Liébana Puado, SaraCorral Martínez, BelénBonet Ferrer, Luis LeónHylland, Amalie AkeroVilas Sanz, Sara PalomaTirado Muñoz, JuditDiestro Fernández, Alfonso2025-09-302025-09-302025Liébana, S., Corral Martínez, B., Bonet Ferrer, L. L., Akero Hylland, A., Vilas Sanz, S. P., & Tirado Muñoz, J. (2025). Estudio piloto para evaluar la feedback personalizado generado a través de IA en el contexto de la ECOE en estudiantes de Psicología. Inteligencia Artificial responsable y Sostenibilidad Curricular: oportunidades y retos para la Innovación Docente, 71-73.978-84-09-74009-3https://hdl.handle.net/11268/16256El feedback tras la ECOE es clave para el aprendizaje, especialmente en contextos clínicos (Dunsmuir et al., 2020; Hakelind & Sundström, 2022; Harden et al., 1975). Personalizarlo permite identificar áreas de mejora y potenciar habilidades (Bienstock et al., 2007), favoreciendo la autoevaluación y la confianza (Roberts et al., 2020). Sin embargo, su elaboración exige tiempo y recursos. La IA puede agilizar este proceso, reduciendo costes y carga docente. Aunque se ha usado en escenarios y rúbricas (Misra & Suresh, 2024; Soong & Ho, 2021), su uso para generar feedback sigue siendo limitado. Este estudio piloto tiene como objetivo evaluar la satisfacción, mejora del aprendizaje y adecuación de feedback personalizado elaborado a través de un sistema automatizado basado en IA en el contexto de la ECOE en estudiantes de Psicología.spabook partopen accessEnseñanza superiorPsicologíaInteligencia artificialGoal 4: Quality education