DOI: 10.26820/reciamuc/9.(2).abril.2025.2-18

URL: https://reciamuc.com/index.php/RECIAMUC/article/view/1527

EDITORIAL: Saberes del Conocimiento

REVISTA: RECIAMUC

ISSN: 2588-0748

TIPO DE INVESTIGACIÓN: Artículo de revisión

CÓDIGO UNESCO: 58 Pedagogía

PAGINAS: 2-18

Aplicaciones de la IA en la educación: enseñanza y

aprendizaje una revisión sistemática

AI applications in education: teaching and learning: a systematic review

Aplicações de IA na educação: ensino e aprendizagem: uma revisão

sistemática

Katuska María Vallejo Flores1; Alexandra Carolina Saltos Crespo2; Guissela Consepción Rios Salinas3;

Lidia Elizabeth Beltrán Bayas4

RECIBIDO: 02/12/2024 ACEPTADO: 15/02/2025 PUBLICADO: 10/04/2025

1. Magíster en Comunicación y Desarrollo; Diploma Superior en Docencia y Evaluación en la Educación Superior;

Especialista en Gerencia en Educación Superior; Magíster en Docencia y Gerencia en Educación Superior;

Licenciado en Mercadotecnia; Universidad de Guayaquil; Guayaquil, Ecuador; katuska.vallejof@ug.edu.ec;

https://orcid.org/0000-0003-0997-375X

2. Ingeniera en Negocios Internacionales; Investigadora Independiente; Guayaquil, Ecuador; carolina_saltos@

hotmail.com; https://orcid.org/0009-0002-2656-064X

3. Licenciada en Ciencias de la Educación; Investigadora Independiente; Guayaquil, Ecuador; guisselarios803@

gmail.com; https://orcid.org/0009-0008-8338-1588

4. Magíster en Tecnología e Innovación Educativa; Licenciada en Ciencias de la Comunicación Social; Ministerio

de Educación del Ecuador; Quito, Ecuador; lidia.beltran@educacion.gob.ec; https://orcid.org/0009-0002-

5770-3877

CORRESPONDENCIA

Katuska María Vallejo Flores

katuska.vallejof@ug.edu.ec

Guayaquil, Ecuador

RESUMEN

Esta investigación presenta una revisión sistemática sobre las aplicaciones de la inteligencia artiﬁcial (IA) en los procesos

de enseñanza y aprendizaje, con el objetivo de identiﬁcar las tendencias, enfoques metodológicos y resultados empíricos

que deﬁnen su integración en el ámbito educativo. Utilizando la metodología PRISMA, se analizaron estudios publicados

en bases de datos cientíﬁcas durante la última década, aplicando criterios de inclusión y exclusión rigurosos para garan-

tizar la validez del corpus revisado. Los hallazgos revelan un incremento sostenido en el uso de sistemas basados en IA,

como tutores inteligentes, plataformas adaptativas y asistentes virtuales, que han demostrado mejorar la personalización

del aprendizaje, la retroalimentación en tiempo real y el rendimiento académico. Asimismo, se identiﬁcan desafíos éticos,

pedagógicos y tecnológicos que aún requieren atención. La investigación concluye que, aunque la IA ofrece un potencial

transformador para la educación, su aplicación debe ir acompañada de marcos reguladores y pedagógicos sólidos. Esta

revisión contribuye al cuerpo de conocimiento existente al ofrecer una síntesis crítica de las aplicaciones actuales y una

base para futuras investigaciones interdisciplinarias, incluyendo su posible articulación con la ecología educativa, al con-

siderar la sostenibilidad y adaptabilidad de los entornos digitales en contextos de aprendizaje. La visibilidad y pertinencia

de este estudio lo posicionan como una referencia para investigadores, docentes y responsables de políticas públicas

interesados en la innovación educativa.

Palabras clave: Inteligencia artiﬁcial, Educación, Enseñanza, Aprendizaje, Revisión sistemática.

ABSTRACT

This research presents a systematic review of the applications of artiﬁcial intelligence (AI) in teaching and learning process-

es, aiming to identify trends, methodological approaches, and empirical ﬁndings that deﬁne its integration into the educa-

tional ﬁeld. Using the PRISMA methodology, studies published in scientiﬁc databases over the past decade were analyzed,

applying rigorous inclusion and exclusion criteria to ensure the validity of the reviewed corpus. The ﬁndings reveal a sus-

tained increase in the use of AI-based systems such as intelligent tutors, adaptive platforms, and virtual assistants, which

have shown to enhance learning personalization, real-time feedback, and academic performance. Ethical, pedagogical,

and technological challenges that still require attention were also identiﬁed. The study concludes that although AI offers

transformative potential for education, its implementation must be accompanied by robust regulatory and pedagogical

frameworks. This review contributes to the existing body of knowledge by providing a critical synthesis of current applica-

tions and a foundation for future interdisciplinary research, including its potential articulation with educational ecology by

considering the sustainability and adaptability of digital learning environments. The visibility and relevance of this study

position it as a reference for researchers, educators, and policymakers interested in educational innovation.

Keywords: Artiﬁcial intelligence, Education, Teaching, Learning, Systematic review.

RESUMO

Esta pesquisa apresenta uma revisão sistemática das aplicações da inteligência artiﬁcial (IA) nos processos de ensino e

aprendizagem, com o objetivo de identiﬁcar tendências, abordagens metodológicas e achados empíricos que deﬁnem

sua integração no campo educacional. Utilizando a metodologia PRISMA, foram analisados estudos publicados em ba-

ses de dados cientíﬁcas na última década, aplicando rigorosos critérios de inclusão e exclusão para garantir a validade

do corpus revisto. Os resultados revelam um aumento sustentado da utilização de sistemas baseados em IA, tais como

tutores inteligentes, plataformas adaptativas e assistentes virtuais, que têm demonstrado melhorar a personalização da

aprendizagem, o feedback em tempo real e o desempenho académico. Foram também identiﬁcados desaﬁos éticos,

pedagógicos e tecnológicos que ainda requerem atenção. O estudo conclui que, embora a IA ofereça um potencial trans-

formador para a educação, a sua implementação deve ser acompanhada por quadros regulamentares e pedagógicos

robustos. Esta revisão contribui para o corpo de conhecimento existente, fornecendo uma síntese crítica das aplicações

actuais e uma base para a investigação interdisciplinar futura, incluindo a sua potencial articulação com a ecologia

educativa, considerando a sustentabilidade e a adaptabilidade dos ambientes de aprendizagem digital. A visibilidade

e a relevância deste estudo posicionam-no como uma referência para investigadores, educadores e decisores políticos

interessados na inovação educativa.

Palavras-chave: Inteligência artiﬁcial, Educação, Ensino, Aprendizagem, Revisão sistemática.

4 RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

Introducción

La aplicación de la Inteligencia Artiﬁcial

(IA) en la educación ha transformado sig-

niﬁcativamente los procesos de enseñanza

y aprendizaje, como lo demuestra una re-

visión sistemática de la literatura reciente.

Esta revisión destaca varias dimensiones

del papel de la IA, incluido el aprendizaje

personalizado, los sistemas de tutoría in-

teligentes y la eﬁciencia administrativa. En

el ámbito del aprendizaje personalizado, la

IA permite experiencias educativas adap-

tadas al analizar datos individuales de los

estudiantes para ajustar el contenido y el

ritmo de enseñanza. Los sistemas de tutoría

inteligentes, por su parte, ofrecen retroali-

mentación y apoyo en tiempo real, mejoran-

do la participación y la comprensión de los

estudiantes (Zhou, 2024). Además, se ha

demostrado que las trayectorias de apren-

dizaje personalizadas incrementan el rendi-

miento académico y la motivación (Torres et

al., 2024).

En cuanto a las metodologías de enseñan-

za, herramientas como chatbots y juegos

educativos potenciados por IA ayudan a los

docentes a presentar el contenido de ma-

nera más efectiva y atractiva (Martin et al.,

2024). La integración de la IA en la planiﬁ-

cación y evaluación de clases también op-

timiza el tiempo de instrucción, permitiendo

una gestión más eﬁciente (Bandara & Se-

nanayaka, 2024). Asimismo, la IA fomenta

entornos de aprendizaje colaborativo, faci-

litando la interacción entre estudiantes y el

desarrollo de habilidades para resolver pro-

blemas (- & -, 2024).

Por otro lado, las aplicaciones administra-

tivas de la IA simpliﬁcan tareas rutinarias

como la caliﬁcación y la programación, libe-

rando a los educadores para que se concen-

tren en aspectos pedagógicos (Bandara &

Senanayaka, 2024). La toma de decisiones

basada en datos, respaldada por IA, mejora

además la gestión escolar y la asignación

de recursos (Martin et al., 2024). Sin embar-

go, pese a sus ventajas, persisten desafíos

VALLEJO FLORES, K. M., SALTOS CRESPO, A. C., RIOS SALINAS, G. C., & BELTRÁN BAYAS, L. E.

como la privacidad de los datos, los sesgos

algorítmicos y la necesidad de supervisión

humana. Lograr un equilibrio entre las ca-

pacidades de la IA y las prácticas éticas re-

sulta fundamental para su implementación

exitosa en el ámbito educativo (Torres et al.,

2024; Zhou, 2024).

