Integración de la inteligencia artificial en procesos de evaluación formativa: implicaciones para la mejora continua del desempeño estudiantil

Resumen

La evaluación formativa desempeña un rol fundamental en la mejora del aprendizaje, al permitir una retroalimentación continua que guía y fortalece el desempeño académico del estudiante. En este contexto, la integración de la inteligencia artificial (IA) emerge como una innovación educativa con alto potencial para transformar los procesos evaluativos. Este estudio analiza los beneficios, limitaciones e implicaciones pedagógicas de aplicar herramientas basadas en IA en entornos educativos latinoamericanos, enfocándose particularmente en su impacto sobre la retroalimentación inmediata y la personalización del aprendizaje. Se utilizó una metodología cualitativa con revisión sistemática de literatura, recopilando evidencia de doce estudios desarrollados en países como Ecuador, México, Perú, Colombia y Argentina. Los resultados muestran que la IA mejora la eficiencia del diagnóstico educativo, acelera la toma de decisiones pedagógicas y favorece la autonomía estudiantil. Sin embargo, también se identifican desafíos asociados a la infraestructura tecnológica, la formación docente y la necesidad de marcos éticos sólidos. Se concluye que la IA debe ser concebida como una herramienta complementaria, integrada en un modelo híbrido de evaluación que combine lo automatizado con el juicio profesional del docente. Finalmente, se proponen recomendaciones dirigidas a instituciones educativas, formuladores de políticas y comunidades académicas, orientadas a asegurar una implementación responsable, inclusiva y contextualizada