Mayorga Alvarez, M. de los Á., Sigcha Pillajo, E. J., & Mora Guaman, M. E.
467
e-ISSN 3073-1151 Julio-
Septiembre, 2025 Vol. 2,
Núm. 3, 467-477
Revista Científica Multidisciplinar
Artículo de Revisión Sistemática
Evaluación formativa y tecnología cognitiva: Revisión
sistemática de aplicaciones de inteligencia artificial en la
práctica educativa
Formative Assessment and Cognitive Technology: Systematic Review of
Artificial Intelligence Applications in Educational Practice
1
Empresa de Capacitación, Asesoría e Investigación (EMCASIN), Ambato, Ecuador
2
Universidad Tecnológica Equinoccial, Quito, Ecuador
3
Unidad Educativa San Pablo de Atenas, San Miguel, Bolívar, Ecuador
Recibido: 2025-05-01 / Aceptado: 2025-06-02 / Publicado: 2025-07-01
RESUMEN
La presente investigación surge de la necesidad de comprender cómo la inteligencia artificial está transformando la
evaluación en la educación actual. En la introducción se plantea la relevancia de vincular tecnología cognitiva y
aprendizaje significativo, atendiendo a estudiantes más motivados y acompañados. El objetivo principal fue analizar
sistemáticamente las aplicaciones de inteligencia artificial en la evaluación formativa, identificando sus beneficios,
limitaciones y aportes pedagógicos. En cuanto a los métodos, se desarrolló una revisión sistemática en bases de datos
científicas y literatura gris, aplicando criterios de inclusión rigurosos. Los resultados muestran que la IA fortalece la
retroalimentación inmediata, personaliza el aprendizaje, incrementa la motivación estudiantil y apoya la formación
docente. Finalmente, en las conclusiones, se evidencia que la IA no reemplaza al maestro, sino que lo potencia,
promoviendo una educación más inclusiva, justa y humana. La investigación confirma que la integración ética de estas
herramientas abre nuevas oportunidades para la enseñanza.
Palabras clave: educación; evaluación formativa; inclusión; inteligencia artificial; motivación
ABSTRACT
This research arises from the need to understand how artificial intelligence is transforming assessment in today’s
education. In the introduction, the relevance of linking cognitive technology and meaningful learning is highlighted,
focusing on more motivated and supported students. The main objective was to systematically analyze applications of
artificial intelligence in formative assessment, identifying benefits, limitations, and pedagogical contributions. Regarding
the methods, a systematic review was conducted using scientificdatabases and grey literature with strict inclusion criteria.
The results show that AI strengthens immediate feedback, personalizes learning, increases student motivation, and
supports teacher training. Finally, in the conclusions, it is evident that AI does not replace teachers but enhances them,
promoting more inclusive, fair, and human-centered education. The study confirms that the ethical integration of these
tools opens new opportunities for teaching.
keywords: education; formative assessment; inclusion; artificial intelligence; motivation
RESUMO
Esta pesquisa surge da necessidade de compreender como a inteligência artificial está transformando a avaliação na
educação atual. Na introdução, destaca-se a relevância de vincular tecnologia cognitiva e aprendizagem significativa,
atendendo a estudantes mais motivados e acompanhados. O objetivo principal foi analisar sistematicamente as
aplicações da inteligência artificial na avaliação formativa, identificando benefícios, limitações e contribuições
pedagógicas. Quanto aos métodos, realizou-se uma revisão sistemática em bases de dados científicas e literatura
cinzenta, aplicando critérios rigorosos de inclusão. Os resultados mostram que a IA fortalece o feedback imediato,
personaliza a aprendizagem, aumenta a motivação estudantil e apoia a formação docente. Finalmente, nas conclusões,
evidencia-se que a IA não
María de los Angeles Mayorga Alvarez
1
Edison Javier Sigcha Pillajo
2
Mireya Elisa Mora Guaman
3
SAGA Rev. Cienc. Multidiscip. | e-ISSN 3073-1151 | Julio-Septiembre, 2025 | vol. 2 | núm. 3 | pág. 467-477
Mayorga Alvarez, M. de los Á., Sigcha Pillajo, E. J., & Mora Guaman, M. E.