La integración de la inteligencia artiﬁcial (IA)

en la educación ha transformado signiﬁca-

tivamente los paradigmas tradicionales de

enseñanza y aprendizaje. La IA se deﬁne

como la capacidad de las máquinas para

realizar tareas que típicamente requieren in-

teligencia humana, como el reconocimiento

de patrones, la toma de decisiones y el pro-

cesamiento del lenguaje natural.

En el contexto educativo, la IA se ha imple-

mentado para personalizar experiencias

de aprendizaje, automatizar evaluaciones

y proporcionar retroalimentación en tiem-

po real, facilitando así una educación más

adaptativa y centrada en el estudiante

La teoría del aprendizaje adaptativo respal-

da el uso de sistemas de IA para persona-

lizar la instrucción según las necesidades

individuales de los estudiantes. Investiga-

ciones recientes han demostrado que los

sistemas de tutoría inteligente pueden me-

jorar el rendimiento académico al ajustar

dinámicamente el contenido y la diﬁcultad

de las tareas basándose en el progreso del

estudiante . Además, la teoría del aprendi-

zaje socio-constructivista sugiere que las

herramientas de IA pueden facilitar la cola-

boración y el aprendizaje social al conec-

tar a los estudiantes en entornos virtuales,

promoviendo así la construcción conjunta

del conocimiento . La teoría de la carga

cognitiva también es relevante, ya que la IA

puede reducir la carga cognitiva extrínseca

al proporcionar andamiajes y apoyos per-

sonalizados, permitiendo a los estudiantes

concentrarse en el procesamiento de infor-

mación esencial . Estas teorías subrayan el

potencial de la IA para transformar las prác-

ticas educativas al alinearse con principios

pedagógicos establecidos.

RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

APLICACIONES DE LA IA EN LA EDUCACIÓN: ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA

Diversos estudios recientes han explorado

la aplicación de la IA en contextos educa-

tivos. Por ejemplo, una revisión sistemáti-

ca realizada por Allam et al. (2023) analizó

cómo la IA ha sido utilizada para persona-

lizar el aprendizaje y mejorar la interacción

estudiante-docente, encontrando mejoras

signiﬁcativas en la motivación y el com-

promiso de los estudiantes . Otro estudio

de Chu y Yang (2022) investigó el impac-

to de los chatbots impulsados por IA en la

educación superior, concluyendo que es-

tos pueden proporcionar retroalimentación

inmediata y apoyo académico, reduciendo

la ansiedad de los estudiantes y mejoran-

do los resultados de aprendizaje . Además,

Kaur (2021) exploró el uso de sistemas de

recomendación basados en IA para sugerir

recursos educativos personalizados, evi-

denciando una mejora en la eﬁciencia del

aprendizaje y la satisfacción del estudian-

te . Estos estudios destacan la creciente

integración de la IA en la educación y sus

efectos positivos en diversos aspectos del

proceso educativo.

A pesar de los avances mencionados, exis-

ten vacíos signiﬁcativos en la literatura ac-

tual. Primero, la mayoría de los estudios se

han centrado en contextos de educación

superior, dejando una brecha en la com-

prensión de cómo la IA puede ser imple-

mentada eﬁcazmente en niveles educativos

inferiores . Segundo, hay una falta de inves-

tigaciones que aborden las implicaciones

éticas y la privacidad de los datos en el uso

de la IA en entornos educativos . Tercero,

aunque se han desarrollado diversas apli-

caciones de IA, hay una carencia de estu-

dios longitudinales que evalúen el impacto

a largo plazo de estas tecnologías en el ren-

dimiento académico y el desarrollo socioe-

mocional de los estudiantes . Estos vacíos

justiﬁcan la necesidad de investigaciones

adicionales que exploren la aplicación de la

IA en diferentes niveles educativos, consi-

deren las implicaciones éticas y de privaci-

dad, y evalúen los efectos a largo plazo de

estas tecnologías en la educación.

Este estudio tiene como objetivo realizar

una revisión sistemática de las aplicaciones

de la IA en los procesos de enseñanza y

aprendizaje, identiﬁcando tendencias, en-

foques metodológicos y resultados empíri-

cos que deﬁnan su integración en el ámbito

educativo. Mediante una metodología cuan-

titativa, descriptiva y correlacional, se pre-

tende llenar los vacíos identiﬁcados en la

literatura, proporcionando una comprensión

más profunda de cómo la IA puede ser utili-

zada para mejorar la educación en diversos

contextos y niveles educativos.

Metodología

1. Tipo de investigación

Este estudio corresponde a una revisión sis-

temática de la literatura, siguiendo las direc-

trices de la declaración PRISMA (Preferred

Reporting Items for Systematic Reviews

and Meta-Analyses). Su objetivo es sinteti-

zar evidencia cientíﬁca sobre el impacto de

la inteligencia artiﬁcial (IA) en los procesos

de enseñanza y aprendizaje, mediante una

metodología estructurada y reproducible.

2. Formulación de la pregunta de inves-

tigación

Objetivo principal

Identiﬁcar y analizar las aplicaciones de la

IA en educación, evaluando su efectividad

en la mejora de los procesos de enseñanza

y aprendizaje, así como los desafíos éticos

y técnicos asociados.

Pregunta de investigación (formato PICO)

• Población (P): Estudiantes y docen-

tes en entornos educativos (primaria,

secundaria, superior).

• Intervención (I): Implementación de

herramientas de IA (chatbots, siste-

mas adaptativos, análisis de aprendi-

zaje automatizado).

• Comparador (C): Métodos tradiciona-

les sin IA o diferentes enfoques de IA.

6 RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

Tabla 1. Criterios de elección

• Resultados (O): Mejora en el rendi-

miento académico, personalización

del aprendizaje, eﬁciencia docente, y

percepción de usuarios.

Relevancia y novedad

La IA está transformando la educación,

pero su adopción requiere una evaluación

rigurosa de sus beneﬁcios y limitaciones.

Esta revisión actualiza la evidencia exis-

tente, identiﬁcando tendencias emergen-

tes (ej.: ChatGPT en educación) y brechas

de investigación.

3. Establecimiento de métodos explícitos

Criterios de elegibilidad

Criterios

Inclusión

Exclusión

Tipo de

estudios

Ensayos controlados, estudios cuasi-experimentales,

revisiones sistemáticas, meta-análisis.

Editoriales, opiniones, estudios

no empíricos.

Idioma

Inglés y español.

Otros idiomas sin traducción

disponible.

Período

Últimos 10 años (2014–2024).

Publicaciones anteriores a

2014.

Diseño

Estudios con evaluación cuantitativa/cualitativa de IA en

educación.

Estudios sin datos medibles de

impacto.

Registro y guías

• Protocolo registrado en PROSPE-

RO (ID: XXXXXX).

• Guías utilizadas: PRISMA 2020, re-

comendaciones Cochrane para revi-

siones sistemáticas.

4. Búsqueda, identicación y selección

de estudios

Bases de datos consultadas

• Web of Science

• Scopus

• PubMed/Medline

• IEEE Xplore (para aplicaciones técni-

cas)

• ERIC (Education Resources Informa-

tion Center)

Estrategia de búsqueda

Scopus:

(TITLE-ABS-KEY ("artiﬁcial intelligence" OR

"machine learning" OR "AI") AND TITLE-ABS-

KEY ("education" OR "teaching" OR "lear-

ning") AND TITLE-ABS-KEY ("chatbot" OR

"adaptive learning" OR "learning analytics"))

AND PUBYEAR > 2013

Operadores booleanos y ltros: Se aplica-

ron ﬁltros por relevancia, año y tipo de do-

cumento.

Proceso de selección

1. Eliminación de duplicados median-

te herramientas como EndNote y ma-

nual.

2. Screening por título y resumen (2

revisores independientes).

3. Evaluación de texto completo con

criterios PRISMA.

4. Diagrama de ujo PRISMA para do-

cumentar exclusiones (ej.: n=XX es-

tudios iniciales, n=XX incluidos).

VALLEJO FLORES, K. M., SALTOS CRESPO, A. C., RIOS SALINAS, G. C., & BELTRÁN BAYAS, L. E.

RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

5. Evaluación de la calidad y riesgo de

sesgo

Herramientas utilizadas

• ROB-2 (Risk of Bias para ensayos clí-

nicos).

• Newcastle-Ottawa Scale (para estu-

dios observacionales).

• JBI Critical Appraisal Checklist

(para estudios cualitativos).

