Revista de Investigación en Ciencias de la Educación
Vol. 3, No 6, julio - diciembre 2025, 164-177
ISSN: 3073-1461
https://revistasfiecyt.com/index.php/riced
164
Uso de la inteligencia artificial en la evaluación formativa
Use of artificial intelligence in formative assessment
Michael Estuardo Ponce Rosero
1
Mercedes del Pilar Pillajo Correa
2
Natali Estefania Bohórquez German
3
Amalia del Pilar Villarreal Guerra
4
1
Instituto Superior de la Policía, Ecuador.
2, 4
Unidad Educativa Municipal Oswaldo Lombeyda, Ecuador.
3
Unidad Educativa Municipal Sebastián de Benalcázar, Ecuador.
1
Autor de correspondencia: maicolponcerosero@gmail.com
Datos del artículo:
Recibido: marzo 19, 2025
Aceptado: mayo 10, 2025
Publicación: julio 15, 2025
Palabras clave:
inteligencia artificial,
evaluación formativa,
retroalimentación,
competencias docentes,
innovación pedagógica.
Keywords:
artificial intelligence,
formative assessment,
feedback, teacher
competencies, pedagogical
innovation.
DOI:
https://doi.org/10.53877/yj4n7
t92
Este artículo está bajo la licencia
Resumen
La evaluación formativa se ha consolidado como una estrategia esencial para
promover aprendizajes significativos, al centrarse en la retroalimentación
constante y en la mejora del proceso educativo. En la actualidad, la irrupción
de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito pedagógico abre nuevas
posibilidades para potenciar esta práctica. El presente artículo analiza los
beneficios que ofrece la IA en la evaluación formativa, como la personalización
del aprendizaje, la optimización del tiempo docente y la generación de datos
para la toma de decisiones pedagógicas. Asimismo, se examinan los desafíos
asociados a su implementación, entre ellos los aspectos éticos, la dependencia
tecnológica y la necesidad de capacitación docente. A partir de una revisión
conceptual y analítica, se discute el rol del profesorado en la era digital y se
proponen estrategias para una integración efectiva de la IA en los procesos de
evaluación formativa.
Abstract
Formative assessment has become an essential strategy to foster meaningful
learning by focusing on continuous feedback and the improvement of the
educational process. Nowadays, the emergence of Artificial Intelligence (AI)
in the pedagogical field offers new opportunities to strengthen this practice.
This article analyzes the benefits of AI in formative assessment, such as
personalized learning, teacher time optimization, and data-driven
pedagogical decision-making. It also examines the challenges associated with
its implementation, including ethical issues, technological dependence, and
the need for teacher training. Based on a conceptual and analytical review, the
article discusses the role of teachers in the digital era and proposes strategies
for the effective integration of AI into formative assessment processes.
Forma sugerida de citar (APA):
Ponce Rosero, M. E., Pillajo-Correa, M., Bohórquez-German, N. E. y Villarreal-Guerra, A. (2025). Uso de la
inteligencia artificial en la evaluación formativa. RICEd: Revista de Investigación en Ciencias de la Educación.
3(6), 164-177. https://doi.org/10.53877/yj4n7t92
Uso de la inteligencia artificial en la evaluación formativa
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INTRODUCCIÓN
En los últimos años, la evaluación formativa ha adquirido un papel protagónico en los
sistemas educativos, ya que se orienta a acompañar el aprendizaje en lugar de limitarse a
calificarlo. A diferencia de la evaluación sumativa, que centra su atención en la comprobación
de resultados finales, la evaluación formativa busca identificar avances, dificultades y
necesidades de cada estudiante durante el proceso de enseñanza-aprendizaje. Esta
perspectiva, sustentada en la retroalimentación constante y en la mejora continua, se considera
un elemento clave para la construcción de aprendizajes significativos en todos los niveles
educativos.
Breve panorama del avance de la inteligencia artificial en el ámbito educativo
La inteligencia artificial ha pasado de ser un concepto asociado a la ciencia ficción a
convertirse en una herramienta aplicada en diversos campos, incluida la educación. En la
actualidad, plataformas basadas en IA permiten desde la corrección automática de ejercicios
hasta el análisis predictivo del desempeño estudiantil. Su incorporación en los entornos
educativos ofrece oportunidades para personalizar la enseñanza, facilitar la gestión docente y
promover experiencias de aprendizaje más interactivas. Sin embargo, su integración también
plantea interrogantes sobre la ética, la privacidad de los datos y la dependencia tecnológica.
Uso de la IA en la evaluación formativa
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la evaluación formativa constituye una de
las transformaciones más relevantes en la educación contemporánea. La IA no se limita
únicamente a automatizar procesos, sino que abre la posibilidad de replantear la manera en
que los docentes acompañan el aprendizaje de sus estudiantes. En este sentido, su uso se
orienta a fortalecer el carácter dinámico y continuo de la evaluación formativa, potenciando
la retroalimentación, la personalización y la toma de decisiones pedagógicas basadas en datos.
