Código Científico Revista de Investigación/ V.6/ N. E2/ www.revistacodigocientifico.itslosandes.net
ISSN: 2806-5697
Vol. 6 – Núm. E2 / 2025
pág. 1854
Inteligencia artificial (IA) para el aprendizaje en el contexto académico
universitario
Artificial Intelligence (AI) for Learning in the University Academic
Context
Inteligência Artificial (IA) para a Aprendizagem no Contexto Acadêmico
Universitário
Ronny Fabrizzio Argudo Yépez
1
Universidad de Guayaquil
ronny.argudoy@ug.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-7629-1148
Carlos Enrique Aveiga Paini
2
Universidad de Guayaquil
carlos.aveigap@ug.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-5245-650X
Ana María Cruz Quijije
3
Universidad de Guayaquil
ana.cruzq@ug.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-2924-6907
Omar Efrén Otero Agreda
4
Universidad de Guayaquil
omar.oteroa@ug.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-0822-6509
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE2/1140
Como citar:
Argudo, R., Aveiga, C., Cruz, A. & Otero, O. (2025). Inteligencia artificial (IA) para el
aprendizaje en el contexto académico universitario. Código Científico Revista de
Investigación, 6(E2), 1854-1867.
Recibido: 25/08/2025 Aceptado: 17/09/2025 Publicado: 30/09/2025
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Volumen 6, Número Especial 2, 2025
Resumen
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una de las tecnologías más disruptivas en
la educación superior, al posibilitar la personalización del aprendizaje, la innovación
pedagógica y la optimización de la gestión académica. Este estudio, de carácter cualitativo y
documental, analiza los principales usos de la IA en universidades, así como sus beneficios y
limitaciones en el contexto latinoamericano. Los resultados muestran que la IA favorece
entornos educativos más inclusivos y efectivos, al permitir el diseño de experiencias de
aprendizaje adaptativas y el acceso equitativo al conocimiento. Sin embargo, persisten desafíos
relacionados con la brecha digital, la infraestructura tecnológica y la capacitación docente. Se
concluye que la IA representa un recurso estratégico para transformar la educación
universitaria, siempre que su implementación se realice con criterios éticos, políticas claras y
estrategias que garanticen sostenibilidad e inclusión.
Palabras clave: Inteligencia artificial, educación superior, personalización del aprendizaje,
innovación pedagógica, brecha digital.
Abstract
Artificial Intelligence (AI) has emerged as one of the most disruptive technologies in higher
education, enabling personalized learning, pedagogical innovation, and the optimization of
academic management. This qualitative and documentary study examines the main applications
of AI in universities, as well as its benefits and limitations in the Latin American context.
Findings reveal that AI fosters more inclusive and effective educational environments by
supporting adaptive learning experiences and equitable access to knowledge. Nevertheless,
challenges remain regarding the digital divide, technological infrastructure, and teacher
training. The study concludes that AI is a strategic resource for transforming higher education,
provided its implementation follows ethical guidelines, clear policies, and strategies that ensure
sustainability and inclusion.
Keywords: Artificial Intelligence, higher education, personalized learning, pedagogical
innovation, digital divide.
Resumo
A inteligência artificial (IA) consolidou-se como uma das tecnologias mais disruptivas no
ensino superior, ao possibilitar a personalização da aprendizagem, a inovação pedagógica e a
otimização da gestão acadêmica. Este estudo, de caráter qualitativo e documental, analisa os
principais usos da IA nas universidades, bem como seus benefícios e limitações no contexto
latino-americano. Os resultados indicam que a IA favorece ambientes educacionais mais
inclusivos e eficazes, ao permitir o desenvolvimento de experiências de aprendizagem
adaptativas e o acesso equitativo ao conhecimento. No entanto, persistem desafios relacionados
à exclusão digital, à infraestrutura tecnológica e à formação de docentes. Conclui-se que a IA
constitui um recurso estratégico para transformar a educação universitária, desde que sua
implementação seja realizada com critérios éticos, políticas claras e estratégias que assegurem
sustentabilidade e inclusão.
Palavras-chave: Inteligência artificial, ensino superior, personalização da aprendizagem,
inovação pedagógica, exclusão digital.
