Uso de Gemini en la Producción de Textos Académicos y su Incidencia en La Competencia Escritora en Estudiantes de Educación Superior en Ecuador: Una Revisión de la Literatura
DOI:
https://doi.org/10.70577/asce.v5i2.806Palabras clave:
inteligencia artificial generativa, competencia escritora, Gemini, educación superior, escritura académica, Ecuador.Resumen
La incorporación de modelos de lenguaje de gran escala en los entornos universitarios ha generado preguntas que la investigación empírica no ha respondido con suficiente precisión, en particular respecto a su efecto sobre la escritura académica. Este artículo presenta una revisión sistemática de la literatura que examina el uso de Gemini el modelo multimodal de Google DeepMind como herramienta de apoyo a la producción de textos académicos en educación superior, con énfasis en sus implicaciones para la competencia escritora en el contexto ecuatoriano. Se analizaron 47 publicaciones indexadas en Scopus, Web of Science, ERIC, Redalyc y SciELO, publicadas entre 2020 y 2025, aplicando el protocolo PRISMA para la selección y síntesis de estudios. Los hallazgos muestran que el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa produce efectos diferenciados según el tipo de interacción: el uso orientado a la revisión y la reformulación tiende a mejorar la coherencia textual y la precisión léxica, mientras que el uso orientado a la generación directa de contenidos se asocia con el deterioro de habilidades de argumentación y planificación discursiva. La mediación docente y el diseño instruccional son los factores que más claramente modulan el sentido de estos efectos. El contexto ecuatoriano carece de evidencia empírica sistemática sobre el tema, lo que representa una brecha cuya atención resulta urgente dado el ritmo de adopción tecnológica en las universidades de la región.
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Anil, R., Chowdhery, A., Roberts, A., & Team Gemini. (2023). Gemini: A family of highly capable multimodal models. arXiv:2312.11805. https://arxiv.org/abs/2312.11805
Baidoo-Anu, D., & Owusu Ansah, L. (2023). Education in the era of generative artificial intelligence (AI): Understanding the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning. Journal of AI, 7(1), 52–62. https://doi.org/10.61969/jai.1337500
Barros, C., Intriago, E., & Lara-Calle, A. (2023). Integración tecnológica y brechas digitales en instituciones de educación superior ecuatoriana. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, E57, 278–291.
Bates, T., Cobo, C., Mariño, O., & Wheeler, S. (2020). Can artificial intelligence transform higher education? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17, 42. https://doi.org/10.1186/s41239-020-00218-x
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610–623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
Benavides, M., & Ruiz, A. (2022). Educación crítica en la era digital: desafíos para la formación ciudadana en América Latina. Revista Latinoamericana de Educación Comparada, 13(21), 45–62.
Bommasani, R., Hudson, D. A., Aditi, E., Altman, R., Arora, S., & Liang, P. (2021). On the opportunities and risks of foundation models. Stanford University. arXiv:2108.07258. https://arxiv.org/abs/2108.07258
Carlino, P. (2021). Leer y escribir en la universidad: Resistencias y desafíos persistentes veinte años después. Lengua y Habla, 25, 1–18.
Chan, C. K. Y. (2023). A comprehensive AI policy education framework for university teaching and learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 38. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00408-3
Chan, C. K. Y., & Hu, W. (2023). Students' voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 43. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8
Chaparro-Banegas, N., Gallardo-López, J. A., & López-Noguero, F. (2024). Artificial intelligence and critical thinking in higher education: New pedagogical challenges for the 21st century. Education Sciences, 14(2), 148. https://doi.org/10.3390/educsci14020148
Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2024). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2), 228–239. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148
Crompton, H., & Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education: The state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 22. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
Deane, P. (2023). Generative AI, automated writing evaluation, and the transformation of writing assessment. ETS Research Report Series, 2023(1), 1–24. https://doi.org/10.1002/ets2.12378
Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2023). GPTs are GPTs: An early look at the labor market impact potential of large language models. arXiv:2303.10130. https://arxiv.org/abs/2303.10130
Firat, M. (2023). What ChatGPT means for universities: Perceptions of scholars and students. Journal of Applied Learning and Teaching, 6(1), 57–63. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.29
García-Peñalvo, F. J., Vázquez-Ingelmo, A., & García-Holgado, A. (2024). Mapping the research landscape of generative AI applications in education. Computers & Education: Artificial Intelligence, 6, 100205. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100205
Godwin-Jones, R. (2022). Partnering with AI: Intelligent writing assistance and instructed language learning. Language Learning & Technology, 26(2), 5–24. https://doi.org/10125/73474
Graham, S. (2022). Handbook of writing research (3rd ed.). Guilford Press.
