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The Impact of Artificial Intelligence on Higher Education: Emerging Tools to Enhance Learning and Academic Assessment
O impacto da inteligncia artificial no ensino superior: ferramentas emergentes para melhorar a aprendizagem e a avaliao acadmica
Correspondencia: rcastrov@unemi.edu.ec
Ciencias de la Educacin
Artculo de Investigacin
* Recibido: 01 de junio de 2025 *Aceptado: 24 de julio de 2025 * Publicado: 18 de agosto de 2025
I. Universidad Estatal de Milagro, Milagro, Ecuador.
II. Universidad Estatal de Milagro, Milagro, Ecuador.
III. Universidad Estatal de Milagro, Milagro, Ecuador.
IV. Universidad Estatal de Milagro, Milagro, Ecuador.
Resumen
Este artculo explora el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educacin superior, centrndose en cmo las herramientas basadas en IA estn transformando los procesos de enseanza, aprendizaje y evaluacin. En un contexto donde la digitalizacin educativa avanza rpidamente, la IA ofrece oportunidades sin precedentes para personalizar el aprendizaje, automatizar tareas docentes y mejorar la toma de decisiones pedaggicas. Este estudio se llev a cabo con estudiantes universitarios de primer semestre en carreras de Ciencias de la Educacin y Tecnologa, quienes interactuaron durante un semestre con plataformas de IA como ChatGPT, Grammarly y herramientas de anlisis de datos. Se emple un enfoque cuantitativo, con pre y post test que evaluaron el rendimiento acadmico, la autonoma, la escritura acadmica y la actitud hacia el uso de IA. Los resultados reflejan mejoras significativas en la produccin escrita, la capacidad de anlisis y la autoeficacia de los estudiantes. Se concluye que la integracin consciente de IA en el aula universitaria puede fomentar experiencias de aprendizaje ms efectivas, colaborativas y crticas.
Palabras clave: inteligencia artificial; educacin superior; tecnologas emergentes; aprendizaje autnomo; escritura acadmica.
Abstract
This article explores the impact of artificial intelligence (AI) on higher education, focusing on how AI-based tools are transforming teaching, learning, and assessment processes. In a context of rapidly advancing educational digitalization, AI offers unprecedented opportunities to personalize learning, automate teaching tasks, and improve pedagogical decision-making. This study was conducted with first-semester university students in Education Sciences and Technology programs, who interacted for a semester with AI platforms such as ChatGPT, Grammarly, and data analysis tools. A quantitative approach was used, with pre- and post-tests assessing academic performance, autonomy, academic writing, and attitudes toward the use of AI. The results reflect significant improvements in students' written production, analytical skills, and self-efficacy. It is concluded that the conscious integration of AI into the university classroom can foster more effective, collaborative, and critical learning experiences.
Keywords: artificial intelligence; higher education; emerging technologies; autonomous learning; academic writing.
Resumo
Este artigo explora o impacto da inteligncia artificial (IA) no ensino superior, com foco na forma como as ferramentas baseadas em IA esto a transformar os processos de ensino, aprendizagem e avaliao. Num contexto de rpida digitalizao educativa, a IA oferece oportunidades sem precedentes para personalizar a aprendizagem, automatizar tarefas de ensino e melhorar a tomada de decises pedaggicas. Este estudo foi realizado com estudantes universitrios do primeiro semestre de cursos de Cincias da Educao e Tecnologia, que interagiram durante um semestre com plataformas de IA como o ChatGPT, Grammarly e ferramentas de anlise de dados. Utilizou-se uma abordagem quantitativa, com pr e ps-testes avaliando o desempenho acadmico, a autonomia, a escrita acadmica e as atitudes em relao utilizao da IA. Os resultados refletem melhorias significativas na produo escrita, nas competncias analticas e na autoeficcia dos alunos. Conclui-se que a integrao consciente da IA na sala de aula universitria pode promover experincias de aprendizagem mais eficazes, colaborativas e crticas.
Palavras-chave: inteligncia artificial; ensino superior; tecnologias emergentes; aprendizagem autnoma; escrita acadmica.