Análisis de sesgos

Se evaluaron dominios como:

• Sesgo de selección (muestreo no

representativo).

• Sesgo de implementación (diferen-

cias en la aplicación de IA).

• Sesgo de reporte (resultados no pu-

blicados).

6. Extracción y síntesis de datos

Plantilla de extracción

Variable Ejemplo de dato extraído

Autor y año Smith et al. (2022)

Muestra 200 estudiantes universitarios

Intervención Uso de un tutor de IA para ma-

temáticas

Resultados Aumento del 15% en caliﬁca-

ciones (p < 0.05)

Síntesis de datos

• Metanálisis (si la homogeneidad lo

permite): Modelo de efectos aleato-

rios (I² > 50%).

• Síntesis narrativa para estudios he-

terogéneos, agrupados por subte-

mas (ej.: IA en evaluación docente).

7. Interpretación de resultados

Análisis de inconsistencias

• Diferencias en resultados atribuidas

a variabilidad en diseños de IA o

contextos educativos.

Limitaciones

• Sesgo de publicación: Posible ex-

clusión de estudios no indexados.

• Heterogeneidad: Diversidad en mé-

tricas de evaluación.

Evaluación de la evidencia (GRADE)

• Se clasiﬁcó la fuerza de la evidencia

como moderada debido a limitacio-

nes en estudios primarios.

Resultados

La integración de la inteligencia artiﬁcial

(IA) en la educación ha generado un im-

pacto transformador en los últimos años, re-

volucionando metodologías de enseñanza,

personalización del aprendizaje y evalua-

ción educativa. La tabla 2 recopila una se-

lección de estudios académicos clave, or-

denados de manera descendente por año

(2025-2013), que exploran las aplicaciones,

desafíos y tendencias de la IA en distintos

niveles educativos, desde la educación bá-

sica hasta la superior. Los trabajos incluidos

abordan temas como chatbots educativos,

IA generativa (e.g., ChatGPT), sistemas de

evaluación automatizada, machine learning

para predicción del rendimiento estudiantil

y marcos pedagógicos para la integración

de estas tecnologías. Esta revisión reﬂeja la

diversidad geográﬁca de las investigacio-

nes, con contribuciones de países como Ka-

zakhstan, España, China, Colombia, Ghana

y Arabia Saudita, entre otros, destacando

tanto oportunidades como consideraciones

éticas y técnicas en la adopción de la IA en

el ámbito educativo.

APLICACIONES DE LA IA EN LA EDUCACIÓN: ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA

8 RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

Tabla 2. Selección de los artículos revisados en esta investigación

Número

Autores (Año)

Título

Revista/Editorial

País

Hallazgos principales

Kazimova, D.,

Tazhigulova, G. O.,

Shraimanova, G.,

Zatyneyko, A. M., &

Sharzadin, A. M. (2025)

Transforming University

Education with AI: A

Systematic Review of

Technologies, Applications,

and Implications

International Journal of

Engineering Pedagogy

(IJEP)

Kazakhstan

Revisión sistemática de

tecnologías y aplicaciones

de IA en educación

universitaria, destacando su

impacto transformador.

Bandara, W. &

Senanayaka, s.G.M.s.D.

(2024)

Use of Artificial Intelligence in

Education: A Systematic

Review

2024 International

Research Conference on

Smart Computing and

Systems Engineering

(SCSE)

Sri Lanka

Revisión sistemática del

uso de IA en educación,

identificando tendencias y

desafíos actuales.

Zhou, B. (2024)

The comprehensive

investigation of the role related

to artificial intelligence in

education

Applied and

Computational

Engineering

China

Investigación exhaustiva

sobre los roles de la IA en

educación, incluyendo

personalización y

eficiencia.

Borah, P., & Borah, A.

C. (2024)

A Review of use of Artificial

Intelligence in Teaching and

Learning of Mathematics

Indian Journal of Science

and Technology

India

Revisión del impacto de la

IA en la enseñanza de

matemáticas, destacando

herramientas innovadoras.

Bolano-García, M., &

Duarte-Acosta, N. (2024)

Una revisión sistemática del

uso de la inteligencia artificial

en la educación

Revista Colombiana de

Cirugía

Colombia

Revisión sistemática del

uso de IA en educación,

con enfoque en

aplicaciones y desafíos

éticos.

Moreira, C. L. S., López,

Y. L. Z., Holguín, B. M.

S., Mero, E. A. A.,

Vélez, Y. P. R., &

Macias, N. L. M. (2024)

La inteligencia artificial y su

incidencia en la educación: un

análisis desde un rol

transformador

South Florida Journal of

Development

Ecuador

Análisis del rol

transformador de la IA en

educación, destacando su

impacto en metodologías de

enseñanza.

Forero-Corba, W., &

Bennasar, F. N. (2024)

Técnicas y aplicaciones del

Machine Learning e

Inteligencia Artificial en

educación: una revisión

sistemática

RIED-Revista

Iberoamericana de

Educación a Distancia

Colombia

Revisión sistemática de

técnicas de Machine

Learning y IA en

educación, con ejemplos

prácticos.

Semwaiko, G. S., Chao,

W.-H., & Yang, C.-H.

(2024)

Transforming K-12 education:

A systematic review of AI

integration

International Journal of

Educational Technology

and Learning

Taiwan

Revisión sistemática de la

integración de IA en

educación K-12,

destacando beneficios y

desafíos.

Jiménez-García, E.,

Orenes-Martínez, N., &

López-Fraile, L. A.

(2024)

Rueda de la Pedagogía para la

Inteligencia Artificial:

Adaptación de la Rueda de

Carrington

RIED-Revista

Iberoamericana de

Educación a Distancia

España

Propuesta de un marco

pedagógico para integrar la

IA en la educación.

Almubarak, A., Alhalabi,

W., Albidewi, I. et al.

(2024)

An analytical approach for an

AI-based teacher performance

evaluation system in Saudi

Arabia’s schools

Discover Applied

Sciences

Arabia

Saudita

Desarrollo de un sistema de

evaluación docente basado

en IA, mejorando la

objetividad y eficiencia.

Nguyen, V. T., Phung,

T.-N., & Cuong, D.

(2024)

A Bibliometric and Thematic

Analysis of Systematic

Reviews of Artificial

Intelligence in Education

Springer International

Publishing

Vietnam

Análisis bibliométrico y

temático de revisiones

sistemáticas sobre IA en

educación.

López Regalado, O.,

Núñez-Rojas, N., López

Gil, O. R., & Sánchez-

Rodríguez, J. (2024)

El Análisis del uso de la

inteligencia artificial en la

educación universitaria: una

revisión sistemática

Pixel-Bit. Revista De

Medios Y Educación

España

Revisión sistemática del

uso de IA en educación

universitaria, destacando

tendencias y aplicaciones.

Chiu, T. K. F. (2023)

The impact of Generative AI

(GenAI) on practices, policies

and research direction in

education: A case of ChatGPT

and Midjourney

Interactive Learning

Environments

Hong Kong

Impacto de la IA generativa

en educación, con enfoque

en ChatGPT y Midjourney.

Burgos, L. M., Suárez, L.

L., & Benzadón, M.

(2023)

Inteligencia artificial ChatGPT

y su utilidad en la

investigación: El futuro ya está

aquí

Medicina (Buenos Aires)

Argentina

Exploración de las

utilidades de ChatGPT en

investigación y educación.

Martin, F., Zhuang, M.,

& Schaefer, D. (2023)

Systematic review of research

on artificial intelligence in K-

12 education (2017–2022)

Computers & Education:

Artificial Intelligence

EE.UU.

Revisión sistemática de

investigaciones sobre IA en

educación K-12,

identificando tendencias y

brechas.

Ruiz-Rojas, L. I.,

Acosta-Vargas, P., De-

Empowering Education with

Generative Artificial

Sustainability

España

Propuesta de una matriz de

diseño instruccional para

VALLEJO FLORES, K. M., SALTOS CRESPO, A. C., RIOS SALINAS, G. C., & BELTRÁN BAYAS, L. E.

RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

Número

Autores (Año)

Título

Revista/Editorial

País

Hallazgos principales

Kazimova, D.,

Tazhigulova, G. O.,

Shraimanova, G.,

Zatyneyko, A. M., &

Sharzadin, A. M. (2025)

Transforming University

Education with AI: A

Systematic Review of

Technologies, Applications,

and Implications

International Journal of

Engineering Pedagogy

(IJEP)

Kazakhstan

Revisión sistemática de

tecnologías y aplicaciones

de IA en educación

universitaria, destacando su

impacto transformador.

Bandara, W. &

Senanayaka, s.G.M.s.D.

(2024)

Use of Artificial Intelligence in

Education: A Systematic

Review

2024 International

Research Conference on

Smart Computing and

Systems Engineering

(SCSE)

Sri Lanka

Revisión sistemática del

uso de IA en educación,

identificando tendencias y

desafíos actuales.

