Papel de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) en la Educación Alimentaria y Nutricional: Revisión del Estado del Arte

• Gema Paola Zambrano Zambrano ; Andy Hermógenes Luque Loor ^[1] ; Emilio Faraday Ocampo Bustos ; Wilson Javier Espinosa Estrella ^[1] ; Nilda Margarita Pinoargote Roldán ^[1] ; José André Cedeño Orejuela ^[1] ; Ariel Melis Sosa ^[1] ; Paola Ceciliana Añazco Moreira ^[1] ; Tatiana Paola Vinces Sornoza ^[1] ; Reina Yadira Villavicencio Macías ^[1] ; Silvia Cristina Pino Andrade
  1. [1] Universidad San Gregorio de Portoviejo

     Universidad San Gregorio de Portoviejo

     Portoviejo, Ecuador

     
• Localización: Revista Española de Educación Médica, ISSN-e 2660-8529, Vol. 6, Nº. 6, 2025
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Role of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in Foodand Nutrition Education: State of The Art Review
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    La inteligencia artificial generativa (IAG) está emergiendo en la educación alimentaria y nutricional, ofreciendo herramientas de aprendizaje adaptativo y apoyo al asesoramiento, aunque también generando inquietudes sobre su precisión, integridad y equidad. Esta revisión examina críticamente el papel de la IAG a través de cuatro dimensiones: aplicaciones, beneficios, desafíos y contribuciones al aprendizaje personalizado, para responder a la pregunta de cuál es su función en la educación alimentaria y nutricional. Se incluyeron estudios revisados por pares, publicados en inglés y español (enero de 2021 a agosto de 2025), que abordaban la IA generativa o conversacional (p. ej., modelos de lenguaje complejos, chatbots) en contextos educativos o de nutrición aplicada. Se excluyeron los temas ajenos a la nutrición, los informes puramente técnicos, los artículos de opinión, las preimpresiones, los duplicados y la IA no generativa. Las búsquedas en PubMed, Scopus y Web of Science arrojaron nueve estudios tras una doble revisión. La síntesis narrativa identificó aplicaciones de GenAI en la docencia universitaria, programas de nutrición familiar y dietética clínica para generar materiales accesibles, personalizar cuestionarios y retroalimentación, y apoyar el aprendizaje dietético. Entre los beneficios reportados se incluyeron una mejora en el conocimiento nutricional de los padres, una mayor participación estudiantil bajo supervisión y la relación entre la alfabetización nutricional digital y los comportamientos alimentarios sostenibles. Los desafíos abarcaron la adherencia inconsistente a las guías dietéticas en casos complejos, la sensibilidad al lenguaje y al enfoque de las preguntas, los riesgos para la integridad académica y la privacidad, y las desigualdades digitales que requieren alfabetización en IA y supervisión. En general, GenAI funciona de manera más efectiva como un complemento supervisado que mejora el acceso y la personalización, a la vez que salvaguarda la calidad. Garantizar la alineación con los estándares profesionales, la revisión por expertos, la transparencia y la adaptación contextual es esencial para promover responsablemente su valor educativo.

  • English

    Generative artificial intelligence (GenAI) is emerging in food and nutrition education,offering adaptive learning tools and counseling support while raising concerns about accuracy,integrity, and equity. This review critically examines the role of GenAI through four dimensions—applications, benefits, challenges, and contributions to personalized learning—to answer thequestion of what is the role of GenAI in food and nutrition education. Peer-reviewed English- andSpanish-language studies (January 2021–August 2025) addressing generative or conversational AI(e.g., large language models, chatbots) in educational or applied nutrition contexts were included.Exclusions comprised non-nutrition topics, purely technical reports, opinion papers, preprints,duplicates, and non-generative AI. Searches in PubMed, Scopus, and Web of Science yielded ninestudies after dual screening. Narrative synthesis identified applications of GenAI in universityteaching, family nutrition programs, and clinical dietetics to generate readable materials, tailorquizzes and feedback, and support dietary learning. Reported benefits included improved parentalnutrition knowledge, enhanced student engagement under supervision, and associations betweendigital nutrition literacy and sustainable eating behaviors. Challenges encompassed inconsistentadherence to dietary guidelines in complex cases, sensitivity to language and prompt framing, risksto academic integrity and privacy, and digital inequities requiring AI literacy and oversight.Overall, GenAI functions most effectively as a supervised adjunct that enhances access andpersonalization while safeguarding quality. Ensuring alignment with professional standards, expertreview, transparency, and contextual adaptation is essential to responsibly advance its educationalvalue