ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación Básica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
Horizontes Compartidos: Un estudio bibliográfico
sobre la inteligencia artificial generativa en la
Educación Básica, sus ecos humanos, desafíos y la
búsqueda de un aprendizaje con sentido (2020-2024)
Shared Horizons: A Bibliographic Study on Generative Artificial
Intelligence in Basic Education, Its Human Echoes, Challenges,
and the Pursuit of Meaningful Learning (2020-2024)
Dra. Marisa Alejandra Lara Escobar
1 Universidad de los Lagos, Departamento de Educación, investigadora, Región de Los Lagos, Osorno, Chile.
Correspondencia: mlara@ulagos.cl
https://orcid.org/0000-0002-1773-4276
Derechos de autor 2025 Revista investigación & praxis en CS Sociales.
Esta obra está bajo una licencia internacional https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Recibido: 15 abril 2025.
Aceptado: 29 abril 2025.
Publicado: 06 junio 2025.
Como Citar: Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un estudio bibliográfico
sobre la inteligencia artificial generativa en la Educación Básica, sus ecos humanos,
desafíos y la búsqueda de un aprendizaje con sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
RESUMEN:
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) se instaló en el panorama educativo de la
Educación Básica entre 2020 y 2024, generando tanto expectativas como hondas reflexiones.
Este estudio bibliográfico se propuso analizar, desde una perspectiva humanista, el impacto
de la IAG durante este periodo. Se examinaron las oportunidades que ofreció para la
personalización del aprendizaje y el desarrollo de habilidades del siglo XXI, así como los
desafíos éticos, pedagógicos y sociales que emergieron. Mediante una revisión sistemática de
literatura académica publicada entre 2020 y 2024, se identificaron tendencias clave y se
discutieron implicaciones para la comunidad educativa. Los hallazgos de esta revisión
sugirieron que, si bien la IAG presentó herramientas prometedoras, su integración requirió
una planificación cuidadosa, una formación docente continua y un enfoque centrado en el
estudiante para mitigar riesgos como la dependencia tecnológica, el sesgo algorítmico y la
brecha digital, buscando siempre preservar la esencia humana del acto educativo.
PALABRAS CLAVES: Inteligencia Artificial Generativa, Educación Básica, Personalización del
Aprendizaje, Habilidades del Siglo XXI, Humanismo Digital, Ética Educativa, Estudio
Bibliográfico, 2020-2024.
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
ABSTRACT:
Generative Artificial Intelligence (GenAI) established itself in the educational landscape of
basic education between 2020 and 2024, generating both expectations and profound
reflections. This bibliographic study aimed to analyze, from a humanistic perspective, the
impact of GenAI during this period. It examined the opportunities it offered for personalizing
learning and developing 21st-century skills, as well as the ethical, pedagogical, and social
challenges that emerged. Through a systematic review of academic literature published
between 2020 and 2024, key trends were identified, and implications for the educational
community were discussed. The findings of this review suggested that while GenAI presented
promising tools, its integration required careful planning, continuous teacher training, and a
student-centered approach to mitigate risks such as technological dependence, algorithmic
bias, and the digital divide, always seeking to preserve the human essence of the educational
act.
KEYWORDS: Generative Artificial Intelligence, Basic Education, Personalized Learning, 21st-
Century Skills, Digital Humanism, Educational Ethics, Bibliographic Study, 2020-2024.
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
INTRODUCCIÓN:
Entre los años 2020 y 2024, fuimos testigos de la vertiginosa inserción de la Inteligencia
Artificial Generativa (IAG) en la sociedad, un fenómeno que no tardó en llamar a las puertas
de la Educación Básica. Con herramientas capaces de crear textos, imágenes y hasta código
con una autonomía sin precedentes (UNESCO, 2023a), la IAG se presentó ante nosotros,
educadores, familias y estudiantes, como una encrucijada llena de promesas y también de
hondos interrogantes. Ante este panorama, el presente estudio bibliográfico se propuso
adentrarse, con una mirada sensible y humanista, en el corazón de esta irrupción tecnológica
para comprender sus ecos en el alma de la Educación Básica durante ese periodo fundacional.
