Inteligencia Artificial Aplicada a la Docencia Universitaria: Oportunidades y Desafíos en la Formación Académica
DOI:
https://doi.org/10.70577/asce.v5i2.670Palabras clave:
Inteligencia Artificial, Educación Superior, Docencia Universitaria, Formación Académica, Innovación Pedagógica, Teoría Fundamentada.Resumen
La irrupción de la inteligencia artificial en los entornos universitarios transformó de manera acelerada las condiciones en que se ejerció la docencia universitaria, generando un campo de tensión entre sus posibilidades pedagógicas y los obstáculos que su implementación enfrentó en contextos institucionales. El presente artículo tuvo como objetivo analizar las oportunidades y los desafíos que planteó la aplicación de la inteligencia artificial en la docencia universitaria, con énfasis en sus implicaciones para la formación académica. Desde una perspectiva metodológica cualitativa, el estudio adoptó un diseño desde la teoría fundamentada propuesto por Glaser y Strauss, aplicado al análisis comparativo constante de un corpus de 35 estudios académicos seleccionados de bases de datos indexadas. El proceso de codificación abierta, axial y selectiva permitió la emergencia de cinco categorías sustantivas: transformación pedagógica mediada, barreras institucionales y culturales, identidad docente en transición, condicionantes estructurales de equidad y gobernanza ética de la inteligencia artificial. Los hallazgos evidenciaron que las oportunidades más significativas se desarrollan en la personalización del aprendizaje, retroalimentación formativa, evaluación enriquecida y acceso inclusivo al conocimiento solo pudieron materializarse cuando se enfrentaron de manera simultánea los desafíos formativos, éticos y estructurales que las condicionaron. El artículo contribuye a la comprensión teórica del fenómeno y propone orientaciones para una integración responsable, crítica y pedagógicamente fundamentada de la inteligencia artificial en la educación superior latinoamericana.
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