Gobernanza y ética de la inteligencia artificial en educación superior: revisión sistemática
DOI:
https://doi.org/10.63688/xvkssm25Palabras clave:
inteligencia artificial, educación superior, ética, gobernanzaResumen
El presente estudio analiza la gobernanza y la ética de la inteligencia artificial en la educación superior a partir de una revisión sistemática de la literatura científica reciente. La investigación se desarrolló bajo los lineamientos PRISMA 2020, considerando publicaciones indexadas en Scopus y Web of Science entre 2020 y 2026. A partir de una búsqueda inicial de 60 estudios, se seleccionaron 30 artículos que cumplían con criterios de relevancia, calidad y pertinencia temática. El análisis se estructuró en tres líneas principales: gobernanza y regulación institucional, dimensiones éticas y riesgos asociados, y transformaciones educativas junto con perspectivas emergentes. Los resultados evidencian que, si bien la inteligencia artificial ha generado avances significativos en la personalización del aprendizaje y la eficiencia educativa, su implementación se ha desarrollado en muchos casos sin marcos normativos sólidos. Asimismo, se identifican preocupaciones crecientes en torno al uso de datos, la privacidad, la transparencia y los posibles riesgos de vigilancia en entornos educativos digitalizados. Por otro lado, la aparición de tecnologías generativas ha transformado las dinámicas de enseñanza y evaluación, planteando nuevos desafíos para la integridad académica. Se concluye que la integración de la inteligencia artificial en la educación superior requiere el desarrollo de modelos de gobernanza más robustos, acompañados de principios éticos claros y estrategias pedagógicas que garanticen un uso responsable, equitativo y orientado al fortalecimiento del proceso formativo.
Referencias
Adamakis, M., & Rachiotis, T. (2025). Artificial intelligence in higher education: A state-of-the-art overview of pedagogical integrity, artificial intelligence literacy, and policy integration. Encyclopedia, 5(4), 180. https://doi.org/10.3390/encyclopedia5040180
Alarcón Belmonte, I., et al. (2025). Determinantes digitales de salud. Atención Primaria, 57(10). https://doi.org/10.1016/j.aprim.2025.103311
Ali, O., Murray, P. A., Momin, M., Dwivedi, Y. K., & Malik, T. (2024). The effects of artificial intelligence applications in educational settings: Challenges and strategies. Technological Forecasting and Social Change, 199, 123076. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.123076
Alshatti Schmidt, D., et al. (2025). Integrating artificial intelligence in higher education: Perceptions, challenges, and strategies for academic innovation. Computers and Education Open, 9, 100274. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2025.100274
Altakhaineh, A. R. M., et al. (2026). Integrating artificial intelligence to enhance inclusive education. Acta Psychologica, 263, 106252. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2026.106252
Ansari, S., & Qamari, I. (2025). Artificial intelligence and student cognitive outcomes in higher education. Discover Education, 4. https://doi.org/10.1007/s44217-025-00865-0
Arellano, W. (2024). Neuroderechos y su regulación. Inteligencia Artificial, 27(73), 4–13. https://doi.org/10.4114/intartif.vol27iss73pp4-13
Bagane, P., et al. (2026). Artificial intelligence mental health applications with privacy-preserving architectures. MethodsX, 16, 103756. https://doi.org/10.1016/j.mex.2025.103756
Berger, S., & Rossi, F. (2022). Addressing neuroethics issues in artificial intelligence companies. Neuron, 110(13). https://doi.org/10.1016/j.neuron.2022.05.006
Cornejo, Y. (2024). Neurorights and mental autonomy. Journal of Digital Technologies and Law, 2(3). https://doi.org/10.21202/jdtl.2024.36
Cortina, A., & Conill, J. (2019). Bioética y neuroética. Arbor, 195(792). https://doi.org/10.3989/arbor.2019.792n2004
Daly, T. (2025). Brain health is a human right. Neuroscience, 569. https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2025.01.063
Eke, D. (2024). Ethics and governance of neurotechnology in Africa. JMIR Neurotechnology, 3. https://doi.org/10.2196/56665
Fukushi, T. (2024). Responsible innovation in neurotechnology. IBRO Neuroscience Reports, 16. https://doi.org/10.1016/j.ibneur.2024.04.009
Fütterer, T., et al. (2025). Artificial intelligence in classroom management: A systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 9, 100483. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100483
Gourlay, L. (2024). Surveillance and datafication in higher education. Postdigital Science and Education, 6(4), 1039–1048. https://doi.org/10.1007/s42438-022-00352-x
Granado De la Cruz, E., Gago-Valiente, F., Gavín-Chocano, Ó., & Pérez-Navío, E. (2025). Education, neuroscience, and technology: A review of applied models. Information, 16(8), 664. https://doi.org/10.3390/info16080664
Hamilton, J., et al. (2026). Generative artificial intelligence in higher education: A scoping review. Nurse Education in Practice, 90, 104669. https://doi.org/10.1016/j.nepr.2025.104669
Hernandez-de-Menendez, M., Morales-Menendez, R., Escobar, C., & Arinez, J. (2021). Biometric applications in education. International Journal on Interactive Design and Manufacturing, 15(2–3). https://doi.org/10.1007/s12008-021-00760-6
Ienca, M., & Andorno, R. (2017). Towards new human rights in the age of neuroscience and neurotechnology. Life Sciences, Society and Policy, 13(1). https://doi.org/10.1186/s40504-017-0050-1
Ienca, M., Fins, J., Jox, R., et al. (2022). Towards a governance framework for brain data. Neuroethics, 15(2). https://doi.org/10.1007/s12152-022-09498-8
Magee, P., Ienca, M., & Farahany, N. (2024). Beyond neural data: Cognitive biometrics and mental privacy. Neuron, 112(18), 3017–3028. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.09.004
Mandava, V., Rokem, A., Cristea, N., et al. (2025). Open-source data standards for neuroscience. Patterns, 6(7). https://doi.org/10.1016/j.patter.2025.101316
Memarian, B., & Doleck, T. (2023). FATE in artificial intelligence and higher education: A systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5, 100152. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100152
Pargman, T. C., & McGrath, C. (2021). Mapping the ethics of learning analytics in higher education: A systematic literature review. Journal of Learning Analytics, 8(2), 123–139. https://doi.org/10.18608/jla.2021.1
Parker, L., Halter, V., Karliychuk, T., & Grundy, Q. (2019). Mental health app privacy policies. International Journal of Law and Psychiatry, 64. https://doi.org/10.1016/j.ijlp.2019.04.002
Prinsloo, P., & Slade, S. (2015). Student privacy self-management. In Proceedings of the Fifth International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 83–92). https://doi.org/10.1145/2723576.2723585
Qiu, Y., & Zhang, C. (2024). Artificial intelligence driven cognitive optimization using privacy-based machine learning. Computers and Electrical Engineering, 117, 109238. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2024.109238
Rana, M. M., Siddiqee, M. S., Sakib, M. N., & Ahamed, M. R. (2024). Assessing artificial intelligence adoption in developing country academia. Heliyon, 10(18), e37569. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e37569
Sahar, R., & Munawaroh, M. (2025). Artificial intelligence in higher education: A bibliometric research agenda. Discover Sustainability, 6. https://doi.org/10.1007/s43621-025-01086-z
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