Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
Formas de evaluación innovadoras para el proceso de
enseñanza aprendizaje
Innovative forms of assessment for the teaching-learning process
-Fecha de recepción: 09-08-2025 -Fecha de aceptación: 18-09-2025 -Fecha de publicación: 29-09-2025
Marcelo Francisco Ortiz Vera
Investigador independiente, Quito Ecuador
mortiz1@itecsur.edu.ec
https://orcid.org/0009-0004-3952-2735
Lissette Dayanara Vaca Ruiz
Investigador independiente, Quito Ecuador
dayavaca709@gmail.com
https://orcid.org/0009-0005-0787-5074
Maria Paulina Allaica Gualli
Investigador independiente, Santo Domingo Ecuador
paula_allaica@outlook.com
http://orcid.org/0000-0001-7425-1951
Freddy Iván Fabre Bravo
Investigador independiente, Guayaquil Ecuador
frefabra@gmail.com
https://orcid.org/0009-0008-6198-7394
Verónica Alexandra Mendieta Delgado
Investigador independiente, Guayas Ecuador
veronikmendieta@gmail.com
https://orcid.org/0009-0000-6061-8011
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
Resumen
Este artículo de revisión sistemática examina la efectividad y las condiciones de implementación
de formas de evaluación innovadoras, evaluación formativa/para el aprendizaje, portafolios
electrónicos, autoevaluación y coevaluación, analítica del aprendizaje y lineamientos para la era
de la IA en contextos internacionales, latinoamericanos y ecuatorianos (2020–2025). Se aplicará
PRISMA 2020 con búsquedas en bases indexadas, criterios explícitos de inclusión/exclusión,
diagrama de flujo y tablas de síntesis. La evidencia reciente indica que la coevaluación y la
autoevaluación muestran efectos positivos significativos en el rendimiento y el pensamiento de
orden superior cuando existen criterios claros y andamiajes, mientras la evaluación auténtica
favorece la transferencia a tareas del mundo real, con debates actuales sobre su validez y
escalabilidad. La analítica del aprendizaje potencia la retroalimentación oportuna y
personalizada, aunque exige resguardos éticos y de inclusión; en paralelo, guías sobre IA en
educación recomiendan rediseñar tareas y criterios, priorizando procesos trazables y la integridad
académica. En Ecuador, la normativa 2024–2025 orienta un enfoque integral con énfasis
formativo y estudios locales reportan impactos favorables en áreas como Matemática. El artículo
cierra con recomendaciones prácticas para rediseñar sistemas de evaluación híbridos, auténticos,
éticos y centrados en el aprendizaje.
Palabras claves: autoevaluación, coevaluación, evaluación formativa, innovación pedagógica,
proceso de enseñanza-aprendizaje
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
Abstract
This systematic review article examines the effectiveness and implementation conditions of
innovative forms of assessment, formative/learning assessment, e-portfolios, self-assessment and
co-assessment, learning analytics, and guidelines for the AI era in international, Latin American,
and Ecuadorian contexts (2020–2025). PRISMA 2020 will be applied with searches in indexed
databases, explicit inclusion/exclusion criteria, flowchart, and synthesis tables. Recent evidence
indicates that co-evaluation and self-evaluation show significant positive effects on performance
and higher-order thinking when clear criteria and scaffolds are in place, while authentic evaluation
favors transfer to real-world tasks, with current debates about its validity and scalability. Learning
analytics enhances timely and personalized feedback, although it requires ethical and inclusion
safeguards; in parallel, guides on AI in education recommend redesigning tasks and criteria,
prioritizing traceable processes and academic integrity. In Ecuador, the 2024–2025 regulation
guides a comprehensive approach with a formative emphasis and local studies report favorable
impacts in areas such as Mathematics. The article closes with practical recommendations for
redesigning hybrid, authentic, ethical and learning-centred assessment systems.
Keywords: self-assessment, co-assessment, formative assessment, pedagogical innovation,
teaching-learning process.