Entre los principales aportes de la IA en este campo se destacan:
- Las plataformas de IA pueden identificar los errores de los estudiantes en tiempo
real y ofrecer sugerencias adaptadas a su nivel de desempeño. Esto permite que el
aprendizaje sea un proceso más interactivo y ajustado a las necesidades
individuales.
- Gestión eficiente del tiempo docente: al automatizar tareas como la corrección de
pruebas objetivas, el análisis de patrones de respuesta o la detección de plagio, la
IA libera al docente de actividades rutinarias y le permite concentrarse en la
mediación pedagógica y en el acompañamiento personalizado.
- Análisis predictivo y detección temprana de dificultades: gracias al manejo de
grandes volúmenes de datos, los sistemas de IA son capaces de identificar
tendencias en el rendimiento académico y anticipar posibles dificultades de
aprendizaje. Esto posibilita la implementación de intervenciones oportunas.
- Diversificación de formatos de evaluación: con el uso de chatbots, simuladores o
entornos gamificados impulsados por IA, los estudiantes pueden enfrentarse a
evaluaciones más dinámicas, interactivas y motivadoras, lo que incrementa su
participación y compromiso.
- No obstante, el uso de la IA en la evaluación formativa también presenta
limitaciones y desafíos:
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- Aspectos éticos y de transparencia: la toma de decisiones basada en algoritmos
puede estar influida por sesgos de programación, lo que afecta la equidad en la
evaluación.
- Dependencia tecnológica: existe el riesgo de reducir la evaluación a un proceso
mecánico, despersonalizado, que minimice el rol humano del docente.
- Brecha digital: en contextos con desigual acceso a recursos tecnológicos, el uso de
IA puede profundizar las inequidades educativas.
- Capacitación docente: se requiere el desarrollo de competencias digitales sólidas
para garantizar un uso pedagógico, crítico y ético de estas herramientas.
La IA aplicada a la evaluación formativa representa una oportunidad de innovación, siempre
que se utilice de forma complementaria y no sustitutiva del docente. El desafío principal
radica en mantener el equilibrio entre la precisión tecnológica y la sensibilidad pedagógica,
asegurando que el proceso evaluativo siga siendo humano, inclusivo y formativo.
Evaluación formativa
La evaluación formativa se entiende como un proceso sistemático y continuo que busca
acompañar el aprendizaje de los estudiantes, en lugar de limitarse únicamente a medir
resultados finales. A diferencia de la evaluación sumativa, que tiene como propósito principal
certificar el nivel alcanzado al final de un periodo o asignatura, la evaluación formativa se
centra en identificar avances, dificultades y necesidades de mejora durante el proceso de
enseñanza-aprendizaje.
Su importancia radica en que permite al docente obtener información relevante para
ajustar sus estrategias pedagógicas y, al mismo tiempo, ofrece al estudiante una
retroalimentación constante que lo orienta en su propio proceso de construcción del
conocimiento. De esta manera, la evaluación formativa se convierte en un puente entre la
enseñanza y el aprendizaje, favoreciendo la autonomía, la reflexión y la autorregulación en
los estudiantes.
Principios de la evaluación formativa
Retroalimentación continua: el proceso evaluativo no termina en la calificación, sino que se
orienta a dar información útil, clara y específica sobre el desempeño del estudiante, con el fin
de guiarlo hacia la mejora.
Mejora continua: cada evaluación constituye una oportunidad para avanzar, corregir
errores y fortalecer habilidades, consolidando un aprendizaje progresivo y significativo.
Acompañamiento pedagógico: el docente asume el rol de mediador, acompañando y
orientando al estudiante con estrategias adaptadas a su contexto, intereses y necesidades.
Participación activa: los estudiantes son partícipes de la evaluación, a través de la
autoevaluación, coevaluación y heteroevaluación, lo que fomenta el pensamiento crítico y la
corresponsabilidad en el proceso de aprendizaje.
Enfoque inclusivo: la evaluación formativa reconoce la diversidad de ritmos, estilos y
capacidades, asegurando que todos los estudiantes tengan oportunidades para demostrar sus
avances.
En síntesis, la evaluación formativa no debe entenderse como un simple mecanismo
de control, sino como una estrategia que favorece el aprendizaje significativo, estimula la
motivación intrínseca y fortalece la relación pedagógica entre docentes y estudiantes. Su
integración en las prácticas educativas es indispensable para enfrentar los retos de la
educación en el siglo XXI.
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¿Qué es la inteligencia artificial aplicada a la educación?
La inteligencia artificial (IA) se define como la capacidad de los sistemas informáticos para
ejecutar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana, tales como el
razonamiento, el aprendizaje, la toma de decisiones o el reconocimiento de patrones. En el
ámbito educativo, la IA se orienta a diseñar herramientas y entornos capaces de apoyar,
complementar y optimizar los procesos de enseñanza-aprendizaje, mediante algoritmos que
analizan datos, predicen comportamientos y generan respuestas adaptadas a las necesidades
de los usuarios.
