ISSN: 2665-0398
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Volumen: 7, Número: 14, Año: 2026 (Enero 2026 - Junio 2026)
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Jurídicas y Políticas, Ciencias Exactas y otras áreas
afines. Su publicación es CONTINUA, indexada y
arbitrada por especialistas en el área, bajo la
modalidad de doble ciego. Se reciben las
producciones tipo: Artículo Científico en las
diferentes modalidades cualitativas y cuantitativas,
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Tipo de Publicación: Articulo Científico
Recibido: 22/05/2026
Aceptado: 24/06/2026
Publicado: 27/06/2026
Código Único AV: e767
Páginas: 1(1610-1633)
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.20964360
Autores:
Jorge Fernando Goméz Reategui
Licenciado en Ciencias Administrativas y
Económicas
Doctor en Turismo y Hotelería
https://orcid.org/0000-0001-6894-5375
E-mail: ninogomez36@outlook.com
Afiliación: Universidad Nacional Mayor de San
Marcos
País: República del Perú
Stefanie Kristell Díaz Quiroz
Licenciada en Administración
Maestra en Gobierno y Políticas Publicas
https://orcid.org/0009-0003-8387-0879
E-mail: omarzi25omarzi25@hotmail.com
Afiliación: Seguro Social de Salud
País: República del Perú
Aury Gabriela Rebeca Berrios Galvez
Licenciada en Psicología
Maestra en Docencia Universitaria
https://orcid.org/0000-0003-0088-5411
E-mail: agbgunp2017@gmail.com
Afiliación: Universidad Tecnológica del Perú
País: República del Perú
Katherine Meliza Maximiliano Fretel
Licenciada en Enfermería
Doctora en Ciencias de la Salud
https://orcid.org/0000-0003-3352-7717
E-mail: kmaximiliano@unheval.edu.pe
Afiliación: Universidad Nacional Hermilio
Valdizán
País: República del Perú
Resumen
La incorporación de herramientas de inteligencia artificial en educación ha transformado
las formas de enseñar, aprender y evaluar, especialmente en torno al desarrollo de
habilidades complejas como la comunicación, la colaboración y el pensamiento crítico.
Sin embargo, la evidencia disponible aún se encuentra dispersa, con enfoques
heterogéneos sobre estrategias pedagógicas, tipos de herramientas, niveles educativos y
resultados de efectividad. El objetivo de este artículo fue identificar y clasificar las
estrategias pedagógicas mediadas por herramientas de IA que han sido empleadas para
desarrollar comunicación, colaboración y pensamiento crítico en contextos educativos. Se
desarrolló un artículo de revisión sistemática, siguiendo una estrategia de búsqueda
estructurada en Scopus y criterios de inclusión y exclusión orientados a seleccionar
investigaciones empíricas y revisiones científicas vinculadas con IA educativa,
habilidades blandas y contextos pedagógicos. El corpus final estuvo conformado por 41
estudios, organizados en cuatro ejes analíticos: estrategias pedagógicas mediadas por IA,
herramientas de IA asociadas con habilidades blandas, niveles educativos y áreas
disciplinares, y resultados de efectividad pedagógica. Los hallazgos evidenciaron el
predominio de la IA generativa, los chatbots, los modelos de lenguaje, los agentes
conversacionales, las tutorías inteligentes y las herramientas de retroalimentación como
recursos para apoyar escritura académica, cuestionamiento crítico, co-creación,
simulación, diseño instruccional y aprendizaje colaborativo. La evidencia mostró que la
IA resulta más efectiva cuando se integra mediante andamiaje docente, actividades
estructuradas, evaluación crítica y orientación ética. Se concluye que la IA puede
fortalecer habilidades blandas si se concibe como mediación pedagógica intencional y no
como sustituto del razonamiento humano.
Palabras Clave
Estrategias pedagógicas mediadas por IA, inteligencia
artificial generativa, comunicación, colaboración,
pensamiento crítico.
Abstract
The integration of artificial intelligence tools into education has transformed teaching,
learning, and assessment practices, particularly regarding the development of complex
skills such as communication, collaboration, and critical thinking. However, the available
evidence remains fragmented, with heterogeneous approaches to pedagogical strategies,
types of tools, educational levels, and effectiveness outcomes. This article aimed to
identify and classify AI-mediated pedagogical strategies used to develop communication,
collaboration, and critical thinking in educational contexts. A systematic review article
was conducted, following a structured search strategy in Scopus and inclusion and
exclusion criteria designed to select empirical studies and scientific reviews related to
educational AI, soft skills, and pedagogical contexts. The final corpus consisted of 41
studies, organized into four analytical dimensions: AI-mediated pedagogical strategies,
AI tools associated with soft skills, educational levels and disciplinary areas, and
pedagogical effectiveness outcomes. The findings revealed the predominance of
generative AI, chatbots, language models, conversational agents, intelligent tutoring
systems, and feedback tools as resources to support academic writing, critical questioning,
co-creation, simulation, instructional design, and collaborative learning. The evidence
showed that AI is more effective when integrated through teacher scaffolding, structured
activities, critical evaluation, and ethical guidance. It is concluded that AI can strengthen
soft skills when conceived as an intentional pedagogical mediation rather than as a
substitute for human reasoning.
Keywords
AI-mediated pedagogical strategies, generative artificial
intelligence, communication, collaboration, critical thinking
ISSN: 2665-0398
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Introducción
La integración de la inteligencia artificial (IA)
en los procesos educativos ha generado un cambio
profundo —y, en muchos sentidos, inevitable— en
la manera en que se conciben las estrategias
pedagógicas orientadas al desarrollo de
competencias del siglo XXI. Y es que la IA ya no
aparece únicamente como una herramienta de apoyo
técnico, sino como un recurso capaz de modificar la
experiencia de aprendizaje, la interacción docente-
estudiante y las formas de construir conocimiento.
En esa línea, Çelik et al., (2024) establecieron que
las herramientas basadas en IA, entre ellas los
sistemas de tutoría inteligente, los chatbots y los
paneles analíticos, poseen affordances específicas
para promover de manera simultánea habilidades
como la colaboración, la comunicación, la
creatividad y el pensamiento crítico en la educación
superior.
Desde una perspectiva constructivista, Ruano
et al., (2024) fundamentaron que la IA favorece la
personalización del aprendizaje, la
retroalimentación adaptativa y la colaboración
social, lo que permite fortalecer habilidades
esenciales para el siglo XXI dentro de un entorno
donde el estudiante participa activamente en la
construcción de su propio conocimiento. Además,
Canal et al., (2024) propusieron el modelo de
Aprendizaje Generativo Integral, sustentado en
teorías constructivistas y en el aprendizaje centrado
en el estudiante. Dicho modelo sostiene que la
convergencia entre metodologías activas e IA exige
el desarrollo de competencias como el pensamiento
crítico, la creatividad y la capacidad de análisis
ético. La verdad es que este enfoque resulta
especialmente relevante, porque articula pedagogía,
tecnología y formación integral en un mismo marco
explicativo.
