De los lloros al análisis: la IA para las memorias de final de curso

Escrito por: José Luis Miralles Bono (tiempo de lectura: 18 ‘)

Cada mes de junio se repite el mismo ritual. Toca hacer la memoria de departamento, y toca hacer la memoria del centro. Y si nos ponemos sinceros, casi todos sabemos cómo acaba eso.

La memoria de departamento suele salir por una de estas tres vías. Opción A: el jefe de departamento la redacta solo, tirando de lo que recuerda y de lo que le comentan por el pasillo. Opción B: pide a cada profesor una mini-memoria individual, las recibe, las pega una detrás de otra, y a eso lo llamamos «la memoria del departamento». Opción C (la que no confesamos): se coge la del año pasado y se le cambian las fechas. 🫣

Y luego, cuando el equipo directivo tiene que redactar la memoria global del centro, se encuentra con las memorias de todos los departamentos escritas cada una con su criterio, su longitud y su estructura, mezclando lo pedagógico con lo organizativo, lo que es competencia del centro con lo que hay que elevar a Conselleria. Y alguien tiene que leérselas todas y sintetizarlas. En junio. Con las todo lo que cae encima en esas fechas.

En esta entrada quiero compartir un flujo de trabajo en tres peldaños que he ido montando para este proceso. No va de que la IA escriba la memoria por nosotros (eso también podría ser, pero no es mi estilo); va de usarla para lo que se le da bien —recoger todas las voces y sintetizarlas sin perder nada por el camino— dejando el criterio, siempre, de nuestro lado. Como en otras entradas, lo comparto por si a alguien le sirve parte o la totalidad.

Un aviso importante antes de empezar, que repetiré porque es el corazón de todo: aquí hablo de IA corporativa (Copilot dentro del entorno M365 de la Conselleria). Estamos tratando datos de un centro educativo. Copilot corporativo sí; ChatGPT, Gemini o cualquier IA externa personal, no. Misma lógica que ya aplicamos (o deberíamos) con las herramientas de mensajería: las corporativas dentro, las externas fuera.

El problema de fondo: yuxtaponer no es sintetizar

La opción B, la de las mini-memorias pegadas, es la más habitual, y parece la más participativa. Pero tiene una trampa: cada profesor escribe lo suyo sin leer lo del compañero, y el jefe de departamento no tiene tiempo ni herramientas para fundir todo aquello en un diagnóstico común. El resultado no es una deliberación; es una yuxtaposición. Una suma de voces individuales que nunca llegan a dialogar entre sí.

Lo que yo busco es otra cosa: que todos respondan a las mismas preguntas y que después algo (o alguien) identifique los consensos, no oculte las discrepancias y no deje fuera ninguna idea, aunque solo la haya mencionado una persona. Eso es una memoria de verdad, no un collage.

Vamos con los tres peldaños.

Peldaño 1: recoger las voces con un formulario (Forms)

El primer paso es dejar de pedir «mándame tu parrafito» y pasar a un formulario breve con las preguntas clave de la memoria. En mi caso uso Microsoft Forms, que es lo que tenemos en el entorno corporativo.

Ojo a la distinción, que despista al principio:

  • Cuestionario = lleva puntuación (tipo examen).
  • Formulario = recoge respuestas (encuestas). ← este es el que queremos.

Tres preguntas bastan para arrancar (luego cada quien añade, quita o reformula):

  1. ¿Cómo valoras el desarrollo del curso? Aspectos positivos y negativos.
  2. Propuestas de mejora metodológica u organizativa.
  3. Valoración de la coordinación dentro y fuera del departamento.

Se comparte el enlace de «Recoger respuestas» por correo corporativo o Teams, con un plazo razonable. Y una norma que conviene dejar clara desde el principio: quien no responde dentro del plazo, se entiende que no hace aportación a la memoria. Se acabó el perseguir a nadie.

Cuando cierra el plazo, «Abrir resultados en Excel» y ya tenemos la materia prima: cada columna una pregunta, cada fila un docente.

Peldaño 2: sintetizar las aportaciones (el agente de síntesis)

Aquí entra la IA por primera vez. Copiamos del Excel todas las respuestas de una columna (una pregunta) y se las damos a un agente de Copilot con un único encargo: fundir esas aportaciones individuales en un texto unificado para la memoria de departamento.

Este es el prompt que lleva el agente. Podéis copiarlo tal cual, montaros el vuestro o adaptarlo:

Las seis reglas no son decorativas: son exactamente lo que separa una síntesis fiel de un resumen que se come la mitad de las aportaciones o, peor, que se inventa media docena. La regla 1 (no omitir a la voz minoritaria) y la 3 (no tapar las discrepancias) son, para mí, las más importantes: son las que impiden que la síntesis se convierta en un promedio blandito donde nadie se reconoce.

Se repite para cada pregunta, y en un rato tenemos el borrador de la memoria de departamento. Borrador, insisto: hay que leerlo, comprobar que no falta nada, verificar que no se ha inventado nada y añadirle los datos concretos —cifras, fechas— que la IA no tiene. La IA hace el trabajo pesado de fusión; el criterio y la verificación siguen siendo nuestros. De humanos.

