La inteligencia artificial generativa como recurso didáctico en la educación superior. Una revisión sistemática

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.26820/recimundo/9.(2).abril.2025.247-261

Palabras clave:

Inteligencia artificial generativa, Educación superior, Recurso didáctico, Revisión sistemática, Metodología PRISMA

Resumen

La creciente integración de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) presenta oportunidades y desafíos en la educación superior. El propósito de esta revisión sistemática fue analizar la evidencia existente sobre el uso de la IAG como recurso didáctico en este nivel educativo, identificando sus aplicaciones, beneficios y limitaciones. Se realizó una revisión sistemática siguiendo la metodología PRISMA. Se efectuaron búsquedas exhaustivas en bases de datos académicas relevantes utilizando términos clave relacionados con la IAG y la educación superior. Los criterios de inclusión y exclusión se definieron para seleccionar estudios empíricos que abordaran directamente el uso de la IAG en contextos de aprendizaje universitario. El análisis de los estudios seleccionados reveló diversas aplicaciones de la IAG como la generación de contenido de aprendizaje personalizado, la creación de herramientas de evaluación innovadoras, el apoyo en la tutoría y la facilitación de la creatividad y la colaboración. Los resultados también destacaron beneficios como el aumento del compromiso estudiantil y la mejora de la eficiencia pedagógica, aunque se identificaron desafíos relacionados con la validez del contenido generado, la equidad en el acceso y las consideraciones éticas. Esta revisión sistemática concluye que la IAG tiene un potencial significativo como recurso didáctico en la educación superior, ofreciendo nuevas vías para la innovación pedagógica. Sin embargo, es crucial abordar cuidadosamente los desafíos identificados para garantizar una implementación efectiva y responsable. La investigación futura debería centrarse en explorar el impacto a largo plazo de la IAG en los resultados del aprendizaje y en desarrollar directrices para su uso ético y pedagógicamente sólido. Contribución al Conocimiento: Esta investigación proporciona una síntesis exhaustiva del estado actual del conocimiento sobre la aplicación de la IAG en la educación superior. Al identificar las tendencias, los beneficios y los desafíos clave, este estudio contribuye a fundamentar futuras investigaciones y a informar la toma de decisiones de los educadores y los responsables de la formulación de políticas en este campo emergente.

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Biografía del autor/a

Henry Fernando Vallejo Ballestero, Universidad Estatal de Bolívar

Magíster en Interconectividad de Redes; Diploma Superior en Comercio Electrónico; Diploma Superior en Sistemas de Educación Superior Modular Basados en Créditos Acumulables y Transferibles; Diploma Superior en Diseño de Proyectos; Magíster en Informática Educativa y Multimedios Mención Informática Educativa; Licenciado en Ciencias de la Educación Mención Informática Educativa; Doctor en Ciencias de la Educación Mención Informática Educativa; Universidad Estatal de Bolívar; Guaranda, Ecuador

Rosa Elina Aguilar Pazos, Universidad Estatal de Bolivar

Máster en Estudios Cubanos y del Caribe; Licenciada en Letras; Universidad Estatal de Bolivar; Guaranda, Ecuador

Liliana Fuentes Seisdedos, Universidad Estatal de Bolivar

Doctora en Ciencias Pedagógicas; Licenciada en Historia; Universidad Estatal de Bolivar; Guaranda, Ecuador

Fabián Eduardo Fierro Saltos, Universidad Estatal de Bolívar

Diploma Superior en Comercio Electrónico; Máster Universitario en Tecnología Educativa y Competencias Digitales; Máster en Nuevas Tecnologías Aplicadas a la Educación; Licenciado en Informática; Universidad Estatal de Bolívar; Guaranda, Ecuador

Citas

Abrami, P. C., Borokhovski, E., Wade, C. A., & Taminiau, N. (2023). Artificial intelligence in higher education: Promises and pitfalls. Educational Psychology Review, 35(3), 1-27. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.1007/s10648-023-09766-x

Andrade-Girón, D., Marín-Rodriguez, W., Sandivar-Rosas, J., Carreño-Cisneros, E., Susanibar-Ramirez, E., Zúñiga-Rojas, M., Ángeles-Morales, J., & Villarreal-Torres, H. (2024). Generative artificial intelligence in higher education learning: A review based on academic databases. Iberoamerican Journal of Science Measurement and Communication. https://doi.org/10.47909/ijsmc.101

Bahroun, Z., Anane, C., Ahmed, V., & Zacca, A. (2023). Transforming Education: A Comprehensive Review of Generative Artificial Intelligence in Educational Settings through Bibliometric and Content Analysis. Sustainability. https://doi.org/10.3390/su151712983

Bai, J. (2024). The Application, Challenges, and Reflection of Generative Artificial Intelligence in the Field of Education. Education Reform and Development. https://doi.org/10.26689/erd.v6i10.8522

Baidoo-Anu, D., Asamoah, D., Amoako, I., & Mahama, I. (2024)Exploración de las perspectivas de los estudiantes sobre la inteligencia artificial generativa en el aprendizaje de la educación superior.Discov Educ 3, 98. https://doi.org/10.1007/s44217-024-00173-z.

