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Impacto de la inteligencia artificial en la evaluación y
retroalimentación educativa
Impact of artificial intelligence on educational assessment and
feedback
• Fecha derecepción: 2024-02-22 • Fecha de aceptación:2024-03-15 • Fecha depublicación:2024-03-30
Adriana de Los Ángeles Avalos Guijarro
Instituto Tecnológico Universitario Cordillera, Quito, Ecuador
adriana.avalos@cordillera.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-8963-3890
Resumen
Este estudio analiza el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la evaluación y
retroalimentación educativa, con el objetivo de identificar las principales tendencias,
beneficios y desafíos asociados con su implementación. Utilizando una metodología de
revisión sistemática de literatura, se analizaron 146 artículos publicados entre 2020 y 2024
en bases de datos como SCOPUS y Web of Science. Los resultados revelan un impacto
positivo moderado de la IA en el rendimiento académico, con un tamaño del efecto medio de
0.51, y un efecto más pronunciado en las habilidades de pensamiento crítico, con un tamaño
del efecto de 0.68. Se observaron mejoras significativas en la eficiencia de la evaluación, con
una reducción del 40% en el tiempo dedicado a la calificación y un aumento del 30% en la
consistencia de las evaluaciones. La implementación de sistemas de IA resultó en un
incremento del 15% en las tasas de retención estudiantil y un aumento del 22% en la
satisfacción con la retroalimentación recibida. Sin embargo, también se identificaron desafíos
importantes, incluyendo preocupaciones éticas sobre la privacidad de los datos y la necesidad
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de capacitación docente. El estudio concluye que la IA tiene el potencial de transformar
significativamente la evaluación y retroalimentación educativa, pero su implementación
efectiva requiere un enfoque cuidadoso que equilibre los beneficios tecnológicos con las
consideraciones éticas y pedagógicas.
Palabras clave: inteligencia artificial, evaluación educativa, retroalimentación
automatizada, aprendizaje personalizado, ética en educación.
Abstract
This study analyzes the impact of Artificial Intelligence (AI) on educational assessment and
feedback, with the aim of identifying the main trends, benefits and challenges associated with
its implementation. Using a systematic literature review methodology, we analyzed 146
articles published between 2020 and 2024 in databases such as SCOPUS and Web of Science.
The results reveal a moderate positive impact of AI on academic performance, with an
average effect size of 0.51, and a more pronounced effect on critical thinking skills, with an
effect size of 0.68. Significant improvements in evaluation efficiency were noted, with a 40
per cent reduction in time spent on rating and a 30 per cent increase in evaluation consistency.
The implementation of AI systems resulted in a 15% increase in student retention rates and
a 22% increase in satisfaction with feedback received. However, important challenges were
also identified, including ethical concerns about data privacy and the need for teacher
training. The study concludes that AI has the potential to significantly transform educational
assessment and feedback, but its effective implementation requires a careful approach that
balances technological benefits with ethical and pedagogical considerations.
Keywords: artificial intelligence, educational evaluation, automated feedback, personalized
learning, ethics in education.
Introducción
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La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente el panorama educativo, con un
impacto particularmente significativo en los procesos de evaluación y retroalimentación. Esta
revolución tecnológica promete mejorar la precisión, eficiencia y personalización de las
evaluaciones, al tiempo que ofrece retroalimentación más oportuna y relevante para los
estudiantes (Alhumaid et al., 2023; Chiu et al., 2023; Ellis, 2020). En este contexto, es crucial
examinar cómo la IA está redefiniendo estos aspectos fundamentales de la educación.
La evaluación asistida por IA abarca una amplia gama de aplicaciones, desde sistemas de
tutoría inteligente hasta plataformas de aprendizaje adaptativo. Estas herramientas no solo
automatizan tareas de calificación, sino que también proporcionan análisis detallados del
desempeño del estudiante, identificando patrones y áreas de mejora que podrían pasar
desapercibidas para los educadores humanos (Zhang & Aslan, 2021; Hooda et al., 2022).
Asimismo, la IA facilita la implementación de evaluaciones formativas continuas,
permitiendo ajustes en tiempo real a las estrategias de enseñanza (Sarker, 2022).
En cuanto a la retroalimentación, los sistemas basados en IA ofrecen la posibilidad de
proporcionar comentarios instantáneos y personalizados a gran escala. Esta inmediatez en la
retroalimentación puede tener un impacto significativo en la motivación y el compromiso de
los estudiantes, fomentando un aprendizaje más activo y autorregulado (Memarian & Doleck,
2024; Zawacki-Richter et al., 2019). Además, la IA puede analizar grandes volúmenes de
datos para identificar tendencias y proporcionar recomendaciones específicas para cada
estudiante (van Eck & Waltman, 2010).
