La transformación de la evaluación en entornos digitales
Palabras clave:
evaluación digital; inteligencia artificial; retroalimentación formativa; analítica del aprendizaje; ética educativaSinopsis
La transformación de la evaluación en entornos digitales analiza los cambios conceptuales, metodológicos y tecnológicos que han reconfigurado la forma de valorar el aprendizaje. La obra examina el tránsito desde modelos tradicionales, centrados en pruebas y calificaciones, hacia enfoques más continuos, formativos, auténticos y sustentados en evidencias diversas. A lo largo de cinco capítulos se estudian los fundamentos de la evaluación educativa, las herramientas tecnológicas disponibles, la retroalimentación en espacios virtuales, la incorporación de la inteligencia artificial y la analítica del aprendizaje, así como los principales desafíos éticos contemporáneos.
El libro aborda plataformas virtuales, cuestionarios, rúbricas digitales, portafolios electrónicos, gamificación, simuladores, sistemas automatizados de calificación, retroalimentación adaptativa y modelos de predicción del desempeño. También examina la privacidad, la protección de datos, los sesgos algorítmicos, la integridad académica, la brecha digital, la transparencia y la gobernanza de las decisiones evaluativas.
Desde una perspectiva crítica, se sostiene que la innovación tecnológica no garantiza por sí misma calidad educativa. Su valor depende de la coherencia pedagógica, la validez de las evidencias, la accesibilidad, la equidad y la supervisión humana. La obra propone comprender la evaluación digital como un proceso orientado a mejorar el aprendizaje, fortalecer la responsabilidad institucional y preservar los derechos de los estudiantes.
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Referencias
Alessio, H., y Messinger, J. (2021). Faculty and student perceptions of academic integrity in technology-assisted learning and testing. Frontiers in Education, 6. https://doi.org/10.3389/feduc.2021.629220
Alfredo, R., Echeverria, V., Jin, Y., Yan, L., Swiecki, Z., Gašević, D., y Martinez, R. (2024). Human-centred learning analytics and AI in education: A systematic literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100215
Aparicio, O., y Aparicio, W. (2024). Innovación educativa con sistemas de aprendizaje adaptativo impulsados por Inteligencia Artificial. Revista Internacional De Pedagogía E Innovación Educativa, 4(2), 343-363. https://doi.org/10.51660/ripie42222
Baker, R., y Hawn, A. (2022). Algorithmic bias in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(4), 1052-1092. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00285-9
Banihashem, S., Noroozi, O., van Ginkel, S., Macfadyen, L., y Biemans, H. (2022). A systematic review of the role of learning analytics in enhancing feedback practices in higher education. Educational Research Review, 37. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2022.100489
Carrasco, Á., Cacoango, W., y Maliza, W. (2025). Analítica del aprendizaje sustentada en Educaplay y Kahoot como medios de enseñanza de la asignatura de Emprendimiento y Gestión. MQRInvestigar, 9(1). https://doi.org/10.56048/MQR20225.9.1.2025.e5
CAST. (2024). Directrices de diseño universal para el aprendizaje de CAST, versión 3.0. https://udlguidelines.cast.org/
Código de la Niñez y Adolescencia. (2003). Registro Oficial No. 737: https://www.igualdad.gob.ec/wp-content/uploads/downloads/2017/11/codigo_ninezyadolescencia.pdf
Constitución de la República del Ecuador. (2008). Registro Oficial No. 449: https://www.defensa.gob.ec/wp-content/uploads/downloads/2021/02/Constitucion-de-la-Republica-del-Ecuador_act_ene-2021.pdf
de Schipper, E. d., Feskens, R., y Keuning, J. (2021). Personalized and automated feedback in summative assessment using recommender systems. Frontiers in Education, 6, 1-11. https://doi.org/10.3389/feduc.2021.652070
Edgar, A., Macfarlane, S., Kiddell, E., Armitage, J., y Wood-Bradley, R. (2022). The perceived value and impact of virtual simulation-based education on students’ learning: A mixed methods study. BMC Medical Education, 22, 1-13. https://doi.org/10.1186/s12909-022-03912-8
García, G. (2024). La evaluación como herramienta para mejorar los aprendizajes: la retroalimentación y la evaluación auténtica. Revista Latinoamericana Ogmios, 4(9), 17-32. https://doi.org/10.53595/rlo.v4.i9.091
Gombert, S., Fink, A., Giorgashvili, T., Jivet, I., Di Mitri, D., Yau, J., . . . Drachsler, H. (2024). From the automated assessment of student essay content to highly informative feedback: A case study. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 34(4), 1378-1416. https://doi.org/10.1007/s40593-023-00387-6
González, L., y Lugo, C. (2021). Fortalecimiento de la práctica docente con Learning Analytics: estudio de caso. Praxis & Saber, 11(25), 227-254. https://doi.org/10.19053/22160159.v11.n25.2020.9075
