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name: cuestionarios-observaciones-calificaciones-alumnado
description: Generar feedback conceptual individual y CSV para reimportar en Moodle desde resultados y calificaciones de cuestionarios, el manifiesto del cuestionario y sus metadatos. No usar para corregir ensayos o notebooks, cambiar calificaciones sin autorización, crear bancos ni reconstruir modelos sin manifiesto.
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# Cuestionarios: observaciones sobre calificaciones para el alumnado

Convertir resultados del cuestionario en orientaciones de aprendizaje trazables. Por defecto, explicar qué conceptos conviene repasar sin revelar preguntas, letras correctas ni soluciones del cuestionario.

Usar por defecto [español conciso](../espanol-conciso-redaccion/SKILL.md) en la
conversación y los documentos, salvo que el profesor indique otro idioma o estilo.
Respetar citas, identificadores y términos que deban conservarse literalmente.

## Contexto del proyecto

Aplicar el [contrato común del proyecto](../../docs/PROYECTO-DOCENTE.md) solo en
lo necesario para el encargo: respetar selección y exclusiones, consultar el
índice del mapa existente y comprobar las entradas requeridas. Un texto o
adjuntos suficientes permiten avanzar sin exigir una wiki ni carpetas llenas.
No incorporar entradas de este encargo al corpus automáticamente.

En `curso-v2`, conservar exportaciones e identificación en
`resultados/<evaluacion>/<convocatoria>/recibidos/`; guardar comentarios, copias
actualizadas, auditoría e incidencias en `correccion/` del mismo lote. En cursos
anteriores, respetar las rutas existentes. Todo ese contenido queda fuera de la
wiki. Esa exclusión no impide el feedback expresamente solicitado.

## Entradas y comprobaciones

Leer el manifiesto oficial, sus snapshots y los metadatos conceptuales. Se necesita
detalle por pregunta: una nota global no permite inferir dificultades conceptuales.
Leer encabezados y filas necesarias de los CSV para identificar columnas; no
inspeccionar datos de estudiantes ajenos al encargo. Si el comentario debe ir al
libro de calificaciones, pedir una exportación vigente y una correspondencia
explícita con los resultados detallados. Revisar el [contrato de feedback](../../docs/CONTRATOS.md)
y la [guía Moodle](../../docs/MOODLE.md).

La configuración JSON debe identificar la columna de estudiante, modelo, estado y feedback, y mapear preguntas a columnas y máximos. Si distintos modelos usan encabezados o escalas diferentes, usar los mapas por modelo. No deducir el identificador, la escala ni el modelo por el nombre del archivo cuando los datos sean ambiguos.

## Flujo

1. Comprobar integridad del manifiesto y correspondencia de los modelos con la exportación. Usar el banco congelado del cuestionario, no el banco actual del curso.
2. Configurar identificadores como texto, separador y significado de valores vacíos y ausencias. Distinguir cero, respuesta en blanco, no presentado, columna ausente y archivo no legible.
3. Revisar duplicados, estudiantes en varios modelos, columnas necesarias y valores fuera de escala. Para el libro de calificaciones, cruzar solo por identificadores declarados, conservando su nota original. Registrar incidencias; no elegir silenciosamente una fila ni convertir datos ausentes en errores del estudiante.
4. Ejecutar `python "$ASISTENTE_DOCENTE/scripts/docencia.py" build-feedback creados/cuestionarios/parcial-01/docente/manifest.json --input resultados/parcial-01/ordinaria/recibidos/resultados.csv --config feedback.json --output resultados/parcial-01/ordinaria/correccion/feedback`. Repetir `--input` para varios archivos. Localizar la raíz instalada en `ASISTENTE_DOCENTE` y resolver las entradas y salidas en el espacio del curso conforme a [uso](../../docs/USO.md).
5. Revisar el informe de incidencias antes de usar un CSV. Los datos obligatorios ambiguos o incompletos impiden exportar CSV; resolver la fuente o la configuración y repetir, sin parchear comentarios a ciegas. En modo detallado, una selección individual vacía o no interpretable genera un aviso y conserva el feedback conceptual, sin inventar una respuesta.
6. Priorizar hasta tres dificultades mediante la proporción de puntos perdidos y la cantidad de evidencias. Por defecto, considerar acusada una dificultad con menos del 50 % de puntuación en un concepto evaluado por al menos dos preguntas; un fallo aislado es un aspecto a revisar. Estos parámetros son configurables: explicar el alcance de la evidencia, sin diagnosticar una causa psicológica.
7. Comprobar comentarios de acierto total, fallo parcial, blanco, no presentado, evidencia escasa y conceptos sin metadatos. Usar orientaciones de repaso y referencias a materiales accesibles al estudiante; no enlazar soluciones, rúbricas ni cuestionarios reservados.
8. Entregar CSV por modelo, informe de ejecución y, solo si se solicita, consolidado mediante `--consolidated`. El modo `--detailed` requiere petición expresa y datos suficientes; no activarlo por defecto.

## Criterios de salida

Conservar notas, identificadores y columnas ajenas al feedback. Dejar vacío el comentario de no presentados. Cuando falten conceptos u orientaciones, señalar la limitación y no inventar consejos específicos. Los comentarios deben ser respetuosos, breves y accionables, sin incluir información de otras personas.

La importación final es manual: revisar el identificador, la columna de comentarios y la conservación de las notas conforme a la guía Moodle; algunos flujos de importación requieren mapear también la nota original. Generar un CSV no prueba que Moodle lo haya aceptado. Para valorar trabajos abiertos con rúbrica, usar [evaluar entregas](../actividades-evaluacion/SKILL.md).

## Sugerir el siguiente paso

Aplicar el [cierre contextual de los flujos](../../docs/FLUJOS-DOCENTES.md):
proponer de uno a tres pasos pertinentes basados en resultados comprobados,
sin iniciar otra tarea por el mero hecho de sugerirla. Proponer revisar incidencias y comentarios antes de la importación manual; cuando haya evidencia suficiente, ofrecer apuntes, diapositivas visuales individuales o actividades de refuerzo sin exponer resultados individuales.