Impact of Artificial Intelligence on the Learning Experience: A Systematic Literature Mapping

• Autores: Garrido, Nelson; Neil, Carlos Gerardo
• Año de publicación: 2025
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Inteligencia artificial; Educación; Evaluación; competencias; artificial intelligence; education; assessment; competencies
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Context: the emergence of new tools such as AI-assisted search engines or chatbots is reshaping educational practices, fostering more personalized and dynamic learning environments. Objective: this study analyzes the incorporation of AI in traditional assessment methods and explores the challenges associated with implementing these new tools in student evaluation within the technological university context. Method: a systematic mapping of the literature was conducted to synthesize findings from existing research on the impact of AI on learning experiences and assessment practices. Results: the analysis reveals a paradigm shift in both teaching and assessment methodologies. AIs are progressively transforming traditional exams with more automated and, presumably, more efficient assessment systems. However, the integration of these tools requires teachers and students to acquire new skills to maximize their effectiveness. Additionally, ethical considerations regarding the use of AI, including privacy concerns and the potential displacement of human educators, highlight the importance of maintaining a humanistic approach in the digital age. The literature reviewed emphasizes the need for a balanced and thoughtful use of AI technologies in education, along with a critical understanding and clear frameworks to mitigate risks and optimize benefits.
Contexto: La aparición de nuevas herramientas, como los motores de búsqueda asistidos por IA o los chatbots, está transformando las prácticas educativas, fomentando entornos de aprendizaje más personalizados y dinámicos. Objetivo: Este estudio analiza la incorporación de la IA en los métodos de evaluación tradicionales y explora los desafíos asociados con la implementación de estas nuevas herramientas en la evaluación estudiantil dentro del contexto universitario tecnológico. Método: Se realizó un mapeo sistemático de la literatura para sintetizar los hallazgos de la investigación existente sobre el impacto de la IA en las experiencias de aprendizaje y las prácticas de evaluación. Resultados: El análisis revela un cambio de paradigma tanto en las metodologías de enseñanza como de evaluación. Las IA están transformando progresivamente los exámenes tradicionales con sistemas de evaluación más automatizados y, presumiblemente, más eficientes. Sin embargo, la integración de estas herramientas requiere que profesores y estudiantes adquieran nuevas habilidades para maximizar su efectividad. Además, las consideraciones éticas con respecto al uso de la IA, incluidas las preocupaciones por la privacidad y el posible desplazamiento de los educadores humanos, resaltan la importancia de mantener un enfoque humanista en la era digital. La literatura revisada enfatiza la necesidad de un uso equilibrado y reflexivo de las tecnologías de IA en la educación, junto con una comprensión crítica y marcos claros para mitigar los riesgos y optimizar los beneficios.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa