Inteligencia artificial en la educación superior reflexión crítica y propuesta de un modelo pedagógico
La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido en la educación superior con aplicaciones que van desde la retroalimentación inmediata hasta la analítica institucional. Este artículo analiza literatura publicada entre 2018 y 2025, tanto internacional como iberoamericana, para identificar oportunidades y riesgos de su integración en la docencia universitaria. Los resultados muestran coincidencias en tres ejes clave: la docencia adaptativa, que permite personalizar contenidos y fortalecer el papel del profesor; la gestión institucional inteligente, que optimiza procesos y anticipa riesgos como la deserción; y el uso ético y responsable, que demanda políticas claras y lineamientos normativos para garantizar equidad. A partir de este análisis se propone un modelo funcional que articula estos tres ejes como guía para docentes e instituciones. La conclusión principal es que el verdadero reto no es tecnológico, sino pedagógico y ético, porque la innovación solo es valiosa cuando asegura formación integral y equidad educativa.
Cómo citar
Licencia
Derechos de autor 2026 Rastros Rostros
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Ética. La revista y su equipo editorial propiciarán, a través de sus políticas y actuaciones, la ética en los procesos de investigación, el uso apropiado de los contenidos protegidos por derechos de autor y la calidad de los trabajos que publica, de manera que los diferentes colaboradores (editores, autores y evaluadores) interactúen bajo principios de integridad académica.
- Autores. Se espera que los autores que participen en la revista presenten textos originales, de su propia creación, derivados de procesos de investigación rigurosos, que no hayan sido previamente publicados, usen de manera adecuada las fuentes que sirven de soporte bibliográfico y cualquier otro material que esté protegido por derechos de autor. Los textos también deben estar escritos de manera cuidadosa y considerando los requisitos de forma y citación que correspondan al estilo de la revista.
- Evaluadores. Se espera que los evaluadores de la revista realicen una lectura minuciosa y constructiva de cada artículo que acepten revisar, buscando no sólo emitir una recomendación de aprobación o rechazo para el editor, sino que sus comentarios permitan que los autores mejoren sus textos o reflexionen sobre los alcances, posibilidades o falencias de su manuscrito. Asimismo, los evaluadores deben considerar que los textos que el editor les ha confiado son inéditos, y cualquier uso indebido o no autorizado de la información allí contenida implicaría una falta ética grave. También, la responsabilidad de evaluar un trabajo, una vez se ha aceptado, no puede ser transferida a terceros, en especial, si no se ha justificado y consultado previamente con el editor. Finalmente, cualquier conflicto de intereses que el evaluador identifique después de haber recibido un trabajo y que potencialmente menoscabe su independencia en la elaboración de un concepto debe informarse.
Notificación sobre casos. Si hay alguna evidencia de problemas éticos en las investigaciones que presentan los trabajos publicados por la revista, dudas sobre su rigor científico, sospecha de falsificación o manipulación indebida de datos, conflictos de intereses no revelados, identificación de publicaciones previas (“refritos”), problemas de autoría o plagio, pedimos, por favor, que se contacte de manera inmediata al editor de la revista para que pueda ahondar en el caso y tomar las acciones que correspondan. Las notificaciones que se reciban sobre problemas éticos se manejarán con absoluta confidencialidad, protegiendo la identidad de la persona que ha detectado el problema, si así lo solicita.
Retractaciones, correcciones y resolución de conflictos. La revista sigue los lineamientos (http://publicationethics.org/resources/guidelines) y procedimientos (http://publicationethics.org/resources/flowcharts) del Committee on Publication Ethics (cope) para el manejo de conductas inapropiadas en la publicación académica. Asimismo, se harán retractaciones o correcciones de artículos ya publicados cuyos contenidos presenten errores que afecten su calidad científica o el reconocimiento apropiado de sus autores, ya sea por equivocaciones involuntarias en el proceso de investigación y publicación o por problemas éticos serios como plagio, falsificaciones, manipulaciones de datos, entre otros.
Uso de los contenidos y autoarchivo. La revista publica sus contenidos en acceso abierto, sin que medie ningún periodo de embargo. Asimismo, todos los trabajos publicados aparecen bajo una licencia Creative Commons de Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/), y su uso debe hacerse bajo esas condiciones de licenciamiento.
