¿Por qué usar un sistema difuso para evaluar la creatividad? Una revisión sistemática de literatura
Palabras clave:
creatividad, evaluación, sistemas difusos, inteligencia artificialResumen
Evaluar la creatividad ha sido un reto constante debido a su carácter subjetivo, multidimensional y sensible al contexto. Los métodos tradicionales, como las pruebas psicométricas o los juicios de expertos, no siempre logran capturar esa complejidad. Este estudio revisa de forma sistemática la literatura reciente (2020–2024) para explorar el potencial de los sistemas difusos como alternativa para medir la creatividad de forma más precisa y contextualizada.
La búsqueda se realizó en bases de datos académicas reconocidas, se identificaron inicialmente 192 estudios, de los cuales se seleccionaron seis que cumplían con todos los criterios de inclusión. Estos trabajos abordan aplicaciones de lógica difusa en campos como la educación, el arte, la innovación y la evaluación de habilidades blandas.
Los resultados muestran que los sistemas difusos permiten integrar distintos criterios de forma simultánea, procesar información ambigua y adaptarse a escenarios diversos, lo cual es especialmente útil en la evaluación de competencias como la creatividad. Aunque todavía es un campo en desarrollo, la evidencia sugiere que esta metodología puede contribuir a evaluaciones más justas, flexibles y acordes con las dinámi cas actuales de aprendizaje e innovación.
Referencias
Goyal, M., Gupta, C., & Gupta, V. (2022). A meta-analysis approach to measure the impact of project-based learning outcome with program attainment on student learning using fuzzy inference systems. Heliyon, 8(8): e10248. https://doi.org/10.1016 /j.heliyon.2022.e10248
Jia, Y., & Wang, Z. (2024). Application of artificial intelligence based on the fuzzy control algorithm in enterprise innovation. Heliyon, 10(6) : e28116. https://doi.org/10. 1016/j.heliyon.2024.e28116
Kettler, T., Lamb, K. N., & Mullet, D. R. (2021). Introduction. En Developing creativity in the classroom (pp. 1–10). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003234104-1
Nielsen, D., & Thurber, S. (2018). Conexiones creativas: La herramienta secreta de las mentes innovadoras. Gustavo Gili.
Novais, A. S. de, Matelli, J. A., & Silva, M. B. (2024). Fuzzy soft skills assessment through active learning sessions. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 34(2) : 416–451. https://doi.org/10.1007/s40593-023-00332-7
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). Declaración PRISMA 2020: Una guía actualizada para la publicación de revisiones sistemáticas. Revista Española de Cardiología (English Edition), 74(9) : 790–799. https://doi.org/10.1016/J.REC. 2021.07.010
Pérez Ferreyra, V. H., Ávila Carreón, F., & Narváez Vásquez, G. A. (2016). Batería de evaluación del pensamiento creativo (VP-FA-14). Revista Global de Negocios, 4(3) : 1–15.
Sang, Y. (2024). Application in environmental art design practice based on a fuzzy evaluation system. Scientific Reports, 14(1): 1–16. https://doi.org/10.1038/s41 598-024-62477-2
Sawyer, R. K. (2012). Explaining creativity: The science of human innovation (2.ª ed.). Oxford University Press.
Singh, H., Gupta, M. M., Meitzler, T., Hou, Z.-G., Garg, K. K., Solo, A. M. G., & Zadeh, L. A. (2013). Real-life applications of fuzzy logic. Advances in Fuzzy Systems, 2013(1) : 581879. https://doi.org/10.1155/2013/581879
Sun, G., Zhang, X., & Lin, Y. (2022). Evaluation model of sports culture industry competitiveness based on fuzzy analysis algorithm. Mathematical Problems in Engineering, 2022. https://doi.org/10.1155/2022/9708646
Tremante, P., & Brea, E. (2014). Una visión de la teoría difusa y los sistemas difusos enfocados al control difuso. Ingeniería Industrial. Actualidad y Nuevas Tendencias, 4(12): 121–136.
Wang, H., Bhattacharjee, S., Kausar, N., Mohammadzadeh, A., Pamucar, D., & Al Din Ide, N. (2023). Financial performance assessment by a Type-2 fuzzy logic approach. Mathematical Problems in Engineering, 2023: 1–8. https://doi.org/10.1155/2 023/5926162
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8: 338–353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X
Zarandi, M. H. F., Mohammadhasan, N., & Bastani, S. (2012). A fuzzy rule-based expert system for evaluating intellectual capital. Advances in Fuzzy Systems. https://doi.org/10.1155/2012/823052
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