________________________________________
Una hoja de campo para transformar tus materiales en buenas preguntas.
La mejor materia prima para una evaluación suele estar en lo que ya usás para enseñar: un PDF, una presentación, una guía, apuntes, imágenes, textos o videos. La IA puede ayudarnos a convertir ese material en una primera batería de preguntas sin empezar desde cero.
Este playbook propone un recorrido breve: adjuntar, contextualizar, generar, revisar y conservar. Todavía no necesitamos código GIFT. Primero necesitamos preguntas que valga la pena llevar a Moodle.
No hace falta preparar un material especial para la IA. Empezá con aquello que realmente utilizaste o pensás utilizar con tus estudiantes.
Para recordar: la IA trabaja mucho mejor cuando puede apoyarse en una fuente concreta. Material primero; preguntas después.
Podés trabajar con la IA que ya uses habitualmente. Lo importante es iniciar una conversación nueva, adjuntar allí los materiales y darle un contexto mínimo antes de pedirle que produzca preguntas.
El bloque de contexto del prompt pide solamente cinco datos:
Para recordar: no hace falta escribir una planificación completa. Alcanzan los datos que evitan que la IA trabaje a ciegas.
Copiá este bloque completo. Completá solamente las cinco líneas de CONTEXTO y adjuntá o compartí tus materiales en el mismo mensaje.
Quiero que me ayudes a transformar esos materiales en una primera propuesta de preguntas para una evaluación en Moodle. En este mensaje voy a adjuntar o compartir los materiales con los que quiero trabajar.
CONTEXTO
Soy docente de:
Trabajo con estudiantes de:
En esta oportunidad quiero evaluar:
Cantidad aproximada de preguntas:
Algo particular que quiero cuidar en esta evaluación:
INSTRUCCIONES
Trabajá a partir de todo lo que comparta en esta conversación: PDF, documentos, apuntes, presentaciones, imágenes, textos, enlaces, videos o cualquier otra fuente disponible. Tomá esos materiales como fuente principal. Antes de escribir preguntas, revisalos y detectá qué ideas son centrales, qué relaciones entre conceptos vale la pena comprobar, qué errores o confusiones podrían aparecer y qué partes del material son demasiado accesorias como para transformarlas en una pregunta.
Si alguno de los datos que completé arriba resulta insuficiente o ambiguo, preguntame solamente lo indispensable para poder construir buenas preguntas antes de continuar y no repitas preguntas cuya respuesta ya figure en los materiales o en el contexto. Cuando tengas suficiente contexto, proponé primero una etiqueta global breve para todo el conjunto de preguntas. Debe representar el tema, no contener espacios y utilizar guion bajo cuando sea necesario. Ejemplo de etiqueta global sugerida: Ecosistemas_2do_2026
Después prepará una primera propuesta de preguntas pensadas para Moodle. Usá solamente estos cuatro formatos:
Opción múltiple: una única respuesta correcta entre varias alternativas.
Casillas: varias respuestas pueden ser correctas.
Verdadero / Falso: presentado siempre como dos alternativas explícitas, “Verdadero” y “Falso”.
Emparejamiento: para relacionar conceptos, ejemplos, categorías, funciones o definiciones.
No hace falta utilizar todos los formatos ni repartirlos por igual. Elegí el tipo de pregunta que mejor acompañe lo que realmente vale la pena evaluar. Buscá una dificultad adecuada para el grupo que indiqué. Evitá preguntas obvias, detalles irrelevantes o formulaciones que puedan resolverse por simple descarte. Cuando uses opción múltiple o casillas, construí distractores plausibles. Las opciones incorrectas deberían representar errores posibles, confusiones frecuentes o interpretaciones incompletas del contenido.
Para cada pregunta presentá:
Nombre breve de la pregunta.
Tipo de pregunta recomendado.
Enunciado.
Respuesta o respuestas correctas.
Opciones incorrectas o distractores, cuando corresponda.
Retroalimentación breve y útil.
La retroalimentación no debe limitarse a indicar “correcto” o “incorrecto”. Cuando resulte útil, explicá brevemente por qué una respuesta es adecuada o qué idea convendría revisar. Si una pregunta resulta ambigua, depende de información que no aparece en los materiales o admite más de una interpretación razonable, descartala y proponé otra.
No inventes contenido solamente para alcanzar la cantidad solicitada. Primero presentá la etiqueta global sugerida con este formato:
Etiqueta global sugerida: nombre_sin_espacios
Después presentá las preguntas numeradas y claramente separadas. Todavía no generes código GIFT. Esta etapa sirve para producir, revisar y ajustar buenas preguntas antes de llevarlas a Moodle.
Para recordar: este prompt no busca una versión definitiva. Busca una primera propuesta organizada, con etiqueta, respuestas, distractores y retroalimentación, lista para que vos la revises.
La primera respuesta de la IA es material de trabajo. Revisala como revisarías un borrador propio.
Después pedí correcciones puntuales sobre la misma conversación:
«Las preguntas 2 y 5 son demasiado fáciles. Reformulalas sin cambiar el contenido evaluado.»
«El distractor C de la pregunta 4 es demasiado evidente. Proponé uno más plausible.»
«La pregunta 7 depende de un dato secundario. Reemplazala por una que trabaje una idea central.»
«Mantené las preguntas que ya aprobé y modificá solamente la 3.»
Para recordar: corregí por partes. No regeneres todo el conjunto cada vez que una sola pregunta necesite ajuste.
Para un trabajo cotidiano, una conversación común con IA suele alcanzar. Si necesitás trabajar sobre varios PDF, documentos extensos, presentaciones y videos de una misma unidad, puede resultar más cómodo reunir primero las fuentes en una herramienta orientada a colecciones documentales, como NotebookLM.
El entorno puede cambiar, pero el método sigue siendo el mismo:
Para recordar: NotebookLM puede simplificar el manejo de muchas fuentes, pero no es un paso obligatorio. Usalo cuando realmente te ahorre trabajo.
Cuando vuelvas a esta hoja dentro de un tiempo, no hace falta recordar una herramienta particular ni una forma exacta de conversar con la IA. Lo importante es conservar el método.
La idea esencial: no le pidas a la IA simplemente “haceme preguntas”. Dale una buena fuente, contale para quién estás trabajando y utilizá su primera respuesta como un borrador que todavía necesita tu criterio.
Guardá este playbook. La próxima vez que tengas un PDF, una presentación, un video o unos apuntes y necesites convertirlos en una evaluación, podés volver directamente al prompt y empezar desde ahí.