Inteligencia Artificial y Competencias Genéricas en la Universidad: Evidencia Empírica y Tendencias Emergentes
DOI:
https://doi.org/10.65011/prismaods.v4.i2.122Palabras clave:
inteligencia artificial generativa, competencias genéricas, educación universitaria, revisión sistemática, pedagogía socio-algorítmicaResumen
A pesar del creciente uso de inteligencia artificial (IA) en la educación superior, persiste una brecha crítica en la evidencia empírica sobre su impacto real en el desarrollo de competencias genéricas como pensamiento crítico, autorregulación, colaboración y ética digital en estudiantes universitarios. Esta revisión sistemática, elaborada conforme a los lineamientos PRISMA 2020, sintetiza estudios empíricos publicados entre 2018 y 2025 en bases de datos internacionales (Scopus, Web of Science, ERIC, IEEE Xplore, SciELO, entre otras). Se incluyeron 323 estudios que reportaron datos primarios con estudiantes de pregrado y posgrado (sin restricción por edad, género, disciplina o región), siempre que la IA cumpla un rol especialmente generativo. Se usó intencionalmente para fomentar competencias transversales. Los hallazgos indican que la IA mejora mucho estas habilidades solo cuando se incluye en métodos de enseñanza que fomentan el pensamiento crítico, la colaboración y la reflexión ética. Por otro lado, usarla de manera superficial o sin un plan puede llevar a una sobrecarga mental y a una disminución de la capacidad de tomar decisiones. Las barreras más recurrentes son la falta de formación docente crítica, la opacidad algorítmica, las brechas de equidad y la ausencia de políticas institucionales claras. Se concluye que la IA no es un acelerador automático de competencias, sino un mediador socio-técnico cuyo impacto depende de la intencionalidad pedagógica. Esto exige avanzar hacia una pedagogía socio-algorítmica que centre la innovación no en la herramienta, sino en la reconfiguración ética y democrática de las prácticas de enseñanza-aprendizaje.
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