Diversas investigaciones recientes han
explorado la relación entre la IA y el desarrollo de
habilidades blandas en contextos educativos,
aportando evidencia valiosa para comprender el
estado actual del campo. González-Rico & Sintes
(2024) realizaron un estudio con 182 estudiantes
universitarios divididos en dos grupos, cuyos
resultados demostraron que la combinación de
ChatGPT con tutoría personalizada fue
significativamente más efectiva para el desarrollo
de habilidades blandas que el uso aislado de la
herramienta de IA. Este hallazgo resulta importante,
porque recuerda algo que a veces se pierde de vista
en el entusiasmo tecnológico: la interacción humana
sigue siendo decisiva para que la tecnología tenga
verdadero sentido pedagógico.
Por su parte, Trisnawati et al., (2023)
desarrollaron una revisión de literatura en la que
identificaron el impacto de la IA en la educación
sobre las habilidades del siglo XXI, particularmente
en torno al modelo de las 6C: carácter, ciudadanía,
pensamiento crítico, creatividad, colaboración y
ISSN: 2665-0398
Revista Aula Virtual, ISSN: 2665-0398; Periodicidad: Continua
Volumen: 7, Número: 14, Año: 2026 (Enero 2026 - Junio 2026)
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comunicación. Los autores evidenciaron que, si bien
la IA facilita determinados procesos de aprendizaje,
las capacidades de pensamiento crítico y creatividad
pueden verse afectadas cuando la colaboración entre
estudiante e IA no se gestiona de forma adecuada.
En otras palabras, la IA puede ser una aliada
poderosa, pero también puede convertirse en una
especie de “atajo cognitivo” si no existe una
orientación pedagógica clara.
Asimismo, Cantero et al., (2024) realizaron un
mapeo sistemático de 991 artículos científicos
publicados en la última década, y concluyeron que
el pensamiento crítico, el trabajo colaborativo y la
resolución de problemas son las competencias que
muestran una relación más sólida tanto con el
aprendizaje autónomo como con la inteligencia
artificial. Sin embargo, también señalaron que la IA
aún se encuentra en una fase incipiente respecto al
uso de datos y sistemas de aprendizaje automático
en educación, lo que revela que el campo todavía
está en construcción y requiere mayor madurez
metodológica.
A pesar de los avances documentados, la
literatura actual presenta vacíos importantes que
justifican la necesidad de desarrollar una revisión
sistemática. Kızıl et al., (2025), mediante una
revisión basada en el protocolo PRISMA,
identificaron que la investigación sobre chatbots en
educación lingüística se ha concentrado
principalmente en habilidades orales y vocabulario.
No obstante, advirtieron una insuficiencia notable
de estudios orientados a habilidades de orden
superior, como el pensamiento crítico y la
colaboración mediada por agentes inteligentes. Este
vacío resulta especialmente llamativo, porque
justamente estas habilidades son las que permiten
que el estudiante no solo use la tecnología, sino que
dialogue críticamente con ella.
En consonancia con ello, Gutiérrez et al.,
(2024) evidenciaron que los estudiantes
universitarios manifiestan indecisión y posturas
neutrales respecto a los efectos de la IA en su
creatividad y pensamiento crítico. Este resultado
revela la ausencia de instrumentos y marcos
evaluativos capaces de medir de manera objetiva el
impacto de estas tecnologías en el desarrollo de
habilidades blandas. Además, Faucher et al., (2025),
a partir de una revisión de alcance rápida de 39
artículos, concluyeron que, si bien existen razones
convincentes para integrar la IA en la educación
basada en competencias, todavía se carece de
marcos pedagógicos específicos que orienten dicha
integración de forma ética y efectiva, sobre todo
cuando se trata de sistemas de IA con mayor
autonomía.
Considerando los vacíos identificados en la
literatura, el presente artículo de revisión
sistemática tiene como objetivo identificar y
clasificar las estrategias pedagógicas mediadas por
herramientas de IA que han sido empleadas para
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desarrollar la comunicación, la colaboración y el
pensamiento crítico en contextos educativos.
Metodología
La presente investigación adopta el diseño de
revisión sistemática siguiendo las directrices
establecidas por la declaración PRISMA (Preferred
Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-
Analyses)
La búsqueda bibliográfica se realizó
exclusivamente en la base de datos Scopus, decisión
fundamentada en múltiples razones metodológicas,
el cual es una de las bases de datos
multidisciplinarias más extensas a nivel mundial,
con una cobertura superior a 27.000 revistas
revisadas por pares, lo que garantiza la
representatividad y calidad de los estudios
indexados.
La estrategia de búsqueda se fundamentó en la
combinación de palabras clave derivadas del
objetivo de investigación y organizadas en los
bloques semánticos descritos previamente. Las
palabras clave principales empleadas fueron:
artificial intelligence, pedagogical strategies, soft
skills, communication, collaboration, critical
thinking, 21st century skills, higher education,
teaching-learning, chatbot, intelligent tutoring
system, agentic AI y generative AI.
La fórmula booleana empleada para la
búsqueda fue la siguiente: (("artificial intelligence"
OR "AI" OR "intelligent tutoring system" OR
"chatbot" OR "agentic AI" OR "AI-based tools" OR
"generative AI") AND ("pedagogical strategies" OR
"teaching strategies" OR "instructional design" OR
"active learning" OR "educational innovation")
AND ("soft skills" OR "communication" OR
"collaboration" OR "critical thinking" OR "21st
century skills") AND ("education" OR "higher
education" OR "teaching-learning" OR
"educational context"))
Para orientar la revisión sistemática y
garantizar un análisis exhaustivo y estructurado del
corpus seleccionado, se formularon las siguientes
preguntas de investigación: PI1: ¿Cuáles son las
estrategias pedagógicas mediadas por herramientas
de IA que se han implementado para desarrollar
comunicación, colaboración y pensamiento crítico
en contextos educativos durante el período 2020-
2026? PI2: ¿Qué tipos de herramientas de IA
(sistemas de tutoría inteligente, chatbots, IA
generativa, IA agéntica) se asocian con mayor
frecuencia al desarrollo de cada una de estas
habilidades blandas? PI3: ¿En qué niveles
educativos y áreas disciplinares se concentra la
evidencia sobre estrategias pedagógicas mediadas
por IA para el desarrollo de comunicación,
colaboración y pensamiento crítico? PI4: ¿Qué
resultados de efectividad han sido reportados en la
literatura respecto al impacto de estas estrategias
pedagógicas mediadas por IA en el desarrollo de las
habilidades mencionadas?
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Criterios de inclusión
Criterios de exclusión
Estudios que aborden
explícitamente el uso de al
menos una herramienta de
inteligencia artificial en
contextos pedagógicos o
educativos.
Artículos de conferencia,
capítulos de libro, editoriales,
cartas al editor y literatura
gris.
Investigaciones que reporten
resultados vinculados con el
desarrollo de comunicación,
colaboración o pensamiento
crítico.
Estudios que analicen la
inteligencia artificial solo
desde una perspectiva técnica
o computacional, sin relación
con contextos educativos.
Artículos originales de
investigación empírica o
revisiones científicas,
incluidas revisiones
sistemáticas, de alcance o
narrativas.
Investigaciones centradas
exclusivamente en habilidades
técnicas o competencias
duras, sin referencia a
comunicación, colaboración o
pensamiento crítico.
Publicaciones de acceso
abierto.
Artículos duplicados
identificados durante la fase
de cribado.
Estudios redactados en
inglés o español.
Estudios cuyo texto completo
no se encuentre disponible
para revisión íntegra.