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Introducción
El desarrollo acelerado de las tecnologías sustentadas en inteligencia artificial (IA) ha
provocado transformaciones profundas en prácticamente todos los ámbitos de la vida social,
entre ellos el educativo. En el marco de la educación superior, la adopción de sistemas basados
en IA se ha expandido de manera exponencial, generando un impacto sustancial en los procesos
de enseñanza y aprendizaje. Dichas herramientas no solo posibilitan un enfoque más
personalizado, adaptativo y flexible, sino que también promueven la inclusión al facilitar el
acceso a experiencias educativas de calidad para una población más diversa.
Diversas investigaciones sostienen que la IA posee el potencial de reconfigurar las
metodologías pedagógicas tradicionales, al introducir mecanismos que permiten diseñar,
organizar y distribuir contenidos de forma dinámica y contextualizada. De este modo, se abren
nuevas oportunidades para enriquecer la experiencia formativa de los estudiantes, optimizar los
procesos de evaluación y fomentar la equidad en la educación universitaria, al garantizar que
los recursos y apoyos tecnológicos lleguen a todos los sectores sin distinción. En consecuencia,
la IA no se limita a ser una herramienta complementaria, sino que se perfila como un factor
decisivo en la innovación educativa y en la construcción de entornos académicos más
inclusivos, efectivos y sostenibles.
En las últimas décadas, la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una de las
tecnologías más disruptivas, con la capacidad de transformar de manera sustancial múltiples
sectores, entre ellos la educación superior (Barcia et al., 2024). A nivel global, las universidades
han comenzado a implementar soluciones basadas en IA con el objetivo de fortalecer la calidad
de la enseñanza, ofrecer experiencias de aprendizaje más personalizadas y mejorar la eficiencia
en los procesos de gestión académica y administrativa. Estas innovaciones no solo prometen
elevar los estándares educativos, sino también democratizar el acceso al conocimiento,
ampliando las oportunidades de formación y generando sistemas más inclusivos y sostenibles.
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En el caso de América Latina, el panorama de adopción de la IA en el ámbito educativo
presenta contrastes significativos. Mientras que instituciones en países como Brasil, México y
Argentina lideran la incorporación de estas tecnologías mediante plataformas de aprendizaje
adaptativo, chatbots académicos o sistemas de analítica educativa, la región aún enfrenta
múltiples desafíos estructurales. Entre los principales se encuentran la brecha digital derivada
de la desigualdad socioeconómica, la insuficiencia en infraestructura tecnológica y la carencia
de programas de capacitación especializada tanto para docentes como para estudiantes (Fajardo
et al., 2023).
No obstante, el interés por integrar la IA en la educación superior está en constante
crecimiento. Gobiernos e instituciones académicas reconocen cada vez más el potencial de estas
herramientas para mejorar la calidad educativa y fortalecer la competitividad de los sistemas
universitarios. En esta línea, se están promoviendo estrategias de cooperación internacional,
alianzas con organismos multilaterales y programas de financiamiento que buscan dotar a las
universidades latinoamericanas de los recursos necesarios para implementar proyectos
innovadores. Dichas iniciativas representan un paso clave para que la región no solo supere sus
limitaciones actuales, sino que también logre posicionarse en la vanguardia de la
transformación digital educativa
El auge de la IA en la educación superior responde a la creciente demanda de
aprendizajes flexibles, personalizados y accesibles, en un entorno marcado por la globalización
y el avance acelerado del conocimiento. Gracias a estas tecnologías, los docentes pueden contar
con herramientas que facilitan la gestión académica, la retroalimentación inmediata y el diseño
de contenidos dinámicos; mientras que los estudiantes se benefician de entornos más
interactivos que promueven la autonomía y el pensamiento crítico.
Sin embargo, la incorporación de la IA en las universidades también plantea desafíos
significativos relacionados con la ética, la privacidad de los datos, la preparación docente y la
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equidad en el acceso a los recursos tecnológicos. En este sentido, reflexionar sobre el papel de
la inteligencia artificial en la educación superior resulta indispensable para comprender no solo
sus ventajas, sino también los riesgos y limitaciones que implica su implementación.