Aplicada a la educación, la IA se materializa en una amplia gama de recursos:
plataformas de aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales, chatbots educativos, sistemas de
corrección automática, aplicaciones de análisis predictivo del rendimiento académico y
entornos gamificados, entre otros. Estas herramientas permiten crear experiencias de
aprendizaje más dinámicas, personalizadas e interactivas, facilitando tanto la labor docente
como el involucramiento estudiantil.
La principal característica de la IA en la educación es su capacidad para procesar
grandes volúmenes de datos en tiempo real, lo que posibilita identificar patrones de
aprendizaje, anticipar dificultades y proponer soluciones ajustadas a cada estudiante. Así, se
potencia la atención a la diversidad, la retroalimentación inmediata y la mejora continua del
proceso educativo.
Sin embargo, su aplicación no debe comprenderse como un reemplazo del docente,
sino como un aliado pedagógico que amplía las posibilidades de la enseñanza. El papel de los
educadores sigue siendo fundamental para interpretar los datos, dar sentido pedagógico a las
sugerencias tecnológicas y garantizar que la experiencia de aprendizaje mantenga su
dimensión humana, crítica y ética.
La inteligencia artificial aplicada a la educación representa una innovación disruptiva
que ofrece oportunidades inéditas para transformar las metodologías de enseñanza, la gestión
escolar y, especialmente, los procesos de evaluación formativa. Su valor radica en la
integración equilibrada de la tecnología con la práctica pedagógica, reconociendo al docente
como guía y mediador indispensable en la era digital.
Beneficios del uso de la IA en la evaluación formativa
La aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la evaluación formativa abre un amplio
abanico de oportunidades para enriquecer el proceso educativo. Al combinar la capacidad de
los algoritmos para procesar información con el criterio pedagógico del docente, se potencian
prácticas de enseñanza más eficientes, inclusivas y personalizadas. Entre los beneficios más
destacados se encuentran los siguientes:
1. Retroalimentación inmediata y personalizada
Uno de los mayores aportes de la IA es la posibilidad de proporcionar a los estudiantes
comentarios instantáneos sobre sus respuestas, ejercicios o producciones. Esto favorece la
corrección temprana de errores y fortalece la motivación al recibir orientación constante.
Además, la retroalimentación puede adaptarse al nivel de desempeño de cada estudiante,
ajustándose a su ritmo y estilo de aprendizaje.
Ejemplo: plataformas como Gradescope o asistentes virtuales basados en IA permiten
señalar errores específicos en redacciones y sugerir mejoras en el uso del lenguaje o la
argumentación.
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2. Optimización del tiempo docente
Las tareas repetitivas, como la corrección de pruebas objetivas o la tabulación de resultados,
pueden automatizarse mediante herramientas de IA. Esto libera tiempo al docente, quien
puede destinarlo a la planificación de estrategias didácticas, la mediación pedagógica y el
acompañamiento individualizado de los estudiantes.
3. Análisis predictivo del rendimiento
Los sistemas de IA pueden procesar grandes volúmenes de datos y generar reportes que
identifican patrones de aprendizaje, detectan debilidades y predicen posibles dificultades
futuras. Esta información permite implementar intervenciones tempranas y focalizadas para
prevenir el rezago académico.
Ejemplo: algunos sistemas de gestión del aprendizaje (LMS) integrados con IA
generan alertas cuando un estudiante muestra baja participación o disminución en sus
calificaciones, lo que facilita acciones de apoyo oportunas.
4. Atención a la diversidad e inclusión
La IA contribuye a una educación más inclusiva al ofrecer recursos adaptativos que responden
a distintas necesidades. Por ejemplo, asistentes de voz para estudiantes con discapacidad
visual, traducción automática para contextos multilingües o herramientas de simplificación
de textos para quienes presentan dificultades de comprensión lectora.
5. Diversificación de las formas de evaluación
Con la IA es posible integrar recursos interactivos, como simuladores, juegos educativos o
entornos de realidad aumentada, que permiten evaluar competencias de manera más
dinámica y motivadora. Estas experiencias enriquecen la evaluación formativa, ya que
capturan evidencias de aprendizaje en contextos más auténticos y participativos.
6. Toma de decisiones pedagógicas basada en datos
La información generada por los sistemas de IA no solo beneficia al estudiante, sino también
al docente, al brindarle indicadores claros y detallados del progreso del grupo y de cada
individuo. Esto fortalece la planificación de actividades diferenciadas y la implementación de
metodologías activas que respondan mejor a las necesidades detectadas.
