LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2024, Volumen V, Número 5 p 377.
DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v5i5.2614
Desafíos y oportunidades del uso de la IA en la docencia
universitaria desde una perspectiva ética
Challenges and opportunities of using AI in university teaching from an
ethical perspective
Oscar Luis Angles Canlla
oscaranglesc@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-8562-0502
Universidad Andina Néstor Cáceres Velásquez
Juliaca – Perú
Verónica Eloysa Angles Canlla
veronica.eac.2020@gmail.com
https://orcid.org/0009-0006-5440-7393
Universidad de San Martin de Porres
Lima – Perú
Artículo recibido: 14 de agosto de 2024. Aceptado para publicación: 07 de septiembre de 2024.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
La creciente integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior plantea importantes
desafíos éticos que requieren atención. Este estudio busca realizar una revisión sistemática para
evaluar las prácticas actuales sobre el uso ético de la IA en la docencia universitaria, con el fin de
identificar principios éticos, aplicaciones y políticas existentes. Se empleó una metodología de
revisión sistemática, siguiendo las pautas del método PRISMA, que incluyó la búsqueda de artículos
en bases de datos indexadas como Scielo y Scopus, seleccionando estudios relevantes publicados en
los últimos cinco años. Los resultados revelan que, aunque se han adoptado algunos principios éticos
y aplicaciones prometedoras de la IA, muchas instituciones aún carecen de políticas claras y
estrategias efectivas para su implementación responsable. La conclusión más relevante de este
estudio es que es fundamental establecer marcos éticos claros y capacitar a los educadores para
garantizar un uso equitativo y responsable de la IA en la educación superior. Esta investigación
subraya la necesidad de un enfoque proactivo en la regulación del uso de la IA, promoviendo un
entorno educativo que priorice la ética y la equidad.
Palabras clave: inteligencia artificial, ética, docencia universitaria, practicas, revisión
sistemática
Abstract
The increasing integration of artificial intelligence (AI) in higher education poses significant ethical
challenges that require attention. This study seeks to conduct a systematic review to assess current
practices on the ethical use of AI in university teaching, in order to identify existing ethical principles,
applications and policies. A systematic review methodology was employed, following the guidelines
of the PRISMA method, which included searching for articles in indexed databases such as Scielo and
Scopus, selecting relevant studies published in the last five years. The results reveal that, although
some ethical principles and promising applications of AI have been adopted, many institutions still
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2024, Volumen V, Número 5 p 378.
lack clear policies and effective strategies for its responsible implementation. The most relevant
conclusion of this study is that it is essential to establish clear ethical frameworks and train educators
to ensure equitable and responsible use of AI in higher education. This research underlines the need
for a proactive approach in regulating the use of AI, promoting an educational environment that
prioritizes ethics and equity.
Keywords: artificial intelligence, ethics, university teaching, practices, systematic review
Todo el contenido de LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades,
publicado en este sitio está disponibles bajo Licencia Creative Commons.
Cómo citar: Angles Canlla, O. L., & Angles Canlla, V. E. (2024). Desafíos y oportunidades del uso de la
IA en la docencia universitaria desde una perspectiva ética. LATAM Revista Latinoamericana de
Ciencias Sociales y Humanidades 5 (5), 377 – 387. https://doi.org/10.56712/latam.v5i5.2614
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2024, Volumen V, Número 5 p 379.
INTRODUCCIÓN
Bases Teóricas
El uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación ha generado un interés creciente en los últimos
años, destacando su potencial para transformar los procesos de enseñanza y aprendizaje. La IA puede
personalizar la experiencia educativa, adaptando contenidos y metodologías a las necesidades
individuales de los estudiantes (Zhang et al., 2020). Sin embargo, su implementación también plantea
importantes dilemas éticos, como la transparencia, la responsabilidad y la protección de datos
(UNESCO, 2021). La literatura sugiere que es fundamental establecer principios éticos claros para guiar
el uso de la IA en entornos educativos, garantizando que se utilice de manera equitativa y justa
(OpenWebinars, 2022). Además, se ha identificado la necesidad de preparar al profesorado para
integrar la IA en sus prácticas pedagógicas, asegurando que estén capacitados para abordar los
desafíos éticos que surgen (Gubareva y Lopes, 2020). Por último, es crucial que las políticas educativas
incluyan directrices sobre el uso responsable de la IA, promoviendo un enfoque que priorice el bienestar
de los estudiantes (Bozkurt et al., 2023).
Investigaciones Realizadas
Diversos estudios han explorado las aplicaciones de la IA en la educación y sus implicaciones éticas.
