Leer un trabajo ajeno, corregir el trabajo de un compañero, comprobar si una explicación se sostiene y argumentar qué debería mejorar obliga al estudiantado a utilizar lo que sabe. La evaluación entre iguales incorpora ese ejercicio al aprendizaje y permite volver sobre la propia tarea con otros criterios. Sin embargo, repartir trabajos entre compañeros y pedirles una nota resulta insuficiente para aprovechar su potencial educativo.
Leer y corregir trabajos de compañeros
Teresa Romeu, profesora de los Estudios de Educación e investigadora del grupo Edul@b de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), responde que ambos pueden aprender, tanto quien evalúa como quien recibe la valoración, aunque de maneras distintas. “Quien recibe los comentarios identifica aspectos que puede mejorar, mientras que quien evalúa debe analizar el trabajo, aplicar criterios de calidad, detectar aciertos y errores, y justificar sus valoraciones”, explica. “Evaluar no implica aprender automáticamente”, advierte la experta de la UOC.
Romeu precisa que, cuando habla de trabajos, lo hace en un sentido amplio: “Hay distintas tipologías de actividades. Hay que apostar por aquellas que promuevan un proceso activo, reflexivo y de contraste, como ocurre, por ejemplo, en el trabajo en equipo en red”.
La investigación internacional respalda esta práctica, aunque con matices. Un metaanálisis de investigadores de la Universidad de Oxford, publicado en Educational Psychology Review en 2020, reunió 54 estudios experimentales y cuasiexperimentales en los niveles de primaria, secundaria y educación superior. Encontró un efecto positivo pequeño o moderado sobre el rendimiento académico, tanto frente a no evaluar como frente a la evaluación del profesorado, y ese efecto se mantuvo notablemente estable en contextos muy distintos. En cambio, la comparación con la autoevaluación no mostró una diferencia estadísticamente significativa.
Comprender los criterios y aprender a dar retroalimentación
Para Romeu, la utilidad de la evaluación entre iguales depende de cómo el profesorado organiza el proceso, y su objetivo va más allá de mejorar una tarea concreta: que el estudiantado transfiera lo aprendido a nuevas situaciones. “Para que sea efectiva, el estudiantado debe comprender los criterios, argumentar las valoraciones y utilizar la retroalimentación para revisar y mejorar el trabajo, transfiriendo lo aprendido a nuevas situaciones”, explica. Por eso considera especialmente interesante combinarla con la autoevaluación: los criterios que el alumno aplica al valorar el trabajo de un compañero puede aplicarlos después a su propia producción y a otras tareas.
Esta metodología sitúa al alumnado en un papel activo. No se trata solo de aprender a corregir los trabajos de otros: “El estudiantado deja de ser un simple receptor de calificaciones y se convierte en agente de su propio proceso de aprendizaje, con el acompañamiento del docente”, subraya Romeu. “Los criterios deben ser explícitos, claros y compartidos para que la evaluación sea transparente y se convierta en una oportunidad de aprendizaje mutuo”, añade. El objetivo es avanzar hacia una evaluación continua y formativa, que acompañe el aprendizaje y no se limite a valorar el resultado final.
Aplicable en todas las etapas educativas
Esta metodología puede aplicarse en todas las etapas educativas y en distintas materias. Su eficacia, según Romeu, depende menos de la edad que del diseño pedagógico, de la complejidad de la tarea y de los conocimientos previos. Por ejemplo, el estudiantado debe poder identificar si una argumentación está bien fundamentada, si una explicación es clara o si la actividad cumple con los criterios establecidos.
La práctica funciona mejor si existen rúbricas comprensibles —tablas que detallen qué aspectos se valoran en un trabajo y qué se espera en cada uno—, hay formación previa para ofrecer retroalimentación constructiva y hay tiempo para revisar la tarea. El acompañamiento docente resulta esencial para que el alumnado pueda asumir ese papel activo con la orientación suficiente.
Reflexionar antes de responder
Un metaanálisis de investigadores de la Universidad de Augsburgo, publicado en 2025 en la misma revista y basado en 32 estudios con 3.806 participantes, examinó precisamente ese apoyo. Se observaron mejoras en la calidad y el aprovechamiento de los comentarios, aunque el análisis global no detectó un efecto significativo en el conocimiento de la materia. Dar mejores comentarios y aprender más contenidos son resultados que conviene distinguir.
Los entornos virtuales permiten conservar los comentarios, comparar versiones y organizar varias rondas de revisión. También ofrecen tiempo para reflexionar antes de responder. “La tecnología, por sí misma, no nos garantiza el aprendizaje”, recuerda Romeu: el resultado depende de comprender los criterios, argumentar las valoraciones y utilizar la retroalimentación para introducir mejoras.
