Inteligencia artificial en educación superior: personalización del aprendizaje y autonomía estudiantil. Revisión sistemática de la literatura
DOI:
https://doi.org/10.65415/smg63g26Palabras clave:
inteligencia artificial, educación personalizada, autonomía estudiantil, innovación educativa, aprendizaje adaptativo, ética digitalResumen
Este artículo presenta una revisión sistemática de la literatura sobre la Inteligencia Artificial (IA) en la educación superior, centrada en la personalización del aprendizaje y el fomento de la autonomía estudiantil. La búsqueda se realizó en 2026, considerando publicaciones hasta marzo de 2026. Los estudios analizados muestran que la IA puede adaptar experiencias educativas a las necesidades individuales de los estudiantes, apoyar la autorregulación y la toma de decisiones autónoma, y ofrecer retroalimentación contextualizada para optimizar trayectorias de aprendizaje. Sin embargo, se observa que los beneficios dependen de la coherencia pedagógica, el diseño ético de los algoritmos y la integración de enfoques metacognitivos, así como de condiciones organizativas y contextuales. La revisión destaca brechas en la aplicación práctica y evidencia limitaciones sobre los impactos sostenidos, lo que subraya la necesidad de futuras investigaciones que consideren dimensiones pedagógicas, éticas y socioculturales para guiar implementaciones efectivas de IA en educación superior. Estos hallazgos ofrecen un marco para diseñar sistemas educativos personalizados y promover la autonomía del estudiante de manera ética y contextualizada.
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