Andragogía e Inteligencia Artificial como Integración Tecnológica en la Educación Superior

Andragogy and Artificial Intelligence as Technological Integration in Higher Education

Autores/as

  • Franklin Cabezas-Galarza Universidad de Guayaquil
  • Mercedes Landivar-Wong mercedes.landivarw@ug.edu.ec
  • Miguel Vargas-Bustamante Universidad de Guayaquil
  • Karina Valenzuela Burbano Universidad de Guayaquil

DOI:

https://doi.org/10.64041/riidg.v4i4.57

Palabras clave:

andragogía, inteligencia artificial, educación de adultos

Resumen

Este estudio analiza la relación entre la andragogía y la inteligencia artificial en los procesos de educación en adultos en la educación superior, a través de una revisión narrativa cualitativa. El objetivo principal fue integrar y analizar críticamente la literatura científica publicada entre 2015 y 2024 con la finalidad de comprender la influencia de la IA sobre la autonomía, la mediación didáctica y la ética del aprendizaje en adultos.

La revisión se realizó de acuerdo con los lineamientos PRISMA 2020 y utilizó el modelo de análisis temático reflexivo propuesto por Braun & Clarke, incluyendo 45 artículos científicos revisados por pares en bases de datos académicas como Scopus, ERIC, SpringerOpen, RedALyC y Google Scholar.

Los hallazgos se dividen en tres ejes temáticos: a) autonomía y el aprendizaje autónomo se potencia a partir de entornos de aprendizaje personalizados, b) la mediación didáctica se redefine en tanto papel pedagógico más reflexivos y ético, y c) los desafíos éticos y tecnológicos de la equidad en cuanto a privacidad de datos, parcialidad algorítmica y la brecha digital.

Se concluye que el encuentro entre IA y el estudio de adultos en la educación superior, representa una oportunidad para fortalecer el aprendizaje autónomo, crítico y contextual cuando la mediación humana y el marco ético están presente.

Para estudios posteriores, se recomiendan políticas que incluyan una equidad en la tecnología, así como formación de los docentes en ética digital y desarrollar modelos de aprendizaje híbridos que puedan ser base en principios humanísticos y educación de los adultos en nivel superior.

Citas

Aguirre-Munizaga, M., Vergara-Lozano, V., Delgado, C., Ramirez-Yela, J., Vera Lucio, N. (2019). An Embedded Prototype System for People with Disabilities Using Google’s Speech. In: Rocha, Á., Serrhini, M. (eds) Information Systems and Technologies to Support Learning. EMENA-ISTL 2018. Smart Innovation, Systems and Technologies, vol 111. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-03577-8_33

Bates, T.. (2022). Teaching in a digital age: Guidelines for designing teaching and learning (3ª ed.). BCcampus. e

Braun, V., & Clarke, V.. (2019). Reflecting on reflexive thematic analysis. Qualitative Research in Sport, Exercise and Health, 11, 589–597. https://doi.org/10.1080/2159676X.2019.1628806

Cook, D. A., & Smith, E. J.. (2024). A scoping review of artificial intelligence in medical education. Medical Teacher, 46 , 1–12. https://doi.org/10.1080/0142159X.2024.2314198

Ferrari, R.. (2015). Writing narrative style literature reviews. Medical Writing, 24, 230-235. https://doi.org/10.1179/2047480615Z.000000000329

Fereday, J., & Muir-Cochrane, E.. (2006). Demostrando la rigurosidad utilizando el análisis temático: un enfoque híbrido. Métodos de Investigación Cualitativa, 5, 80–92. https://doi.org/10.1177/160940690600500107

Grant, M. J., & Booth, A.. (2009). Una tipología de revisiones: un análisis de 14 tipos de revisiones y metodologías asociadas. Salud Information & Libraries Journal, 26, 91–108. https://doi.org/10.1111/j.1471-1842.2009.00848.x

Gómez-Chabla, R., Aguirre-Munizaga, M., Samaniego-Cobo, T., Choez, J., Vera-Lucio, N. (2017). A Reference Framework for Empowering the Creation of Projects with Arduino in the Ecuadorian Universities. In: Technologies and Innovation. CITI 2017. Communications in Computer and Information Science, vol 749. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-67283-0_18

Knowles, M. S.. (1984). Andragogía en acción: aplicar principios modernos de aprendizaje de adultos. Jossey-Bass.

Lincoln, Y. S., & Guba, E. G.. (1985). Indagación naturalista. SAGE. https://doi.org/10.1177/1609406917733847

Merriam, S. B., & Bierema, L. L.. (2014). Aprendizaje de adultos: unir teoría y práctica. Jossey-Bass. Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldaña, J... (2014). Análisis de datos cualitativos: un compendio de fuentes de método Moules, N. J. (3.a ed.). SAGE.

Nowell, L. S., Norris, J. M., White, D. E., & Moules, N. J.. (2017). Análisis temático: buscando cumplir con los criterios de confiabilidad. Métodos de investigación cualitativa, 16, 1-13. https://doi.org/10.1177/1609406917733847

Ozuem, W., Howell, K. E., & Lancaster, G. (2025). Thematic analysis in an artificial intelligence-driven context: The RIPES model. International Journal of Qualitative Methods, 24(3), 1–15. https://doi.org/10.1177/16094069251362982

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. https://doi.org/10.1136/bmj.n71.

Popenici, S. A. D., & Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 12(1), 1–13. https://doi.org/10.1186/s41039-017-0062-8.

Saldaña, J. (2021). The coding manual for qualitative researchers (4th ed.). SAGE.

Shenton, A. K. (2004). Strategies for ensuring trustworthiness in qualitative research projects. Education for Information, 22(2), 63–75. https://doi.org/10.3233/EFI-2004-22201

Siemens, G. (2022). Connectivism: A learning theory for the digital age. International Journal of Instructional Technology and Distance Learning, 19(2), 15–29. https://itdl.org/Journal/Feb_22/article01.htm

Sodhi, A., Singh, H., & Talan, N. (2023). Opportunities, challenges, and future directions of generative AI in medical education. JMIR Medical Education, 9(1), e48785. https://doi.org/10.2196/48785

Sukhera, J. (2022). Narrative reviews in medical education: Key steps for researchers. Journal of Graduate Medical Education, 14(4), 418–419. https://doi.org/10.4300/JGME-D-22-00481.1

Tracy, S. J. (2010). Qualitative quality: Eight “big-tent” criteria for excellent qualitative research. Qualitative Inquiry, 16(10), 837–851. https://doi.org/10.1177/1077800410383121

Descargas

Publicado

2025-11-07

Cómo citar

Cabezas-Galarza , F., Landivar-Wong, M., Vargas-Bustamante , M., & Valenzuela Burbano, K. (2025). Andragogía e Inteligencia Artificial como Integración Tecnológica en la Educación Superior: Andragogy and Artificial Intelligence as Technological Integration in Higher Education. Revista Internacional De Investigación Y Desarrollo Global, 4(4), 15–38. https://doi.org/10.64041/riidg.v4i4.57

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