Esta es un versión antigua publicada el 01/19/2026. Consulte la versión más reciente.

¿Por qué usar un sistema difuso para evaluar la creatividad? Una revisión sistemática de literatura

Autores/as

  • Edén Patricia Calvillo Martínez Centro de Estudios e Investigaciones Interdisciplinarias, Unidad Sureste, UAdeC Autor/a https://orcid.org/0000-0002-2370-0312 (no autenticado)
  • Rolando Javier Paraga Alejo Facultad de Sistemas, Unidad Sureste, UAdeC Autor/a
  • María Eugenia Molar Orozco Centro de Estudios e Investigaciones Interdisciplinarias, Unidad Sureste, UAdeC Autor/a

Palabras clave:

creatividad, evaluación, sistemas difusos, inteligencia artificial

Resumen

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

Descargas

Publicado

12/17/2025 — Actualizado el 01/19/2026

Versiones

Número

Sección

Artículos de Investigación

Cómo citar

Calvillo Martínez, E. P., Paraga Alejo, R. J., & Molar Orozco, M. E. (2026). ¿Por qué usar un sistema difuso para evaluar la creatividad? Una revisión sistemática de literatura. Cienciacierta, 22(85), 97-108. https://revistas.uadec.mx/CienciaCierta/article/view/694 (Original work published 2025)