Fundamentos teóricos, metodológicos y tecnológicos sobre la aplicación de la inteligencia artificial en el nivel universitario - Dibut-Toledo, Lázaro Salomón; Razo-Abundis, Irma Yolanda (Revista UGC, 2025)
La aplicación de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito universitario se ha convertido en un campo de creciente interés, dado su potencial para transformar los procesos educativos, investigativos y administrativos. Este artículo explora los fundamentos teóricos, metodológicos y tecnológicos que sustentan la integración de la IA en la educación superior, analizando su papel en el mejoramiento de la enseñanza-aprendizaje, la personalización educativa, la analítica académica y la optimización de la gestión universitaria. Desde el punto de vista teórico, se revisan los aportes de enfoques constructivistas, conectivistas y del aprendizaje adaptativo; así como las llamadas metodología activas de aprendizaje, en los que la IA funge como mediador entre el conocimiento y los estudiantes En el plano metodológico, se examinan las estrategias de diseño e implementación de sistemas inteligentes, modelos de aprendizaje automático y el uso de plataformas de aprendizaje adaptativo. Tecnológicamente, se destacan las herramientas basadas en algoritmos de machine learning, procesamiento de lenguaje natural, chatbots académicos y sistemas de recomendación, los cuales amplían las posibilidades de apoyo tanto a docentes como a estudiantes. La investigación muestra que la IA no solo es un recurso de apoyo, sino también un catalizador de innovación educativa, capaz de fomentar nuevas competencias digitales, analíticas y críticas en los universitarios. Finalmente, se discuten los desafíos éticos, de equidad y de gobernanza tecnológica que deben ser considerados para garantizar una aplicación responsable y sostenible de la IA en el nivel universitario.