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1. Introducción
La inteligencia artificial generativa (en adelante GenIA) es cada vez más reconocida por su potencial transformador en el diseño de experiencias de aprendizaje. Mediante personalización del aprendizaje, mayor compromiso y eficiencia, apoyo docente, inclusión y accesibilidad, e innovación en los métodos de enseñanza.
La GenIA esta transformando la educación al mejorar los recursos pedagógicos. Esto incluye la creación de contenido como generar textos, música, imágenes, videos. Destaca el rol centrado en los estudiantes y enfocado en mejorar la experiencia de aprendizaje. En entornos educativos es importante preparar al docente para integrar de manera crítica y reflexiva, el uso ético y la integridad académica para contribuir positivamente a la sociedad (Sandhu et al., 2024).
Por lo tanto, el uso de GenIA es clave para la creación de diseños de experiencias personalizadas y eficientes en el proceso de enseñanza- aprendizaje (Borah et al., 2024; Gervacio, 2024). En este contexto, se destaca el rol del docente como mediador para comprender el potencial de la GenIA. Zhai (2024) indicó que es relevante que el docente reciban formación en el desarrollo de competencias digitales […], y fomentar el pensamiento crítico reflexivo, creatividad y autonomía que enriquezcan su aprendizaje (Li et al., 2024). Sin embargo, la GenIA presenta varios aspectos negativos entre la comunidad educativa -Directivos, docentes, estudiantes y padres de familia-, quienes plantea cuestiones morales sobre la autenticidad y originalidad; desafiando las nociones tradicionales.
En este sentido, distitnos países como Ecuador, México y Guatemala han impulsado la integración de la GenIA en el proceso de enseñanza - aprendizaje (Ramírez-Montoya et al., 2024) Estas herramientas ofrecen grandes oportunidades, como la evaluación automatizada y la identificación de emociones en los estudiantes. Sin embargo, aún enfrentamos desafíos importantes, como la brecha digital y los dilemas éticos asociados a su implementación En este sentido, el informe Artificial Intelligence and the Future of Skills (2023) de la UNESCO, en colaboración con la OCDE, subraya la urgencia de capacitar a los docentes en el uso responsable de la inteligencia artificial.
En el Perú, a través de la Ley N°31814 se promueven espacios de colaboración para alinear el uso ético y seguro de la GenIA en la educación en todos sus niveles. La secretaria de Gobierno y Transformación Digital ha asegurado espacios para fortalecer la administración educativa, proyectándolo en el documento Inteligencia Artificial (IA) en Perú, 2025.
Es importante considerar su sostenibilidad de la GenIA a largo plazo alineada con los ODS4 de las Naciones Unidas a través de la aplicación de la educación de equidad. Según Baskara et al., (2024) se adoptó el modelo de lenguaje ChatGPT, que ha transformado la forma de concebir la educación. Es por ello necesario abordar los riesgos de seguridad que se generan para lograr la integración de la GenIA. Por otro lado, la integración de GenIA permite el desarrollo de habilidades esenciales en una sociedad con constantes desafíos (AlSagri & Sohail, 2024).
Según Gallent-Torres et al., (2023) optimizar el uso de la GenIA, ofrecer retroalimentación, producir material didáctico -folletos y guías- y, además, sugerir actividades como cuestionarios personalizados, chatbots intercativos, y calificaciones y retroalimentación automatizadas, proporsionarán al docente mayor productividad y asegurar el uso dichos recursos (Cordero et al., 2025). Por otro lado, la personalización que permite la GenIA incrementa la confianza, las competencias y el crecimiento profesional de los docentes (Al-Qaysi et al., 2025; Boustani et al., 2024). Asi pues, se pueden crear entornos de aprendizaje más atractivos donde la integración cauteloza de la GenIA garantiza la integridad del proceso educativo (Guerra y Tass, 2024).
