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Título : Uso de la inteligencia artificial generativa en la educación superior y su impacto en el aprendizaje autónomo de estudiantes universitario
Autor : Angulo Velez, Daniel Andrés
Carvajal Torres, Walter Alfredo
Palabras clave : INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
EDUCACIÓN SUPERIOR
RENDIMIENTO
Fecha de publicación : 2026
Resumen : La adopción de la inteligencia artificial generativa GenAI plantea un desafío a los paradigmas tradicionales de la educación superior al introducir tensiones entre la eficiencia tecnológica y el esfuerzo cognitivo requerido para el aprendizaje significativo El presente estudio examina la evidencia empírica disponible sobre el impacto de la GenAI en el rendimiento académico y en la reconfiguración de la autonomía estudiantil Siguiendo las directrices PRISMA 2020 se llevó a cabo una revisión sistemática de 20 artículos publicados entre 2023 y 2026 recuperados de la base de datos Scopus Los resultados evidencian un impacto de carácter condicional si bien la GenAI optimiza el desempeño en tareas de ideación y producción textual su contribución al aprendizaje profundo depende del andamiaje pedagógico y del nivel de alfabetización digital del usuario en ausencia de esta mediación aumenta el riesgo de evitación cognitiva Desde una perspectiva teórica se identifica un desplazamiento desde una autonomía concebida como independencia hacia una forma de agencia híbrida en la que la capacidad crítica para iterar y verificar la información human-in-the-loop reemplaza al trabajo solitario En última instancia se concluye que el éxito educativo no reside en el acceso a la herramienta sino en el desarrollo de estrategias de co-regulación que permitan mitigar la dependencia tecnológica
URI : https://repositorio.unemi.edu.ec/xmlui/handle/123456789/8610
Aparece en las colecciones: Maestría en Educación mención en Docencia e Investigación en Educación Superior

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