Recibido:
27/mayo/2025 Aceptado: 21/noviembre/2025
La
innovación educativa en la Educación Superior: desafíos y oportunidades en la
Inteligencia Artificial (Revisión)
Educational innovation in higher education: challenges and opportunities
in artificial intelligence (Review)
Liseth
Noralma Santos Lara. Ing. Gestión Empresarial. Máster en Pedagogía. Universidad
Técnica Estatal de Quevedo. Ecuador. [
Chini_2706@hotmail.com ]
[ https://orcid.org/0009-0008-6235-2585 ]
Rocio Elizabeth
Salguero Vivanco. Licenciada en Ciencias de la Educación. Máster en Pedagogía. Universidad Técnica Estatal de
Cotopaxi. Ecuador. [ rsalguerov@uteq.educ.ec ]
[ https://orcid.org/0009-0006-5389-4732
]
Wilmer
Javier Changoluisa Toaquiza. Licenciado en Ciencias
de la Educación. Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Ecuador. [ WchangoluisaT@uteq.educ.ec ]
[
https://orcid.org/0000-0002-2035-6421 ]
Luis Manuel Díaz-Granado
Bricuyet. Licenciado en Educación en la
especialidad de Física- Astronomía. Doctor en Ciencias Pedagógicas. Máster en
Ciencias de la Educación. Profesor Titular. Universidad de Granma. Bayamo.
Cuba. [
diazgranadol749@gmail.co.cu ]
[
https://orcid.org/0000-0002-4013-6514 ]
Resumen
La
innovación educativa está redefiniendo la Educación Superior en el contexto
actual de avances tecnológicos, particularmente en el ámbito de la inteligencia
artificial. Este artículo explora cómo la Educación Superior puede aprovechar
las oportunidades que brinda la inteligencia artificial para mejorar la
enseñanza y el aprendizaje, además de abordar los desafíos que surgen, como la
falta de preparación y la brecha digital. Se analizan ejemplos de aplicaciones
de inteligencia artificial en la Educación Superior, destacando su potencial
para personalizar la experiencia de aprendizaje y facilitar el acceso a la
información. Sin embargo, también se consideran aspectos éticos y la necesidad
de formar a docentes y estudiantes para utilizar estas tecnologías de manera
efectiva. Finalmente, se plantea una reflexión sobre el futuro de la Educación
Superior ante este cambio paradigmático, subrayando la importancia de la
adaptación y la continua búsqueda de soluciones innovadoras.
Palabras
clave: innovación educativa; Educación Superior;
inteligencia artificial; enseñanza aprendizaje
Abstract
Educational innovation is redefining higher education
in the current context of technological advances, particularly in the field of
artificial intelligence. This article explores how higher education can
leverage the opportunities that AI offers to enhance teaching and learning,
while also addressing the challenges that arise, such as a lack of preparedness
and the digital divide. Examples of AI applications in higher education are
analyzed, highlighting their potential to personalize the learning experience
and facilitate access to information. However, ethical aspects and the need to
train teachers and students to use these technologies effectively are also
considered. Finally, a reflection on the future of higher education in light of
this paradigm shift is presented, emphasizing the importance of adaptation and
the ongoing search for innovative solutions.
Keywords:
educational innovation; higher education; artificial intelligence;
Introducción
La
Educación Superior se encuentra en un proceso de transformación acelerada
debido a la integración creciente de tecnologías disruptivas, entre las cuales
la inteligencia artificial (IA) destaca por su potencial para revolucionar los
procesos de enseñanza y aprendizaje. La IA ofrece herramientas que permiten
personalizar el aprendizaje, optimizar la gestión administrativa y facilitar la
investigación académica, aspectos clave para responder a las demandas de una
sociedad digitalizada y globalizada (Jardon et al.,
2024; Jiménez et al., 2025; Santana
et al., 2025). Sin embargo, esta integración también
presenta desafíos significativos relacionados con la formación docente, la
adaptación curricular, la ética y la privacidad de los datos.