Peldaño 3: del montón de memorias al análisis global del centro

Hasta aquí, cada departamento ya tiene su memoria hecha con cabeza. Pero al equipo directivo le queda la otra mitad del marrón: coger todas las memorias y destilar de ellas la memoria global del centro.

Y aquí las memorias vienen, digamos, «en bruto»: mezclan resultados académicos con peticiones de material, dificultades pedagógicas con quejas sobre la climatización, cosas que puede resolver el propio centro con cosas que solo puede resolver Conselleria. Antes de redactar nada, hay que vaciar y clasificar.

Para esto me armé una pequeña cadena de prompts encadenados, cada uno con una función. Y como los redacté pensando también en los conservatorios de danza, tengo una versión paralela de cada uno donde «instrumental» pasa a ser «suelos técnicos, barras, espejos y linóleo» y «audiciones» pasa a ser «muestras y espectáculos». Os los dejo todos, enteros, más abajo.

Prompt 1 — Extraer y clasificar

Vacía todas las memorias y separa el contenido en tres bloques: (1) peticiones que puede atender el equipo directivo —indicando qué pide cada asignatura o especialidad, no solo cada departamento—; (2) peticiones que se escapan de las manos del centro y hay que trasladar a Conselleria (infraestructuras, climatización, insonorización, plantilla, dotación grande…); y (3) los insumos académicos para la memoria global (resultados, dificultades, propuestas, abandono).

Y, clave: cuando más de una asignatura pide lo mismo, lo marca. Así, de un vistazo, ves que «atriles y sillas en mal estado» o «la climatización» no son la manía de un profesor suelto, sino un clamor de medio claustro. Su regla de oro es la misma que la del peldaño 2: no inventes nada, y si sobre algún aspecto no hay información en las memorias, dilo explícitamente en lugar de rellenarlo. (En mi caso, por ejemplo, el apartado de abandono de estudios estaba casi vacío, y es infinitamente más útil que la IA me diga «de esto no hay casi nada» que no que me maquille un párrafo de relleno.)

Versión música:

Versión danza:

Prompt 2 — Redactar el apartado organizativo

Coge ese vaciado y redacta, ya en prosa y con el formato del documento oficial, el apartado de «Organización y Gestión del centro». La gracia está en su lista de exclusiones muy explícita (aquí NO van resultados académicos, ni audiciones, ni pruebas de acceso… porque eso va en otros apartados de la memoria). Esa lista es, para mí, la pieza que más hay que cuidar y adaptar a los apartados reales de la memoria de cada centro.

Versión música:

Versión danza:

Prompt 3 — Redactar el apartado académico

El gemelo del anterior, pero para resultados, dificultades y propuestas de mejora del ámbito académico (y el abandono). Entre el Prompt 2 y el 3 se reparten lo organizativo y lo académico sin pisarse.

Versión música:

Versión danza:

La gracia de partirlo en tres es doble. Primero, fiabilidad: si haces la extracción una sola vez y bien, la fase de redacción tiene mucho menos margen para inventarse cosas, porque ya no está «leyendo» ocho PDFs, sino trabajando sobre un material acotado y verificado. Segundo, reutilización: los prompts están parametrizados con variables (nombre del centro, curso, idioma…), así que el año que viene solo cambio la cabecera.

El flujo, de un vistazo

📋  Formulario (Forms)  →  ✏️ mismas preguntas para todo el departamento
        ⬇
📊  Respuestas  →  Exportar a Excel  (columna = pregunta, fila = docente)
        ⬇
🤖  Peldaño 2: agente de síntesis  →  borrador de memoria de departamento
        ⬇
✅  Revisar: ¿falta algo? ¿se ha inventado algo? añadir datos concretos
        ⬇
🤖  Peldaño 3: cadena de prompts  →  vaciar + clasificar + redactar memoria del centro
        ⬇
✅  Revisar y ajustar antes de dar nada por bueno

Lo que no hay que perder de vista

Podría parecer que esto va de «que la máquina me haga la memoria». No. Va de lo contrario: de que la máquina se ocupe de la parte mecánica —recoger, fusionar, clasificar, dar formato— para que nosotros nos ocupemos de la parte que importa: leer con criterio, comprobar que las voces están todas, meter los datos que la IA no conoce, y tomar las decisiones.

Tres cosas que yo no me salto nunca:

  • La IA genera borradores, no textos definitivos. Todo pasa por una lectura humana antes de entrar en un documento oficial.
  • Datos dentro de casa. Copilot corporativo, en el entorno M365 de la Conselleria. Las IAs externas, para jugar en casa con tus cosas, no con las del centro.
  • El anonimato del formulario no es un detalle técnico, es lo que hace que el diagnóstico sea honesto. Cuídalo.

Al final, lo que se gana no es (solo) tiempo. Es que, por una vez, la memoria de departamento y la del centro reflejen de verdad lo que ha pasado durante el curso y las voces de quienes lo han vivido, en lugar de ser un trámite que copiamos y pegamos mirando para otro lado.


José Luis Miralles Bono

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