Estudio de revisión sobre la Inteligencia Artificial como estrategia para optimizar los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en entornos presenciales y de e-learning en Educación Superior

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorMarmo, Julieta
dc.contributor.authorLanuque, Alejandro
dc.date.accessioned2025-11-20T20:45:25Z
dc.date.available2025-11-20T20:45:25Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEsta investigación tuvo por objetivo analizar la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior, y se ha desarrollado desde la perspectiva de un estudio teórico, de revisión sistemática, siguiendo la metodología PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Dicho modelo es ampliamente utilizado para garantizar rigor y transparencia en revisiones sistemáticas, facilitando la identificación, selección y síntesis de estudios relevantes (Page et al., 2021). Se consideraron como criterios de inclusión, estudios académicos y científicos revisados por pares, con enfoque empírico o de revisión sistemática, en idioma español e inglés de los últimos cinco años: entre 2020 y 2025. Se consideraron las bases de datos: WorldCat, SciELO, Redalyc y Dialnet. Del cribado definitivo se seleccionaron 28 estudios, evaluando su autoría, año, revista, enfoques y hallazgos principales. Los resultados evidenciaron un incremento sostenido en las investigaciones sobre IA educativa, destacándose su potencial para personalizar aprendizajes, automatizar evaluaciones y asistir en la toma de decisiones pedagógicas. No obstante, persisten desafíos éticos, formativos y contextuales, así como una marcada escasez de estudios empíricos longitudinales, enfoques críticos e interseccionales. Se concluye que, si bien la IA constituye un vector de innovación pedagógica, su incorporación requiere ser guiada por principios de equidad, responsabilidad y sentido educativo.es_AR
dc.description.filiationLanuque, Alejandro. Universidad de Flores; Argentina.
dc.identifier.citationLanuque, A. (2025). Estudio de revisión sobre la Inteligencia Artificial como estrategia para optimizar los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en entornos presenciales y de e-learning en Educación Superior [Trabajo Final Integrador, Universidad de Flores].es_AR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14340/2919
dc.language.isoeses_AR
dc.publisherUniversidad de Flores
dc.rightsopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAPRENDIZAJEes_AR
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes_AR
dc.subjectENSEÑANZA SUPERIORes_AR
dc.subjectINNOVACION EDUCATIVAes_AR
dc.titleEstudio de revisión sobre la Inteligencia Artificial como estrategia para optimizar los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en entornos presenciales y de e-learning en Educación Superiores_AR
dc.typeTrabajo Final Integradores_AR
dc.type.versionacceptedVersion
dspace.entity.typeTrabajo Final Integrador

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
TFI_Lanuque.pdf
Tamaño:
1.65 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.44 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Licenciatura en Educación