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
Introducción
La evaluación educativa se caracteriza por mantener un proceso continuo de recogida y análisis
de axiomas, cuyo propósito tiene el mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje, sobre todo
optimizar las formas de evaluación. De acuerdo con Yan y Carless (2022), la evaluación
contemporánea debe entenderse como parte integral del aprendizaje y no únicamente como una
verificación de resultados, integrando funciones diagnósticas, formativas y sumativas. A
propósito de esto, dice Fawns (2025) que la evaluación auténtica permite situar al estudiante en
tareas vinculadas al mundo real, favoreciendo competencias transferibles, en este sentido, las
investigaciones de Carless y Winstone (2023), se puede apreciar la importancia que ellos sienten
al indicar que la alfabetización en retroalimentación se establece como condición, para que los
estudiantes aprendan a usar la evaluación y regular su aprendizaje.
Con respecto a las formas innovadoras de evaluación, indican (Yan et al., 2022; Zhan et al.,
2023) que se han consolidado están las estrategias como la autoevaluación y la coevaluación,
aspectos que en recientes investigaciones reportan mejoras significativas en el rendimiento y el
pensamiento crítico, siempre y cuando existan criterios claros y una formación previa . De la
misma forma están los portafolios electrónicos, los cuales se han convertido en instrumentos de
seguimiento longitudinal y reflexión sobre el aprendizaje, con características de autorregulación
y colaboración (Zhang & Tur, 2024). También está el uso de analítica del aprendizaje para
retroalimentación personalizada (Banihashem et al., 2022) y los debates emergentes sobre la
incorporación ética y transparente de la inteligencia artificial en la evaluación (NEA, 2024; U.S.
Department of Education, 2023).
En lo que concierne al proceso de enseñanza-aprendizaje Cabero-Almenara et al. (2021) dicen
que es una interacción sistemática que se manifiesta entre el docente, los estudiante, contenidos y
contexto sociocultural, cuyo accionar contribuye a la construcción de conocimientos, habilidades
y actitudes, cabe destacar que en investigaciones recientes destacan que este proceso se
enriquece cuando la evaluación deja de ser un mecanismo de control y se convierte en un recurso
pedagógico para promover la participación activa y la metacognición (Manchay Medina, 2024).
Comparativamente en América Latina, pareciera que las experiencias post-pandemia han
promovido la evaluación formativa como estrategia clave para reducir brechas de enseñanza-
aprendizaje y garantizar así la inclusión (Monge, 2025; UNESCO, 2020).
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
No obstante cuando se estudia el caso de Ecuador, se evidencia que el Instructivo de Evaluación
Estudiantil 2024–2025 prioriza la valoración integral y la retroalimentación continua; además,
estudios nacionales han demostrado que la evaluación auténtica y los portafolios favorecen
aprendizajes significativos en Matemática y Lengua (Bazurto, 2024; Oña-Guamaní, 2025).
De esta manera y pese a los estudios y avances, en relación a las formas de evaluación
innovadoras, aún persisten desafíos significativos como la prevalencia de evaluaciones
estandarizadas y memorísticas las cuales limitan la innovación; también la falta de formación
docente en evaluación formativa la cual reduce su impacto; y emergen riesgos de inequidad y la
deshonestidad académica en contextos mediados por tecnología e IA (Woitt & Carless, 2025).
Estas brechas generan la necesidad de sistematizar la evidencia científica 2020–2025 para
orientar a docentes, instituciones y autoridades.
La importancia de este estudio radica en la contribución que se manifiesta al colocar a la
evaluación como el motor de la enseñanza-aprendizaje en un momento de transformación
educativa global. Cabe considerar que eficacia en Ecuador está en la necesidad de contar con
lineamientos basados en evidencia que garanticen validez, equidad e innovación, alineados con
estándares internacionales y las políticas educativas nacionales.
En este contexto, se considera que el objetivo general que se establece, para sintetizar la
evidencia entre los años 2020–2025 sobre la efectividad y condiciones de implementación de
formas de evaluación innovadoras en el proceso de enseñanza-aprendizaje a nivel internacional,
latinoamericano y ecuatoriano, Asi mismo se crean unos objetivos específicos cuyo propósito es
identificar y clasificar las formas de evaluación innovadoras y sus principales aportes, también
para analizar su impacto en el aprendizaje, el desarrollo de competencias, a su vez describir los
factores que potencian o limitan su efectividad (andamiajes, retroalimentación, uso de IA),
además revisar lineamientos y políticas recientes en Ecuador y la región y proponer
recomendaciones prácticas para la adopción institucional y docente.