Tabla 1. Criterios de elegibilidad
La aplicación secuencial de estos criterios
permitió depurar el corpus inicial hasta obtener un
conjunto de estudios representativos y de alta
calidad que responden directamente al objetivo de
identificar y clasificar las estrategias pedagógicas
mediadas por IA empleadas para el desarrollo de
habilidades blandas en contextos educativos.
Figura 1. Identificación de estudios que utilizan el método
prismático
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Resultados
Autor
Estrategia pedagógica mediada
por IA
Herramienta de
IA
Habilidad desarrollada
Contexto
Basty et al.,
(2025)
Taller de alfabetización en IA
para integrar generadores de
imágenes en cursos creativos y
culturales.
DALL-E, Stable
Diffusion,
Midjourney
Pensamiento crítico,
creatividad, colaboración
humano-IA
Educación superior;
disciplinas creativas y
culturales
Chandrasekaran
(2026)
Escritura colaborativa de artículos
de revisión como aprendizaje
activo y experiencial.
Herramientas de
IA para apoyo
académico
Comunicación, trabajo en
equipo, pensamiento
analítico
Educación superior;
ingeniería y
blockchain
Elkhodr & Gide
(2025)
Marco SAGE para integrar IA
generativa en tutoriales,
evaluaciones y presentaciones.
ChatGPT / GenAI
Pensamiento crítico,
evaluación analítica,
resolución de problemas
Educación superior;
ciberseguridad
Hou (2026)
Taller de enseñanza interactiva
diseñado con apoyo de IA
generativa.
ChatGPT-5.2
Comunicación, reflexión
docente, interacción
Formación
profesional en
enfermería
Jha & Atif
(2025)
Integración pedagógica de GenAI
mediante reflexión, andamiaje,
declaración de uso y evaluación
crítica.
IA generativa
Pensamiento crítico, ética,
alfabetización digital
Educación superior;
tecnologías de la
información
Jung & Suh
(2026)
Prácticas de alfabetización en IA
mediante prompts para diseño
textil.
Midjourney / IA
generativa visual
Comunicación digital,
creatividad, colaboración,
pensamiento algorítmico
Educación superior;
diseño textil de moda
Petrova (2026)
Marco de competencias de IA
mediante metodología Delphi
basada en LLM.
Modelos de
lenguaje grandes
Alfabetización en IA,
colaboración humano-IA,
pensamiento crítico
Educación superior;
diseño curricular
Shen & Han
(2026)
Composición digital multimodal
asistida por GenAI, con trabajo
colaborativo y revisión iterativa.
GenAI multimodal
Pensamiento crítico,
comunicación multimodal,
colaboración
Educación superior;
composición digital
Sun et al., (2026)
Marco de competencias docentes
sensible a GenAI.
ChatGPT,
QuillBot, Claude
AI, DeepSeek
Pensamiento crítico,
razonamiento ético,
autonomía, colaboración
humano-IA
Educación superior;
formación docente
universitaria
Tang et al.,
(2026)
Cuestionamiento crítico con IA
generativa mediante
investigación-acción.
ChatGPT
Pensamiento crítico,
cuestionamiento crítico,
alfabetización en IA
Educación
secundaria; aula de
inglés
Tabla 2. Estrategias pedagógicas mediadas por IA
Autor
Tipo de herramienta de IA
Herramienta o aplicación
Habilidad asociada
Contexto
educativo
Aboderin &
Pietersen
(2026)
Sistemas de tutoría inteligente,
plataformas adaptativas,
evaluación automatizada y GenAI
Herramientas de IA
integradas al currículo
STEM
Pensamiento crítico,
resolución de problemas,
aprendizaje personalizado
Educación STEM;
contexto africano
Cebe (2026)
Herramientas educativas con IA
Hello History, ChatGPT,
School AI, Diffit, Magic
School AI, Quizizz/Kahoot
Pensamiento crítico,
comunicación,
creatividad, alfabetización
mediática
Formación
docente; historia
mundial
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Autor
Tipo de herramienta de IA
Herramienta o aplicación
Habilidad asociada
Contexto
educativo
Dong et al.,
(2026)
Chatbots personalizados con IA
generativa
Genre-analysis Tutor 1 y 2
Comunicación académica,
escritura científica,
reflexión
Educación
lingüística
avanzada
Lee &
Eronen
(2025)
Modelo de lenguaje grande y
sistema de aprendizaje
personalizado
LLaMA 3
Pensamiento crítico,
creatividad, confianza
comunicativa
Educación
superior;
enseñanza del
inglés en Japón
Liu et al.,
(2026)
IA generativa, ChatGPT/GPT,
NLP, tutores virtuales, estudiantes
virtuales, analítica y
retroalimentación
Aplicaciones de IA en
formación inicial docente
Pensamiento crítico,
práctica reflexiva, diseño
instruccional
Formación inicial
docente
Tabla 3. Herramientas de IA y habilidades blandas
Autor
Nivel educativo
Área disciplinar
Habilidad
abordada
Contexto de aplicación
Bagherimajd &
Khajedad (2025)
Educación superior
Educación sostenible,
currículo, gestión
universitaria
Comunicación,
colaboración,
creatividad,
aprendizaje
adaptativo
Instituciones de educación
superior
Choi (2026)
Formación docente
inicial
Educación científica;
diseño de clases de
ciencias
Reflexión,
colaboración,
pensamiento crítico
Planificación de clases con
ChatGPT
Lee et al., (2026)
Educación superior y
práctica profesional
Arquitectura y diseño
Colaboración
humano-IA,
creatividad,
comunicación
Diseño arquitectónico con IA
Wu et al., (2026)
Educación superior
Artes visuales, diseño,
música, animación
Colaboración
humano-IA,
agencia creativa,
reflexión ética
Co-creación artística con GenAI
Zhou et al., (2025)
Educación superior
Ingeniería,
matemáticas,
humanidades y
ciencias sociales
Comunicación con
IA, aplicación
creativa, evaluación
crítica, ética
Alfabetización GenAI en
pregrado
Tabla 4. Niveles educativos y áreas disciplinares
Autor
Diseño metodológico
Estrategia o intervención
con IA
Habilidad evaluada
Resultado principal
Álvarez Ariza
& Hernández
Hernández
(2026)
Estudio mixto de casos
múltiples
Educación 4.0 con IA
generativa, robótica,
aprendizaje móvil y
tecnologías digitales
Colaboración,
creatividad,
autoeficacia
Mejoras en colaboración,
creatividad, aprendizaje
autodirigido y desempeño
Çakir &
Çetinkaya
(2026)
Mixto secuencial
explicativo con ensayo
controlado
Simulación basada en
pantalla apoyada por IA
Comunicación,
confianza, desempeño
procedimental
Mayor satisfacción,
confianza y menor carga
cognitiva
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Autor
Diseño metodológico
Estrategia o intervención
con IA
Habilidad evaluada
Resultado principal
Dodson et al.,
(2026)
Cualitativo con análisis
temático
Realidad virtual con
respuestas adaptativas de IA
Comunicación
terapéutica
Identifica patrones efectivos
e inefectivos de
comunicación
Erkan et al.,
(2026)
Mixto paralelo-
simultáneo
Programa de formación en
IA para candidatos a
docentes
Alfabetización en IA,
pensamiento crítico,
resolución de
problemas
Mejora en alfabetización,
competencia pedagógica y
confianza
Gonsalves
(2026)
Exploratorio conceptual
con evidencia empírica
Uso de ChatGPT en
evaluación de marketing
Pensamiento crítico,
razonamiento ético,
metacognición
