Alfabetización en retroalimentación

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Alfabetización en retroalimentación: las capacidades y disposiciones que el estudiantado necesita para comprender, evaluar y actuar sobre la retroalimentación con el fin de mejorar su aprendizaje. Es la contraparte, del lado de quien aprende, de la provisión de retroalimentación: mientras que la calidad de la retroalimentación con IA y el bucle de retroalimentación se ocupan de la calidad y la mecánica del sistema de retroalimentación, la alfabetización en retroalimentación se ocupa de la capacidad de quien aprende para buscar, interpretar, juzgar y usar la retroalimentación de forma productiva.

Preguntas para reflexionar

• Una retroalimentación bien diseñada solo ayuda al estudiantado que sabe interpretarla y actuar en consecuencia. Si dos estudiantes reciben una retroalimentación idéntica y aprenden cantidades distintas, ¿dónde reside la diferencia, y es culpa del estudiante o del sistema?
• La investigación encuentra que el estudiantado con una alfabetización en retroalimentación más sólida se beneficia más de la retroalimentación con IA, mientras que quienes tienen una alfabetización más débil muestran efectos mínimos o incluso negativos. ¿Qué sugiere eso sobre limitarse a añadir retroalimentación con IA a un curso sin desarrollar también la capacidad del estudiantado para usarla?
• La alfabetización en retroalimentación incluye buscar retroalimentación, emitir juicios, gestionar lo afectivo y actuar sobre la retroalimentación, no solo recibirla. ¿Cuándo fue la última vez que buscó retroalimentación en lugar de esperarla, y qué le dio (o no) el valor suficiente para hacerlo?
• Si la IA ya puede generar retroalimentación abundante e instantánea, ¿se ha desplazado el cuello de botella de la provisión de retroalimentación a la capacidad de quien aprende para usarla? ¿Qué cambiaría en su forma de diseñar la retroalimentación si viera la alfabetización del estudiantado en retroalimentación como la verdadera restricción?

Introducción

La alfabetización en retroalimentación importa porque una retroalimentación bien diseñada solo ayuda al estudiantado que sabe interpretarla y actuar en consecuencia. Un estudiante que no puede evaluar si la retroalimentación generada por IA es correcta, o que no sabe cómo convertir la retroalimentación en una revisión concreta, aprende mucho menos de la misma retroalimentación que un compañero con mayor alfabetización en retroalimentación. A medida que la IA transforma la provisión de retroalimentación, la alfabetización en retroalimentación se ha convertido en una condición límite central para determinar si la retroalimentación con IA mejora el aprendizaje.

Qué es la alfabetización en retroalimentación

La alfabetización en retroalimentación se enmarca ampliamente como un conjunto de capacidades interrelacionadas: la capacidad de valorar la retroalimentación, emitir juicios, gestionar lo afectivo y actuar (según Carless y Boud). Los artículos de la base de conocimiento agrupan la alfabetización en retroalimentación en torno a varias capacidades:

• Buscar y provocar retroalimentación: solicitar retroalimentación de forma proactiva en lugar de recibirla pasivamente.
• Emitir juicios: evaluar la exactitud y la utilidad de la retroalimentación, incluida la producida por IA.
• Dar sentido: interpretar la retroalimentación en relación con los objetivos y criterios de la tarea, y comprender qué implica para la mejora.
• Gestionar lo afectivo: implicarse de forma productiva con la retroalimentación sin desanimarse ni inflarse por ella.
• Actuar sobre la retroalimentación: traducir la retroalimentación en revisiones concretas o cambios de enfoque (bucle de retroalimentación, aprendizaje autorregulado).
• Juzgar la autoridad evaluativa: una capacidad adicional propuesta por AlGhamdi (2026): además de valorar la retroalimentación, emitir juicios, gestionar lo afectivo y actuar, el estudiantado que razonaba sobre la retroalimentación producida por IA necesitaba juzgar qué fuente posee autoridad evaluativa, con independencia de juzgar la calidad de la retroalimentación. Como a los participantes se les dijo que ChatGPT generaba tanto la puntuación como la retroalimentación, su alfabetización en retroalimentación se ejercitó sobre la fuente y la legitimidad de la evaluación, y no solo sobre su contenido, y produjo demandas de validación por parte del docente en lugar de una aceptación pasiva.