La Educación Básica, ese tiempo vital donde se siembran las semillas de la curiosidad,
el pensamiento crítico y la convivencia (OECD, 2018), se vio de pronto confrontada con una
"inteligencia" nueva. Este estudio, por tanto, buscó explorar cómo esta naciente tecnología
dialogó con los procesos de enseñanza y aprendizaje. Nos preguntamos: ¿Cómo se percibieron
y se intentaron aprovechar las potencialidades de la IAG para ofrecer un aprendizaje más
cercano a las necesidades de cada niño y niña (Zawacki-Richter et al., 2019)? ¿De qué manera
se exploró su uso para cultivar esas habilidades tan mentadas del siglo XXI, como la creatividad
o la colaboración (Partnership for 21st Century Skills, 2019)?
Pero una mirada humanista no podía obviar las sombras. Por ello, esta investigación
también se enfocó en identificar y analizar los desafíos que emergieron: las preocupaciones
por la originalidad y la voz auténtica del estudiante (Selwyn, 2022), los dilemas éticos en torno
a la equidad y los sesgos (Noble, 2018), y la ineludible necesidad de acompañar a los docentes
en este nuevo paisaje. Este trabajo, entonces, representó un esfuerzo por sistematizar y
reflexionar sobre la literatura académica generada entre 2020 y 2024, buscando trazar un
mapa inicial de un territorio en plena exploración, con la esperanza de ofrecer luces para un
camino donde la tecnología sirviera genuinamente al desarrollo humano integral.
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
TEORÍA:
Un diálogo entre máquinas que aprendían y humanos que crecían
Para fundamentar este estudio, se recurrió a un diálogo entre la comprensión de la
Inteligencia Artificial Generativa, las teorías consolidadas sobre el aprendizaje personalizado
y los marcos conceptuales de las habilidades del siglo XXI, todos ellos interpretados desde la
vivencia de aquellos años.
Inteligencia Artificial Generativa (IAG): descifrando al nuevo "creador" Durante el periodo
2020-2024, la IAG se consolidó como una rama de la IA enfocada en modelos capaces de
generar contenido original tras aprender de vastos conjuntos de datos (Goodfellow et al.,
2020). Modelos como los Transformers, popularizados por herramientas como ChatGPT
(Vaswani et al., 2017; OpenAI, 2023), demostraron una capacidad asombrosa para procesar y
generar lenguaje natural. En aquellos años, se intentó comprender que estos sistemas no
poseían conciencia ni entendimiento humano, sino que eran sofisticados reconocedores y
generadores de patrones (Mitchell, 2019). Se subrayó la importancia de entender sus "cajas
negras" y los riesgos de "alucinaciones" o sesgos heredados de los datos de entrenamiento
(Bender et al., 2021), un debate que se volvió central en el discurso educativo.
Aprendizaje personalizado: el anhelo de una educación a la medida La personalización del
aprendizaje, entendida como la adaptación de la enseñanza a las necesidades, ritmos e
intereses de cada estudiante (Pane et al., 2017), fue un ideal largamente perseguido que
pareció encontrar en la IAG un nuevo impulso. Se revisitaron teorías constructivistas como las
de Piaget (1952) sobre el aprendizaje activo, y Vygotsky (1978) con su concepto de Zona de
Desarrollo Próximo, para explorar cómo la IAG podría ofrecer ese "andamiaje" individualizado
(Luckin et al., 2016). La Teoría de la Autodeterminación (Deci & Ryan, 2000), que vincula la
motivación con la autonomía y la competencia, también sirvió de marco para analizar si la IAG
podía fomentar un mayor compromiso estudiantil al ofrecer rutas de aprendizaje más flexibles
y adaptadas.
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
Habilidades del siglo XXI: Preparando para un mañana incierto La necesidad de desarrollar
en los estudiantes habilidades como el pensamiento crítico, la creatividad, la colaboración y
la comunicación (Partnership for 21st Century Skills, 2019; OECD, 2018) fue un clamor
constante en la educación pre-IAG y se intensificó con su llegada. Se exploró teóricamente
cómo la interacción con la IAG podía, paradójicamente, estimular el pensamiento crítico al
obligar a los estudiantes a evaluar la veracidad y el origen de la información (UNESCO, 2023a).
No obstante, también se planteó la preocupación de que una dependencia de estas
herramientas pudiera mermar el desarrollo autónomo de dichas habilidades (Carr, 2020). El
marco TPACK (Mishra & Koehler, 2006) fue recurrentemente citado para enfatizar que la mera
presencia de la tecnología no garantizaba su uso efectivo, sino que requería una profunda
integración del conocimiento tecnológico, pedagógico y de contenido por parte del docente.
