) — que los estudiantes tengan que pensar de verdad, no adivinar lo obviamente correcto
- Cada distractor, un error de razonamiento típico — si la opción incorrecta también revela suposiciones erróneas, se aprende incluso al fallar
- Nada de preguntas trampa del tipo «todas las respuestas son correctas» — confunden más de lo que comprueban
- Una pregunta = un objetivo de aprendizaje — sin construcciones compuestas
Evaluación de texto libre con IA¶
La evaluación con IA es útil para tareas que no encajan en esquemas «A/B/C/D» — p. ej. reflexiones, justificaciones técnicas, ejemplos de aplicación propios.
Crear una lección de texto libre¶
- Elige el tipo de lección Texto libre y abre después Editar contenido.
- Escribe el enunciado — qué se debe evaluar.
- Guarda una respuesta modelo — la IA compara con ella.
- Define los criterios de evaluación — p. ej. «Corrección técnica», «Completitud de la argumentación», «Ejemplos propios o reflexión». Los criterios son palabras clave libres; no existe una ponderación porcentual (puedes escribirla en el texto a modo de orientación).
- Fija la puntuación máxima (p. ej. 100).
- Guardar.
Qué proporciona la evaluación con IA¶
Por cada entrega, el:la estudiante recibe:
- Puntuación en relación con la puntuación máxima
- Puntos fuertes de la respuesta
- Sugerencias de mejora
- Feedback global como texto coherente
Cuándo tiene sentido la evaluación con IA y cuándo no¶
| Tiene sentido | Con precaución |
|---|---|
| Reflexión, preguntas de aplicación, «explica con tus propias palabras» | Evaluaciones muy críticas donde el resultado tiene consecuencias (certificado, certificación) |
| Feedback rápido en clases grandes | Conocimiento especializado que la IA no domina con fiabilidad |
| Ejercicios sin presión de nota | Respuestas que deben ser creativas — la IA tiende a preferir las respuestas «normales» |
En evaluaciones críticas, activa en el curso el interruptor «Las evaluaciones con IA requieren aprobación del formador» — entonces una evaluación con IA aprobada solo cuenta para la finalización cuando tú la has autorizado.
Revisar y sobrescribir las evaluaciones con IA¶
Para ello hay un área propia en la navegación principal: Evaluaciones con IA.
- La lista muestra todas las entregas evaluadas por IA de tu empresa — filtrables, entre otras cosas, por rango de puntuación (práctico para casos límite, p. ej. 60-70 %).
- Por cada entrega ves la respuesta, la puntuación de la IA y el feedback de la IA.
- Aprobar — confirmas la evaluación de la IA. O Sobrescribir — tu puntuación y tu feedback sustituyen a la evaluación de la IA (la puntuación original de la IA queda registrada internamente y sigue siendo trazable).
Fijar la puntuación mínima con criterio¶
Que una lección de cuestionario deba «aprobarse» lo controla la puntuación mínima de la lección (en el formulario de la lección). Los estudiantes deben alcanzarla para completar la lección — por debajo se les indica «Volver a intentarlo».
El umbral de aprobado del curso es solo informativo
El campo del curso «Umbral de aprobado (%)» se muestra a los estudiantes, pero no se aplica de forma obligatoria. Solo es vinculante la puntuación mínima de cada lección.
| Puntuación | Qué significa |
|---|---|
| 0 % (valor por defecto del formulario) | Sin obstáculo — la lección se considera completada al enviarla |
| 50 % | Un listón muy bajo — solo lo más básico tiene que estar |
| 70 % | Un punto medio sólido, acepta lagunas |
| 80-90 % | Exigente, típico de formaciones obligatorias con relación al cumplimiento |
| 100 % | Perfecto — solo tiene sentido en lecciones de cuestionario muy cortas, si no, frustra |
Los estudiantes pueden repetir cuantas veces quieran las lecciones de cuestionario no aprobadas — se guarda el resultado del intento aprobado. No existe un límite de intentos ni un tiempo de espera entre intentos.
Preguntas frecuentes¶
¿Cómo evito que los estudiantes simplemente adivinen las respuestas en opción múltiple? - Más opciones de respuesta (5 en lugar de 3) reducen el éxito al adivinar al 20 % en vez del 33 % - Explicaciones por pregunta: al menos al adivinar mal se aprende algo - Fijar una puntuación mínima más alta para la lección - En lugar de opción múltiple, usar un texto libre o un arrastrar y soltar, donde adivinar funciona menos
Los estudiantes se quejan de la evaluación con IA — dicen que es demasiado estricta/demasiado laxa. Primera medida: revisar tu respuesta modelo y los criterios. ¿Están formulados realmente con claridad? ¿Faltan variaciones aceptables? Ante un sesgo sistemático: sobrescribir evaluaciones concretas en Evaluaciones con IA y activar para el curso la aprobación del formador.
¿Cómo veo si una pregunta de cuestionario es demasiado difícil/demasiado fácil? Actualmente no existe un análisis por pregunta individual. A nivel de lección, la pestaña Detalle del curso en Administración → Analítica e informes (visible a partir del rol de gestor:a de contenido) muestra intentos, finalizaciones y puntuaciones medias — una lección con una puntuación media llamativamente baja probablemente contenga preguntas demasiado difíciles o poco claras.
¿Puedo importar preguntas de cuestionario desde un Excel/CSV? Actualmente no de forma directa en la interfaz. De forma pragmática: para muchas preguntas del mismo tipo (p. ej. tests de vocabulario) merece la pena un cuestionario H5P, allí hay modos de entrada en bloque.
Una lección está marcada como «completada» aunque los estudiantes no hayan alcanzado la puntuación máxima. «Completada» significa: puntuación mínima alcanzada, es decir, aprobada. Un 80 % con un 70 % de puntuación mínima = aprobada. Si quieres ser más estricto, fija una puntuación mínima más alta.