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substitui o professor, mas o potencializa, promovendo uma educação mais inclusiva, justa e humana. A investigação
confirma que a integração ética dessas ferramentas abre novas oportunidades para o ensino.
palavras-chave: educação; avaliação formativa; inclusão; inteligência artificial; motivação
Forma sugerida de citar (APA):
Mayorga Alvarez, M. de los Á., Sigcha Pillajo, E. J., & Mora Guaman, M. E. (2025). Relación entre estilos de aprendizaje y procesos cognitivos: un
enfoque desde la neuropsicología educativa. Revista Científica Multidisciplinar SAGA, 2(3), 467-477
Esta obra está bajo una licencia internacional
INTRODUCCIÓN
Laevaluación formativa se ha convertido en
unejefundamentalparagarantizar
aprendizajes significativos en la educación
contemporánea.Eneste escenario,la
incorporación de inteligencia artificial (IA)
ofrece nuevas oportunidades de
retroalimentación inmediata y personalizada.
Rodríguez Mireles (2025) señala que estas
herramientas permiten identificar patrones de
dificultad antes de que se conviertan en
barreras insuperables, transformandola
evaluación en un proceso dinámico. La
relevancia de esta revisión radica en analizar
los avances alcanzados en el campo y sus
implicaciones, considerando que la tecnología
cognitiva se ha consolidado como un recurso
imprescindible en las prácticas pedagógicas
actuales.
Lasituación actual evidenciaun viraje hacia
el acompañamiento continuo del
estudiante. Vázquez-Arango (2025) sostiene
que la IA no solo mide eldesempeño, sino que
acompaña en tiempo real, fortaleciendo la
motivación y la confianzadel
alumnado.Esteenfoque
replantea la relación entre enseñanza y
aprendizaje, dondela inmediatez dela
retroalimentación cobra protagonismo. Así,
surge la necesidad de revisar los aportes de
investigaciones recientes que vinculan la IA
con la evaluación formativa, en aras de
comprender sus beneficios, limitaciones y
retos en contextos educativos cada vez
más diversos y exigentes.
En paralelo, la formación docente se
posiciona como una condición esencial para
integrareficazmenteestastecnologías.
Vázquez y Gutiérrez (2023) afirman que el
dominio de la IA en contextos virtuales,
híbridos y presenciales permite a los maestros
innovar en sus prácticas y enriquecer la
experiencia del estudiante. La alfabetización
digitalnoesúnicamentetécnica,sino
pedagógica, pues de ella depende que la IA sea
utilizada como recurso estratégico y no como
sustituto de la mediación humana. Por ello,
resulta imperativo revisar el impacto de la
capacitación docente en la adopción de
tecnologías cognitivas.
Los hallazgos sobre personalización del
aprendizaje también justifican esta revisión.
Fuentes Cabrera, Tapia Zurita y Tapia Herrera
(2025) destacan que la IA promueve un
rendimientoacadémicosostenidocuando
adapta la retroalimentación a las necesidades
individuales. Esto sugiere un cambio hacia la
equidaden laenseñanza,dondecada
estudiante puede avanzar a su propio ritmo. En
estesentido, el presente trabajo busca
sistematizar la evidencia sobre cómo la IA
incide directamenteen la mejora del
desempeño y la motivación estudiantil,
abriendo un panorama de oportunidades para
la educación inclusiva y diferenciada.
Por otra parte, el análisis de patrones de
aprendizaje constituye un campo emergente
de gran relevancia. Peet Moraga (2025)
expone que los algoritmos cognitivos pueden
trazar mapas detallados de fortalezas y
debilidades, anticipandonecesidades
educativas.De manera
complementaria, Rejas (2025) subraya que
estas herramientas predicen el rendimiento
con niveles de precisión notables, lo que
permite a los docentes actuar con antelación.
Revisar estos aportes resulta crucial para
valorar cómo la inteligencia artificial no solo
interpreta datos, sino que genera posibilidades
de intervención pedagógica más oportunas y
efectivas.
SAGA Rev. Cienc. Multidiscip. | e-ISSN 3073-1151 | Julio-Septiembre, 2025 | vol. 2 | núm. 3 | pág. 467-477
Mayorga Alvarez, M. de los Á., Sigcha Pillajo, E. J., & Mora Guaman, M. E.