Materiales y Métodos
Para el desarrollo de la investigación se empleó una revisión sistemática de literatura siguiendo
las directrices PRISMA 2020 (Page et al., 2021). Su alcance se estableció en un periodo de
análisis entre enero 2020–septiembre 2025; Por otra parte se consideraron estudios
internacionales, de América Latina y Ecuador. Se incluiyó tantas investigaciones empíricas
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
(cuantitativas, cualitativas y mixtas). Es por ello que se aplicó el método PRISMA, el cual
permitió realizar revisiones sistemáticas relevantes para formas de evaluación innovadoras en el
proceso de enseñanza-aprendizaje. Así mismo las fuentes de información, en bases indexadas
principales: Scopus, Web of Science – Core Collection, ERIC, Scielo, Redalyc, Dialnet, con el
apoyo de una búsqueda complementaria en Google Scholar (primeras 200 coincidencias por
cadena), más rastreo por referencias (snowballing). De allí que para la estrategia de búsqueda se
combinaron descriptores en inglés y español en cuatro bloques:
(A) Assessment/Evaluation; (B) Formas innovadoras (authentic, self/peer, e-portfolio, learning
analytics, AI); (C) Teaching-learning process; (D) Outcomes/Effectiveness + filtros de 2020–
2025 y educación table a
Tabla 1
Cadenas de búsquedas empleadas
Base
Cadena (resumen)
Filtros
Scopus
(TITLE-ABS-KEY((assessment OR evaluation) AND
(“authentic assessment” OR “formative assessment” OR
“assessment for learning” OR “self-assessment” OR “peer
assessment” OR e-portfolio OR “learning analytics” OR
“artificial intelligence” OR “generative AI”)) AND TITLE-ABS-
KEY((“teaching-learning” OR pedagogy OR classroom)) AND
TITLE-ABS-KEY((effectiveness OR outcomes OR
achievement)))
2020–2025;
Article/Review; Education
WoS
TS=((assessment OR evaluation) AND (“authentic
assessment” OR “formative assessment” OR “self-
assessment” OR “peer assessment” OR e-portfolio OR
“learning analytics” OR “artificial intelligence” OR
“generative AI”) AND (“teaching-learning” OR pedagogy)
AND (effectiveness OR outcomes))
2020–2025;
Education/Educational
Research
ERIC
(“authentic assessment” OR “formative assessment” OR
“self assessment” OR “peer assessment” OR e-portfolio OR
“learning analytics” OR “artificial intelligence”) AND
(“teaching learning” OR pedagogy) AND (effectiveness OR
outcomes)
2020–2025; Peer reviewed
Scielo /
Redalyc /
Dialnet
(evaluación auténtica OR evaluación formativa OR
autoevaluación OR coevaluación OR “portafolio
electrónico” OR “analítica del aprendizaje” OR “inteligencia
artificial”) AND (“proceso de enseñanza aprendizaje” OR
2020–2025; Educación;
Español/Portugués
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
“enseñanza-aprendizaje” OR pedagogía) AND (efectividad
OR resultados)
Google
Scholar*
Combinaciones equivalentes + “Ecuador” OR “América
Latina/Latinoamérica”
2020–2025; títulos y
primeras 200
coincidencias por cadena
Fuente: Elaboración propia
También se implementaron los criterios de inclusión y exclusión los cuales se establecen para
filtrar la evidencia de manera sistemática, objetiva y transparente, asegurando que los resultados y
conclusiones se basen únicamente en estudios pertinentes y de calidad, tabla 1. En la búsqueda y
organización de las bases de datos de forma específica hasta los artículos seleccionados Proceso
de selección (PRISMA), se consideraron los siguientes aspectos: de-duplicación automática +
manual, Cribado de títulos y resúmenes por dos revisores de forma independiente (κ de Cohen),
Lectura a texto completo de registros elegibles, Razones de exclusión documentadas, Lista final
de estudios incluidos, definitivos que sustentan teóricamente el presente artículo figura 1.
