Es algo incómodo de admitir, pero durante una buena parte de mi carrera docente, la mayor parte de la retroalimentación que les di a los estudiantes sobre sus escritos no fue significativa.
¿Cómo sé esto? Bueno, en muchos casos no fue leído por los estudiantes. Esto nunca fue más evidente que sus portafolios de fin de semestre, a los que dedicaba enormes cantidades de tiempo a evaluarlos y responderlos antes de dejarlos afuera de la puerta de mi oficina para que los estudiantes los recogieran cuando les conviniera.
Al menos la mitad de esas carteras seguirían ahí un par de semanas después del próximo semestre. No se recibió ningún significado que pudiera haber contenido esa retroalimentación, por lo que, por definición, no se transmitió ningún significado.
Sé que no soy el único instructor que ha expresado frustración porque los estudiantes simplemente miran una calificación y no interactúan con los comentarios escritos, así que debo creer que este fenómeno está bastante extendido.
Es tentador volver a caer en el punto de vista de “perlas antes que cerdos” y culpar a los estudiantes por ser miopes o indiferentes a su propio aprendizaje y progreso, pero en mi experiencia, en su mayor parte, los estudiantes están genuinamente interesados en aprender, y si pensaran Había algo significativo en esos comentarios, se habrían asegurado de leerlos.
Ipso facto, esos comentarios no tenían sentido.
A lo largo de mi viaje de varios años de evolución de mi pedagogía, quedó bastante claro que en el contexto de lo que les pedía a los estudiantes que hicieran durante ese período (escribir usando una receta que resulta en una buena calificación), muchos de mis comentarios literalmente no tenían sentido cuando Llegó a los estudiantes mejorando como escritores. Los comentarios existieron principalmente para justificar la calificación, para explicar mi pensamiento que resultó en una puntuación particular.
En teoría, un comentario como “La afirmación X necesitaba evidencia de respaldo adicional para integrarse en el argumento más amplio” transmite un mensaje importante sobre algo en lo que el estudiante debería trabajar con su escritura, pero comentarios como estos no fueron recibidos de esta manera por el estudiante escritor. Dado que la calificación se posicionaba como el principal indicador de éxito en un escrito, los estudiantes verían principalmente ese tipo de comentarios sumativos como un montón de bla, bla, sobre algo que hicieron mal (o bien), en lugar de consejos o instrucciones sobre algo que hicieron mal (o bien). qué deberían hacer diferente (o igual) en el futuro.
Esta desconexión entre lo que pensaba que era importante cuando se trataba de aprender a escribir (pensar y resolver problemas dentro de una situación retórica) y lo que hacían los estudiantes (seguir instrucciones prescriptivas para obtener una calificación) se volvió tan evidente para mí que no tuve más remedio que hacerlo. para cambiar mi enfoque.
Esta evolución cambió inmediatamente el tipo de retroalimentación que estaba dando cuando cambié a un modo en el que respondía no como un maestro evaluando una tarea para asignar una calificación, sino como un lector que respondía al texto como lo hacen los lectores, con pensamientos, sentimientos e ideas propias. Mis comentarios ahora estaban llenos de comentarios como “Estoy un poco confundido aquí” o la versión abreviada: “¿Eh?” Podría escribir: “Esto es interesante, no lo había pensado de esta manera”, o una exclamación emocional como “¡Guau” o “Sí!”. Básicamente estaba grabando el monólogo interior que cualquiera de nosotros tiene cuando leemos un texto. Estaba interpretando, como sólo los humanos podemos hacerlo.
A partir de mis respuestas, desarrollaría un comentario que tenía dos propósitos: uno era responder a las ideas del escrito en el contexto de la situación retórica en cuestión. Estaba respondiendo como lo hace uno con las ideas cuando las encontramos en el mundo, no evaluando según un estándar como lo había hecho cuando enseñaba de manera prescriptiva.
El otro propósito era ponerme como editor y tratar de brindarle al escritor alguna orientación que lo ayudara a regresar al interior del escrito y estimular un proceso de revisión o brindarle información que sería útil la próxima vez que escribiera. desafío frente a ellos (o ambos).