De esta manera, analizar la IA en el aprendizaje universitario permite reconocerla como
un instrumento clave para la innovación pedagógica, la mejora continua de la calidad académica
y la construcción de modelos educativos más sostenibles, adaptados a las demandas del siglo
XXI.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) constituye un campo avanzado de la informática orientado
al diseño y desarrollo de sistemas capaces de ejecutar tareas que tradicionalmente han requerido
de la inteligencia humana. Entre estas funciones se incluyen el reconocimiento y procesamiento
del lenguaje y la voz, la toma de decisiones, la resolución de problemas complejos, el
aprendizaje automático y la interpretación del lenguaje natural en profundidad (García et al.,
2024).
Lo que distingue a la IA es su capacidad de procesar y analizar grandes volúmenes de
datos de manera rápida y precisa, identificando patrones complejos, generando predicciones
confiables y sustentando la toma de decisiones en evidencias derivadas de dichos análisis.
Gracias al progreso constante de la tecnología, la IA ha alcanzado niveles de sofisticación
notables que han impulsado su incorporación en múltiples sectores, como la medicina, las
finanzas, la industria del entretenimiento y, de manera creciente, la educación.
En este último ámbito, la IA ha cobrado especial relevancia al permitir personalizar los
procesos de aprendizaje, optimizar la gestión institucional y potenciar la eficiencia en las
prácticas docentes. Estas posibilidades convierten a la inteligencia artificial en un recurso
esencial para impulsar la transformación de la educación contemporánea y responder a los
desafíos de la sociedad digital actual (Herrera et al., 2024).
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Sanabria-Navarro et al. (2023) reconocen que la inteligencia artificial posee un enorme
potencial para favorecer la personalización del aprendizaje y promover la construcción de
entornos educativos más inclusivos y equitativos. Los autores destacan que estas tecnologías
pueden adaptarse a las necesidades, ritmos y estilos de los estudiantes, generando experiencias
de enseñanza más efectivas y motivadoras. No obstante, advierten que la adopción de la IA en
el ámbito educativo no debe centrarse únicamente en la innovación tecnológica, sino que debe
estar guiada por un enfoque pedagógico y ético, orientado siempre hacia el beneficio directo
del estudiante. En este sentido, señalan que la implementación responsable de la IA exige no
solo infraestructura adecuada y capacitación docente, sino también políticas educativas claras
que garanticen la protección de datos, la igualdad de oportunidades y la sostenibilidad de los
procesos formativos.
Berzunza et al. (2025) subraya que uno de los principales retos en la incorporación de
la inteligencia artificial en la educación superior es la persistencia de la brecha tecnológica y la
resistencia al cambio por parte de algunos actores educativos, factores que han sido igualmente
señalados por Tinoco-Plasencia (2023) como obstáculos recurrentes en los procesos de
innovación académica. A ello se suma la creciente preocupación por la privacidad de los datos
y las implicaciones éticas derivadas del uso de la IA, las cuales reflejan los debates
contemporáneos en torno al equilibrio entre el aprovechamiento de tecnologías avanzadas y la
salvaguarda de los derechos fundamentales de los estudiantes.
En este escenario, resulta imprescindible que las universidades asuman un enfoque ético
y estratégico, lo que implica iniciar con programas piloto, evaluar sus resultados y garantizar la
capacitación continua de docentes y estudiantes. Este proceso no solo contribuirá a una
adopción progresiva y responsable de la IA, sino que también permitirá generar confianza en la
comunidad universitaria. De este modo, la inteligencia artificial puede convertirse en una
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herramienta transformadora y poderosa para la educación, siempre que su implementación se
oriente hacia la equidad, la inclusión y el bienestar integral del estudiantado.
El objetivo de esta investigación es analizar el potencial de la inteligencia artificial (IA)
como recurso para fortalecer los procesos de enseñanza-aprendizaje en el ámbito universitario,
resaltando sus aportes en la personalización educativa, la innovación pedagógica y la
optimización de la gestión académica. Para alcanzar esto se plantea.
Identificar los principales usos y aplicaciones de la inteligencia artificial en el contexto
académico universitario.
Describir los beneficios y limitaciones de la IA en relación con la personalización del
aprendizaje, la innovación pedagógica y la gestión académica.
Proponer estrategias que orienten la integración efectiva y responsable de la
inteligencia artificial en la educación superior.
