Inteligencia artificial como recurso para la evaluación del desempeño motor en escolares de Educación Física
Artificial Intelligence as a Resource for Assessing Motor Performance in Physical Education StudentsBarra lateral del artículo
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Introducción: La evaluación del desempeño motor en escolares constituye un proceso fundamental para el desarrollo infantil, el cual en la práctica habitual depende de procedimientos observacionales con limitaciones de objetividad. Objetivo: Analizar la inteligencia artificial como herramienta para la evaluación del desempeño motor en escolares de Educación Física. Método: Se adoptó un enfoque cuantitativo con diseño no experimental, descriptivo, transversal y correlacional, sobre una muestra de 67 escolares de 6 a 7 años, evaluados mediante el Test of Gross Motor Development tercera edición y el sistema de visión por computador MediaPipe Pose. Resultados: Los principales hallazgos mostraron una correlación positiva alta entre ambas evaluaciones (r = 0.84; p < 0.001), con diferencias significativas por sexo en locomoción, control de objetos y puntaje total del test estandarizado. Conclusión: Se evidencia que, la inteligencia artificial complementó los métodos convencionales al proporcionar información objetiva sobre el movimiento.
Introduction: The assessment of motor performance in schoolchildren is a fundamental process for child development; however, in routine practice, it relies on observational procedures with limitations in objectivity. Objective: To analyze artificial intelligence as a tool for assessing motor performance in schoolchildren in Physical Education. Method: A quantitative approach was adopted using a non-experimental, descriptive, cross-sectional, and correlational design. The sample consisted of 67 schoolchildren aged 6 to 7 years, who were assessed using the Test of Gross Motor Development, Third Edition (TGMD-3) and the MediaPipe Pose computer vision system. Results: The main findings showed a strong positive correlation between the two assessments (r = 0.84; p < 0.001), along with significant sex differences in locomotor skills, object control skills, and the total score on the standardized test. Conclusion: The findings indicate that artificial intelligence complemented conventional methods by providing objective information on movement.
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Altamirano Cortez, S. P., Muñoz Olvera, G. de las M., Altamirano Cortez, E. S., Atiencie Gutiérrez, M. L., & León Reyes, B. B. (2025). Desarrollo de la motricidad fina mediante un ecosistema de inteligencia artificial en un marco pedagógico innovador. Mérito - Revista de Educación, 7(21), 44–55. https://doi.org/10.37260/merito.i7n21.5
Bautista Martínez, J. A. (2025). Evaluación del aprendizaje en el nivel inicial mediante IA: Revisión de literatura sobre análisis de trazos con redes neuronales convolucionales (CNN). Revista Veritas de Difusão Científica, 6(3), 836–864. https://doi.org/10.61616/rvdc.v6i3.972
Bhullar, P. S., Joshi, M., & Chugh, R. (2024). ChatGPT in higher education - a synthesis of the literature and a future research agenda. Education and Information Technologies, 29(16), 21501–21522. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12723-x
Bisi, M. C., & Stagni, R. (2024). Sensor-based quantitative assessment of children’s fine motor competence: An instrumented version of the Placing Bricks Test. Sensors, 24(7), 2192. https://doi.org/10.3390/s24072192
Boulhrir, T., & Hamash, M. (2025). Unpacking artificial intelligence in elementary education: A comprehensive thematic analysis systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 9, 100442. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100442
Brito Solorzano, S. M. (2024). Competências Cognitivas e Metodologia de Jogo: Trabalho com Crianças no Ensino Inicial, subnível 2. Revista Veritas De Difusão Científica, 5(3), 1580–1591. https://doi.org/10.61616/rvdc.v5i3.293
Chanta-Jiménez, S. (2022). Uso de las tecnologías de la información y la comunicación para la evaluación dentro de aulas de clases: Una revisión de literatura sistematizada. Praxis, 18(2), 237–259. https://doi.org/10.21676/23897856.4007
Figueroa-Quiñones, J., Ipanaque-Neyra, J., Gómez Hurtado, H., Bazo-Alvarez, O., & Bazo-Alvarez, J. C. (2026). Development, validation and use of artificial-intelligence-related technologies to assess basic motor skills in children: A scoping review. F1000Research, 12, 1598. https://doi.org/10.12688/f1000research.138616.3
Hernández León, N., & Rodríguez-Conde, M.-J. (2024). Inteligencia artificial aplicada a la educación y la evaluación educativa en la Universidad: Introducción de sistemas de tutorización inteligentes, sistemas de reconocimiento y otras tendencias futuras. Revista de Educación a Distancia (RED), 24(78). https://doi.org/10.6018/red.594651
Lander, N., Nahavandi, D., Toomey, N. G., Barnett, L. M., & Mohamed, S. (2022). Accuracy vs. practicality of inertial measurement unit sensors to evaluate motor competence in children. Frontiers in Sports and Active Living, 4, 917340. https://doi.org/10.3389/fspor.2022.917340
León-Reyes, B. B., Kakiyama, T., & Piz-Herrero, Y. (2023a). El papel de la virtualización de los procesos educativos en la Educación Física. Portal de la Ciencia, 4(3), 270–285. https://doi.org/10.51247/pdlc.v4i3.391