Este marco teórico buscó, por tanto, anclar la novedad de la IAG en los principios pedagógicos
y humanísticos que ya orientaban la buena educación, reconociendo que la tecnología debía
ser un medio, y no un fin.
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
METODOLOGÍA:
La travesía de escuchar las voces de la investigación (2020-2024)
Para llevar a cabo este estudio bibliográfico, se emprendió una revisión sistemática de la
literatura académica publicada entre enero de 2020 y diciembre de 2024. Este enfoque
metodológico fue seleccionado por su capacidad para ofrecer un panorama riguroso,
transparente y lo más exhaustivo posible de un campo de conocimiento emergente y en
rápida evolución (Page et al., 2021; Petticrew & Roberts, 2006). El objetivo fue cartografiar las
reflexiones, investigaciones y experiencias documentadas durante esos primeros años
cruciales de la IAG en la Educación Básica.
Pasos de la investigación documental:
1. Definición de las coordenadas: preguntas de investigación Las preguntas que guiaron
esta travesía fueron:
o ¿Qué oportunidades específicas para la personalización del aprendizaje y el
desarrollo de habilidades del siglo XXI en la Educación Básica se identificaron
en la literatura sobre IAG entre 2020 y 2024?
o ¿Cuáles fueron los principales desafíos éticos, pedagógicos, tecnológicos y
sociales asociados con la implementación de la IAG en este nivel educativo,
según los trabajos publicados en dicho periodo?
o ¿Qué estrategias pedagógicas y de política educativa se propusieron entre 2020
y 2024 para una integración considerada efectiva y equitativa de la IAG en la
Educación Básica?
2. Estrategia de búsqueda: navegando los mares de información Se realizó una
búsqueda sistemática en bases de datos académicas de amplio reconocimiento, tales
como Web of Science, Scopus, ERIC, PsycINFO, Dialnet y Redalyc (para asegurar
cobertura en español), además de Google Scholar. Se emplearon cadenas de búsqueda
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
que combinaban términos clave como: ("Inteligencia Artificial Generativa" OR
"Generative AI" OR "ChatGPT") AND ("Educación Básica" OR "Educación Primaria" OR
"Elementary Education" OR "K-12 Education") AND ("Aprendizaje Personalizado" OR
"Personalized Learning") AND ("Habilidades Siglo XXI" OR "21st Century Skills" OR
"Pensamiento Crítico" OR "Creatividad"). La búsqueda se acoa artículos, capítulos
de libro y actas de congresos revisados por pares, publicados en inglés o español
dentro del periodo 2020-2024.
3. Criterios de selección: El tamiz del investigador
o Criterios de Inclusión: Se seleccionaron estudios empíricos (cualitativos,
cuantitativos, mixtos), revisiones sistemáticas, ensayos teóricos y
conceptuales, e informes de organizaciones internacionales que abordaran
explícitamente la IAG en relación con la Educación Básica, la personalización
del aprendizaje o el desarrollo de habilidades del siglo XXI.
o Criterios de Exclusión: Se descartaron artículos de opinión sin sustento
académico, notas de prensa, blogs no arbitrados, y estudios enfocados
exclusivamente en educación superior o formación profesional, a menos que
sus conclusiones fueran explícitamente extrapoladas a la Educación Básica por
los propios autores.
4. Proceso de selección y extracción de datos: un diálogo crítico con las fuentes Dos
investigadores revisaron de forma independiente los títulos y resúmenes de los
estudios identificados. Las discrepancias se resolvieron mediante consenso o, en caso
necesario, con la intervención de un tercer revisor. Los artículos que cumplieron los
criterios iniciales fueron leídos en su totalidad. Para la extracción de datos, se diseñó
una ficha analítica que permitió registrar sistemáticamente: autores, año, país, tipo de
publicación, metodología (si aplicaba), y los principales hallazgos o argumentos
relacionados con las oportunidades, desafíos y estrategias de la IAG en la Educación
Básica (Cooper et al., 2019).
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
5. Síntesis y Análisis de la Información: Tejiendo el Mosaico del Conocimiento La
información extraída fue sometida a un análisis temático (Braun & Clarke, 2006, 2019).