Cómo aparece la alfabetización en retroalimentación en la investigación

• La alfabetización en retroalimentación como moderadora del valor de la retroalimentación con IA: Mendoza et al. (2026) muestran que la alfabetización en retroalimentación modera el vínculo entre la aceptación de ChatGPT y el aprendizaje autorregulado: el estudiantado con mayor alfabetización percibe un mayor beneficio de autorregulación en la retroalimentación con IA, mientras que quienes tienen menos alfabetización muestran efectos mínimos o incluso negativos (dependencia excesiva). La alfabetización en retroalimentación es una condición límite para que el estudiantado pueda «dar sentido» a la retroalimentación con IA.

• La alfabetización en retroalimentación predice el aprendizaje en la escritura asistida por IA: Hawkins et al. (2026) encuentran que la alfabetización en retroalimentación fue el único predictor positivo significativo de la nota del ensayo en una tarea de escritura de ensayos mejorada con IA, mientras que Liu y Deris (2025) desarrollan y validan una escala de Alfabetización en Retroalimentación con IA (AIFL) y muestran que predice la incorporación de la retroalimentación.

• Marcos para la implicación del estudiantado con la retroalimentación habilitada por la IA generativa: Zhan, Boud, Dawson y Yan (2025) (Boud y Dawson son académicos de referencia en alfabetización en retroalimentación) sostienen que la IA generativa puede habilitar la implicación del estudiantado con la retroalimentación, trasladando un modelo cíclico de autorregulación de la retroalimentación a las fases de provocar, procesar y actuar.

• La retroalimentación con IA llega sin el encuadre del docente: Brunnström y Palmqvist (2026) sostienen que la IA generativa hace que la alfabetización en retroalimentación sea más exigente, porque las respuestas se generan de forma interactiva y sin el encuadre inmediato de un docente: el estudiantado debe interpretarlas, evaluarlas, implicarse con ellas y usarlas, incluido decidir cuándo una respuesta es demasiado abstracta, cuándo insistir y cuándo volver a los recursos convencionales. A lo largo de su demostración de ocho intercambios, la simplificación y una estructura utilizable solo aparecieron tras las intervenciones de quien aprendía, lo que convierte el ciclo de provocar, procesar y actuar de la implicación con la retroalimentación en algo que el estudiante tiene que conducir (Zhan, Boud, Dawson y Yan trazaron ese ciclo para la IA generativa; aprendizaje autorregulado).

• La alfabetización en retroalimentación en la escritura asistida por IA y el inglés con fines académicos: los guiones de alfabetización en retroalimentación y los mecanismos de segundo evaluador entrenan al estudiantado para implicarse críticamente con la retroalimentación con IA durante la revisión de la escritura, desplazando la revisión hacia una mejora a nivel de argumentación y no de retoques superficiales.

• Herramientas de retroalimentación automatizada para el desarrollo de la alfabetización: Tubino y Adachi (2025) sostienen que las herramientas de retroalimentación automatizada con IA deberían reformularse como instrumentos para desarrollar la alfabetización del estudiantado en retroalimentación, y no solo para proporcionar más retroalimentación.

• Retroalimentación entre pares y alfabetización en retroalimentación: Irwin y Muller (2025) sitúan la IA generativa dentro de la retroalimentación entre pares en inglés como lengua extranjera para entrenar la alfabetización en retroalimentación y facilitar su incorporación en las clases de expresión oral, y los estudios sobre andamiaje comparan la IA generativa con pares humanos a la hora de fomentar la retroalimentación autorregulada.

• La alfabetización en retroalimentación en la analítica del aprendizaje y los paneles de IA generativa: Jin et al. (2025) examinan cómo percibe el estudiantado la retroalimentación de la analítica del aprendizaje impulsada por IA generativa desde una perspectiva de alfabetización en retroalimentación.

• La alfabetización en retroalimentación como objetivo del diseño de la alfabetización en IA y de la evaluación: Richmond y Nicholls (2025) emplean una evaluación centrada en el proceso y no en el artefacto, en la que el estudiantado critica la salida de ChatGPT contra una rúbrica para construir a la vez la alfabetización en retroalimentación, la psicológica y la de IA; la retroalimentación con IA centrada en quien aprende y el diseño de retroalimentación cuidadoso vinculan la calidad de la retroalimentación con la capacidad de implicación de quien aprende.

