Verificador de redacciones con IA: ¿Qué funciona realmente a la hora de revisar los trabajos escritos de los alumnos?

Según el estudio más reciente del College Board, el 74 % del profesorado de universidades y centros de enseñanza superior afirma que los estudiantes utilizan la IA para redactar sus trabajos.

Y eso ni siquiera refleja el número de estudiantes que utilizan la IA y no son descubiertos. Solo representa al profesorado que se ha dado cuenta.

Con un uso tan extendido de la IA en el ámbito académico, aprender a reconocer los rasgos característicos de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y verificar la integridad de los trabajos escritos por los estudiantes ya no es opcional. Esto ha dado lugar a los verificadores de ensayos basados en IA, que son (para bien o para mal) otro modelo de lenguaje grande más que promete ayudar a identificar el uso de la IA, a menudo con resultados dispares.

Hoy veremos qué es un verificador de ensayos basado en IA, cómo funciona y si se puede utilizar para verificar con éxito los textos de los estudiantes.

¿Qué es un corrector de redacciones basado en IA?

Un verificador de redacciones basado en IA es una herramienta de software que analiza un texto —en este caso, una redacción de un estudiante— en busca de indicios de uso de IA. El objetivo es confirmar que el estudiante ha redactado el texto sin ayuda de un modelo de lenguaje grande (LLM) y, en algunos casos, detectar errores ortográficos y gramaticales habituales.

El término «verificador de redacciones» abarca dos funciones diferentes, por lo que conviene diferenciarlas antes de evaluar cualquier herramienta.

Herramientas de revisión de redacciones para comprobar la gramática y la claridad

El primer tipo de verificador de redacciones ayuda al escritor a mejorar un borrador revisando la gramática, la claridad, la estructura y las citas. Estas herramientas no suelen suscitar controversia en el aula.

Entre los verificadores más habituales para mejorar la redacción se incluyen:

• ProWritingAid
• Quillbot
• Paperpal
• Editor Hemingway
• Grammarly (aunque ahora incluye la detección mediante IA en su paquete de herramientas)

Herramientas de verificación de ensayos para comprobar el origen del texto

El segundo tipo de verificador de ensayos comprueba el origen de un texto. Esto incluye detectar si el texto ha sido generado por IA (es decir, si alguien lo ha creado con una máquina) y, en ocasiones, también detectar plagios.

Algunos ejemplos habituales de este tipo de herramientas son:

• Pangram
• Originality.ai
• GPTZero
• Turnitin

La mayoría de los docentes no tienen nada en contra de las herramientas automáticas de corrección gramatical y ortográfica, por lo que esos verificadores de redacciones no son el problema cuando se trata de cuestiones de integridad académica.

Sin embargo, cuando se habla de que los alumnos utilicen la inteligencia artificial para generar toda su redacción, la cosa cambia por completo. Y es entonces cuando muchos docentes empiezan a buscar el segundo tipo de verificador de redacciones que les ayude a comprobar la autenticidad de los trabajos de los alumnos.

Consejo: Algunos supuestos verificadores de ensayos basados en IA también incluyen «humanizadores» de IA, lo que facilita que quien utilice la IA pueda aleatorizar el texto para que suene más humano (aunque siga siendo, en esencia, el trabajo de un modelo de lenguaje grande). Esta función es justo lo contrario de lo que buscas como docente, así que evita las herramientas que ofrezcan esta característica.

¿Cuál es la diferencia entre un corrector de redacciones y un detector de plagio?

Esta pregunta en concreto nos la plantean a menudo, y es fácil confundir ambos conceptos. Sin embargo, la diferencia entre un verificador de ensayos con IA y un verificador de plagio es bastante sencilla: resuelven dos problemas distintos.

Un verificador de ensayos con IA se pregunta: «¿Lo ha escrito una IA?», y ofrece al analista una puntuación que indica la probabilidad de que la respuesta a esa pregunta sea «Sí». No te indica de dónde procede el texto generado por IA, solo que ha sido generado por un modelo de lenguaje grande (LLM).

Por otro lado, un verificador de plagio se pregunta: «¿Se ha copiado esto de una fuente existente?», busca coincidencias casi palabra por palabra en millones de artículos, sitios web, foros y bases de datos, y proporciona al analista las partes resaltadas que muestran su trabajo.

Si eres profesor, probablemente ya te hayas dado cuenta de la necesidad de contar con ambas herramientas. Aunque existe cierto solapamiento entre ellas (la IA puede plagiar basándose en sus datos de entrenamiento), cada una responde a una necesidad distinta. Hay dos formas en las que un alumno puede intentar eludir una tarea en lugar de completarla, y dos soluciones diferentes.

¿Qué grado de precisión tienen los correctores de redacciones basados en IA?

