Sistema Inteligente de evaluación académica asistida por IA

La evaluación académica de trabajos escritos en educación superior continúa representando un desafío significativo para docentes y estudiantes, debido a la carga evaluativa, la subjetividad en los criterios y la heterogeneidad en la retroalimentación. En este contexto, las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y la automatización emergen como herramientas estratégicas para fortalecer la calidad evaluativa y la eficiencia institucional. El presente trabajo de grado propone el diseño e implementación de un asistente inteligente para evaluación académica, basado en la integración de modelos de lenguaje natural (PLN), rúbricas adaptativas y flujos automatizados a través de n8n. El sistema permite cargar documentos académicos, analizar estructura, coherencia, citación, pertinencia temática y calidad argumentativa, generando retroalimentación inmediata y trazable. La metodología se desarrolló bajo un enfoque de investigación aplicada, combinando revisión documental, diseño de arquitectura tecnológica, construcción del prototipo y validación preliminar con criterios docentes. El asistente implementa técnicas de procesamiento de texto, modelos generativos y lógica de automatización, permitiendo consolidar evaluaciones formativas con un enfoque ético y responsable.