En la sección del profesor productivo de este episodio del podcast IA y Educación realizamos pruebas con distintas herramientas de IA para analizar los datos de calificaciones académicas de los estudiantes.
Cómo usar la IA para analizar datos de evaluación del alumnado
Analizar los datos de evaluación del alumnado es una de esas tareas docentes que solemos posponer. No porque no sea importante, sino porque requiere tiempo, y ese es un recurso escaso en nuestro día a día.
Normalmente tenemos todos esos datos en una tabla: calificaciones de actividades, exámenes o proyectos, junto con algunas anotaciones sobre actitud o trabajo en clase. El problema es que poner notas no es lo mismo que analizar qué nos dicen realmente esos datos sobre el aprendizaje del alumnado… y sobre nuestra propia enseñanza.
Ahí es donde la inteligencia artificial puede echarnos una mano.
Qué hemos probado y con qué objetivo
Hemos probado varios modelos de IA usando una hoja de cálculo con datos ficticios:
- 25 estudiantes
- 6 actividades evaluadas
- anotaciones cualitativas
El objetivo era comprobar si estas herramientas podían ayudarnos a:
- calcular medias,
- comparar resultados,
- generar gráficas,
- y redactar informes o correos para las familias.
La conclusión inicial es clara: no todas funcionan igual de bien.
Dos advertencias importantes
- Primera. Si ya dominas Excel o Google Sheets y trabajas con fórmulas y gráficas con soltura, la IA no te va a aportar grandes ventajas en los cálculos. Donde sí puede ser útil es en la generación de textos y en la interpretación global de los datos.
- Segunda. La protección de datos es fundamental. En ejemplos reales debemos anonimizar al alumnado y revisar las opciones de privacidad del modelo. En herramientas como ChatGPT, por ejemplo, es recomendable usar chats temporales.
Qué modelos nos han dado mejores resultados
Tras las pruebas, solo tres herramientas han mostrado resultados consistentes en los cálculos numéricos:
- Perplexity
- Claude
- ChatGPT (especialmente en versión de pago)
Estas herramientas calculan bien las medias y permiten, además, redactar informes claros y comprensibles.
Otras opciones como Gemini, NotebookLM o Microsoft Copilot pueden ser útiles para la parte cualitativa (redacción de textos), pero cometen errores en los cálculos, lo que las hace poco recomendables para análisis numéricos.
En todos los casos, las versiones gratuitas se quedan cortas si queremos usar la IA de forma habitual para analizar datos educativos.
Conclusión
La inteligencia artificial puede ayudarnos a ahorrar tiempo y a detectar patrones que a veces se nos escapan, pero no sustituye el criterio profesional del docente.
Los datos no hablan solos: necesitan contexto, conocimiento del alumnado y reflexión pedagógica. La IA es una herramienta de apoyo, no un sustituto de nuestra labor.
