No sempre és fàcil. De fet, aquest és precisament el problema.
Una pregunta generada amb intel·ligència artificial pot estar molt ben escrita. Pot semblar professional. Pot tenir quatre opcions, una explicació i fins i tot un to molt segur. Però això no significa que estigui ben feta.
Aquests són els set senyals que jo miraria.
1. Dues respostes semblen correctes
Aquesta és una alerta bastant habitual. L’enunciat pregunta per «la millor opció», però dues alternatives poden defensar-se perfectament. Això pot passar perquè la IA ha creat opcions massa semblants o perquè no ha definit prou bé el context.
En una bona pregunta, el context hauria de permetre justificar per què una opció és més adequada que les altres.
2. L’explicació repeteix la resposta
La resposta correcta és la B perquè la B és l’opció més adequada.
Això no és feedback. És una reformulació. Una bona explicació t’hauria d’ajudar a entendre:
- Quin concepte s’avalua.
- Quin criteri cal aplicar.
- Per què una opció és adequada.
- Per què les altres no ho són.
Si l’explicació sona buida, jo desconfiaria.
3. Massa preguntes sobre el mateix
La IA genera molt bé variacions superficials: canvia el nom, canvia l’empresa, canvia el dispositiu. Però al fons pot estar preguntant vint vegades exactament el mateix.
⚠️ Compte!
Tenir 3.000 preguntes no serveix de gaire si 600 treballen pràcticament el mateix concepte. La sensació de gran banc de preguntes no garanteix una bona cobertura del temari.
4. Preguntes massa genèriques
«Quina és la millor tecnologia?» «Quina eina és més segura?» «Quin programa és millor?»
Sense context, aquestes preguntes solen estar mal plantejades. La resposta depèn de la necessitat, del tipus de dades, del dispositiu, del públic, del cost, de l’accessibilitat i de la privacitat. Una bona pregunta competencial necessita context.
5. Massa dependència de marques i botons
Una altra alerta és que tot giri al voltant de memoritzar interfícies concretes: «On és exactament l’opció X?», «Quin botó has de prémer?»
Pot haver-hi preguntes procedimentals, és clar. Però l’ACTIC treballa competència digital. Si tot un banc de preguntes es basa en recordar pantalles d’una aplicació concreta, jo el consideraria limitat.
6. Errors de nivell
Aquest és especialment delicat. Una pregunta pot ser bona i, en canvi, estar mal situada: un contingut de nivell avançat pot aparèixer com a bàsic, o una pregunta de nivell mitjà pot demanar només reconèixer una definició massa elemental.
Això passa quan es genera contingut sense una bona lectura del currículum.
7. Expressions molt segures davant de qüestions discutibles
La IA té aquesta particularitat: no sempre dubta quan hauria de dubtar. Pot dir «l’única resposta correcta és…» i després resulta que el cas admet matisos.
💡 Idea clau
El to de seguretat no és una prova de qualitat. Una resposta incorrecta ben escrita pot passar perfectament desapercebuda.
Qui revisa les preguntes?
Aquesta és la pregunta que jo faria a qualsevol plataforma. No «utilitzeu IA?» — això ja gairebé és secundari. Preguntaria: «qui revisa el que genera la IA?»
- Hi ha un formador? Hi ha una persona especialitzada?
- S’analitzen els errors reportats?
- S’actualitzen les preguntes?
- Hi ha una metodologia de control?
Aquest és el valor real.
El problema de les plataformes creades sense base formativa
Amb les eines actuals és relativament fàcil crear una plataforma educativa: web, pagaments, banc de preguntes, feedback automàtic. Tot això es pot muntar molt més ràpid que abans.
Però crear una plataforma no et converteix automàticament en formador. La tecnologia resol la part tècnica, no la pedagògica. I si darrere no hi ha una persona que conegui l’ACTIC, el currículum i la formació, la fiabilitat del contingut és molt més difícil de valorar.
La curació és el que no es veu
Quan un material està ben fet, darrere hi ha moltes decisions invisibles: aquesta pregunta sobra, aquesta està repetida, aquesta és massa difícil, aquesta necessita un exemple, aquesta explicació confon, aquesta pertany a un altre nivell, aquesta ha quedat antiga.
Això és curació de continguts. I és precisament la part que no pots mesurar comptant preguntes.
Com ho fem a acTIC.online?
A acTIC.online les preguntes formen part d’un itinerari, no són un producte aïllat. Abans hi ha explicació. Després pràctica. Després comprovació. I el contingut s’ha de revisar perquè tingui sentit dins del nivell.
Podem utilitzar IA, però no publiquem una pregunta només perquè s’hagi pogut generar. La tecnologia ens ajuda. El criteri decideix.
La meva recomanació
Quan practiquis amb una plataforma, fixa’t en això:
- Les preguntes són clares?
- Les explicacions t’ensenyen alguna cosa?
- Hi ha varietat real?
- El nivell sembla coherent?
- Pots saber qui hi ha darrere?
- Pots reportar errors?
- Hi ha una metodologia més enllà dels tests?
Si falla en molts d’aquests punts, jo no la utilitzaria com a recurs principal. Potser com a pràctica complementària, però no com a base de tota la preparació.
📌 Recorda
Una pregunta ben escrita no és necessàriament una bona pregunta.