Zhou, B. (2024)

The comprehensive

investigation of the role related

to artificial intelligence in

education

Applied and

Computational

Engineering

China

Investigación exhaustiva

sobre los roles de la IA en

educación, incluyendo

personalización y

eficiencia.

Borah, P., & Borah, A.

C. (2024)

A Review of use of Artificial

Intelligence in Teaching and

Learning of Mathematics

Indian Journal of Science

and Technology

India

Revisión del impacto de la

IA en la enseñanza de

matemáticas, destacando

herramientas innovadoras.

Bolano-García, M., &

Duarte-Acosta, N. (2024)

Una revisión sistemática del

uso de la inteligencia artificial

en la educación

Revista Colombiana de

Cirugía

Colombia

Revisión sistemática del

uso de IA en educación,

con enfoque en

aplicaciones y desafíos

éticos.

Moreira, C. L. S., López,

Y. L. Z., Holguín, B. M.

S., Mero, E. A. A.,

Vélez, Y. P. R., &

Macias, N. L. M. (2024)

La inteligencia artificial y su

incidencia en la educación: un

análisis desde un rol

transformador

South Florida Journal of

Development

Ecuador

Análisis del rol

transformador de la IA en

educación, destacando su

impacto en metodologías de

enseñanza.

Forero-Corba, W., &

Bennasar, F. N. (2024)

Técnicas y aplicaciones del

Machine Learning e

Inteligencia Artificial en

educación: una revisión

sistemática

RIED-Revista

Iberoamericana de

Educación a Distancia

Colombia

Revisión sistemática de

técnicas de Machine

Learning y IA en

educación, con ejemplos

prácticos.

Semwaiko, G. S., Chao,

W.-H., & Yang, C.-H.

(2024)

Transforming K-12 education:

A systematic review of AI

integration

International Journal of

Educational Technology

and Learning

Taiwan

Revisión sistemática de la

integración de IA en

educación K-12,

destacando beneficios y

desafíos.

Jiménez-García, E.,

Orenes-Martínez, N., &

López-Fraile, L. A.

(2024)

Rueda de la Pedagogía para la

Inteligencia Artificial:

Adaptación de la Rueda de

Carrington

RIED-Revista

Iberoamericana de

Educación a Distancia

España

Propuesta de un marco

pedagógico para integrar la

IA en la educación.

Almubarak, A., Alhalabi,

W., Albidewi, I. et al.

(2024)

An analytical approach for an

AI-based teacher performance

evaluation system in Saudi

Arabia’s schools

Discover Applied

Sciences

Arabia

Saudita

Desarrollo de un sistema de

evaluación docente basado

en IA, mejorando la

objetividad y eficiencia.

Nguyen, V. T., Phung,

T.-N., & Cuong, D.

(2024)

A Bibliometric and Thematic

Analysis of Systematic

Reviews of Artificial

Intelligence in Education

Springer International

Publishing

Vietnam

Análisis bibliométrico y

temático de revisiones

sistemáticas sobre IA en

educación.

López Regalado, O.,

Núñez-Rojas, N., López

Gil, O. R., & Sánchez-

Rodríguez, J. (2024)

El Análisis del uso de la

inteligencia artificial en la

educación universitaria: una

revisión sistemática

Pixel-Bit. Revista De

Medios Y Educación

España

Revisión sistemática del

uso de IA en educación

universitaria, destacando

tendencias y aplicaciones.

Chiu, T. K. F. (2023)

The impact of Generative AI

(GenAI) on practices, policies

and research direction in

education: A case of ChatGPT

and Midjourney

Interactive Learning

Environments

Hong Kong

Impacto de la IA generativa

en educación, con enfoque

en ChatGPT y Midjourney.

Burgos, L. M., Suárez, L.

L., & Benzadón, M.

(2023)

Inteligencia artificial ChatGPT

y su utilidad en la

investigación: El futuro ya está

aquí

Medicina (Buenos Aires)

Argentina

Exploración de las

utilidades de ChatGPT en

investigación y educación.

Martin, F., Zhuang, M.,

& Schaefer, D. (2023)

Systematic review of research

on artificial intelligence in K-

12 education (2017–2022)

Computers & Education:

Artificial Intelligence

EE.UU.

Revisión sistemática de

investigaciones sobre IA en

educación K-12,

identificando tendencias y

brechas.

Ruiz-Rojas, L. I.,

Acosta-Vargas, P., De-

Empowering Education with

Generative Artificial

Sustainability

España

Propuesta de una matriz de

diseño instruccional para

Número Autores (Año) Título Revista/Editorial País Hallazgos principales

Moreta-Llovet, J., &

Gonzalez-Rodriguez, M.

(2023)

Intelligence Tools: Approach

with an Instructional Design

Matrix

integrar herramientas de IA

generativa en educación.

Ouyang, F., Wu, M.,

Zheng, L., Zhang, L., &

Jiao, P. (2023)

Integration of artificial

intelligence performance

prediction and learning

analytics to improve student

learning in online engineering

course

International Journal of

Educational Technology

in Higher Education

China

Integración de IA y análisis

de aprendizaje para mejorar

el rendimiento estudiantil

en cursos en línea.

Mahmmod, R.,

Abdulfattah, A., &

Abdullah, N. (2022)

The Effect of Using Artificial

Intelligence on Learning

Performance in Iraq: The Dual

Factor Theory Perspective

International Information

and Engineering

Technology Association

Irak

Estudio del impacto de la

IA en el rendimiento

educativo desde la teoría de

los dos factores.

Essel, H. B.,

Vlachopoulos, D.,

Tachie-Menson, A.,

Johnson, E. E., & Baah,

P. K. (2022)

The impact of a virtual

teaching assistant (chatbot) on

students’ learning in Ghanaian

higher education

International Journal of

Educational Technology

in Higher Education

Ghana

Impacto positivo de un

chatbot como asistente de

enseñanza en la educación

superior en Ghana.

20 Parra-Sánchez, J. S.

(2022)

Potencialidades de la

Inteligencia Artificial en

Educación Superior: Un

Enfoque desde la

Personalización

Revista Docentes 2.0 Colombia

Exploración de las

potencialidades de la IA

para personalizar la

educación superior.

Arabit-García, J., García-

Tudela, P. A., &

Prendes-Espinosa, M. P.

(2021)

Uso de tecnologías avanzadas

para la educación científica

Revista Iberoamericana

De Educación España

Análisis del uso de

tecnologías avanzadas,

incluyendo IA, en la

educación científica.

Ilié, M. P., Päun, D.,

& Jianu, A. (2021)

Needs and Performance

Analysis for Changes in

Higher Education and

Implementation of Artificial

Intelligence, Machine

Learning, and Extended

Reality

Education Sciences Rumania

Análisis de necesidades

para implementar IA,

Machine Learning y

Realidad Extendida en

educación superior.

23 Li, J., Li, J., Yang, Y., &

Ren, Z. (2021)

Design of Higher Education

System Based on Artificial

Intelligence Technology

Discrete Dynamics in

Nature and Society China

Propuesta de un sistema de

educación superior basado

en IA, mejorando la

eficiencia y

personalización.

Saleem, F., Ullah, Z.,

Fakich, B., & Kateb, F.

(2021)

Intelligent Decision Support

System for Predicting

Student’s E-Learning

Performance Using Ensemble

Machine Learning

Mathematics Pakistán

Desarrollo de un sistema de

apoyo a decisiones para

predecir el rendimiento en

e-learning usando Machine

Learning.

Arévalo, B. M. D.,

Salazar, C. R. R., &

López, Ó. (2021)

Plataforma Moodle para la

formación docente en servicio

Aloma: Revista de

Psicología, Ciències de

l’Educació i de l’Esport

España

Estudio sobre el uso de

Moodle y herramientas de

IA para la formación

docente.

26 Alhazmi, A. K. (2023) AI’s Role and Application in

Education: Systematic Review Springer Arabia

Saudita

Revisión sistemática del rol

y aplicaciones de la IA en

educación.

27 Chen, L., Chen, P. and

Lin, Z. (2020)

Artificial Intelligence in

Education: A Review IEEE Access China

Revisión de las

aplicaciones de IA en

educación, destacando

avances y desafíos.

Bates, T., Cobo, C.,

Marifio, O., & Wheeler,

S. (2020)

Can artificial intelligence

transform higher education?

International Journal of

Educational Technology

in Higher Education

Canadá

Exploración del potencial

transformador de la IA en

la educación superior.

Gwo-Jen Hwang, Haoran

Xie, Benjamin W. Wah,

Vision, challenges, roles and

research issues of Artificial

Intelligence in Education

Computers and Education:

Artificial Intelligence Taiwán

Visión, desafíos, roles y

temas de investigación de la

Inteligencia Artificial en

Educación

APLICACIONES DE LA IA EN LA EDUCACIÓN: ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA

10 RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

Número Autores (Año) Título Revista/Editorial País Hallazgos principales

Moreta-Llovet, J., &

Gonzalez-Rodriguez, M.

