Sistemas de tutoría inteligente basados en inteligencia artificial generativa: una revisión sistemática según directrices PRISMA

Abstract

La integración de la inteligencia artificial generativa en la educación ha promovido el desarrollo de nueva tecnología centrada en mejorar la personalización del aprendizaje En este sentido los sistemas de tutoría inteligente han avanzado significativamente con la llegada de grandes modelos de lenguaje capaces de generar contenido educativo ofrecer retroalimentación adaptativa y participar en interacciones conversacionales con los estudiantes La presente investigación tiene como objetivo analizar los sistemas de tutoría inteligente basados en inteligencia artificial generativa mediante una revisión sistemática de la literatura La metodología se desarrolló bajo el protocolo PRISMA que permitió una organización rigurosa de las etapas de búsqueda selección y análisis de los estudios Se realizaron búsquedas en las bases de datos Web of Science IEEE Xplore y SciELO mediante ecuaciones de búsqueda con operadores booleanos AND y OR En la etapa de identificación se recopilaron 1 485 registros correspondientes al período 2020 2026 que se refinaron eliminando duplicados y aplicando criterios de inclusión y exclusión Se seleccionaron nueve estudios tras la revisión de títulos resúmenes y textos completos siguiendo los criterios metodológicos establecidos Los resultados evidencian que los sistemas de tutoría inteligente con inteligencia artificial generativa permiten personalizar el aprendizaje crear materiales educativos de forma automática ofrecer retroalimentación personalizada y mejorar las interacciones entre el estudiante y el sistema La incorporación de modelos de lenguaje de gran escala y arquitecturas generativas como RAG y sistemas multiagente mejora la interacción y la adaptabilidad de los entornos de aprendizaje Se concluye que la inteligencia artificial generativa tiene un alto potencial para optimizar los sistemas de tutoría inteligente y mejorar el proceso de enseñanza y aprendizaje aunque persisten retos relacionados con la evaluación longitudinal los sesgos algorítmicos y la validación pedagógica