Asignación automática de revisores
Emparejamiento al entregar, con evitación de revisiones recíprocas y modos por grupo.
Revisión entre compañeros dentro de Moodle con rúbrica, asignación automática y una IA de respaldo que garantiza que ninguna entrega se queda sin feedback ni calificación.
La revisión entre pares enseña muchísimo… cuando funciona. El problema real es siempre el mismo: alguien no revisa, alguien entrega tarde y un alumno se queda sin feedback y sin nota. Este plugin automatiza el emparejamiento, corrige con rúbrica y añade una IA que actúa de red de seguridad: si a una entrega no le llega ninguna revisión de compañeros, la IA la califica igual. Nadie se queda fuera.
La Revisión entre Pares con IA es un plugin nativo para Moodle donde los alumnos se corrigen entre sí con rúbrica: el sistema empareja revisores automáticamente, recoge las revisiones y calcula la nota. Una IA opcional actúa de doble refuerzo: rescata las entregas que ningún compañero llegó a revisar y evalúa la calidad del feedback de cada revisor. Encaja en cualquier curso donde revisar el trabajo de otros forme parte del aprendizaje: redacción, proyectos, código, diseño o casos.
Emparejar revisores a mano no escala, y basta con que un alumno no revise para que otro se quede sin feedback ni nota. El docente acaba tapando huecos manualmente o renunciando a la revisión entre pares. Sin una red de seguridad, lo que debería enseñar acaba generando incidencias.
Alumnos sin nota. Cada entrega recibe revisión y calificación, aunque sus revisores fallen. La IA cubre el hueco automáticamente.
Texto en línea, archivos o ambos, con edición mientras la fase de entrega siga abierta.
Emparejamiento automático, con opción de evitar revisiones recíprocas y modos por grupo.
Cada revisor puntúa por criterios y deja feedback. La IA verifica que el comentario sea útil y accionable.
Media de pares, mezcla opcional con la IA y red de seguridad si nadie revisó. El docente puede sobrescribir.
Pensado para resolver un cuello de botella concreto del curso, no para añadir IA por moda.
Emparejamiento al entregar, con evitación de revisiones recíprocas y modos por grupo.
Puntuación por criterios y feedback estructurado, no una nota suelta.
Si una entrega no logra revisión de compañeros, la IA la califica para que nadie se quede sin nota.
La IA valora si la revisión fue específica y accionable, y ajusta la nota de participación del revisor.
Filtros, incidencias, reasignación manual y reencolado de revisiones pendientes.
El consumo de IA va en tu cuenta del proveedor que elijas (OpenAI, Anthropic, Gemini o DeepSeek), sin cuotas por alumno.
Tres límites claros que generan confianza.
La IA de respaldo cubre las entregas que los compañeros no llegan a revisar.
La IA propone y refuerza; la nota final se puede sobrescribir siempre.
Cada criterio de la rúbrica y cada revisión quedan registrados y son revisables.
Escenarios donde el valor se entiende rápido y la decisión avanza con menos fricción.
Coevaluación de ensayos y textos con criterios homogéneos.
Revisión cruzada de entregables y casos prácticos.
Los alumnos revisan el trabajo de otros con rúbrica común.
Reparte la carga de corrección sin dejar entregas huérfanas.
Lo más sensato es validar en un curso real antes de ampliar el despliegue.
Precios sin IVA. El consumo de IA (OpenAI, Anthropic, Gemini o DeepSeek) va a cargo del cliente, en su propia cuenta.
Te enseño la demo, revisamos tu caso y te digo con honestidad si encaja. Sin venderte más de lo que necesitas.