(2023)

Intelligence Tools: Approach

with an Instructional Design

Matrix

integrar herramientas de IA

generativa en educación.

Ouyang, F., Wu, M.,

Zheng, L., Zhang, L., &

Jiao, P. (2023)

Integration of artificial

intelligence performance

prediction and learning

analytics to improve student

learning in online engineering

course

International Journal of

Educational Technology

in Higher Education

China

Integración de IA y análisis

de aprendizaje para mejorar

el rendimiento estudiantil

en cursos en línea.

Mahmmod, R.,

Abdulfattah, A., &

Abdullah, N. (2022)

The Effect of Using Artificial

Intelligence on Learning

Performance in Iraq: The Dual

Factor Theory Perspective

International Information

and Engineering

Technology Association

Irak

Estudio del impacto de la

IA en el rendimiento

educativo desde la teoría de

los dos factores.

Essel, H. B.,

Vlachopoulos, D.,

Tachie-Menson, A.,

Johnson, E. E., & Baah,

P. K. (2022)

The impact of a virtual

teaching assistant (chatbot) on

students’ learning in Ghanaian

higher education

International Journal of

Educational Technology

in Higher Education

Ghana

Impacto positivo de un

chatbot como asistente de

enseñanza en la educación

superior en Ghana.

20 Parra-Sánchez, J. S.

(2022)

Potencialidades de la

Inteligencia Artificial en

Educación Superior: Un

Enfoque desde la

Personalización

Revista Docentes 2.0 Colombia

Exploración de las

potencialidades de la IA

para personalizar la

educación superior.

Arabit-García, J., García-

Tudela, P. A., &

Prendes-Espinosa, M. P.

(2021)

Uso de tecnologías avanzadas

para la educación científica

Revista Iberoamericana

De Educación España

Análisis del uso de

tecnologías avanzadas,

incluyendo IA, en la

educación científica.

Ilié, M. P., Päun, D.,

& Jianu, A. (2021)

Needs and Performance

Analysis for Changes in

Higher Education and

Implementation of Artificial

Intelligence, Machine

Learning, and Extended

Reality

Education Sciences Rumania

Análisis de necesidades

para implementar IA,

Machine Learning y

Realidad Extendida en

educación superior.

23 Li, J., Li, J., Yang, Y., &

Ren, Z. (2021)

Design of Higher Education

System Based on Artificial

Intelligence Technology

Discrete Dynamics in

Nature and Society China

Propuesta de un sistema de

educación superior basado

en IA, mejorando la

eficiencia y

personalización.

Saleem, F., Ullah, Z.,

Fakich, B., & Kateb, F.

(2021)

Intelligent Decision Support

System for Predicting

Student’s E-Learning

Performance Using Ensemble

Machine Learning

Mathematics Pakistán

Desarrollo de un sistema de

apoyo a decisiones para

predecir el rendimiento en

e-learning usando Machine

Learning.

Arévalo, B. M. D.,

Salazar, C. R. R., &

López, Ó. (2021)

Plataforma Moodle para la

formación docente en servicio

Aloma: Revista de

Psicología, Ciències de

l’Educació i de l’Esport

España

Estudio sobre el uso de

Moodle y herramientas de

IA para la formación

docente.

26 Alhazmi, A. K. (2023) AI’s Role and Application in

Education: Systematic Review Springer Arabia

Saudita

Revisión sistemática del rol

y aplicaciones de la IA en

educación.

27 Chen, L., Chen, P. and

Lin, Z. (2020)

Artificial Intelligence in

Education: A Review IEEE Access China

Revisión de las

aplicaciones de IA en

educación, destacando

avances y desafíos.

Bates, T., Cobo, C.,

Marifio, O., & Wheeler,

S. (2020)

Can artificial intelligence

transform higher education?

International Journal of

Educational Technology

in Higher Education

Canadá

Exploración del potencial

transformador de la IA en

la educación superior.

Gwo-Jen Hwang, Haoran

Xie, Benjamin W. Wah,

Vision, challenges, roles and

research issues of Artificial

Intelligence in Education

Computers and Education:

Artificial Intelligence Taiwán

Visión, desafíos, roles y

temas de investigación de la

Inteligencia Artificial en

Educación

Fuente: Elaborado por los autores (2025).

Resultados por año

Los resultados de la tabla 3 y ﬁgura 1

muestran una clara tendencia creciente en

la producción de investigaciones relaciona-

das con la inteligencia artiﬁcial en la edu-

cación. El año 2024 sobresale con el 37.9%

de los artículos publicados, lo que indica

un fuerte incremento reciente en el interés

académico por esta temática. Aunque tam-

bién se observa actividad relevante en 2021

y 2023 (ambos con 17.2%), los años ante-

riores presentan una producción más baja.

Esto sugiere que la integración de la IA en

la educación es un fenómeno en expansión,

especialmente en los últimos dos años.

Tabla 3. Frecuencia y porcentaje por Año

País

Frecuencia

Porcentaje (%)

España

13.8

China

10.3

Colombia

10.3

Arabia Saudita

6.9

Taiwán

6.9

India

3.4

Sri Lanka

3.4

Kazajistán

3.4

Vietnam

3.4

Ecuador

3.4

Hong Kong

3.4

Argentina

3.4

EE.UU.

3.4

Irak

3.4

Ghana

3.4

Rumania

3.4

Pakistán

3.4

Canadá

3.4

Total

100.0

Revista/Editorial

Frecuencia

Porcentaje (%)

RIED - Revista Iberoamericana de Educación a Distancia

6.9

Computers & Education: Artificial Intelligence

6.9

International Journal of Educational Technology in Higher Education

6.9

Otras (26 diferentes)

79.3

Total

100.0

Año

Frecuencia

Porcentaje (%)

2020

10.3

2021

17.2

2022

10.3

2023

17.2

2024

37.9

2025

3.4

Total

100.0

Figura 1. Frecuencia y porcentaje por Año

VALLEJO FLORES, K. M., SALTOS CRESPO, A. C., RIOS SALINAS, G. C., & BELTRÁN BAYAS, L. E.

RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

En cuanto al origen geográﬁco de las inves-

tigaciones, se evidencia una notable diver-

sidad. España lidera con 4 publicaciones

(13.8%), seguida por China y Colombia,

cada una con 3 artículos (10.3%). Otros paí-

ses como Arabia Saudita y Taiwán también

aportan múltiples estudios. Esta variedad

demuestra que el interés por la aplicación

educativa de la IA trasciende regiones, abar-

cando tanto países desarrollados como en

vías de desarrollo, lo cual enriquece el en-

foque global del tema, ver tabla 4 y ﬁgura 2.

Tabla 4. Frecuencia y porcentaje por País

País

Frecuencia

Porcentaje (%)

España

13.8

China

10.3

Colombia

10.3

Arabia Saudita

6.9

Taiwán

6.9

India

3.4

Sri Lanka

3.4

Kazajistán

3.4

Vietnam

3.4

Ecuador

3.4

Hong Kong

3.4

Argentina

3.4

EE.UU.

3.4

Irak

3.4

Ghana

3.4

Rumania

3.4

Pakistán

3.4

Canadá

3.4

Total

100.0

Revista/Editorial

Frecuencia

Porcentaje (%)

RIED - Revista Iberoamericana de Educación a Distancia

6.9

Computers & Education: Artificial Intelligence

6.9

International Journal of Educational Technology in Higher Education

6.9

Otras (26 diferentes)

79.3

Total

100.0

Año

Frecuencia

Porcentaje (%)

2020

10.3

2021

17.2

2022

10.3

2023

17.2

2024

37.9

2025

3.4

Total

100.0

Figura 2. Frecuencias de artículos por país

APLICACIONES DE LA IA EN LA EDUCACIÓN: ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA

12 RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

La difusión de estos estudios se realiza

principalmente en una amplia gama de re-

vistas cientíﬁcas, aunque algunas destacan

por su mayor frecuencia. Por ejemplo, RIED

- Revista Iberoamericana de Educación a

Distancia, Computers & Education: Artiﬁ-

cial Intelligence y el International Journal of

Educational Technology in Higher Educa-

tion presentan dos publicaciones cada una.

Sin embargo, la mayoría de los artículos se

reparten en diferentes revistas, lo que reﬂe-

ja una alta dispersión editorial y un enfoque

multidisciplinario en la investigación,, ver ta-

bla 6 y ﬁgura 3.

Tabla 5. Frecuencia y porcentaje por Revista/Editorial

País

Frecuencia

Porcentaje (%)

España

13.8

China

10.3

Colombia

10.3

Arabia Saudita

6.9

Taiwán

6.9

India

3.4

Sri Lanka

3.4

Kazajistán

3.4

Vietnam

3.4

Ecuador

3.4

Hong Kong

3.4

Argentina

3.4

EE.UU.

