Orientaciones teórico-metodológicas en la enseñanza de inteligencia artificial con perspectiva ética: revisión de la literatura en el área de salud.

Abstract

La investigación titulada “Orientaciones teórico-metodológicas en la enseñanza de inteligencia artificial con perspectiva ética: revisión de la literatura en el área de salud” analiza el estado actual de la integración de la ética en la enseñanza de la inteligencia artificial (IA) mediante una revisión sistematizada de la literatura científica. El estudio emplea el protocolo PRISMA y un mapeo bibliométrico sobre publicaciones indexadas en Scopus y Web of Science, con un rango temporal máximo de siete años. Tras un proceso de depuración que incluyó eliminación de duplicados y exclusión de textos no pertinentes, se analizaron 107 documentos, entre artículos, revisiones, conferencias, libros y capítulos de libro. Se identificó una concentración significativa de producción en Estados Unidos, seguido de Inglaterra, China y España, así como un crecimiento notable de publicaciones en 2022. En el plano temático, la literatura revisada muestra que la ética en IA se aborda desde categorías recurrentes como sesgo algorítmico, automatización, consecuencias sociales de los algoritmos, privacidad, legislación y filosofía moral. Se identifican tres marcos éticos predominantes en la enseñanza: deontología, utilitarismo y ética de la virtud, utilizados como herramientas analíticas para la deliberación en contextos educativos. Desde la perspectiva metodológica, el 57 por ciento de los estudios describen explícitamente su marco teórico-metodológico, mientras que el resto lo hace de forma implícita. El 63 por ciento adopta el formato IMRYD y el 53 por ciento se desarrolla bajo un enfoque experimental descriptivo. Predomina la perspectiva cualitativa en el 68 por ciento de los casos, seguida por enfoques cuantitativos y mixtos. Más de la mitad de las investigaciones no explicitan técnicas o instrumentos claros de recolección de datos, lo que evidencia limitaciones metodológicas relevantes. En cuanto a estrategias pedagógicas, se identifican modelos que integran ética en cursos técnicos, asignaturas independientes de ética en IA, uso de estudios de caso, aprendizaje invertido, entrevistas, cuestionarios y recursos de ciencia ficción para estimular la reflexión crítica. Sin embargo, el 70 por ciento de la producción analizada no se fundamenta en lineamientos regulatorios definidos, aunque existen referencias a marcos como UNESCO, Comisión Europea y OECD. El estudio concluye que, pese al crecimiento del interés académico, el campo aún carece de madurez conceptual, curricular y normativa. Se observa fragmentación metodológica, escasa integración interdisciplinaria y ausencia de marcos éticos consolidados en los planes de estudio. Se subraya la necesidad de desarrollar herramientas pedagógicas específicas, criterios éticos de evaluación y enfoques institucionales sistemáticos que garanticen una formación en IA responsable, crítica y socialmente orientada.

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