La IA aplicada a la evaluación formativa ofrece un doble beneficio: por un lado, mejora
la experiencia del estudiante al brindarle acompañamiento personalizado y motivador; por
otro, apoya al docente al optimizar su tiempo, ampliar sus recursos y facilitar decisiones
pedagógicas informadas. No obstante, estos beneficios deben gestionarse con una visión
crítica, ética e inclusiva para que realmente se traduzcan en una mejora significativa del
proceso educativo.
Desafíos y limitaciones para los docentes
Si bien la inteligencia artificial (IA) ofrece múltiples beneficios en el ámbito educativo, su
incorporación en la evaluación formativa también plantea retos significativos que deben ser
analizados con espíritu crítico. Estos desafíos no solo se relacionan con el acceso a la
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tecnología, sino también con aspectos éticos, pedagógicos y sociales que impactan
directamente en la labor docente.
1. Aspectos éticos y transparencia en los algoritmos
Uno de los principales desafíos radica en la opacidad de los algoritmos. Los sistemas de IA
pueden incluir sesgos de programación que influyen en la retroalimentación o en la valoración
del desempeño estudiantil. Esto puede derivar en evaluaciones injustas o poco
representativas. Los docentes enfrentan la responsabilidad de cuestionar y supervisar la
equidad de las herramientas que utilizan.
Ejemplo: un software de corrección automática podría penalizar sistemáticamente
ciertas estructuras lingüísticas propias de estudiantes bilingües, generando desventajas en
contextos interculturales.
2. Dependencia tecnológica y deshumanización
Existe el riesgo de delegar en exceso la evaluación a los sistemas de IA, lo que puede provocar
una despersonalización del proceso educativo. La evaluación formativa requiere sensibilidad,
empatía y comprensión del contexto del estudiante, aspectos que no pueden ser replicados en
su totalidad por una máquina. El docente debe mantener su rol central como mediador y
garante del sentido pedagógico.
3. Brecha digital y desigualdad de acceso
No todos los contextos educativos cuentan con la infraestructura tecnológica necesaria para
implementar herramientas de IA. En muchos casos, la falta de dispositivos, conectividad o
recursos económicos profundiza las desigualdades educativas, limitando las oportunidades
de aprendizaje y evaluación formativa apoyadas en la tecnología.
4. Capacitación y competencias digitales
La integración de la IA exige que los docentes desarrollen competencias digitales avanzadas,
no solo para manejar las herramientas, sino también para evaluar críticamente su pertinencia
y uso pedagógico. La falta de formación continua puede generar resistencia, inseguridad y
dependencia de un uso meramente instrumental de la tecnología.
5. Resistencia al cambio y percepción docente
Algunos educadores perciben la IA como una amenaza a su labor, temiendo que pueda
reemplazar sus funciones o reducir su autonomía profesional. Este factor genera resistencia y
desconfianza hacia su implementación. Superar este desafío implica promover una visión de
la IA como herramienta complementaria y no sustitutiva.
Rol del docente en la era de la IA
La irrupción de la inteligencia artificial en el ámbito educativo no sustituye la labor docente,
sino que redefine sus funciones y competencias. En la era digital, el papel del profesor se
transforma de transmisor de conocimientos a mediador, guía y facilitador de experiencias de
aprendizaje, capaz de integrar críticamente las herramientas tecnológicas en los procesos
pedagógicos.
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1. Mediador pedagógico y garante del sentido humano
El docente sigue siendo el principal responsable de otorgar significado pedagógico a la
información generada por la IA. Mientras que los sistemas pueden ofrecer datos, patrones y
recomendaciones, corresponde al educador interpretar dichos resultados en función de las
necesidades reales de los estudiantes. La sensibilidad, la empatía y la capacidad de
contextualización son elementos irremplazables que la IA no puede replicar.
2. Promotor del pensamiento crítico y ético
Uno de los desafíos más relevantes de la IA es la transparencia y el uso ético de los datos. En
este escenario, el docente asume un rol clave como formador en ciudadanía digital, orientando
a los estudiantes en la reflexión crítica sobre los alcances y limitaciones de la tecnología, así
como en el respeto a la privacidad y a los valores éticos en su utilización.
3. Diseñador de experiencias personalizadas
La IA permite adaptar la enseñanza a diferentes ritmos y estilos de aprendizaje; sin embargo,
es el docente quien diseña las estrategias didácticas que dan coherencia a esa personalización.
Su rol consiste en combinar la información que provee la IA con actividades que fomenten la
autonomía, la creatividad y la colaboración entre pares.
4. Aprendiz permanente en competencias digitales
La integración de la IA exige que los docentes desarrollen y actualicen constantemente sus
competencias digitales. Esto implica no solo manejar herramientas tecnológicas, sino también
comprender su lógica de funcionamiento, evaluar su pertinencia pedagógica y aprovechar sus
beneficios sin perder de vista las necesidades humanas y sociales del proceso educativo.
5. Agente de innovación educativa
En la era de la IA, el docente se posiciona como agente de cambio, capaz de experimentar con
nuevas metodologías y proponer entornos de aprendizaje más inclusivos, dinámicos y
significativos. Su liderazgo es fundamental para generar confianza en la comunidad educativa
y promover una cultura de innovación responsable.
