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RESUMEN FORMATO ULLOA

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Propósito —El presente artículo tiene como objetivo analizar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el proceso de enseñanza-aprendizaje en la educación superior, a través de una revisión sistemática de la literatura existente. Se busca identificar tanto los beneficios como las limitaciones que esta tecnología presenta en el contexto educativo universitario. Diseño/Metodología/Enfoque —Para llevar a cabo esta revisión sistemática, se aplican criterios de inclusión y exclusión específicos para seleccionar estudios relevantes publicados entre 2019 y 2024. Se realizaron búsquedas exhaustivas en bases de datos académicos como IEEE Xplore, EBSCOhost y Dialnet, utilizando términos claves relacionados con la inteligencia artificial y la educación superior. Se analizaron artículos de investigación empírica, revisadas sistemáticamente previas e informes institucionales, con el fin de obtener una visión integral del estado actual del tema. La información recopilada se elabora en tabla...
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REFERENCIAS

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  IEEE Cono Sur. (2023). Aprendizaje automático aplicado: experiencias en la academia y la industria . Recuperado de https://r9.ieee.org/conosur/event/machine-learning-aplicado-experiencias-en-la-academia-y-la-industria/ Universidad Nacional de Chimborazo. (2023). Impacto de la inteligencia artificial en la educación superior . Repositorio Institucional UNACH. http://hdl.handle.net/20.500.12423/6921 Universidad Nacional Abierta ya Distancia. (2022). Aplicaciones de inteligencia artificial en la educación universitaria . https://hdl.handle.net/20.500.12692/158681 Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. (2022). Herramientas de inteligencia artificial en el aprendizaje universitario . http://hdl.handle.net/20.500.12404/28218 EBSCOanfitrión. (2021). Inteligencia artificial en la educación superior: beneficios y desafíos . https://openurl.ebsco.com/EPDB%3Agcd%3A5%3A1697125/detailv2?sid=ebsco%3Aplink%3Ascholar&id=ebsco%3Agcd%3A180483661&crl=c&link_origin=scholar.g...
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METODOLOGIA

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  La presente revisión sistemática se llevó a cabo siguiendo las directrices del método PRISMA , con el fin de asegurar la transparencia y rigurosidad en la recopilación y análisis de la información. El proceso comenzó con la definición de la pregunta de investigación y los objetivos, lo que permitió establecer criterios claros para la selección de fuentes. Realizamos una búsqueda exhaustiva en bases de datos académicos reconocidos, tales como IEEE Xplore, EBSCOhost, Dialnet y repositorios institucionales de universidades de América Latina y otras regiones . Además utilizamos palabras claves como “inteligencia artificial”, “educación superior”, “enseñanza-aprendizaje” y “herramientas digitales”, combinadas mediante operadores booleanos para optimizar los resultados. Los criterios de inclusión contemplan estudios publicados entre 2019 y 2024, escritos en español o inglés, que abordan de manera explícita el impacto de la inteligencia artificial en contextos universitarios. Se pr...
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PROBLEMATICA

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  La incorporación de la inteligencia artificial en la educación superior, aunque prometedora, presenta una serie de desafíos y problemáticas que deben ser abordados de manera crítica. Uno de los principales problemas es la brecha de acceso tecnológico . No todas las instituciones ni todos los estudiantes cuentan con los recursos necesarios para implementar o beneficiarse de herramientas basadas en IA, lo que puede agravar las desigualdades educativas existentes. Esta brecha se observa especialmente en países en vías de desarrollo y en zonas rurales, donde el acceso a internet y dispositivos adecuados sigue siendo limitado. Otra preocupación importante es la privacidad y seguridad de los datos . Las plataformas de IA recopilan y procesan grandes cantidades de información personal y académica de los estudiantes, lo que genera riesgos relacionados con el uso indebido, filtraciones o mal manejo de estos datos. Además, la falta de regulaciones claras y actualizadas dificulta la prot...
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ANTECEDENTES

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El uso de inteligencia artificial en la educación superior ha evolucionado rápidamente en la última década, con aplicaciones que van desde la evaluación automatizada hasta el apoyo personalizado en el aprendizaje. Diversos sistemas y herramientas han marcado hitos importantes en este proceso de transformación educativa.   Uno de los antecedentes más relevantes es el caso de Turnitin , una plataforma ampliamente adoptada en universidades de todo el mundo para la detección de plagio y la evaluación de ensayos. Turnitin utiliza algoritmos de inteligencia artificial capaces de comparar textos con bases de datos extensas y detectar similitudes, además de ofrecer retroalimentación sobre la estructura y calidad de la escritura. Esto ha permitido a los docentes ahorrar tiempo en la revisión de trabajos y garantizar la integridad académica, mientras que los estudiantes reciben comentarios útiles para mejorar sus habilidades de redacción. En el ámbito de la evaluación automatizada , d...
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INTRODUCCION

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Bienvenidos a nuestro blog de Artículo dedicado al   “Impacto de la Inteligencia Artificial en el Proceso de Enseñanza-Aprendizaje en la Educación Superior: Una Revisión Sistemática” , un tema de vital importancia en el contexto actual .  Este espacio es el resultado de nuestro trabajo de investigación en el curso de Metodología de la Investigación, supervisado por la profesora Gloria Teresita Huamani Huamani. En este blog, nos enfocaremos en explorar los conceptos, aplicaciones y beneficios de la IA en la Educación.   Presentado por:  Farfán Padilla Bryan Percy Vera Estela Jhon Anthony Holguín Córdova Abed Leonel La irrupción de la inteligencia artificial en la educación superior ha abierto nuevas posibilidades para docentes y estudiantes. Desde sistemas de recomendación de contenidos hasta plataformas de evaluación automatizada, la IA está redefiniendo la experiencia universitaria. Sin embargo, este avance tecnológico también plantea interrogantes sobr...
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