Este
artículo tiene como objetivo analizar las principales oportunidades y los desafíos
que la IA presenta para la innovación educativa en la Educación Superior, a
partir de una revisión exhaustiva de la literatura científica reciente. Se
abordan las aplicaciones actuales de la IA en el ámbito universitario, sus
beneficios en la personalización del aprendizaje y la eficiencia institucional,
así como los retos éticos, técnicos y sociales que su implementación implica.
Finalmente, se proponen recomendaciones para una adopción responsable, inclusiva
y sostenible de la IA en las universidades.
Contexto
y relevancia de la innovación educativa en la Educación Superior
La
innovación educativa en la Educación Superior es una necesidad imperante para
adaptarse a los cambios sociales, económicos y tecnológicos contemporáneos. La
pandemia de COVID-19 aceleró la virtualización del aprendizaje, evidenciando la
urgencia de incorporar tecnologías avanzadas que permitan una enseñanza más
flexible, personalizada y eficiente (Ampudia et al., 2024; Santana et al., 2025).
La
IA emerge como una tecnología clave para esta transformación, dado que puede
analizar grandes volúmenes de datos para ofrecer experiencias educativas
adaptadas a las necesidades individuales de los estudiantes (Quintanar &
Hernández, 2022). Al respecto, los citados autores, reconocen que la innovación
educativa enfrenta barreras significativas, entre ellas, la resistencia al
cambio por parte de docentes y estudiantes, la burocracia institucional que
dificulta la implementación de nuevas metodologías y la falta de formación
adecuada para el uso de tecnologías emergentes. Por ello, la innovación debe
ser abordada desde una perspectiva integral que contemple no solo la
tecnología, sino también la cultura organizacional y la capacitación continua.
Inteligencia
Artificial: definición y aplicaciones en la Educación Superior
La
IA se define como el conjunto de sistemas y algoritmos capaces de realizar
tareas que requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la toma de decisiones
y la resolución de problemas (Santana
et al., 2025). En la Educación Superior, la IA se utiliza en
diversas aplicaciones, como las plataformas que ajustan el contenido y la
dificultad según el ritmo y estilo de aprendizaje del estudiante, denominadas Sistemas
adaptativos de aprendizaje. Estos sistemas han emergido como una de las
innovaciones más significativas en el ámbito educativo durante los últimos
años. Ellas permiten personalizar la experiencia educativa, ajustando los
contenidos, actividades y rutas de aprendizaje según las necesidades, estilos y
ritmos de cada estudiante.
Este
aprendizaje adaptativo es una metodología que busca personalizar la experiencia
de aprendizaje, permitiendo que cada estudiante avance a su propio ritmo y
reciba contenidos adecuados a su nivel de conocimiento y estilo de aprendizaje.
Los sistemas adaptativos suelen estar compuestos por tres módulos principales:
el módulo del aprendiz, que almacena información sobre el perfil y progreso del
estudiante; el módulo de dominio, que integra los objetos de aprendizaje; y el
módulo de adaptabilidad, encargado de asignar contenidos personalizados
utilizando técnicas de IA (Organización de las Naciones Unidas para la
Educación, la Ciencia y la Cultura [UNESCO], 2023).
Entre
las características más destacadas de estos sistemas se encuentran: el uso de rutas
de aprendizaje individualizadas, donde los algoritmos ajustan la secuencia de
materiales según el desempeño del estudiante. También destaca la retroalimentación
en tiempo real permitiendo que los sistemas ofrezcan comentarios inmediatos, reforzando
las respuestas correctas y corrigiendo errores al instante. De igual manera, se
potencia la fragmentación de contenido lo que garantiza que los temas complejos
se dividan en partes más pequeñas y manejables, promoviendo una comprensión más
profunda.