Gu, P. (2021). An argument-based framework for validating formative assessment in the classroom. Frontiers in Education, 6. https://doi.org/10.3389/feduc.2021.605999
Haudek, K., y Zhai, X. (2024). Examining the effect of assessment construct characteristics on machine learning scoring of scientific argumentation. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 34, 1482-1509. https://doi.org/10.1007/s40593-023-00385-8
Heil, J., y Ifenthaler, D. (2023). Online Assessment in Higher Education: A Systematic Review. Online Learning, 27(1). https://doi.org/10.24059/olj.v27i1.3398
Holden, O., Norris, M., y Kuhlmeier, V. (2021). Academic integrity in online assessment: A research review. Frontiers in Education, 6. https://doi.org/10.3389/feduc.2021.639814
Huauya, L., Solis, B., y Vacas, F. (2023). Evaluación formativa y desarrollo de competencias en el proceso educativo: Una revisión sistemática. Horizontes Revista de Investigación en Ciencias de la Educación, 7(30), 2020-2044. https://doi.org/10.33996/revistahorizontes.v7i30.646
Ibarra, D., Armenta, L., y Cotta, A. (2026). Evolución de la Evaluación Educativa. KNOW AND SHARE PSYCHOLOGY, 7(1), 30-37. https://doi.org/10.25115/kasp.v7i1.10852
Khosravi, H., Buckingham, S., Chen, G., Conati, C., Tsai, Y.-S., Kay, J., . . . Gašević, D. (2022). Explainable artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 1-22. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100074
Korir, M., Slade, S., Holmes, W., Héliot, Y., y Rienties, B. (2023). Investigating the dimensions of students’ privacy concern in the collection, use, and sharing of data for learning analytics. Computers in Human Behavior Reports, 9. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2022.100262
Laamanen, M., Ladonlahti, T., Uotinen, S., Okada, A., Bañeres, D., y Koçdar, S. (2021). Acceptability of the e-authentication in higher education studies: Views of students with special educational needs and disabilities. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 18(4). https://doi.org/10.1186/s41239-020-00236-9
Lee, H.-S., Gweon, G.-H., Lord, T., Paessel, N., Pallant, A., y Pryputniewicz, S. (2021). Machine learning-enabled automated feedback: Supporting students’ revision of scientific arguments based on data drawn from simulation. Journal of Science Education and Technology, 30(2), 168-192. https://doi.org/10.1007/s10956-020-09889-7
Ley Orgánica de Protección de Datos Personales. (2021). Quinto Suplemento del Registro Oficial No. 459: https://www.finanzaspopulares.gob.ec/wp-content/uploads/2021/07/ley_organica_de_proteccion_de_datos_personales.pdf
Liao, M., Attali, Y., Lockwood, J., y von Davier, A. (2022). Maintaining and monitoring quality of a continuously administered digital assessment. Frontiers in Education, 7. https://doi.org/10.3389/feduc.2022.857496
Maestrales, S., Zhai, X., Touitou, I., Baker, Q., Schneider, B., y Krajcik, J. (2021). Using machine learning to score multi-dimensional assessments of chemistry and physics. Journal of Science Education and Technology, 30(2), 239-254. https://doi.org/10.1007/s10956-020-09895-9
Martínez, M., Encalada, G., Villamar, V., Zhindón, E., y Matute, M. (2025). Gamificación como Herramienta Pedagógica para Potenciar la Autorregulación en el Aprendizaje. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica, 5(3). https://doi.org/10.61384/r.c.a..v5i3.1448
Mathrani, A., Sarvesh, T., y Umer, R. (2022). Digital divide framework: Online learning in developing countries during the COVID-19 lockdown. Globalisation, Societies and Education, 20(5), 625-640. https://doi.org/10.1080/14767724.2021.1981253
Muñoz, J., Ortega, C., y Velasquez, J. (2021). Tecnología y analítica del aprendizaje: una revisión a la literatura. Revista científica(41), 150-168. http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0124-22532021000200150&script=sci_arttext
Ossa, C., y Willatt, C. (2023). Uso de Inteligencia Artificial Generativa para retroalimentar escritura académica en procesos de Formación Inicial Docente. European journal of education and psychology, 16(2), 5. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9235913
Parlamento Europeo y Consejo de la Unión Europea. (2024). Reglamento (UE) 2024/1689 por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial. Diario Oficial de la Unión Europea: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng
Reglamento General de la Ley Orgánica de Protección de Datos Personales. (2023). Decreto Ejecutivo No. 904. Registro Oficial: https://www.cosede.gob.ec/wp-content/uploads/2023/12/REGLAMENTO-GENERAL-A-LA-LEY-ORG%C3%81NICA-DE-PROTECCION-DE-DATOS-PERSONALES_compressed-1.pdf
Romero, M., Salazar, J., Buñay, M., Cabrera, N., y Saltos, K. (2025). Las rúbricas como instrumento predominante en la evaluación formativa: un estudio en educación general básica, Ecuador 2025. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 9(2), 4846-4867. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i2.17259
