Estudio de revisión sobre la Inteligencia Artificial como estrategia para optimizar los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en entornos presenciales y de e-learning en Educación Supe...
- Autores
- Lanuque, Alejandro
- Año de publicación
- 2025
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Marmo, Julieta
- Descripción
- Esta investigación tuvo por objetivo analizar la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior, y se ha desarrollado desde la perspectiva de un estudio teórico, de revisión sistemática, siguiendo la metodología PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Dicho modelo es ampliamente utilizado para garantizar rigor y transparencia en revisiones sistemáticas, facilitando la identificación, selección y síntesis de estudios relevantes (Page et al., 2021). Se consideraron como criterios de inclusión, estudios académicos y científicos revisados por pares, con enfoque empírico o de revisión sistemática, en idioma español e inglés de los últimos cinco años: entre 2020 y 2025. Se consideraron las bases de datos: WorldCat, SciELO, Redalyc y Dialnet. Del cribado definitivo se seleccionaron 28 estudios, evaluando su autoría, año, revista, enfoques y hallazgos principales. Los resultados evidenciaron un incremento sostenido en las investigaciones sobre IA educativa, destacándose su potencial para personalizar aprendizajes, automatizar evaluaciones y asistir en la toma de decisiones pedagógicas. No obstante, persisten desafíos éticos, formativos y contextuales, así como una marcada escasez de estudios empíricos longitudinales, enfoques críticos e interseccionales. Se concluye que, si bien la IA constituye un vector de innovación pedagógica, su incorporación requiere ser guiada por principios de equidad, responsabilidad y sentido educativo.
Fil: Lanuque, Alejandro. Universidad de Flores; Argentina. - Materia
-
APRENDIZAJE
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ENSEÑANZA SUPERIOR
INNOVACION EDUCATIVA - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Repositorio

- Institución
- Universidad de Flores
- OAI Identificador
- oai:repositorio.uflo.edu.ar:20.500.14340/2919
Ver los metadatos del registro completo
| id |
RIUFLO_142393935bfc4acd4c83e8ace328c2b5 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.uflo.edu.ar:20.500.14340/2919 |
| network_acronym_str |
RIUFLO |
| repository_id_str |
|
| network_name_str |
Repositorio Institucional de la Universidad de Flores |
| spelling |
Estudio de revisión sobre la Inteligencia Artificial como estrategia para optimizar los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en entornos presenciales y de e-learning en Educación SuperiorLanuque, AlejandroAPRENDIZAJEINTELIGENCIA ARTIFICIALENSEÑANZA SUPERIORINNOVACION EDUCATIVAEsta investigación tuvo por objetivo analizar la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior, y se ha desarrollado desde la perspectiva de un estudio teórico, de revisión sistemática, siguiendo la metodología PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Dicho modelo es ampliamente utilizado para garantizar rigor y transparencia en revisiones sistemáticas, facilitando la identificación, selección y síntesis de estudios relevantes (Page et al., 2021). Se consideraron como criterios de inclusión, estudios académicos y científicos revisados por pares, con enfoque empírico o de revisión sistemática, en idioma español e inglés de los últimos cinco años: entre 2020 y 2025. Se consideraron las bases de datos: WorldCat, SciELO, Redalyc y Dialnet. Del cribado definitivo se seleccionaron 28 estudios, evaluando su autoría, año, revista, enfoques y hallazgos principales. Los resultados evidenciaron un incremento sostenido en las investigaciones sobre IA educativa, destacándose su potencial para personalizar aprendizajes, automatizar evaluaciones y asistir en la toma de decisiones pedagógicas. No obstante, persisten desafíos éticos, formativos y contextuales, así como una marcada escasez de estudios empíricos longitudinales, enfoques críticos e interseccionales. Se concluye que, si bien la IA constituye un vector de innovación pedagógica, su incorporación requiere ser guiada por principios de equidad, responsabilidad y sentido educativo.Fil: Lanuque, Alejandro. Universidad de Flores; Argentina.Universidad de FloresMarmo, Julieta2025info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/trabajoFinalDeGradoapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.14340/2919spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)reponame:Repositorio Institucional de la Universidad de Floresinstname:Universidad de Flores2025-11-27T11:01:14Zoai:repositorio.uflo.edu.ar:20.500.14340/2919instacron:UFLOInstitucionalhttps://repositorio.uflo.edu.ar/Universidad privadahttps://www.uflouniversidad.edu.ar/https://repositorio.uflo.edu.ar/server/oai/gabriela.rizzo@uflouniversidad.edu.arArgentinaopendoar:2025-11-27 11:01:14.484Repositorio Institucional de la Universidad de Flores - Universidad de Floresfalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Estudio de revisión sobre la Inteligencia Artificial como estrategia para optimizar los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en entornos presenciales y de e-learning en Educación Superior |
| title |
Estudio de revisión sobre la Inteligencia Artificial como estrategia para optimizar los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en entornos presenciales y de e-learning en Educación Superior |
| spellingShingle |
Estudio de revisión sobre la Inteligencia Artificial como estrategia para optimizar los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en entornos presenciales y de e-learning en Educación Superior Lanuque, Alejandro APRENDIZAJE INTELIGENCIA ARTIFICIAL ENSEÑANZA SUPERIOR INNOVACION EDUCATIVA |
