Prompts de feedback con IA para docentes que no suenan robóticos
Prompts reutilizables para generar borradores de feedback claros y accionables sin entregar el juicio educativo a la IA.
Pide comentarios específicos, vinculados a evidencias y con un siguiente paso que el estudiante pueda realizar.
La IA produce feedback genérico cuando recibe instrucciones genéricas. En lugar de “evalúa este trabajo”, proporciona contexto, criterio, evidencia, prioridad, tono y límite de longitud.
Antes de usar cualquier herramienta, elimina datos personales que no sean necesarios y sigue la política de tu centro.
Prompts reutilizables
Elogio basado en evidencia “Lee este fragmento. Identifica una decisión efectiva, señala la evidencia concreta y explica por qué ayuda al lector. Máximo 50 palabras. No uses ‘buen trabajo’.”
Un siguiente paso prioritario “Usando este criterio [criterio], identifica la única revisión que más mejoraría el trabajo. Explica qué cambiar, dónde y cómo comprobarlo.”
Feedback centrado en el objetivo “El objetivo es [objetivo]. Da una fortaleza y un siguiente paso solo respecto a ese objetivo. Ignora errores superficiales que no impidan comprender.”
Corrección de una idea errónea “El estudiante cometió este error [error]. Reconoce qué parte de su razonamiento era útil, explica la confusión sin avergonzarlo y propone una comprobación breve.”
Pregunta de coaching “Escribe una pregunta que ayude al estudiante a detectar una mejora relacionada con [criterio] sin revelar la respuesta.”
Lenguaje adecuado a la edad “Reescribe este comentario para un estudiante de [edad/nivel]. Usa frases claras, máximo dos oraciones y termina con una acción concreta.”
Feedback de rúbrica en lenguaje sencillo “Convierte este descriptor en un comentario comprensible. Relaciónalo con una evidencia del trabajo y añade un siguiente paso. No menciones nota salvo que yo la proporcione.”
La revisión docente sigue siendo necesaria
Comprueba que el comentario se refiere al trabajo real, no inventa información, respeta el criterio enseñado y propone algo realizable. Elimina elogios de plantilla y listas interminables de correcciones.
Una buena salida suele contener una observación concreta y una acción prioritaria. Más texto no equivale a más aprendizaje. En SubSchool, la IA puede preparar una primera versión, pero el docente revisa, corrige y decide qué recibe el estudiante.
Utiliza el flujo de trabajo de SubSchool correspondiente, manteniendo el resultado editable y basado en las fuentes.