El rol del docente en la era de la IA se centra en ser un mediador crítico y ético, que
articula la precisión de la tecnología con la dimensión humana del aprendizaje. La clave está
en mantener el equilibrio: aprovechar las oportunidades de la inteligencia artificial sin
renunciar al carácter formativo, inclusivo y humanizador de la educación.
Estrategias para una integración efectiva
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la evaluación formativa requiere de una
planificación cuidadosa y de un uso pedagógicamente intencional. No basta con disponer de
herramientas tecnológicas; es necesario establecer criterios y estrategias que aseguren una
aplicación ética, inclusiva y alineada a los objetivos de aprendizaje. A continuación, se
presentan algunas recomendaciones clave:
1. Capacitación continua del profesorado
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La formación docente es la base para un uso efectivo de la IA. Es necesario que los profesores
desarrollen competencias digitales avanzadas, comprendan el funcionamiento de los
algoritmos y sean capaces de evaluar críticamente la pertinencia de las herramientas
disponibles. La capacitación debe ir más allá del manejo instrumental e incluir reflexiones
sobre la ética, la equidad y la innovación pedagógica.
2. Selección crítica de herramientas
No todas las aplicaciones de IA son adecuadas para fines educativos. Los docentes y las
instituciones deben establecer criterios de selección que consideren la alineación con los
objetivos de aprendizaje, la transparencia de los algoritmos, la seguridad de los datos y la
facilidad de uso para estudiantes y profesores.
3. Diseño de rúbricas híbridas
Una estrategia efectiva es combinar el juicio humano con la precisión tecnológica mediante
rúbricas híbridas. En ellas, la IA puede encargarse de aspectos objetivos y repetitivos (como
detección de patrones, conteo de errores o análisis de frecuencia), mientras que el docente se
centra en valorar dimensiones cualitativas, como la creatividad, la argumentación o la
originalidad.
4. Promoción de la ética digital
Los procesos de evaluación deben incluir la formación en ciudadanía digital. Esto implica
sensibilizar a los estudiantes sobre el uso responsable de la IA, la protección de datos
personales y la importancia de cuestionar los posibles sesgos tecnológicos. El docente, como
guía, debe modelar buenas prácticas éticas y fomentar un uso crítico de la tecnología.
5. Fomento de la inclusión educativa
Las estrategias de integración deben garantizar que la IA contribuya a reducir y no a ampliar
la brecha digital. Esto exige priorizar herramientas accesibles, ofrecer alternativas en caso de
limitaciones tecnológicas y diseñar actividades que atiendan la diversidad de ritmos, estilos y
necesidades de aprendizaje.
6. Generación de comunidades de práctica
El intercambio de experiencias entre docentes favorece la consolidación de buenas prácticas.
Crear redes de colaboración y espacios de reflexión sobre el uso de la IA en la evaluación
formativa permite aprender de los aciertos y errores, fortaleciendo la innovación educativa
desde un enfoque colectivo.
La integración efectiva de la IA en la evaluación formativa no depende únicamente de
la tecnología, sino de la visión pedagógica con la que se utilice. El éxito radica en combinar la
capacidad analítica de los algoritmos con el criterio, la sensibilidad y la creatividad del
docente, asegurando que el proceso de evaluación conserve su carácter formativo, inclusivo y
humanizador.
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MATERIALES Y MÉTODOS
El presente artículo se enmarca en un enfoque cualitativo de tipo descriptivo-analítico, cuyo
propósito es examinar los beneficios y desafíos del uso de la inteligencia artificial (IA) en la
evaluación formativa desde la perspectiva docente. La investigación se sustenta en una
revisión documental de fuentes académicas, informes institucionales y literatura científica
publicada en los últimos cinco años (2020–2025), garantizando actualidad y pertinencia en los
hallazgos.
Se consultaron bases de datos académicas como Scopus, Web of Science, ERIC,
Latindex y Google Scholar, a fin de identificar artículos, libros y reportes técnicos relacionados
con:
- Inteligencia artificial aplicada a la educación.
- Evaluación formativa y procesos de retroalimentación.
- Innovación pedagógica y competencias digitales docentes.
- Ética y limitaciones en el uso de tecnologías emergentes.
Los criterios de inclusión se centraron en publicaciones revisadas por pares, documentos
institucionales de organismos internacionales (UNESCO, OCDE, BID) y estudios con
enfoques empíricos o teóricos que aportaran a la discusión sobre la integración de la IA en el
ámbito educativo.
El procedimiento metodológico se desarrolló en tres fases:
Búsqueda y selección de fuentes: se aplicaron combinaciones de palabras clave en
español e inglés (“inteligencia artificial”, “evaluación formativa”, “formative assessment”,
“artificial intelligence in education”, “teacher competencies”, entre otras). Posteriormente, se
filtraron los documentos que cumplían con criterios de pertinencia, actualidad y calidad
científica.