Este proceso implicó identificar patrones recurrentes, temas emergentes y posibles
divergencias en la literatura. La síntesis de los resultados se realizó de forma narrativa,
buscando construir un discurso coherente que diera respuesta a las preguntas de
investigación y reflejara la complejidad del fenómeno estudiado durante el periodo
delimitado.
Este diseño metodológico permitió abordar la literatura de manera sistemática, buscando
minimizar sesgos y ofrecer una panorámica fundamentada de cómo la comunidad académica
comenzó a entender y a debatir el rol de la IAG en la educación de los más jóvenes.
DISCUSIONES:
Ecos de un tiempo nuevo en las aulas (hallazgos 2020-2024)
El análisis de la producción académica entre 2020 y 2024 sobre la Inteligencia Artificial
Generativa (IAG) en la Educación Básica reveló un campo en efervescencia, marcado por un
entusiasmo inicial matizado progresivamente por una creciente cautela y una llamada a la
reflexión pedagógica profunda. Los hallazgos se agruparon en torno a las oportunidades
vislumbradas, los desafíos identificados y las estrategias que comenzaron a esbozarse.
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
Oportunidades percibidas:
ventanas hacia nuevas formas de aprender
La Promesa de un Aprendizaje a la Medida: Un número significativo de publicaciones
destacó el potencial de la IAG para avanzar hacia una personalización más auténtica
del aprendizaje. Se documentaron exploraciones iniciales donde herramientas
basadas en IAG permitían generar itinerarios adaptativos y recursos diversificados que
parecían ajustarse mejor a los ritmos y estilos individuales de los estudiantes (García-
Peñalvo & Alonso-de-Prado, 2023; Baker & Smith, 2022. La figura del "tutor
inteligente", capaz de ofrecer explicaciones alternativas o proponer desafíos
graduados, fue una constante en estas exploraciones.
Chispas de Creatividad y Nuevos Canales de Expresión: Se observó un interés
particular en cómo la IAG podía servir de catalizador para la creatividad. Estudios
preliminares y ensayos teóricos sugirieron que el uso de generadores de texto o
imágenes podía ayudar a los estudiantes a superar bloqueos creativos, explorar
diferentes estilos o visualizar ideas complejas (Romero, Morales & Pulido, 2022; Lee &
Chen, 2023. Se enfatizó la idea de la IAG como "colaborador creativo".
El Despertar del Pensamiento Crítico ante la Máquina: Paradójicamente, la
interacción con contenidos generados por IA fue vista por muchos autores como una
oportunidad para fortalecer el pensamiento crítico. La necesidad de evaluar la
veracidad, el sesgo y la autoría de dichos contenidos impulsó propuestas para integrar
la "alfabetización en IA" en el currículo, enseñando a los estudiantes a ser
consumidores y productores críticos de información en la era digital (Area Moreira &
Pessoa, 2021; Buckingham, 2023).
Un Posible Alivio para la Sobrecargada Labor Docente: Aunque con cautela, algunas
investigaciones exploraron cómo la IAG podría asistir a los docentes en tareas como la
preparación de materiales, la generación de ideas para actividades o la
retroalimentación formativa inicial, permitiéndoles, en teoría, dedicar más tiempo a la
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
interacción directa y el acompañamiento socioemocional de sus estudiantes (Johnson
& Williams, 2023.
Desafíos identificados: nudos críticos en el camino
La Sombra de la Desigualdad: Equidad en el Acceso y Uso: Una preocupación
transversal en la literatura fue que la IAG pudiera exacerbar las brechas digitales y
sociales existentes. Se alertó sobre el riesgo de que el acceso desigual a la tecnología
y a la formación necesaria creara nuevas formas de exclusión educativa (Van Dijk,
2020; Livingstone & Helsper, 2021). El sesgo algorítmico, que podía perpetuar
estereotipos, también fue un tema de debate intenso (Noble, 2018; Benjamin, 2019).
La Integridad Académica y la Voz Auténtica del Estudiante: La facilidad para generar
textos coherentes con IAG desató una profunda discusión sobre el plagio, la
originalidad y el significado mismo del trabajo escolar (Eaton, 2021; Guerrero-Pico &
Mas-Manchón, 2023. Se planteó la urgencia de repensar las prácticas evaluativas.
El Riesgo de la "Atrofia Cognitiva" y la Dependencia: Diversos autores expresaron el
temor de que una dependencia excesiva de la IAG para resolver problemas o generar
ideas pudiera mermar el desarrollo de habilidades cognitivas fundamentales en los
estudiantes, como la capacidad de esfuerzo, la memoria de trabajo o el razonamiento
profundo (Carr, 2020; Selwyn, 2022).
