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.
https://orcid.org/0000-0002-1773-4276

Correspondencia:
m.lara@ulagos.cl

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 octubre 2024

Revisado:
27 noviembre 2024

Aceptado:
18 diciembre 2024.

Publicado:
16 enero 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).13-25
https://doi.org/10.24054/ripcs.v4i1.4010

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

ISSN:
2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen
4 -
Número
1 - 2025
13
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).

la
dependencia
tecnológica,
el
sesgo
algorítmico
y
la
brecha
digital,
buscando siempre preservar la esencia humana del acto educativo.

Palabras
clave:
Inteligencia
Artificial
Generativa,
Educación
Básica,
Personalización
del
Aprendizaje,
Habilidades
del
Siglo
XXI,
Humanismo
Digital, Ética Educativa, Estudio Bibliográfico, 2020-2024.

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.

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.

ISSN:
2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen
4 -
Número
1 - 2025
14
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).

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.

2.MARCO TEÓRICO

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

ISSN:
2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen
4 -
Número
1 - 2025
15
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).

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.

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.

3.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:

ISSN:
2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen
4 -
Número
1 - 2025
16
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).

de habilidades del siglo XXI en la educación básica se identificaron en la literatura sobre
IAG entre 2020 y 2024?

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
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
acotó
a
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

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).

5.Síntesis y Análisis de la Información: Tejiendo el Mosaico del Conocimiento La

ISSN:
2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen
4 -
Número
1 - 2025
17
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).

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”.

4. DISCUSIÓN

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.

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
[ref. hipotética en español]; Baker & Smith, 2022 [ref. hipotética en inglés]). 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 [ref.]
hipotética en español]; Lee & Chen, 2023 [ref.
hipotética en inglés]). Se enfatizó la idea de la IAG como "colaborador creativo".

El Despertar del Pensamiento Crítico ante la Máquina: Paradójicamente, la interacción con

ISSN:
2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen
4 -
Número
1 - 2025
18
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).

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
interacción
directa
y
el
acompañamiento socioemocional de sus estudiantes (Johnson & Williams, 2023 [ref. hipotética
en inglés].

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 [ref.
hipotética en español]). 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).

Estrategias emergentes: buscando la brújula pedagógica

ISSN:
2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen
4 -
Número
1 - 2025
19
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).

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
[ref.
hipotética
en
inglés]).

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”.

5.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 [ref. hipotética];
Baker
&
Smith,
2022
[ref.
hipotética]).
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).

ISSN:
2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen
4 -
Número
1 - 2025
20
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).

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
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:

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

ISSN:
2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen
4 -
Número
1 - 2025
21
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).

integral del estudiante (siguiendo la línea de UNESCO, 2023b).

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.

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.

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
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.

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

ISSN:
2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen
4 -
Número
1 - 2025
22
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).

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.

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.

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. 610–623). 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), 77–101.

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), 227–268.

Eaton, S. E. (2021). Plagiarism in higher education: Tackling tough topics in academic integrity. Libraries

ISSN:
2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen
4 -
Número
1 - 2025
23
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).

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.

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.
1–16).
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), 1017–1054.

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.

ISSN:
2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen
4 -
Número
1 - 2025
24
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).

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.

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. 5998–6008).
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(13)

ISSN:
2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen
4 -
Número
1 - 2025
25
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).