Uso de generación de preguntas de opción múltiple basada en inteligencia artificial para el aprendizaje autorregulado - Barra, Enrique; Pilicita, Anabel; Conde, Javier; Pozo, Alejandro; López‑Pernas, Sonsoles; Reviriego, Pedro (Revista de Educación a Distancia (RED), 2026)
Este estudio examina la integración de la IA generativa en la educación, evaluando específicamente las preguntas de opción múltiple (MCQs) generadas por IA y su papel en el aprendizaje autorregulado (SRL). Utilizando AIQUIZ, una plataforma de código abierto impulsada por IA, 325 de los 593 estudiantes matriculados (54,8%) en cuatro cursos de informática (Tecnologías Web y Bases de Datos) usaron la plataforma y generaron 38.752 MCQs durante dos años. Se empleó un diseño de métodos mixtos secuencial explicativo para analizar el rendimiento estudiantil, informes de errores, encuestas y evaluaciones de expertos. Los resultados mostraron un rendimiento estudiantil del 70,79% (79,45% en Bases de Datos, 66,84% en Tecnologías Web). Únicamente el 0,85% de las preguntas fue señalado por los estudiantes como potencialmente incorrecto, cifra que refleja percepción de usuario y no puede interpretarse como tasa real de error. Las encuestas indicaron gran aceptación, compromiso y motivación, factores vitales para la fase de planificación del SRL. Sin embargo, el análisis de errores reveló problemas recurrentes, como respuestas mal marcadas y distractores defectuosos. Estos hallazgos sugieren que las MCQs generadas por IA pueden apoyar eficazmente el ciclo SRL al facilitar la planificación, el control del rendimiento y la autorreflexión. Aunque los modelos de lenguaje grande (LLM) ofrecen oportunidades escalables para la autoevaluación, la validación humana sigue siendo esencial para garantizar la calidad del contenido y maximizar el aprendizaje.