Holmes, W., & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, 57(4), 542–570. https://doi.org/10.1111/ejed.12533
Hyland, K. (2022). English for academic purposes: An advanced resource book (2nd ed.). Routledge.
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., … Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Kohnke, L., Moorhouse, B. L., & Zou, D. (2023). ChatGPT for EFL/ESL writing: Potential benefits, issues, and concerns. Languages, 8(2), 85. https://doi.org/10.3390/languages8020085
Lee, I., & Yeung, M. (2023). Artificial intelligence in second language writing instruction: Pedagogical implications for teacher education. TESOL Quarterly, 57(4), 1145–1168. https://doi.org/10.1002/tesq.3249
Lim, W. M., Gunasekara, A., Pallant, J. L., Pallant, J. I., & Pechenkina, E. (2023). Generative AI and the future of education: Ragnarök or reformation? A paradoxical perspective from management educators. International Journal of Management Education, 21(2), 100790. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2023.100790
Lo, C. K. (2023). What is the impact of ChatGPT on education? A rapid review of the literature. Education Sciences, 13(4), 410. https://doi.org/10.3390/educsci13040410
Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693
Ministerio de Educación del Ecuador. (2023). Marco Curricular Competencial de Aprendizajes. Ministerio de Educación del Ecuador.
Mollick, E. R., & Mollick, L. (2023). Assigning AI: Seven approaches for students, with prompts. Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.4475995
Nazari, N., Shabbir, M. S., & Setiawan, R. (2021). Application of an AI-based assessment tool in higher education: The case of automated essay scoring. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 16(1), 78–96. https://doi.org/10.3991/ijet.v16i01.16727
Ngo, T. T. A. (2023). The perception of ChatGPT among educational stakeholders: Teachers, students, and administrators. Journal of Applied Learning and Teaching, 6(2), 1–14. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.2.31
Perkins, M. (2023). Academic integrity considerations of AI large language models in the post-pandemic era: ChatGPT and beyond. Journal of University Teaching & Learning Practice, 20(2), 07. https://doi.org/10.53761/1.20.02.07
Puche-Villalobos, M. (2024). Inteligencia artificial y pensamiento crítico en la educación superior latinoamericana: posibilidades y tensiones pedagógicas. Educación y Humanismo, 26(46), 1–18. https://doi.org/10.17081/eduhum.26.46.7230
Real Zumba, G., Guamán, V., Erazo, J. C., & Narváez, C. I. (2024). Uso de herramientas de inteligencia artificial y su relación con el razonamiento crítico en estudiantes universitarios de Ecuador. Revista Científica UISRAEL, 11(1), 101–121.
Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning and Teaching, 6(1), 342–363. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.9
Selwyn, N. (2022). Defining the problems of education and technology: A critical perspective. Postdigital Science and Education, 4(3), 697–712. https://doi.org/10.1007/s42438-021-00291-3
Tlili, A., Shehata, B., Adarkwah, M. A., Bozkurt, A., Hickey, D. T., Huang, R., & Agyemang, B. (2023). What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education. Smart Learning Environments, 10, 15. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00237-x
UNESCO. (2023). ChatGPT and artificial intelligence in higher education: Quick start guide. UNESCO International Institute for Higher Education in Latin America and the Caribbean. https://www.iesalc.unesco.org/wp-content/uploads/2023/04/ChatGPT-and-AI-in-Higher-Education-Quick-Start-Guide_EN_FINAL.pdf
Warschauer, M., Tseng, W., Yim, S., Webster, T., Jacob, S., Du, Q., & Tate, T. (2023). The affordances and limitations of large language models for automated writing evaluation. Journal of Writing Analytics, 7, 1–38. https://doi.org/10.37514/JWA-J.2023.7.1.02
Yan, L., Sha, L., Zhao, L., Li, Y., Martínez-Maldonado, R., Chen, G., Li, X., Jin, Y., & Gašević, D. (2024). Practical and ethical challenges of large language models in education: A systematic scoping review. British Journal of Educational Technology, 55(1), 90–112. https://doi.org/10.1111/bjet.13370
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