No obstante, los investigadores también advierten sobre los desafíos que los profesores enfrentan al integrar estas herramientas en el aula. Entre los principales obstáculos se encuentran las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, los prejuicios algorítmicos y la integridad académica. Según Roy et al., (2024) el uso de GenIA “plantea interrogantes sobre la protección de la información y la posibilidad de sesgos en los algoritmos” (p.71). En otras palabras, se generan debates en torno a la fiabilidad y la ética de los contenidos producidos por estas tecnologías (Chan & Lee, 2023) y sobre aspectos como el plagio, la dependencia excesiva de la tecnología y las dificultades para identificar el trabajo original de los estudiantes (Song, 2024).
Por otro lado, se ha identificado como los estudiantes pueden generar textos que parecen ser propios pero, en realidad, no lo son, lo que podría derivar en cuestionamientos sobre integridad y honestidad académica. Por lo expuesto, surgen nuevas interrogantes sobre cómo evaluar el aprendizaje de manera justa y confiable en un contexto donde la inteligencia artificial está cada vez más presente. Además, surge la inquietud de que la utilización de GenIA pueda reducir el razonamiento crítico y habilidades vinculadas a la solución de problemas (Wu et al., 2023; Guillén-Yparrea & Hernández-Rodríguez, 2024). El docente debe innovar sus experiencias de aprendizaje en base a la aplicación del GenIA para mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Es decir un aprendizaje, centrado en el estudiante.
El objetivo general de esta investigación fue realizar una revisión narrativa de inteligencia artificial generativa para el diseño de experiencias de aprendizaje 2023 - 2025.
1.1. El contexto de la inteligencia artificial generativa (GenIA)
La GenIA es un enfoque que esta transformando rápidamente los panoramas educativos, con implicancias significativas para las experiencias de aprendizaje; está centrada en el estudiante y permite mejorar la autenticidad, la verificación y la evaluación. Además, permite que el estudiante logre nuevos conocimientos tanto en la integración curricular, como en los avances tecnológicos y consideraciones políticas y éticas. La GenIA tienen un impacto muy positivo en la incorporación de tecnologías emergentes a la educación 4.0, con el objetivo de preparar a los estudiantes para los desafíos futuos y mejorar las experiencias de aprendizaje. Sin embargo, la creciente adopción de herramientas GenIA en la educación superior ha suscitado importante preocupaciones éticas con respecto a la integridad y la equidad académicas, especialmente en la educación superior (Zlotnikova et al., 2025).
Inteligencia artificial generativa (GenIA): Es un subconjunto de la inteligencia artificial que se centra en la creación de contenido nuevo; esto incluye generación de imágenes, vídeos, textos, música e incluso código de software (Mallikarjuna & Chittemsetty, 2024; Yehia, 2024). Entre estas herramientas están: Las aplicaciones Pedagógicas de la GenIA con la conformación de Learning Analytics, que permite hacer seguimiento del desempeño estudiantil. by Moodle; Power Bi; generación de reportes sobre impacto del uso de GenIA en el aprendizaje y Google Cloud, Identificación de patrones en el aprendizaje de los estudiantes. Por otro lado, los instrumentos de evaluación con la GenIA, como el ChatGPT; generación de rúbricas y feedback automatizado; Quizizz; permite diseñar tests que se ajustan al nivel del estudiante y Gradescope que corrige y ofrece retroalimentación rápida en evaluaciones escritas. Estas herramientas y tecnologías mejoran colectivamente la experiencia de aprendizaje al proporcionar retroalimentación personalizada, patrones de aprendizaje y facilitar evaluaciones adaptivas.