Identifica que GenAI
potencia y desafía el
pensamiento crítico
Hassan (2026)
Mixto comparativo en
tres periodos
Uso estructurado de IA en
economía y negocios
Pensamiento crítico,
comunicación,
resolución de
problemas
La IA guiada mejora
compromiso y desempeño;
la no guiada no
Jiang et al.,
(2026)
Empírico con futuros
docentes de física
GenAI para
retroalimentación y
colaboración en diseño
instruccional
Pensamiento crítico,
colaboración humano-
IA
Mejora la calidad del diseño
instruccional
Le et al., (2026)
Investigación basada en
diseño
Taller de alfabetización en
GenAI
Autoeficacia,
pensamiento crítico,
ética
Ganancias significativas en
autoeficacia y uso crítico de
IA
Lee & Jeong
(2026)
Mixto con encuestas y
entrevistas
IA generativa en escritura
en inglés
Escritura, autonomía,
confianza, pensamiento
crítico
Beneficios percibidos en
vocabulario, gramática y
revisión
Lozano-Lévano
et al., (2026)
Cuasiexperimental
pretest-postest
ChatGPT con prompts
metacognitivos
Pensamiento crítico
El grupo experimental
superó al control en cuatro
dimensiones
Melián Ortiz et
al., (2026)
Observacional mixto
Marco IA-LOCOM con
aula invertida, diálogo
socrático y LLMs
Pensamiento crítico,
razonamiento clínico,
colaboración
Alta satisfacción y
aprobación superior al 90 %
Omeh et al.,
(2025)
Cuasiexperimental con
grupo control
PBL asistido por Google
Gemini
Programación,
pensamiento crítico,
resolución de
problemas
Mejora en programación;
no mejora significativa en
pensamiento crítico
Otman et al.,
(2025)
Cuantitativo con
correlaciones y
clustering
Uso de GenAI en
aprendizaje universitario
Creatividad,
motivación,
pensamiento crítico
Correlaciones positivas
bajas a moderadas con
resultados de aprendizaje
Pan (2025)
Mixto con grupos
experimentales y control
Retroalimentación
formativa con Dou Bao y
pares
Comunicación
profesional,
pensamiento crítico,
colaboración
Mejora significativa en
escritura médica en inglés
Paternina Sierra
et al., (2026)
Mixto descriptivo-
correlacional
Tutorías virtuales asistidas
por IA
Experiencia de
aprendizaje,
satisfacción,
personalización
Mejora en personalización,
satisfacción y utilidad
percibida
Portuguez-
Castro &
Cualitativo exploratorio-
documental con análisis
correlacional
Evaluación de portafolios
con GPT-eComplex
Pensamiento complejo
y crítico
Alta cercanía entre
evaluación humana y
asistida por IA
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Autor
Diseño metodológico
Estrategia o intervención
con IA
Habilidad evaluada
Resultado principal
Castillo-
Martínez (2026)
Pum (2026)
Cuantitativo con
regresión múltiple
Herramientas de escritura
asistida por IA
Autonomía, confianza,
creatividad,
pensamiento crítico
Percepción positiva, pero
preocupación por
dependencia
Rahman et al.,
(2025)
Mixto cuasiexperimental
ChatGPT en tareas
alineadas con Bloom
Pensamiento crítico
Mejora habilidades
inferiores; no mejora
significativamente
habilidades superiores
Wang et al.,
(2026)
Mixto con experimento
natural
GenAI en competencia de
diseño
Resolución creativa de
problemas,
colaboración humano-
IA
Mejora CPS, pero riesgo de
homogeneización y
dependencia
Xi et al., (2026)
Experimental con
asignación aleatoria
Agente conversacional
socrático basado en LLM
Pensamiento reflexivo
y crítico
Mejora rendimiento
académico y reflexión
crítica
Yotov et al.,
(2026)
Cuantitativo transversal
Uso educativo de
herramientas de IA desde la
percepción estudiantil
Alfabetización en IA,
confianza, pensamiento
crítico
Mayor conciencia se asocia
con mayor confianza y uso
proactivo
Tabla 5. Resultados de efectividad pedagógica
Discusión de resultados
Los resultados de esta revisión sistemática
permitieron identificar y clasificar las estrategias
pedagógicas mediadas por herramientas de
inteligencia artificial que han sido empleadas para
desarrollar la comunicación, la colaboración y el
pensamiento crítico en contextos educativos. La
evidencia revisada mostró que la integración
pedagógica de la IA no se limitó al uso instrumental
de plataformas digitales. Más bien, configuró un
conjunto diverso de prácticas orientadas a
transformar la interacción entre estudiante, docente,
contenido y tecnología. En el corpus analizado, las
estrategias más frecuentes se agruparon en cinco
tendencias principales: alfabetización en IA,
escritura y comunicación académica asistida por IA,
retroalimentación automatizada o híbrida, diálogo
socrático y cuestionamiento crítico con modelos
generativos, así como actividades de co-creación
humano-IA en entornos de diseño, arte, salud e
ingeniería.
Un primer hallazgo relevante fue que las
estrategias pedagógicas más sólidas no se
sustentaron únicamente en la disponibilidad de
herramientas de IA, sino en su articulación con
diseños instruccionales explícitos. Y es que la
tecnología, por sí sola, difícilmente transforma el
aprendizaje si no existe una intención pedagógica
que le dé sentido. En esta línea, Jha & Atif (2025),
Shen & Han (2026), Tang et al., (2026) y Xi et al.,
(2026) evidenciaron que el pensamiento crítico se
favoreció cuando la IA fue incorporada mediante
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andamiaje docente, preguntas orientadoras, revisión
iterativa, evaluación crítica de respuestas generadas
por IA y actividades de reflexión. Este resultado
converge con lo señalado por Çelik et al., (2024),
quienes sostuvieron que las herramientas basadas en
IA poseen affordances para fortalecer habilidades
del siglo XXI, aunque requieren una mediación
pedagógica que oriente su uso hacia procesos
cognitivos superiores. Asimismo, coincide con
Ruano et al., (2024), quienes, desde un enfoque
constructivista, argumentaron que la IA adquiere
valor educativo cuando promueve la
personalización, la retroalimentación adaptativa y la
participación del estudiante en la construcción del
conocimiento.
No obstante, los resultados también mostraron
que la IA, por sí sola, no garantiza el desarrollo del
pensamiento crítico. Esta conclusión se observó con
claridad en Rahman et al., (2025), quienes
encontraron que el uso guiado de ChatGPT mejoró
habilidades cognitivas de orden inferior, como
recordar, comprender y aplicar, pero no produjo
mejoras significativas en habilidades superiores
como analizar, evaluar y crear. De modo similar,
Omeh et al., (2025) reportaron mejoras en
habilidades de programación mediante aprendizaje
basado en problemas asistido por IA, aunque no
identificaron avances significativos en pensamiento
crítico ni en resolución de problemas. Esta evidencia
converge con Trisnawati et al., (2023), quienes
advirtieron que la IA puede favorecer habilidades
del siglo XXI, pero también puede debilitar
procesos de pensamiento autónomo cuando el
estudiante delega el razonamiento en la herramienta.