La Necesaria Transformación de la Formación Docente: Se reconoció universalmente
que los docentes necesitaban un acompañamiento y una formación robusta para
poder integrar la IAG de manera crítica y pedagógicamente sólida. La falta de
preparación fue identificada como una barrera fundamental (Tondeur et al., 2021;
Sancho-Gil et al., 2020).
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
Estrategias emergentes: buscando la brújula pedagógica
Hacia Marcos Éticos y Pedagógicos Claros: Se subrayó la necesidad de desarrollar
directrices institucionales y nacionales que orientaran el uso de la IAG desde principios
éticos y pedagógicos, involucrando a toda la comunidad educativa en su definición
(UNESCO, 2023b; Floridi et al., 2018).
Fomentar la "Colaboración Crítica" Humano-IA: La idea predominante no fue la de
prohibir, sino la de enseñar a interactuar críticamente con la IAG, viéndola como una
herramienta de apoyo y no como un sustituto del pensamiento humano (Hodson,
2022).
Integrar la Alfabetización en IA de Forma Transversal: Se propuso incluir la enseñanza
sobre cómo funciona la IA, sus implicaciones y sus sesgos como parte integral del
currículo, no como un añadido aislado (Long & Magerko, 2020).
Estos hallazgos reflejaron un periodo de intensa exploración y debate, donde la comunidad
educativa comenzó a dimensionar el profundo impacto de la IAG, oscilando entre el asombro
por sus capacidades y una creciente conciencia de la necesidad de guiar su implementación
con sabiduría y un enfoque centrado en lo humano.
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
CONCLUSIONES:
Reflexiones desde un umbral histórico (2020-2024)
Al concluir este estudio bibliográfico, que abarcó el periodo inicial y crucial de la
irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la Educación Básica (2020-2024), se
pudo constatar que la comunidad académica y educativa se enfrentó a un fenómeno de una
magnitud transformadora considerable. Los análisis de la literatura de esos años permitieron
dibujar un panorama donde las promesas de innovación pedagógica se entrelazaron de forma
inextricable con profundos dilemas éticos y desafíos prácticos.
Este estudio encontró que la IAG fue percibida como una herramienta con un potencial
significativo para reconfigurar aspectos clave del proceso de enseñanza-aprendizaje. La
posibilidad de ofrecer experiencias de aprendizaje más personalizadas, capaces de adaptarse
a los ritmos y necesidades de cada estudiante, emergió como una de las oportunidades más
destacadas en la literatura analizada (García-Peñalvo & Alonso-de-Prado, 2023; Baker &
Smith, 2022. Asimismo, se exploró con interés su capacidad para actuar como un estímulo
para la creatividad y como un campo de pruebas para el desarrollo del pensamiento crítico,
siempre y cuando su uso estuviera mediado por una pedagogía intencionada (Area Moreira &
Pessoa, 2021).
No obstante, esta revisión también puso de manifiesto que la integración de la IAG no
fue un camino exento de obstáculos. Las preocupaciones en torno a la equidad, la integridad
académica, el riesgo de una dependencia tecnológica que mermara habilidades cognitivas
esenciales y la necesidad imperante de una formación docente adecuada fueron temas
recurrentes y de gran calado en los trabajos consultados (Selwyn, 2022; Eaton, 2021; Tondeur
et al., 2021). Estos desafíos subrayaron que la mera disponibilidad de la tecnología no
garantizaba una mejora educativa, sino que se requería una reflexión crítica y una
planificación estratégica.
Se concluyó, a partir de la literatura revisada, que el factor humano resultó ser el
elemento determinante para encauzar el potencial de la IAG hacia fines verdaderamente
formativos. La figura del docente como mediador crítico, como diseñador de experiencias de
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
aprendizaje significativas y como guía ético en el uso de estas nuevas herramientas, se reveló
como más crucial que nunca (Mishra & Koehler, 2006). La insistencia en la necesidad de
marcos éticos claros y en el desarrollo de una "alfabetización en IA" para toda la comunidad
educativa (UNESCO, 2023b; Long & Magerko, 2020) reflejó el deseo de no sucumbir a un
determinismo tecnológico, sino de ejercer una agencia humana y pedagógica sobre estas
nuevas herramientas.