Por ejemplo, Chng et al. (2023) analizaron cómo los sistemas de tutoría inteligentes pueden mejorar la
personalización del aprendizaje, mientras que Vázquez-Ingelmo et al. (2021) examinaron el uso de la
IA para identificar patrones de rendimiento estudiantil y proporcionar retroalimentación en tiempo real.
Otros investigadores, como Yilmaz et al. (2022), han abordado el impacto de los asistentes virtuales
en la enseñanza, destacando la necesidad de evaluar su efectividad en la mejora del aprendizaje. Sin
embargo, también se han documentado preocupaciones sobre el uso de la IA, como el riesgo de sesgos
en los algoritmos que pueden afectar la equidad en la educación (Ng et al., 2022). Estos hallazgos
subrayan la importancia de continuar investigando las implicaciones éticas y prácticas de la IA en la
educación superior.
Vacíos Temáticos
A pesar del creciente interés en la IA educativa, existen varios vacíos temáticos que requieren atención.
En primer lugar, se necesita más investigación sobre cómo los sesgos en los algoritmos de IA pueden
influir en las decisiones educativas y en los resultados de aprendizaje (Zhang et al., 2020). Además,
hay una falta de estudios que evalúen la efectividad de las políticas educativas actuales en la
regulación del uso de la IA en las aulas (Bozkurt et al., 2023). Otro vacío importante es la escasez de
investigaciones que aborden la capacitación del profesorado en el uso ético de la IA, lo que podría
limitar su capacidad para implementar estas tecnologías de manera responsable (Gubareva y Lopes,
2020). Asimismo, se requiere un análisis más profundo de cómo las instituciones pueden garantizar la
transparencia y la rendición de cuentas en el uso de la IA (OpenWebinars, 2022). Por último, es
fundamental explorar cómo las directrices éticas pueden ser efectivamente integradas en la práctica
educativa diaria (UNESCO, 2021).
Objetivo del Artículo de Revisión Sistemática
El objetivo de este artículo de revisión sistemática es evaluar las prácticas actuales sobre el uso ético
de la inteligencia artificial en la docencia universitaria, identificando los principios éticos que deben
guiar su implementación, analizando las investigaciones existentes sobre sus aplicaciones y riesgos,
y proponiendo recomendaciones para asegurar un uso responsable y equitativo de la IA en la educación
superior.
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2024, Volumen V, Número 5 p 380.
METODOLOGÍA
Aplicación del Método PRISMA
Para realizar esta revisión sistemática, se siguieron las pautas del método PRISMA (Preferred
Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). En primer lugar, se definieron los criterios
de elegibilidad, incluyendo estudios publicados en los últimos cinco años en revistas indexadas en
Scielo y Scopus, que abordaran el uso ético de la inteligencia artificial en la educación superior. Se
excluyeron aquellos artículos que no estuvieran disponibles en texto completo o que no fueran
relevantes para el objetivo de la revisión. Posteriormente, se llevó a cabo una búsqueda exhaustiva en
las bases de datos mencionadas, utilizando palabras clave y operadores booleanos. Los resultados de
la búsqueda fueron exportados a un gestor de referencias bibliográficas para facilitar la gestión y
selección de los estudios. Finalmente, se realizó una evaluación crítica de la calidad metodológica de
los artículos seleccionados, utilizando herramientas apropiadas para cada tipo de estudio.
Preguntas de Investigación
¿Cuáles son los principios éticos que deben guiar el uso de la inteligencia artificial en la docencia
universitaria?
¿Qué aplicaciones de la IA se han implementado en la educación superior y cómo han sido evaluadas
desde una perspectiva ética?
¿Qué riesgos y desafíos éticos se han identificado en el uso de la IA en la educación superior?
¿Qué estrategias y políticas han adoptado las instituciones de educación superior para garantizar un
uso ético de la IA?
¿Qué recomendaciones se pueden proponer para promover un uso responsable y equitativo de la
inteligencia artificial en la docencia universitaria?
Estrategias de Búsqueda
Para identificar los estudios relevantes, se utilizaron las siguientes estrategias de búsqueda en las
bases de datos Scielo y Scopus:
Búsqueda por palabras clave: "inteligencia artificial" AND "ética" AND "educación superior"
Búsqueda por título, resumen y palabras clave: TITLE-ABS-KEY ("artificial intelligence" AND "ethics"
AND "higher education")
Filtros aplicados: Artículos publicados entre 2018 y 2023, en español o inglés
Búsqueda manual de referencias en los artículos seleccionados para identificar estudios adicionales
relevantes
Consulta a expertos en el campo para obtener recomendaciones de literatura gris o estudios no
publicados
Estas estrategias de búsqueda permitieron identificar un conjunto diverso de estudios que abordan el
uso ético de la inteligencia artificial en la docencia universitaria desde múltiples perspectivas.