¿Puede Perusall detectar la IA? Lo que la plataforma ve y lo que no

Perusall es una plataforma de anotación social que se utiliza junto con el sistema de gestión del aprendizaje de un curso. Los estudiantes leen un PDF asignado, ven un vídeo o trabajan con un capítulo de un libro de texto y, en vez de entregar un ensayo aparte, dejan comentarios, preguntas y respuestas directamente en pasajes o marcas de tiempo concretos. Los demás estudiantes de la misma clase pueden ver esas anotaciones y responderlas, que es precisamente lo que hace que la experiencia sea "social" y no una entrega privada. Como el trabajo calificado consiste en varias anotaciones breves repartidas por un documento y no en un ensayo continuo, la pregunta de si Perusall puede detectar la IA surge por un motivo distinto al de Turnitin o la entrega de un ensayo en Canvas: los textos son más cortos, conversacionales y vinculados a una cita o un momento específico del material original. Esto cambia tanto el aspecto que podrían tener las anotaciones generadas por IA como el modo en que un sistema tendría que detectarlas.

No. Perusall no procesa las anotaciones mediante un modelo de detección de IA ni ofrece a los docentes un interruptor para activar esa función. El sistema de puntuación propio de Perusall, que la empresa denomina calificación automatizada, está diseñado para evaluar señales de participación: la extensión de una anotación, si el comentario hace referencia a contenido concreto de la lectura, con cuánta antelación respecto a la fecha límite se publicó y si otros estudiantes interactuaron con él. Ninguna de esas señales pretende estimar si el texto fue generado por IA. Por eso, aunque a veces se pregunta si Perusall comprueba la IA esperando una respuesta similar a un informe de similitud, lo cierto es que su algoritmo se creó para medir la calidad de la participación, no la autoría, y ninguna anotación lleva asociada una puntuación de probabilidad de IA.

La vista del docente en Perusall es más manual que automatizada. Puede abrir el panel de anotaciones de una clase y leer todos los comentarios que dejó un estudiante, ordenados por documento, estudiante o marca de tiempo, además de consultar la puntuación automática de participación calculada por Perusall para cada persona. Lo que no puede ver, porque Perusall no lo genera, es un porcentaje de probabilidad de IA ni una marca resaltada que diga "esto parece escrito por una máquina" junto a una anotación. Si un docente sospecha que las anotaciones fueron generadas por IA y no escritas durante la lectura, esa sospecha suele surgir al leerlas: por ejemplo, un comentario que elogia el texto de forma genérica sin referirse al pasaje al que está vinculado, o expresiones que se repiten en varias lecturas de un modo que no encaja con la voz habitual del estudiante.

Sí, y suele ser la vía más pertinente cuando un profesor quiere examinar con mayor atención el patrón de anotaciones de un estudiante. Perusall permite exportar a una hoja de cálculo datos de las anotaciones, incluidos el texto de los comentarios, las marcas de tiempo y las puntuaciones de participación, mediante las funciones de exportación de datos o sincronización con el libro de calificaciones. Perusall no somete esa exportación a ningún modelo de detección de IA: solo contiene texto sin procesar y metadatos. Sin embargo, cuando el docente dispone del texto fuera de la plataforma, puede revisarlo manualmente en busca de las mismas señales de alerta que buscaría en otros contextos o pegar fragmentos especialmente breves o sospechosos en una herramienta independiente de detección de IA si la política del curso contempla ese tipo de comprobación. La exportación es lo que conecta realmente una tarea de Perusall con cualquier revisión de IA; antes de ese punto no sucede nada de forma automática.

Perusall suele integrarse en un curso a través de un LMS, casi siempre Canvas, aunque también Brightspace o Blackboard. Ese LMS puede ejecutar por separado Turnitin u otra herramienta de detección de IA en otras tareas del mismo curso, como ensayos o publicaciones de debate. Se trata de un proceso completamente independiente de la calificación de anotaciones de Perusall. Un curso podría tener activo el indicador de escritura con IA de Turnitin para un trabajo final entregado mediante Canvas y utilizar Perusall únicamente para las anotaciones semanales de las lecturas; los dos sistemas no comparten datos ni puntuaciones. Si el programa de una asignatura menciona la detección de IA, conviene comprobar específicamente si la política se refiere a la herramienta de entrega de ensayos o a la de anotación de lecturas, ya que un estudiante podría pensar razonablemente que una cubre a la otra cuando no es así.

Sin una puntuación automática en la que apoyarse, los docentes que sospechan del uso de IA en anotaciones de Perusall suelen detectarlo mediante patrones de escritura y no por una única cifra marcada.

Si un docente plantea una preocupación específica sobre las anotaciones de Perusall, la respuesta más útil suele centrarse en el procedimiento y no en ponerse a la defensiva, ya que para empezar no existe ningún informe generado por Perusall que haya que refutar.

Como Perusall no marca nada automáticamente, el riesgo práctico depende por completo de cómo pueda interpretar después una anotación un docente, ya sea durante una revisión normal o tras exportarla. Pasar las anotaciones más largas o pulidas por la herramienta de detección de texto con IA de NotGPT antes de publicarlas puede indicar si sus expresiones parecen generadas por IA. Esto resulta útil si un comentario se escribió con mucha ayuda de una herramienta gramatical o de un programa de traducción y terminó sonando más rígido o formal que el resto de las anotaciones del estudiante. Si un comentario marcado es realmente original, pero parece demasiado pulido frente a la voz habitual del alumno, la herramienta Humanize puede ajustar la redacción sin cambiar la observación concreta sobre la lectura. Esta comprobación es una precaución ante la manera en que podría percibirse el texto, no una respuesta a algo que mida Perusall, pues la plataforma carece de una capa propia de detección de IA.