Metodología
La presente investigación se enmarca en un enfoque cualitativo con elementos descriptivos
y analíticos, orientado a comprender y sistematizar el papel de la inteligencia artificial en la
educación superior. Se busca examinar cómo estas tecnologías contribuyen a la personalización
del aprendizaje, la innovación pedagógica y la optimización de la gestión académica.
1. Diseño de la investigación
El estudio se estructura como una investigación documental y bibliográfica, fundamentada en
la revisión de literatura científica publicada en bases de datos académicas (Scopus, Web of
Science, Scielo, Redalyc, entre otras). Se priorizan artículos, libros, informes institucionales y
estudios de caso publicados entre los últimos cinco años para garantizar actualidad y
pertinencia.
2. Técnicas e instrumentos de recolección de información
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• Revisión sistemática de literatura: mediante criterios de inclusión (publicaciones
académicas recientes, pertinencia con educación universitaria e IA) y exclusión
(documentos no revisados por pares o sin relevancia académica).
• Análisis de documentos y casos: selección de experiencias relevantes de universidades
a nivel mundial y regional que han incorporado IA en la enseñanza y gestión académica.
3. Procedimiento
4. Búsqueda de información: localización de fuentes en bases de datos académicas y
repositorios institucionales.
5. Organización y clasificación: elaboración de fichas de análisis con categorías temáticas
(personalización del aprendizaje, innovación pedagógica, gestión académica).
6. Análisis crítico: comparación de hallazgos, identificación de tendencias, beneficios,
limitaciones y oportunidades de la IA en el ámbito universitario.
7. Síntesis y conclusiones: integración de resultados para responder al objetivo general y
específicos de la investigación.
8. Alcance y delimitación
El estudio se circunscribe al ámbito de la educación superior, centrándose en las aplicaciones
de la IA en universidades de América Latina y el mundo, sin abordar otros niveles educativos
como primaria o secundaria.
Resultados
El análisis de la literatura revisada permitió identificar una serie de hallazgos relevantes en
torno a la integración de la inteligencia artificial (IA) en el contexto académico universitario:
1. Personalización del aprendizaje:
Los estudios consultados evidencian que la IA facilita la creación de entornos educativos
adaptativos, donde los estudiantes reciben contenidos y evaluaciones ajustados a sus ritmos,
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estilos de aprendizaje y necesidades específicas. Plataformas inteligentes y sistemas de
recomendación contribuyen a mejorar la motivación y la autonomía estudiantil.
2. Innovación pedagógica:
La implementación de chatbots, asistentes virtuales y herramientas de análisis predictivo
está transformando el rol docente, permitiendo un acompañamiento más cercano y continuo.
Los docentes disponen de información en tiempo real sobre el progreso académico de sus
estudiantes, lo que favorece la toma de decisiones pedagógicas fundamentadas.
3. Optimización de la gestión académica:
Se observa un uso creciente de la IA en procesos administrativos universitarios, como la
asignación de recursos, el análisis de tasas de deserción y el seguimiento del rendimiento
estudiantil. Estas aplicaciones mejoran la eficiencia institucional y permiten diseñar estrategias
de intervención más precisas.
4. Desafíos identificados:
Pese a los beneficios, persisten barreras significativas para la adopción plena de la IA,
especialmente en universidades de América Latina. Entre ellas destacan la brecha digital, la
falta de infraestructura tecnológica adecuada y la necesidad de capacitación especializada para
docentes y estudiantes. Asimismo, emergen preocupaciones éticas relacionadas con la
privacidad de los datos y la equidad en el acceso a estas herramientas.
5. Perspectivas futuras:
Las investigaciones revisadas coinciden en que la IA se proyecta como un factor clave en
la transformación educativa, siempre que su implementación se realice de manera gradual, ética
y con políticas institucionales claras. Se recomienda fortalecer la colaboración internacional y
el financiamiento de proyectos que impulsen la innovación con IA en el ámbito universitario.
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Tabla 1.
Usos de la inteligencia artificial en la educación universitaria
Aplicación de la IA
Descripción
Personalización del
aprendizaje
Ajusta contenidos y evaluaciones según el ritmo y estilo de cada estudiante.
Asistentes virtuales y
chatbots
Responden dudas frecuentes y brindan apoyo académico 24/7.
Analítica del aprendizaje
Identifica patrones de rendimiento y predice posibles dificultades.