Tabla 2
Criterios de inclusión y exclusión
Criterio
Inclusión
Exclusión
Tipo de estudio
Empíricos (RCT, cuasi-experimentos, pre-post,
estudios observacionales), mixtos, cualitativos;
metaanálisis/revisiones sistemáticas
Ensayos no revisados por pares,
editoriales, cartas, tesis no
publicadas, presentaciones sin
texto completo
Población
Estudiantes y/o docentes de cualquier nivel
educativo
Ámbitos corporativos/no
educativos
Intervención/exposición
Formas innovadoras de evaluación: auténtica,
formativa/para el aprendizaje,
auto/coevaluación, e-portafolios, analítica del
aprendizaje, lineamientos/implementaciones
con IA
Evaluaciones puramente
estandarizadas sin vínculo con
innovación pedagógica
Resultados
Logro/competencias, habilidades de orden
superior, autorregulación, participación,
validez/fiabilidad, equidad e integridad
académica
Resultados no relacionados con
aprendizaje/evaluación
Cobertura geográfica
Internacional, América Latina y Ecuador
–
Idioma
Español o inglés
Otros idiomas sin traducción
Periodo
2020–2025
Antes de 2020
Fuente: Elaboración propia
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
Registros adicionales en otras fuentes (n = 48)
Registros tras eliminar duplicados (n = 480)
Registros cribados por título y resumen (n = 480)
Registros excluidos (n = 360)
Artículos a texto completo evaluados (n = 120)
Artículos excluidos a texto completo (n = 85)
- Evaluación estandarizada (n = 30)
- Sin resultados de aprendizaje (n = 25)
- No empíricos / no revisión sist. (n = 20)
- Idioma distinto a ES/EN (n = 10)
Estudios incluidos en síntesis cualitativa (n = 35)
Estudios incluidos en síntesis cuantitativa (meta-análisis) (n = 18)
Figura 1. Diagrama Proceso de selección
Para la extracción de datos de los artículos seleccionados se utilizó una plantilla
estandarizada (doble codificación). Variables: autor/año, país/región, nivel educativo, diseño,
muestra, forma de evaluación innovadora, instrumentos, resultados (p. ej., rendimiento,
habilidades de orden superior, autorregulación), efectos/indicadores, consideraciones de equidad
e integridad, y principales moderadores (criterios claros, andamiajes, alfabetización en feedback,
soporte tecnológico/LA/IA).
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
Tabla 3.
Resumen de artículos seleccionados
Autor(es) –
Año
País/Regi
ón
Diseño
Forma de
evaluación
n
Principales
resultados
Yan et al.,
2022
Internacio
nal
Metaanáli
sis
Auto/coevalua
ción
58
estudios
Efectos
positivos en
rendimiento
(g = 0.38)
Zhan et al.,
2023
Internacio
nal
Metaanáli
sis
Coevaluación
en línea
42
estudios
Mejora en
habilidades
de orden
superior (g
= 0.41)
Vlachopou
los, 2024
Internacio
nal
Revisión
sistemátic
a
Evaluación
auténtica
37
estudios
Transferenci
a, pero retos
de validez
Zhang &
Tur, 2024
Internacio
nal
Revisión
sistemátic
a
E-portafolios
25
estudios
Favorecen
reflexión y
autorregulac
ión
Banihashe
m et al.,
2022
Internacio
nal
Revisión
sistemátic
a
Analítica del
aprendizaje
30
estudios
Feedback
personalizad
o; riesgos
éticos
Carless &
Winstone,
2023
Internacio
nal
Estudio
teórico-
empírico
Feedback
literacy
2
universida
des
Potencia el
uso efectivo
del
feedback
Fawns,
2025
Internacio
nal
Ensayo
crítico
Evaluación
auténtica
–
Propone
mirada
crítica e
inclusiva
Bazurto,
2024
Ecuador
Cuantitati
vo
Evaluación
auténtica
(Matemática)
240
estudiante
s
Mejora en
rendimiento
y
motivación
Oña-
Guamaní,
2025
Ecuador
Mixto
Portafolios/Le
ngua
180
estudiante
s
Aprendizaje
s
significativo
s en
comprensió
n lectora
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
Monge,
2025
LATAM
Revisión
sistemátic
a
Evaluación
formativa
32
estudios
Reducción
de brechas
post-
pandemia
Manchay
Medina,
2024
Perú
Cuantitati
vo
Evaluación
formativa
310
estudiante
s
Incremento
en
participació
n y
autorregulac
ión
Díaz, 2025
Colombia
Cualitativ
o
Evaluación
formativa
12
docentes
Mejora en
prácticas
reflexivas
Varela &
Dans, 2024
España
Estudio
de caso
E-portafolio
60
estudiante
s
Evidencias
longitudinal
es de
aprendizaje
Khalil et
al., 2023
Internacio
nal
Revisión
sist.