En
los últimos cinco años, la integración de IA y machine learning ha permitido que los
sistemas adaptativos analicen datos en tiempo real y ajusten el contenido
educativo de manera dinámica. Plataformas como DreamBoxLearning y SplashLearn han
demostrado mejoras significativas en el rendimiento académico de los
estudiantes que utilizan aprendizaje adaptativo, con incrementos de hasta un
50% en evaluaciones estándar.
Un
estudio reciente destaca que la inteligencia artificial generativa es
especialmente efectiva en la evaluación personalizada y en el soporte de
sistemas de tutoría inteligente, proporcionando retroalimentación instantánea y
ajustada a las necesidades individuales. Además, el uso de técnicas de deeplearning ha
permitido personalizar rutas de aprendizaje en Educación Superior,
incrementando tanto las calificaciones como la participación activa de los
estudiantes (Parra-Sánchez, 2022).
Los
beneficios de los sistemas adaptativos de aprendizaje son múltiples (Quintanar
& Hernández, 2022; Ampudia et al., 2024).
• Mayor
participación y motivación: los estudiantes se sienten más comprometidos cuando
el contenido se ajusta a sus intereses y habilidades.
• Mejora
en el rendimiento académico: diversos estudios reportan aumentos en las
calificaciones tras la implementación de estos sistemas
• Eficiencia
en el aprendizaje: los itinerarios personalizados optimizan el tiempo dedicado
a los temas relevantes, evitando repeticiones innecesarias.
Sin
embargo, existen desafíos como la necesidad de infraestructuras tecnológicas
robustas, la formación docente en el uso de estas herramientas y la protección
de los datos personales de los estudiantes.
Los
sistemas adaptativos de aprendizaje representan una revolución en la educación,
permitiendo una personalización sin precedentes y mejorando los resultados
académicos. El avance de la IA y el análisis de datos continuará potenciando
estas herramientas, aunque será necesario abordar los retos asociados a su
adopción para garantizar una educación inclusiva y de calidad.
Por
otra parte, se destaca la automatización administrativa dirigida a la
optimización de procesos burocráticos, como la gestión de matrículas,
calificaciones y seguimiento académico (Santana et al., 2025). La
automatización administrativa se ha consolidado como un pilar fundamental en la
transformación digital de las organizaciones contemporáneas. Consiste en la
implementación de tecnologías digitales para ejecutar tareas administrativas
repetitivas y rutinarias de manera eficiente, minimizando la intervención
humana y permitiendo que los equipos se concentren en actividades estratégicas
de mayor valor añadido. Este proceso no solo optimiza el uso de recursos, sino
que también incrementa la agilidad, reduce costos y mejora la calidad de los servicios.
La
automatización administrativa implica el uso de herramientas tecnológicas -como
software de gestión, inteligencia artificial (IA), automatización robótica de
procesos (RPA) y plataformas low-code- para
realizar actividades que tradicionalmente requerían intervención manual, tales
como la gestión de datos, facturación, elaboración de informes, atención al
cliente y control de inventarios. El objetivo principal es simplificar los
procesos, reducir errores y liberar a los empleados de tareas operativas,
permitiendo que se enfoquen en la toma de decisiones y la innovación.
A
pesar de sus ventajas, la automatización administrativa enfrenta varios
desafíos (Bermello et al.,
2025):
• Costos
de implementación: la inversión inicial en tecnología puede ser significativa,
especialmente para pequeñas y medianas empresas.
• Resistencia
al cambio: los empleados pueden mostrar reticencia a adoptar nuevas
herramientas por temor a la pérdida de empleo o la complejidad de los sistemas.
• Integración
con sistemas existentes: la compatibilidad e integración de nuevas soluciones
con infraestructuras tecnológicas previas puede ser compleja y requerir ajustes
adicionales.
Sin
embargo, para maximizar sus beneficios, es esencial abordar los desafíos asociados,
invertir en capacitación y fomentar una cultura organizacional proactiva hacia
la innovación. En la era digital actual, los asistentes virtuales y chatbots se han consolidado como
herramientas clave para la interacción entre usuarios y sistemas tecnológicos.