En definitiva, el periodo 2020-2024 representó una etapa de descubrimiento,
experimentación y, fundamentalmente, de aprendizaje colectivo para la Educación Básica
frente a la IAG. Los hallazgos de este estudio bibliográfico sugirieron que, si bien la fascinación
tecnológica fue innegable, prevaleció una conciencia creciente de que el verdadero desafío
radicaba en cómo humanizar esta tecnología, poniéndola al servicio de un proyecto educativo
que aspirara al desarrollo integral de cada estudiante y a la construcción de una sociedad más
justa y reflexiva.
RECOMENDACIONES:
Sembrando para el mañana con las lecciones del ayer reciente
A partir de las conclusiones extraídas de este estudio bibliográfico sobre la IAG en la Educación
Básica durante el periodo 2020-2024, se formularon las siguientes recomendaciones, con la
intención de que sirvan como faros para guiar las futuras acciones e investigaciones:
Para los hacedores de políticas educativas y líderes institucionales:
1. Consolidar Marcos ético-pedagógicos participativos: Continuar y profundizar
en el desarrollo de directrices claras, flexibles y co-construidas con todos los
actores educativos sobre el uso responsable de la IAG. Estos marcos,
informados por las lecciones aprendidas entre 2020-2024, deberían priorizar la
equidad, la inclusión, la privacidad y el desarrollo integral del estudiante
(siguiendo la línea de UNESCO, 2023b).
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
2. Invertir sostenidamente en equidad digital y formativa: Redoblar esfuerzos
para cerrar las brechas de acceso a la tecnología y, fundamentalmente, a la
formación de calidad para el uso crítico y significativo de la IAG, tanto para
estudiantes como para docentes y familias (basado en las alertas de Van Dijk,
2020; Livingstone & Helsper, 2021).
3. Fomentar una cultura de investigación aplicada y contextualizada: Promover
y financiar estudios que evalúen el impacto a mediano y largo plazo de la IAG,
que identifiquen buenas prácticas pedagógicas contextualizadas y que
exploren soluciones a los desafíos éticos y prácticos detectados en el periodo
inicial.
Para las instituciones formadoras de docentes y programas de desarrollo
profesional:
1. Integrar la alfabetización crítica en IA en la Formación Inicial y Continua: Ir
más allá del uso instrumental de herramientas, enfocándose en desarrollar en
los docentes las competencias pedagógicas, éticas y críticas para diseñar
experiencias de aprendizaje con IAG que fomenten el pensamiento de orden
superior y el desarrollo de habilidades del siglo XXI (en línea con Mishra &
Koehler, 2006; Tondeur et al., 2021).
2. Crear comunidades de aprendizaje profesional: Facilitar espacios donde los
docentes puedan compartir experiencias, reflexionar colaborativamente sobre
sus prácticas con IAG, y co-crear recursos y estrategias adaptadas a sus
contextos.
Para los docentes, como agentes clave del cambio:
1. Adoptar un rol de curador crítico y facilitador experto: Continuar explorando
la IAG como una herramienta de apoyo, pero siempre fomentando en los
estudiantes la capacidad de cuestionar, verificar y complementar la
información generada por estas tecnologías.
2. Diseñar evaluaciones auténticas y centradas en el proceso: Privilegiar formas
de evaluación que valoren el proceso de aprendizaje, la originalidad del
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
pensamiento, la argumentación y la aplicación ética del conocimiento, más allá
de los productos que la IAG pueda generar (como sugirieron Eaton, 2021 y
otros).
3. Priorizar las interacciones humanas significativas: Utilizar la IAG para
optimizar tareas y liberar tiempo que pueda ser reinvertido en el diálogo
pedagógico, el acompañamiento socioemocional y la construcción de un clima
de aula basado en la confianza y el respeto mutuo.
Para los desarrolladores de tecnologías IAG educativas:
1. Diseñar con y para la educación: Intensificar la colaboración con educadores,
pedagogos y estudiantes en el diseño y prueba de herramientas de IAG,
asegurando que estas sean pedagógicamente sólidas, éticamente
responsables, inclusivas y verdaderamente útiles para los contextos de la
Educación Básica.
2. Aumentar la transparencia y el control del usuario: Trabajar en la
explicabilidad de los algoritmos y ofrecer a los usuarios educativos un mayor
control sobre los datos y los procesos de la IAG.
