Inteligencia artificial en educación superior: personalización del aprendizaje y autonomía estudiantil revisión sistemática de la literatura

Abstract

Este artículo presenta una revisión sistemática de la literatura sobre la Inteligencia Artificial (IA) en la educación superior centrada en la personalización del aprendizaje y el fomento de la autonomía estudiantil La búsqueda se realizó en 2026 considerando publicaciones hasta marzo de 2026 Los estudios analizados muestran que la IA puede adaptar experiencias educativas a las necesidades individuales de los estudiantes apoyar la autorregulación y la toma de decisiones autónoma y ofrecer retroalimentación contextualizada para optimizar trayectorias de aprendizaje Sin embargo se observa que los beneficios dependen de la coherencia pedagógica el diseño ético de los algoritmos y la integración de enfoques metacognitivos así como de condiciones organizativas y contextuales La revisión destaca brechas en la aplicación práctica y evidencia limitaciones sobre los impactos sostenidos lo que subraya la necesidad de futuras investigaciones que consideren dimensiones pedagógicas éticas y socioculturales para guiar implementaciones efectivas de IA en educación superior Estos hallazgos ofrecen un marco para diseñar sistemas educativos personalizados y promover la autonomía del estudiante de manera ética y contextualizada