Application of artificial intelligence in formative assessment: an approach for immediate feedback and academic performance improvement
Keywords:
artificial intelligence, formative assessment, immediate feedback, academic performance, higher educationAbstract
This review article explores the application of artificial intelligence (AI) in formative assessment processes, with a particular focus on its ability to provide immediate feedback and enhance academic performance in higher education. Based on the analysis of recent studies in Latin American contexts, it examines the advantages of intelligent technologies in personalized learning monitoring, real-time identification of student weaknesses, and timely pedagogical decision-making. It also addresses challenges such as the need for teacher training, the risk of algorithmic bias, and the ethical implications of using educational data. The methodology employed consisted of a systematic literature review of scientific publications from 2019 to 2024, selected from indexed journals and relevant academic studies. The results demonstrate that AI implementation in formative assessment significantly contributes to improving self-regulated learning, student motivation, and educational effectiveness. It is concluded that the critical and contextualized adoption of these technologies can positively transform teaching and learning environments. Finally, recommendations are proposed to promote the ethical, inclusive, and pedagogically sound use of artificial intelligence in university-level teaching
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