Libro de Actas del III Congreso Latinoamericano y del Caribe e Investigación en Educación Superior- LatinSoTL- 2025

1267 Desde la perspectiva docente, el grupo focal reconoce transversalmente el valor pedagógico de WS, especialmente en contextos donde el tiempo disponible limita la frecuencia y profundidad de la retroalimentación tradicional. Los profesores destacaron que WS puede servir como diagnóstico preliminar, fuente para identificar errores frecuentes del curso, o como instancia de metacognición al comparar retroalimentaciones. A su vez, advirtieron que su uso más potente se da cuando la retroalimentación automatizada es mediada y complementada por el docente, en lugar de ser consumida aisladamente, lo que se condice con lo señalado en la literatura (Ossa & Willatt, 2023). Sin embargo, también emergieron tensiones importantes. Uno de los principales dilemas identificados fue el riesgo de dependencia excesiva de la herramienta, reduciendo su capacidad de observar críticamente el feedback. Adicionalmente, para evitar que el feedback se entienda como una “evaluación objetiva” o definitiva, es necesario explicitar el carácter formativo del feedback entregado por la IA, vale decir, educar en torno a la literacidad del feedback (Carless & Boud, 2018). A esto se suma la inconsistencia observada entre los feedbacks humanos y de WS relativos a aspectos formales (mayor coincidencia) y discursivos del texto (mayor discrepancia), ya advertido en la literatura (Wang et al., 2024). Un aprendizaje clave del pilotaje fue constatar que el impacto real de la herramienta no depende solamente de su funcionamiento técnico, sino de su integración pedagógica contextualizada. Su efectividad se potencia cuando el feedback generado se convierte en un insumo para el trabajo docente, en el marco de ciclos de escritura más amplios, donde se promueva la reflexión, la reescritura y la autoevaluación. En este sentido, el rol docente no se debilita, sino que se redefine como mediador, curador y facilitador de procesos de mejora. 5. Proyecciones y recomendaciones Esta experiencia evidencia que el uso de IA generativa puede contribuir significativamente a la mejora de la retroalimentación escrita en la educación superior, aliviando la carga laboral del docente y fortaleciendo la autonomía del estudiante. A su vez, se promueve una práctica más equitativa, ya que todos los estudiantes, independientemente de su ritmo de aprendizaje, pueden acceder a comentarios detallados y relevantes. Una primera recomendación es avanzar hacia una implementación curricular flexible, que permita usar la herramienta con distintos fines según nivel, asignatura y momento del semestre. En segundo lugar, se sugiere fortalecer las condiciones para una apropiación crítica y ética de la herramienta, tanto por parte del profesorado como del estudiantado. Esto implica capacitar en el uso pedagógico de la IA generativa, promover la literacidad en retroalimentación, y generar espacios para discutir sus límites, sesgos y riesgos de sobreuso o dependencia. Desde el punto de vista investigativo, una línea clave para etapas futuras será diseñar y aplicar instrumentos que permitan evaluar si el uso regular de la herramienta tiene un impacto medible en el desarrollo de la competencia escrita. Un estudio robusto y seguimiento adecuado permitirán validar con mayor fuerza su aporte al aprendizaje. Finalmente, se recomienda mantener una revisión periódica del funcionamiento del sistema para evitar desviaciones en los resultados entregados por la IA.