| title_short |
Estudio de revisión sobre la Inteligencia Artificial como estrategia para optimizar los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en entornos presenciales y de e-learning en Educación Superior |
| title_full |
Estudio de revisión sobre la Inteligencia Artificial como estrategia para optimizar los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en entornos presenciales y de e-learning en Educación Superior |
| title_fullStr |
Estudio de revisión sobre la Inteligencia Artificial como estrategia para optimizar los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en entornos presenciales y de e-learning en Educación Superior |
| title_full_unstemmed |
Estudio de revisión sobre la Inteligencia Artificial como estrategia para optimizar los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en entornos presenciales y de e-learning en Educación Superior |
| title_sort |
Estudio de revisión sobre la Inteligencia Artificial como estrategia para optimizar los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en entornos presenciales y de e-learning en Educación Superior |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Lanuque, Alejandro |
| author |
Lanuque, Alejandro |
| author_facet |
Lanuque, Alejandro |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Marmo, Julieta |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
APRENDIZAJE INTELIGENCIA ARTIFICIAL ENSEÑANZA SUPERIOR INNOVACION EDUCATIVA |
| topic |
APRENDIZAJE INTELIGENCIA ARTIFICIAL ENSEÑANZA SUPERIOR INNOVACION EDUCATIVA |
| dc.description.none.fl_txt_mv |
Esta investigación tuvo por objetivo analizar la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior, y se ha desarrollado desde la perspectiva de un estudio teórico, de revisión sistemática, siguiendo la metodología PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Dicho modelo es ampliamente utilizado para garantizar rigor y transparencia en revisiones sistemáticas, facilitando la identificación, selección y síntesis de estudios relevantes (Page et al., 2021). Se consideraron como criterios de inclusión, estudios académicos y científicos revisados por pares, con enfoque empírico o de revisión sistemática, en idioma español e inglés de los últimos cinco años: entre 2020 y 2025. Se consideraron las bases de datos: WorldCat, SciELO, Redalyc y Dialnet. Del cribado definitivo se seleccionaron 28 estudios, evaluando su autoría, año, revista, enfoques y hallazgos principales. Los resultados evidenciaron un incremento sostenido en las investigaciones sobre IA educativa, destacándose su potencial para personalizar aprendizajes, automatizar evaluaciones y asistir en la toma de decisiones pedagógicas. No obstante, persisten desafíos éticos, formativos y contextuales, así como una marcada escasez de estudios empíricos longitudinales, enfoques críticos e interseccionales. Se concluye que, si bien la IA constituye un vector de innovación pedagógica, su incorporación requiere ser guiada por principios de equidad, responsabilidad y sentido educativo. Fil: Lanuque, Alejandro. Universidad de Flores; Argentina. |
| description |
Esta investigación tuvo por objetivo analizar la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior, y se ha desarrollado desde la perspectiva de un estudio teórico, de revisión sistemática, siguiendo la metodología PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Dicho modelo es ampliamente utilizado para garantizar rigor y transparencia en revisiones sistemáticas, facilitando la identificación, selección y síntesis de estudios relevantes (Page et al., 2021). Se consideraron como criterios de inclusión, estudios académicos y científicos revisados por pares, con enfoque empírico o de revisión sistemática, en idioma español e inglés de los últimos cinco años: entre 2020 y 2025. Se consideraron las bases de datos: WorldCat, SciELO, Redalyc y Dialnet. Del cribado definitivo se seleccionaron 28 estudios, evaluando su autoría, año, revista, enfoques y hallazgos principales. Los resultados evidenciaron un incremento sostenido en las investigaciones sobre IA educativa, destacándose su potencial para personalizar aprendizajes, automatizar evaluaciones y asistir en la toma de decisiones pedagógicas. No obstante, persisten desafíos éticos, formativos y contextuales, así como una marcada escasez de estudios empíricos longitudinales, enfoques críticos e interseccionales. Se concluye que, si bien la IA constituye un vector de innovación pedagógica, su incorporación requiere ser guiada por principios de equidad, responsabilidad y sentido educativo. |
| publishDate |
2025 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2025 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f info:ar-repo/semantics/trabajoFinalDeGrado |
| format |
bachelorThesis |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.14340/2919 |
| url |
https://hdl.handle.net/20.500.14340/2919 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de Flores |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de Flores |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional de la Universidad de Flores instname:Universidad de Flores |
| reponame_str |
Repositorio Institucional de la Universidad de Flores |
| collection |
Repositorio Institucional de la Universidad de Flores |
| instname_str |
Universidad de Flores |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional de la Universidad de Flores - Universidad de Flores |
| repository.mail.fl_str_mv |
gabriela.rizzo@uflouniversidad.edu.ar |
| _version_ |
1849953251722526720 |
| score |
13.011256 |