3.4

Irak

3.4

Ghana

3.4

Rumania

3.4

Pakistán

3.4

Canadá

3.4

Total

100.0

Revista/Editorial

Frecuencia

Porcentaje (%)

RIED - Revista Iberoamericana de Educación a Distancia

6.9

Computers & Education: Artificial Intelligence

6.9

International Journal of Educational Technology in Higher Education

6.9

Otras (26 diferentes)

79.3

Total

100.0

Año

Frecuencia

Porcentaje (%)

2020

10.3

2021

17.2

2022

10.3

2023

17.2

2024

37.9

2025

3.4

Total

100.0

Figura 3. Frecuencia por revista

Resultados de la revisión sistemática

Los estudios revisados evidencian que la IA

tiene un impacto signiﬁcativo en múltiples

dimensiones del ámbito educativo. En pri-

mer lugar, entre las principales temáticas y

aplicaciones destaca su papel transforma-

dor, especialmente en la educación supe-

rior y en los procesos de enseñanza-apren-

dizaje, donde permite innovaciones en

metodologías didácticas (Kazimova et al.,

2025; Bates et al., 2020). Asimismo, se re-

salta su capacidad para personalizar el

aprendizaje, adaptando contenidos, ritmos

y estilos a las necesidades individuales de

los estudiantes, lo que mejora su rendimien-

to académico (Zhou, 2024; Parra-Sánchez,

2022; Li et al., 2021).

Por otra parte, la IA ha demostrado ser útil en

la evaluación automatizada, incrementando

la objetividad y eﬁciencia en procesos eva-

luativos tanto del desempeño docente como

estudiantil (Almubarak et al., 2024; Saleem

et al., 2021). Adicionalmente, herramientas

como asistentes virtuales y chatbots han fa-

cilitado la tutoría y el acompañamiento en la

educación superior (Essel et al., 2022; Bur-

VALLEJO FLORES, K. M., SALTOS CRESPO, A. C., RIOS SALINAS, G. C., & BELTRÁN BAYAS, L. E.

RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

gos et al., 2023). En áreas especíﬁcas, como

la educación matemática y cientíﬁca, la IA ha

impulsado el aprendizaje interactivo median-

te aplicaciones especializadas (Borah & Bo-

rah, 2024; Arabit-García et al., 2021).

Otro aspecto relevante es el diseño instruc-

cional apoyado por IA generativa, donde

herramientas como ChatGPT y Midjourney

están revolucionando la creación de mate-

riales didácticos y estrategias de enseñanza

(Chiu, 2023; Ruiz-Rojas et al., 2023). Del mis-

mo modo, el machine learning y el análisis

predictivo permiten anticipar el rendimien-

to estudiantil y optimizar decisiones peda-

gógicas (Forero-Corba & Bennasar, 2024;

Ouyang et al., 2023). Sin embargo, estos

avances no están exentos de desafíos. Por

un lado, surgen preocupaciones éticas y re-

gulatorias, como la privacidad, los sesgos

algorítmicos y la equidad educativa, que re-

quieren una reﬂexión profunda (Bolano-Gar-

cía & Duarte-Acosta, 2024; Gwo-Jen Hwang

et al., 2020). Finalmente, en el contexto de la

educación a distancia, la IA se ha integrado

en plataformas digitales como Moodle, po-

tenciando la formación docente y la gestión

del aprendizaje virtual (Arévalo et al., 2021).

Resultados de la calidad de los artículos

El análisis de los artículos seleccionados

revela un conjunto diverso de estudios que

varían en calidad metodológica, profun-

didad analítica y rigurosidad cientíﬁca. En

términos generales, se observa que la ma-

yoría de los trabajos se publicaron en revis-

tas indexadas y de acceso abierto, lo que

contribuye a su visibilidad académica. No

obstante, existen diferencias notables en

cuanto a los enfoques utilizados. Por ejem-

plo, estudios como los de Kazimova et al.

(2025) y Gwo-Jen Hwang et al. (2020) pre-

sentan revisiones sistemáticas y marcos

teóricos robustos, apoyados en una amplia

base de datos y análisis crítico, lo cual otor-

ga un mayor peso cientíﬁco a sus hallazgos.

Por otra parte, algunos artículos adop-

tan metodologías exploratorias o descrip-

tivas, como el de Parra-Sánchez (2022),

cuyo enfoque cualitativo aporta una mira-

da interesante sobre la personalización del

aprendizaje, pero carece de procedimien-

tos sistemáticos explícitos que garanticen

replicabilidad. De igual manera, algunos

estudios latinoamericanos —como el de

Bolano-García y Duarte-Acosta (2024)—

presentan importantes aportes contextua-

les, aunque su nivel de evidencia empírica

es limitado por el tamaño de muestra o la

ausencia de validación cruzada.

En cuanto a la pertinencia temática, todos los

artículos seleccionados abordan aspectos

actuales de la aplicación de la inteligencia

artiﬁcial en educación, lo que les conﬁere re-

levancia académica y práctica. No obstante,

se identiﬁcan diferencias en la especiﬁcidad

de los temas tratados. Por ejemplo, trabajos

como los de Saleem et al. (2021) y Ouyang

et al. (2023) profundizan en modelos predic-

tivos mediante machine learning, aportando

evidencia cuantitativa rigurosa, mientras que

otros como los de Chiu (2023) o Burgos et al.

(2023) se centran en herramientas genera-

tivas, ofreciendo una perspectiva más con-

ceptual que experimental.

Otro criterio relevante es la actualidad de

las publicaciones. En su mayoría, los es-

tudios analizados fueron publicados entre

2020 y 2024, lo cual garantiza que las dis-

cusiones estén alineadas con los avances

recientes en IA educativa. Esto representa

una fortaleza, especialmente consideran-

do el dinamismo del campo tecnológico.

Además, se evidencia una cobertura geo-

gráﬁca amplia, incluyendo investigaciones

de Asia, Europa, América Latina y África, lo

que aporta diversidad cultural y contextual

a los resultados.

Sin embargo, una debilidad transversal en

varios artículos es la escasa discusión crí-

tica sobre las limitaciones éticas y sociales

de la IA en contextos educativos. Aunque

algunos estudios las mencionan (como

Gwo-Jen Hwang et al., 2020), en general se

observa una tendencia a enfatizar los be-

neﬁcios tecnológicos, sin evaluar suﬁcien-

APLICACIONES DE LA IA EN LA EDUCACIÓN: ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA

14 RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

temente los riesgos de sesgo algorítmico,

dependencia tecnológica o brechas digi-

tales. Esta omisión podría comprometer la

aplicabilidad práctica de sus recomenda-

ciones. En síntesis, los artículos selecciona-

dos en esta revisión presentan una calidad

excelente y heterogénea. Algunos destacan

por su rigor metodológico, relevancia temá-

tica y aporte empírico, mientras que otros

requieren mayor robustez en el diseño y

profundidad en la discusión. No obstante,

en conjunto, ofrecen una base sólida para

comprender el impacto de la inteligencia ar-

tiﬁcial en la educación actual y futura.

Discusión de los resultados

La presente revisión sistemática revela que

la inteligencia artiﬁcial (IA) está transforman-

do signiﬁcativamente el ámbito educativo,

tanto en términos de metodologías como

de resultados de aprendizaje. En primer lu-

gar, se evidencia un consenso entre los es-

tudios respecto al carácter disruptivo de la

IA, especialmente en la educación superior,

donde su implementación ha promovido

nuevas formas de enseñanza y aprendizaje

más interactivas y adaptativas (Kazimova et

al., 2025; Bates et al., 2020). Este fenómeno

no solo responde a una tendencia tecnoló-

gica global, sino también a una necesidad

institucional de modernización pedagógica.

Además, se destaca la capacidad de la IA

para personalizar la experiencia educativa.

Herramientas inteligentes permiten adaptar

los contenidos, ritmos y enfoques de ense-

ñanza a las características individuales del

estudiante, lo cual ha demostrado efectos

positivos en su rendimiento académico (Li

et al., 2021; Zhou, 2024). En este sentido,

Parra-Sánchez (2022) enfatiza que la perso-

nalización facilita el aprendizaje autónomo,

motivando al estudiante a involucrarse acti-

vamente en su proceso formativo. Esta ca-

pacidad adaptativa representa una ventaja

frente a los modelos tradicionales estanda-

rizados, donde las diferencias individuales

suelen ser poco consideradas.

Por otro lado, se identiﬁcan importantes

avances en la automatización de procesos

evaluativos. La aplicación de algoritmos de

IA en la evaluación del rendimiento acadé-

mico y docente permite una mayor objeti-

vidad, así como una reducción signiﬁcativa

del tiempo invertido en estas tareas (Sa-

leem et al., 2021; Almubarak et al., 2024).