Bannister, P., Santamaría, A., & Alcalde, E. (2023). Una revisión sistemática de la IA generativa y la educación superior (en inglés como medio de instrucción).Aula Abierta,52(4), 401–409. https://doi.org/10.17811/rifie.52.4.2023.401-409.

Bannister, P., Santamaría-Urbieta, A., & Alcalde-Peñalver, E. (2023). A Systematic Review of Generative AI and (English Medium Instruction) Higher Education. Aula Abierta. https://doi.org/10.17811/rifie.52.4.2023.401-409

Batista, J., Mesquita, A., & Carnaz, G. (2024). Generative AI and Higher Education: Trends, Challenges, and Future Directions from a Systematic Literature Review. Information. https://doi.org/10.3390/info15110676

Bell, R., & Bell, H. (2023). Educación emprendedora en la era de la inteligencia artificial generativa. Educación emprendedora, 6(3), 229-244. https://doi.org/10.1007/s41959-023-00099-x.

Cooper, G. (2023). Examining Science Education in ChatGPT: An Exploratory Study of Generative Artificial Intelligence. Journal of Science Education and Technology. https://doi.org/10.1007/s10956-023-10039-y

Cordero, J., Torres-Zambrano, J., & Cordero-Castillo, A. (2024). Integration of Generative Artificial Intelligence in Higher Education: Best Practices. Education Sciences. https://doi.org/10.3390/educsci15010032

Costello, E. (2023). ChatGPT and the Educational AI Chatter: Fullof Bullshit or Trying to Tell Us Something? Postdigital Science and Education. https://doi.org/10.1007/s42438-023-00398-

Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2023). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International. https://doi.

Cox, A., Cameron, D., Checco, A., Herrick, T., Mawson, M., &Steadman-Jones, R. (2022). Criteria of quality in fiction-based}research to promote debate about the use of AI and robots inHigher Education. Higher Education Research and Development.

Crompton, H., Jeffery, J., & Pryor, L. (2024). Artificial intelligence in education: The state of the field. Journal of Digital Learning in Teacher Education, 40(1), 4-21. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.1080/21532974.2023.2258903

Daniel, K., Msambwa, M., & Wen, Z. (2025). Can Generative AI Revolutionise Academic Skills Development in Higher Education? A Systematic Literature Review. European Journal of Education. https://doi.org/10.1111/ejed.70036

Farrelly, T., & Baker, N. (2023). Generative Artificial Intelligence: Implications and Considerations for Higher Education Practice. Education Sciences. https://doi.org/10.3390/educsci13111109

Guo, R., Huang, X., & Zhang, Y. (2023). The impact of AI-generated text on academic writing of postgraduate students. Computers and Education Open, 5, 100145. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2023.100145

Hooda, M., Rana, C., Dahiya, O., Rizwan, A., & Hossain, M. S. (2022). Artificial Intelligence for Assessment and Feedback to Enhance Student Success in Higher Education. Mathematical Problems in Engineering, 2022. https://doi.org/10.1155/2022/5215722

https://doi.org/10.1080/07294360.2022.2087603

Hurlburt, G., & Reisman, S. (2023). The Importance of Educating Computational Educators. Computer, 56(3), 131–134. https:// doi.org/10.1109/MC.2023.3235097 Iskender, A. (2023). Holy or Unholy? Interview with Open AI’s ChatGPT. European Journal of Tourism Research, 34. https://doi. org/10.54055/ejtr.v34i.3169

Jiao, P., Ouyang, F., Zhang, Q., & Alavi, A. H. (2022). Artificial intelligence-enabled prediction model of student academic performance in online engineering education. Artificial Intelligence Review, 55(8), 6321–6344. https://doi.org/10.1007/s10462-022- 10155-y

Johinke, R., Cummings, R., & Di Lauro, F. (2023). Reclaiming the technology of higher education for teaching digital writing in a post—pandemic world. Journal of University Teaching and Learning Practice, 20(2). https://doi.org/10.53761/1.20.02.01

Johnson, S., Smith, R., & Brown, L. (2021). Gaps in the literature on AI in higher education: A critical analysis. Journal of Educational Technology, 17(2), 45-62.