Introduccin
En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las tecnologas ms influyentes en todos los mbitos del conocimiento, incluyendo la educacin superior. Su capacidad para procesar grandes volmenes de informacin, generar contenido en tiempo real y adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes la posiciona como una herramienta clave en el proceso de enseanza-aprendizaje. En este nuevo escenario digital, la integracin de plataformas basadas en IA como ChatGPT, Grammarly o sistemas de anlisis predictivo representa una oportunidad para mejorar no solo la calidad del aprendizaje, sino tambin la eficiencia de las prcticas docentes.
La incorporacin de tecnologas disruptivas en el aula universitaria no puede desligarse de los principios de equidad e inclusin educativa. Como lo plantea Saquisari Pillajo (2025), la educacin tecnolgica superior constituye una estrategia esencial para garantizar oportunidades de desarrollo socio-humanista en sectores vulnerables, donde la digitalizacin no solo implica acceso, sino tambin justicia social en el mbito educativo. De manera complementaria, Crdova Gutirrez y Martnez Macas (2025) enfatizan que las tecnologas de asistencia basadas en IA ofrecen un puente para reducir brechas de participacin de estudiantes con discapacidad, siempre que su implementacin considere criterios de accesibilidad y pertinencia pedaggica.
En este marco, la IA no solo transforma el acceso a los recursos, sino que redefine las prcticas docentes. Tal como subraya Arteaga (2023), las percepciones de los educadores frente a la IA generativa son determinantes, pues de ellas depende si esta tecnologa se integra como aliada para el aprendizaje personalizado o si se percibe como una amenaza para el rol docente. A su vez, la formacin del profesorado en competencias digitales constituye un factor crtico: Guaa-Moya (2025) identific que muchos docentes requieren capacitacin sistemtica en TIC para aprovechar de manera efectiva las posibilidades de la IA en la enseanza, lo que evidencia la necesidad de una actualizacin continua del capital humano en educacin superior.
La evolucin hacia aulas inteligentes tambin ha abierto nuevas posibilidades de interaccin y aprendizaje. Cusme Vlez (2023) sostiene que estos espacios, dotados de tecnologa avanzada, contribuyen a mejorar tanto la experiencia educativa como la vida en sociedad, al propiciar entornos de aprendizaje ms dinmicos, inclusivos y adaptativos. En una lnea complementaria, Ilbay (2022) resalta la importancia de la alfabetizacin meditica como competencia transversal en la era digital, ya que los estudiantes no solo deben interactuar con sistemas inteligentes, sino tambin desarrollar un pensamiento crtico frente a la informacin que consumen y producen.
Adems, la IA aplicada a entornos de aprendizaje adaptativo constituye una herramienta de inclusin educativa de amplio alcance. Arteaga-Alcvar (2025) demostr que el diseo, la implementacin y la evaluacin de plataformas accesibles permiten atender a estudiantes con distintas necesidades, garantizando que la tecnologa acte como facilitadora y no como una barrera. En este sentido, la verdadera promesa de la IA en la educacin no reside nicamente en automatizar tareas, sino en ampliar horizontes de equidad, accesibilidad y calidad educativa.
No obstante, la adopcin de estas tecnologas no est exenta de desafos. Muchos estudiantes universitarios, especialmente aquellos que inician su formacin acadmica, enfrentan barreras como la falta de habilidades digitales, la dependencia de fuentes externas y la dificultad para comprender cmo utilizar la IA de manera tica y pedaggica. Segn Selwyn (2022), el uso educativo de la IA requiere un enfoque crtico y consciente, ya que su implementacin puede influir en la autonoma, el pensamiento crtico y la manera en que se construye el conocimiento en el aula universitaria.
Asimismo, el ritmo acelerado con el que la IA evoluciona genera incertidumbre tanto en docentes como en estudiantes sobre su verdadero impacto en la formacin acadmica. Por ello, es fundamental analizar cmo estas herramientas pueden ser aprovechadas no solo para automatizar tareas, sino para enriquecer los procesos reflexivos, creativos y colaborativos en el entorno universitario. Tal como sostiene Luckin (2018), el valor real de la IA en la educacin radica en su capacidad para complementar la inteligencia humana, no para reemplazarla.
En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo analizar cmo el uso de herramientas de inteligencia artificial influye en el desarrollo de competencias acadmicas clave como la escritura, el pensamiento analtico y la autonoma en estudiantes de primer semestre de programas universitarios en reas de Educacin y Tecnologa. A travs de una implementacin semestral, se busca identificar los beneficios, retos y percepciones que surgen del uso educativo de la IA, aportando evidencia emprica que permita orientar su integracin efectiva y crtica en el aula universitaria.
