INTRODUCCIÓN

Si bien la vinculación del proceso de enseñanza-aprendizaje con la tecnología ha provocado profundos cambios en la sociedad, deben considerarse las limitaciones de las tecnologías de información y comunicación (TIC) en el ejercicio mismo de la docencia. Varias investigaciones demuestran que estas herramientas tecnológicas mejoran la enseñanza y el aprendizaje, al facilitar el acceso a recursos y a la comunicación entre docentes y estudiantes.

Al respecto, ^{Poveda-Pineda & Cifuentes-Medina (2020}) afirman que:

El uso de las TIC en los procesos de aprendizaje ha cobrado importancia en la educación superior debido a los cambios metodológicos y los retos que estas herramientas traen consigo para enfrentar otras formas de comunicación y acceso al conocimiento en las universidades. (p. 96)

En la actualidad, el avance de la tecnología alcanza el pico más alto en el campo educativo, especialmente en la educación universitaria, donde la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) exhibe un crecimiento significativo, lo cual plantea retos importantes, pero al mismo tiempo abre grandes oportunidades (^{Zamora & Mendoza, 2023}).

La IA y competencia digital iniciaron un proceso de convergencia en el ámbito educativo, este desarrollo ha revolucionado la forma en que se enseña y aprende, pues brinda oportunidades para una educación más personalizada, inclusiva y efectiva.

Sin embargo, la implementación de las tecnologías en el ámbito educativo también presenta desafíos para los docentes, como la necesidad de la adquisición de competencias digitales y mediáticas (^{Sosa & Palau, 2018}). Asimismo, la incorporación de la tecnología digital en el proceso de enseñanza-aprendizaje conduce a la necesidad de alfabetización digital o formación de los futuros docentes universitarios (^{Domingo-Coscollola et al., 2020}).

El uso eficaz de la simbiosis entre la IA y las competencias digitales genera la enunciación de objetivos educativos propios que propician nuevos modelos educativos y de evaluación (^{Marzal & Vivarelli, 2024}).

La IA ha planteado soluciones a necesidades específicas, desarrollando sistemas personalizados que dan respuesta a las necesidades generales de cada estudiante. Entre los más comunes, se encuentran los sistemas de tutores inteligentes, sistemas de evaluación automática, las plataformas de aprendizaje colaborativo, así como las plataformas de aprendizaje basado en juegos. (^{Zamora & Mendoza, 2023}, p. 4)

Entre tanto, ^{Esteves et al. (2024}) señalan que: “

la inteligencia artificial debe ser entendida como una disciplina científica que configura máquinas para que sean inteligentes y capaces de resolver problemas al anticipar la acción del entorno gracias a su adaptabilidad y aprendizaje de patrones

” (p. 64).

En este contexto, ChatGPT se conforma como un modelo de lenguaje de OpenAI, pues optimiza la personalización del aprendizaje, la gestión escolar y la eficiencia en la enseñanza. De este modo, la educación universitaria adopta la IA a los entornos educativos de acuerdo con su necesidad, para mejorar la comunicación, la transferencia de la información y el aprendizaje; aunque existen desafíos éticos y lineamientos claros para su uso.

En este sentido, la integración de la IA generativa ChatGPT en la enseñanza universitaria genera una creciente expectativa en la comunidad académica, con respecto a la asistencia personalizada, acceso a recursos, apoyo en la redacción, mejora del aprendizaje a distancia, preparación para exámenes y fomento de la investigación. Esta revolución tecnológica está transformando la manera en que los estudiantes adquieren los conocimientos y los docentes imparten sus enseñanzas (^{Arias et al., 2023}).

ChatGPT se define como “

un modelo de lenguaje que permite a las personas interactuar con una computadora de forma más natural y conversacional

” (^{Sabzalieva & Valentini, 2023}, p. 5); así también, como un modelo de lenguaje generativo basado en la arquitectura Transformer, diseñado para realizar tareas de procesamiento del lenguaje natural, tales como la generación de texto, el resumen y la traducción. Utiliza grandes cantidades de datos y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para comprender y producir respuestas coherentes y contextualmente relevantes (^{Brown et al., 2020}; ^{Hassani & Silva, 2023}; ^{Zhai, 2022}).

