La generación automática de distractores se ha convertido en un área de investigación notablemente creciente, principalmente impulsada por los avances en la inteligencia artificial. Los distractores son opciones incorrectas pero plausibles que se utilizan en preguntas de opción múltiple como una forma de evaluar a los examinandos. Este tipo de preguntas son ampliamente usadas en entornos educativos, cubriendo diversos dominios desde la ciencia y las matemáticas hasta el inglés y la medicina.
Si bien los métodos tradicionales para generar distractores se basaban principalmente en características de corpus y reglas del conocimiento, el desarrollo de redes neuronales profundas y modelos de lenguaje preentrenados ha ampliado las posibilidades de la generación automática. Modelos como BERT, T5 y GPT-4 se han utilizado para mejorar la plausibilidad y diversidad de los distractores generados, superando así a las técnicas primitivas.
Recientemente, algunos estudios han explorado el uso de ejemplos en contexto y aprendizaje reforzado para refinar aún más este proceso. Aunque los modelos preentrenados han mostrado beneficios significativos en la calidad de los distractores, todavía enfrentan desafíos como la generación de opciones sin sentido o irrelevantes. Sin embargo, la incorporación de técnicas adicionales, como la retroalimentación humana, ha demostrado ser prometedora para mejorar la confiabilidad de estas opciones.
En el ámbito educativo, el uso de preguntas generadas automáticamente podría agilizar significativamente la evaluación de grandes volúmenes de estudiantes, permitiendo evaluaciones más justas y representativas de las habilidades de cada examinado. Los educadores podrían beneficiarse de sistemas que generan preguntas automáticamente alineadas con los objetivos de aprendizaje, si bien esto aún requiere verificación humana para asegurar la efectividad pedagógica.
La investigación futura en esta área promete abordar los problemas actuales de confiabilidad y semántica, explorando enfoques más sofisticados y multidisciplinarios. Esto no solo mejorará la calidad de las preguntas generadas sino que también garantizará una evaluación más precisa y efectiva en el aprendizaje automático y en sus aplicaciones educativas.