Evaluar automáticamente el código con fines de aprendizaje es un objetivo desafiante de alcanzar. Los cursos presenciales y los cursos en línea desarrollados para el aprendizaje a distancia requieren formas automatizadas de calificar los programas de los estudiantes para poder escalar y gestionar un gran público con un personal docente limitado. Este artículo revisa los sistemas recientes de evaluación automática de código. Propone una revisión sistemática de los posibles análisis que pueden realizar con las técnicas asociadas, los tipos de retroalimentación producida y las formas en que se integran en el proceso de aprendizaje. Luego discute los principales desafíos para el desarrollo de nuevos sistemas de evaluación automática de código y la interacción con la calificación humana. En conclusión, el artículo presenta varias recomendaciones para nuevas direcciones de investigación y posibles mejoras para la evaluación automática de código.