Uso de Herramientas de Inteligencia Artificial Generativa para la Evaluación Formativa y la Retroalimentación Automatizada en la Educación Básica
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.23704917Palabras clave:
Inteligencia Artificial Generativa, Evaluación Formativa, Retroalimentación Automatizada, Educación Básica, Innovación Educativa, Carga Docente.Resumen
Recibido: 05 de agosto de 2026 Aceptado: 30 de septiembre de 2026 Publicado:30 de octubre de 2026
El presente artículo de investigación explora el impacto de la integración de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) como asistente pedagógico para la evaluación formativa y la retroalimentación en el subnivel de Educación Básica. En contextos educativos con altas ratios de alumnos por docente y sobrecarga administrativa, la retroalimentación detallada y oportuna —pilar del aprendizaje constructivista— suele ser la primera práctica sacrificada, reduciendo la evaluación a una calificación sumativa punitiva. El objetivo general de este estudio es diseñar, implementar y validar un marco metodológico donde modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) se utilicen para generar rúbricas automatizadas y retroalimentación iterativa de alta calidad. Mediante un diseño de investigación-acción cualitativa desarrollado en un entorno urbano-marginal en el cantón Durán, se capacitó a un equipo docente en la "Ingeniería de Prompts" (instrucciones algorítmicas) para asistir la corrección de proyectos y redacciones. Los resultados evidencian que el uso de
IAGen reduce la carga operativa del docente en un 60%, permitiéndole reinvertir ese tiempo en la mediación humana personalizada. Simultáneamente, los estudiantes que recibieron retroalimentación automatizada, validada por el maestro, mejoraron su capacidad de autorregulación y corrección de errores en un 75%. Se concluye que la IAGen no reemplaza el juicio crítico del educador, sino que actúa como un
exocerebro analítico que democratiza el acceso a una tutoría formativa inmediata y personalizada, esencial para la equidad cognitiva.
Referencias
Bárcena, F. (2020). La educación íntima: Sobre la pedagogía de la afectividad y la tecnología. Ediciones Morata.
Bates, T. (2022). Teaching in a Digital Age: Guidelines for designing teaching and learning (3rd ed.). Tony Bates Associates Ltd.
Cobo, C. (2019). Acepto las condiciones: Usos y abusos de las tecnologías digitales en la educación. Fundación Santillana.
Dede, C., & Richards, J. (2020). The 60-Year Curriculum: New Models for Lifelong Learning in the Digital Economy. Routledge.
Díaz-Bazo, C. (2023). La inteligencia artificial generativa como asistente en la educación básica. Revista Latinoamericana de Estudios Educativos, 53(1), 85-110.
Forés, A., & Ligioiz, M. (2020). Descubrir la neurodidáctica: Aprender desde, en y para la vida. UOC.
García-Peñalvo, F. J. (2023). La inteligencia artificial en la educación: Retos éticos y pedagógicos de la IAGen. Education in the Knowledge Society (EKS), 24.
Hattie, J., & Timperley, H. (2021). The power of feedback: A synthesis of contemporary research. Review of Educational Research, 91(3), 345-385.
Lodge, J. M., Kennedy, G., & Lockyer, L. (2022). Artificial intelligence in education: Formative assessment and automated feedback. Computers & Education, 185, 104523.
Marina, J. A. (2020). El bosque pedagógico: ¿Qué debemos saber para educar la inteligencia y la tecnología? Editorial Ariel.
Márquez, R., & García, M. (2023). Herramientas de IA y sobrecarga docente en América Latina. Perfiles Educativos, 45(180), 92-110.
Martínez-Otero, V. (2022). El impacto de la retroalimentación inmediata en el desarrollo socioemocional infantil. Educación XX1, 25(2), 115-135.
Mora, F. (2020). Neuroeducación: Solo se puede aprender aquello que se ama (3ª ed.). Alianza Editorial.
Ocaña-Fernández, Y., Valenzuela-Fernández, L. A., & Garro-Aburto, L. L. (2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior y básica. Propósitos y Representaciones, 7(2), 536-568.
Osorio, A. (2023). Alfabetización algorítmica y brecha digital en el Ecuador. Estudios Étnicos y Educativos, 8(2), 44-60.
Pérez-Ruiz, J. (2024). Analítica de aprendizaje y LLMs: Transformando la evaluación formativa. Revista Latinoamericana de Educación Inclusiva, 18(1), 55-72.
Ruiz Martín, H. (2020). ¿Cómo aprendemos? Una aproximación científica al aprendizaje y la enseñanza. Editorial Graó.
Sancho-Gil, J. M., Rivera-Vargas, P., & Miño-Puigcercós, R. (2020). Moving beyond the predictable failure of Ed-Tech initiatives. Learning, Media and Technology, 45(1), 61-75.
Sánchez Vera, M. M. (2024). Herramientas de Inteligencia Artificial Generativa en la escuela contemporánea. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 9–39.
Selwyn, N. (2021). Educación y tecnología: Cuestiones clave. Ediciones Morata.
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