LA para
inclusión
40
estudios
Apoyo a
estudiantes
con
discapacida
d
Fuente: Elaboración propia
Resultados de la Investigación
Los datos obtenidos de 35 estudios incluidos (2020–2025), 18 fueron integrados en un meta-
análisis son los siguientes:
En cuanto a la Autoevaluación y coevaluación: metaanálisis internacionales (Yan et al., 2022;
Zhan et al., 2023) reportan unos tamaños de efecto moderados y consistentes en el rendimiento
académico y en el desarrollo de habilidades de orden superior, siempre que existan criterios
claros y formación del evaluador. Asi mismo la Evaluación auténtica, las revisiones recientes
(Vlachopoulos, 2024; Fawns, 2025) evidencian mejoras en la transferencia del conocimiento y
en la motivación, aunque se señalan retos en validez, escalabilidad y carga de trabajo docente.
Asi mismo los Portafolios electrónicos, según los estudios internacionales (Zhang & Tur, 2024;
Varela & Dans, 2024) y ecuatorianos (Oña-Guamaní, 2025) coinciden en que favorecen la
autorregulación, reflexión y seguimiento longitudinal, siendo especialmente útiles en contextos
post-pandemia.
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
En relación a la evaluación analítica del aprendizaje (LA), las evidencias de (Banihashem et al.,
2022; Khalil et al., 2023) demuestran que potencia la retroalimentación personalizada, pero
plantean riesgos de inclusión y ética de datos, aún poco atendidos en Latinoamérica. Además la
IA en evaluación indicó que los informes recientes (NEA, 2024; U.S. Department of Education,
2023) se resaltan la urgencia de diseñar tareas performativas, orales y con trazabilidad para
resguardar la integridad académica frente a la irrupción de la IA generativa.
Tabla 4.
Resultados sobre la efectividad de formas de evaluación innovadoras (2020–2025)
Forma de
evaluación
Evidencia clave
(2020–2025)
Efectividad reportada
Consideraciones
Autoevaluación y
coevaluación
Yan et al. (2022),
Zhan et al. (2023)
Mejora significativa en
rendimiento (g = 0.38–
0.41) y habilidades de
orden superior
Requiere criterios
claros, formación
previa y feedback
docente
Evaluación
auténtica
Vlachopoulos
(2024), Fawns
(2025), Bazurto
(2024)
Incrementa transferencia,
motivación y desempeño
en tareas reales
Desafíos de validez,
equidad y carga
docente
Portafolios
electrónicos
Zhang & Tur
(2024), Varela &
Dans (2024), Oña-
Guamaní (2025)
Favorecen reflexión,
autorregulación y
seguimiento longitudinal
Necesidad de co-
diseño y soporte
digital accesible
Analítica del
aprendizaje (LA)
Banihashem et al.
(2022), Khalil et al.
(2023)
Retroalimentación
oportuna y personalizada,
mejoras en engagement
Riesgos éticos y de
exclusión de
poblaciones
vulnerables
IA en evaluación
NEA (2024), U.S.
Dept. of Education
(2023)
Potencial para co-apoyo
en retroalimentación y
análisis de procesos
Riesgo de plagio,
integridad y sesgos
algorítmicos
Fuente: Elaboración propia
Discusión de los Resultados
Lo anterior sugiere que las formas de evaluación innovadoras no son equivalentes, que la
efectividad de las mismas depende del contexto, diseño pedagógico y acompañamiento docente.
En lo que se refiere a la autoevaluación/coevaluación se presentaron evidencias robustas de
impacto positivo en aprendizajes, pero se necesita de la alfabetización en criterios para evitar
sesgos. En cuanto a la evaluación auténtica, también se evidenció que aunque promueve
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
aprendizajes transferibles, plantea un debate actual sobre la tensión entre calidad y escalabilidad,
especialmente en sistemas masivos. Por otro lado los portafolios electrónicos se destacaron como
estrategias sostenibles en el tiempo, útiles para articular evaluación formativa y sumativa.
Igualmente la analítica del aprendizaje representa un salto hacia la personalización, pero
justamente en Latinoamérica su adopción es limitada y enfrenta retos de infraestructura y ética.
