IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA EN LOS PROCESOS DE ENSEÑANZA-APRENDIZAJE Y EL DESARROLLO DE COMPETENCIAS EN EDUCACIÓN SUPERIOR: REVISIÓN SISTEMÁTICA Y METAANÁLISIS

Abstract

La inteligencia artificial generativa (IAGen) ha emergido como una de las innovaciones tecnológicas que mayor potencial transformador presenta para la educación superior en la última década, ofreciendo herramientas de producción de texto, imágenes y código a partir de instrucciones en lenguaje natural. Realizar una síntesis y análisis crítico de la evidencia científica que entre 2016 y 2026 se ha publicado sobre los efectos de la IAGen en los procesos de enseñanza-aprendizaje y en el desarrollo de competencias del alumnado universitario. Se llevó a cabo una revisión sistemática, con un enfoque de metaanálisis siguiendo las guías de PRISMA 2020, en las bases de datos Scopus, Web of Science, SciELO y ERIC. Se completó con un total de 27 fuentes publicadas en revistas de alto impacto, que incluían revisiones sistemáticas, metaanálisis y estudios empíricos. La evidencia agregada muestra un efecto positivo de la IAGen con una magnitud moderada-alta en relación con el rendimiento académico, con tamaños de los efectos que oscilan entre g = 0,57 (mediados por diseño experimental) y g = 1,14 (mediados por el diseño explícito de una disciplina). Se encontraron efectos positivos consistentes para la personalización del aprendizaje, el feedback inmediato y el desarrollo de competencias digitales, junto con efectos negativos que afectan a la integridad académica, a la dependencia cognitiva y a la brecha digital institucional. La IAGen se convierte en una herramienta pedagógica de alto potencial si es implementada junto con acompañamiento docente, marcos de ética claros y estrategias de evaluación auténtica; su implementación sin estos acompañamientos puede reducir el pensamiento crítico y la integridad académica del alumnado universitario.