Su desarrollo ha sido impulsado por los avances en inteligencia artificial,
procesamiento de lenguaje natural (PLN) y machine
learning, permitiendo que estas soluciones sean
cada vez más sofisticadas y adaptativas.
Un
chatbot es
un programa automatizado diseñado para simular conversaciones humanas,
generalmente enfocado en responder preguntas frecuentes o ejecutar tareas
simples dentro de un flujo conversacional predefinido. Suele operar en sitios
web, aplicaciones de mensajería y redes sociales, proporcionando respuestas
instantáneas y disponibilidad (Jiménez et al., 2025). Durante los últimos cinco
años, la evolución de estos sistemas ha estado marcada por Chatbots multimodales, estos integran texto, voz e imágenes para
enriquecer la interacción. Igualmente, los asistentes aprenden en cada
conversación, mejorando sus respuestas y adaptándose a nuevas necesidades sin
reprogramación manual.
A
pesar de estas ventajas, la implementación de asistentes virtuales y chatbots enfrenta desafíos como la
necesidad de entrenar modelos con datos de calidad, garantizar la privacidad y
seguridad de la información, y evitar la deshumanización de la atención. Sin
embargo, bien diseñados, estos sistemas pueden complementar la labor humana y
mejorar la experiencia global del usuario. Los asistentes virtuales y chatbots representan una revolución en
la interacción digital, permitiendo una atención más eficiente, personalizada y
escalable. Su desarrollo continuará transformando la manera en que empresas y
usuarios se comunican, consolidándose como pilares de la transformación digital
en los próximos años.
Oportunidades
que ofrece la IA en la Educación Superior
La
IA abre múltiples oportunidades para la innovación educativa, entre ellas la
personalización del aprendizaje, en tanto permite adaptar los contenidos y
actividades a las características individuales de cada estudiante, lo que
favorece la motivación y el rendimiento. Esto es especialmente relevante en
contextos con alta diversidad estudiantil.
Este
tipo de innovación es una estrategia educativa que puede adaptar los
contenidos, métodos y ritmos de enseñanza a las características individuales de
cada estudiante. Esta aproximación busca atender la diversidad de estilos,
intereses y necesidades, promoviendo una experiencia educativa más significativa
y efectiva. En la Educación Superior, la personalización se ha visto potenciada
por el uso de tecnologías basadas en inteligencia artificial, que permiten
diseñar trayectorias de aprendizaje adaptativas y ofrecer retroalimentación en
tiempo real.
La
IA, mediante algoritmos avanzados, analiza el desempeño y las preferencias de
los alumnos para ajustar dinámicamente los contenidos y las actividades,
favoreciendo la autonomía y el compromiso estudiantil (Acevedo & Cabezas,
2025). Este enfoque no solo incrementa la eficiencia del aprendizaje, sino que
también contribuye a la equidad educativa, al facilitar el acceso a recursos
personalizados independientemente del contexto socioeconómico del estudiante.
Además, los sistemas de tutoría inteligente replican la guía de un tutor
humano, proporcionando soporte continuo y adaptándose a las dificultades
particulares de cada alumno.
Sin
embargo, la implementación de la personalización del aprendizaje requiere
considerar aspectos pedagógicos para evitar que la tecnología se convierta en
un fin en sí misma. Es fundamental que los modelos curriculares integren estas
herramientas con un enfoque centrado en el estudiante para maximizar su impacto
(Parra-Sánchez, 2022). En suma, la personalización del aprendizaje representa
una innovación educativa clave que, apoyada en la IA, transforma la Educación Superior
hacia escenarios más inclusivos, flexibles y efectivos.