Trabajos relacionados con la inteligencia artificial generativa (GenIA) para el diseño de experiencias de aprendizaje: Varios países han integrado la GenIA con el propósito de mejorar las experiencias de aprendizaje tanto de los estudiantes como de los docentes. Por ejemplo, países árabes como Omán, Jordania y Yemen han incorporado la GenIA para mejorar los logros cognitivos de los estudiantes. Un estudio reciente realizado con 768 estudiantes revelaron que la GenIA tiene un impacto positivo (Jaboob et al., 2024). De manera similar, en Arabia Saudita, Estados Unidos, Reino Unido y Astralia adoptaron el uso de la GenIA y el ChatGPT para integrar en sus metodologías de enseñanza, lo que indica una sólida integración de herramientas en la práctica educativa (Alammari, 2024; Vhatkar et al., 2024). En otro estudio, realizado en América del Sur (Perú, Ecuador) y México se centró en la percepción de la GenIA entre estudiantes universitarios; estos esfuerzos abarcan diversos sectores, lo que pone de relieve un enfoque regional colaborativo (Ríos et al., 2024).
2. Metodología
Los documentos que sirvieron de fuente para la revisión sistemática provienen de dos bases de datos: Scopus y Web of Science (SCI). La fecha de la búsqueda fue el 8 de febrero del 2025. Para ello, se emplearon las siguientes ecuaciones de búsquedas exhaustiva utilizando las palabras clave mencionadas, siguiendo un enfoque riguroso y sistemático para recopilar todos los artículos que se relacionan con el tema de investigación:
Cuadro 1 Criterios de búsqueda
| N.° | Base de datos | Palabras de búsqueda |
|---|---|---|
| 1 | Scopus | ("generative artificial intelligence" OR "generative ai" OR "ai" OR "artificial intelligence") AND ("learning experience" OR "educational experience" OR "learning design" OR "instructional design") AND ("systematic review" OR "literature review" OR "meta-analysis" OR "review") AND (design OR "user experience" OR "curriculum design" OR "course design") |
| 2 | Web Of Sciencie | TS=("generative artificial intelligence" OR "generative AI" OR "GenAI") AND TS=("learning experience" OR "educational experience" OR "instructional design") AND TS=("design" OR "curriculum design") |
Estos términos en inglés se escogieron con el propósito de identificar investigaciones pertinentes sobre el avance de la artificial generativa (GenIA) para el diseño de experiencias de aprendizaje durane el lapso entre 2020 a 2025. La selección de artículos científicos fueron limitados según criterios de inclusión y exclusión, exponiendo las líneas que pueden delinearse a partir de esta evaluación:
1. Definición de pregunta de investigación: ¿ La GenIA mejora el diseño de experiencias de aprendizaje?
2. Identificación de bases de datos. Aquí se definió que se busca los artículos científicos relacionados a “La GenIA” en base de datos de Scopus y WoS entre los años 2020 - 2025 (Ver cuadro 1).
3. Definición de criterios de inclusión y exclusión (Ver cuadro 2).
4. El análisis de datos ayudó en la selección de los artículos seleccionados de acuerdo al origen de estudio, objetivos, metodología y resultados.
Cuadro 2 Criterios de inclusión y exclusión
| Criterio de inclusión | Criterio de exclusión |
|---|---|
| Artículos científicos | Resumenes, revisión sistemática, ensayos |
| Idioma inglés, español y portugués | Publicaciones en otros idiomas sin traducción disponible |
| Entre 2020 y 2025 | Antes al 2020 |
| Relacionados a experiencias de aprendizaje mediadas por GenIA | No relacionados con experiencias de aprendizaje o sin vínculo con GenIA |
| Artículos de acceso libre | Artículos sin posibilidad de consulta |
Fuente: Elaboración propia
3. Resultados y discusión