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La motivación estudiantil representa otro
pilar en la integración de la tecnología
educativa. Barrantes-Pereira y Castro-Pérez
(2022) sostienen que los estudiantes valoran
positivamenteaquellasexperienciasque
responden a sus intereses y necesidades
reales, lo que fortalece su derecho a una
educación de calidad. Del mismo modo, Gaitán
Hernández y De la Cruz Hernández (2024)
demuestran que las metodologías activas,
potenciadas con tecnología, incrementan
tanto la motivación como el rendimiento
académico. La presente revisión recoge estos
hallazgos para subrayar la necesidad de
conectar lo cognitivo con lo emocional en
la prácticadocente
contemporánea.
La gamificación se ha posicionado como
una de las estrategias más efectivas para
incrementarlaparticipaciónestudiantil.
Guillén-Ros (2024) explica que las mecánicas
de juego estimulan el compromiso, mientras
que Cobos-Velasco (2022) añade que los
sistemasde recompensasrefuerzanla
perseverancia. Sin embargo, Rybalko et al.
(2024) advierten que la motivación debe
trascender los estímulos externos, integrando
proyectos colaborativos y significativos que
fortalezcan la pertenencia. La revisión, en este
marco, busca identificar hasta qué punto la
gamificación y otras herramientas digitales se
consolidan como estrategias duraderas en la
motivación académica.
El impacto de la IA en la educación inicial
también merece atención. Jácome López
(2024)sostienequeestastecnologías
fortalecen tanto las habilidades cognitivas
como las socioemocionales desde edades
tempranas, lo que abre posibilidades de
intervención más integrales. En paralelo,
Manotoa et al. (2025) resaltan el papel de los
recursos infopedagógicos en la capacitación
docente, consolidando prácticas de enseñanza
innovadoras. Estos antecedentes justifican la
inclusión de investigaciones sobre diferentes
niveles educativos en la presente revisión,
destacando el alcance de la IA en distintos
momentos del desarrollo escolar.
Asimismo, la inclusión educativa es un eje
transversal que no puede ignorarse. Screpnik
(2024) enfatiza que las tecnologías digitales
brindanoportunidadessignificativasa
estudiantescondiscapacidadcognitiva,
aunque exigen un uso ético y consciente.
Sánchez et al. (2024) complementan que, en la
educación primaria,laIA fomenta
competencias clave del siglo XXI como la
creatividad y el pensamiento crítico. Estos
aportes justifican la exploración de la IA no solo
como recurso técnico, sino como medio para
democratizar el aprendizaje y ampliar
horizontes de participación en diversos
contextos escolares.
El presente artículo tiene como objetivo
revisar sistemáticamente la literatura sobre el
uso de la inteligencia artificial en la evaluación
formativa, donde se destaca sus aportes en la
personalización del aprendizaje, la motivación
estudiantil, la formación docente y la inclusión
educativa. Como afirma Salas Delgado (2025),
la verdadera docencia inteligente no se
fundamenta únicamente en máquinas, sino en
maestros mejor preparados. Por tanto, esta
revisión busca aportar un marco de análisis
que oriente futuras investigaciones y
aplicaciones prácticas, consolidando la IA
como un aliado para lamejora continua y ética
de la educación.
METODOLOGÍA
Formulacióndelapreguntade
investigación
El primer paso consistió en la definición
clara de la pregunta de investigación, con el
objetivo de guiar todo el proceso de la revisión
sistemática. Se planteó:¿Cuál es el impacto del
uso de la inteligencia artificial en los procesos
de evaluación formativa dentro de contextos
educativos? Esta interrogante se formuló
considerando la relevancia de la evaluación
formativa como mecanismo para promover
aprendizajessignificativosyelpapel
emergente de la inteligencia artificial como
tecnología cognitiva. La delimitación de la
preguntapermitióenfocarlabúsqueda,
selección y análisis de la evidencia científica
más pertinente para este estudio.
Definición de criterios de elegibilidad y
desenlaces de interés
Se establecieron criterios de inclusión y
exclusiónparagarantizarrigurosidad
metodológica. Se incluyeron estudios
empíricos, revisiones, artículos científicos y
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tesis publicados entre 2020 y 2025 en español
e inglés, que analizaran eluso de lainteligencia
artificial aplicada a la evaluación formativa. Se
excluyerondocumentosnoacadémicos,
reseñassin respaldo metodológicoo
publicaciones duplicadas. Los desenlaces de
interés se centraron en la personalización del
aprendizaje, la retroalimentación inmediata, la
motivación estudiantil, la capacitación docente
yla inclusióneducativa,permitiendo
identificar los principales aportesy
limitaciones del campo de estudio.