La diferencia entre los estudios que sí reportaron
mejoras en pensamiento crítico y aquellos que no lo
hicieron parece explicarse, en buena medida, por la
calidad del diseño pedagógico. Las intervenciones
con prompts metacognitivos, diálogo socrático,
evaluación crítica y retroalimentación guiada
mostraron mejores resultados que aquellas en las
que la IA funcionó solo como apoyo general o
recurso de consulta.
Un segundo hallazgo importante fue la
centralidad de la IA generativa en las estrategias
pedagógicas identificadas. Herramientas como
ChatGPT, Claude, DeepSeek, QuillBot,
Grammarly, Midjourney, DALL-E, Stable
Diffusion, Dou Bao y LLaMA 3 aparecieron
vinculadas con escritura académica, comunicación,
generación de ideas, retroalimentación, diseño
multimodal y resolución creativa de problemas. Este
predominio de la IA generativa confirma la
tendencia observada por Canal et al., (2024),
quienes señalaron que los modelos generativos
están reconfigurando la educación superior al
articular metodologías activas, aprendizaje centrado
en el estudiante y análisis ético. Sin embargo, los
resultados de esta revisión amplían dicha mirada,
porque muestran que la IA generativa no opera de
una sola manera. Puede funcionar como tutor
conversacional, asistente de escritura, generador de
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imágenes, agente socrático, evaluador formativo,
recurso de co-creación o mediador para la
retroalimentación. En otras palabras, su valor
pedagógico depende menos del nombre de la
herramienta y más de la función formativa que
cumple dentro de la experiencia de aprendizaje.
En el caso de la comunicación, los estudios
revisados evidenciaron que la IA fue utilizada
principalmente para apoyar la escritura académica,
la revisión lingüística, la organización textual y la
comunicación profesional. Dong et al., (2026), Lee
& Jeong (2026), Pan (2025) y Pum (2026)
mostraron que los chatbots personalizados, las
herramientas de escritura asistida y la
retroalimentación generada por IA contribuyeron a
mejorar la confianza, la autonomía, la estructura
textual, el vocabulario, la revisión y la claridad
comunicativa. Estos resultados coinciden
parcialmente con Kızıl et al., (2025), quienes
encontraron que los chatbots en educación
lingüística han sido empleados con mayor
frecuencia para habilidades orales, vocabulario y
apoyo comunicativo. Sin embargo, la presente
revisión encontró una ampliación reciente de ese
campo hacia la escritura académica avanzada, el
análisis de género discursivo, la comunicación
médica y la producción multimodal. Esta diferencia
puede explicarse por la rápida expansión de los
modelos generativos en 2025 y 2026, los cuales
permitieron pasar de chatbots de práctica lingüística
a sistemas más complejos de retroalimentación,
revisión y co-construcción textual.
Respecto a la colaboración, los resultados
mostraron una presencia menos homogénea. La
colaboración apareció con mayor fuerza en estudios
vinculados con diseño instruccional, composición
digital multimodal, co-creación artística, proyectos
de diseño, arquitectura, escritura colaborativa y
colaboración humano-IA. Jiang et al., (2026), Lee et
al., (2026), Shen & Han (2026), Wang et al., (2026)
y Wu et al., (2026) evidenciaron que la colaboración
mediada por IA se desarrolló en dos planos: la
colaboración entre estudiantes y la colaboración
entre estudiantes y sistemas de IA. Este hallazgo
dialoga con Cantero et al., (2024), quienes
identificaron una relación sólida entre inteligencia
artificial, aprendizaje autónomo, pensamiento
crítico, trabajo colaborativo y resolución de
problemas. Sin embargo, esta revisión permite
precisar que la colaboración no siempre fue
estudiada como interacción social entre pares, sino
como una dinámica híbrida en la que la IA actuó
como interlocutor, recurso de feedback, co-
diseñador, generador de alternativas o agente de
apoyo creativo. Esta transición conceptual resulta
relevante, porque obliga a repensar la colaboración
más allá del trabajo grupal tradicional.
Un tercer hallazgo fue que la evidencia se
concentró predominantemente en educación
superior. Los estudios incluidos abordaron
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principalmente contextos universitarios, formación
docente inicial, ingeniería, ciencias de la salud,
escritura académica, arquitectura, diseño, artes,
ciberseguridad, negocios e inglés como lengua
extranjera. Solo algunos estudios, como el de Tang
et al., (2026), se ubicaron en educación secundaria.
Este patrón coincide con Zhou et al., (2025), quienes
mostraron que la alfabetización en IA generativa
varía según la disciplina y que los estudiantes de
áreas tecnológicas suelen mostrar mayores niveles
de competencia técnica, comunicación con IA,
aplicación creativa y evaluación crítica. También se
relaciona con Liu et al., (2026), quienes
evidenciaron que la formación inicial docente se ha
convertido en un espacio prioritario para explorar
aplicaciones de IA orientadas al diseño
instruccional, la simulación, la evaluación, la
reflexión y el pensamiento crítico. La escasa
presencia de estudios en educación básica y
secundaria constituye un vacío importante, sobre
todo porque la alfabetización en IA y el pensamiento
crítico deberían desarrollarse desde etapas
tempranas, antes de que el uso de estas herramientas
se vuelva puramente instrumental.
En cuanto a los resultados de efectividad
pedagógica, la revisión identificó una tendencia
clara: las intervenciones mediadas por IA fueron
más efectivas cuando estuvieron acompañadas de
estructura pedagógica, propósito formativo,
evaluación crítica y acompañamiento docente.
Lozano-Lévano et al., (2026) reportaron mejoras
significativas en pensamiento crítico mediante el
uso de ChatGPT con prompts metacognitivos. Xi et
al., (2026) evidenciaron que un agente
conversacional socrático basado en LLM mejoró el
rendimiento académico y el pensamiento reflexivo,
especialmente en las dimensiones de reflexión y
reflexión crítica. Le et al., (2026) mostraron
ganancias en autoeficacia, actitudes hacia la IA
generativa y compromiso ético tras un taller de
alfabetización en IA. Estos resultados convergen
con González-Rico & Sintes (2024), quienes
encontraron que la combinación de IA con tutoría
personalizada fue más efectiva para el desarrollo de
habilidades blandas que el uso aislado de
herramientas inteligentes. Esta coincidencia
refuerza una idea clave: la efectividad no depende
únicamente de la potencia tecnológica, sino del
modo en que la IA se integra en una secuencia
didáctica con intencionalidad formativa.
Sin embargo, la literatura también reveló
tensiones importantes. Wang et al., (2026)
encontraron que la IA generativa mejoró la
resolución creativa de problemas, especialmente en
estudiantes con menor creatividad inicial, pero
también identificaron riesgos de homogeneización
de ideas y dependencia excesiva. Pum (2026)
reportó que los estudiantes percibieron beneficios
en autonomía, confianza, motivación, creatividad y
pensamiento crítico, aunque una proporción
considerable manifestó preocupación por la
dependencia de las herramientas de escritura
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asistida. Yotov et al., (2026) también evidenciaron
que los estudiantes reconocieron beneficios en el
uso de IA, pero advirtieron riesgos asociados con la
mala conducta académica y la pérdida de
pensamiento crítico.