Inicialmente, en la revisión sistemática y de metaanálisis se utilizó el método PRISMA para seleccionar la integridad de los datos. El diagrama PRISMA describe el proceso de selección de artículos en una revisión científica. Inicialmente, se identificaron un total de 460 artículos provenientes de dos bases de datos reconocidas: Scopus (n = 199) y Web of Science (n = 261). En la primera etapa, se eliminaron 85 artículos duplicados, reduciendo el conjunto a 375 documentos. Posteriormente, se aplicó un filtrado inicial, seguido de una revisión por resumen, en la cual se descartaron 90 artículos por no cumplir con los criterios de inclusión. Luego, se llevó a cabo la revisión de textos completos, en la que se analizaron 60 artículos en profundidad, resultando en la exclusión de 25 por no ajustarse a los objetivos del estudio o por no cumplir con la calidad metodológica requerida. Finalmente, el proceso concluyó con la inclusión de 35 artículos que cumplen con los criterios establecidos para el análisis y la síntesis en la revisión sistemática. Sobre los artículos analizados se encontraron las siguientes temas en relación a la GenIA para el diseño de experiencias de aprendizaje:
Sobre los artículos analizados se encontró:
Que el impacto en la experiencia de aprendizaje puede superar la enseñanza tradicional al optimizar la interactividad (Shi et al., 2024; Gao et al., 2024) y, sobre todo, la integración de valores, contribuye significativamente al desarrollo del estudiante -autonomía y privacidad-. En ese sentido, su incorporación de enfoque intercativos y éticos fomenta un aprendizaje significativo (Liu et al., 2025). El uso de la GenIA ha demostrado poseer un alto potencial para transformar la experiencia de aprendizaje a través de la tecnología, basada en modelos avanzados-personalización de contenido, retroalimentación inmediata y atomatización-, optimizando múltiples aspectos del proceso educativo. Asimismo, modifica la complejidad según el ritmo de aprendizaje de los estudiantes, permitiendo asi una retroalimentación adecuada (J. Kim et al., 2025); Shen et al., 2025, Yang et al., 2025).
Asimismo, los hallazgos han revelado que la GenIA y sus factores éticos son considerados como vitales en un mundo de constantes cambios; debido a su impacto surge la necesidad de promover la alfabetización en GenIA, entendida como el desarrollo de competencias que permitan a los estudiantes comprender, evaluar y utilizar esta tecnología de menera crítica y ética. En este sentido, el uso de la GenIA mejora la capacidad para interactuar con estas herramientas de manera efectiva, además fortalece el pensamiento crítico y su autonomía en la generación del conocimiento.
Las GenIA, como impulsoras de nuevas modalidades de enseñanza- aprendizaje, cumplen ampliamente con el propósito de cambiar las prácticas educativas a través de la implementación de técnicas y estrategias innovadoras (Fawaz et al., 2025; Shen et al., 2025; Yang et al., 2025). Las herramientas GenAI, como las de creación de imágenes, figuras y cuadros, tienen el potencial de proponer experiencias educativas de los estudiantes al respaldar la memorización y potenciar la motivación y la satisfacción de los estudiantes (Gao et al., 2024; Salinas-Navarro et al., 2024; Gasaymeh et al., 2024). Además, estas herramientas funcionan como un complemento a los métodos de enseñanza convencionales en vez de sustituirlos (Shi et al., 2024; Asad et al., 2024; Shan et al., 2024; Saǧin et al., 2023).
El cuadro 3 presenta los 35 artículos hallados en relación a la revisión sistemática:
Cuadro 3 Caracterización de los artículos científicos sobre GenIA
| Autoría, año y país | Base de datos | Objetivo | Metodología | Resultados |
|---|---|---|---|---|
| (Fawaz et al., 2025), Libia | WoS | El estudio exploró las percepciones de estudiantes libaneses de ciencias de la salud sobre el uso de IA generativa en la educación superior. | Una investigación descriptiva cualitativa empleó información basada en la fenomenología descriptiva. | El estudio enfatiza la colaboración multisectorial para reducir brechas, fomentar la inclusión y mejorar el uso de tecnologías en educación. |
| (Shen et al., 2025), | WoS | Mejorar la alineación de valores al integrar los valores de las partes interesadas en la tecnología | Enfoque cuantittativo, diseñó un experimento comparativo con 59 estudiantes sobre sus experiencias y percepciones. | Los hallazgos destacan la valoración, autonomía y privacidad del ChatGPT en la toma de decisiones. |
