Aprendizaje Expandido: Inteligencia Artificial en la Educación Superior

• Francisco Colman ^[1] ; Ihara Benítez ^[1] ; Dayvid Fonseca de Menezes ^[1] ; Wilma Talavera ^[1]
  1. [1] Universidad Central del Paraguay-Filial Ciudad del Este
• Localización: Integración y Conocimiento: Revista del Núcleo de Estudios e Investigaciones en Educación Superior de Mercosur, ISSN-e 2347-0658, Vol. 15, Nº. 2, 2026, págs. 150-167
• Idioma: español
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• Resumen

  • La Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como un elemento clave en la transformación de la Educación Superior (ES), dando lugar al aprendizaje expandido, caracterizado por la flexibilización de los procesos educativos y la personalización de las experiencias de aprendizaje. En este contexto, el presente estudio tuvo como objetivo analizar el impacto de la IA en la ES mediante una revisión sistemática de la literatura científica reciente. La investigación se desarrolló bajo un enfoque mixto, integrando análisis cuantitativo y cualitativo a partir del método Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (Ítems Preferidos para Informar en Revisiones Sistemáticas y Metaanálisis, PRISMA) 2020. Se analizaron ocho estudios científicos indexados en bases de datos de alto impacto como Scopus, Web of Science y ScienceDirect, publicados entre 2017 y 2025. Se aplicaron criterios de inclusión y exclusión para garantizar la calidad metodológica y la pertinencia de las fuentes seleccionadas. Los resultados evidencian un crecimiento progresivo de la producción científica, destacando como categorías centrales la personalización del aprendizaje, la transformación del rol docente, la retroalimentación automatizada y los aspectos éticos relacionados con el uso de datos. Asimismo, se identificó que la IA tiene un impacto significativo en la mejora del aprendizaje, aunque su efectividad depende de la integración pedagógica y las condiciones institucionales. Entre los principales desafíos se encuentran la formación docente, la infraestructura tecnológica y la regulación ética. En conclusión, la IA representa un factor clave en la evolución de la ES hacia modelos de aprendizaje más flexibles, inclusivos y centrados en el estudiante, requiriendo un enfoque integral que articule tecnología, pedagogía y ética.