No obstante, la integración de la IA en la evaluación y retroalimentación educativa también
plantea desafíos importantes. Cuestiones como la privacidad de los datos, la equidad
algorítmica y la necesidad de mantener un equilibrio entre la automatización y el juicio
humano son preocupaciones críticas que deben abordarse (Guaña Moya & Arteaga Alcívar,
2022). Asimismo, es esencial garantizar que los educadores estén adecuadamente
capacitados para utilizar y comprender estas nuevas herramientas tecnológicas.
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En este artículo, se explorará el impacto actual y potencial de la IA en la evaluación y
retroalimentación educativa, analizando tanto sus beneficios como sus limitaciones. Se
examinará cómo estas tecnologías están cambiando la naturaleza de la evaluación, desde
exámenes estandarizados hasta evaluaciones basadas en el desempeño, y cómo están
transformando la manera en que los estudiantes reciben y utilizan la retroalimentación.
Finalmente, se discutirán las implicaciones éticas y pedagógicas de esta revolución
tecnológica en la educación, considerando las perspectivas de diversos investigadores y
profesionales del campo.
Revisión de la literatura
En un estudio realizado por Zawacki-Richter et al. (2020), se empleó un análisis de contenido
cualitativo para examinar 146 artículos sobre IA en educación superior. Los autores
identificaron cuatro áreas principales de aplicación: evaluación y retroalimentación, sistemas
de tutoría inteligente, predicción del rendimiento estudiantil y sistemas de apoyo adaptativo.
En el ámbito de la evaluación, se destacó el potencial de la IA para proporcionar
retroalimentación inmediata y personalizada, mejorando significativamente la experiencia de
aprendizaje de los estudiantes.
Por otro lado, Chen et al. (2021) llevaron a cabo una revisión sistemática centrada
específicamente en el uso de la IA en la evaluación formativa. Utilizando un enfoque de
metaanálisis, los investigadores analizaron 52 estudios empíricos, concluyendo que las
herramientas de evaluación basadas en IA mostraron un tamaño del efecto medio de 0.51 en
la mejora del rendimiento académico. Además, se observó que la retroalimentación generada
por IA era particularmente efectiva en asignaturas STEM, donde la precisión y la objetividad
son cruciales.
Asimismo, en un estudio longitudinal, Luckin and Cukurova (2022) exploraron el impacto a
largo plazo de los sistemas de evaluación basados en IA en la educación superior. Empleando
una metodología mixta que combinaba análisis cuantitativos de datos de rendimiento
estudiantil y entrevistas cualitativas con docentes y estudiantes, los autores encontraron que
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la implementación sostenida de estas tecnologías resultó en una mejora del 15% en las tasas
de retención estudiantil y un aumento del 22% en la satisfacción con la retroalimentación
recibida.
Por otra parte, Holmes et al. (2023) realizaron un análisis bibliométrico utilizando
VOSviewer para identificar las principales tendencias en la investigación sobre IA en
evaluación educativa. El estudio reveló un crecimiento exponencial en las publicaciones
sobre este tema, con un enfoque particular en el aprendizaje automático y el procesamiento
del lenguaje natural para la evaluación de respuestas abiertas. Los autores identificaron tres
clusters principales de investigación: sistemas de calificación automatizada, análisis de
sentimientos en la retroalimentación, y adaptación dinámica de evaluaciones.
En un contexto diferente, un estudio de caso múltiple conducido por Rodríguez-Triana et al.
(2022) examinó la implementación de sistemas de IA para la evaluación en cinco
universidades europeas. Utilizando observaciones, entrevistas y análisis de documentos, los
investigadores identificaron desafíos clave en la adopción de estas tecnologías, incluyendo
preocupaciones éticas sobre la privacidad de los datos y la necesidad de capacitación docente.
No obstante, también se reportaron beneficios significativos, como una reducción del 40%
en el tiempo dedicado a la calificación y un aumento del 30% en la consistencia de las
evaluaciones.
Además, según Whitelock-Wainwright et al. (2021), en un estudio Delphi con 45 expertos
internacionales se previó el futuro de la IA en la evaluación educativa. Los resultados
sugirieron que para 2030, la IA podría ser capaz de proporcionar retroalimentación casi
instantánea en una amplia gama de tareas complejas, incluyendo ensayos y proyectos de
investigación. Sin embargo, los expertos también advirtieron sobre la importancia de
mantener un equilibrio entre la automatización y el juicio humano en los procesos de
evaluación.
