Evaluación formativa mediada por inteligencia artificial generativa en Educación General Básica.
DOI:
https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n2/318Palabras clave:
evaluación formativa, inteligencia artificial generativa, Educación General Básica, retroalimentación, mediación docenteResumen
La evaluación formativa mediada por inteligencia artificial generativa constituye un campo emergente en Educación General Básica, debido a su potencial para fortalecer la retroalimentación, la personalización del aprendizaje y la toma de decisiones docentes. Este estudio tuvo como objetivo analizar la producción científica reciente sobre sus aportes pedagógicos, riesgos éticos y condiciones de implementación. Se desarrolló una revisión bibliográfica documental, descriptiva-analítica y cualitativa, basada en 17 estudios publicados entre 2021 y 2026, organizados en una matriz de 12 campos. Los resultados evidenciaron que la IA generativa puede apoyar la retroalimentación inmediata, el diseño de rúbricas, la identificación de dificultades y la autorregulación estudiantil, siempre que exista mediación docente. Se concluye que su valor formativo no depende de la automatización, sino de su integración crítica, ética y pedagógicamente orientada.
Descargas
Referencias
Alfarwan, A. (2025). Generative AI use in K-12 education: A systematic review. Frontiers in Education, 10. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1647573 DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1647573
Cheah, Y. H., Lu, J., y Kim, J. (2025). Integrating generative artificial intelligence in K-12 education: Examining teachers’ preparedness, practices, and barriers. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100363. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100363 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100363
Chiluisa-Aimara, M. S., Castro-Campos, N. G., Garzón-Paredes, E. A., y Núñez-Gordon, B. I. (2025). Inteligencia artificial en la evaluación formativa de la educación básica: Estrategias para mejorar el progreso académico de los estudiantes. Polo del Conocimiento, 10(4), 680–697. https://doi.org/10.23857/pc.v10i4.9340
Crompton, H., y Burke, D. (2024). The Educational Affordances and Challenges of ChatGPT: State of the Field. TechTrends, 68(2), 380–392. https://doi.org/10.1007/s11528-024-00939-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s11528-024-00939-0
Farrokhnia, M., Banihashem, S. K., Noroozi, O., y Wals, A. (2024). A SWOT analysis of ChatGPT: Implications for educational practice and research. Innovations in Education and Teaching International, 61(3), 460–474. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2195846 DOI: https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2195846
Hopfenbeck, T. N., Zhang, Z., Sun, S. Z., Robertson, P., y McGrane, J. A. (2023). Challenges and opportunities for classroom-based formative assessment and AI: A perspective article. Frontiers in Education, 8. https://doi.org/10.3389/feduc.2023.1270700 DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2023.1270700
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., … Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274 DOI: https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Lin, X., y Tan, H. (2025). A Systematic Review of Generative AI in K–12: Mapping Goals, Activities, Roles, and Outcomes via the 3P Model. Systems, 13(10). https://doi.org/10.3390/systems13100840 DOI: https://doi.org/10.3390/systems13100840
Luckin, R., Cukurova, M., Kent, C., y du Boulay, B. (2022). Empowering educators to be AI-ready. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100076. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100076 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100076
Maksimchuk, M., Roeber, E., y Store, D. (2025). Generative AI in the K–12 Formative Assessment Process: Enhancing Feedback in the Classroom. En J. Wilson, C. Ormerod, y M. Beiting Parrish (Eds.), Proceedings of the Artificial Intelligence in Measurement and Education Conference (AIME-Con): Full Papers (pp. 107–110). National Council on Measurement in Education (NCME). https://aclanthology.org/2025.aimecon-main.12/
