H5 · Peer Review formal

Hito 5 (10%) — Sprint C · Sesiones S07–S08

Autor/a
Afiliación

Juan Carlos Muñoz-Mora, PhD

Universidad EAFIT · Escuela de Finanzas, Economía y Gobierno

Fecha de publicación

25 de mayo de 2026

En una frase

Peer Review formal con rúbrica calibrada — cada estudiante revisa 2 pósters de pares y formula 1 pregunta para el Q&A adversarial.

Modo AIAS: 1 — No AI (criterio crítico exclusivamente humano). Peso: 10% · Entrega: S07 envío · S08 calificación.

Por qué peer review en este curso

El peer review formal es crítico para la lógica IA²: si la AI puede simular crítica, los humanos deben demostrar que la suya es genuina, contextualizada y constructiva. Por eso el peer review en EC0744 es modo AIAS 1 — No AI: no se permite usar Claude/ChatGPT para evaluar a un par.

Adicionalmente, peer review:

  • Externaliza calidad del juicio: el instructor no es el único árbitro.
  • Fuerza adopción del marco: para criticar a un par necesitas dominar PRISMA, DAGs, PAP, AIAS.
  • Demuestra agencia humana: tu rúbrica aplicada es prueba de que entendiste el curso.

Cómo funciona

  1. S07 (mar 19/05): se asignan 2 pósters de pares a cada estudiante (sorteo).
  2. S07-S08 (asincrónico): cada estudiante completa la rúbrica + comentarios estructurados + 1 pregunta para Q&A.
  3. S08 (jue 21/05): durante la sustentación de tu par, el instructor lee tu pregunta como parte del Q&A adversarial.
  4. Post-S08: el instructor califica tu peer review en 3 dimensiones (ver rúbrica abajo).

Estructura del entregable

En tu repo, archivo audit-logs/peer-review-recibido.md y audit-logs/peer-review-emitido.md:

# Peer Review — Emitido por [tu nombre] sobre póster de [par]

## 1. Rúbrica aplicada

| Eje | Puntuación 1-5 | Justificación |
|---|---|---|
| Adopción de práctica moderna | 4 | DAG bien construido, PAP claro pero sin Goodman-Bacon decomp |
| Honestidad metodológica | 5 | Limitaciones explícitas, distinción confirmatorio/exploratorio clara |
| Calidad técnica | 3 | Especificación coherente pero código no corre en mi máquina |
| Trazabilidad humana aumentada | 4 | Audit log H3 completo pero sin link al thread |

**Nota agregada propuesta:** [4.0 / 5.0]

## 2. Fortalezas (mínimo 2)

- ...
- ...

## 3. Debilidades genuinas (mínimo 1, no tibia)

- ...

## 4. Sugerencias accionables

- ...

## 5. Pregunta para el Q&A adversarial (S08)

> [Tu pregunta — específica, técnicamente desafiante, no genérica]

**Razón de la pregunta:** [por qué esta pregunta es importante para la
calidad del trabajo de tu par]

## 6. Audit (modo AIAS 1)

- **Modo AIAS declarado:** 1 — No AI
- **Confirmo que NO usé IA** para generar este peer review.
- **Firma:** [Nombre] · [Fecha]

Rúbrica (10% del curso)

Dimensión Peso intra Qué se evalúa
(i) Calidad de los comentarios 50% Específicos · basados en rúbrica · accionables · ni elogio vacío ni ataque genérico
(ii) Calibración con el instructor 30% Qué tan cerca está tu nota de la del instructor (Δ ≤ 0.5 = óptimo)
(iii) Honestidad 20% ≥1 fortaleza + ≥1 debilidad genuina · sin tibieza · pregunta Q&A no genérica

Ver detalle: rubricas/05-peer-review.md.

Política

  • Modo AIAS: 1 — No AI. Usar IA para generar el peer review = mala conducta académica.
  • Confidencialidad: los comentarios son privados al estudiante revisado + instructor.
  • Anonimato opcional: puedes solicitar anonimato si lo prefieres.

Plazos

  • Asignación: S07 (mar 19/05) durante la sesión.
  • Entrega del peer review: mié 20/05 antes de las 22:00 (push al repo del REVISOR).
  • Uso en S08: la pregunta del peer reviewer entra al Q&A adversarial.
  • Calificación: 3 días después de S08.

Conexión con curso

El peer review es la práctica colectiva del marco IA²: demuestras que tu juicio crítico es humano y entrenable, que entiendes los criterios del curso (DAG, PAP, AIAS) profundamente, y que puedes contribuir a la calidad investigativa de tu cohorte.

Ver también: Manifiesto IA² · Política IA

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