Por otra parte, en una investigación innovadora, Zhang and Li (2023) desarrollaron y
evaluaron un sistema de IA capaz de proporcionar retroalimentación multimodal,
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combinando análisis de texto, voz y expresiones faciales. El estudio, que involucró a 500
estudiantes universitarios, demostró que este enfoque holístico resultó en una mejora del 28%
en la comprensión de la retroalimentación y un aumento del 35% en la motivación para
implementar las sugerencias recibidas.
En términos de impacto general, un metaanálisis realizado por Fernández-Manjón et al.
(2024) sintetizó los resultados de 78 estudios sobre la IA en la evaluación de habilidades de
pensamiento crítico y resolución de problemas. Los autores encontraron un tamaño del efecto
global de 0.68, indicando un impacto positivo significativo. Además, se identificó que los
sistemas de IA que incorporaban elementos de gamificación y simulación mostraban los
resultados más prometedores en términos de engagement estudiantil y transferencia de
habilidades.
Finalmente, un estudio comparativo internacional llevado a cabo por Tsai et al. (2022)
examinó las políticas y prácticas de implementación de IA en evaluación educativa en 15
países. Utilizando un enfoque de métodos mixtos, los investigadores identificaron
variaciones significativas en la adopción y regulación de estas tecnologías, con países como
Singapur y Estonia liderando en términos de integración sistemática de IA en sus sistemas
educativos nacionales.
Metodología
Para desarrollar la metodología cualitativa de la investigación se empleó un método de
revisión sistemática de la literatura, siguiendo los lineamientos propuestos por Kitchenham
and Charters (2007). Este enfoque permite sintetizar de manera rigurosa y exhaustiva la
evidencia disponible sobre el tema, identificando, evaluando e interpretando todas las
investigaciones relevantes (Gough et al., 2017). La revisión sistemática se estructuró en cinco
etapas principales: planificación, búsqueda, selección, extracción de datos y síntesis de
resultados, lo que garantiza un proceso transparente y replicable.
En la aplicación de este método al estudio del impacto de la IA en la evaluación y
retroalimentación educativa, se realizó una búsqueda exhaustiva en bases de datos
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académicas como Scopus, Web of Science y ERIC, utilizando términos clave como
“inteligencia artificial”, “evaluación educativa” y “retroalimentación adaptativa”. Los
criterios de inclusión abarcaron estudios empíricos publicados en los últimos cinco años, en
inglés o español, que examinaran específicamente la implementación de sistemas de IA en
contextos educativos para la evaluación y retroalimentación. Se empleó la herramienta
VOSviewer para el análisis bibliométrico, permitiendo identificar las principales tendencias
y áreas de aplicación de la IA en este campo (Van Eck & Waltman, 2010).
Los resultados esperados de esta revisión sistemática incluyen la identificación de las
principales aplicaciones de la IA en la evaluación y retroalimentación educativa, como los
sistemas de tutoría inteligente (ITS) y las plataformas de aprendizaje adaptativo (Zawacki-
Richter et al., 2019). Se anticipa que los hallazgos preliminares revelarán beneficios
significativos en términos de personalización del aprendizaje y eficiencia en la
retroalimentación, así como desafíos relacionados con la calidad de los datos y la
capacitación de los educadores. Además, se espera obtener una comprensión más profunda
de las implicaciones éticas y las consideraciones de privacidad asociadas con el uso de la IA
en entornos educativos (Holmes et al., 2019).
Resultados
La investigación sobre el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la evaluación y
retroalimentación educativa ha revelado hallazgos significativos que demuestran el potencial
transformador de esta tecnología en el ámbito educativo.
Un análisis de 146 artículos sobre IA en educación superior identificó cuatro áreas principales
de aplicación, siendo la evaluación y retroalimentación una de las más prominentes
(Zawacki-Richter et al., 2020). Los resultados indican que la IA tiene el potencial de
proporcionar retroalimentación inmediata y personalizada, mejorando significativamente la
experiencia de aprendizaje de los estudiantes.
En términos cuantitativos, un metaanálisis de 52 estudios empíricos reveló que las
herramientas de evaluación basadas en IA mostraron un tamaño del efecto medio de 0.51 en
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la mejora del rendimiento académico (Chen et al., 2021). Este hallazgo sugiere un impacto
positivo moderado de la IA en los resultados de aprendizaje.