ChatGPT procesa datos secuenciales y se centra en el procesamiento de lenguaje natural, como detallan ^{Reyes-Moreno et al. (2023}):

Este modelo se entrenó previamente como un sistema de aprendizaje automático supervisado, donde se le presenta una gran cantidad de pares de preguntas y respuestas para que aprenda a mantener conversaciones en lenguaje natural con los usuarios. Está entrenado en una amplia gama de tareas, lo que le permite tener conocimientos generales en diversos temas provenientes de diversas fuentes, como libros, artículos de noticias, páginas web y otras formas de texto disponibles en internet, para aprender patrones y estructuras del lenguaje. (p. 144)

En la actualidad, esta herramienta ha demostrado su capacidad para interactuar con usuarios de forma natural y generar respuestas coherentes y valiosas. Asimismo, ^{García-Peñalvo (2023}) afirma que:

De las múltiples aplicaciones de esta herramienta, el mayor debate está centrándose en sus implicaciones en la Educación y en la Academia, por su tremenda potencia para generar textos que perfectamente podrían pasar por creaciones humanas. Estamos en los albores de una tecnología que ha pasado de ser una herramienta de juguete a presentar su candidatura a convertirse en una innovación disruptiva. (pp. 1-2)

Esta herramienta es un bot al que se le ha enseñado a proporcionar respuestas a las consultas de los usuarios, semejantes a las de una persona. Ha desarrollado una sorprendente y amplia gama de talentos mediante Machine Learning. A petición, puede crear códigos informáticos elementales, análisis financieros rudimentarios, poemas y canciones humorísticos, imitaciones perfectas, ensayos reflexivos sobre cualquier tema, resúmenes de artículos técnicos o ideas científicas en lenguaje natural, atención al cliente por chat, predicciones y respuestas personalizadas (^{Haleem et al., 2023}).

Así mismo, ChatGPT involucra a los estudiantes en una interacción de preguntas y respuestas, refuerza el aprendizaje, recupera conocimientos previos para construir nuevos conocimientos y realiza la retroalimentación y sugerencia personalizada para un mayor aprendizaje, en correspondencia con las teorías de aprendizaje constructivistas (^{Piaget, 1980}; ^{Vygotsky, 1962}).

De este modo, ChatGPT muestra el potencial de sustituir a los motores de búsqueda, ya que ofrece información precisa y confiable a los estudiantes (^{AlAfnan et al., 2023}). En el mismo sentido, ayuda a los profesores a crear lecciones, rúbricas de evaluación y cuestionarios científicos.

La empresa OpenAI lanza la familia de lenguajes de ChatGPT-3.5 en noviembre de 2022, y posteriormente, la familia ChatGPT-4 en marzo de 2023 (^{Skavronskaya et al., 2023}). La tecnología se ha convertido en una tendencia de investigación y ha despertado un creciente interés en el público, en conocer sus beneficios y desventajas. No obstante, su evolución genera preocupación en los docentes con respecto al sesgo y al plagio (^{Hassani & Silva, 2023}).

Así mismo, la evolución de la funcionalidad de esta tecnología se dio de modo rápido, tal es:

En el caso de ChatGPT, en su versión gratuita (GPT 3.5), solo funciona con texto y su base de datos es todo lo que existía en internet hasta comienzos del año 2022, pero ya existen modelos que funcionan con base en audio, imágenes, video o combinaciones multimodales, incluso buscando en internet en tiempo real, ampliando así las posibilidades de interacción entre las personas y estos sistemas. (Mineduc, 2023, pp. 3-4)

Mientras, GPT-4, el último modelo desarrollado por la empresa Open AI, que por el momento es con suscripción pagada, incluye ventajas que destacan sobre la versión anterior, ya que su capacidad puede igualar o superar al ser humano en resolver problemas o argumentar puntos de vista, entre otras acciones.

