Comparativa entre IAGen y humanos: ítems sobre Lengua Escrita para un Examen de Alto Impacto

Abstract

El presente estudio se enfoca en la emergente interacción entre la Inteligencia Artificial Generativa y la educación, destacando el uso de tecnologías como el Procesamiento de Lenguaje Natural y modelos específicos como ChatGPT de OpenAI para su inclusión en Exámenes de Alto Impacto. El objetivo es valorar el uso de ChatGPT , en su versión 4.0. para generar ítems de Lengua Escrita y compararlos con los ítems creados por humanos. Los ítems, piloto, pertenecen al Examen de Ingreso a la Educación Superior (ExIES) de la Universidad Autónoma de Baja California. Se aplicaron análisis a partir de la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) a las respuestas de 2,263 sustentantes. Los resultados indicaron que, aunque los ítems generados por ChatGPT tienden a ser de mayor dificultad, ambos tipos de ítems son comparables en términos de ajuste al modelo Rasch y capacidad para discriminar entre diferentes niveles de habilidad de los estudiantes. Este hallazgo sugiere que la IAG puede complementar eficazmente la labor de los evaluadores en la elaboración de exámenes a gran escala. Asimismo, ChatGPT 4.0 muestra una capacidad superior para discriminar entre diferentes niveles de habilidad de los estudiantes. En conclusión, se subraya la importancia de seguir explorando el uso de la IAG en procesos de evaluación, así como valorar las posibilidades para enriquecer las prácticas pedagógicas de los educadores.

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