Al-Zahrani, A., & Alasmari, T. (2024). Exploring the impact of artificial intelligence on higher education: The dynamics of ethical, social, and educational implications. Humanities and Social Sciences Communications, 11, 912. https://doi.org/10.1057/s41599-024-03432-4
Almasri, F. (2024). Explorando el impacto de la inteligencia artificial en la enseñanza y el aprendizaje de la educación superior. Revista Latinoamericana de Tecnología Educativa, 54, 977–997. https://doi.org/10.1007/s11165-024-10176-3
Castillo-Pindo, B. M., Calderón-Aguirre, A. J., Humanante-Endara, M. G., Chang-Dávila, C., & Ojeda-Aguirre, J. (2024). La inteligencia artificial como recurso educativo en instituciones de educación superior: Perspectivas éticas sobre su uso. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(4), 3950–3965. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.12622
Dempere, J., Modugu, K., Hesham, A., & Ramasamy, L. (2023). The impact of ChatGPT on higher education. Frontiers in Education, 8. https://doi.org/10.3389/feduc.2023.1206936
Labadze, L., Grigolia, M., & Machaidze, L. (2023). Role of AI chatbots in education: Systematic literature review. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 56. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00426-1
Martínez-Márquez, M. A. (2025). Inteligencia artificial y educación. Revista Tecnológica-Educativa Docentes 2.0, 18(1), 245–257. https://doi.org/10.37843/rted.v18i1.614
Mirea, C.-M., Bologa, R., Toma, A., Clim, A., Plăcintă, D.-D., & Bobocea, A. (2025). Transforming learning with generative AI: From student perceptions to the design of an educational solution. Applied Sciences, 15. https://doi.org/10.3390/app15105785
Moreno, L. R., Chaccara, V., Medina, J., Zevallos, M., Pecho, M., & Florez, S. (2025). Percepción sobre inteligencia artificial y competencias digitales en los estudiantes de una universidad pública. Revista Espacios, 46(3), 90–105. https://doi.org/10.48082/espacios-a25v46n03p08
Motlagh, N., Khajavi, M., Sharifi, A., & Ahmadi, M. (2025). The impact of artificial intelligence on the evolution of digital education: A comparative study of OpenAI text generation tools including ChatGPT, Bing Chat, Bard, and Ernie. Future Internet, 17(5), 105. https://www.mdpi.com/1999-5903/15/6/192
Nyirahabimana, P., Minani, E., Nduwingoma, M., & Kemeza, I. (2022). A scientometric review of multimedia in teaching and learning of physics. LUMAT: International Journal on Math, Science and Technology Education, 10(1), 89–106. https://doi.org/10.31129/LUMAT.10.1.1634
Puche-Villalobos, D. (2024). Inteligencia artificial como herramienta educativa: Ventajas y desventajas desde la perspectiva docente. Revista Universitaria de Educación, 10, 85–100.
Reyes-Zúñiga, C. G., Sandoval-Acosta, J. A., & Osuna-Armenta, M. O. (2024). Integración de IA en la retroalimentación académica: Un análisis exploratorio en ingeniería en sistemas computacionales. Revista Interdisciplinaria de Ingeniería Sustentable y Desarrollo Social (RIISDS), 10(1).
Rivera-Muñoz, J. L., Moscoso-Ojeda, F., Aparicio-Jurado, D. L., Puga-Peña, P. F., Martel-Carranza, C. P., Quispe-Berríos, H., Ugarte-Molina, S., Maldonado-Farfan, A. R., Arias-Gonzáles, J. L., & Vasquez-Pauca, M. J. (2022). Systematic review of adaptive learning technology for learning in higher education. Eurasian Journal of Educational Research, 98, 221–233.
Rodríguez-Vieira, M. G., Marín-Díaz, J., & Maiuri-Del Buono, C. (2024). Perspectivas de la inteligencia artificial en la educación universitaria: Un análisis basado en la literatura académica. Revista de Innovación Educativa, 10, 175–193. https://doi.org/10.55560/arete.2024.ee.10.12
Romani Pillpe, G., Macedo Inca, K., Soto Loza, G., Franco Guevara, A., & Ore Choque, M. (2025). Revisión sistemática de inteligencia artificial generativa (GenIA) para el diseño de experiencias de aprendizaje, 2020–2025. Revista Espacios, 46(3), 1–15. https://www.revistaespacios.com/a25v46n03/a25v46n03p02.pdf
Viera, I. (2024). La revolución de la inteligencia artificial en la educación universitaria: Avances, perspectivas y desafíos en la era digitaligital. Revista Tecnológica-Educativa Docentes 2.0, 17(2), 170–176. https://doi.org/10.37843/rted.v17i2.539
Zegarra Ramírez, L. E., Cáceres-Nakiche, K., & Carcausto-Calla, W. H. (2025). Transforming university teaching with the use of intelligence: Opportunities and challenges. Revista de Educación Superior Latinoamericana, 5(2), 1–14.