Leon Reyes, C. F., Rocafuerte Humanante, L. J., Cujilema Lucio, L. P., & León-Reyes, B. B. (2023). Psicomotricidad como herramienta educativa en preescolares con necesidades especiales. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(6), 4576–4592. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i6.9020
Lin, J., Zhang, R., Shen, J., & Zhou, A. (2022). Effects of school-based neuromuscular training on fundamental movement skills and physical fitness in children: A systematic review. PeerJ, 10, e13726. https://doi.org/10.7717/peerj.13726
Long, D. Y., Wang, S., Md Rashid, S., & Lu, X. T. (2026). Artificial intelligence in higher education: A systematic review of its impact on student engagement and the mediating role of teaching methods. Frontiers in Education, 10, 1648661. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1648661
Martínez-Comesaña, M., Rigueira-Díaz, X., Larrañaga-Janeiro, A., Martínez-Torres, J., Ocarranza-Prado, I., & Kreibel, D. (2023). Impacto de la inteligencia artificial en los métodos de evaluación en la educación primaria y secundaria: Revisión sistemática de la literatura. Revista de Psicodidáctica, 28(2), 93–103. https://doi.org/10.1016/j.psicod.2023.06.001
Páez Merchan, C. A., Leon Medrano, D. I., Álvarez Santos, A. P., Mayorga Sánchez, H. T., & León Reyes, B. B. (2025). Currículo para la primera infancia en contextos comunitarios: Un enfoque desde la innovación educativa. Revista Científica de Salud y Desarrollo Humano, 6(1), 2084–2098. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v6i1.591
Paudel, D., Liu, M., & Back, J.-H. (2026). Recent advances in human gait analysis using artificial intelligence and machine learning: A systematic review. PeerJ Computer Science, 12, e3653. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.3653
Perlaza Cadena, R. E., & León Reyes, B. B. (2025). Impacto del liderazgo pedagógico estratégico en la consolidación de culturas de innovación docente. Mérito - Revista de Educación, 7(21), 204–213. https://doi.org/10.37260/merito.i7n21.16
Ramírez Aguirre, G. A., Jubika Ripalda, V., & Leon Reyes, B. B. (2026). Aprendizaje basado en juego motor para potenciar desarrollo cognitivo lingüístico en preescolares. Revista Ciencia y Tecnología - Para el Desarrollo - UJCM, 12(23), 70–83. https://doi.org/10.37260/rctd.v12i23.74
Sagñay Yánez, R. G., Borja Cárdenas, B. B., & León Reyes, B. B. (2026). Expresión corporal como predictor de psicomotricidad en Educación Inicial: revisión sistemática. Retos, 80, 1202–1212. https://doi.org/10.47197/retos.v80.118783
Sanchez García, A. M., Álvarez Santos, A. P., Zamora Arana, M. G., Sanchez Macías, W. O., & Leon Reyes, B. B. (2025). Taxonomía de Bloom en la era IA: Competencias digitales para la formación docentes. Revista Ciencia y Tecnología - Para el Desarrollo - UJCM, 11(22), 325–335. https://doi.org/10.37260/rctd.v11i22.56
Sembey, R., Hoda, R., & Grundy, J. (2024). Emerging technologies in higher education assessment and feedback practices: A systematic literature review. Journal of Systems and Software, 211, Article 111988. https://doi.org/10.1016/j.jss.2024.111988
Smits Serena, R., Hinterwimmer, F., Burgkart, R., von Eisenhart-Rothe, R., & Rueckert, D. (2025). The use of artificial intelligence and wearable inertial measurement units in medicine: Systematic review. JMIR mHealth and uHealth, 13, e60521. https://doi.org/10.2196/60521
Standal, Ø. F. (2026). AI-hype! A critical approach to artificial intelligence in physical education. Sport, Education and Society. https://doi.org/10.1080/13573322.2026.2649518
Taboada Díaz, J. E., Carreño Juan, D., Dunn García, E., Díaz Novo, C., & Rodríguez Moliner, T. (2022). Rasgos esenciales para la obtención del patrón biomecánico de la marcha en niños sanos: Una revisión sistemática. Rehabilitación, 56(3), 195–203. https://doi.org/10.1016/j.rh.2021.11.003
Taco Taco, M. N., Torres Peña, C. M., Uzho Pacheco , A. A., Granda Granda , A. V., & Leon Reyes, B. B. (2024). O papel do brincar psicomotor no desenvolvimento de competências socioemocionais e acadêmicas em pré-escolares. Revista Veritas De Difusão Científica, 5(3), 922–934. https://doi.org/10.61616/rvdc.v5i3.246
Tan, X., Cheng, G., & Ling, M. H. (2025). Artificial intelligence in teaching and teacher professional development: A systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, Article 100355. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100355
Tharatipyakul, A., Srikaewsiew, T., & Pongnumkul, S. (2024). Deep learning-based human body pose estimation in providing feedback for physical movement: A review. Heliyon, 10(17), Article e36589. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e36589
Tohănean, D. I., Vulpe, A. M., Mijaica, R., & Alexe, D. I. (2025). Embedding digital technologies (AI and ICT) into physical education: A systematic review of innovations, pedagogical impact, and challenges. Applied Sciences, 15(17), 9826. https://doi.org/10.3390/app15179826
Tsai, Y.-T., Lee, J.-S., & Huang, C.-Y. (2024). Research on applying deep learning to visual–motor integration assessment systems in pediatric rehabilitation medicine. Algorithms, 17(9), 413. https://doi.org/10.3390/a17090413
Vasco Delgado, J. C., Macas Padilla, B. A., Vasco Delgado, L. A., & Vasco Delgado, L. J. (2025). Diseño y validación de un modelo evaluativo de Educación Física mediado por inteligencia artificial. Retos, 70, 1446–1460. https://doi.org/10.47197/retos.v70.116530
Wang, S., Wang, F., Zhu, Z., Wang, J., Tran, T., & Du, Z. (2024). Artificial intelligence in education: A systematic literature review. Expert Systems with Applications, 252, 124167. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124167