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

806 Elaboración propia La fase cero consiste en el entrenamiento de la IAG. Este proceso implica alimentar al sistema con videos de clases simuladas, objetivos pedagógicos y rúbricas descriptivas construidas a partir de referentes como el Marco para la Buena Enseñanza y el perfil de egreso institucional (Garcés Ángulo et al., 2024). La IAG aprende a identificar dimensiones clave como la claridad comunicativa, el uso del lenguaje técnico, la interacción docente-estudiante, la gestión del aula y la coherencia didáctica (Selman- Álvarez et al., 2023). Este entrenamiento permite que la IAG entregue retroalimentaciones alineadas con criterios éticos, pedagógicos y disciplinarios específicos. En la fase uno, se realiza el registro del desempeño a través de simulaciones pedagógicas que recrean dilemas didácticos auténticos en aulas universitarias. Estas simulaciones permiten al estudiantado experimentar la complejidad del quehacer docente sin el riesgo que implica el aula escolar, configurándose como una metodología experiencial de alto valor formativo (Kolb, 1984; Muñoz y Valencia, 2022). La fase dos corresponde al análisis formativo, donde cada estudiante revisa sus propias grabaciones y las analiza mediante herramientas de videoanálisis. Este proceso fomenta la autoevaluación y coevaluación a partir de rúbricas específicas, promoviendo procesos de reflexión profesional y metacognición crítica sobre el propio desempeño (Esteley et al., 2021; Figueroa-Céspedes et al., 2024). La fase tres contempla la retroalimentación colaborativa. El profesorado guía entrega observaciones cualitativas basadas en la evidencia audiovisual y promueve espacios de diálogo con los y las estudiantes. Esta interacción permite confrontar percepciones, discutir decisiones pedagógicas y generar aprendizajes compartidos, en línea con modelos de retroalimentación horizontal (Boud y Molloy, 2013; Suárez-Cretton et al., 2020). La fase cuatro introduce la retroalimentación automatizada generada por la IAG previamente entrenada. A partir del análisis de los videos, el sistema entrega observaciones descriptivas alineadas con las rúbricas y criterios del perfil de egreso. Esta funcionalidad permite aumentar la frecuencia, pertinencia y oportunidad de las retroalimentaciones, incluso en escenarios de alta carga docente (López-Regalado et al., 2024; Ossa y Willatt, 2023). Además, se configura un repositorio digital individual por estudiante, que funciona como un portafolio formativo en el que se puede acceder al historial de grabaciones, evaluaciones y retroalimentaciones, promoviendo una visión longitudinal del desarrollo profesional docente (García- Pinilla et al., 2023). La sistematización de este modelo permite visualizar la innovación no solo como una práctica disruptiva, sino también como una apuesta ética, política y pedagógica. Desde el enfoque biográfico-narrativo (Bolívar et al., 2001; Jara Holliday, 2018), el uso de simulaciones y videoanálisis abre caminos para el desarrollo de un ethos profesional docente desde las primeras etapas de formación (Willatt et al., 2024). La propuesta se sustenta, además, en principios de justicia evaluativa (Galaz-Ruiz y Anaya-Torres, 2023), inclusión, y evaluación auténtica (Castelló, 2009), reconociendo la singularidad del estudiantado y la diversidad de trayectorias de aprendizaje. Finalmente, el modelo no solo mejora la calidad de la retroalimentación en la formación inicial docente, sino que también permite consolidar una cultura evaluativa