Resumen de Inteligencia Artificial en Revisiones Sistemáticas de Literatura: experiencias de estudiantes en el contexto universitario

Karla Paola Martínez Ramila, Verónica Ortiz Méndez

• español

  Este artículo explora la integración de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en Revisiones Sistemáticas de Literatura (RSL) realizada por estudiantes de licenciatura en Ingeniería de Software. El objetivo fue analizar cómo la IA, tanto horizontal como vertical, pudo o no apoyar la búsqueda, análisis y síntesis de literatura en las distintas fases del proceso de la RSL. La indagación se llevó a cabo en la Universidad Veracruzana, México, con estudiantes de la Licenciatura en Ingeniería de Software inscritos en la Experiencia Educativa de Proyecto Guiado. Se analizaron los productos generados por los estudiantes y se recopilaron informes sobre los usos que realizaron de la IA en las diferentes fases de la RSL. Los resultados preliminares muestran que la IA optimizó la eficiencia de ciertas tareas rutinarias. Sin embargo, también se identificó el riesgo de dependencia excesiva, lo que podría limitar el desarrollo de habilidades críticas en los estudiantes. En algunas etapas, como la conducción y documentación de la RSL, se observó una adopción acrítica de sugerencias de la IA sin una validación adecuada, lo que podría considerarse incluso como plagio. Además, se considera que este fenómeno de aceptación acrítica de resultados de IA podría limitar el desarrollo de habilidades fundamentales en los estudiantes. Por ello, un enfoque balanceado entre automatización con IA y desarrollo de capacidades humanas sigue siendo esencial para la conformación de los saberes necesarios en los futuros profesionales. Se recomienda promover un enfoque integral, donde la IA complemente, pero no reemplace habilidades como el pensamiento crítico, la interpretación contextual y la validación de datos. Por lo anterior, se considera necesario desarrollar lineamientos claros sobre el uso ético y responsable de la IA, así como enfatizar a los estudiantes que la IA es una herramienta de apoyo y no un sustituto de su criterio. Se sugiere continuar la investigación para explorar el potencial y los desafíos de la IA en otros contextos de la educación superior.

• English

  This article explores the integration of Artificial Intelligence (AI) tools in Systematic Literature Reviews (SLR) conducted by undergraduates in Software Engineering. The objective was to analyze how AI, both horizontal and vertical, could or could not support the search, analysis, and synthesis of literature in the different phases of the SLR process. The inquiry was carried out at the Universidad Veracruzana, Mexico, with students from the bachelor’s degree in software engineering enrolled in the Educational Experience of Guided Project. The products generated by the students were analyzed, and reports were collected on the uses they made of AI in the different phases of the SLR. Preliminary results indicate that AI optimized the efficiency of certain routine tasks. However, the risk of excessive dependence was also identified, which could limit the development of critical skills in students. In some stages, such as the conduction and documentation of the SLR, an uncritical adoption of AI suggestions was observed without adequate validation, which could even be considered plagiarism. Furthermore, it is considered that this phenomenon of uncritical acceptance of AI results could limit the development of fundamental skills in students. Therefore, a balanced approach between AI automation and the development of human capabilities remains essential for the acquisition of the necessary knowledge in future professionals. It is recommended to promote a comprehensive approach, where AI complements but does not replace skills such as critical thinking, contextual interpretation, and data validation. Based on the above, it is necessary to develop clear guidelines on the ethical and responsible use of AI, as well as to emphasize to students that AI is a support tool and not a substitute for their judgment. It is suggested to continue research to explore the potential and challenges of AI in other contexts of higher education.Keywords: Critical sense; higher education; artificial intelligence.