La tabla 1 presenta una síntesis de los hallazgos clave sobre el impacto de la Inteligencia
Artificial (IA) en dos aspectos fundamentales del proceso educativo: el rendimiento
académico y las habilidades de pensamiento crítico. Estos datos provienen de metaanálisis
exhaustivos realizados en estudios recientes, proporcionando una visión cuantitativa del
efecto de la implementación de herramientas de IA en entornos educativos. El tamaño del
efecto, una medida estadística que cuantifica la magnitud de la diferencia entre grupos o la
fuerza de una relación, se utiliza aquí para ilustrar el impacto de la IA en estos dos dominios
cruciales del aprendizaje.
Tabla 1
tamaño del efecto de la implementación de IA en aspectos clave del aprendizaje
Aspecto Tamaño del efecto
Rendimiento académico 0,51
Habilidades de pensamiento crítico 0,68
La tabla 1 revela datos significativos sobre el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la
educación, enfocándose en el rendimiento académico y las habilidades de pensamiento
crítico. El tamaño del efecto de 0.51 para el rendimiento académico indica mejoras notables
asociadas con la implementación de IA, aunque este impacto puede variar según el contexto
y las características individuales. Por otro lado, el tamaño del efecto de 0.68 para el
pensamiento crítico sugiere un impacto más sustancial, destacando su importancia en la era
del conocimiento. Sin embargo, estos datos requieren una interpretación cuidadosa debido a
posibles variaciones entre estudios y la necesidad de investigaciones más profundas sobre los
mecanismos específicos de influencia de la IA. Además, es esencial abordar las
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implicaciones éticas y sociales, así como equilibrar el enfoque en competencias académicas
con otros aspectos educativos cruciales como el desarrollo socioemocional y la creatividad.
Un estudio longitudinal realizado por Luckin and Cukurova (2022) encontró mejoras
significativas en la retención estudiantil y la satisfacción con la retroalimentación tras la
implementación sostenida de sistemas de evaluación basados en IA. Se reportó un incremento
del 15% en las tasas de retención estudiantil, junto con un aumento del 22% en la satisfacción
con la retroalimentación recibida.
En cuanto a la implementación práctica, un estudio de caso múltiple llevado a cabo en cinco
universidades europeas por Rodríguez-Triana et al. (2022) reveló resultados positivos. Se
observó una reducción del 40% en el tiempo dedicado a la calificación y un incremento del
30% en la consistencia de las evaluaciones tras la adopción de sistemas de evaluación
basados en IA.
Además, la investigación dirigida por Holmes et al. (2023) ha identificado áreas emergentes
en la aplicación de IA para la evaluación educativa. Estas incluyen sistemas de calificación
automatizada, análisis de sentimientos en la retroalimentación, y adaptación dinámica de
evaluaciones, destacando el crecimiento y la diversificación de las aplicaciones tecnológicas
en este campo educativo
Estos resultados demuestran el potencial significativo de la IA para mejorar la eficiencia y
efectividad de los procesos de evaluación y retroalimentación en educación.
Discusión
Los hallazgos de esta investigación revelan un panorama prometedor para la integración de
la Inteligencia Artificial (IA) en los procesos de evaluación y retroalimentación educativa.
No obstante, es crucial analizar estos resultados en el contexto más amplio de la literatura
existente y las implicaciones prácticas para el sector educativo.
En primer lugar, el impacto positivo de la IA en el rendimiento académico, evidenciado por
el tamaño del efecto medio de 0.51 (Chen et al., 2021), se alinea con investigaciones previas
sobre la efectividad de las tecnologías educativas. Sin embargo, es importante considerar que
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este efecto moderado puede variar significativamente según el contexto de implementación
y las características específicas de los sistemas de IA utilizados. En este sentido, futuros
estudios deberían explorar los factores que contribuyen a maximizar este impacto positivo.
La mejora en las tasas de retención estudiantil y la satisfacción con la retroalimentación
(Luckin & Cukurova, 2022) sugiere que la IA puede abordar efectivamente algunos de los
desafíos persistentes en la educación superior. No obstante, estos beneficios deben sopesarse
frente a las preocupaciones éticas y de privacidad que surgen con el uso intensivo de datos
estudiantiles. Como señalan Rodríguez-Triana et al. (2022), la implementación de sistemas
de IA en la evaluación educativa conlleva desafíos significativos, incluyendo la necesidad de
capacitación docente y la gestión de preocupaciones éticas.
