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Artículos de Revisión

Vol. 6 Núm. 11 (2026): Revista Simón Rodríguez

Retroalimentación automatizada mediante inteligencia artificial en la evaluación formativa: hallazgos, desafíos y orientaciones ético-pedagógicas

Automated feedback via artificial intelligence in formative assessment: findings, challenges, and ethico-pedagogical guidelines
Publicado
2026-02-06

La mentoría docente determina la calidad pedagógica a través de la enseñanza Esta revisión sistemática examinó el efecto de la inteligencia artificial (IA) transforma la evaluación formativa mediante retroalimentación automatizada, personalizada e inmediata. Para lo que, mediante protocolo PRISMA, se consultaron estudios publicados entre 2019 y 2025 en Scopus, Web of Science, ERIC, PubMed y Google Scholar. Tras aplicar rigurosamente los criterios de inclusión y exclusión, se seleccionaron 15 estudios empíricos en español o inglés.  Los hallazgos indican que la IA fortalece la personalización del aprendizaje (80 % de los estudios), proporciona retroalimentación inmediata y específica (60 %), optimiza el tiempo docente al automatizar tareas rutinarias (53 %) y contribuye a mejorar el rendimiento académico (47 %). Además, permite detectar dificultades de aprendizaje en etapas tempranas y reduce sesgos humanos en la evaluación. Se concluye que la IA puede reconfigurar la evaluación formativa como un proceso inclusivo, dinámico y centrado en el aprendizaje, siempre que su uso se base en marcos éticos sólidos, políticas educativas inclusivas y programas continuos de formación pedagógica.

This systematic review examined how artificial intelligence (AI) transforms formative assessment through automated, personalized, and immediate feedback. Following the PRISMA protocol, studies published between 2019 and 2025 were consulted in Scopus, Web of Science, ERIC, PubMed, and Google Scholar. After rigorously applying inclusion and exclusion criteria, 15 empirical studies in English or Spanish were selected. The findings indicate that AI enhances learning personalization (80% of studies), provides immediate and specific feedback (60%), optimizes teachers’ time by automating routine tasks (53%), and contributes to improved academic performance (47%). Furthermore, AI enables early detection of learning difficulties and reduces human bias in assessment. The review concludes that AI can reconfigure formative assessment as an inclusive, dynamic, and learner-centered process, provided its use is grounded in robust ethical frameworks, inclusive educational policies, and ongoing pedagogical training programs.

Número:
Vol. 6 Núm. 11 (2026): Revista Simón Rodríguez
Sección:
Artículos de Revisión

Referencias

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