| (Yang et al., 2025), Taiwán | WoS | Este estudio exploró si ChatGPT puede superar las limitaciones existentes y mejorar la educación en programación a través de un enfoque cuasi experimental con entrevistas post-hoc en aulas de secundaria | Participaron un total de 153 estudiantes y los resultados de los análisis MANCOVA y ANCOVA | Los hallazgos revelaron que los estudiantes que usaban ChatGPT informaron niveles más bajos de fluidez, experiencia y autoeficacia. |
| (J. Kim et al., 2025), EE. UU. | WoS | El objetivo analizó cómo la alfabetización en IA, influyen en su desempeño en tareas de escritura académica con GenAI. | El estudio analizó los historiales de chat y entrevistas de estudiantes con GenAI, visualizando diferencias de patrones con Gephi 0.10.1. | Los estudiantes con mayor alfabetización en IA usaron indicaciones contextuales y colaborativas, mientras que los de menor alfabetización optaron por indicaciones generales y autodirigidas. |
| (Shi et al., 2024), República Popular de China | WoS | objetivo investigar los efectos de la enseñanza interactiva situacional, facilitada porgenerativo artificial inteligencia, sobre los estudiantes aprendiendo | Se utilizaron cuestionarios y pruebas para evaluar niveles cognitivos, eficacia del aprendizaje, fluidez y percepciones subjetivas durante la enseñanza. | Los hallazgos en relación a la GenIA supera la enseñanza tradicional, contrastando que el aprendizaje cognitivo optimiza la experiencia de aprendizaje. |
| (Gao et al., 2024), España | WoS | El estudio analiza el impacto de ChatGPT en la experiencia educativa de los estudiantes. | Se analizaron datos de 516 estudiantes mediante un cuestionario y regresión SUR para evaluar el uso de ChatGPT en tareas académicas. | Los hallazgos aportan evidencia sobre el rol de ChatGPT en educación, sus percepciones clave e impacto en la experiencia del usuario. |
| (Salinas-Navarro et al., 2024), México | WoS | Este artículo investiga la aplicación (GenAI) en experiencias de aprendizaje para la evaluación auténtica en la educación superior. | El estudio emplea "etnografía de las cosas" e "incitación incremental" para analizar ChatGPT 3.5 mediante entrevistas semiestructuradas. | El estudio examina el impacto de GenAI en educación mediante enfoques etnográficos, aportando evidencia práctica y proponiendo futuras líneas de investigación. |
| (Gasaymeh et al., 2024), Jordania | WoS | El estudio analizó las percepciones estudiantiles sobre herramientas de escritura con IA generativa, considerando su familiaridad, preocupaciones y beneficios en el ámbito académico. | El diseño fue descriptivo transversal aplicado en 95 estudiantes de educación en el país de Jordania. | Los hallazgos recomiendan capacitación para fortalecer la alfabetización de la GenIA para abodar la seguridad de datos. |
| (Asad et al., 2024), Pakistán | WoS | Se exploró el papel del ChatGPT en la enseñanza de escritura en docentes y policicas publicas para proponer estrategias de inclusión. | La revisión empleó un enfoque narrativo, analizando estudios, artículos, blogs, periódicos y documentales, recopilando datos, cifras e imágenes. | Los hallazgos resaltaron sus beneficios, desafíos y su potencial de personalización en el aprendizaje. |
| (Shan et al., 2024), EE. UU. | WoS | Desarrollo de plataformas integradas de GAI para mejorar el aprendizaje de idiomas extranjeros | El estudio evalúa la eficacia de la plataforma a través de respuestas abiertas y entrevistas con 26 estudiantes universitarios que usaron CFLingo durante un semestre. | La secuenciación de tareas y la retroalimentación adaptativa mejoraron la autenticidad, el desempeño y la experiencia de aprendizaje, brindando información clave para el diseño de plataformas de aprendizaje integradas con GAI. |