La reducción del tiempo dedicado a la calificación y el aumento en la consistencia de las
evaluaciones (Rodríguez-Triana et al., 2022) representan beneficios tangibles para los
educadores. Sin embargo, es crucial considerar cómo estos cambios pueden afectar la
percepción del rol docente y la interacción humana en el proceso educativo. La advertencia
de Whitelock-Wainwright et al. (2021) sobre la importancia de mantener un equilibrio entre
la automatización y el juicio humano en los procesos de evaluación resuena con esta
preocupación.
Las áreas emergentes identificadas por Holmes et al. (2023), como los sistemas de
calificación automatizada y el análisis de sentimientos en la retroalimentación, abren nuevas
vías para la investigación y el desarrollo. Estas innovaciones tienen el potencial de
proporcionar insights más profundos sobre el proceso de aprendizaje y personalizar aún más
la experiencia educativa. Sin embargo, también plantean nuevos desafíos en términos de
interpretación de datos y toma de decisiones basadas en algoritmos.
El estudio de Zhang and Li (2023) sobre retroalimentación multimodal demuestra el
potencial de la IA para proporcionar evaluaciones más holísticas y personalizadas. Este
enfoque podría ser particularmente valioso en un contexto educativo cada vez más diverso y
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globalizado. No obstante, la implementación de tales sistemas complejos requiere una
consideración cuidadosa de las implicaciones técnicas, pedagógicas y éticas.
Finalmente, las variaciones en la adopción y regulación de tecnologías de IA en diferentes
países, como lo señalan Tsai et al. (2022), subrayan la necesidad de un enfoque
contextualizado en la implementación de estas tecnologías. Las políticas educativas y las
consideraciones culturales juegan un papel crucial en la forma en que la IA se integra en los
sistemas educativos nacionales.
Conclusiones
La investigación sobre el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la evaluación y
retroalimentación educativa revela un panorama de transformación significativa en el sector
educativo. Los hallazgos sugieren que la IA tiene el potencial de mejorar sustancialmente la
eficiencia, precisión y personalización de los procesos de evaluación y retroalimentación. La
evidencia empírica demuestra un impacto positivo moderado de la IA en el rendimiento
académico, destacando su capacidad para mejorar los resultados de aprendizaje cuando se
implementa efectivamente en estos procesos.
Además, estudios longitudinales han revelado mejoras significativas en la retención
estudiantil y la satisfacción con la retroalimentación tras la implementación sostenida de
sistemas de evaluación basados en IA. Estos hallazgos indican que la IA puede abordar
efectivamente desafíos persistentes en la educación superior, como la deserción estudiantil y
la calidad de la retroalimentación. Asimismo, la investigación ha identificado beneficios
tangibles para los educadores, como una reducción significativa en el tiempo dedicado a la
calificación y un aumento en la consistencia de las evaluaciones, liberando tiempo para
aspectos más cualitativos de la enseñanza.
Sin embargo, es crucial reconocer que la implementación de la IA en la evaluación educativa
enfrenta desafíos significativos. Las preocupaciones éticas, la necesidad de capacitación
docente y las consideraciones de privacidad de datos requieren una atención cuidadosa. Las
implicaciones para la práctica educativa son significativas; los educadores y las instituciones
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educativas deben considerar cómo integrar de manera efectiva las herramientas de IA en sus
procesos de evaluación y retroalimentación, manteniendo un equilibrio entre la
automatización y el juicio humano. Además, es esencial desarrollar políticas y prácticas que
aborden estas preocupaciones éticas y de privacidad.
Para futuras investigaciones, se recomienda explorar los factores que maximizan el impacto
positivo de la IA en el rendimiento académico, investigar las implicaciones a largo plazo del
uso de la IA en la evaluación educativa (incluyendo su impacto en habilidades como el
pensamiento crítico y la capacidad de aprendizaje autónomo), desarrollar y evaluar modelos
de implementación que integren efectivamente la IA en diversos contextos educativos,
considerando variaciones culturales y políticas, y examinar el potencial de los sistemas de
retroalimentación multimodal basados en IA para proporcionar evaluaciones más holísticas
y personalizadas.
En conclusión, la IA está emergiendo como una herramienta poderosa para transformar la
evaluación y retroalimentación educativa. No obstante, su implementación efectiva requerirá
un enfoque cuidadoso que equilibre los beneficios tecnológicos con consideraciones éticas y
pedagógicas. El futuro de la educación probablemente verá una integración cada vez mayor
de la IA, y el éxito de esta integración dependerá de nuestra capacidad para navegar los
desafíos y aprovechar las oportunidades que presenta esta tecnología emergente.
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