Evaluación de la Eficiencia de las Herramientas de Evaluación Académica: Una Revisión Sistemática

• López Escobar , Carlos Alberto ^[2] ; Hernández Salas, Carlos ^[1] ; Hernández Castillo, Jehiely Belem ^[2] ; Cabrera Gómez, Teresa del Carmen ^[2] ; Maldonado Castillo, Brayan Leonardo ^[2]
  1. [1] Tecnológico Nacional de México

     Tecnológico Nacional de México

     México

     
  2. [2] Instituto Tecnológico de Tapachula
• Localización: Ciencia Latina: Revista Multidisciplinar, ISSN-e 2707-2215, ISSN 2707-2207, Vol. 8, Nº. 4, 2024, págs. 6848-6862
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Evaluation of the Efficiency of Academic Assessment Tools: A Systematic Review
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    Las herramientas de evaluación automatizadas basadas en inteligencia artificial (IA) han transformado la evaluación del rendimiento académico, ofreciendo la promesa de mayor precisión y eficiencia en comparación con los métodos tradicionales. Este estudio tuvo como objetivo analizar de manera sistemática la eficiencia de estas herramientas en términos de tiempo y recursos, revisando estudios empíricos publicados entre 2020 y 2024. Se realizó una revisión sistemática, que incluyó investigaciones que comparaban herramientas automatizadas y métodos tradicionales, evaluación su precisión y eficiencia. Los resultados mostraron que las herramientas de IA mejoraron significativamente la precisión de las evaluaciones y redujeron el tiempo y los recursos necesarios para su ejecución. Además, se identificaron desafíos relacionados con la aceptación de estas tecnologías por parte de docentes y estudiantes, así como preocupaciones éticas y de privacidad. La conclusión más relevante indicó que las herramientas de evaluación basadas en IA tienen el potencial de revolucionar los procesos evaluativos en la educación superior, proporcionando evaluaciones más precisas y eficientes. Sin embargo, es vital abordar los desafíos y preocupaciones identificados para asegurar una implementación exitosa y equitativa.

  • English

    Automated evaluation tools based on artificial intelligence (AI) have transformed academic performance assessment, offering the promise of greater accuracy and efficiency compared to traditional methods. This study aimed to systematically analyze the efficiency of these tools in terms of time and resources by reviewing empirical studies published between 2020 and 2024. A systematic review was conducted, including research comparing automated tools and traditional methods, evaluating their accuracy and efficiency. The results showed that AI tools significantly improved the accuracy of assessments and reduced the time and resources required for their execution. Additionally, challenges were identified related to the acceptance of these technologies by teachers and students, as well as ethical and privacy concerns. The most relevant conclusion indicated that AI-based evaluation tools have the potential to revolutionize assessment processes in higher education, providing more accurate and efficient evaluations. However, it is vital to address the identified challenges and concerns to ensure a successful and equitable implementation.