La
IA puede diseñar recursos educativos accesibles para estudiantes con
discapacidades, contribuyendo a una educación más equitativa. La accesibilidad
y la educación inclusiva son pilares fundamentales para garantizar la igualdad
de oportunidades en el ámbito educativo, especialmente en la Educación Superior.
La accesibilidad implica la eliminación de barreras físicas, tecnológicas,
pedagógicas y actitudinales que dificultan la participación plena de
estudiantes con diversas discapacidades, ya sean físicas, intelectuales,
sensoriales o psicosociales. La educación inclusiva, por su parte, busca crear
entornos educativos que respondan a la diversidad, promoviendo la participación
activa y el éxito académico de todos los estudiantes, sin discriminación
Diversas
guías y manuales desarrollados por universidades y fundaciones destacan la
importancia de adaptar infraestructuras, diseñar currículos flexibles y
capacitar al personal docente y administrativo para atender las necesidades
específicas de cada estudiante. Además, se reconoce la relevancia de la
accesibilidad cognitiva, que facilita la comprensión y el aprendizaje para
estudiantes con discapacidades intelectuales mediante estrategias como el
Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA) y planes individuales de ajustes
razonables.
La
implementación de políticas institucionales, la mejora continua de los recursos
y la sensibilización de la comunidad educativa son esenciales para transformar
la cultura organizacional y construir espacios educativos verdaderamente
inclusivos (Acevedo & Cabezas, 2025). La
accesibilidad y la educación inclusiva demandan un compromiso integral que
abarque desde la infraestructura hasta la formación humana, con el fin de
garantizar que todos los estudiantes puedan acceder, participar y desarrollarse
plenamente en el sistema educativo.
La
integración de IA con tecnologías emergentes como la realidad virtual y
aumentada enriquece las experiencias de aprendizaje, haciendo más atractivas y efectivas
las clases. Se presenta como un elemento esencial para transformar la educación
en un contexto global marcado por cambios acelerados y desafíos complejos. Más
allá de la simple incorporación de tecnologías, esta perspectiva de innovación
educativa implica repensar el propósito y las metodologías de enseñanza para
potenciar el desarrollo integral del estudiante y su capacidad para enfrentar
retos futuros (Jardon et al., 2024).
Las
tendencias actuales destacan la importancia de metodologías activas que promuevan
la participación dinámica del alumnado, el trabajo colaborativo y la resolución
de problemas reales, integrando dimensiones socioemocionales y cognitivas para
una educación más auténtica y experiencial. De aquí que el avance de la
inteligencia artificial también está revolucionando las estrategias docentes,
permitiendo la personalización del aprendizaje mediante sistemas adaptativos,
asistentes virtuales y análisis del desempeño estudiantil (Perdomo &
González, 2025).
Estas
herramientas facilitan una enseñanza más accesible, dinámica e inclusiva,
favoreciendo la autonomía y el compromiso del estudiante. Asimismo, la
innovación pedagógica incorpora el uso de tecnologías inmersivas como la
realidad virtual y aumentada, que enriquecen la experiencia educativa al
facilitar la comprensión de conceptos complejos y la exploración científica en
entornos simulados (Perdomo & González,
2025).
Sin
embargo, la implementación exitosa de la innovación pedagógica requiere no solo
infraestructura tecnológica, sino también formación docente continua y un
cambio cultural que valore la experimentación y la adaptabilidad. En suma, la
innovación pedagógica redefine la enseñanza para preparar a los estudiantes no
solo en conocimientos, sino también en habilidades y competencias para un mundo
en constante transformación.
Desde
esta visión, la optimización de la gestión educativa es un aspecto crucial para
garantizar la calidad y eficiencia en los procesos académicos y administrativos
dentro de las instituciones formativas, especialmente en la Educación Superior.
Una gestión educativa adecuada no solo mejora el rendimiento académico, sino
que también fomenta la participación activa de toda la comunidad universitaria,
generando un sentido de pertenencia y responsabilidad compartida entre
estudiantes y docentes. En este sentido, la implementación de estrategias
innovadoras y tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial, permite
personalizar el aprendizaje y mejorar la planificación institucional.