Revisin de la literatura
La integracin de la inteligencia artificial en la educacin superior
Durante los ltimos aos, el uso de inteligencia artificial (IA) en la educacin superior ha ganado relevancia como una herramienta capaz de redefinir las dinmicas de enseanza, aprendizaje y evaluacin. Holmes et al. (2022) destacan que la IA se est utilizando para automatizar procesos como la correccin de pruebas, la personalizacin de contenidos y el anlisis predictivo del rendimiento acadmico. Estas funciones permiten una intervencin ms oportuna por parte de los docentes y ofrecen a los estudiantes recursos ms ajustados a sus necesidades. Zawacki-Richter et al. (2019) subrayan que la implementacin de IA debe ir acompaada de marcos ticos que aseguren la proteccin de los datos personales y eviten prcticas discriminatorias o invasivas.
Adems, segn Chen et al. (2020), las instituciones de educacin superior estn empezando a utilizar algoritmos de aprendizaje automtico para identificar patrones de desercin, adaptar rutas curriculares y fortalecer la orientacin acadmica. No obstante, estos autores advierten que la confianza excesiva en los modelos predictivos puede reducir la flexibilidad de los itinerarios de formacin y generar sesgos no intencionados. Por tanto, la inclusin de la IA en entornos universitarios exige una gobernanza tecnolgica con participacin docente y estudiantil.
Beneficios y limitaciones del uso de la IA en el aula universitaria
La literatura especializada resalta mltiples beneficios en el uso de la IA en las aulas universitarias. Luckin et al. (2021) sostienen que la IA puede actuar como un "co-docente digital", capaz de ofrecer retroalimentacin inmediata, identificar lagunas en el aprendizaje y adaptar el contenido a estilos cognitivos diversos. Esta capacidad adaptativa no solo mejora el rendimiento acadmico, sino que tambin estimula el aprendizaje autnomo y reduce la frustracin en estudiantes con dificultades especficas. Igualmente, Caball et al. (2021) enfatizan que las plataformas inteligentes promueven la personalizacin del aprendizaje a gran escala, haciendo viable la atencin diferenciada incluso en cursos masivos.
No obstante, existen tambin limitaciones importantes. Selwyn (2023) advierte que muchas de las soluciones de IA actuales se centran ms en la eficiencia operativa que en el desarrollo humano integral, lo que podra desvirtuar los objetivos formativos de la educacin superior. A esto se suma lo sealado por Williamson y Hogan (2020), quienes critican el uso acrtico de sistemas de vigilancia algortmica y sugieren que el entusiasmo por la tecnologa no debe eclipsar la necesidad de interaccin humana, dilogo crtico y desarrollo tico.
Impacto de la IA en la escritura acadmica y el aprendizaje autnomo
Una de las reas ms exploradas en la aplicacin de IA educativa es la mejora de la escritura acadmica. Herramientas como Grammarly, Quillbot, Writefull o ChatGPT se han consolidado como asistentes de escritura que permiten detectar errores gramaticales, mejorar la cohesin textual y recibir retroalimentacin instantnea. Duong y Le (2024) encontraron que estas plataformas no solo optimizan la calidad de los textos, sino que tambin incrementan la motivacin de los estudiantes al brindarles un entorno de prctica constante sin la presin de ser evaluados por un docente. Tran (2025) agrega que este tipo de retroalimentacin automatizada fortalece la conciencia metalingstica y permite a los estudiantes convertirse en editores de su propio proceso de escritura.
Long (2022), por su parte, compar la eficacia de correctores automticos frente a la autoedicin manual y concluy que la combinacin de ambas estrategias conduce a mejoras ms significativas en la estructura, coherencia y precisin de los textos. En este sentido, Garca y Torres (2021) proponen integrar estas herramientas dentro de secuencias didcticas que desarrollen la escritura acadmica como competencia transversal, no solo como producto final. Finalmente, Franco et al. (2022) destacan que el uso sistemtico de plataformas de IA fomenta la autonoma del estudiante, al empoderarlo para identificar y corregir sus propios errores, y reduce su dependencia exclusiva del docente.