La precisión en el ámbito de la detección mediante IA no se reduce a una sola cifra, y ninguna herramienta acierta el 100 % de las veces. El que una herramienta de detección mediante IA «funcione» o no depende de dos factores:

• La tasa de detección se refiere a la capacidad de la herramienta de detección para detectar, en primer lugar, el uso de IA.
• La tasa de falsos positivos (FPR) se refiere a la proporción en la que la herramienta identifica erróneamente un texto escrito por una persona como generado por IA.

Una infografía en la que se comparan la tasa de detección y la tasa de falsos positivos en los correctores de redacciones basados en IA.

Los falsos positivos son una gran preocupación para los educadores, ya que plantear cualquier acusación de falta de honestidad académica puede ser arriesgado, y hacerlo basándose en un falso positivo puede acabar en una calificación de suspenso injustificada o incluso en la expulsión.

La mayoría de los detectores tienen un punto débil. Los textos breves y los muy editados son los más difíciles de analizar para todas las soluciones de detección basadas en IA, pero especialmente para una herramienta de análisis basada en la perplejidad.

Por eso, la tasa de falsos positivos (FPR) del 0,01 %, verificada por terceros, convierte a Pangram en un detector fiable para su uso en la educación superior. La tecnología de detección mediante redes neuronales que utilizamos resiste frente a los parafrasadores y los humanizadores, por lo que puedes estar seguro de que la probabilidad de un falso positivo es la más baja posible.

¿Es una forma de falta de honestidad académica utilizar la IA para escribir un ensayo?

Escribir un ensayo utilizando IA no es exactamente lo mismo que cometer plagio, pero la mayoría de las universidades lo consideran una infracción relacionada con la integridad académica. La razón radica en cómo definen las infracciones las políticas de integridad académica.

«El plagio es el acto de presentar como propias ideas, investigaciones o textos que no son tuyos. Algunos ejemplos de plagio son: copiar las palabras o imágenes exactas de otra persona o de una herramienta de IA sin utilizar comillas ni citas que atribuyan las palabras a su fuente».

- City University of New York


Según muchas definiciones de plagio, incluidas las de la Universidad de Míchigan y la Universidad de Oxford, la conclusión es que implica presentar un trabajo que no has realizado tú mismo.

Utilizar un modelo de lenguaje (LLM) para generar texto significa que estás utilizando la capacidad de la IA para predecir secuencias de palabras probables con el fin de completar un trabajo, lo cual es notablemente diferente a realizar el trabajo por ti mismo. Cuando un estudiante entrega este trabajo, está presentando el trabajo de otra persona como propio, lo que se ajusta a la definición común de plagio.

Cómo comprobar si un ensayo ha sido redactado por IA (paso a paso)

Ahora que ya hemos aclarado qué es un corrector de redacciones basado en IA y cómo funciona, veamos cómo revisar una redacción siguiendo un proceso que pueda superar una auditoría.

Una imagen que muestra los cuatro pasos para comprobar si un ensayo ha sido redactado por una IA.

1. Ejecuta el texto

El primer paso es, como es lógico, pasar el ensayo por un detector de IA. Puedes hacerlo con un simple «copiar y pegar» o directamente desde el sistema de gestión del aprendizaje (LMS) donde ya se encuentra el trabajo.

Pangram ofrece una extensión para Chrome e integraciones con Canvas y Blackboard, por lo que no es necesario exportar los trabajos de los alumnos para calificarlos. No obstante, si prefieres ese flujo de trabajo, ¡adelante!

2. Revisar la puntuación de probabilidad de la IA

Una vez que hayas analizado el texto, obtendrás una puntuación. La puntuación no será un «sí» o un «no», sino una escala o un porcentaje que indica la probabilidad de que el texto haya sido generado por un modelo de lenguaje grande (LLM). Se trata más bien de una señal de clasificación para ti, más que de un veredicto de ningún tipo.

Si el ensayo obtiene una puntuación clara del 100 % como escrito por un humano, puedes seguir adelante. Sin embargo, una puntuación más baja es una señal de que debes examinarlo más a fondo.

3. Leer los indicadores a nivel de segmento

En el caso de los ensayos en los que se ha detectado un cierto porcentaje de contenido generado por IA, este es el momento de profundizar en el análisis. También es aquí donde un detector riguroso se distingue del resto.

En esta fase del proceso, Pangram (por ejemplo) puede resaltar los pasajes concretos del ensayo que contienen patrones propios de la IA. Puedes ver dónde se produce la alerta, qué la ha provocado y si son tres frases las que han causado el problema o si es todo el ensayo el que está bajo sospecha.

Este nivel de detalle te resultará muy útil si tienes que explicar tu razonamiento a un estudiante o ante una comisión de integridad académica.