Martin, F., Zhuang, M., y Schaefer, D. (2024). Systematic review of research on artificial intelligence in K-12 education (2017–2022). Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100195. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100195 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100195
Meyer, J., Jansen, T., Schiller, R., Liebenow, L. W., Steinbach, M., Horbach, A., y Fleckenstein, J. (2024). Using LLMs to bring evidence-based feedback into the classroom: AI-generated feedback increases secondary students’ text revision, motivation, and positive emotions. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100199. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100199 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100199
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Alonso-Fernández, S. (2021). Declaración PRISMA 2020: Una guía actualizada para la publicación de revisiones sistemáticas. Revista Española de Cardiología, 74(9), 790–799. https://doi.org/10.1016/j.recesp.2021.06.016 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rec.2021.07.010
Proaño-Sánchez, A. Y., Ambuludi-Abrigo, M. G., Román-Laínez, F. R., Córdova-Vivanco, M. J., y Guaycha-Maza, A. R. (2025). Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Básica: Oportunidades y Consideraciones para el Diseño de Escenarios Interdisciplinarios. Estudios y Perspectivas Revista Científica y Académica, 5(2), 1563–1580. https://doi.org/10.61384/r.c.a...v5i2.1226 DOI: https://doi.org/10.61384/r.c.a..v5i2.1226
Sortwell, A., Trimble, K., Ferraz, R., Geelan, D. R., Hine, G., Ramirez-Campillo, R., Carter-Thuiller, B., Gkintoni, E., y Xuan, Q. (2024). A Systematic Review of Meta-Analyses on the Impact of Formative Assessment on K-12 Students’ Learning: Toward Sustainable Quality Education. Sustainability, 16(17). https://doi.org/10.3390/su16177826 DOI: https://doi.org/10.3390/su16177826
Steiss, J., Tate, T., Graham, S., Cruz, J., Hebert, M., Wang, J., Moon, Y., Tseng, W., Warschauer, M., y Olson, C. B. (2024). Comparing the quality of human and ChatGPT feedback of students’ writing. Learning and Instruction, 91(101894). https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2024.101894 DOI: https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2024.101894
Swiecki, Z., Khosravi, H., Chen, G., Martinez-Maldonado, R., Lodge, J. M., Milligan, S., Selwyn, N., y Gašević, D. (2022). Assessment in the age of artificial intelligence. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100075. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100075 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100075
Tlili, A., Shehata, B., Adarkwah, M. A., Bozkurt, A., Hickey, D. T., Huang, R., y Agyemang, B. (2023). What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education. Smart Learning Environments, 10(1), 15. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00237-x DOI: https://doi.org/10.1186/s40561-023-00237-x
Trujillo-Casadiego, H. E. (2024). Inteligencia Artificial en el aula: Transformando la evaluación formativa con ChatGPT. Revista Universitaria de Informática RUNIN, (18), 16–21.
Xuan, Q., Cheung, A., y Sun, D. (2022). The effectiveness of formative assessment for enhancing reading achievement in K-12 classrooms: A meta-analysis. Frontiers in Psychology, 13. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.990196 DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.990196
Yao, Y., Amos, M., Snider, K., y Brown, T. (2024). The Impact of Formative Assessment on K-12 Learning: A Meta-Analysis. Educational Research and Evaluation, 29, 452–475. https://doi.org/10.1080/13803611.2024.2363831 DOI: https://doi.org/10.1080/13803611.2024.2363831
Zapata-Ros, M. (2024). IA generativa y ChatGPT en Educación: Un reto para la evaluación y ¿una nueva pedagogía? Revista Paraguaya de Educación a Distancia (REPED), 5(1), 12–44. DOI: https://doi.org/10.56152/reped2024-vol5num1-art2
Zhang, T., Lai, Y. C., y Yu, P. L. H. (2026). Generative artificial intelligence in K-12 education: A systematic review. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 21, 034–034. https://doi.org/10.58459/rptel.2026.21034 DOI: https://doi.org/10.58459/rptel.2026.21034
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Sánchez-Vásquez, María Cristina, Sánchez-Vásquez, María Eugenia, Sánchez-Sánchez, Diana Katerine, Vera-Vera, Ney Agustin (Autor/a)

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
: