Percepción de futuros docentes de matemática sobre la integración de la inteligencia artificial en la evaluación en un curso de tecnologías digitales
Contenido principal del artículo
Resumen
La integración de la Inteligencia Artificial (IA) generativa en la educación superior requiere comprender la percepción estudiantil. Este estudio analizó las valoraciones de futuros docentes de matemática (N=14) sobre el uso de ChatGPT como herramienta de evaluación en un curso universitario. Mediante un enfoque mixto, se exploró su percepción sobre la calidad de la retroalimentación y la validez de la calificación generada por IA. Los resultados revelan una dicotomía fundamental: los estudiantes valoran positivamente la IA como herramienta de retroalimentación formativa, reconociendo su utilidad para la mejora. Sin embargo, manifiestan una considerable desconfianza en su rol como agente de evaluación sumativa, al percibirla incapaz de realizar juicios holísticos. El análisis sugiere que los estudiantes ven al docente y a la IA como agentes con fortalezas complementarias, perfilando un modelo de “evaluación aumentada”. La opacidad del proceso de la IA (“caja negra”) se identificó como una barrera crítica. Aunque una mayoría (57.1%) prefiere la calificación humana, una minoría significativa (42.9%) se inclina por la IA, valorando su inmediatez y objetividad. Se concluye que el rol más prometedor para la IA en la evaluación no es el de un juez autónomo, sino el de un copiloto evaluativo que potencia las capacidades del docente.
Detalles del artículo

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Los autores conservan los derechos de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación y pueda editarlo, reproducirlo, distribuirlo, exhibirlo y comunicarlo en el país y en el extranjero mediante medios impresos y electrónicos. Asimismo, asumen el compromiso sobre cualquier litigio o reclamación relacionada con derechos de propiedad intelectual, exonerando de responsabilidad a la Editorial Tecnológica de Costa Rica. Además, se establece que los autores pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en esta revista (p. ej., incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en esta revista.
Citas
[1] I. Roll and R. Wylie, “Evolution and revolution in artificial intelligence in education,” International Journal of Artificial Intelligence in Education, vol. 26, no. 2, pp. 582-599, 2016. doi: 10.1007/s40593-016-0110-3.
[2] E. Kasneci et al., “ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education,” Learning and Individual Differences, vol. 103, Art. no. 102274, 2023. doi: 10.1016/j.lindif.2023.102274.
[3] R. Rondon et al., “El Impacto de la Inteligencia Artificial en la Formación Docente,” Revista Tecnológica-Educativa Docentes 2.0, vol. 17, no. 2, pp. 368-375, 2024. doi: 10.37843/rted.v17i2.566.
[4] J. Rudolph, S. Tan, and S. Tan, “ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education?,” Journal of Applied Learning and Teaching, vol. 6, no. 1, 2023. doi: 10.37074/jalt.2023.6.1.9.
[5] Y. Attali and J. Burstein, “Automated essay scoring with e-rater® V.2,” The Journal of Technology, Learning, and Assessment, vol. 4, no. 3, pp. 1-30, 2006.
[6] K. Bouziane and A. Bouziane, “AI versus human effectiveness in essay evaluation,” Discovery Education, vol. 3, no. 201, 2024. doi: 10.1007/s44217-024-00320-6.
[7] X. Zhai, “ChatGPT for next generation science learning,” ACM, vol. 29, no. 3, pp. 42-46, 2023. doi: 10.1145/3589649.
[8] A. Clark-Wilson, O. Robutti, and N. Sinclair, The Mathematics Teacher in the Digital Era: International Research on Professional Learning and Practice. Springer Nature, 2023.
[9] M. Bobula, “Generative artificial intelligence (AI) in higher education: a comprehensive review of challenges, opportunities, and implications,” Journal of Learning Development in Higher Education, no. 30, pp. 1-27, 2024. doi: 10.47408/jldhe.vi30.1137.
[10] M. Henderson et al., “Comparing Generative AI and teacher feedback: student perceptions of usefulness and trustworthiness,” Assessment & Evaluation in Higher Education, vol. 50, no. 1, pp. 1-16, 2025. doi: 10.1080/02602938.2025.2502582.
[11] F. Pedro, M. Subosa, A. Rivas, and P. Valverde, Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for Sustainable Development. París, Francia: UNESCO, 2019.