Evaluación automatizada
Corrige pruebas, genera retroalimentación y agiliza procesos de calificación.
Gestión académica
Optimiza la asignación de recursos y el seguimiento institucional.
Tabla 2.
Beneficios y limitaciones de la IA en la educación superior
Aspecto
Beneficios
Limitaciones
Personalización
Ofrece experiencias adaptadas a cada
estudiante.
Riesgo de dependencia excesiva de
algoritmos.
Innovación
pedagógica
Favorece nuevas metodologías de
enseñanza y evaluación.
Requiere capacitación docente especializada.
Gestión académica
Mejora la eficiencia administrativa y la
toma de decisiones.
Infraestructura tecnológica limitada en
algunas universidades.
Inclusión y
accesibilidad
Amplía el acceso a recursos y entornos
educativos digitales.
Brecha digital y desigualdades en el acceso a
la tecnología.
Ética y seguridad
Promueve decisiones basadas en datos
objetivos.
Riesgos de privacidad y uso inadecuado de
datos personales.
Tabla 3.
Perspectivas futuras de la IA en la universidad
Perspectiva
Descripción
Educación inclusiva
IA como herramienta para apoyar a estudiantes con diferentes necesidades.
Colaboración internacional
Creación de redes globales para compartir experiencias y buenas prácticas.
Optimización de políticas educativas
Uso de analítica para diseñar políticas más eficientes y sostenibles.
Transformación del rol docente
Docente como guía y mediador apoyado por herramientas inteligentes.
Innovación permanente
Desarrollo de nuevas aplicaciones que potencien el aprendizaje continuo.
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Figura 1.
Aplicaciones de la IA en educación universitaria
Discusión
La presente investigación ha explorado el potencial de la inteligencia artificial (IA)
como recurso transformador en la educación superior, centrándose en tres ejes fundamentales:
personalización educativa, innovación pedagógica y optimización de la gestión académica. Los
hallazgos revelan un panorama prometedor, aunque matizado por desafíos éticos, técnicos y
operativos que requieren una reflexión profunda.
Los resultados demuestran que la IA puede revolucionar la personalización del
aprendizaje mediante sistemas de tutoría inteligente (ITS) y plataformas adaptativas que ajustan
contenidos según el ritmo, estilo cognitivo y desempeño individual de los estudiantes. Por
ejemplo, herramientas como algoritmos de aprendizaje automático (ML) han permitido
identificar patrones de dificultad en tiempo real, ofreciendo retroalimentación inmediata y
recursos complementarios. Sin embargo, esta ventaja coexiste con riesgos significativos, como
la posible homogeneización encubierta, donde los algoritmos, al priorizar eficiencia, podrían
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descuidar la diversidad cognitiva o la vulneración de la privacidad debido al manejo masivo de
datos sensibles.
En el ámbito pedagógico, la IA ha facilitado la creación de entornos inmersivos (ej.
simulaciones basadas en realidad virtual) y la automatización de tareas rutinarias (ej. corrección
de evaluaciones mediante PLN), liberando tiempo docente para actividades de mayor valor
cognitivo. No obstante, la investigación identificó una brecha de adopción: mientras algunas
instituciones han integrado estas tecnologías con éxito, otras enfrentan resistencia al cambio
por parte del profesorado, ya sea por desconocimiento técnico o por temor a la deshumanización
de la enseñanza. Este fenómeno subraya la necesidad de formación docente continua y marcos
éticos que equilibren innovación con pedagogías centradas en el ser humano.
En la gestión universitaria, la IA ha optimizado procesos como la asignación de aulas,
predicción de deserción estudiantil y análisis de rendimiento institucional. Los algoritmos
predictivos, por ejemplo, han permitido intervenciones tempranas en estudiantes en riesgo,
mejorando tasas de retención. Sin embargo, surgen dilemas sobre equidad algorítmica: sistemas
entrenados con datos históricos pueden perpetuar sesgos estructurales (ej. favorecer a ciertos
perfiles demográficos). Además, la dependencia tecnológica podría marginalizar a instituciones
con limitaciones de infraestructura, exacerbando desigualdades en el acceso a educación de
calidad.
Los resultados apuntan a que la implementación efectiva de la IA requiere más que
tecnología: exige un modelo holístico que combine:
• Políticas institucionales claras para garantizar transparencia en el uso de datos.
