Ajustes
La clave se queda en el almacenamiento local de este navegador. Ni se sube ni se comparte.
Clave de OpenAI
Se guarda como ia_openai_key, la misma que usan el resto de tus aplicaciones.
Modelo
El coste sube y la varianza baja según subes de familia. Para calibrar conviene el mismo modelo que después corregirá: cambiarlo a mitad invalida el acuerdo medido.
La familia gpt-5.6 ignora la temperatura y ajusta sola su esfuerzo de razonamiento. La app lo detecta y adapta la llamada.
Protección de datos
Los trabajos de tus estudiantes son datos personales. Antes de que nada salga del navegador puedes sustituir lo que identifica a la persona.
Rúbrica
Cuanto más operativo sea cada criterio, antes te aprende la máquina. Un criterio que tú mismo aplicas de forma distinta según el día no se puede calibrar, y eso lo verás medido en el paso 3.
Contexto de la corrección
Criterios
Los pesos se normalizan solos. La nota es la suma ponderada, calculada igual para ti y para la máquina, de modo que la comparación sea limpia.
Redactar la rúbrica desde el enunciado
Pega el enunciado de la tarea y la máquina propone criterios, pesos y descriptores. Después los corriges tú, que es donde está el criterio.
Lote
Sube todas las entregas. La app las baraja: corregir en orden alfabético mete tu cansancio dentro de la calibración como si fuera criterio.
Entregas
Acepta .txt, .md, .docx y .pdf. Todo se lee en el navegador.
o pulsa para elegirlas
Tamaño de la muestra de calibración
Marca cuántos trabajos vas a corregir tú a mano. No es la mitad del trabajo repartida: es el ancla contra la que se mide todo lo demás. Con una rúbrica nítida suele bastar la cuarta parte, y la app te avisa en cuanto el acuerdo se estabiliza.
Calibración
El orden importa y no se puede saltar. Primero la máquina predice a ciegas y su predicción queda sellada. Después pones tu nota. Solo entonces se abre la comparación. Si vieras la predicción antes, la estarías firmando en lugar de contrastarla.
Todavía no hay muestra fijada. Vuelve al paso 2, sube el lote y fija cuántos trabajos corriges tú.
Trabajo
Ver el texto de la entrega
Tu corrección
Corrección
La máquina puntúa el lote entero, no la mitad que te falta. Sobre los que ya corregiste vuelve a pasar con validación cruzada, dejando fuera el propio trabajo, y eso alimenta la auditoría del paso 5. Sobre el resto propone, y tú revisas por triaje.
Antes hay que calibrar. Necesitas al menos cuatro anclas para que el acuerdo signifique algo.
Pasar el lote
Triaje
Estas son las que hay que mirar antes de firmar: confianza baja, nota pegada a una frontera con consecuencias, o criterios que se contradicen dentro del mismo trabajo. El resto se firma en bloque.
Propuestas
Equidad
Aquí no se corrige a nadie: se mira si el criterio fue el mismo para todos. Esto es diagnóstico tuyo y no debería salir de este equipo.
Necesita la reauditoría del paso 4 para poder comparar tus notas con una segunda lectura del mismo criterio.
Cobertura del rango
Deriva a lo largo de tu corrección
Si el residuo crece o decrece con la posición, el criterio se movió mientras corregías. Es el sesgo más común y el único que nadie puede ver en sí mismo.
Divergencias
Ordenadas por distancia. Cada una tiene dos lecturas posibles: la máquina se equivocó, o dos trabajos equivalentes recibieron notas distintas. La segunda es la que importa.
Mapa de la clase
Criterio por trabajo. Las columnas oscuras señalan lo que falló la cohorte entera, y eso es contenido para la próxima clase, no una nota.
Informe privado
Descarga en local el informe de deriva y divergencias. No va dentro de la exportación de notas: es material de diagnóstico, no prueba documental.
Salida
La nota la firmas tú. La máquina propone y deja escrito por qué, con la cita exacta que lo sostiene, para que la revisión se pueda responder con el trabajo delante.
Firmar
Al firmar, la propuesta pasa a ser tu nota. Puedes cambiar cualquiera antes o después.