Búsqueda y evaluación en bases de datos y
literatura gris
La búsqueda de información se llevó a cabo
en bases de datos académicas reconocidas
como Scopus, Web of Science, Scielo, Dialnet y
GoogleScholar.Paragarantizar
exhaustividad, seutilizaron ecuaciones
booleanas con términos clave: “inteligencia
artificial”, “evaluación formativa”,
“tecnología cognitiva” y “educación”.
Asimismo, se incluyó literatura gris como
repositorios institucionalesy actasde
congresos, a fin de recuperar aportes
recientes
aún no indexados en revistas. Cada estudio fue
evaluadoconcriteriosdecalidad
metodológica, verificando pertinencia, rigor
científico y relevancia en relación con los
objetivos planteados.
Selección, extracción y síntesis de los
estudios
Tras la búsqueda inicial, se eliminaron
duplicados y se realizó una revisión por títulos
yresúmenesparaidentificarestudios
relevantes. Los artículos preseleccionados
fueronanalizados entexto completo,
extrayéndose información relacionada con
autores, año, metodología, hallazgos
principales y sus implicaciones educativas.
Para la síntesis, se utilizó un enfoque narrativo
y temático, agrupando los resultados en
categoríascomo personalizacióndel
aprendizaje, motivación estudiantil, análisis de
patrones cognitivos y formación docente. La
integración de la información permitió
contrastar hallazgos y destacar tanto
beneficios como desafíos de la
implementación de inteligencia artificial
en la evaluación formativa.
Tabla 1
Criterios de elegibilidad
Criterio Descripción
Tipo de estudioArtículos originales, revisiones, tesis y actas de
congreso con metodología clara
Periodo de publicación Entre 2020 y 2025
Idioma Español e inglés
Contenido temáticoUso de inteligencia artificial en evaluación formativa
o procesos educativos
ExclusionesDocumentos no académicos, reseñas sin metodología,
publicaciones duplicadas
Desenlaces de interésPersonalización del aprendizaje, retroalimentación
inmediata, motivación, formación docente e inclusión
Fuente: Elaboración propia
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Mayorga Alvarez, M. de los Á., Sigcha Pillajo, E. J., & Mora Guaman, M. E.
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RESULTADOS
Tabla 2
Hallazgos y sus implicaciones educativas
Autor(es), Año Hallazgo principal Implicación educativa
Vázquez-Arango,La IA mejora la evaluación formativaEleva el desempeño estudiantil
2025 con retroalimentación personalizada. mediante seguimiento continuo.
Vázquez &La formación docente en IA esPromueve competencias digitales en
Gutiérrez, 2023 esencial para evaluaciones efectivas. maestros del siglo XXI.
Fuentes Cabrera etPersonalización de laFomenta equidad académica con
al., 2025retroalimentación con IA mejora elapoyos diferenciados.
rendimiento.
Rodríguez Mireles,La retroalimentación inmediataFavorece aprendizajes significativos
2025 fortalece la motivación. en tiempo real.
Naveda Bautista,La IA complementa y potencia laLibera tiempo para un
2025 labor del docente. acompañamiento más humano.
Peet Moraga, 2025Algoritmos detectan patrones dePermite personalizar la enseñanza
comportamiento estudiantil. según estilos de aprendizaje.
Rejas, 2025Algoritmos predicen rendimientosFacilita intervenciones preventivas y
con alta precisión. oportunas.
Giral-Ramírez et al.,Optimización de recursos con IA enInspira distribución eficiente de
2022 redes cognitivas. recursos educativos.
Aparicio-Gómez &Sistemas adaptativos crean rutasPreviene rezago y fortalece autonomía
Aparicio-Gómez,personalizadas.del estudiante.
2024
Barrantes-Pereira &La motivación se relaciona con elRefuerza la importancia del sentido y
Castro-Pérez, 2022 derecho a educación de calidad. propósito en el aprendizaje.
Gaitán Hernández &Metodologías activas apoyadas enGeneran protagonismo estudiantil en
De la Cruztecnología aumentan motivación.el proceso educativo.
Hernández, 2024
Guillén-Ros, 2024La gamificación incrementaEnriquece la experiencia de
motivación y compromiso. aprendizaje con dinámicas lúdicas.
