Este estudio construyó un marco de contenido para informes de retroalimentación en la escritura en inglés de secundaria, que abarca la retroalimentación positiva dirigida, el diagnóstico retrospectivo y la regulación predictiva. Diseñó una ruta para la construcción y aplicación del informe de retroalimentación colaborativo humano-máquina para la escritura en inglés de secundaria: colaboración antes de la clase entre maestro, máquina y estudiante para generar un informe preliminar; interacción maestro-estudiante durante la clase, basada en el informe, para realizar retroalimentación continua; colaboración maestro-máquina después de la clase para generar nuevamente el informe de retroalimentación. El objetivo es ayudar a los maestros a optimizar el contenido de los informes de retroalimentación de escritura, implementar un mecanismo de retroalimentación continua, con la esperanza de consolidar la base del aprendizaje impulsado por dichos informes y liberar plenamente su eficacia en el aprendizaje.

retroalimentación colaborativa humano-máquina; informe de retroalimentación de escritura; redacción de inglés aplicada; inteligencia artificial generativa