Tendencias metodológicas en la investigación sobre inteligencia artificial aplicada a contextos educativos: Una revisión sistemática

Abstract

La integración acelerada de la inteligencia artificial (IA), en particular la IA generativa (GenIA), está reconfigurando radicalmente la educación superior. Esta revisión sistemática sintetiza hallazgos empíricos de 48 estudios recientes (2024–2026) para analizar tendencias, impactos y desafíos críticos en esta transición. El análisis revela una adopción creciente de herramientas de IA en el aprendizaje personalizado, la evaluación adaptativa, la simulación clínica y el apoyo administrativo. Los estudiantes muestran percepciones generalmente positivas, valorando su utilidad para la práctica clínica, la retroalimentación inmediata y la eficiencia en el estudio. No obstante, persisten preocupaciones significativas sobre la erosión del pensamiento crítico, la integridad académica y los sesgos algorítmicos. Un hallazgo central es la brecha en la preparación del profesorado, que reporta una falta de formación pedagógica, directrices institucionales inconsistentes y soporte insuficiente para una integración efectiva y ética. Las disparidades en el acceso y la competencia digital también amenazan con exacerbar las desigualdades educativas. La revisión subraya la urgente necesidad de desarrollar marcos de competencia docente específicos (como Intelligent-TPACK), políticas institucionales claras y co-construidas, y pedagogías híbridas que equilibren la eficiencia de la IA con la esencialidad del juicio humano y la interacción crítica. Concluimos proponiendo una hoja de ruta para una adopción sostenible, que priorice la gobernanza ética, la equidad en el acceso y la investigación longitudinal sobre el impacto cognitivo y profesional de la IA en la formación universitaria.

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