Inteligencia artificial y aprendizaje en estudiantes universitarios

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Introducción: La inteligencia artificial (IA), y en particular la IA generativa, se ha incorporado con rapidez a la educación superior, lo que ha suscitado expectativas sobre sus beneficios y preocupación por sus riesgos pedagógicos y éticos. El objetivo fue sintetizar la literatura reciente sobre el uso de la IA por parte de estudiantes universitarios y sus efectos, percibidos y medidos, sobre el aprendizaje.Materiales y métodos: Revisión narrativa de artículos publicados entre 2020 y 2025 en revistas revisadas por pares y repositorios científicos. La evidencia se organizó en dominios temáticos: aplicaciones, resultados de aprendizaje, autonomía y motivación, pensamiento crítico y dependencia, riesgos éticos, barreras de implementación y alfabetización en IA.Resultados: Los metaanálisis de estudios de intervención describen efectos positivos de magnitud moderada a grande de la IA generativa sobre el rendimiento académico, mayores con acompañamiento docente. Los estudios de percepción, predominantes en la literatura en español, muestran valoraciones favorables por la personalización, la retroalimentación inmediata y el ahorro de tiempo. De forma transversal se reconocen riesgos de dependencia y descarga cognitiva, dudas sobre el pensamiento crítico, problemas de integridad académica, sesgos y privacidad, y brechas de infraestructura y formación docente acentuadas en América Latina.Conclusiones: La evidencia es heterogénea y descansa en buena medida en datos autoinformados. La IA muestra potencial para apoyar el aprendizaje universitario cuando se integra en marcos pedagógicos con orientación docente y alfabetización en IA, pero no autoriza todavía conclusiones firmes sobre una mejora objetiva y sostenida del aprendizaje.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.