| (Saǧin et al., 2023), Turquía | WoS | Analiza la integración deartificial inteligenciaHerramientas de IA en la educación, delineando su potencial para transformar las prácticas pedagógicas junto con los desafíos que presentan. | Enfoque cualitativo | Los hallazgos identificaron principos éticos en el uso de GenIA para fortalecer el pensmaiento crítico en el proceso de enseñanza-aprendizaje. |
| (Stornaiuolo et al., 2024), EE. UU. | WoS | objetivo centrar las experiencias y perspectivas de los jóvenes que se encuentran y experimentan congenerativoLa IA | Enfoque cuantitativo | Los hallazgos permitieron aplicar una agenda de investigación critica y humanística en perspectivas de de los jóvenes subrepresentados en la alfabetización en IA. |
| (Furze et al., 2024), Australia | Wos | La rápida adopción degenerativo artificial inteligenciaLas tecnologías (GenAI) en la educación superior han suscitado inquietudes sobre la integridad académica, las prácticas de evaluación y los estudiantes.aprendiendo | Enfoque cuantitativo | El estudio mostró que GenAI redujo la mala conducta académica, aumentó la participación estudiantil y promovió cambios pedagógicos con presentaciones innovadoras. |
| (Mishra et al., 2024), EE. UU. | WoS | Analizó las implicancias de las nuevas tecnologías como GenIA para la educación | Enfoque cualitativo | Se halló que las experiencias para docentes en formación formenta el uso crítico y ético a largo plazo. |
| (Putra et al., 2023), Indonesia | WoS | Se analiza el potencial de la IA generativa en educación mediante la aplicación de principios instructivos. | Enfoque cualitativo | La IA generativa potencia la educación universitaria al facilitar experiencias de aprendizaje personalizadas y enriquecedoras mediante enfoques instruccionales estructurados. |
| (Su & Yang, 2023), República Popular de China | WoS | Los chatbots de IA, como ChatGPT y GPT-4 de OpenAI, pueden transformar la educación. | El artículo propone el marco teórico "IDEE" para la IA educativa, incluyendo el uso de ChatGPT y otras IA generativas. | ChatGPT y la IA educativa personalizan el aprendizaje y agilizan la retroalimentación, pero enfrentan desafíos en efectividad, calidad de datos y ética. |
| (Liu et al., 2025), Nueva Zelanda | Scopus | se centra en la creación de nuevos contenidos textuales y multimodales utilizando grandes modelos lingüísticos (LLM), y plantea diferentes exigencias a los estudiantes de inglés como lengua extranjera. | La GAIDMCS, aplicada a dos submuestras, validó una estructura de cuatro factores con 17 ítems para medir la alfabetización en IA generativa en estudiantes chinos. | La escala de alfabetización GAI en DMC ofrece un marco integral para mejorar la educación GAI, sirviendo como base para el diseño de programas de estudio para investigadores y profesionales. |
| (Kuo & Chang, 2025), Taiwan | Scopus | Este artículo sostiene que la IA generativa puede aumentar las funciones reflexivas e interactivas dentro de los talleres de diseño ágil , enriqueciendo así la experiencia de diseño colaborativo . | Enfoque cualitativa | Los hallazgos evidencian su impacto en el proceso creativo; analizando informes individuales y en equipo. |
| (Korayim et al., 2025), India | Scopus | El estudio explora cómo las aplicaciones de IA generativa (IAG) potencian el capital intelectual, mejorando el aprendizaje personalizado y el desarrollo de talentos. | Enfoque cualitativo | La competencia y actitud hacia la IA generativa favorecen su integración, potenciando la creatividad y eficacia del aprendizaje, mediando diversos factores en su mejora. |
| (Abdalla, 2025), Oman | Scopus | La IA generativa, como ChatGPT, transforma la educación al ofrecer aprendizaje personalizado, eficiente y accesible en distintas disciplinas. | El estudio cuantitativo descriptivo, basado en la UTAUT, recopiló datos de 413 estudiantes omaníes para analizar la aceptación y uso de la tecnología. | Se halló que los estudiantes simplifican conceptos mejorando su comprensión del análisis de datos. |
