Esta obra examina la relación entre la inteligencia artificial y la analítica del aprendizaje como recursos complementarios para comprender y mejorar la evaluación educativa. Se plantea que los registros digitales, los modelos estadísticos y las recomendaciones automatizadas necesitan interpretarse desde objetivos curriculares, criterios pedagógicos y responsabilidades institucionales claramente definidas. El primer capítulo presenta los fundamentos conceptuales de las tecnologías inteligentes y el significado educativo de los datos. El segundo estudia su calidad, preparación, visualización e interpretación, con especial atención a los límites de la predicción. El tercero analiza la evaluación diagnóstica y formativa, la retroalimentación automatizada, la personalización y el rediseño de tareas frente a la inteligencia artificial generativa. El cuarto aborda privacidad, sesgos algorítmicos, explicabilidad, competencias docentes y gobernanza institucional. La exposición combina análisis conceptual, casos aplicados y matrices de decisión destinadas a docentes, investigadores, estudiantes y responsables académicos. Su aporte consiste en relacionar posibilidades técnicas con decisiones educativas justificables, sin confundir correlación con aprendizaje ni automatización con calidad. Se concluye que la utilidad de estas herramientas depende de evidencias pertinentes, criterios transparentes, supervisión humana y mecanismos de revisión que protejan la equidad, la autonomía y la participación estudiantil en contextos educativos diversos con criterios de responsabilidad institucional compartida.

Palabras clave: inteligencia artificial; analítica del aprendizaje; evaluación educativa; aprendizaje personalizado; ética algorítmica.