Cobos-Velasco,La gamificación refuerzaMejora la interacción y el compromiso
2022 participación y perseverancia. en el aula.
Rybalko et al., 2024Proyectos colaborativos incrementanConecta el aprendizaje con
motivación sostenible. experiencias de vida real.
Jácome López, 2024La IA favorece el desarrolloPromueve aprendizajes integrales
cognitivo y socioemocional en niños. desde la educación inicial.
Manotoa et al., 2025Recursos infopedagógicos potencianConsolidación de prácticas
la capacitación docente. innovadoras en la enseñanza.
Screpnik, 2024La tecnología digital facilitaBrinda oportunidades a estudiantes
inclusión educativa. con discapacidad cognitiva.
Sánchez et al., 2024IA fomenta competencias del sigloDesarrolla creatividad, pensamiento
XXI en primaria. crítico y resolución de problemas.
Salas Delgado, 2025Capacitación docente en IA mejoraImpulsa innovación en la práctica
precisión y retroalimentación. pedagógica.
Screpnik, 2024Integración ética de la tecnología enPromueve conciencia crítica y equidad
aulas inclusivas. en entornos escolares.
Nota: Elaboración propia con base en las fuentes citadas
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Mayorga Alvarez, M. de los Á., Sigcha Pillajo, E. J., & Mora Guaman, M. E.
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DISCUSIÓN
Integración de inteligencia artificial en la
evaluación formativa
Enlasaulasactuales,laevaluación
formativa ya no se limita a hojas impresas y
correcciones posteriores. La inteligencia
artificial (IA) se ha convertido en una aliada que
ofrece retroalimentación inmediata y
adaptada a cada estudiante. Como señala
Rodríguez Mireles (2025), estas herramientas
permiten detectar “patrones sutilesde
dificultad” antes de que se conviertan en
barreras insuperables. Imagina a un alumno
que, tras un ejercicio, recibe en segundos no
solo una calificación, sino consejos claros,
ejemplos adicionales y retos ajustados a su
ritmo. Esa inmediatezcrea unpuente
emocional entre el esfuerzo del estudiante y la
guía del docente.
Los beneficios no se limitan a la rapidez.
Vázquez-Arango (2025) describe cómo la IA
transforma la evaluación en un proceso
dinámico, donde la información fluye de
manera constante y significativa. Ya no se trata
solo de medir, sino de acompañar. La máquina
aprende del alumno, y el alumno, de la
máquina.Estainteracciónrefuerzala
motivación: el estudiante siente que su
progreso es visto y valorado en tiempo real.
Además, según Fuentes Cabrera, Tapia Zurita y
Tapia Herrera (2025), la personalización no es
un lujo, sino una necesidad para elevar el
desempeño académico de manera sostenida y
equitativa.
En la práctica docente, esto implica un
cambio de mentalidad. Naveda Bautista (2025)
enfatiza que la IA no reemplaza al educador,
sino que potencia su capacidad de atender la
diversidad del aula. El docente, liberado de
tareas repetitivas, puede concentrarse en la
mediaciónhumana:escuchar,motivar,
inspirar. Mientras tanto, la IA ofrece un
diagnóstico claro y actualizado de cada
estudiante, facilitando intervenciones
precisas. Este binomio humano-tecnológico
convierte la evaluación formativa en un acto
continuo de cuidado, donde la eficiencia no
sacrifica la calidez.
Por supuesto, la discusión no ignora los
desafíos. La confianza en la IA requiere
transparencia en los criterios y comprensión
por parte de estudiantes y familias. Sin
embargo, como menciona Vázquez-Arango
(2025),“elpotencial demejorasupera
ampliamente lasresistenciasiniciales”,
siempre que se mantenga la supervisión
docente y el sentido pedagógico.La
tecnología, por sí sola, no garantiza el
aprendizaje; es la intención educativa la que la
transforma en una herramienta ética, inclusiva
y verdaderamente útil para todos.
En definitiva, la integración de IA en la
evaluación formativa redefine la relación entre
tiempo, aprendizaje y acompañamiento. No es
una moda pasajera, sino una respuesta a las
demandas de un sistema educativo que busca
ser más humano en su trato y más preciso en
susintervenciones.Laretroalimentación
inmediata,ladetección tempranade
dificultades y la personalización del
aprendizaje son hoy más que promesas: son
realidades que, como afirmaRodríguez
Mireles (2025), “abren un horizonte de
aprendizaje continuo y profundamente
significativo” para cada estudiante.