Estos resultados convergen con Gutiérrez et
al., (2024), quienes observaron posturas indecisas y
neutrales de estudiantes universitarios respecto al
impacto de la IA en la creatividad y el pensamiento
crítico. La aparente contradicción entre beneficios y
riesgos puede explicarse por la naturaleza
ambivalente de la IA: la misma herramienta que
amplía posibilidades cognitivas puede reducir el
esfuerzo intelectual si se usa de forma acrítica. Es,
en cierto modo, como una calculadora sofisticada
para el pensamiento: puede ayudar a resolver
problemas complejos, pero también puede debilitar
el razonamiento si el estudiante deja de comprender
el proceso.
Otro aspecto relevante fue la emergencia de
estrategias centradas en la alfabetización en IA.
Basty et al., (2025), Jha & Atif (2025), Le et al.,
(2026), Petrova (2026), Sun et al., (2026), Tang et
al., (2026) y Zhou et al., (2025) coincidieron en que
la alfabetización en IA debe entenderse como una
competencia transversal que incluye dominio
técnico básico, comunicación efectiva con IA,
evaluación crítica de salidas, uso ético, creatividad
y capacidad de colaboración humano-IA. Este
resultado es coherente con Faucher et al., (2025),
quienes señalaron la necesidad de marcos
pedagógicos específicos para integrar IA en la
educación basada en competencias. También
dialoga con Canal et al., (2024), quienes destacaron
la necesidad de formar al estudiante en análisis ético
y pensamiento crítico frente a sistemas generativos.
La contribución de la presente revisión consiste en
mostrar que la alfabetización en IA no debe
considerarse una categoría aislada, sino una
condición habilitante para que la comunicación, la
colaboración y el pensamiento crítico puedan
desarrollarse de manera responsable.
Desde una lectura integradora, los hallazgos
permiten afirmar que las estrategias pedagógicas
mediadas por IA más prometedoras comparten
cuatro características. Primero, incorporan
andamiaje docente o instruccional, como ocurrió en
los estudios sobre cuestionamiento crítico, diálogo
socrático y escritura guiada. Segundo, promueven
una relación activa con la IA, en la que el estudiante
pregunta, revisa, valida, contrasta y reformula.
Tercero, articulan habilidades cognitivas y
socioemocionales, especialmente cuando la IA se
emplea para comunicación, colaboración y
reflexión. Cuarto, incluyen una dimensión ética,
necesaria para evitar dependencia, plagio,
desinformación o aceptación acrítica de respuestas
generadas. Estos elementos permiten clasificar las
estrategias no solo por la herramienta utilizada, sino
por la función pedagógica que cumplen: tutoría,
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retroalimentación, co-creación, simulación,
escritura, evaluación, reflexión o diseño
instruccional.
La primera limitación se relacionó con la
cobertura de la búsqueda. La revisión se desarrolló
exclusivamente con estudios identificados en
Scopus, lo que permitió asegurar un estándar de
calidad e indexación, pero también pudo excluir
investigaciones relevantes disponibles en Web of
Science, ERIC, PubMed, IEEE Xplore, SciELO,
Latindex u otras bases especializadas. Esta decisión
pudo afectar la amplitud del corpus y limitar la
representación de estudios regionales o de revistas
emergentes que abordan experiencias pedagógicas
con IA en contextos no angloparlantes.
La segunda limitación correspondió a la
heterogeneidad metodológica de los estudios
incluidos. El corpus integró investigaciones
cuasiexperimentales, estudios mixtos, estudios
cualitativos, revisiones de alcance, revisiones
sistemáticas, estudios perceptuales y propuestas de
marcos conceptuales. Esta diversidad enriqueció la
clasificación, pero también dificultó comparar de
manera uniforme los niveles de efectividad. Por
ello, los hallazgos deben interpretarse como una
síntesis cualitativa y analítica, no como una
estimación estadística comparable mediante
metaanálisis.
La tercera limitación se vinculó con la
desigual distribución de estudios por pregunta de
investigación. La mayoría de los artículos se
concentró en resultados de efectividad pedagógica,
mientras que las preguntas sobre tipos de
herramientas, niveles educativos y áreas
disciplinares contaron con un menor número de
estudios. Esta distribución pudo generar un peso
interpretativo mayor hacia la efectividad, dejando
menos desarrollada la comprensión comparativa de
herramientas específicas y contextos educativos.
La cuarta limitación derivó del predominio de
estudios en educación superior. Aunque se
identificaron investigaciones en educación
secundaria y formación docente, la mayor parte de
la evidencia se concentró en universidades. Esto
limita la generalización de los hallazgos a educación
básica, educación técnico-productiva, formación
escolar temprana o contextos no formales de
aprendizaje.
La quinta limitación se relacionó con el
carácter reciente y dinámico del campo. La mayoría
de los estudios incluidos correspondió a
publicaciones de 2025 y 2026, lo que evidencia
actualidad, pero también implica que muchas
intervenciones aún son exploratorias, de corta
duración o basadas en percepciones. Por tanto,
todavía no existe evidencia longitudinal suficiente
para determinar si las mejoras en comunicación,
colaboración y pensamiento crítico se sostienen en
el tiempo.
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La sexta limitación estuvo asociada con la
medición de habilidades blandas. Varios estudios
evaluaron pensamiento crítico, colaboración o
comunicación mediante percepciones, encuestas de
satisfacción, entrevistas o autoevaluaciones,
mientras que un menor número de investigaciones
empleó instrumentos estandarizados, rúbricas
validadas o mediciones pretest-postest. Esta
situación limita la solidez de algunas inferencias
sobre la efectividad pedagógica real.
La séptima limitación se relacionó con el
concepto de IA agéntica. Aunque el tema de
investigación alude a estrategias mediadas por IA
agéntica, el corpus disponible mostró un predominio
de IA generativa, chatbots, LLM, tutores
inteligentes y agentes conversacionales, pero no
siempre de sistemas plenamente agénticos con
autonomía avanzada, planificación de acciones y
toma de decisiones continuas. Por ello, los
resultados deben entenderse dentro de un campo en
transición, donde lo agéntico aparece más como
horizonte emergente que como categoría empírica
consolidada.
Futuras investigaciones deberían desarrollar
estudios experimentales y cuasiexperimentales con
diseños más robustos que permitan evaluar el efecto
real de las estrategias mediadas por IA sobre la
comunicación, la colaboración y el pensamiento
crítico. Sería conveniente incorporar grupos de
control, mediciones pretest-postest, seguimiento
longitudinal y rúbricas validadas, a fin de evitar que
la efectividad se base únicamente en percepciones
estudiantiles.
También se recomienda ampliar la
investigación hacia niveles educativos menos
explorados, especialmente educación básica,
secundaria, educación técnica y formación docente
inicial en contextos latinoamericanos. Esta
ampliación permitiría comprender cómo se
desarrollan las habilidades blandas mediadas por IA
en edades tempranas y en entornos atravesados por
brechas de infraestructura, conectividad o
alfabetización digital.
Otra línea prioritaria consiste en estudiar con
mayor precisión la IA agéntica en educación. Los
trabajos futuros deberían diferenciar entre IA
generativa, chatbots conversacionales, sistemas de
tutoría inteligente, agentes autónomos y agentes
pedagógicos capaces de planificar, monitorear y
adaptar rutas de aprendizaje. Esta distinción es
necesaria para evitar que todas las herramientas de
IA sean tratadas como equivalentes cuando, en
realidad, poseen niveles distintos de autonomía,
adaptabilidad e interacción.
