Inteligencia artificial y calidad educativa en la universidad: retos y oportunidades

Resumen

Esta investigación analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la calidad de la educación superior, tema abordado desde una perspectiva crítica y multidimensional. El enfoque teórico combina las principales teorías del aprendizaje —procesamiento de la información, carga cognitiva, motivación de valor-expectativa y autorregulación— con el análisis de las aplicaciones tecnológicas en contextos universitarios. Entre los principales argumentos, se destaca que la IA ofrece oportunidades para personalizar el aprendizaje, mejorar la retroalimentación, optimizar la gestión institucional y favorecer la inclusión y accesibilidad, a través de sistemas como tutorías inteligentes, análisis de aprendizaje y chatbots. No obstante, el documento advierte sobre desafíos relevantes: cuestiones éticas relacionadas con la privacidad de datos, riesgos de sesgos algorítmicos que pueden afectar la equidad, la posible deshumanización del proceso educativo por exceso de automatización y amenazas a la integridad académica, como el plagio facilitado por herramientas generativas. El análisis resalta que la integración de la IA debe ser complementaria al rol docente y guiada por principios éticos y humanistas, para evitar que la tecnología limite la autonomía y el pensamiento crítico de los estudiantes. Se recomienda la participación activa de toda la comunidad educativa, la formación en competencias digitales, la transparencia y la elaboración de políticas claras. En conclusión, la IA puede contribuir a una educación superior más inclusiva y de calidad si su implementación respeta los valores éticos y mantiene la centralidad del ser humano en el proceso formativo.