Impacto de inteligencia artificial generativa en evaluación formativa y retroalimentación personalizada en educación superior contemporánea
DOI:
https://doi.org/10.71068/s0z0px14Palabras clave:
inteligencia artificial generativa, evaluación formativa, retroalimentación, educación superiorResumen
El presente estudio abordó la inteligencia artificial generativa como una tecnología emergente aplicada a la evaluación formativa y la retroalimentación personalizada en la educación superior, entendida como un conjunto de herramientas capaces de generar respuestas automatizadas adaptadas a las necesidades del estudiante. El objetivo general fue analizar su impacto en la calidad, personalización y efectividad de la retroalimentación en estudiantes universitarios en Ecuador. La metodología se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con diseño no experimental, alcance descriptivo-correlacional y corte transversal, aplicándose un cuestionario tipo Likert a 120 participantes entre estudiantes y docentes. Los resultados evidenciaron que la inteligencia artificial generativa mejoró significativamente la calidad de la retroalimentación, con valoraciones altas en precisión y personalización, favoreciendo además el aprendizaje autónomo. Asimismo, se identificó un impacto positivo en el rendimiento académico, aunque con ciertas limitaciones relacionadas con su implementación pedagógica y el uso ético. En conclusión, la inteligencia artificial generativa se posicionó como una herramienta innovadora que fortaleció los procesos de evaluación formativa, siempre que su integración se realice de manera crítica y contextualizada.
Descargas
Referencias
Angulo Guerrero, R. J. (2025). Neuroeducación y tecnologías alternativas, el impacto de la IA en la transformación de los aprendizajes convencionales. Star of Sciences Multidisciplinary Journal, 2(1), 1-8. https://doi.org/10.63969/3d31p680
Boud, D. (2020). Retinking assessment for learning in higher education. Assessment & Evaluation in Higher Education. https://doi.org/10.1080/02602938.2020.1731901
Chen, L. (2022). Artificial intelligence in education: A review. Computers and Education. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104552
Chen, X., Zou, D., Xie, H. (2023). Artificial intelligence and feedback in education. Educational Technology & Society. https://doi.org/10.30191/ETS.202301_26(1).0003
Cotton, D., Cotton, P., Shipway, J. (2023). ChatGPT and academic integrity. Innovations in Education and Teaching International. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148
Hattie, J. (2020). Visible learning: Feedback. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780429509007
Holmes, W. (2022). Artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100056
Jonassen, D. (2021). Learning to solve problems with technology. Educational Technology Research. https://doi.org/10.1007/s11423-021-09999-1
Kasneci, E., et al. (2023). ChatGPT for good? Learning and Individual Differences. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Luckin, R. (2023). AI for school teachers. UCL Press. https://doi.org/10.14324/111.9781787359114
Modesto Acosta, C., Gil Gamboa, K. de los A., & Rosado Espinoza, J. D. (2025). El papel de la inteligencia artificial en la educación contemporánea: análisis de sus aplicaciones y beneficios pedagógicos. Multidisciplinary Journal of Sciences, Discoveries, and Society, 2(4), 1-13. https://doi.org/10.71068/bkhndn04
Nicol, D. (2021). The power of feedback revisited. Studies in Higher Education. https://doi.org/10.1080/03075079.2021.1894115
Panadero, E. (2021). Self-regulated learning. Educational Psychology Review. https://doi.org/10.1007/s10648-021-09607-y
Pazmiño Arcos, A. F. (2024). Revolucionando la educación superior: inteligencia artificial para el aprendizaje personalizado y la transformación docente. Sage Sphere of Technology, Sciences, Discoveries And Society, 2(2), 1-13. https://doi.org/10.63688/ftdznh26
Saltos García, P. A. (2023). El impacto de la evaluación formativa en el aprendizaje de idiomas en las universidades del ecuador. Sage Sphere of Technology, Sciences, Discoveries And Society, 1(1), 1-16. https://doi.org/10.63688/qtkzj058
Selwyn, N. (2021). Should robots replace teachers? Polity Press. https://doi.org/10.1002/9781119751058
Torres Pineda, R. A., Salazar Novillo, B. F., Navarrete Villamar, M. M., Ramirez Cañizares, J. D., & Tello Castro, K. E. (2025). Inteligencia artificial en educación: innovación radical para personalizar el aprendizaje y potenciar la autonomía estudiantil. Multidisciplinary Journal of Sciences, Discoveries, and Society, 2(3), 1-22. https://doi.org/10.71068/45yja104
Williamson, B. (2022). Education and datafication. Learning, Media and Technology. https://doi.org/10.1080/17439884.2022.2031827
Zawacki-Richter, O. (2021). Systematic review of AI in higher education. International Journal of Educational Technology. https://doi.org/10.1186/s41239-021-00244-5
Zimmerman, B. (2020). Self-regulated learning theory. Handbook of Educational Psychology. https://doi.org/10.4324/9780203837783
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Luis David Bastidas González (Autor/a)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
