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Caso de uso de IA en Centro Ceibal: ACAcredita - Asistente de corrección de la Prueba Acredita EBI

Informes

Identificación del organismo

• Organismo: Centro Ceibal para el Apoyo a la Educación de la Niñez y la Adolescencia.
• Fecha de reportado: 19/08/2026.

Información del caso de uso

• ¿Qué es y cómo funciona?: estudio de viabilidad e implementación de un sistema para asistir en el proceso de corrección de la Prueba Acredita EBI, en particular en la parte de producción escrita.
• ¿Qué problema resuelve?: el problema principalmente está dado por la escala, siendo una prueba que es rendida por miles de candidatos, la corrección de la parte escrita es un proceso que lleva mucho tiempo, haciendo que los resultados estén disponibles típicamente 4 meses luego de haber rendido la prueba, y que no contengan retroalimentación personalizada. Esto limita la posibilidad de realizar más veces en el año la prueba, y limita las posibilidades de mejora de las habilidades de los candidatos a partir de los resultados de su prueba.
• ¿Cuál es el público objetivo al que impacta?: equipo de ANEP encargado de la prueba Acredita.
• ¿Cuál es el estado de implementación?: finalizada, en producción.
• ¿Cuándo comenzó la iniciativa?: 07/2025.

Desarrollo técnico del sistema

• ¿Qué tecnologías utiliza?: procesamiento del lenguaje natural (NPL, por su sigla en inglés), apoyo a la interacción e inteligencia artificial generativa.
• ¿Qué tipo de licencia código y/o librería utiliza?: el código es propiedad de Ceibal, pudiendo eventualmente a futuro liberarse a demanda o quedando disponible como código abierto. Se utilizan bibliotecas abiertas estándar de Python, y la biblioteca de OpenAI para el uso de LLMs vía API mediante una licencia paga.
• ¿Qué lenguaje utiliza?: Python.
• ¿Quiénes son responsables del desarrollo?: se realizó en forma mixta, parte en el organismo y parte con un proveedor externo, y en cooperación con otro organismo del Estado.
• ¿Cuáles son las áreas funcionales involucradas?: tecnología e informática y expertos temáticos. El equipo está integrado por el área de Investigación, Desarrollo e Innovación de Ceibal, y la División de Investigación, Evaluación y Estadística de ANEP.
• ¿Involucra la participación humana en la decisión final?: sí. Los resultados de la corrección automatizada se toman como un insumo más en el proceso de corrección, pero todas las decisiones son tomadas por humanos.
• ¿Cuáles son las principales dificultades y los retos identificados?: la rúbrica de correcciones de producciones escritas es compleja, con múltiples criterios, para los cuales hubo que trabajar en la ingeniería de prompts y el análisis de concordancia, hasta llegar al mejor desempeño posible.
• Las principales dificultades están relacionadas con algunos ítems para los cuales es más difícil ajustar el sistema para lograr buenos resultados.

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