¿Qué es el modo feedback?

El feedback es una actividad natural, inherente al proceso de aprendizaje y que forma parte de nuestro día a día, dentro y fuera del aula. Consiste en ofrecer y recibir información sobre el desempeño de una actividad e indicaciones sobre cómo mejorarlo. Hattie y Timperley destacan que es uno de los factores que más contribuyen a la consecución de los objetivos de aprendizaje por parte de los alumnos. Se trata, pues, de una herramienta que facilita y potencia el aprendizaje. Existen diferentes tipos de feedback en función del aspecto en el que nos centremos. La selección de uno u otro en función del contexto, del momento y de las necesidades de aprendizaje, determinará en gran medida sus efectos, que pueden ser a veces fuentes de fracaso y frustración, pero también motivadores y disparadores de aprendizajes. En el curso Evaluar para aprender nos centraremos en cómo ofrecer este feedback y recibirlo y qué hacer con él, en qué momento, con qué palabras, en qué modo y medios.

El feedback, o retroalimentación en español, se refiere a la información que se proporciona a un sistema o modelo de aprendizaje automático después de que ha hecho una predicción o tomado una decisión. El feedback se utiliza para mejorar el rendimiento del modelo mediante la corrección de errores y la actualización de los parámetros del modelo en consecuencia. El feedback puede ser positivo o negativo, y puede ser proporcionado de forma supervisada o no supervisada. En el aprendizaje supervisado, el feedback se proporciona en forma de etiquetas de entrenamiento que se utilizan para ajustar el modelo. En el aprendizaje no supervisado, el feedback se proporciona a través de la comparación de las predicciones del modelo con las observaciones del mundo real. El feedback es importante en el aprendizaje automático porque permite a los modelos adaptarse y mejorar con el tiempo. Sin feedback, los modelos pueden estancarse en soluciones subóptimas y no ser capaces de aprender de forma efectiva a partir de nuevos datos. Además, el feedback también es importante para la evaluación del rendimiento del modelo, ya que permite la comparación de las predicciones del modelo con las observaciones reales y la identificación de posibles errores o incoherencias.