Revisión sistemática del uso de inteligencia artificial en la evaluación del desempeño docente en la educación superior latinoamericana

Resumen

DOI: https://doi.org/10.46296/rc.v8i16.0396

RESUMEN

La pandemia de la COVID-19 impulsó una digitalización acelerada en la educación superior, lo que favoreció la incorporación de la inteligencia artificial (IA) como un recurso estratégico en la gestión del desempeño docente. Sin embargo, en Latinoamérica su implementación presentó vacíos relacionados con la falta de formación docente, la equidad digital y la ausencia de marcos éticos sólidos. Ante esta problemática, el presente estudio tuvo como propósito analizar, mediante una revisión sistemática, el uso de la IA en instituciones de educación superior de la región, con énfasis en su impacto en los procesos de evaluación y retroalimentación pedagógica. La metodología se desarrolló conforme a las directrices PRISMA (2020), realizando búsquedas en bases de datos de reconocimiento internacional Scopus, Scielo y Google Scholar y considerando publicaciones entre 2020 y 2025. Tras un proceso de depuración de 2.435 documentos iniciales, se seleccionaron 20 artículos que cumplían con los criterios de inclusión establecidos. Los resultados mostraron que la IA favoreció la retroalimentación inmediata y personalizada, agilizó la recopilación de evidencias, fortaleció la toma de decisiones institucionales y estimuló la innovación pedagógica. No obstante, persistieron desafíos vinculados con la resistencia docente, la dependencia tecnológica y la desigualdad en el acceso a estas herramientas. En conclusión, la IA se configuró como una herramienta complementaria y no sustitutiva del rol docente, cuya integración requiere políticas claras, formación continua y un marco normativo sólido que garantice un uso equitativo y contextualizado en la educación superior latinoamericana.

Palabras claves: inteligencia artificial, educación superior, desempeño docente, evaluación, retroalimentación.

ABSTRACT

The COVID-19 pandemic drove accelerated digitalization in higher education, which favored the incorporation of artificial intelligence (AI) as a strategic resource in teacher performance management. However, in Latin America, its implementation presented gaps related to the lack of teacher training, digital equity, and the absence of solid ethical frameworks. Given this problem, the purpose of this study was to analyze, through a systematic review, the use of AI in higher education institutions in the region, with an emphasis on its impact on pedagogical evaluation and feedback processes. The methodology was developed according to the PRISMA guidelines (2020), searching internationally recognized databases Scopus, Scielo, and Google Scholar, and considering publications between 2020 and 2025. After a screening process of 2,435 initial documents, 20 articles that met the established inclusion criteria were selected. The results showed that AI facilitated immediate and personalized feedback, streamlined evidence collection, strengthened institutional decision-making, and stimulated pedagogical innovation. However, challenges persisted, including teacher resistance, technological dependence, and unequal access to these tools. In conclusion, AI emerged as a complementary, rather than a substitute, tool for the teaching role. Its integration requires clear policies, ongoing training, and a solid regulatory framework that guarantees its equitable and contextualized use in Latin American higher education.

Keywords: Artificial intelligence, higher education, teacher performance, assessment, feedback.

Información del manuscrito:
Fecha de recepción: 11 de junio de 2025.
Fecha de aceptación: 29 de agosto de 2025.
Fecha de publicación: 15 de septiembre de 2025.