Asimismo, se requiere investigar la
colaboración humano-IA como una categoría
pedagógica propia. La evidencia revisada mostró
que la colaboración ya no ocurre únicamente entre
estudiantes, sino también entre estudiantes y
sistemas inteligentes. Futuros estudios podrían
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analizar cómo se negocia la agencia, cómo se
distribuye la toma de decisiones, qué riesgos de
dependencia aparecen y qué condiciones favorecen
una colaboración crítica, creativa y éticamente
responsable.
Del mismo modo, futuras revisiones deberían
incorporar análisis comparativos por disciplina. Los
hallazgos sugieren que ingeniería, salud, diseño,
escritura académica, formación docente y artes
presentan usos diferenciados de IA. Sin embargo,
aún falta evidencia suficiente para determinar qué
estrategias son más efectivas según el área
disciplinar. Esta línea permitiría diseñar
orientaciones pedagógicas más contextualizadas y
menos generales.
También se recomienda profundizar en la
alfabetización en IA como componente transversal
del currículo. La evidencia revisada indica que los
estudiantes necesitan aprender no solo a usar
herramientas inteligentes, sino también a formular
buenos prompts, evaluar salidas, identificar sesgos,
reconocer alucinaciones, proteger la integridad
académica y mantener autonomía intelectual. Por
ello, futuras investigaciones deberían evaluar
modelos curriculares de alfabetización en IA
vinculados directamente con la comunicación, la
colaboración y el pensamiento crítico.
Finalmente, se sugiere que los próximos
estudios incorporen criterios éticos y de equidad en
la evaluación de intervenciones con IA. La
dependencia tecnológica, la homogeneización de
ideas, la pérdida de interacción humana, el plagio, la
desigualdad de acceso y los sesgos algorítmicos no
deben tratarse como aspectos secundarios, sino
como dimensiones centrales de la efectividad
pedagógica. Una estrategia mediada por IA no
puede considerarse verdaderamente efectiva si
mejora el desempeño inmediato, pero debilita la
autonomía, la reflexión crítica o la responsabilidad
académica del estudiante.
En conjunto, esta revisión sistemática muestra
que la IA posee un potencial significativo para
fortalecer la comunicación, la colaboración y el
pensamiento crítico, siempre que sea integrada
mediante estrategias pedagógicas explícitas,
acompañamiento docente, evaluación crítica y
alfabetización ética. La principal contribución del
estudio radica en clasificar las formas en que la IA
se ha incorporado pedagógicamente y en demostrar
que la efectividad no depende de la herramienta en
sí misma, sino de la calidad del diseño educativo que
orienta su uso.
Conclusiones
Los resultados de esta revisión sistemática
evidenciaron que las estrategias pedagógicas
mediadas por inteligencia artificial se han
diversificado de manera significativa en los últimos
años, sobre todo en educación superior, formación
docente, ciencias de la salud, ingeniería, escritura
académica, diseño, artes y educación lingüística. El
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corpus final estuvo conformado por 41 artículos
incluidos, organizados en cuatro ejes analíticos:
estrategias pedagógicas mediadas por IA,
herramientas de IA asociadas con habilidades
blandas, niveles educativos y áreas disciplinares, y
resultados de efectividad pedagógica.
Los hallazgos mostraron que las estrategias
más recurrentes fueron la alfabetización en IA, la
escritura asistida por IA, la retroalimentación
automatizada o híbrida, el diálogo socrático con
modelos generativos, la composición digital
multimodal, la co-creación humano-IA, las tutorías
inteligentes y las simulaciones apoyadas por IA. En
conjunto, estas estrategias contribuyeron al
desarrollo de la comunicación, la colaboración y el
pensamiento crítico, aunque con distintos niveles de
evidencia y solidez metodológica. La mayor
concentración de estudios se ubicó en los resultados
de efectividad pedagógica, lo que refleja un interés
creciente por evaluar no solo la incorporación de la
IA en el aula, sino también sus efectos reales sobre
habilidades cognitivas, comunicativas y
colaborativas.
En relación con el objetivo de identificar y
clasificar las estrategias pedagógicas mediadas por
herramientas de IA empleadas para desarrollar la
comunicación, la colaboración y el pensamiento
crítico en contextos educativos, este artículo de
revisión sistemática permitió establecer que la
efectividad de la IA no depende únicamente de la
herramienta utilizada, sino del diseño pedagógico
que orienta su aplicación. La verdad es que este
hallazgo resulta clave, porque recuerda que una
tecnología avanzada no produce, por sí misma,
aprendizajes profundos.
Las experiencias más favorables se
observaron cuando la IA fue integrada mediante
actividades estructuradas, acompañamiento
docente, prompts metacognitivos, revisión crítica de
respuestas generadas, retroalimentación formativa,
trabajo colaborativo y reflexión ética. En cambio,
los estudios que reportaron usos más abiertos o poco
guiados mostraron resultados más limitados,
especialmente en habilidades de orden superior
como el análisis, la evaluación, la creación y el
pensamiento crítico avanzado. Esta conclusión
permite afirmar que la IA debe ser comprendida
como una mediación pedagógica, no como un
sustituto del docente ni como un recurso autónomo
capaz de producir aprendizajes complejos sin
orientación humana.
Desde el punto de vista metodológico, el
presente estudio se desarrolló como un artículo de
revisión sistemática, siguiendo una lógica de
identificación, selección, clasificación y síntesis de
evidencia científica. La organización de los estudios
en cuatro preguntas de investigación permitió
analizar el fenómeno desde una perspectiva integral.
Primero, se reconocieron las estrategias
pedagógicas empleadas; segundo, se identificaron
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Revista Aula Virtual, ISSN: 2665-0398; Periodicidad: Continua
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las herramientas de IA utilizadas; tercero, se
ubicaron los niveles educativos y las áreas
disciplinares donde se concentra la evidencia; y
cuarto, se examinaron los resultados de efectividad
reportados.
Esta estructura aportó claridad al proceso de
análisis y evitó la repetición de artículos en más de
una categoría, lo que fortaleció la coherencia interna
de la revisión. Además, la sistematización realizada
permitió observar que la IA generativa, los modelos
de lenguaje grandes, los chatbots personalizados,
los sistemas de tutoría inteligente y los agentes
conversacionales se han convertido en recursos
centrales para repensar la enseñanza de habilidades
blandas en contextos educativos contemporáneos.
En cierta forma, estos recursos están abriendo una
nueva conversación pedagógica: ya no se trata solo
de usar tecnología, sino de decidir con criterio
cuándo, cómo y para qué incorporarla en el
aprendizaje.
Finalmente, los hallazgos de esta revisión
tienen implicancias relevantes para la investigación
educativa y para el diseño de propuestas
pedagógicas mediadas por IA. En términos
prácticos, los resultados sugieren que las
instituciones educativas deberían priorizar
programas de alfabetización en IA orientados al uso
crítico, ético y reflexivo de estas herramientas.
También resulta necesario fortalecer la formación
docente para diseñar actividades que promuevan la
comunicación, la colaboración y el pensamiento
crítico sin generar dependencia tecnológica,
homogeneización de ideas o pérdida de autonomía
intelectual.