Sin embargo, los profesores deben analizar y adaptar los recursos generados por IA a sus entornos educativos (^{Alshahrani, 2023}); su surgimiento ha generado un marco regulatorio internacional que brinda una visión histórica y regulatoria de su aplicación (^{Garzón & Rodríguez, 2022}). Al respecto, la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (^{UNESCO, 2022}) en su postura sobre la ética de la IA señala lo siguiente:

Reconociendo las repercusiones positivas y negativas profundas y dinámicas de la inteligencia artificial (IA) en las sociedades, el medio ambiente, los ecosistemas y las vidas humanas, en particular en la mente humana, debido en parte a las nuevas formas en que su utilización influye en el pensamiento, las interacciones y la adopción de decisiones de los seres humanos y afecta a la educación, las ciencias sociales y humanas, las ciencias exactas y naturales, la cultura y la comunicación y la información. (p. 5)

El instrumento normativo con enfoque mundial toma como base al derecho internacional y a la dignidad, bienestar físico y mental humanos, la diversidad, igualdad de género, así como la justicia social y económica, la interconexión, la inclusión y la protección del medio ambiente y de los ecosistemas (^{UNESCO, 2022}).

El presente artículo ofrece una revisión de la literatura sobre el impacto de ChatGPT en la educación universitaria. La mayoría de artículos seleccionados para la revisión sistemática sobre el impacto de la IA generativa ChatGPT en la enseñanza universitaria se encuentran en inglés y corresponden a Europa, seguida de Asia y África.

METODOLOGÍA

Los procedimientos de este artículo de revisión se llevaron a cabo siguiendo las directrices del protocolo o del método Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). La revisión se ejecutó desde 2019 a 2024 (hasta el 27 de febrero), mediante la estrategia de búsqueda, selección y evaluación de artículos, para ello, se tomó el Diagrama de flujo PRISMA para revisiones sistemáticas, sustentado en estudios de ^{Moher et al. (2009}).

La búsqueda se realizó en las bases de datos de Scopus y SciELO, enfocadas en artículos originales de mayor impacto y en artículos de acceso abierto, respectivamente. Asimismo, se consultaron las bases de datos de Redalyc y Dialnet, pero no se encontraron artículos originales. Para este proceso se procedió de la siguiente manera:

Primero, se establecieron los criterios de inclusión y exclusión. Como criterios de inclusión del presente estudio, se establecieron los descritos a continuación:

Del mismo modo, se definieron los criterios de exclusión para la revisión sistemática de artículos, como sigue:

Estos criterios se aplicaron para asegurar la selección de artículos de modo pertinente para la revisión sistemática.

Segundo, se realizó un proceso de búsqueda en las bases de datos seleccionadas Scopus y SciELO, empleando el operador booleano “AND” para combinar los descriptores y delimitar el proceso de búsqueda de artículos, en el idioma inglés, y se incluyó el idioma portugués más para la búsqueda en SciELO, por la escasa existencia de investigaciones sobre el tema. La selección de los artículos se realizó mediante la estrategia de búsqueda en inglés: ChatGPT AND Education, ChatGPT AND Higher Education, AI AND Higher Education, Artificial Intelligence AND University Education, Artificial intelligence AND Higher Education.

Tercero, se utilizaron los filtros ofrecidos por las bases de datos seleccionadas. En seguida, se eliminaron los artículos por duplicidad, por el título y resumen porque no respondieron al objetivo del presente estudio. Todo ello, con el propósito de buscar respuestas a las siguientes preguntas:

La Figura 1 representa el procedimiento empleado para la selección de artículos en las bases de datos Scopus y SciELO, se identificaron 5373 artículos durante el proceso de revisión sistemática, de los cuales 5331 pertenecen a la base de datos de Scopus y 42 a SciELO. Los artículos se analizaron tomando en cuenta los criterios de inclusión y exclusión y por medio de los filtros proporcionados; como resultado de este proceso, se seleccionaron 18 que formaron parte de este proceso de revisión sistemática.

Una vez seleccionados los artículos para la revisión sistemática se codificaron, teniendo en cuenta una serie de aspectos vinculados con los atributos que contienen los artículos originales, entre ellos: año de publicación, autor, título, idioma, país de origen, diseño metodológico, muestra y resultados de investigación.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Los resultados de investigación se presentan a través de tablas y figuras, teniendo en cuenta los criterios de inclusión y exclusión referente al impacto de la IA generativa ChatGPT en la enseñanza universitaria de 2019 a 2024.