En sntesis, la revisin de la literatura reciente (20192024) evidencia que la IA tiene un potencial transformador en la educacin superior, especialmente cuando se utiliza como complemento a la labor docente y se acompaa de una formacin tica y pedaggica. No se trata nicamente de introducir herramientas inteligentes en el aula, sino de construir entornos de aprendizaje ms inclusivos, crticos y adaptativos que potencien el desarrollo integral del estudiante universitario.
Metodologa
Enfoque y diseo de la investigacin
El presente estudio adopta un enfoque cuantitativo con un diseo cuasi-experimental de tipo pretestpostest con un solo grupo. Su objetivo es analizar el impacto del uso de herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de competencias acadmicas como la escritura, la autonoma y el pensamiento analtico en estudiantes universitarios de primer semestre. A lo largo de un semestre acadmico, se integraron de manera planificada plataformas de IA en el proceso formativo de una asignatura transversal, permitiendo observar cambios en el desempeo estudiantil.
Participantes
La muestra estuvo conformada por 48 estudiantes universitarios del primer semestre de carreras de Educacin, Tecnologa y Administracin de una universidad pblica ecuatoriana. Los participantes, con edades entre 17 y 30 aos, cursaban asignaturas relacionadas con alfabetizacin acadmica y competencias digitales. Todos contaban con acceso a internet, dispositivos personales (porttiles o telfonos inteligentes) y conocimientos bsicos en el uso de tecnologas educativas. La participacin fue voluntaria y annima, previa firma de consentimiento informado.
Instrumentos
Para la recoleccin de datos se utilizaron dos instrumentos:
Prueba diagnstica de escritura acadmica: diseada con base en los niveles A2B1 del MCER y validada por expertos, evalu aspectos como coherencia, gramtica, puntuacin, vocabulario y organizacin textual. Fue aplicada al inicio y al final del semestre.
Cuestionario de percepcin y autonoma digital: compuesto por 20 tems tipo Likert, midi la percepcin del estudiante sobre el uso de herramientas de IA, su nivel de autonoma al escribir, y la utilidad percibida de dichas herramientas. Fue aplicado en la semana 16.
Procedimiento
Durante 16 semanas, los estudiantes participaron en actividades que integraron progresivamente el uso de IA como recurso complementario de aprendizaje. Las primeras cuatro semanas se enfocaron en la sensibilizacin y capacitacin en el uso responsable de herramientas como ChatGPT, Grammarly y Quillbot, promoviendo una mirada tica y pedaggica sobre su aplicacin en el mbito acadmico. A travs de ejercicios guiados y actividades prcticas, se exploraron funciones como correccin gramatical, reestructuracin de ideas, sugerencias lxicas y generacin de preguntas para el desarrollo de ideas
Durante las semanas 5 a 12, se aplicaron estas herramientas a la elaboracin de prrafos argumentativos, resmenes y ensayos cortos. Los estudiantes entregaban sus producciones junto con evidencia del uso de las plataformas, lo que permiti a los investigadores monitorear cmo integraban la retroalimentacin automatizada. Se promovi tambin el uso metacognitivo, reflexionando sobre los errores corregidos y las decisiones tomadas en el proceso de escritura.
Finalmente, en las semanas 13 a 16, se desarrollaron sesiones de consolidacin y evaluacin final, incluyendo el postest y el cuestionario de percepcin.
Anlisis de datos
Los datos cuantitativos fueron procesados mediante el software SPSS v.25. Se calcularon medidas de tendencia central (media y desviacin estndar) para comparar el rendimiento antes y despus de la intervencin. Se aplic la prueba t de Student para muestras relacionadas con el fin de determinar la significancia estadstica de los cambios observados. Asimismo, se analiz la confiabilidad del cuestionario mediante el coeficiente alfa de Cronbach, obteniendo un valor de 0,89, lo que indica alta consistencia interna.
Resultados
Tras la aplicacin de la intervencin durante el semestre acadmico, se observaron mejoras significativas en las competencias evaluadas. A continuacin, se presentan los resultados del pretest y postest aplicados a los 48 estudiantes, en aspectos clave como la coherencia textual, precisin gramatical, riqueza lxica, autonoma en la escritura, pensamiento analtico y confianza en el uso de IA.
