Libro de Actas del III Congreso Latinoamericano y del Caribe e Investigación en Educación Superior- LatinSoTL- 2025

1345 Los objetivos específicos incluyeron: identificar los instrumentos aplicados, caracterizar su estructura, analizar las percepciones de los actores, confrontar los hallazgos con los marcos teóricos y formular recomendaciones basadas en evidencias pedagógicas. En cuanto al marco conceptual, se integró el modelo de alineación instruccional de Biggs (2003), el enfoque de aprendizaje significativo propuesto por Barr & Tagg (1995) y el modelo socioformativo de Tobón (2010), que articula lo cognitivo, lo ético y lo contextual. El estudio se nutre además del Marco para la Buena Docencia (UDP, 2022), que promueve una evaluación formativa, situada y con sentido ético. 2. Marco Teórico El marco teórico combina perspectivas internacionales y latinoamericanas que permiten comprender la evaluación como proceso ético, situado y transformador en contextos de educación superior vespertina. Estas referencias permiten articular lo pedagógico, lo institucional y lo socioeducativo en el análisis. Se incorporaron perspectivas latinoamericanas del SoTL, destacando a Díaz Barriga (2009), quien critica los enfoques tecnocráticos en la evaluación, y a Rincón-Gallardo (2016), que destaca las comunidades de práctica docente. Asimismo, se consideraron aportes recientes de Martínez-Arbizu et al. (2025), que promueven modelos institucionales de indagación docente articulados a los contextos reales. Respecto de la evaluación en programas vespertinos o técnicos-profesionales, estudios como los de Rivera & Fernández (2020), Guerra Durán & Hernández (2022) y González et al. (2021) subrayan la importancia de evaluar reconociendo trayectorias previas, adaptando los formatos y asegurando sentido práctico. Estos elementos fortalecen la necesidad de desarrollar instrumentos pertinentes, accesibles y sensibles a la diversidad del estudiantado adulto. En el plano tecnológico, se analizó el uso incipiente de inteligencia artificial (IA) como apoyo a la evaluación. Herramientas como generadores de rúbricas, retroalimentación automatizada o sistemas adaptativos muestran potencial para mejorar la eficiencia evaluativa (Bustamante, 2024). Sin embargo, su uso implica desafíos éticos. La UNESCO (2022) advierte sobre la necesidad de garantizar transparencia, explicabilidad, supervisión humana y respeto por los derechos del estudiantado. Se plantea, por tanto, que la IA debe ser integrada en la docencia con propósito pedagógico, orientación ética y regulación institucional clara. 3. Metodología Metodológicamente, el estudio adoptó un diseño mixto de enfoque secuencial explicativo (Creswell & Plano Clark, 2017). En la fase cuantitativa, se aplicó una encuesta estructurada a 120 estudiantes de las cohortes 2022, 2023 y 2024. La muestra fue intencionada y estratificada, con una tasa de respuesta del 83%. Se consideraron dimensiones como claridad, alineación, equidad y retroalimentación. La fase cualitativa consistió en entrevistas a cinco docentes y un focus group con tres expertos, seleccionados por su experiencia en programas vespertinos. Se analizaron documentos curriculares, guías de asignatura e instrumentos reales, triangulando fuentes. El análisis cualitativo se realizó mediante codificación temática con enfoque inductivo, a partir de las transcripciones de entrevistas y del focus group, utilizando matrices de categorización manuales construidas por el equipo investigador.