El
uso de algoritmos como la Optimización por Colonia de Hormigas (ACO) ha
demostrado ser eficaz para gestionar recursos, planificar actividades y evitar
la sobrecarga de tareas, lo que contribuye a un ambiente laboral más saludable
y una mejor distribución de los recursos humanos y tecnológicos (Ayala, 2018).
Además, la auditoría de gestión educativa es fundamental para monitorear el
cumplimiento de metas y aplicar medidas correctivas oportunas que aseguren la
calidad del servicio educativo.
La
pandemia de COVID-19 aceleró la adopción de modalidades híbridas y virtuales,
lo que ha requerido una adaptación rápida y eficiente de los procesos
educativos. En este contexto, los sistemas integrados de gestión educativa se
vuelven indispensables para unificar procesos pedagógicos y administrativos,
facilitando el control documental y promoviendo la mejora continua. En suma, la
optimización de la gestión educativa es un proceso dinámico que demanda
innovación, colaboración y uso estratégico de tecnologías para enfrentar los retos
actuales y futuros del sector educativo.
Desafíos
en la integración de la IA en la Educación Superior
Como
se ha apreciado, a pesar de sus beneficios, la adopción de la IA en la
Educación Superior enfrenta importantes desafíos, entre ellos destacan, según que:
•
Muchos profesores carecen de competencias digitales y conocimientos sobre IA,
lo que limita su capacidad para integrar estas herramientas en su práctica
educativa.
•
La adopción de nuevas tecnologías puede generar incertidumbre y rechazo, tanto
en docentes como en estudiantes, debido a la falta de familiaridad y confianza.
•
El uso de datos personales para alimentar sistemas de IA plantea riesgos de
vulneración de la privacidad y sesgos algorítmicos que pueden afectar la
equidad educativa.
• No
todas las instituciones ni estudiantes cuentan con la infraestructura
tecnológica necesaria para aprovechar la IA, lo que puede ampliar brechas
educativas.
•
La ausencia de normativas claras sobre el uso ético y responsable de la IA
dificulta su implementación efectiva y segura.
Estos
desafíos requieren una respuesta coordinada que incluya formación, políticas
claras y un enfoque ético y socialmente responsable. Es preciso, en tanto, garantizar
la equidad en el acceso a estas tecnologías y la formación adecuada de docentes
y estudiantes, la gestión ética de los algoritmos utilizado, así como la
protección de los datos personales, todo ello matizado por la posibilidad de existir
brechas tecnológicas que pueden limitar el potencial de la IA en muchas
instituciones educacionales.
Estrategias
para una innovación educativa efectiva con IA
Para
superar los desafíos y maximizar las oportunidades, se proponen las siguientes
acciones:
• Implementar programas de formación
para docentes y estudiantes que desarrollen competencias digitales, éticas y
pedagógicas relacionadas con la IA (Santana et al., 2025).
• Establecer políticas institucionales
que regulen el uso de datos y algoritmos, garantizando transparencia,
privacidad y equidad.
• Promover una cultura organizacional
abierta al cambio, con incentivos para la experimentación y colaboración
interdisciplinaria.
• Invertir en infraestructura
tecnológica y asegurar el acceso equitativo a las herramientas de IA para todos
los estudiantes.
• Evaluación y mejora continua: implementar
mecanismos de evaluación longitudinal para monitorear el impacto de la IA en el
aprendizaje y ajustar las estrategias según los resultados. Estas acciones
contribuirán a una integración responsable y efectiva de la IA en la Educación
Superior.
La
IA continuará evolucionando y su integración con otras tecnologías emergentes,
como la realidad aumentada, la analítica de aprendizaje y los sistemas
colaborativos, promete transformar aún más la Educación Superior. Se espera que
la IA facilite no solo la personalización del aprendizaje, sino también la
generación de conocimiento y la investigación interdisciplinaria. Sin embargo,
será fundamental mantener un enfoque crítico y ético para evitar riesgos asociados
a la automatización y la deshumanización de la educación.