4. Analiza el contexto antes de tomar cualquier decisión

Por último, siempre conviene comparar cualquier pasaje marcado, o incluso obras completas, con los trabajos anteriores y el estilo propio del alumno.

¿Coincide el trabajo que estás analizando con sus trabajos anteriores? ¿Suena diferente a cómo escribe en los exámenes o en sus trabajos escritos? Las respuestas a estas preguntas te ayudarán a formarte una opinión.

A lo largo de este análisis, recuerda que la puntuación de un detector de IA es solo una pieza más de un rompecabezas más amplio.

Qué hay que tener en cuenta a la hora de elegir un corrector de redacciones basado en IA

La prioridad número uno a la hora de buscar un verificador de ensayos basado en IA debería ser la precisión. No beneficia a nadie que se marque erróneamente un trabajo creado por humanos, y puede causar mucho daño.

¿Cómo podemos evitarlo?

Ten en cuenta estos seis aspectos a la hora de evaluar posibles verificadores de ensayos basados en IA:

1. Una baja tasa de falsos positivos: la tasa de falsos positivos (FPR) de Pangram, verificada por terceros, es del 0,01 %, lo que significa que, cuando la herramienta señala un trabajo, puedes tomar medidas al respecto sin tener que preguntarte si estás a punto de acusar a un estudiante honesto.
2. Análisis a nivel de segmento: una puntuación única para todo un documento no resulta muy útil. Las indicaciones a nivel de frase te muestran exactamente qué pasajes parecen generados por IA, para que puedas apreciar las diferencias.
3. Detección simultánea de IA y plagio: una herramienta que comprueba si el texto ha sido generado o copiado en una sola pasada resuelve ambos problemas a la vez, en lugar de obligarte a realizar dos revisiones por separado en cada envío.
4. Compatibilidad con más de 20 idiomas: Lamentablemente, algunos de los detectores menos precisos pueden marcar erróneamente los textos de los estudiantes de inglés como segunda lengua (ESL) como generados por IA. Es recomendable buscar una amplia compatibilidad lingüística, para que tus estudiantes multilingües sean evaluados de forma justa.
5. Integración con el LMS: un detector que te obligue a salir del libro de notas solo te genera más trabajo y más pasos. Lo que te conviene es buscar un detector de IA que te facilite la vida, no que te la complique.
6. Validación independiente por parte de terceros: Lo más importante es que tu herramienta resista un análisis minucioso, así que busca una herramienta que haya sido probada y verificada por fuentes independientes.

Si encuentras un verificador que supere estas seis comprobaciones, sabrás que estás evaluando una herramienta de calidad capaz de respaldar sus afirmaciones.

Preguntas frecuentes sobre los correctores de ensayos basados en IA

¿Todavía tienes dudas sobre el uso de la IA en los ensayos y cómo detectarla? Tenemos las respuestas.

¿Existe algún corrector de redacciones basado en IA que sea gratuito?

Técnicamente, sí, hay varias herramientas que ofrecen un verificador de ensayos con IA gratuito, pero eso suele implicar límites en el número de palabras, en el número de verificaciones al mes o en la profundidad del análisis que se obtiene.

En teoría, eso suena bien, pero esos límites suelen ir acompañados de una mayor tasa de falsos positivos, lo que hace que las puntuaciones sean menos útiles para el trabajo relacionado con la integridad académica.

¿Funcionan de verdad los verificadores de redacciones?

Un verificador de ensayos suele funcionar bien cuando presenta una alta tasa de detección combinada con una tasa de falsos positivos cercana a cero. Si el verificador que estás evaluando no publica su metodología de detección, desconfía. Las herramientas que marcan como «IA» una parte significativa de los textos escritos por personas (o viceversa) no te sirven de nada.

¿Puedo encontrar un corrector de redacciones basado en IA gratuito en el que pueda confiar para la calificación?

Sin duda, puedes encontrar un corrector de ensayos basado en IA gratuito (hay docenas disponibles con una sola búsqueda en Google), pero eso no significa que vaya a funcionar como tú quieres. Antes de confiar en cualquier herramienta, ya sea gratuita o no, asegúrate siempre de que una entidad independiente de prestigio la haya probado y verificado de forma independiente.

Encuentra el corrector de ensayos adecuado para garantizar la integridad académica

Al fin y al cabo, si necesitas verificar los trabajos escritos de tus alumnos, debes saber que cualquier herramienta que utilices para ello te proporcionará resultados en los que puedas confiar. Por eso estamos tan orgullosos de nuestra tasa de falsos positivos del 0,01 % en Pangram: ofrece a los educadores y responsables académicos la confianza necesaria para tomar medidas justificables.

¿Quieres probarla con los trabajos de tus alumnos? Empieza a utilizar la extensión de Pangram para Chrome y revisa los ensayos directamente en tu sistema de gestión del aprendizaje (LMS) hoy mismo.