Los artículos seleccionados fueron identificados con la combinación de palabras clave en inglés: ChatGPT y Education, ChatGPT y Higher Education, AI y Higher Education, Artificial Intelligence y University Education, Artificial intelligence y Higher Education. Los artículos seleccionados se incluyen de la base de datos Scopus con 5331 y SciELO con 42, que están representados en la Tabla 1, incluye todas las investigaciones referidas al tema.

Posterior a la revisión de las bases de datos de Scopus y SciELO se identificaron y seleccionaron 18 artículos que comprenden desde 2019 a 2024 (hasta el 27 de febrero); que cumplieron los criterios de inclusión y exclusión definidos. Este proceso de selección se basó en las directrices del método PRISMA, lo cual se presenta en el diagrama de flujo de la Figura 2.

En 2019, 2020, 2021 y 2022 no se encontraron artículos de revisión referente al tema de estudio, pero, en 2023 se encontraron catorce artículos (n=14), que representa concentración de la mayor cantidad de artículos de revisión; asimismo, en 2024 se encontraron cuatro artículos de revisión (n=4), como se observa en la Figura 2.

En la Tabla 2 se observa los dieciocho (n=18) artículos seleccionados para la revisión, distribuidos del siguiente modo:

Cinco (n=5) artículos son realizados por un solo autor; en este caso ^{Leite (2023}), ^{Mahapatra (2024}), ^{Segovia-García (2023}), ^{Ngo (2023}) y ^{Strzelecki (2023}); también, un (n=1) artículo fue investigado por dos personas ^{Chan & Hu (2023}).

De la misma manera, cuatro (n=4) artículos son estudiados por tres autores cada uno, como sigue: ^{Apaza et al. (2023}), ^{Dalgic et al. (2024}), ^{Almaraz-López et al. (2023}) y ^{Yilmaz et al. (2023}); cinco (n=5) artículos son investigados por cuatro autores cada uno, tal como sigue: ^{Ojeda et al. (2023}), ^{Essel et al. (2024}), ^{Vicente-Yagüe-Jara et al. (2023}), ^{Grájeda et al. (2023}) y ^{Elkhodr et al. (2023}), y finalmente, tres (n=3) artículos son estudiados por cinco investigadores cada uno, como sigue: Tossel et al. (2024), ^{Esmaeil et al. (2023}) y ^{Limna et al. (2023}).

Con respecto a los títulos de investigaciones de los dieciocho (n=18), siete (n=7) artículos están relacionados con el impacto de la IA en docentes y estudiantes; dos (n=2) artículos con la potencialidad de IA en el proceso de enseñanza aprendizaje de estudiantes de educación superior; un (n=1) artículo está referido a la efectividad de la IA en el proceso de aprendizaje, y ocho (n=8) artículos están referidos a la percepción que tiene los estudiantes y docentes sobre el uso de la IA en la enseñanza superior.

De acuerdo con la indización de los artículos seleccionados, se identificó lo siguiente:

Un (n=1) artículo se encuentra en la Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, un (n=1) artículo se incluye en Química Noa; otro (n=1) se ubica en Journal of Hospitality, Leisure, Sport & Tourism Education; un (n=1) artículo se dispone en IEEE Transactions on Learning Technologies; un (n=1) artículo corresponde a la revista Formación Universitaria; un (n=1) artículo se ubica en Education Sciences (MDPI). Asimismo, se identifica un (n=1) artículo en Entornos de aprendizaje inteligentes; dos (n=2) artículos se incluyen en Computers and Education: Artificial Intelligence; se identifica un (n=1) artículo en International Journal of Educational Technology in Higher Education; mientras, una (n=1) investigación se encuentra en la revista Comunicar; un (n=1) artículo se incluye en Cogent Education; también se ubicó uno (n=1) en la revista Komunikasi: uno (n=1) en la Revista de Investigación en Educación; uno (n=1) es parte de la revista STEM Education; se encontró un (n=1) artículo en Journal of Applied Learning and Teaching, también uno (n=1) forma parte de la revista International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), y finalmente, uno (n=1) se ubicó en Innovative Higher Education.

