La Inteligencia Artificial como tutor invisible en bachillerato: aportes al aprendizaje autónomo, limitaciones y tendencias emergentes
Resumen
La incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) en el bachillerato ha dado lugar al concepto de tutor invisible, entendido como sistemas que acompañan el aprendizaje sin figurar explícitamente en la dinámica escolar. Este artículo analiza de manera sistemática la literatura científica publicada entre 2019 y 2025 sobre la implementación de la IA como tutor invisible en este nivel educativo. Se revisó un corpus de trece estudios que incluye revisiones sistemáticas, investigaciones experimentales, desarrollos instrumentales y análisis cualitativos.
Los hallazgos muestran que la IA contribuye de manera consistente al rendimiento académico, aunque sus efectos sobre la autonomía y la autorregulación dependen de un uso activo por parte de los estudiantes y de un diseño pedagógico intencional. El feedback emerge como eje articulador: la retroalimentación automatizada ofrece precisión técnica y eficiencia, mientras que la intervención docente se mantiene esencial en la motivación y el acompañamiento socioemocional. Entre las limitaciones destacan la baja alfabetización en IA, la falta de marcos pedagógicos claros y la escasez de estudios longitudinales.
Como tendencias emergentes se identifican la tutoría híbrida humano–IA, la evaluación encubierta a través de juegos educativos y el desarrollo de instrumentos para medir actitudes hacia el aprendizaje autorregulado mediado por IA. Se concluye que la tutoría invisible basada en IA representa una oportunidad estratégica para promover el aprendizaje autónomo en bachillerato, siempre que se integre críticamente en la práctica pedagógica y en las políticas de formación docente.
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Baz, E., & Hasirci Aksoy, D. (2025). The effect of feedback on informative text writing: AI or teacher? Education and Information Technologies. https://doi.org/10.55982/openpraxis.17.3.871
Casal-Otero, L., Catala, A., Fernández-Morante, C., Taboada, M., Cebreiro, B., & Barro, S. (2023). AI literacy in K-12: A systematic literature review. International Journal of STEM Education, 10(1), 1–21. https://doi.org/10.1186/s40594-023-00418-7
Engeness, I., & Gamlem, S. M. (2025). Exploring AI-driven feedback as a cultural tool: A cultural-historical perspective on design of AI environments to support students’ writing process. Integrative Psychological and Behavioral Science. Integr. psych. behav. 59, 23 (2025) https://doi.org/10.1007/s12124-025-09894-8
Fang, H., Li, W., Huynh, V. N., Christhilf, D., Roscoe, R. D., & McNamara, D. S. (2023). Stealth literacy assessments via educational games. Computers, 12(2), 45. https://doi.org/10.3390/computers12070130
Kestin, T., Miller, J., Klales, A., Milbourne, K., & Ponti, M. (2025). AI tutoring outperforms in-class active learning: An RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting. Scientific Reports, 15, 11234. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-4243877/v1
Liu, X., Latif, S., & Zhai, X. (2025). Advancing education through tutoring systems: A systematic literature review. Computers & Education. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.09748
Martin, A., Zhuang, H., & Schaefer, M. (2024). Systematic review of AI in K-12 education (2017–2022). Journal of Educational Technology Research. Volume 6, 2024, 100195, ISSN 2666-920X. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100195.
Mazı, A., & Mazı, A. (2025). Developing self-regulated artificial intelligence learning (SRAIL) student attitudes scale. Education and Information Technologies. Volume 258, 2025, 105227, ISSN 0001-6918, https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.105227.
McLaughlin, J.E., Ponte, C.D. & Lyons, K. Student perceptions of GenAI as a virtual tutor to support collaborative research training for health professionals. BMC Med Educ 25, 895 (2025). https://doi.org/10.1186/s12909-025-07390-6.
Navas Bonilla, C. R., Viñan Carrasco, L. M., Gaibor Pupiales, J. C., & Murillo Noriega, D. E. (2025). The future of education: A systematic literature review of self-directed learning with AI. Education and Information Technologies. vol. 17(8), pages 1-22. https://doi.org/10.3390/fi17080366
Thomas, D. R., Lin, J., Gatz, E., Gurung, A., Gupta, S., Norberg, K., Fancsali, S. E., Aleven, V., Branstetter, L., Brunskill, E., & Koedinger, K. R. (2024). Improving student learning with hybrid human-AI tutoring: A three-study quasi-experimental investigation. Computers & Education. https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.11274
Zhang, Y., Dai, X., Wen, Z., Jiang , J. & Liu, H. (2025) How Students Use AI Feedback Matters: Experimental Evidence on Physics Achievement and Autonomy.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.08672
DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v10i12.10811
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