| (Chen et al., 2025), Finlandia | Scopus | Se requieren más estudios sobre el diseño y evaluación de chatbots adaptativos para optimizar el aprendizaje personalizado y mejorar los resultados estudiantiles. | Cuantitativo | Se halló que el PMTutor, un chatbot con GenIA, mejoró el aprendizaje y la participación mediante retroalimentación personalizada, aportando evidencia sobre su diseño. |
| (Abbes et al., 2024), Túnez | Scopus | Este artículo estudia los diferentes métodos innovadores utilizados en educación donde investigamos la integración de la GenIA en la educación | Enfoque cuantitativo | Los hallazgos identificaron que el modelo de adaptación dinámica para GAI y gamificación; personaliza contenidos y mejorar la experiencia de aprendizaje. |
| (Weng et al., 2024), China | Scopus | El estudio analiza el impacto de cinco rasgos de personalidad en el aprendizaje autorregulado (SRL) en entornos con GenAI. | El estudio empleó un enfoque explicativo con ecuaciones estructurales y análisis de ruta, con la participación de 409 universitarios que completaron un cuestionario validado. | Se halló los rasgos de apertura, extroversión y amabilidad influye en la previsión y autorreflexión, y el neuroticismo no tiene impacto. |
| (Tanweer & Ismail, 2024), Australia | Scopus | La GenIA y su influencia en la educación a través de la reestructuración de la creación de planes de estudio. | Enfoque cualitativo | La IA generativa impulsa la personalización e inclusión educativa, innovando métodos y planes de estudio para el aprendizaje del futuro. |
| (Wood & Moss, 2024), EE.UU | Scopus | Se evaluó el impacto de la GenIA en estudiantes del nivel de maestría. | Metodología de investigación-acción con métodos cualitativos, incluyendo encuestas, tareas reflexivas, debates y un cuestionario. | Se halló que la integración de GenAI en un curso de maestría mediante el marco AI-ICE influey en aspectos cognitivo en el proceso de enseñanza-aprendizaje. |
| (Joyner, 2024), EE.UU. | Scopus | Explora el papel práctico que las herramientas de GenIA basadas en el lenguaje desempeñan en la enseñanza-aprendizaje,y las experiencias de aprendizaje y la evaluación de los estudiantes. | Enfoque cualitativa | Se halló que los chatbots pueden actuar como co-instructores, tutores, guías, socios en debates y generadores de contenido educativo. |
| (Van Wyk, 2024), Sudáfrica | Scopus | El propósito fue impuldar las opiniones del uso de ChatGPT y su conversión basada en GenIA en educación. | Un estudio de diseño cualitativo exploratorio | Es importante tener conciencia de las consideraciones éticas en el uso de herramientas de IA generativa antes de adoptar chatbots. |
| (Elbanna & Armstrong, 2024), Qatar | Scopus | Este artículo tiene como objetivo explorar las ventajas de integrar una nueva tecnología de inteligencia artificial (IA) generativa en la educación | La metodología de este artículo incluye cuatro pasos: búsqueda bibliográfica | ChatGPT puede integrarse en la educación para automatizar tareas, mejorar la experiencia de aprendizaje y fomentar la productividad, eficiencia y aprendizaje adaptativo. |
| (Rush et al., 2024), EE.UU. | Scopus | El objetivo exploró la optimización de la GenIA en cursos en línea para mejorar el rendimiento de los estudiantes. | Los métodos empleados en este estudio piloto incluyeron un diseño cuasi experimental donde se seleccionó un curso de grado de Admisiones Basadas en el Desempeño (PBA), | GenAI puede aumentar la persistencia estudiantil hasta un 13% al optimizar cursos, mejorando la educación con contenido accesible y de calidad. |
| (Czerkawsk, 2024), EE.UU. | Scopus | El estudio examina cómo el profesorado universitario integra herramientas de IA en el diseño de experiencias de aprendizaje, desde enfoques generales hasta estrategias creativas. | Enfoque cualitativa | Se halló que las integración y su impacto en el aprendizaje para docentes investigadores de educación. |