• Formación crítica de docentes y estudiantes en alfabetización digital y ética
algorítmica.
• Diseño centrado en lo humano, donde la IA complemente no reemplace la interacción
pedagógica.
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La IA posee un potencial disruptivo en la educación superior, pero su verdadero valor
radicará en cómo las universidades naveguen los equilibrios delicados entre innovación y ética,
eficiencia y equidad, automatización y humanización. Futuras investigaciones deberían
profundizar en estudios longitudinales que evalúen el impacto socioemocional de estas
tecnologías y en marcos regulatorios que aseguren su uso responsable.
Conclusiones
La inteligencia artificial (IA) se consolida como un recurso estratégico en la educación
superior, ya que permite la personalización del aprendizaje, favorece la innovación pedagógica
y optimiza los procesos de gestión académica, fortaleciendo así la calidad educativa.
Las aplicaciones de la IA en universidades como chatbots, plataformas adaptativas y
sistemas de analítica del aprendizaje demuestran que estas herramientas contribuyen a mejorar
la autonomía del estudiante y a brindar al docente información en tiempo real para la toma de
decisiones académicas fundamentadas.
A pesar de sus beneficios, la implementación de la IA enfrenta limitaciones
significativas en América Latina, entre ellas la brecha digital, la insuficiencia en infraestructura
tecnológica y la falta de capacitación especializada. Estas barreras condicionan la equidad en
el acceso y el aprovechamiento efectivo de la tecnología.
Los hallazgos confirman que la IA no debe concebirse únicamente como una
herramienta complementaria, sino como un factor decisivo en la transformación educativa,
siempre que se integre con criterios éticos, políticas claras de protección de datos y estrategias
que garanticen inclusión y sostenibilidad.
Se concluye que es necesario fomentar colaboraciones internacionales, programas de
financiamiento y políticas institucionales que fortalezcan la innovación educativa con IA, de
modo que las universidades latinoamericanas puedan posicionarse en la vanguardia de la
transformación digital global.
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Referencias bibliográficas
Barcia, E., Tambaco, A., Angulo, O., Prado, M. y Valverde, N. (2024). Análisis de tendencias
y futuro de la inteligencia artificial en la educación superior: perspectivas y desafíos.
Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(1), 3061-3076.
https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i1.9637
Barcia, P., Sánchez, R., & Ortiz, M. (2024). Transformación digital en la educación superior:
El rol de la inteligencia artificial en el aprendizaje. Editorial Universitaria.
Berzunza, M. C., Garrido, S. del R., & Rivero, N. A. (2025). Herramientas de Inteligencia
Artificial y sus usos en la Innovación de la Educación Superior. Estudios y Perspectivas
Revista Científica y Académica, 4(4), 2430–2446.
https://doi.org/10.61384/r.c.a.v4i4.805
Fajardo, G., Ayala, D., Arroba, E., y López, M. (2023). Inteligencia Artificial y la Educación
Universitaria: Una revisión sistemática. Magazine de las Ciencias: Revista de
Investigación e Innovación, 8(1), 109–131. https://doi.org/10.33262/rmc.v8i1.2935
García, J., Alor, L. y Cisneros, Y. (2023). Percepción de los tutores virtuales sobre el impacto
de la inteligencia artificial en la educación universitaria. Company Games & Business
Simulation Academic Journal, 7(2), 253-268.
http://www.uajournals.com/ojs/index.php/businesssimulationjournal/article/view/1439
Herrera, P., Orozco, R., Núñez, W., y Avalos, P. (2024). Inteligencia artificial en la educación
artística: Retos y perspectivas. Revista Imaginario Social, 7(2).
https://doi.org/10.59155/is.v7i2.170
Sanabria-Navarro, J., Silveira-Pérez, Y., Pérez-Bravo, D., y Núñez, M. (2023). Incidences of
artificial intelligence in contemporary education. Comunicar, 77, 97-107.
https://doi.org/10.3916/C77-2023-08
Tinoco- Plasencia, C. (2023). Empleo de la inteligencia artificial en la educación universitaria:
Una revisión sistemática. Paideia XXI, 13(2), 359-375.
http://45.231.72.143/index.php/Paideia/article/view/6002
