Evaluación formativa y IA: revisión sistemática y mapeo de marcos de gobernanza y transparencia para una guía operativa y checklist institucional

La adopción de IA en Evaluación Formativa (EF) en la educación superior ofrece oportunidades para mejorar la retroalimentación y la autorregulación, pero plantea desafíos en ética, privacidad y equidad que requieren marcos de gobernanza que conecten principios con prácticas institucionales. La literatura advierte que sin marcos operativos adaptables a contextos disciplinarios y culturales, la transparencia y la rendición de cuentas pueden ser solo guías teóricas. Este artículo (protocolo) propone una revisión sistemática y de mapeo conceptual para identificar, comparar y sintetizar marcos de gobernanza, principios de transparencia y prácticas responsables para la adopción de IA en EF, con el fin de proponer un marco operativo adaptable y una checklist de implementación que incorpore indicadores de éxito (alcance, aplicabilidad, viabilidad) para orientar políticas y prácticas institucionales. La metodología combinará revisión sistemática y mapeo conceptual en Scopus, WoS, IEEE Xplore, ACM DL, ERIC y Scielo, con criterios de inclusión entre 2019 y 2025 y extracción de marcos para construir una taxonomía. Los resultados esperados incluyen una taxonomía de marcos, una checklist operativa e indicadores de éxito, y la identificación de vacíos en validez incremental y transferibilidad que guiarán investigaciones futuras, con impacto en políticas y prácticas institucionales.