Impacto de la inteligencia artificial en la transformación de los procesos de enseñanza aprendizaje en la educación superior
Impact of artificial intelligence on the transformation of teaching-learning processes in higher educationContenido principal del artículo
La presente revisión analiza la incidencia de la IA en la innovación de los métodos de enseñanza-aprendizaje en la educación universitaria, con atención a América Latina. El objetivo fue identificar oportunidades, desafíos y limitaciones de la incorporación de la IA en las universidades de la región. Se consultaron 146 registros en repositorio de datos como Scielo, Scopus y Redalyc, aplicando criterios de inclusión que consideraron artículos publicados entre 2016 y 2025, revisados por pares y enfocados en educación superior; se excluyeron documentos no académicos o sin revisión por pares. Tras el proceso de selección, se analizaron 14 estudios. Los resultados muestran que la IA facilita la personalización de la enseñanza y la gestión educativa, pero enfrenta barreras como brechas digitales, resistencia al cambio y limitaciones éticas y de infraestructura. Se concluye que aplicar la IA demanda inversión, formación continua y marcos regulatorios para una integración inclusiva y sostenible.
This review considers the incidence of AI on the modification of teaching-learning processes in university education, focusing on Latin America. The aim was to identify opportunities, difficulties, and limitations of AI integration in universities in the region. A total of 146 records were consulted in databases such as Scielo, Scopus, and Redalyc, applying inclusion criteria that considered peer-reviewed articles published between 2016 and 2025, focused on higher education; non-academic documents or those without peer review were excluded. After the selection process, 14 studies were analyzed. The results show that AI facilitates personalized learning and academic management but encounter handicaps such as digital divides, confrontation to change, and ethical and infrastructure limitations. It is concluded that AI adoption requires investment, continuous training, and regulatory frameworks to achieve inclusive and sustainable integration.
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