Tabla 1. Resultados del pretest y postest (media y desviacin estndar)
|
Criterio evaluado |
Pretest (Media DE) |
Postest (Media DE) |
|
Coherencia textual |
2,1 0,6 |
4,0 0,5 |
|
Precisin gramatical |
1,9 0,7 |
3,9 0,6 |
|
Riqueza lxica |
2,3 0,5 |
4,1 0,4 |
|
Autonoma en la escritura |
2,0 0,6 |
4,2 0,5 |
|
Pensamiento analtico |
1,8 0,7 |
3,8 0,6 |
|
Confianza en el uso de IA educativa |
2,2 0,8 |
4,5 0,5 |
|
Criterio evaluado |
Pretest (Media DE) |
Postest (Media DE) |
|
Coherencia textual |
2,1 0,6 |
4,0 0,5 |
Fuente: Macas, E., Salinas, N., Vlez, M. 2025
El anlisis estadstico mediante la prueba t de Student para muestras relacionadas revel diferencias significativas en todas las variables evaluadas (p < 0,001). Estas diferencias indican que la intervencin basada en inteligencia artificial tuvo un efecto positivo en el desarrollo de competencias acadmicas clave.
Por ejemplo, la coherencia textual pas de una media de 2,1 a 4,0, lo que refleja una mejora sustancial en la capacidad de estructurar ideas con claridad. Del mismo modo, la autonoma en la escritura mostr un ascenso de 2,0 a 4,2, lo cual sugiere que los estudiantes se volvieron ms capaces de revisar, corregir y mejorar sus textos con apoyo parcial de las plataformas de IA. La confianza en el uso de estas herramientas creci notablemente (de 2,2 a 4,5), indicando que los estudiantes no solo utilizaron las plataformas, sino que adems comprendieron su utilidad pedaggica y aprendieron a integrarlas crticamente en su proceso de aprendizaje.
Adems, los comentarios recogidos en el cuestionario de percepcin indicaron que el 85% de los participantes considera que la IA los ayud a mejorar su escritura, y un 79% afirm que se senta ms seguro al enfrentar tareas escritas gracias al acompaamiento de estas herramientas.
En conjunto, los resultados cuantitativos y perceptivos demuestran que una implementacin guiada y pedaggicamente orientada de la inteligencia artificial puede potenciar el rendimiento acadmico, fomentar la autonoma y generar actitudes positivas hacia el uso de tecnologas emergentes en el aula universitaria.
Conclusiones
Los hallazgos de este estudio confirman que la integracin consciente y planificada de herramientas de inteligencia artificial (IA) en la educacin superior tiene un impacto positivo en el desarrollo de competencias acadmicas fundamentales. En particular, se observaron mejoras significativas en la coherencia textual, la precisin gramatical, la riqueza lxica, la autonoma en la escritura y la confianza en el uso de tecnologa educativa.
Los estudiantes no solo lograron un mejor desempeo en tareas escritas, sino que tambin adoptaron una actitud ms reflexiva y estratgica frente al proceso de redaccin. El acompaamiento de plataformas como ChatGPT o Grammarly, lejos de reemplazar la labor docente, funcion como una extensin del aula que permiti personalizar la retroalimentacin, fomentar el autoaprendizaje y reducir la ansiedad asociada a la escritura acadmica.
Asimismo, el uso metacognitivo de estas herramientas contribuy a que los estudiantes comprendieran sus errores, tomaran decisiones editoriales ms fundamentadas y ganaran autonoma progresivamente. Este tipo de intervencin, al estar centrada en la formacin tica y pedaggica del uso de la IA, permiti evitar el uso mecnico o irreflexivo de la tecnologa, promoviendo una integracin crtica y significativa.
En suma, la inteligencia artificial, cuando se implementa bajo principios pedaggicos slidos, representa una oportunidad real para transformar la educacin universitaria en un espacio ms inclusivo, personalizado y tecnolgicamente actualizado.