Análisis de contenido: las fuentes seleccionadas fueron sometidas a un proceso de
categorización en torno a dos ejes principales:
Beneficios de la IA en la evaluación formativa.
Desafíos y limitaciones para docentes.
Este análisis permitió identificar patrones comunes, contrastes y aportes relevantes
para la discusión.
Síntesis interpretativa: los hallazgos fueron organizados en un esquema temático que
integra las perspectivas teóricas y empíricas revisadas, con el fin de ofrecer un panorama
crítico sobre el uso de la IA en la evaluación formativa.
RESULTADOS
El análisis de la literatura revisada permitió identificar tendencias claras sobre el impacto de
la inteligencia artificial (IA) en la evaluación formativa, organizadas en cuatro dimensiones
principales: beneficios pedagógicos, beneficios operativos, desafíos estructurales y desafíos
ético-pedagógicos. Asimismo, se destacan hallazgos sobre el rol del docente y las condiciones
necesarias para una integración efectiva de estas tecnologías en los procesos educativos.
1. Beneficios pedagógicos
La revisión documental muestra que la IA contribuye a fortalecer la esencia de la evaluación
formativa al permitir un acompañamiento más cercano, constante y personalizado:
Retroalimentación inmediata y diferenciada: uno de los aportes más consistentes
señalados en los estudios analizados es la posibilidad de brindar comentarios automáticos en
tiempo real. Esta retroalimentación, además de ser rápida, puede adaptarse a las necesidades
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de cada estudiante, señalando no solo errores, sino también ofreciendo rutas de mejora
específicas. Esto resulta especialmente útil en contextos con grupos numerosos, donde el
docente encuentra dificultades para atender individualmente a todos los estudiantes.
Aprendizaje personalizado: los algoritmos de IA permiten ajustar la dificultad de los
contenidos, recomendar recursos adicionales y ofrecer actividades diferenciadas en función
del progreso del estudiante. Este enfoque incrementa la motivación y refuerza la
autorregulación del aprendizaje, aspectos clave en la evaluación formativa.
Diversificación de evidencias de aprendizaje: gracias a la IA, los procesos de
evaluación no se reducen a pruebas escritas tradicionales, sino que se amplían hacia entornos
interactivos, simuladores, juegos educativos o producciones digitales que reflejan
competencias de manera más integral.
2. Beneficios operativos
En el plano práctico y de gestión, la IA aporta ventajas significativas que optimizan el trabajo
docente:
Reducción de la carga administrativa: las herramientas de IA automatizan tareas
repetitivas, como la calificación de pruebas objetivas, la detección de plagio o la generación
de estadísticas de rendimiento. Esto permite a los docentes dedicar más tiempo a la
planificación pedagógica y a la atención personalizada de sus estudiantes.
Análisis predictivo: varios estudios resaltan la capacidad de la IA para identificar
patrones de desempeño y predecir posibles riesgos académicos. Al detectar tempranamente a
estudiantes con bajo nivel de participación o dificultades persistentes, se abren oportunidades
para intervenciones oportunas y focalizadas.
Gestión de grandes volúmenes de información: en sistemas educativos masivos, la IA
ofrece herramientas para sistematizar datos a nivel institucional, lo que facilita la toma de
decisiones y el diseño de políticas educativas basadas en evidencias.
3. Desafíos estructurales
La integración de la IA en la evaluación formativa enfrenta barreras vinculadas al contexto
social y tecnológico:
Brecha digital: persisten desigualdades en el acceso a dispositivos, conectividad y
recursos tecnológicos, lo que limita la implementación de sistemas de IA en instituciones con
menor infraestructura. Esto genera el riesgo de acentuar las inequidades educativas.
Falta de capacitación docente: se observa un déficit en la formación de los docentes respecto
al manejo crítico y pedagógico de la IA. Sin un acompañamiento adecuado en competencias
digitales, la tecnología corre el riesgo de ser utilizada de manera superficial o ineficaz.
Dependencia tecnológica: existe el peligro de que la evaluación se centre
excesivamente en lo que los algoritmos pueden medir, dejando de lado dimensiones
cualitativas como la creatividad, la reflexión crítica y la colaboración, que son centrales en la
formación integral.
4. Desafíos ético-pedagógicos
Los hallazgos también evidencian preocupaciones en torno a la ética y la justicia educativa:
Sesgos en los algoritmos: algunos estudios advierten que los sistemas de IA pueden
reproducir estereotipos culturales o lingüísticos presentes en sus bases de datos, afectando la
objetividad de la evaluación.
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Privacidad y seguridad de los datos: la recopilación masiva de información estudiantil plantea
riesgos sobre la protección de datos personales, especialmente cuando las plataformas
pertenecen a empresas privadas.