A medida que la calificación se volvió cada vez más insignificante en términos de señal, la retroalimentación se volvió más significativa. Una vez que cambié a enfoques de calificación alternativos que valoraban explícitamente la participación y el progreso de los estudiantes en el desarrollo de sus prácticas de escritura, las calificaciones de las tareas individuales dejaron de tener sentido, por lo que las dejé.
Básicamente, me había mudado de Procesando estudiante escribiendo a lectura escritura del estudiante. Creo que este es un enfoque superior para involucrarse con la escritura de los estudiantes (o cualquier escritura, de hecho) porque ¿para qué sirve la escritura si no para ser leída?
Este es un resumen extremadamente elaborado de lo principal que quiero transmitir en esta publicación, que es reiterar algo que he dicho anteriormente (varias veces): permitir que los algoritmos de aprendizaje automático (como ChatGPT) evalúen la escritura de los estudiantes no debería ser un comienzo. , porque estos algoritmos no pueden pensar, sentir ni comunicarse con intención.
¿Por qué confiaríamos en algo que no sabe leer para responder de manera útil y productiva a un escrito?
La razón que he visto entre algunos que están abiertos a respuestas algorítmicas a la escritura de los estudiantes es que la IA parece capaz de producir retroalimentación similar a la que podrían decirles a los estudiantes sobre cuestiones como, por ejemplo, la organización y la estructura. Si la IA puede hacer esto, dicen, el humano puede dedicar tiempo a la retroalimentación más “significativa” que la IA no puede lograr.
Aquí está mi pregunta: ¿Por qué molestarse con comentarios que no son significativos, ya sean de IA o generados por humanos?
Creo que la respuesta se basa en el enfoque que adopté durante muchos años: la necesidad de justificar la calificación. Desde la primera aparición de ChatGPT, he estado argumentando que deberíamos utilizar esta tecnología como una oportunidad para examinar nuestras prácticas y descartar cualquier cosa que sea obviada por la existencia y capacidades de la tecnología. Si ChatGPT puede escribir ese ensayo de clase estándar, no los asigne más. Si ChatGPT puede generar comentarios similares a los que diría un instructor cuando trabaja con una rúbrica, deshágase de esas rúbricas, porque no revelan nada significativo sobre el desarrollo de las habilidades de escritura y pensamiento de los estudiantes.
Sí, ChatGPT puede generar sintaxis, pero el proceso por el cual eso sucede no es el mismo que sucede cuando los humanos escriben.
Cuando escribo, lo hago para audiencias dentro de una situación retórica, no como una rúbrica en una cuadrícula. Estoy pensando, sintiendo y comunicándome. Escribir a través de una idea y el desafío de expresar una idea (o ideas) a una audiencia es el método mediante el cual aprendo. ¿Por qué debería ser diferente para los estudiantes?
¿Cómo hemos llegado a un punto en el que algunas personas que enseñan escritura están abiertas a la subcontratación para responder a la escritura de los estudiantes ante algo que no sabe leer? No pretendo ser duro o desdeñar los puntos de vista alternativos, pero esto me parece algo que deberíamos rechazar de plano. Transferir el trabajo de los estudiantes a la IA generativa es una admisión explícita de que leer y escribir simplemente no importa.
En las situaciones en las que la IA puede parecer “útil”, en lugar de aceptar su uso, primero debemos preguntarnos si el producto de IA es realmente significativo o si simplemente proporciona una simulación familiar y quizás reconfortante del trabajo que hemos estado haciendo pero que muy bien. puede que no sea significativo.
Cuando procesaba los escritos de los estudiantes frente a una rúbrica, esto es exactamente lo que estaba haciendo: encontrar consuelo en una simulación. Cuando comencé a leer realmente el trabajo de los estudiantes, las cosas se volvieron considerablemente menos cómodas, pero en esa incomodidad también descubrimos algo de libertad, lo que resultó en un mejor aprendizaje.
Está claro que navegar a medida que la IA generativa se abre camino en los espacios educativos seguirá siendo difícil y tenso. Si queremos tener éxito, debemos estar arraigados en lo que nos hace humanos.