Conclusiones
La
inteligencia artificial representa una oportunidad única para innovar en la
Educación Superior, mejorando la personalización del aprendizaje, la eficiencia
administrativa y la calidad educativa. La implementación exitosa de la IA depende
de superar desafíos relacionados con la formación docente, la ética, la
privacidad y la infraestructura tecnológica. La innovación educativa en la era
de la IA debe ser abordada desde una perspectiva integral que combine
tecnología, cultura organizacional y políticas claras. Solo así se podrá
garantizar una Educación Superior inclusiva, equitativa y sostenible, capaz de
preparar a los estudiantes para los retos del siglo XXI.
Referencias
bibliográficas
Acevedo, M., &
Cabezas, N. M. (2025). Desafíos y oportunidades de la inteligencia artificial
en la educación superior latinoamericana: revisión sistematiza de la
literatura. Revista Invecom, 25(2),
67-84. https://doi.org./10.5281/Zenodo.15508755
Ampudia, C., Yanqui, M., Ullauri, G., & Villón, M. (2024). Aprendizaje
adaptativo mediante inteligencia artificial en la enseñanza de las Ciencias
Naturales. Reincisol, 3(6), 4443-4456. https://www.reincisol.com/ojs/index.php/reincisol/article/view/424
Ayala, N. A. (2018). Optimización
del sistema de seccionamiento en redes usando algoritmo de colonia de hormigas
[Tesis de grado, Universidad Politécnica Salesiana]. https://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/15215
Bermello, J. M., Maliza, W.
F., & Álzate, L. A. (2025). Herramientas basadas en la inteligencia
artificial para el fortalecimiento de las funciones de gestión educativa. Código
Científico Revista De Investigación, 6(E1), 646–666. https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE1/706
Jardon,
M., Allas, W., Zamora, D., & Cedeño, N (2024).
Impacto de la inteligencia artificial en la educación superior. Percepciones de
alumnos y profesores en el aprendizaje y evaluación. Reincisol,
3(6), 7008-7033. https://www.reincisol.com/ojs/index.php/reincisol/article/view/537
Jiménez, E., Ruiz, J.,
Martínez, S., & Redondo, S. (2025). Inteligencia Artificial y chatbots para
una educación superior sostenible: una revisión sistemática. RIED-Revista
Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2). https://revistas.uned.es/index.php/ried/article/view/43240
Organización de las
Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. (2023). La
inteligencia artificial en la educación. https://www.unesco.org/es/digital-education/artificial-intelligence
Parra-Sánchez, J. S. (2022). Potencialidades de
la Inteligencia Artificial en Educación Superior: Un Enfoque desde la
Personalización. Revista
Tecnológica-Educativa Docentes 2.0, 14(1), 19–27. https://doi.org/10.37843/rted.v14i1.296
Perdomo, B., & González, O. A. (2025). Inteligencia artificial
en educación superior: revisión integrativa de la literatura. Cuadernos de
Investigación Educativa, 16(2). https://doi.org/10.18861/cied.2025.16.2.4034
Quintanar, R., &
Hernández, M. S. (2022). Modelos Tecnológicos de Aprendizaje Adaptativo
Aplicados a la Educación. Revista Tecnológica-Educativa Docentes 2.0,
15(1), 41-58. https://ve.scielo.org/scielo.php?pid=S2665-02662022000300041&script=sci_arttext
Santana, M. K., Meza, M. N., Elizondo, A. H., & Chang, F. S. (2025). La
implementación de la Inteligencia Artificial en educación superior: beneficios
y limitaciones. LATAM Revista Latinoamericana De Ciencias Sociales Y
Humanidades, 5(6), 3391 – 3405. https://doi.org/10.56712/latam.v5i6.3249