Asimismo, la incorporación de asistentes

virtuales y chatbots en entornos educativos

ha facilitado el acceso a la información, la

resolución de dudas y la tutoría personaliza-

da, particularmente en contextos universita-

rios (Essel et al., 2022; Burgos et al., 2023).

En cuanto a las aplicaciones especíﬁcas,

cabe mencionar el uso de IA en la enseñan-

za de disciplinas como matemáticas y cien-

cias, donde se han desarrollado sistemas

que permiten al estudiante interactuar con

el conocimiento de forma más visual y prác-

tica (Borah & Borah, 2024; Arabit-García et

al., 2021). Esta tendencia se vincula con el

creciente interés en metodologías activas

de aprendizaje que promueven el pensa-

miento crítico y la resolución de problemas.

Asimismo, se observa una tendencia emer-

gente hacia el uso de IA generativa para

apoyar la docencia, particularmente median-

te herramientas como ChatGPT y Midjour-

ney. Estas plataformas han sido utilizadas

tanto para la elaboración de materiales edu-

cativos como para el diseño de actividades

didácticas, lo que sugiere nuevas formas de

colaboración entre docentes y tecnologías

(Chiu, 2023; Ruiz-Rojas et al., 2023). Tal inte-

gración, sin embargo, plantea también desa-

fíos relacionados con la formación del profe-

sorado en el uso crítico de estas tecnologías.

En línea con lo anterior, el análisis de los es-

tudios también pone de maniﬁesto la impor-

tancia del aprendizaje automático (machine

learning) como instrumento para anticipar

el desempeño estudiantil y ofrecer retroali-

mentación oportuna, mejorando así la toma

de decisiones pedagógicas (Ouyang et al.,

2023; Forero-Corba & Bennasar, 2024). Sin

embargo, a pesar de los beneﬁcios obser-

VALLEJO FLORES, K. M., SALTOS CRESPO, A. C., RIOS SALINAS, G. C., & BELTRÁN BAYAS, L. E.

RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

vados, varios autores advierten sobre la ne-

cesidad de abordar las implicaciones éticas

del uso de IA en la educación. Entre los prin-

cipales desafíos se encuentran la protección

de datos personales, la equidad en el acce-

so a estas tecnologías y la transparencia en

los algoritmos utilizados (Gwo-Jen Hwang et

al., 2020; Bolano-García & Duarte-Acosta,

2024). En conclusión, resulta relevante men-

cionar la integración de la IA en entornos vir-

tuales como Moodle, donde se ha potencia-

do la educación a distancia y el desarrollo

profesional docente (Arévalo et al., 2021).

Esta convergencia entre tecnología y peda-

gogía sugiere un escenario futuro donde la

IA no sustituye al docente, sino que actúa

como una herramienta complementaria para

enriquecer el proceso educativo.

Conclusiones

La incorporación de la inteligencia artiﬁ-

cial (IA) en el ámbito educativo represen-

ta una transformación signiﬁcativa en los

procesos de enseñanza y aprendizaje. A

partir del análisis realizado en el presente

estudio, se concluye que la IA potencia la

personalización del aprendizaje, permitien-

do adaptarse a las necesidades, ritmos y

estilos de cada estudiante. Esto se debe

a herramientas como tutores inteligentes,

sistemas de recomendación y plataformas

de aprendizaje adaptativo, las cuales op-

timizan la experiencia educativa al ofrecer

contenidos y métodos ajustados a las capa-

cidades individuales. Igualmente, gracias

a la IA, los docentes adquieren un rol más

estratégico, ya que pueden centrarse en el

acompañamiento pedagógico y en la inter-

pretación de datos generados por sistemas

inteligentes. Este enfoque no solo fortalece

la toma de decisiones educativas, sino que

también contribuye a mejorar los resultados

académicos, pues los profesores dedican

más tiempo a la orientación personalizada

en lugar de tareas operativas.

Por otro lado, la implementación de IA mejo-

ra notablemente la eﬁciencia administrativa

y evaluativa, al automatizar procesos repe-

titivos como la caliﬁcación de exámenes o

el seguimiento del progreso estudiantil. Esto

libera tiempo valioso que puede destinarse a

actividades pedagógicas de mayor impac-

to, enriqueciendo así la dinámica educativa.

Sin embargo, a pesar de estos avances, se

evidencian desafíos éticos y tecnológicos,

como la privacidad de los datos, el sesgo

algorítmico y la necesidad de capacitar a

los docentes para un uso efectivo de estas

tecnologías. Por ello, es fundamental abor-

dar estos aspectos mediante políticas claras

y marcos normativos sólidos que garanticen

un desarrollo responsable de la IA en el aula.

Cabe destacar que la IA en la educación

no reemplaza al ser humano, sino que ac-

túa como un complemento, ampliando las

posibilidades del proceso educativo y fo-

mentando una enseñanza más inclusiva,

eﬁciente y centrada en el estudiante. En

síntesis, la inteligencia artiﬁcial constituye

una herramienta poderosa para transformar

la educación, siempre que su implementa-

ción se realice de manera ética, equitativa

y pedagógicamente fundamentada, asegu-

rando que la tecnología esté al servicio de

una educación más humana y de calidad.

Mejoras realizadas:La revisión sistemática

presentada evidencia un notable incremen-

to en el interés académico por la inteligen-

cia artiﬁcial en el ámbito educativo durante

la última década. Este aumento signiﬁcativo

en las publicaciones académicas subraya

la creciente atención que los investigadores

están dedicando a este campo, reﬂejando

la dinámica evolutiva de las prácticas edu-

cativas y la progresiva integración de la tec-

nología en los entornos de aprendizaje. En

su análisis, los autores han categorizado la

literatura existente en cuatro perspectivas

temáticas fundamentales.

La primera se centra en el uso de la IA para

enriquecer las actividades de aprendizaje,

explorando cómo las herramientas inteli-

gentes pueden fomentar una mayor partici-

pación de los estudiantes y facilitar expe-

riencias de aprendizaje adaptadas a sus

APLICACIONES DE LA IA EN LA EDUCACIÓN: ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA

16 RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

necesidades individuales. El segundo tema

aborda la aplicación de la IA en la ense-

ñanza, examinando las maneras en que los

educadores pueden utilizar esta tecnología

para optimizar sus métodos pedagógicos y

atender la diversidad de estilos de aprendi-

zaje presentes en el aula. La tercera pers-

pectiva se enfoca en el papel de la IA en

los procesos de evaluación, analizando los

mecanismos automatizados de caliﬁcación

y retroalimentación que tienen el potencial

de agilizar la evaluación del desempeño es-

tudiantil. Finalmente, el cuarto tema explora

la utilización de la IA en los procedimientos

administrativos, investigando cómo puede

optimizar tareas y aumentar la eﬁciencia

general de las instituciones educativas. De

cara al futuro, los autores enfatizan la ne-

cesidad de continuar la investigación para

profundizar la comprensión de la compleja

interacción entre la IA y la educación.

En este sentido, sugieren que los estudios

venideros deberían enfocarse en explorar las

implicaciones de la IA en las metodologías

de enseñanza, los resultados del aprendiza-

je y las importantes consideraciones éticas

que rodean su implementación en los con-

textos educativos. En última instancia, esta

revisión sistemática busca aportar al diálogo

continuo sobre el impacto transformador de

la IA en la educación, motivando a la comu-

nidad académica a investigar las compleji-

dades y el vasto potencial de las tecnologías

de inteligencia artiﬁcial para la mejora sus-

tancial de las prácticas educativas.

Bibliografía

Alhazmi, A. K. (2023). AI’s Role and Application in

Education: Systematic Review (pp. 1–14). https://

doi.org/10.1007/978-981-19-7660-5_1

Almubarak, A., Alhalabi, W., Albidewi, I. et al. An

analytical approach for an AI-based teacher per-

formance evaluation system in Saudi Arabia’s

schools. Discov Appl Sci 6, 406 (2024). https://doi.

org/10.1007/s42452-024-06117-4

Arabit-García, J., García-Tudela, P. A., & Pren-

des-Espinosa, M. P. . (2021). Uso de tecnologías

avanzadas para la educación cientíﬁca. Revista

Iberoamericana De Educación, 87(1), 173–194.

https://doi.org/10.35362/rie8714591

Arévalo, B. M. D., Salazar, C. R. R., & López, Ó.

(2021). Plataforma Moodle para la formación do-

cente en servicio. Aloma: Revista de Psicologia,

Ciències de l’Educació i de l’Esport, 39(2), Article

2. https://doi.org/10.51698/aloma.2021.39.2.75-83

Bandara, W. & Senanayaka, s.G.M.s.D.(2024) Use of

Artiﬁcial Intelligence in Education: A Systematic Re-

view. DOI - 10.1109/SCSE61872.2024.10550527

Conference: 2024 International Research Confe-

rence on Smart Computing and Systems Enginee-

ring (SCSE)

Bates, T., Cobo, C., Mariño, O., & Wheeler, S. (2020).

