La inteligencia artificial en los procesos de evaluación en educación superior: un análisis bibliométrico (2014-2024)

Abstract

INTRODUCCIÓN. Para la educación superior, la inteligencia artificial (IA) representa una innovación significativa que está transformando la enseñanza, el aprendizaje y la evaluación académica. Esta última es esencial para proporcionar retroalimentación al alumnado, evaluar su comprensión y favorecer la mejora continua del aprendizaje. El objetivo del presente estudio se centra en analizar la producción científica relativa a la IA en la evaluación en educación superior durante la última década. Este análisis abarca la productividad cronológica y geográfica, así como un estudio detallado de las fuentes, palabras clave y el número de citas de los artículos más destacados en este ámbito. MÉTODO. Para ello, se realizó una revisión bibliométrica y sistemática siguiendo las indicaciones de la Declaración PRISMA. RESULTADOS. Inicialmente se identificaron 2.275 estudios en la base de datos Web of Science y tras aplicar los criterios de elegibilidad se seleccionaron 130 estudios para su posterior análisis. DISCUSIÓN. Las investigaciones revisadas concluyen que las principales formas de integración de la IA en el proceso de evaluación incluyen el feedback automatizado, la predicción del rendimiento académico mediante análisis de datos basados en IA, el uso de modelos de lenguaje como ChatGPT y la consideración de cuestiones éticas asociadas. Se observa un notable incremento en el volumen de publicaciones durante el período 2023-2024, con Estados Unidos liderando la producción científica y la revista Education Sciences siendo la principal fuente de difusión. El análisis de co-palabras revela una falta de uniformidad terminológica, lo que sugiere la necesidad de estandarizar el lenguaje para mejorar la claridad en el campo.

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