Peer review formal
Componente de 10 % · Sprint C · S07 y S08
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
- S07 (vie 20/11): se asignan 2 video pósteres de pares a cada estudiante (sorteo).
- Después de la entrega de H4 (mar 24/11 · 23:59): ves los dos videos y completas la rúbrica + comentarios estructurados + 1 pregunta para cada autor.
- jue 26/11 · 23:59: entregas el peer review. Cada autor responde tu pregunta por escrito en su repo.
- Después: 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 el video 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 (vie 20/11) durante la sesión.
- Entrega del peer review: jue 26/11 · 23:59 (push al repo del REVISOR).
- Uso: el autor responde tu pregunta por escrito, sin IA.
- Calificación: antes del cierre de notas (10 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