Consultoría para el desarrollo y evaluación de un sistema de evaluación formativa y reportería con IA para el fortalecimiento de la práctica docente en Perú

Descripción

El Banco Interamericano de Desarrollo (BID) convoca a firmas consultoras especializadas para el codiseño, implementación y evaluación psicométrica de un sistema piloto de evaluación formativa y reportería automatizada con Inteligencia Artificial.

El proyecto se ejecutará sobre la plataforma existente EVAL-AI (cuyo código fuente y documentación técnica serán provistos por el Banco) con el objetivo de fortalecer las capacidades de retroalimentación pedagógica en el área de matemáticas dentro del sistema educativo peruano.

1. Diseño del sistema de reportería y métricas de IA (Componente 1)
Tableros de visualización analítica: Diseñar e implementar tableros interactivos e intuitivos dentro de EVAL-AI para que los docentes consulten en tiempo real los resultados de los ítems respondidos por los estudiantes.

Desarrollo de métricas pedagógicas: Configurar algoritmos para extraer indicadores clave de rendimiento, tales como el desempeño específico por habilidad matemática, niveles de dificultad indexados, porcentaje neto de aciertos, mapas de errores comunes y detección automática de áreas de oportunidad académica.

Segmentación avanzada de datos: Habilitar filtros dinámicos que permitan al cuerpo docente aislar e interpretar la información por grupo completo, estudiante individual, periodos específicos, temas curriculares o competencias evaluadas.

Reportes portables y usabilidad: Desarrollar un sistema de reportes consolidados totalmente descargables y ejecutar pruebas funcionales de experiencia de usuario (UX) con docentes activos para validar la usabilidad y la carga de datos.

2. Marco de implementação, alcance y diseño muestral (Componente 2)
Distribución del estudio piloto: La consultoría se desplegará en 30 instituciones educativas de Lima Metropolitana bajo una metodología experimental estructurada en dos bloques: un Grupo de Tratamiento (15 escuelas que usarán Eval-IA) y un Grupo de Control (15 escuelas que mantendrán sus métodos tradicionales).

Cronograma operativo y facilitadores: El piloto tendrá una duración intensiva de aproximadamente 2 meses, contemplando un mínimo de 7 sesiones de trabalho directo con los docentes y el despliegue de al menos 8 facilitadores de campo para la supervisión técnica semanal en las escuelas.

Líneas de base y salida (Medición de impacto): Levantar métricas al inicio y al cierre de la intervención en ambos grupos de estudio. El modelo metodológico diferenciará de forma estricta los impactos directos (conocimiento pedagógico y prácticas del docente) de los impactos indirectos (aprendizajes logrados por los estudiantes).

3. Validación psicométrica, análisis de datos y escalabilidad (Componente 3)
Pruebas de confiabilidad estadística: Documentar de forma matemática las evidencias de consistencia interna de los instrumentos de evaluación aplicados mediante la ejecución de test estadísticos avanzados, utilizando el coeficiente Alfa de Cronbach y el coeficiente Omega de McDonald.

Validación de constructos estructurales: Aplicar análisis factoriales exhaustivos sobre las matrices de datos recolectadas para certificar de manera rigurosa la validez técnica de los constructos e instrumentos psicométricos administrados.

Optimización tecnológica iterativa: Evaluar el rendimiento operativo del aplicativo EVAL-AI en entornos reales de conectividad. La firma deberá ajustar y refinar la arquitectura del software basándose en los hallazgos de usabilidad y la retroalimentación recolectada.

Hoja de ruta para escalamiento: Consolidar la memoria técnica del proyecto en un informe final ejecutivo que incluya las lecciones aprendidas, conclusiones analíticas y recomendaciones estratégicas orientadas a un eventual escalamiento del sistema a nivel nacional.

Nota: Las empresas interesadas deben revisar los requisitos en el Portal de Licitadores de BEO.