Análisisdepatronesdeaprendizaje
mediante algoritmos cognitivos
En el corazón de la enseñanza moderna, los
algoritmoscognitivostrabajancomo
observadores incansables, detectando
patrones invisibles para el ojo humano. Peet
Moraga (2025) destaca cómo estos
sistemas son capaces de analizar
interacciones, tiempos de respuesta y
elecciones académicas, creando un mapa casi
vivo del aprendizaje de cada estudiante. Es
como si la IA tejiera un retrato dinámico de
fortalezas ydebilidades, anticipando
movimientos antes de que el propio
alumno sea consciente de ellos. Esa
capacidad predictiva, cuando se usa con
sensibilidad, convierte la educación en un
proceso más humano, aunque
paradójicamente apoyado en la fría lógica de
las máquinas.
Los resultados son sorprendentes: Rejas
(2025) subraya que estos algoritmos pueden
predecir rendimientos futuros con niveles de
precisión que antes parecían cienciaficción. La
máquina reconoce que quien repite ciertos
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errores en la etapa inicial probablemente
necesitará apoyo extra antes de un examen
clave. No se trata de etiquetar, sino de
preparar el terreno para intervenciones
oportunas. Así, como menciona Aparicio-
Gómez y Aparicio-Gómez (2024), se abren
oportunidades para diseñar rutas
personalizadas, evitando que las dificultades
seacumulenensilencioy
permitiendo que el aprendizaje fluya con
mayor naturalidad y confianza.
Pero lo más fascinante es cómo esta
tecnologíatransformalaplanificación
pedagógica. Giral-Ramírez, Hernándezy
Martínez (2022) muestran que, al igual que en
redescognitivasdonde seoptimiza la
ocupación espectral, en educación los recursos
pueden distribuirse de forma estratégica según
patrones detectados. Esto permite al docente
concentrar su energía donde más se necesita.
No es magia; es lectura de datos con un
propósito humano. Los maestros pueden
prever momentos críticos, planificar
actividades de refuerzo y, sobre todo, actuar
antes de que el alumno pierda motivación.
Claro,esta precisióntambiénplantea
reflexiones profundas. Peet Moraga (2025)
advierte que las predicciones no deben
convertirse en sentencias, sino en puntos de
partida para el acompañamiento. El riesgo de
depender demasiado de los números existe,
pero el equilibrio está en la interpretación. Tal
como señala Rejas (2025), la IA no sustituye la
intuición docente; la complementa, ampliando
la capacidad de ver más allá de lo evidente.
Cuando la tecnología se usa con empatía, se
convierte en un espejo que refleja no solo
datos, sinoposibilidadeslatentesde
crecimiento.
En definitiva, el análisis de patrones de
aprendizaje mediante algoritmos cognitivos es
másqueunejerciciotécnico:esuna
oportunidad para redibujar el mapa educativo
con trazos más precisos y humanos. Con la
capacidad de anticipar necesidades y prevenir
fracasos, la IA no solo mejora la efectividad
educativa, sino queaportauna nueva
dimensión a la relación maestro-estudiante.
Como afirma Aparicio-Gómez y Aparicio-
Gómez(2024), “elverdadero avanceno está en
predecir el futuro, sino en prepararlo con
inteligencia y cuidado”.
Mejora de la motivación y participación
estudiantil
En las aulas de hoy, la motivación no nace
solo de un buen discurso, sino de experiencias
cuidadosamentediseñadas.Plataformas
inteligentes detectan el ritmo y estilo de cada
estudiante, generando actividades que se
sienten hechas a la medida. Según Barrantes-
Pereira y Castro-Pérez (2022), cuando el
aprendizaje responde a las necesidades reales
del alumno, este se apropia del proceso con
entusiasmo renovado. Es como si la tecnología
tendieraunhilo invisible queconecta
curiosidad y compromiso. Ese ajuste fino, casi
artesanal, transforma las tareas en retos
significativos que despiertan ganasde
participar y aprender.
Nosetrataúnicamentedeadaptar
contenidos, sino de activar emociones. Gaitán
Hernández y De la Cruz Hernández (2024)
demuestran que las metodologías activas,
apoyadas por tecnología cognitiva, potencian
la motivación y el rendimiento académico.