| (Gong et al., 2024), China | Scopus | La efectividad de la retroalimentación dialógica de GenAIDF para mejorar la experiencia estudiantil aún requiere mayor investigación empírica. | El estudio evaluó el impacto de GenAIDF en la programación y el pensamiento crítico de estudiantes de secundaria. | Los grupos experimentales superaron al de control en programación. CAG destacó en proyectos, DAG en estructura y CDAG en funciones, con menor plagio. |
| (H. Kim & Koo, 2024), EE.UU. | Scopus | Analizar el impacto de la calidad de contenido creado con GenIA | Enfoque cualitativo | Los hallazgos evidencian el potencial y las limitaciones de la GenIA. |
| (Fan et al., 2024), China | Scopus | Los estudiantes cuentan con apoyo de docentes, compañeros, tecnologías educativas e IA generativa como ChatGPT. | Enfoque cuantitativo, se reclutó a un total de 117 estudiantes universitarios | La inteligencia híbrida mejora el aprendizaje y la colaboración al combinar capacidades humanas y artificiales eficazmente. |
| (Wei et al., 2024), China | Scopus | Examinar la integración de la GenIA en la educación científica para mejorar la experiencia de aprendizaje. | Enfoque cuantitativo, estudio mixto con 60 estudiantes | Se halló que la realidad aumentada mejoró el rendimiento académico, redujo la carga cognitiva. |
| (Li et al., 2024), China | Scopus | El artículo analiza el impacto de la IA generativa en el diseño de rutas de aprendizaje personalizadas en educación superior. | Enfoque cualitativo | La IA generativa mejora la eficiencia, participación, satisfacción y resultados del aprendizaje. |
| (Olivier & Weilbach, 2024), Sudáfrica | Scopus | La integración de chatbots GenAI con el marco CoI busca establecer directrices claras para su incorporación en la educación en línea. | Se realizó una revisión sistemática de la literatura sobre el uso de chatbots GenAI como tutores inteligentes en el marco de la CoI. | Los chatbots de GenIA potencian el aprendizaje personalizado, fortalecen la comunidad y optimizan la enseñanza automatizando tareas. |
Putra et al., (2023) precisaron que las herramientas de GenAI, como ChatGPT, representan un avance en diversos campos, incluida la educación. Su integración en el ámbito universitario facilita el acceso a la información y optimiza procesos de aprendizaje. Para ello, estas herramientas permiten a los estudiantes interactuar con el contenido en tiempo real, recibir retroalimentación instantánea y gestionar su aprendizaje a su propio ritmo, mejotrando asi la motivación y competencias (Sandhu et al., 2024). No obstante, pueden ajustar dinámicamente la entrega, el ritmo y la complejidad del contenido para satisfacer las necesidades de los estudiantes, lo que hace que la educación sea más inclusiva y accesible.
4. Conclusiones
El estudio efectuado sobre los trabajos científicos escogidos que abordan la GenIA en la creación de experiencias educativas demuestra el potencial de la GenIA para transformar la educación mediante la personalización de contenido, retroalimentación inmediata y automatización del proceso didáctico, así cómo su capacidad para ajustar dinámicamente la complejidad y el ritmo del aprendizaje.
La implementación de la GenIA en entornos educativos ha superado la metodología tradcional. Además, su integración en enfoques éticos e interactivos favorece el desarrollo de habilidades, tales como la autonomía en los estudiantes, favoreciendo su pensamiento crítico y reflexivo.
El estudios revisados coinciden en que se fortalece la capacidad del estudiante al utilizar la GenIA de manera ética y crítica. Además se observa que la alfabetización en GenIA esta asociada con el uso estratégico y colaborativo en el proceso de enseñanza-aprendizaje.
La GenIA ha impulsado la innovación mediante la implementación de estrategias basadas en el uso de IA -recursos interactivos e integración de ChatBots- . Estas herramientas han facilitado el acceso a la información.
La integración de la GenIA en educación implica desafíos relacionados a la ética, la seguridad de datos y acceso a la tecnología, identificándose la necesidad de establecer marcos regulatorios para promover un uso responsable.