Deshumanización de la evaluación: el exceso de confianza en los resultados generados
por la IA puede debilitar el vínculo pedagógico entre docente y estudiante, reduciendo la
evaluación a un proceso técnico y desprovisto de empatía.
5. Rol del docente en los hallazgos
Un consenso en la literatura es que el docente sigue siendo el eje central de la evaluación
formativa, incluso con la incorporación de la IA. Se señala que el profesorado cumple un papel
irremplazable en:
Interpretar los resultados generados por las herramientas.
Ofrecer retroalimentación con sentido humano y contextual.
Diseñar experiencias de aprendizaje que trasciendan lo cuantitativo.
En este sentido, la IA no sustituye al docente, sino que lo complementa, siempre que
exista una apropiación crítica y reflexiva de la tecnología.
6. Condiciones para una integración efectiva
Los resultados también muestran que la implementación exitosa de la IA en la evaluación
formativa depende de ciertas condiciones:
Políticas educativas que garanticen equidad en el acceso tecnológico.
Programas de formación docente en competencias digitales y ética en el uso de la IA.
Selección crítica de herramientas que prioricen la transparencia, la accesibilidad y la
protección de datos.
Los resultados evidencian que la IA posee un enorme potencial para fortalecer la
evaluación formativa, tanto en lo pedagógico como en lo operativo. No obstante, su impacto
positivo depende de la superación de desafíos estructurales y ético-pedagógicos, así como de
un rol docente activo que garantice la humanización y pertinencia de los procesos evaluativos.
DISCUSIÓN
El análisis realizado confirma que la inteligencia artificial (IA) tiene un enorme potencial para
fortalecer la evaluación formativa, pero también plantea retos de orden ético, pedagógico y
estructural. A continuación, se profundiza en los principales hallazgos a la luz de marcos
teóricos contemporáneos y debates actuales sobre educación y tecnología.
1. Potencial pedagógico de la IA y relación con teorías educativas
Los beneficios de la IA identificados en los resultados —como la retroalimentación inmediata,
la personalización del aprendizaje y la diversificación de las evidencias de desempeño— se
alinean con principios centrales de la evaluación formativa descritos por Black y Wiliam
(2009), quienes sostienen que la retroalimentación continua impacta de manera directa en la
mejora del aprendizaje. La capacidad de la IA para generar comentarios en tiempo real
amplifica este principio, ofreciendo a los estudiantes oportunidades constantes de revisión y
mejora.
Asimismo, la IA contribuye a la personalización del aprendizaje, una de las demandas
más relevantes en la educación del siglo XXI. Este aspecto se relaciona con el Diseño Universal
para el Aprendizaje (DUA) (CAST, 2018), que promueve la creación de entornos flexibles que
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respondan a la diversidad de los estudiantes. Los sistemas de IA, al adaptar contenidos,
ofrecer recomendaciones y ajustar niveles de dificultad, materializan en gran medida los
postulados del DUA.
En esta línea, la IA también favorece la evaluación auténtica, propuesta por Shepard
(2019), al diversificar las evidencias de aprendizaje mediante simulaciones, juegos educativos
o actividades interactivas. Estos entornos permiten que los estudiantes demuestren
competencias en contextos más cercanos a la realidad, lo cual incrementa la validez de los
procesos evaluativos.
2. Retos éticos y dilemas en la práctica pedagógica
No obstante, los desafíos identificados revelan tensiones profundas. Uno de ellos es el sesgo
algorítmico. Investigaciones recientes (O’Neil, 2016; Selwyn, 2021) muestran que los
algoritmos pueden reproducir inequidades al estar entrenados con datos limitados o poco
representativos. Esto implica que un sistema de corrección automática podría penalizar de
forma sistemática ciertos usos del lenguaje o estilos de razonamiento propios de determinados
contextos culturales, comprometiendo la equidad de la evaluación.
Otro aspecto relevante es la privacidad y seguridad de los datos. La evaluación
formativa basada en IA implica la recolección masiva de información sobre desempeño,
hábitos de estudio e interacciones en plataformas digitales. Si bien estos datos ofrecen un
panorama detallado del aprendizaje, también plantean riesgos de uso indebido,
especialmente cuando las herramientas son gestionadas por corporaciones privadas. Aquí
surge la necesidad de políticas claras de protección de datos educativos y de un debate ético
sobre la soberanía digital en las escuelas.
Además, los hallazgos señalan el riesgo de la deshumanización de la evaluación. La
evaluación formativa no es únicamente un proceso técnico, sino una práctica relacional que
involucra la empatía, el reconocimiento de emociones y la motivación. Como sostienen
Popham (2017) y Fullan & Langworthy (2014), el valor de la evaluación radica en el vínculo
entre docente y estudiante. Una dependencia excesiva de la IA podría reducir la interacción
personal, debilitando el carácter humanizador del proceso educativo.