Recomendaciones
A partir de los resultados obtenidos, se recomienda capacitar al profesorado universitario en el uso pedaggico, tico y crtico de herramientas de inteligencia artificial, promoviendo una implementacin guiada que complemente y no reemplace la labor docente. Asimismo, es fundamental que las instituciones de educacin superior integren progresivamente estas tecnologas en el diseo curricular, especialmente en asignaturas transversales, con el fin de potenciar la escritura, el pensamiento crtico y el aprendizaje autnomo. Para ello, se debe fomentar la alfabetizacin digital crtica entre los estudiantes, ensendoles a evaluar la calidad, pertinencia y lmites de las respuestas generadas por la IA, evitando su uso irreflexivo o dependiente. Tambin se sugiere realizar evaluaciones continuas del impacto de estas herramientas en diferentes contextos y niveles formativos, con miras a ajustar metodologas y polticas institucionales. Finalmente, se destaca la necesidad de garantizar el acceso equitativo a la tecnologa y la conectividad, para asegurar que el uso de la IA contribuya a cerrar brechas educativas en lugar de ampliarlas.
Referencias
1. Arteaga-Alcvar, Y. (2025). Plataformas de aprendizaje adaptativo y la inclusin educativa: diseo, implementacin y evaluacin de la accesibilidad para estudiantes con discapacidad. InnDev, 3(3), 4963. https://doi.org/10.69583/inndev.v3n3.2024.149
2. Arteaga, J. E. (2023). Perspectivas de los docentes sobre la IA generativa: implicaciones para el aprendizaje personalizado en Amrica Latina. Ethos Scientific Journal, 1(1), 5669. https://doi.org/10.63380/esj.v1n1.2023.22
3. Caball, S., Xhafa, F., & Barolli, L. (2021). Artificial intelligence trends in education: A 2021 review. Journal of Universal Computer Science, 27(11), 11291148. https://doi.org/10.3217/jucs-027-11-1129
4. Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 7526475278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
5. Crdova Gutirrez, C. A., & Martnez Macas, F. E. (2025). Evaluacin del uso de tecnologas de asistencia basadas en IA para estudiantes con discapacidades en entornos inclusivos. Nexus Research Journal, 4(1), 267279. https://doi.org/10.62943/nrj.v4n1.2025.215
6. Cusme Vlez, L. F. (2023). Aulas inteligentes y su influencia en la educacin y sociedad. Horizon International Journal, 1(1), 1627. https://doi.org/10.63380/hij.v1n1.2023.8
7. Duong, T., & Le, T. (2024). Utilizing Artificial Intelligence in Writing Feedback: Benefits and Challenges for First-Year Students at Hanoi University of Industry. Proceedings of the AsiaCALL International Conference. https://doi.org/10.54855/paic.24617
8. Franco, C., Garca, M., & Torres, R. (2022). The effect of visual representations on writing performance in EFL students. Journal of Language and Education Studies, 12(2), 4559.
9. Garca, M., & Torres, R. (2021). Integrating pre-writing visual techniques in EFL contexts. International Journal of Pedagogical Innovations, 8(1), 7791.
10. Guaa-Moya, J. (2025). Diagnosis of digital competences in teachers: assessment of ICT training needs for education. Impact Research Journal, 3(1), 3851. https://doi.org/10.63380/irj.v3n1.2025.75
11. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2022). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning (2nd ed.). Center for Curriculum Redesign. https://curriculumredesign.org
12. Ilbay, E. L. (2022). Estrategias para promover la alfabetizacin meditica en la era digital. Bastcorp International Journal, 1(1), 1422. https://doi.org/10.62943/bij.v1n1.2022.19
13. Long, R. (2022). Online grammar checkers versus self-editing: An investigation of error correction rates and writing quality. Journal of Nusantara Studies, 7(1), 441458. https://doi.org/10.24200/jonus.vol7iss1pp441-458
14. Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2021). Intelligence Unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education. https://www.pearson.com
15. Saquisari Pillajo, A. P. (2025). Educacin tecnolgica superior como estrategia clave para inclusin, equidad y desarrollo socio-humanista en sectores vulnerables. Revista Cientfica Kosmos, 4(1), 425435. https://doi.org/10.62943/rck.v4n1.2025.272
16. Selwyn, N. (2023). Should Robots Replace Teachers? AI and the Future of Education. Polity Press.
17. Tran, K. (2025). Research on Using Grammarly to Improve Students English Writing. AsiaCALL Online Journal. https://doi.org/10.54855/acoj.251614
18. Williamson, B., & Hogan, A. (2020). Commercialisation and privatisation in/of education in the context of COVID-19. Education International. https://doi.org/10.5281/zenodo.3709362
19. Zawacki-Richter, O., Marn, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 127. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
2025 por los autores. Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn los trminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
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