Inteligencia artificial y aprendizaje en estudiantes universitarios peruanos: revisión sistemática de la literatura científica 2019-2024 - Escudero Cristobal , Williams Jose; Buitron Bruno , Carmen Rosa; Rodríguez Rojas, Milagritos Leonor (Revista Tribunal, 2026)
Este estudio analizó sistemáticamente la inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje de estudiantes universitarios peruanos mediante una revisión sistemática siguiendo PRISMA 2020. Se consultaron bases indexadas como Scopus, SciELO, Redalyc, EBSCO, ProQuest y Google Académico entre 2019-2024. De 210 artículos identificados, se seleccionaron 32 que cumplieron criterios de inclusión establecidos. La evidencia muestra que la IA personaliza la enseñanza, optimiza evaluación y retroalimentación, y amplía acceso a recursos educativos digitales. Se identifican beneficios en motivación estudiantil, desarrollo de competencias digitales y gestión del aprendizaje autónomo. Persisten limitaciones por brecha digital, capacitación docente insuficiente y dilemas éticos relacionados con privacidad y integridad académica. Los hallazgos revelan aplicaciones emergentes en sistemas tutoriales inteligentes, evaluación automatizada y aprendizaje adaptativo. La IA representa un recurso transformador para educación superior peruana, aunque requiere superar desafíos tecnológicos, pedagógicos y éticos. Esta revisión aporta un marco analítico comprensivo para políticas educativas, práctica docente y futuras investigaciones en el contexto latinoamericano.