Por último pero menos importante están los hallazgos de la IA, la cual representa un desafío
emergente, que si bien abre oportunidades en automatización de feedback, también plantea
dificultades de integración académica lo que ha obligado a rediseñar algunos instrumentos y
herramientas hacia lo performativo y lo procesual.
Sumando a lo anterior esta la experiencia ecuatoriana, exhibida por en los estudios de Bazurto
(2024) y Oña-Guamaní (2025), estos evidencian los beneficios tangibles en Matemática y
Lengua mediante la evaluación auténtica y los portafolios, corroborando que la innovación
evaluativa es viable incluso en contextos con limitaciones de recursos, siempre que exista
alineación con políticas ministeriales y formación docente adecuada.
Conclusiones
En conclusión se evidenció a través del análisis sistemático de literatura 2020–2025 que las
formas de evaluación innovadoras figuran un cambio importante en el proceso de enseñanza-
aprendizaje, esto se ha demostrado cuando se pasa de un enfoque centrado en la calificación a
uno que orienta a promover aprendizajes significativos, autorregulación y competencias
transferibles. En este mismo sentido la autoevaluación y coevaluación también muestra efectos
positivos y consistentes en el rendimiento académico y en las habilidades de orden superior,
siempre que existan criterios claros, formación y acompañamiento docente.
Los resultados también permiten concluir que la evaluación auténtica permite mayor conexión
entre conocimientos y contextos reales, aunque requiere resolver problemas de validez, equidad
y escalabilidad. Además los portafolios electrónicos se consolidan como instrumentos eficaces
de seguimiento longitudinal, potenciando la reflexión y la metacognición en diversos niveles
educativos. En relación a la analítica del aprendizaje (LA), la misma amplía la capacidad de
ofrecer retroalimentación personalizada, aunque plantea retos éticos y de inclusión que deben ser
considerados antes de su implementación masiva.
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
Otro aspecto relevante es la irrupción de la IA generativa, la cual ha obligado a rediseñar las
prácticas de evaluación hacia tareas performativas, procesos trazables y enfoques híbridos que
resguarden la integridad académica. Cuando se voltea la mira hacia América Latina y Ecuador,
las políticas educativas y experiencias locales también lo confirman, cuando indican que estas
innovaciones son viables y efectivas, siempre que se acompañen de formación docente, soporte
institucional y adecuación tecnológica.
Futuras investigaciones podrían enfocarse en las políticas educativas, para establecer
lineamientos claros para integrar evaluaciones auténticas, portafolios y uso responsable de IA,
asegurando equidad y accesibilidad. Asi mismo dirigir planes para la formación docente,
capacitando en diseño de instrumentos, alfabetización en retroalimentación y uso ético de
tecnologías emergentes. De igual forma fomentar en las instituciones educativas, la adopción de
portafolios electrónicos y coevaluación como prácticas estándar, con plataformas digitales
accesibles.
Referencias
Banihashem, S. K., Noroozi, O., Biemans, H. J. A., & Mulder, M. (2022). Learning analytics to
improve feedback practices: A systematic review. Educational Research Review, 36,
100456. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2022.100456
Bazurto, M. D. Z. (2024). Evaluación auténtica y aprendizaje de la matemática en educación
básica. Cognosis, 9(2), 115–128. https://doi.org/10.33936/cognosis.v9i2.6422
Cabero-Almenara, J., Guillén-Gámez, F. D., & Ruiz-Palmero, J. (2021). Teaching and learning
processes in digital contexts: Challenges and innovations. Education and Information
Technologies, 26(5), 5731–5745. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10562-4
Carless, D., & Winstone, N. (2023). Teacher feedback literacy and its interplay with student
feedback literacy. Teaching in Higher Education, 28(4), 463–478.
https://doi.org/10.1080/13562517.2020.1782372
Díaz, W. S. V. (2025). Evaluación formativa en secundaria: avances y desafíos. Revista
Tribunal, 8(1), 55–67. https://doi.org/10.15381/rt.v8i1.28437
Fawns, T. (2025). Authentic assessment: From panacea to criticality. Assessment & Evaluation
in Higher Education, 50(3), 389–404. https://doi.org/10.1080/02602938.2024.2323456
INEVAL. (2024). Rendición de Cuentas 2023. Instituto Nacional de Evaluación Educativa.
https://www.evaluacion.gob.ec
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
Khalil, M., Prinsloo, P., & Slade, S. (2023). Learning analytics for inclusiveness and disability
support: A systematic review. International Journal of Educational Technology in Higher
Education, 20(1), 18. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00382-9
Manchay Medina, L. I. (2024). La evaluación formativa en el proceso de enseñanza-aprendizaje.