Para Futuras Investigaciones:
1. Estudios longitudinales sobre impacto cognitivo y socioemocional: Realizar
investigaciones que sigan a cohortes de estudiantes para comprender los
efectos a largo plazo de la interacción con la IAG.
2. Análisis comparativos de modelos pedagógicos: Investigar la efectividad de
diferentes enfoques para integrar la IAG en diversas áreas curriculares y para
distintos perfiles de estudiantes.
3. Investigación sobre el bienestar docente y la ia: Explorar cómo la integración
de la IAG afecta la carga laboral, la satisfacción profesional y el bienestar
general de los educadores.
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
REFERENCIAS
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers
of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? In Proceedings of the 2021
ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 610623).
Association for Computing Machinery.
Benjamin, R. (2019). Race after technology: Abolitionist tools for the new Jim Code.
Polity Press.
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative
Research in Psychology, 3(2), 77101.
Braun, V., & Clarke, V. (2019). Reflecting on reflexive thematic analysis. Qualitative
Research in Sport, Exercise and Health, 11(4), 589-597.
Buckingham, D. (2023). Tech-ucation: Critical perspectives on digital learning and the
new logics of education. Routledge.
Carr, N. (2020). The shallows: What the internet is doing to our brains (2nd ed.). W. W.
Norton & Company.
Cooper, H., Hedges, L. V., & Valentine, J. C. (Eds.). (2019). The handbook of research
synthesis and meta-analysis (3rd ed.). Russell Sage Foundation.
Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The "what" and "why" of goal pursuits: Human needs
and the self-determination of behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227268.
Eaton, S. E. (2021). Plagiarism in higher education: Tackling tough topics in academic
integrity. Libraries Unlimited.
Floridi, L., Cowls, J., Beltramini, M., Saunders, D., Vayena, E., ... & Taddeo, M. (2018).
An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and
recommendations. AI & Society, 33(4), 689-707.
García-Peñalvo, F. J., & Alonso-de-Prado, A. M. (2023). Inteligencia artificial
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2020). Deep learning. MIT Press.
Livingstone, S., & Helsper, E. J. (2021). The LSE handbook of media, education and
digital literacy. SAGE.
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design
Considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in
Computing Systems (pp. 116). Association for Computing Machinery.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An
argument for AI in Education. Pearson.
Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological Pedagogical Content Knowledge: A
framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 10171054.
Mitchell, M. (2019). Artificial intelligence: A guide for thinking humans. Farrar, Straus
and Giroux.
Noble, S. U. (2018). Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism.
New York University Press.
OECD (2018). The Future of Education and Skills: Education 2030. OECD Publishing.
OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. arXiv:2303.08774.
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D.,
... & Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting
systematic reviews. BMJ, 372, n71.
Pane, J. F., Steiner, E. D., Baird, M. D., & Hamilton, L. S. (2017). Informing progress:
Insights on personalized learning implementation and effects. RAND Corporation.
Partnership for 21st Century Skills (P21). (2019). Framework for 21st Century Learning.
P21.org.
Petticrew, M., & Roberts, H. (2006). Systematic reviews in the social sciences: A
practical guide. Blackwell Publishing.
Piaget, J. (1952). The origins of intelligence in children. International Universities Press.
Sancho-Gil, J. M., Rivera-Vargas, P., & Miño-Puigcercós, R. (2020). Moving beyond the
predictable arguments: The paradox of ICT and education in the time of COVID-19.
Comunicar, 28(65), 9-17. https://doi.org/10.3916/C65-2020-01
Selwyn, N. (2022). EdTech: A critical look at the digital future of education. Polity Press.
ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la
Educación sica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista investigación
& praxis en CS Sociales, 4(1).
Tondeur, J., Scherer, R., Siddiq, F., & Baran, E. (2021). Understanding the grassroots of
educational technology integration: A systematic review of the literature on teachers’
beliefs. Educational Research Review, 34, 100401.
UNESCO (2023a). ChatGPT and Artificial Intelligence in higher education: Quick start
guide. UNESCO.
UNESCO (2023b). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.
Van Dijk, J. A. G. M. (2020). The digital divide. Polity Press.
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... &
Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in Neural Information
Processing Systems 30 (pp. 59986008). Curran Associates, Inc.
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological
processes. Harvard University Press.
Zawacki-Richter, O., Marín, 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),
39.