RESUMEN FORMATO ULLOA

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 tablas, permitiendo identificar patrones y tendencias en la aplicación de la IA en el ámbito educativo.

Resultados —Los hallazgos indican que la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar el proceso de enseñanza-aprendizaje mediante la personalización de la educación, la mejora de la eficiencia en la gestión administrativa y el apoyo en la toma de decisiones pedagógicas. Sin embargo, también se identifican desafíos significativos, como la brecha de acceso tecnológico, preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos, así como el sesgo algorítmico que puede afectar la equidad en la educación. Además, se destaca la necesidad de formación docente para la integración efectiva de estas herramientas en el aula.

Implicaciones de/prácticas/sociales/ambientales —Este estudio sugiere que la implementación de la inteligencia artificial en la educación superior debe llevarse a cabo de manera equitativa y ética, considerando tanto a los actores humanos como no humanos involucrados en el proceso educativo. Se propone un enfoque crítico que contempla la diversidad de perspectivas y necesidades de todos los stakeholders, así como la importancia de desarrollar políticas que aseguren un uso responsable de la tecnología en el ámbito educativo.

Limitaciones de la investigación —Finalmente, se discuten las limitaciones encontradas durante la revisión, incluyendo la heterogeneidad de los estudios seleccionados y la falta de investigaciones longitudinales que evalúen el impacto a largo plazo de la IA en la educación superior. También se señala la necesidad de más estudios que aborden las implicaciones éticas y sociales de la integración de la inteligencia artificial en el proceso educativo.