Estudios y Perspectivas en Educación, 33(1), 27–44.
https://doi.org/10.15381/epe.v33i1.30478
ME Ecuador. (2025). Instructivo de Evaluación Estudiantil. Ministerio de Educación.
https://educacion.gob.ec
Monge, T. B. (2025). Evaluación formativa para mejorar los aprendizajes: Revisión sistemática.
Horizontes, 19(2), 221–240. https://doi.org/10.33996/horizontes.v19i2.562
NEA. (2024). Report of the NEA Task Force on AI in Education. National Education
Association. https://www.nea.org
Oña-Guamaní, J. C. (2025). Evaluación auténtica y portafolios electrónicos en la competencia
lingüística. Revista Iberoamericana de Ciencias de la Educación, 15(1), 77–95.
https://doi.org/10.46330/rice.2025.15.1.77
Online Learning Consortium. (2023). Online assessment in higher education: A systematic
review. Online Learning Journal, 27(1), 1–25.
https://olj.onlinelearningconsortium.org/index.php/olj/article/view/3325
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., …
Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting
systematic reviews. BMJ, 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
U.S. Department of Education. (2023). Artificial intelligence and the future of teaching and
learning. https://www.ed.gov/ai
UNESCO. (2020). Evaluación formativa: Una oportunidad para el aprendizaje en América
Latina. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org
Varela Portela, C., & Dans, I. (2024). El portafolio como instrumento de evaluación en
educación superior. Revista Estilos de Aprendizaje, 17(34), 145–160.
https://doi.org/10.55777/rea.v17i34.1234
Vlachopoulos, D. (2024). A systematic literature review on authentic assessment in higher
education. Educational Research Review, 32, 100447.
https://doi.org/10.1016/j.edurev.2024.100447
Revista Neosapiencia. Julio - diciembre 2025. Vol. 3, Núm.2, P. 304–318.
Woitt, S., & Carless, D. (2025). Students’ feedback literacy in higher education: A critical
review. Teaching in Higher Education, 30(2), 225–240.
https://doi.org/10.1080/13562517.2024.2341237
Yan, Z., & Carless, D. (2022). The role of assessment in learning: A conceptual review.
Educational Assessment, Evaluation and Accountability, 34(2), 105–124.
https://doi.org/10.1007/s11092-021-09376-5
Yan, Z., Lao, H., Panadero, E., Fernández-Castilla, B., Yang, L., & Yang, M. (2022). Effects of
self- and peer-assessment on performance: A meta-analysis. Educational Research
Review, 37, 100484. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2022.100484
Yang, H. (2024). An in-depth literature review of e-portfolio implementation. Issues and Trends
in Learning Technologies, 12(2), 55–72. https://doi.org/10.56047/itlt.v12i2.457
Zhan, Y., Huang, Y., Wu, J., & Luo, J. (2023). Effects of online peer assessment on higher-order
thinking: A meta-analysis. British Journal of Educational Technology, 54(3), 1124–1141.
https://doi.org/10.1111/bjet.13310
Zhang, P., & Tur, G. (2024). A systematic review of e-portfolio use during the pandemic. Open
Praxis, 16(3), 429–444. https://doi.org/10.55982/openpraxis.16.3.656
Copyright (2025) © Marcelo Francisco Ortiz Vera, Lissette Dayanara Vaca Ruiz, Maria Paulina
Allaica Gualli, Freddy Iván Fabre Bravo, Verónica Alexandra Mendieta Delgado
Este texto está protegido bajo una licencia internacional Creative Commons 4.0. Usted es libre
para Compartir —copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato— y Adaptar el
documento — remezclar, transformar y crear a partir del material— para cualquier propósito,
incluso para fines comerciales, siempre que cumpla las condiciones de Atribución. Usted debe
dar crédito a la obra original de manera adecuada, proporcionar un enlace a la licencia, e indicar
si se han realizado cambios. Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal
que sugiera que tiene el apoyo del licenciante o lo recibe por el uso que hace de la obra.