Técnicas de Inteligencia Artificial para la Gestión del conocimiento en la educación superior: Una revisión sistemática de la literatura (SLR). Artificial Intelligence Techniques for Knowledge Management in Higher Education: A Systematic Literature Review (SLR).

Resumen

En la actualidad, las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) cumplen un rol muy importante en la gestión del conocimiento en la educación superior. Utilizando la metodología PRISMA para una revisión sistemática de la literatura, se analizaron diversos estudios publicados en los últimos cinco años. Los resultados muestran que los sistemas de recomendación y la minería de datos son las técnicas de IA más utilizadas, cada una con ocho menciones, seguidas por el procesamiento de lenguaje natural con cinco menciones. Estos métodos han demostrado ser efectivos en la personalización del aprendizaje y la optimización de la gestión de información. Los impactos de la implementación de IA fueron generalmente positivos, con 17 estudios reportando un impacto alto y 13 estudios indicando un impacto moderado. Sin embargo, se identificaron desafíos significativos, como la privacidad de los datos (10 menciones), la sobrecarga de información (6 menciones) y la comprensión del lenguaje natural (5 menciones). Las limitaciones incluyeron la adaptabilidad limitada de las evaluaciones tradicionales (11 menciones) y la falta de sistemas de alerta temprana (4 menciones). Como conclusión, aunque la IA ha mejorado notablemente la gestión del conocimiento en la educación superior, persisten desafíos y limitaciones que requieren atención. La investigación futura debe centrarse en desarrollar soluciones que mitiguen estos problemas, asegurando una implementación equitativa y segura de las tecnologías de IA para maximizar su potencial en la educación superior.