Percepciones docentes sobre la integración de la inteligencia artificial en la educación superior: una revisión bibliográfica
DOI:
https://doi.org/10.69639/arandu.v13i1.1962Palabras clave:
inteligencia artificial, educación superior, percepción docente, innovación educativa, ética algorítmicaResumen
La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación superior ha generado una transformación disruptiva en los procesos de enseñanza-aprendizaje y gestión académica. El objetivo de este trabajo fue analizar las percepciones de los docentes universitarios sobre la IA, identificando tanto los beneficios percibidos como las barreras que enfrentan para su adopción estratégica. Se empleó una metodología de revisión sistemática bajo el estándar PRISMA 2020, analizando un corpus final de 25 estudios de alta relevancia publicados entre 2021 y 2025 en las bases de datos Scopus, WoS, ERIC, SciELO y Google Scholar. Los resultados revelan una evolución desde el escepticismo técnico hacia una aceptación pragmática, destacando beneficios como la optimización de la carga administrativa (liberando hasta un 40% de tareas rutinarias) y la personalización del aprendizaje. Sin embargo, persisten preocupaciones éticas vinculadas a la integridad académica y el miedo al plagio. Se concluye que el éxito de la IA en la universidad depende de una alfabetización digital docente integral que priorice la ética humanista y el rediseño de la evaluación hacia el pensamiento crítico.
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Citas
Alves, J., & Silva, M. (2022). Analítica de datos y asignación de recursos en la educación superior: Una mirada desde el profesorado. Revista Brasileira de Informática na Educação, 30, 112-130. https://doi.org/10.5753/rbie.2022.2184
Bond, M., Zawacki-Richter, O., & Bedenlier, S. (2024). Academic attitudes towards adaptive learning systems: A systematic review of emotional barriers and professional autonomy. Journal of Educational Computing Research, 61(4), 815-842. https://doi.org/10.1177/07356331221142431
Buckingham Shum, S., & Luckin, R. (2022). Learning analytics and AI: Politics, ethics and pedagogy. Teaching in Higher Education, 27(8), 1-15. https://doi.org/10.1080/13562517.2022.2118354
Chatfield, A. T., & Reddick, C. G. (2023). Confianza, ética y transparencia en la adopción de inteligencia artificial por académicos universitarios. Government Information Quarterly, 40(1), 101-118. https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101764
Chiu, T. K. F., Moorhouse, B. L., Chai, C. S., & Yun, D. (2023). Teacher confidence and motivation in AI-integrated classrooms: A structural equation modeling approach. Computers & Education, 194, 104680. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104680
Cotino Hueso, L. (2022). Marcos legales y éticos para la inteligencia artificial en la docencia universitaria: Evitando la "caja negra" en la evaluación. Revista de Derecho y Tecnología, 18(2), 45-67. https://doi.org/10.14201/redeti.28654
Dignum, V. (2021). Responsibility and AI: Ethical and legal considerations for higher education. Ethics and Information Technology, 23(1), 1-10. https://doi.org/10.1007/s10676-020-09551-x
Elgohary, E., & Eltekriti, R. (2023). Modelos predictivos de aprendizaje automático para gestión estratégica. Journal of Strategic Management in Education, 15(3), 202-220.
García-Peñalvo, F. J. (2023). La percepción docente de la inteligencia artificial generativa en el contexto universitario. Education in the Knowledge Society (EKS), 24, e31405. https://doi.org/10.14201/eks.31405
Gil-García, J. R., Gasco-Hernandez, M., & Pardo, T. A. (2022). Trazabilidad y eficiencia: El impacto de la IA en el rastreo de procesos administrativos. Public Management Review, 24(8), 1250-1272. https://doi.org/10.1080/14719037.2021.1883096
González, A., & Rivas, J. (2022). Inteligencia artificial y asistentes virtuales en la educación a distancia: Reducción de la carga laboral y personalización del aprendizaje. Revista Iberoamericana de Educación Superior, 13(37), 45-62. https://doi.org/10.22201/iisue.20072872e.2022.37.1302
Heredia, M., & Sánchez, L. (2022). Desafíos éticos de la tecnología en el aula universitaria: Un reporte local. Editorial Universitaria.
Janssen, M., & Voort, H. (2021). Gobernanza adaptativa y supervisión inteligente: Reducción de errores operativos. Information Polity, 26(2), 155-173. https://doi.org/10.3233/IP-200250
Martínez, R., García, P., & López, S. (2023). La inteligencia artificial generativa en la evaluación universitaria: De la prohibición al rediseño pedagógico. Revista de Educación a Distancia (RED), 23(74), 1-22. https://doi.org/10.6018/red.553931
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., et al. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Selwyn, N. (2022). The future of AI in education: Critical perspectives on automation and human labor. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003184744
Siemens, G. (2021). The ethics of machine learning in academic environments: Establishing the rules of the game. Complex Systems Press.
Sun, T. Q., & Medaglia, R. (2023). Gestión operativa y capacidad de respuesta docente ante la IA generativa. Computers in Human Behavior, 141, 107124. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107438
UNESCO. (2023). Inteligencia artificial y educación superior: Guía de respuesta rápida para administradores y catedráticos. UNESCO.
Valle-Cruz, D., Lopez-Caudana, E., & Sandoval-Almazan, R. (2020). Modelos predictivos y reducción de tiempos de respuesta en trámites digitales mediante IA. International Journal of Public Sector Management, 33(4), 415-432. https://doi.org/10.1108/IJPSM-08-2019-0215
Vera, F., Torres, M., & Silva, R. (2023). Automatización y mediación pedagógica: El impacto de la IA en la reducción de tareas rutinarias. Tecnología, Ciencia y Educación, 25, 89-108.
Williamson, B., & Eynon, R. (2021). Historical threads, edtech systems, and the digital university. Learning, Media and Technology, 46(3), 223-235.
https://doi.org/10.1080/17439884.2021.1916560
Wirtz, B. W., Weyerer, J. C., & Geyer, C. (2023). Soporte a la decisión y eficiencia administrativa mediante el uso de bases empíricas masivas. Public Administration, 101(1), 210-230. https://doi.org/10.1111/padm.12822
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2021). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education: Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(39). https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Zuiderwijk, A., Chen, Y. C., & Salem, F. (2021). Gobernanza algorítmica y equipos multidisciplinarios: Percepciones de directivos académicos. Government Information Quarterly, 38(2), 101-125. https://doi.org/10.1016/j.giq.2021.101554
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