3. El rol insustituible del docente en la era de la IA
A pesar de los avances tecnológicos, la literatura revisada enfatiza que el docente sigue siendo
el eje central de la evaluación formativa. Su rol no se limita a validar la información generada
por la IA, sino que se amplía en tres dimensiones principales:
Mediador pedagógico: interpreta los resultados de la IA y los traduce en decisiones
didácticas pertinentes.
Diseñador de experiencias personalizadas: articula los aportes de la tecnología con
metodologías activas y creativas.
Promotor de la ética digital: enseña a los estudiantes a utilizar la IA de manera crítica,
responsable y reflexiva.
En este sentido, la IA no sustituye al docente, sino que lo reconfigura como líder
pedagógico en un entorno híbrido donde la tecnología es un medio y no un fin. Esto se conecta
con las perspectivas de la educación humanista y crítica (Freire, 1996; Giroux, 2020), que
plantean que todo avance tecnológico debe estar al servicio de la emancipación del sujeto y
no de su control.
4. Condiciones para una integración equilibrada
Michael Ponce / Mercedes Pillajo / Natali Bohórquez / Amalia Villarreal
RICEd: Revista de Investigación en Ciencias de la Educación, Vol. 3, No 6, julio - diciembre 2025, 164-177 176
La discusión también revela que la integración de la IA en la evaluación formativa no depende
únicamente de las herramientas disponibles, sino de las condiciones estructurales y políticas
que la acompañen. Se requieren programas de formación docente continua, marcos
normativos que aseguren la equidad en el acceso y una infraestructura tecnológica adecuada.
De lo contrario, la IA corre el riesgo de convertirse en un factor que amplifique la brecha
digital y social existente.
De igual manera, las instituciones educativas deben promover un modelo de
integración híbrida, en el que se combinen rúbricas automatizadas con juicios humanos, datos
cuantitativos con evidencias cualitativas, y tecnología con interacción personal. Este equilibrio
permitirá aprovechar los beneficios de la IA sin perder de vista la dimensión formativa y
humanizadora de la educación.
La inteligencia artificial aplicada a la evaluación formativa abre nuevas posibilidades
para transformar la educación, pero también plantea dilemas que obligan a repensar el papel
de los docentes, la ética digital y las políticas educativas. Los beneficios y desafíos
identificados se entrelazan en una paradoja: mientras la IA puede potenciar la equidad y
personalización, también puede generar exclusión y deshumanización si no se implementa
críticamente.
En consecuencia, el reto para la educación no es simplemente tecnológico, sino
pedagógico y ético: asegurar que la innovación se traduzca en prácticas evaluativas más
inclusivas, significativas y humanas.
CONCLUSIONES
El análisis realizado permite afirmar que la inteligencia artificial (IA) constituye una de las
innovaciones más influyentes en la educación actual, especialmente en el ámbito de la
evaluación formativa. Sus aportes se traducen en beneficios pedagógicos y operativos que
favorecen la retroalimentación inmediata, la personalización del aprendizaje, la detección
temprana de dificultades y la optimización del tiempo docente. De este modo, la IA amplifica
los principios de la evaluación formativa y contribuye a generar experiencias educativas más
dinámicas, inclusivas y centradas en el estudiante.
Sin embargo, los resultados también evidencian retos significativos que limitan su
implementación: la presencia de sesgos algorítmicos, los riesgos para la privacidad de los
datos, la dependencia tecnológica, la brecha digital y la falta de competencias digitales en el
profesorado. Estos desafíos reflejan que el uso de la IA no es neutral, sino que está atravesado
por implicaciones éticas, sociales y pedagógicas que requieren ser abordadas de manera
crítica.
En este escenario, el rol del docente resulta insustituible. Le corresponde interpretar
los datos generados por la IA, otorgarles sentido pedagógico y mantener la dimensión
humana de la evaluación. El profesorado se proyecta como mediador, diseñador de
experiencias personalizadas y promotor de la ética digital, garantizando que la tecnología se
utilice con fines educativos y no como un sustituto deshumanizado del acompañamiento
formativo.
Asimismo, se concluye que para lograr una integración efectiva de la IA en la
evaluación formativa se requiere: Capacitación continua del profesorado en competencias
digitales y éticas; Selección crítica de herramientas alineadas con los objetivos de aprendizaje;
Políticas educativas que aseguren el acceso equitativo y la protección de los datos
estudiantiles; Modelos de integración híbrida que combinen la precisión tecnológica con el
juicio humano.
Uso de la inteligencia artificial en la evaluación formativa
© Fundación Internacional para Educación la Ciencia y la Tecnología, “FIECYT” 177
La IA no debe entenderse como un fin en sí mismo, sino como un medio complementario que
amplía las posibilidades del docente y enriquece la experiencia de aprendizaje. Su éxito
dependerá del equilibrio entre la eficiencia de los algoritmos y la sensibilidad pedagógica del
educador. El desafío no es únicamente tecnológico, sino profundamente educativo y ético:
garantizar que la innovación sirva para construir procesos evaluativos más inclusivos, justos
y humanizadores.
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