Kapterev, A. (2023). Challenges of generative artificial intelligence for the higher education system. RUDN Journal of Informatization in Education. https://doi.org/10.22363/2312-8631-2023-20-3-255-264

Kasneci, E., Seßler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Duderstadt, S., Fischer, F., Gurevych, I., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Lohse, M., Wasserfuhr, R., & Wolf, B. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language 1 models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

Khan, R. A., Jawaid, M., Khan, A. R., & Sajjad, M. (2023). ChatGPT-Reshaping medical education and clinical management. Pakistan Journal of Medical Sciences, 39(2), 605–607. https:// doi.org/10.12669/pjms.39.2.7653

King, M. R. (2023). A Conversation on Artificial Intelligence, Chatbots, and Plagiarism in Higher Education. Cellular and Molecular Bioengineering, 16(1), 1–2. https://doi.org/10.1007/s12195-022- 00754-8

Lameras, P., Arnab, S., Dunwell, I., & Stewart, D. (2024). The pedagogical potential of generative AI in higher education: A scoping review. British Journal of Educational Technology, 55(1), 5-25. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.1111/bjet.13383

Lee, S., & Moore, R. (2024). Harnessing Generative AI (GenAI) for Automated Feedback in Higher Education: A Systematic Review. Online Learning. https://doi.org/10.24059/olj.v28i3.4593

López, M., Vargas, A., & Castro, P. (2024). Immersive learning environments powered by generative AI: Enhancing student engagement in higher education. Interactive Learning Environments, 32(1), 1-15. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.1080/10494820.2022.2048765

Mittal, U., Sai, S., Chamola, V., & Sangwan, D. (2024). A Comprehensive Review on Generative AI for Education. IEEE Access, 12, 142733-142759. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3468368

Nikolic, S., Wentworth, I., Sheridan, L., Moss, S., Duursma, E., Jones, R., Ros, M., & Middleton, R. (2024). A systematic literature review of attitudes, intentions and behaviours of teaching academics pertaining to AI and generative AI (GenAI) in higher education: An analysis of GenAI adoption using the UTAUT framework. Australasian Journal of Educational Technology. https://doi.org/10.14742/ajet.9643

Ogunleye, B., Zakariyyah, K., Ajao, O., Olayinka, O., & Sharma, H. (2024). A Systematic Review of Generative AI for Teaching and Learning Practice. ArXiv, abs/2406.09520. https://doi.org/10.3390/educsci14060636

org/10.1080/14703297.2023.219014

Pérez, A., & Rodríguez, B. (2022). AI-powered chatbots as virtual tutors in higher education: An exploratory study. Computers in Human Behavior, 130, 107179. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.107179

Preiksaitis, C., & Rose, C. (2023). Opportunities, Challenges, and Future Directions of Generative Artificial Intelligence in Medical Education: Scoping Review. JMIR Medical Education, 9. https://doi.org/10.2196/48785

Ruiz-Rojas, L., Acosta-Vargas, P., De-Moreta-Llovet, J., & González-Rodríguez, M. (2023). Empowering Education with Generative Artificial Intelligence Tools: Approach with an Instructional Design Matrix. Sustainability. https://doi.org/10.3390/su151511524

Silva, C., & Martínez, F. (2022). Unexplored territories: Identifying research gaps in the application of AI in university teaching. Educational Innovation, 25(3), 78-95.

Walczak, K., & Cellary, W. (2023). Challenges for higher education in the era of widespread access to Generative AI. Economics and Business Review, 9(2), 71–100. https://doi.org/10.18559/ebr.2023.2.743.

.Wang, P., Jing, Y., & Shen, S. (2025). A systematic literature review on the application of generative artificial intelligence (GAI) in teaching within higher education: Instructional contexts, process, and strategies. Internet High. Educ., 65, 100996. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2025.100996

White, G., Davis, H., & Miller, J. (2023). Mapping the uncharted: A review of limitations in current research on AI for learning. International Journal of Educational Research, 100, 101542. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.1016/j.ijer.2023.101542

Yao, J. (2024). The Application of Generative Artificial Intelligence in Education: Potential, Challenges, and Strategies. SHS Web of Conferences. https://doi.org/10.1051/shsconf/202420002008

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2024). Systematic review of research on artificial intelligence in higher education: A meta-analysis. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 1-23. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.1186/s41239-023-00430-8

Zhang, X., Zhang, P., Shen, Y., Liu, M., Wang, Q., Gaševi?, D., & Fan, Y. (2024). A Systematic Literature Review of Empirical Research on Applying Generative Artificial Intelligence in Education. Frontiers of Digital Education. https://doi.org/10.1007/s

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Publicado

2025-05-07

Cómo citar

Vallejo Ballestero, H. F., Aguilar Pazos, R. E., Fuentes Seisdedos, L., & Fierro Saltos, F. E. (2025). La inteligencia artificial generativa como recurso didáctico en la educación superior. Una revisión sistemática . RECIMUNDO, 9(2), 247–261. https://doi.org/10.26820/recimundo/9.(2).abril.2025.247-261

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