Objective: In response to the need for pedagogical innovation, this descriptive study explores the role of artificial intelligence (AI) in enhancing assessment strategies that capture foundational competencies and complex cognitive processes. It examines the connection between technological capabilities and educational equity in light of the Fourth Sustainable Development Goal (SDG 4). Methodology: Based on a descriptive-analytical approach, a comprehensive review of leading peer-reviewed international studies and policy documents was conducted. Dominant AI-augmented evaluation systems were analyzed against a framework focusing on fairness and accessibility. Key Findings: AI-enhanced adaptive testing improves assessment accuracy and enables targeted interventions. Predictive analytics can forecast learning trajectories, and computerized feedback systems provide personalized instruction. However, three main obstacles remain: algorithmic bias from flawed training data, inadequate institutional capacity to implement AI systems, and a lack of unified regulations to protect data confidentiality. Conclusions: Integrating AI into educational assessments presents transformative opportunities. Yet, realizing this potential requires overcoming critical ethical, technical, and institutional barriers to ensure equitable education for all. Recommendations: The study proposes an inclusive multi-modal assessment model that seamlessly incorporates AI tools into conventional assessments. Key recommendations include devising detailed governance procedures for data privacy and algorithmic transparency, investing in infrastructure and personnel training, and fostering collaborative feedback systems.

الهدف: استجابة لضرورة الابتكار التربوي، تستكشف هذه الدراسة الوصفية دور الذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز استراتيجيات التقييم التي تقيس الكفاءات الأساسية والعمليات المعرفية المعقدة، وتبحث العلاقة بين التقنيات الحديثة والإنصاف التعليمي في ضوء الهدف الرابع من أهداف التنمية المستدامة (SDG 4). المنهجية: بالرجوع إلى المنهج الوصفي التحليلي؛ أُجريت مراجعة شاملة لأبرز الدراسات ووثائق السياسات الدولية المحكمة. وتم تحليل أنظمة التقييم البارزة المعززة بالذكاء الاصطناعي بناءً على إطار يركز على العدالة وإمكانية الوصول. أهم النتائج: تعمل منصات الاختبار التكيفية المعززة بالذكاء الاصطناعي على تحسين دقة التقييم وتمكين التدخلات الموجهة. ويمكن للتحليلات التنبؤية توقع مسارات التعلم، بينما توفر أنظمة التغذية الراجعة المحوسبة تعليمات مخصصة. ومع ذلك، تبرز ثلاث عقبات رئيسية: التحيز الخوارزمي الناتج عن بيانات تدريب معيبة، وضعف القدرة المؤسسية لتنفيذ الأنظمة، وغياب اللوائح الموحدة لحماية سرية البيانات. الاستنتاجات: يوفر الذكاء الاصطناعي إمكانات تحويلية للتقييم التربوي. إلا أن تحقيق فوائده للتعليم الشامل يتطلب معالجة التحديات المتعلقة بالعدالة الخوارزمية والجاهزية المؤسسية والأخلاقية. التوصيات: تقترح الدراسة نموذج تقييم شامل متعدد الوسائط يدمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في التقييم التقليدي. وتوصي بوضع إجراءات حوكمة تفصيلية لخصوصية البيانات وشفافية الخوارزميات، والاستثمار في البنية التحتية وتدريب الكوادر.