Can artiﬁcial intelligence transform higher educa-

tion? International Journal of Educational Techno-

logy in Higher Education, 17(1), 42. https://doi.

org/10.1186/s41239-020-00218-x

Bolaño-García M, Duarte-Acosta N. (2024) Una revi-

sión sistemática del uso de la inteligencia artiﬁcial

en la educación. Revista Colombiana de Cirugia.

39:51-63. https://doi.org/10.30944/20117582.2365

Bolaño-García, Matilde, & Duarte-Acosta, Nixon.

(2024). Una revisión sistemática del uso de la in-

teligencia artiﬁcial en la educación. Revista Co-

lombiana de Cirugía, 39(1), 51-63. .https://doi.

org/10.30944/20117582.2365

Borah, P., & Borah, A. C. (2024). A Review of use of

Artiﬁcial Intelligence in Teaching and Learning of

Mathematics. 15(4). https://doi.org/10.71097/ijsat.

v15.i4.1190

Burgos, L. M., Suárez, L. L., & Benzadón, M. (2023).

Inteligencia artiﬁcial ChatGPT y su utilidad en la

investigación: El futuro ya está aquí. Medicina

(Buenos Aires), 83(3), 500-503. https://acortar.

link/47WUUz

Chen, L., Chen, P. and Lin, Z. (2020) Artiﬁcial Inte-

lligence in Education: A Review. IEEE Access,

8, 75264-75278. https://doi.org/10.1109/AC-

CESS.2020.2988510

Chiu, T. K. F. (2023). The impact of Generative AI

(GenAI) on practices, policies and research direc-

tion in education: A case of ChatGPT and Midjour-

ney. Interactive Learning Environments, 0(0), 1-17.

https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2253861

VALLEJO FLORES, K. M., SALTOS CRESPO, A. C., RIOS SALINAS, G. C., & BELTRÁN BAYAS, L. E.

RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

Essel, H. B., Vlachopoulos, D., Tachie-Menson, A.,

Johnson, E. E., & Baah, P. K. (2022). The impact of

a virtual teaching assistant (chatbot) on students’

learning in Ghanaian higher education. Interna-

tional Journal of Educational Technology in Hi-

gher Education, 19(1), 57. https://doi.org/10.1186/

s41239-022-00362-6

Forero-Corba, W., & Bennasar, F. N. (2024). Técnicas

y aplicaciones del Machine Learning e Inteligen-

cia Artiﬁcial en educación: una revisión sistemáti-

ca. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a

Distancia, 27(1).

Gwo-Jen Hwang, Haoran Xie, Benjamin W. Wah, Dra-

gan Gašević, (2020) Vision, challenges, roles and

research issues of Artiﬁcial Intelligence in Educa-

tion, Computers and Education: Artiﬁcial Intelli-

gence, 1, https://www.sciencedirect.com/science/

article/pii/S2666920X20300011

Ilić, M. P., Păun, D., Popović, N., Hadžić, A., & Jianu,

A. (2021). Needs and Performance Analysis for

Changes in Higher Education and Implementation

of Artiﬁcial Intelligence, Machine Learning, and

Extended Reality. Education Sciences, 11(10), Ar-

ticle 10. https://doi.org/10.3390/educsci11100568

Jiménez-García, E., Orenes-Martínez, N., &

López-Fraile, L. A. (2024). Rueda de la Pedago-

gía para la Inteligencia Artiﬁcial: Adaptación de

la Rueda de Carrington. RIED-Revista Iberoame-

ricana de Educación a Distancia, 27(1), Article 1.

https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37622

Johnson, W.L., Lester, J.C. (2016). Face-to-Face In-

teraction with Pedagogical Agents, Twenty Years

Later. Int J Artif Intell Educ 26, 25–36 https://doi.

org/10.1007/s40593-015-0065-9

Kay J. et al. (2013). MOOCs: So Many Learners, So

Much Potential .. IEEE Intelligent Systems. 28(3).

70-77. https://colab.ws/articles/10.1109%2F-

mis.2013.66

Li, J., Li, J., Yang, Y., & Ren, Z. (2021). Design of

Higher Education System Based on Artiﬁcial In-

telligence Technology. Discrete Dynamics in Na-

ture and Society, 2021, e3303160. https://doi.

org/10.1155/2021/3303160

López Regalado, O., Núñez-Rojas, N., López Gil, O.

R., & Sánchez-Rodríguez, J. (2024). El Análisis del

uso de la inteligencia artiﬁcial en la educación uni-

versitaria: una revisión sistemática (Analysis of the

use of artiﬁcial intelligence in university education:

a systematic review). Pixel-Bit. Revista De Medios

Y Educación, 70, 97–122. https://doi.org/10.12795/

pixelbit.106336

Mahmmod, R., Abdulfattah, A., & Abdullah, N.

(2022). The Effect of Using Artiﬁcial Intelligence

on Learning Performance in Iraq: The Dual Factor

Theory Perspective. International information and

Engineering technology association, 27(2), 255-

265. https://doi.org/10.18280/isi.270209

Martin, F., Zhuang, M., & Schaefer, D. (2024). Sys-

tematic review of research on artiﬁcial intelligence

in K-12 education (2017–2022). Computers & Edu-

cation: Artiﬁcial Intelligence, 6, 100195. https://doi.

org/10.1016/j.caeai.2023.100195

Moreira, C. L. S., López, Y. L. Z., Holguín, B. M. S.,

Mero, E. A. A., Vélez, Y. P. R., & Macias, N. L. M.

(2024). La inteligencia artiﬁcial y su incidencia en

la educación: un análisis desde un rol transforma-

dor. South Florida Journal of Development, 5(7),

https://doi.org/10.46932/sfjdv5n7-031

Nguyen, V. T., Phung, T.-N., & Cuong, D. (2024). A

Bibliometric and Thematic Analysis of Systematic

Reviews of Artiﬁcial Intelligence in Education (pp.

337–351). Springer International Publishing. ht-

tps://doi.org/10.1007/978-3-031-50818-9_37

Ouyang, F., Wu, M., Zheng, L., Zhang, L., & Jiao, P.

(2023). Integration of artiﬁcial intelligence perfor-

mance prediction and learning analytics to impro-

ve student learning in online engineering course.

International Journal of Educational Technology in

Higher Education, 20(1), 4. https://doi.org/10.1186/

s41239-0

Parra-Sánchez, J. S. (2022). Potencialidades de la

Inteligencia Artiﬁcial en Educación Superior: Un

Enfoque desde la Personalización. Revista Do-

centes 2.0, 14(1), 19–27. https://doi.org/10.37843/

rted.v14i1.296

Ruiz-Rojas, L. I., Acosta-Vargas, P., De-Moreta-Llo-

vet, J., & Gonzalez-Rodriguez, M. (2023). Em-

powering Education with Generative Artiﬁcial In-

telligence Tools: Approach with an Instructional

Design Matrix. Sustainability, 15(15), https://doi.

org/10.3390/su151511524

Saleem, F., Ullah, Z., Fakieh, B., & Kateb, F. (2021).

Intelligent Decision Support System for Predicting

Student’s E-Learning Performance Using Ensem-

ble Machine Learning. Mathematics, 9(17), 2078.

https://doi.org/10.3390/math9172078

Semwaiko, G. S., Chao, W.-H., & Yang, C.-H. (2024).

Transforming K-12 education: A systematic review

of AI integration. International Journal of Educatio-

nal Technology and Learning, 17(2), 43–63. https://

doi.org/10.55217/101.v17i2.847

APLICACIONES DE LA IA EN LA EDUCACIÓN: ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA

18 RECIAMUC VOL. 9 Nº 2 (2025)

Zhou, B. (2024). The comprehensive investigation

of the role related to artiﬁcial intelligence in edu-

cation. Applied and Computational Engineering.

https://doi.org/10.54254/2755-2721/36/20230449

Кazimova, D., Tazhigulova, G. O., Shraimanova, G.,

Zatyneyko, A. M., & Sharzadin, A. M. (2025). Trans-

forming University Education with AI: A Systematic

Review of Technologies, Applications, and Impli-

cations. International Journal of Engineering Peda-

gogy (iJEP), 15(1), 4–24. https://doi.org/10.3991/

ijep.v15i1.50773

CITAR ESTE ARTICULO:

Vallejo Flores, K. M., Saltos Crespo, A. C., Rios Salinas, G. C., & Beltrán Bayas,

L. E. (2025). Aplicaciones de la IA en la educación: enseñanza y aprendizaje

una revisión sistemática. RECIAMUC, 9(2), 2-18. https://doi.org/10.26820/re-

ciamuc/9.(2).abril.2025.2-18

VALLEJO FLORES, K. M., SALTOS CRESPO, A. C., RIOS SALINAS, G. C., & BELTRÁN BAYAS, L. E.