Ética de la complejidad y futuro de la tecnociencia educativa: una revisión sistemática
Ethics of complexity and the future of educational technoscience: a systematic reviewContenido principal del artículo
Introducción: La rápida integración de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) en la educación plantea desafíos éticos que requieren análisis desde la perspectiva de la ética de la complejidad, considerando las interacciones entre actores educativos y sistemas tecnológicos. Objetivo: Analizar cómo la literatura científica reciente aborda las dimensiones éticas de la tecnociencia educativa bajo enfoques de complejidad. Metodología: Se realizó una revisión sistemática cualitativa con diseño descriptivo, aplicando análisis de contenido a artículos seleccionados en Scopus, Web of Science y SciELO publicados entre 2021 y 2026, siguiendo la guía PRISMA. Se aplicaron criterios de inclusión y exclusión, resultando en 20 estudios. Resultados: Los principales desafíos éticos identificados incluyen privacidad de datos (34,4 %), sesgo algorítmico y limitaciones en la formación docente. Además, se evidenció ausencia de marcos éticos y de gobernanza regional para la integración de IA en contextos educativos. Estos hallazgos reflejan la complejidad de la interacción entre tecnologías emergentes, docentes, estudiantes e instituciones. Conclusiones: La ética de la complejidad proporciona un marco integrador para comprender y abordar los desafíos de la IA en la educación, destacando la necesidad de políticas formativas, protocolos de gobernanza y estrategias de mitigación de sesgos para garantizar una implementación responsable y equitativa de las tecnologías educativas.
Introduction: The rapid integration of Artificial Intelligence (AI) technologies into education poses ethical challenges that require analysis from the perspective of the ethics of complexity, considering the multifaceted interactions between educational actors and technological systems. Objective: To analyze how recent scientific literature addresses the ethical dimensions of educational technoscience through complexity-based approaches. Methodology: A qualitative systematic review with a descriptive design was conducted by applying content analysis to articles indexed in Scopus, Web of Science, and SciELO published between 2021 and 2026, following the PRISMA guidelines. After applying inclusion and exclusion criteria, 20 studies were selected for analysis. Results: The primary ethical challenges identified include data privacy (34.4%), algorithmic bias, and limitations in teacher training. Furthermore, the findings reveal a significant absence of ethical frameworks and regional governance for AI integration in educational settings. These results reflect the inherent complexity of the interaction among emerging technologies, educators, students, and institutions. Conclusions: The ethics of complexity provides an integrative framework for understanding and addressing AI-related challenges in education. It highlights the urgent need for training policies, governance protocols, and bias mitigation strategies to ensure the responsible and equitable implementation of educational technologies.
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