En la Tabla 3, se presenta las características metodológicas de los dieciocho (n=18) artículos seleccionados, se observa que, referente al enfoque metodológico, cuatro (n=4) artículos se ubican dentro del enfoque cuantitativo, mientras que cinco (n=5) estudios se encuentran en el cualitativo, asimismo, siete (n=7) artículos corresponden al enfoque mixto, y dos (n=2) estudios no precisan el enfoque.

Con respecto al diseño, cinco (n=5) artículos emplean diseños descriptivos; cuatro (n=4) artículos se identifican con diseños experimentales; mientras, tres (n=3) revistas no precisan el diseño; dos (n=2) se ubican con diseños cuasi experimentales; un (n=1) artículo fue con diseño descriptivo e interpretativo; un (n=1) artículo se ubica en descriptivo y comparativo, y cuasi experimental; también, uno (n=1) se identifica en experimental y estudio de caso, y finalmente un (n=1) artículo empleó con un diseño exploratorio.

Con referencia, a los instrumentos utilizados en los artículos seleccionados, dos (n=2) artículos emplearon encuestas y cuestionarios; dos (n=2) artículos utilizaron un cuestionario; un (n=1) artículo empleó una encuesta y su cuestionario en línea; otro (n=1) utilizó una entrevista semiestructurada, además se identificó un (n=1) artículo que utilizó una encuesta electrónica y prueba piloto; otro (n=1) utilizó un cuestionario y focus group discusión.

Así mismo, un (n=1) artículo utilizó una escala y guía de entrevista; un (n=1) artículo empleó un cuestionario en línea; mientras, uno (n=1) empleó una prueba; otro (n=1) utilizó una encuesta; también, un (n=1) artículo utilizó análisis documental y encuesta; uno (n=1) utilizó una guía de observación; además, dos (n=2) emplearon como instrumento una escala; uno (n=1) utilizó una guía de entrevista, y finalmente, otro (n=1) empleó un cuestionario en línea y guía de entrevista en profundidad.

En la Tabla 4, se observa los principales hallazgos y aportes de los dieciocho (n=18) artículos, distribuidos en cuatro (n=4) categorías y ordenados del siguiente modo:

Primero, se tiene impacto de ChatGPT en la enseñanza universitaria con siete (n=7), destacan que la interacción con ChatGPT permite obtener mejores resultados que los que interactuaron con el instructor del curso. También, la incorporación de ChatGPT influye de modo positivo en el desarrollo de habilidades del pensamiento crítico, creativo y reflexión. Además, ayuda en la comprensión, producción de textos y motivación. Con la formación adecuada de los estudiantes, ChatGPT puede ser una buena herramienta para el aprendizaje. Los identificadores (ID) de estos artículos son: 1, 5, 7, 8, 11, 15 y 18.

Segundo, la categoría está relacionada con el potencial de ChatGPT en la enseñanza universitaria, cuenta con dos (n=2) artículos, en donde se resalta que el ChatGPT puede utilizarse como herramienta de apoyo en la enseñanza de estudiantes, por los resultados obtenidos en las investigaciones. Acotan los autores que las respuestas de IA deben ser validadas mediante la reflexión de los estudiantes, para promover el desarrollo del pensamiento crítico. El docente debe tomar esta herramienta como un recurso, garantizar un uso ético y responsable. En consecuencia, muestra un potencial en la mejora del rendimiento académico de estudiantes. Tiene como identificador (ID) dos (n=2) artículos, que corresponde a 2 y 3.

Tercero, corresponde a la categoría relacionada con la efectividad de ChatGPT en la enseñanza universitaria, cuenta con un (n=1) artículo, que destaca la asistencia significativa brindada por la IA en tareas de escritura y creatividad verbal, lo que debería ser considerada importante en la enseñanza de lenguas. Además, se pone de manifiesto la mejora significativa de las producciones escritas con respecto a los indicadores de fluidez, flexibilidad y originalidad narrativa de los estudiantes después del empleo de ChatGPT, a pesar de que se discute las implicaciones y resultados en otros escenarios. Sus identificadores (ID) corresponden al artículo 10.

