Impacto de la Inteligencia Artificial generativa en los procesos de enseñanza-aprendizaje en la educación superior

Martha Liliana Vaca Montenegro; Gloria de Lourdes Del Hierro Ortega; Gabriela Alexandra Vallejo Montalvo; Gabriela Augusta Garcés Delgado; Julio César Guzmán Bravo; Rosa Angela Cadena Burbano

doi:10.70625/rmis/713

Autores/as

Martha Liliana Vaca Montenegro Universidad Técnica del Norte Autor/a https://orcid.org/0000-0003-2211-0705
Gloria de Lourdes Del Hierro Ortega Universidad Técnica del Norte Autor/a https://orcid.org/0000-0003-4311-3972
Gabriela Alexandra Vallejo Montalvo Instituto Superior Universitario Cotacachi Autor/a https://orcid.org/0009-0009-1902-4401
Gabriela Augusta Garcés Delgado Universidad Técnica del Norte Autor/a https://orcid.org/0000-0002-7915-0305
Julio César Guzmán Bravo Universidad Técnica del Norte Autor/a https://orcid.org/0000-0001-6910-341X
Rosa Angela Cadena Burbano Universidad Técnica del Norte Autor/a https://orcid.org/0000-0001-9606-8285

DOI:

https://doi.org/10.70625/rmis/713

Palabras clave:

Inteligencia artificial generativa, Educación superior, Proceso de enseñanza-aprendizaje, Evaluación auténtica, Integridad académica

Resumen

El presente artículo de revisión analiza el impacto de la Inteligencia Artificial generativa en los procesos de enseñanza-aprendizaje en la educación superior, siguiendo los principios de la declaración PRISMA, se seleccionaron y analizaron críticamente 25 investigaciones de alto impacto publicadas entre 2020 y 2026; los resultados revelan una profunda transformación en la práctica docente, caracterizada por la optimización del diseño curricular y la urgente necesidad de migrar hacia modelos de evaluación auténtica basados en el proceso cognitivo del estudiante y no en el producto final. En las dinámicas de aprendizaje, se evidencia una dualidad: la IA actúa como un tutor personalizado que fomenta la autonomía estudiantil, pero genera riesgos de atrofia cognitiva y dependencia acrítica en alumnos con deficiencias formativas de base, en la dimensión ética, los enfoques punitivos e instrumentales de detección han resultado ineficaces, siendo reemplazados por políticas de gobernanza flexible y responsabilidad digital, se detectan brechas socioeconómicas en el acceso a modelos avanzados y sesgos epistemológicos anglocéntricos. Se concluye que la IA generativa redefine la identidad universitaria; el valor de la educación superior ya no radica en la transmisión de información, sino en el desarrollo de la conciencia ética, el juicio crítico y la simbiosis humano-máquina.

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