La inteligencia artificial y la producción científica en el campo de la educación. Una revisión sistemática

Abstract

El rápido avance de la inteligencia artificial (IA) ha transformado la producción científica en múltiples disciplinas, incluyendo la educación. Este estudio tuvo como objetivo analizar las tendencias, desafíos y contribuciones de la IA en la investigación educativa, identificando su impacto en la generación de conocimiento y su relevancia pedagógica. Se realizó una revisión sistemática siguiendo la metodología PRISMA. Se incluyeron artículos publicados entre 2015 y 2023 en bases de datos como Scopus, Web of Science y ERIC. Los criterios de selección abarcaron investigaciones originales que vinculaban IA con procesos educativos. De 1.250 registros iniciales, 32 estudios cumplieron los criterios de calidad tras filtrado por relevancia, eliminación de duplicados y evaluación de rigor metodológico. Los datos se sintetizaron mediante análisis temático y cuantitativo. La IA ha optimizado la producción científica en educación mediante herramientas de análisis de datos, adaptación de contenidos y automatización de revisiones bibliográficas. Se identificaron aplicaciones clave, como sistemas de tutoría inteligente (35% de los estudios) y plataformas predictivas de rendimiento académico (28%). No obstante, persisten desafíos éticos (ej., sesgos algorítmicos en el 22% de los casos) y barreras en la formación docente para integrar estas tecnologías. La IA está redefiniendo la investigación educativa, ofreciendo eficiencia y personalización, pero requiere marcos éticos y capacitación docente especializada. Este estudio aporta una síntesis crítica para guiar políticas educativas y futuras investigaciones, destacando su relevancia interdisciplinaria, incluso en campos como la ecología, donde métodos basados en IA podrían extrapolarse para análisis ambientales.