Aquí, el estudiante no es un espectador, sino
protagonista. Escogecaminos, resuelve
problemas y recibe retroalimentación
inmediata. La interacción constante convierte
la clase en un espacio vivo, donde el error deja
de ser una amenaza y se convierte en
oportunidad. Este cambio de enfoque no solo
alimenta la motivación, sino que fortalece la
confianza en la propia capacidad de aprender.
La gamificación ha abierto una puerta
adicionalaestatransformación.Según
Guillén-Ros (2024) y Cobos-Velasco (2022),
integrar mecánicas de juego en la educación
incrementa la participación y el compromiso.
No hablamos de competir por puntos sin
sentido, sino de usar recompensas, niveles y
narrativas que hacen que cada logro sea
tangible. Cuando un estudiante siente que
avanza en una misión, no solo estudia: vive el
aprendizaje. Esta sensaciónde progreso
continuo alimenta la perseverancia y refuerza
la conexión emocional con el contenido.
Sin embargo, la motivación no se sostiene
solo con estímulos externos. Rybalko et al.
(2024) señalan que también es clave crear un
sentido de pertenencia y propósito en las
actividadesacadémicas.Lasplataformas
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inteligentespermitenintegrarproyectos
colaborativos, desafíos comunitariosy
actividades complementarias que vinculan el
aprendizaje con la vida real. Así, el estudiante
no se limita a “hacer tareas”, sino que participa
en algo que tiene impacto, que se siente útil y
trascendente. Esa conexión entre
conocimiento y acción fortalece el
compromiso de manera profunda y duradera.
En definitiva, mejorar la motivación y
participaciónestudiantilcontecnología
cognitiva no es un lujo, sino una necesidad de
la educación contemporánea. Como indica
Barrantes-Pereira y Castro-Pérez (2022), el
derecho a una educación de calidad incluye
sentirse inspirado a aprender. Las plataformas
adaptativas, lagamificación ylas
metodologíasactivasno reemplazan al
maestro, pero multiplican su alcance. Son
herramientas que convierten la educación en
un viaje emocionante, donde cada paso está
pensado para mantener viva la chispa del
aprendizaje.
Capacitacióndocenteparael usode
tecnologías cognitivas
Formar a los docentes en el uso de
tecnologíascognitivasnoessolouna
tendencia, es una necesidad urgente. Cuando
unmaestro comprende cómoaplicar
herramientas de inteligencia artificial, su
manera de evaluar cambia profundamente.
Salas Delgado(2025) señala que esta
capacitación eleva la calidad y la consistencia
de la evaluación formativa, haciendo que cada
retroalimentación sea más precisa y útil. No se
trata de reemplazar la intuición del docente,
sino de potenciarla con datos y análisis en
tiempo real. Es como darle un microscopio
emocional y académico para ver detalles que
antes quedaban ocultos en el proceso de
aprendizaje.
Esta alfabetización digital, como afirman
Manotoa et al. (2025), es el cimiento de una
integración sostenible de la IA en las aulas. Un
docente sin formación adecuada puede
sentirse abrumado o, peor, usar latecnología
de manera superficial.Peroun
maestrocapacitado
transforma la IA en una aliada que amplifica el
aprendizaje significativo.JácomeLópez
(2024) explica que, incluso en educación
inicial, el manejo correcto de herramientas
cognitivasfavorecetantoeldesarrollo
académico como el socioemocional de los
niños. La clave está en entender que el
conocimiento técnico debe ir acompañado de
una comprensión pedagógica profunda.
Además, la capacitación docente en IA abre
posibilidades para atender la diversidad en el
aula. Screpnik (2024) enfatiza que, con el
dominio de estas herramientas, es posible
crear entornos inclusivos que respondan a
diferentes estilos y ritmos de aprendizaje,
incluso para estudiantes con discapacidad
cognitiva. No hablamos solo de accesibilidad
técnica, sino de accesibilidad emocional y
cognitiva. Sánchez etal. (2024) añaden que la
formación adecuada prepara a los maestros
para desarrollar competencias del siglo XXI,
fomentando la creatividad, la resolución de
problemas y el pensamiento crítico en sus
estudiantes.
Invertir en la capacitación no es un gasto, es
una siembra. Como dice Manotoa et al. (2025),
cuando el docente se siente competente con
las tecnologías cognitivas, se atreve a innovar,
a diseñar experiencias más ricas y desafiantes.