Una experiencia con estudiantes de matemáticas
El proyecto MiCoMat permite observar cómo funciona esta práctica en una asignatura concreta. Marc Guinjoan, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC, y Teresa Sancho, catedrática de esos estudios explican la experiencia en “Corregir a los compañeros para aprender matemáticas”.
La investigación se desarrolló en la asignatura Iniciación a las matemáticas para la ingeniería, propedéutica de varios grados. Los cuestionarios automáticos permiten comprobar la manipulación de conceptos, pero ofrecen menos información sobre cómo el estudiantado razona y comunica. Como escriben los autores, “juzgar el trabajo de otro con criterios explícitos lo hace consciente de lo que se espera de él”.
Cinco criterios
En el curso 2024-2025 se introdujo una actividad de evaluación entre iguales en la cuarta semana. Tras formarse para evaluar y escribir comentarios útiles, cada estudiante entregó la resolución de un problema y evaluó anónimamente las de dos compañeros asignados al azar, con una rúbrica de cinco criterios: planteamiento, procedimientos, claridad del razonamiento, presentación y lenguaje. Como los parámetros numéricos se generaban aleatoriamente, nadie corregía el mismo enunciado que había resuelto: debía seguir y comprobar el razonamiento ajeno. Después, cada estudiante podía rehacer su ejercicio antes de la corrección definitiva por parte del profesorado.
El 27,4 % modificó su primera entrega tras recibir los comentarios y, de ellos, el 94 % obtuvo una nota mejor, un resultado que los propios autores consideran previsible ante una segunda oportunidad. El hallazgo relevante llegó después. El equipo comparó dos cursos consecutivos, con un total de 1.553 estudiantes, que mantuvieron la misma estructura, actividades, enunciados y profesorado. Antes de la intervención, las notas eran casi idénticas. En las actividades posteriores, que ya no incluían evaluación entre iguales, el curso que la había practicado obtuvo mejores calificaciones: diferencias estadísticamente significativas de 1,07 y 0,80 puntos sobre diez en los dos cuartiles de menor rendimiento global. En los dos superiores, con notas ya muy buenas, las diferencias fueron pequeñas y no significativas.
Para Guinjoan y Sancho, este es el resultado central: lo aprendido no se limita al contenido concreto de aquel ejercicio, sino que ayuda al estudiantado a entender mejor qué se espera de él en una actividad de razonamiento matemático. Es un ejemplo de la transferencia del aprendizaje a la que se refiere Romeu.
Revisar con inteligencia artificial exige criterio propio
La inteligencia artificial generativa introduce otra posibilidad: ayudar a detectar problemas de claridad, sugerir cambios o contrastar un trabajo con determinados criterios. Romeu advierte que también puede generar comentarios incorrectos, superficiales o descontextualizados. Su uso requiere que el estudiantado mantenga la responsabilidad de la evaluación.
Para aprender, debe analizar el trabajo, comprender los criterios y justificar sus valoraciones. “Si utiliza esta herramienta, debe poder explicar qué recomendaciones acepta, cuáles rechaza y por qué”, sostiene la investigadora.
La competencia digital crítica
Esa exigencia se vincula directamente con la competencia digital crítica, a la que Romeu otorga un papel central. No basta con saber manejar la IA: se trata de “saber utilizar la tecnología, pero también cuestionar sus resultados, contrastar la información y asumir la responsabilidad de las decisiones”. El estudiantado debe poder justificar por qué incorpora o descarta cada sugerencia y responder de la evaluación final, aunque la herramienta haya intervenido.
Romeu propone una secuencia concreta: evaluar primero sin IA, contrastar después la valoración propia con la generada por la herramienta y, finalmente, explicar sus coincidencias y discrepancias. La comparación permite examinar el propio juicio y profundizar en el aprendizaje, siempre que el estudiantado se esfuerce por razonar.
El profesorado debe diseñar actividades que promuevan ese pensamiento crítico, establecer criterios claros y orientar el uso responsable y ético de la IA. Así, tanto los comentarios de un compañero como los de una herramienta digital se convierten en materiales que el alumnado debe examinar y contrastar antes de revisar su trabajo. “El reto educativo no es simplemente permitir o prohibir la IA, sino diseñar experiencias en las que la tecnología amplíe las capacidades del estudiantado sin sustituir el esfuerzo cognitivo necesario para aprender”, concluye Romeu.
