Marmo, JulietaLanuque, Alejandro2025-11-202025-11-202025Lanuque, 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].https://hdl.handle.net/20.500.14340/2919Esta 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.esopenAccessAPRENDIZAJEINTELIGENCIA ARTIFICIALENSEÑANZA SUPERIORINNOVACION EDUCATIVATrabajo Final Integrador