Cuarto, comprende la categoría referida a la percepción de estudiantes y docentes sobre el uso de ChatGPT en la enseñanza, cuenta con respaldo de ocho (n=8) artículos, resaltan la importancia del uso de ChatGPT en la elaboración de escrituras argumentativas y creatividad verbal. Esta herramienta debe ser considerada en la enseñanza del idioma, pues los resultados de la investigación evidencian que el uso de ChatGPT ayuda en la mejora de las habilidades de aprendizaje y el pensamiento crítico.

Además, ofrece beneficios como: brindar información de diversas áreas, ahorro de tiempo, brinda tutoría y retroalimentación personalizada, contribuye en la mayor participación, despierta interés para aprender. Además, ayuda en la redacción y lluvia de ideas, responder preguntas, apoyo en la investigación y análisis, por lo que, tanto estudiantes como docentes opinan favorablemente sobre el uso de ChatGPT.

No obstante, existen algunas preocupaciones con respecto a este uso en la educación. Esta categoría concentra los siguientes artículos: 4, 6, 9, 12, 13, 14, 16, 17, identificadores que se muestran en la Tabla 4.

Estas categorías representan temas objeto de investigación en los 18 artículos seleccionados.

CONCLUSIONES

La revisión de la literatura reveló que existe una mayor producción de artículos en 2023, ya que, en noviembre de 2022 se realizó el lanzamiento de ChatGPT al público usuario. La mayoría de las investigaciones se encuentran dentro del enfoque cualitativo y mixto, con una mayor prevalencia de diseños de investigación en la modalidad descriptiva y experimental.

Los resultados de la investigación indican con respecto a la primera categoría: impacto de ChatGPT en la enseñanza universitaria, que los estudiantes que interactuaron con ChatGPT obtuvieron mejores resultados académicos en comparación con los que interactuaron con el instructor del curso. Asimismo, la integración de esta herramienta tiene un impacto positivo significativo en la comprensión, producción de textos, motivación y ayuda el desarrollo de habilidades del pensamiento crítico y creativo.

Referente a la segunda categoría: potencial de ChatGPT en la enseñanza universitaria, los hallazgos revelan que el ChatGPT constituye una herramienta potencial en la mejora del rendimiento académico de estudiantes con la mediación de alfabetización digital y con el aprendizaje personalizado.

Con respecto a la tercera categoría: efectividad de ChatGPT en la enseñanza superior, el resultado destaca la asistencia brindada por el ChatGPT en tareas de escritura y creatividad verbal, por lo que esta herramienta debe ser considerada en la enseñanza de idiomas. Así mismo, revela diferencia significativa entre las puntuaciones de los estudiantes antes y después del uso de esta IA, en cuanto a los indicadores fluidez, flexibilidad y originalidad del texto.

En relación con la cuarta categoría: percepción de docentes y estudiantes sobre el uso de ChatGPT en la enseñanza superior, los resultados revelan una mayor aceptación del uso de ChatGPT, tanto de los docentes como de los estudiantes por los beneficios que ofrece como: despertar interés en el aprendizaje, ayudar en la producción de textos, realizar la retroalimentación personalizada, generar mayor participación, promover el aprendizaje personalizado y oportuno, mejorar el rendimiento académico, brindar asistencia a disposición del estudiante, entre otros.

Por lo tanto, la integración de la IA generativa ChatGPT tiene un impacto significativo en la enseñanza universitaria de 2019 a 2024, por los beneficios revelados de esta herramienta en párrafos precedentes; como se evidencia en la revisión de los artículos seleccionados que corresponden a los países de América Latina, Europa, Asia y África.

No obstante, se destaca que existe preocupaciones por parte de los docentes, con respecto al mal uso que podrían realizar los estudiantes de esta tecnología, como el plagio en la elaboración de textos y limitar el desarrollo del pensamiento crítico y pensamiento creativo.

Por último, existe una creciente necesidad de investigaciones sobre las estrategias de alfabetización digital de los docentes y estudiantes, evaluación de la efectividad de la IA generativa ChatGPT en el rendimiento académico de estudiantes, mecanismos de seguridad para garantizar la privacidad del usuario, regulación de la ética, establecimiento de las políticas regulativas internacionales sobre la incorporación de IA generativa ChatGPT en el ámbito educativo.