Ruiz, R., y del Moral, M. (2022). Aprendizaje activo y competencias socioemocionales en entornos digitales de educación superior. UTE Teaching & Technology (Universitas Tarraconensis), 1(1), 30-49. https://doi.org/10.17345/ute.2021.1.3210
Sánchez, M. (2023). La inteligencia artificial como recurso docente: usos y posibilidades para el profesorado. Educar, 60(1), 33-47. https://doi.org/10.5565/rev/educar.1810
Santana, A., Cruz, B., Castillo, M., y Acevedo, J. (2025). Impacto de proyectos integradores en el desarrollo de competencias transversales y evaluación entre pares. CIENCIA ergo-sum, 32(1). https://doi.org/10.30878/ces.v31n0a6
Scanlon, E., Taylor, Z., Raible, J., Bates, J., y Chini, J. (2021). Physics webpages create barriers to participation for people with disabilities: Five common web accessibility errors and possible solutions. International Journal of STEM Education, 8. https://doi.org/10.1186/s40594-021-00282-3
Sillat, L., Tammets, K., y Laanpere, M. (2021). Digital Competence Assessment Methods in Higher Education: A Systematic Literature Review. Education Sciences, 11(8). https://doi.org/10.3390/educsci11080402
Stewart, B., Miklas, E., Szcyrek, S., y Le, T. (2023). Barriers and beliefs: A comparative case study of how university educators understand the datafication of higher education systems. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 1-20. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00402-9
Tan, M., y Maravilla, N. (2024). Shaping integrity: Why generative artificial intelligence does not have to undermine education. Frontiers in Artificial Intelligence, 7. https://doi.org/10.3389/frai.2024.1471224
Temper, M., Tjoa, S., y David, L. (2025). Higher Education Act for AI (HEAT-AI): A framework to regulate the usage of AI in higher education institutions. Frontiers in Education, 10, 1-13. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1505370
Topuz, A., Saka, E., Fatsa, Ö., y Kurşun, E. (2022). Emerging trends of online assessment systems in the emergency remote teaching period. Smart Learning Environments, 9. https://doi.org/10.1186/s40561-022-00199-6
Tsai, Y.-S., Kovanović, V., y Gašević, D. (2021). Connecting the dots: An exploratory study on learning analytics adoption factors, experience, and priorities. The Internet and Higher Education, 50. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2021.100794
UNESCO. (2021). Ética de la inteligencia artificial. https://www.unesco.org/es/artificial-intelligence/recommendation-ethics
UNESCO. (2023). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. https://www.unesco.org/es/articles/guia-para-el-uso-de-ia-generativa-en-educacion-e-investigacion
Van de Werfhorst, H., Kessenich, E., y Geven, S. (2022). The digital divide in online education: Inequality in digital readiness of students and schools. Computers and Education Open, 3. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2022.100100
Vera, M. (2022). Retroalimentación como herramienta efectiva para el aprendizaje. TZHOECOEN, 14(2), 21-33. https://doi.org/10.26495/tzh.v14i2.2281
Viberg, O., Kizilcec, R., Jivet, I., Martínez, A., Oh, A., Mutimukwe, C., . . . Scheffel, M. (2024). Cultural differences in students’ privacy concerns in learning analytics across Germany, South Korea, Spain, Sweden, and the United States. Computers in Human Behavior Reports, 14. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2024.100416
Wang, S., Wang, F., Zhu, Z., Wang, J., Tran, T., y Du, Z. (2024). Inteligencia artificial en educación: una revisión sistemática de la literatura. Expert Systems with Applications, 252. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124167
Wilson, J., Huang, Y., Palermo, C., Beard, G., y MacArthur, C. (2021). Automated feedback and automated scoring in the elementary grades: Usage, attitudes, and associations with writing outcomes in a districtwide implementation of MI Write. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 31(2), 234-276. https://doi.org/10.1007/s40593-020-00236-w
Wu, Q., Wang, Y., Lu, L., Chen, Y., Long, H., y Wang, J. (2022). Virtual simulation in undergraduate medical education: A scoping review of recent practice. Frontiers in Medicine. https://doi.org/10.3389/fmed.2022.855403
Zhai, X., Krajcik, J., y Pellegrino, J. (2021). On the validity of machine learning-based next generation science assessments: A validity inferential network. Journal of Science Education and Technology, 30(2), 298-312. https://doi.org/10.1007/s10956-020-09879-9
Zhang, P., y Tur, G. (2024). A systematic review of e-portfolio use during the pandemic: Inspiration for post-COVID-19 practices. Open Praxis, 16(3). https://doi.org/10.55982/openpraxis.16.3.656