Por qué la alfabetización en retroalimentación importa para la IA en la educación

La IA cambia la retroalimentación en dos direcciones que elevan a la vez lo que está en juego con la alfabetización en retroalimentación. En primer lugar, la IA aumenta drásticamente el volumen y la inmediatez de la retroalimentación (calidad de la retroalimentación con IA, bucle de retroalimentación), de modo que el estudiantado se enfrenta a mucha más retroalimentación que debe clasificar y evaluar. En segundo lugar, la retroalimentación generada por IA conlleva riesgos propios —la inexactitud, la alucinación y la «ilusión de dominio»— que exigen habilidades de evaluación crítica y que plantean riesgos de dependencia excesiva y de falacia del LLM y atribución errónea. La alfabetización en retroalimentación se convierte así en un componente central de la alfabetización en IA: saber no solo cómo pedir retroalimentación a una IA, sino cómo juzgar si merece la pena actuar sobre ella y cómo convertirla en aprendizaje genuino en lugar de en la simple finalización de la tarea.

Bearman y sus colegas (2026) añaden una exigencia más a esa lista. En su estudio de taller, el estudiantado no gestionaba una sola fuente de retroalimentación, sino una red: sopesaba los comentarios del docente frente a la salida de la IA, las rúbricas, los materiales del curso y sus pares, y cuando la retroalimentación humana tardaba seguía trabajando con la IA como compás de espera, y revisaba después si esta le había llevado a error. Los autores sugieren que el estudiantado puede actuar como su propio «humano en el bucle» gestionando esas relaciones desde la tarea concreta hasta la trayectoria más amplia, lo que es en sí mismo una capacidad de alfabetización en retroalimentación. Su advertencia es que son los comentarios escasos o tardíos del docente los que empujan al estudiantado hacia fuentes no verificadas.

Conexiones con conceptos relacionados

La alfabetización en retroalimentación se conecta con la calidad de la retroalimentación con IA y el bucle de retroalimentación (el lado de la provisión que complementa), con la evaluación formativa (el ciclo de evaluación al que alimenta) y con el aprendizaje autorregulado (la autoevaluación y la adaptación que sostiene). Es un subconjunto de la alfabetización en IA cuando se aplica a la retroalimentación generada por IA, se cruza con la evaluación entre pares en contextos colaborativos y resulta especialmente consecuente para la enseñanza de la escritura. También se conecta con la metacognición y la calibración de la confianza, la capacidad de juzgar si una retroalimentación es digna de confianza.

Conceptos conectados

• Portafolio electrónico
• Calidad de la retroalimentación de la IA
• Retroalimentación
• Evaluación formativa
• Aprendizaje autorregulado
• Alfabetización en IA
• Evaluación entre pares
• Autoevaluación
• Escritura
• Metacognición
• Calibración de la confianza
• Descarga cognitiva
• Educación superior

Artículos conectados

• AI-interaction literacy: reflections on how generative AI might be used to support self-regulated learning in higher education — La retroalimentación con IA sin el encuadre del docente eleva el listón de la alfabetización en retroalimentación (Brunnström y Palmqvist 2026)
• Fostering self-regulated learning through adaptive learning technology: A differentiated perspective on the role of feedback
• Aligning ChatGPT with E-Portfolio Assessment as EFL Learning Model: Its Effect on Students' Speaking Performance and Feedback Literacy
• Students' Perceptions of Multiliteracies Development Using AI-Assisted Portfolio Assessment
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• Summarize, elaborate, try again: exploring the effect of feedback literacy on AI-enhanced essay writing — La alfabetización en retroalimentación predice la nota del ensayo en la escritura mejorada con IA (Hawkins et al. 2026)
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• Generative artificial intelligence as an enabler of student feedback engagement: a framework — La IA generativa como habilitadora del marco de implicación con la retroalimentación (Zhan, Boud, Dawson y Yan 2025)
• Rethinking AI-assisted writing instruction: feedback literacy scripts, calibration training, and student writing development — Guiones de alfabetización en retroalimentación y entrenamiento en calibración para la escritura asistida por IA (Dai 2026)
• Effects of feedback literacy scripts and a second-rater mechanism on EAP writing revision in generative AI-supported — Guiones de alfabetización en retroalimentación y segundo evaluador en la revisión de escritura en inglés con fines académicos (Yao 2026)
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