La IA deja de ser una herramienta “ajena” y se
convierte en parte natural de su caja de
recursos. Ese cambio de mentalidad fortalece
la confianza, reduce la resistencia al cambio y
mejora el clima de trabajo colaborativo en la
institución. Al final, el beneficiado directo es el
estudiante, que recibe una educación más
adaptada y efectiva.
En síntesis, la capacitación docente para el
uso de tecnologías cognitivas es la puerta de
entrada a un modelo educativo más humano y
eficiente. Salas Delgado (2025) lo resume al
afirmar que “la docencia inteligente no se basa
en máquinas más avanzadas, sino en maestros
más preparados”. Un maestro formado en IA
no solo evalúa mejor, sino que comprende
mejor. No solo mide, sino que acompaña. Y en
ese acompañamiento, cada dato se
convierteen unaoportunidadpara
transformarel aprendizajeen
unaexperienciaviva y
profundamente significativa.
CONCLUSIONES
El estudio permitió constatar que la
inteligencia artificial en la evaluación
SAGA Rev. Cienc. Multidiscip. | e-ISSN 3073-1151 | Julio-Septiembre, 2025 | vol. 2 | núm. 3 | pág. 467-477
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formativa no es una promesa lejana, sino una
realidad tangible que ya transforma las aulas.
Los hallazgos muestran que esta tecnología
potencia la retroalimentación inmediata, lo
que ayuda a que los estudiantes se
sientan acompañados en su proceso. No se
trata solo de calificaciones rápidas, sino de
mensajes que orientan, corrigen y motivan. Esa
inmediatez genera confianza y reduce la
ansiedad, convirtiendo la evaluación en un
puente cálido entre el esfuerzo del alumno y
la guía del docente.
Alanalizarlapersonalizacióndel
aprendizaje, se evidenció que la IA abre un
camino hacia una educación más equitativa.
Cada estudiante avanza a su propio ritmo,
recibe apoyos diferenciados y encuentra retos
ajustados a sus capacidades. Esta flexibilidad
rompe con el esquema rígido de la enseñanza
tradicional y ofrece oportunidades para todos,
incluso para quienes suelen rezagarse. El
resultado no es solo académico, también es
emocional: los estudiantes descubren que son
capaces de progresar con seguridad. Así, el
aprendizaje deja de ser una carrera contra el
tiempo para convertirse en una experiencia
más justa y humana.
Otro hallazgo significativo está en la
motivación y elcompromiso. Laintegración de
metodologíasactivas,gamificacióny
herramientas digitales generóentusiasmo
genuino en los estudiantes. No hablamos de
estímulos superficiales, sino de experiencias
que despertaron curiosidad, perseverancia y
sentido de pertenencia. Cuando los
estudiantes sienten que lo aprendido conecta
con su vida, su participación se vuelve más
profunda. La IA, al apoyar estas dinámicas, se
convierte en un recurso que va más allá de la
tecnología: se transforma en un aliado para
despertar ganas de aprender y mantener viva
la chispa del descubrimiento.
El papel del docente también se vio
enriquecido. Lejos de ser reemplazado, el
maestro encontró en la inteligencia artificialun
soporte que libera tiempo y permite enfocarse
enlomáshumano:escuchar,motivar,
acompañar. La capacitación se reveló como
condición indispensable, ya que un docente
formado en estas herramientaslogra
integrarlas concreatividady criterio
pedagógico. Cuando el maestro se siente
seguro con la tecnología, florece la innovación
y mejora la confianza en el aula. En este
sentido, la formación docente no es un
complemento, es el corazón que da vida a todo
el proceso.
El estudio refleja que la inteligencia
artificialnosolomejoralaevaluación
formativa, sino que impulsa una visión más
inclusiva y transformadora de la educación.
Los beneficios observados en personalización,
motivación, análisis de patrones y formación
docente confirman que su uso ético y
consciente abre nuevas oportunidades. El
desafío es mantener el equilibrio: aprovechar
la precisión de la tecnología sin perder la
calidez humana. En ese balance está la clave.
La conclusión más valiosa es que, al unir
inteligencia artificial y compromiso docente, se
construye una educación más justa, cercana y
profundamente significativa.
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DECLARACIÓN DE CONFLICTO DE INTERESES Los autores
declaran no tener conflictos de intereses.
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