Para futuras investigaciones, se recomienda
desarrollar estudios longitudinales, experimentales
y comparativos que evalúen con mayor precisión el
impacto de la IA en habilidades blandas,
especialmente en educación básica, secundaria y
contextos latinoamericanos. Asimismo, será
importante diferenciar con mayor claridad entre IA
generativa, chatbots, tutores inteligentes e IA
agéntica, debido a que cada tecnología posee niveles
distintos de autonomía, interacción y capacidad de
mediación pedagógica. En ese sentido, el campo aún
se encuentra en construcción; sin embargo, la
evidencia revisada permite sostener que la IA puede
fortalecer habilidades complejas cuando se integra
con intencionalidad pedagógica, evaluación crítica
y acompañamiento humano.
Referencias
Aboderin, O. S., & Pietersen, D. (2026).
Philosophical and critical perspectives of
integrating AI into STEM curriculum design:
Opportunities and challenges in African
educational contexts. EURASIA Journal of
Mathematics, Science and Technology
Education, 22(5), Article em2826. Documento
en línea. Disponible
https://doi.org/10.29333/ejmste/18503
Álvarez Ariza, J., & Hernández Hernández, C.
(2026). Investigating the impact of Education 4.0
and digital learning on students’ learning
outcomes in engineering: A four-year multiple-
ISSN: 2665-0398
Revista Aula Virtual, ISSN: 2665-0398; Periodicidad: Continua
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1(1630)
http://www.aulavirtual.web.ve
case study. Informatics, 13(2), Article 18.
Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.3390/informatics13020018
Bagherimajd, K., & Khajedad, K. (2025). Designing
a model of sustainable education based on
artificial intelligence in higher education.
Computers and Education: Artificial
Intelligence, 9, Article 100439. Documento en
línea. Disponible
https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100439
Basty, R., Kropczynski, J., & Halse, S. (2025).
Empowering faculty in creative and cultural
disciplines: AI literacy and image generator
integration in higher education. Journal of
Information Technology Education: Innovations
in Practice, 24, Article 27. Documento en línea.
Disponible https://doi.org/10.28945/5666
Çakir, S. K., & Çetinkaya, Ş. Ş. (2026). The effect
of an artificial intelligence-supported screen-
based simulation on breast self-examination in
nursing students: A sequential mixed-methods
study. Nurse Education in Practice, 92, Article
104757. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1016/j.nepr.2026.104757
Canal, M. N., Ardavin, A. F., Díaz-Marcos, L., &
Aguado-Tevar, Ó. (2024). Aprendizaje
generativo integral: Un modelo para la educación
superior ante los desafíos de la inteligencia
artificial. European Public & Social Innovation
Review, 9, 1–21. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.31637/epsir-2024-1685
Cantero, C. L., Manuel, F., & Pérez, J. M. (2024).
Exploring the relationship between artificial
intelligence, autonomous learning, and skills
required for success in the 21st century. Revista
de Gestão Social e Ambiental, 18(6), Article
e07492. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.24857/rgsa.v18n6-136
Cebe, D. F. (2026). Integrating AI-powered tools
into a World History BSED curriculum. Journal
of Educational and Social Research, 16(1), 656–
674. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.36941/jesr-2026-0275
Çelik, İ., Gedrimiene, E., Siklander, P., &
Muukkonen, H. (2024). The affordances of
artificial intelligence-based tools for supporting
21st-century skills. Australasian Journal of
Educational Technology. Documento en línea.
Disponible https://doi.org/10.14742/ajet.9069
Chandrasekaran, J. (2026). From assignment to
authorship: Review paper writing as a
pedagogical approach in a blockchain course.
Journal of Engineering Education
Transformations, 39(Special Issue 2), 607–614.
Chang, Y.-L., & Seo, B. (2026). Using explainable
artificial intelligence to envision the future of
work and the workforce: From prediction to
explanation. Technology in Society, 84, Article
103139. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2025.103139
Choi, Y.-S. (2026). Exploring pre-service
elementary teachers’ motivational
manifestations in ChatGPT-assisted lesson
planning: A self-determination theory
perspective. Asia-Pacific Science Education, 1–
33. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1163/23641177-bja10108
Dodson, T. M., Reed, J. M., Maguire, M. B., &
White, A. (2026). Beyond transcripts: Patterns of
therapeutic communication learning gaps in
virtual reality. Clinical Simulation in Nursing,
113, Article 101920. Documento en línea.
Disponible
https://doi.org/10.1016/j.ecns.2026.101920
Dong, Y., Wang, S., & Li, Y. (2026). Enhancing
human-AI communication in language
education: Developing customized chatbots for
teaching genre analysis and annotation.
Linguistics and Education, 93, Article 101542.
Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1016/j.linged.2026.101542
Elkhodr, M., & Gide, E. (2025). The SAGE
framework for developing critical thinking and
responsible generative AI use in cybersecurity
education. Discover Education, 4, Article 517.
ISSN: 2665-0398
Revista Aula Virtual, ISSN: 2665-0398; Periodicidad: Continua
Volumen: 7, Número: 14, Año: 2026 (Enero 2026 - Junio 2026)
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1(1631)
http://www.aulavirtual.web.ve
Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1007/s44217-025-00935-3
Erkan, A., Suiçmez, İ., Kanbul, S., & Öznacar, M.
(2026). Educating aspiring teachers with AI by
strengthening sustainable pedagogical
competence in changing educational landscapes.
Sustainability, 18(2), Article 757. Documento en
línea. Disponible
https://doi.org/10.3390/su18020757
Faucher, M. A., Sing, E., Harris, S., Hutson, E., &
Hoelscher, S. H. (2025). Artificial intelligence
and competency-based education: A rapid
scoping review. Journal of Midwifery &
Women’s Health, 70(6), 865–881. Documento en
línea. Disponible
https://doi.org/10.1111/jmwh.70009
Gonsalves, C. (2026). Generative AI’s impact on
critical thinking: Revisiting Bloom’s taxonomy.
Journal of Marketing Education, 48(1), 4–19.
Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1177/02734753241305980
González-Rico, P., & Sintes, M. L. (2024).
Empowering soft skills through artificial
intelligence and personalised mentoring.
Education Sciences, 14(7), Article 699.
Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.3390/educsci14070699
Gutiérrez, J. L. L., Espinoza, C. L. C., & Jaén, C. C.
(2024). La influencia de la inteligencia artificial
en la creatividad y el pensamiento crítico en
estudiantes universitarios. Revista Social
Fronteriza, 4(5), Article e45485. Documento en
línea. Disponible
https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(5)485
Hassan, A. (2026). Leveraging artificial intelligence
(AI) to enhance student engagement and
academic performance in higher education.
Education and Information Technologies.
Advance online publication. Documento en
línea. Disponible
https://doi.org/10.1007/s10639-026-13946-w
Hou, S.-I. (2026). Enhancing interactive teaching
for the next generation of nurses: Generative-AI-
assisted design of a full-day professional
development workshop. Informatics, 13(1),
Article 11. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.3390/informatics13010011
Jha, M., & Atif, A. (2025). Reimagining pedagogy
for the GenAI era: Frameworks, challenges and
institutional strategies. Australasian Journal of
Educational Technology, 41(5), 56–73.
Jiang, Y., Feng, X.-M., Liu, Y., Wang, Y., Xie, L.,
& Bao, L. (2026). Generative AI for feedback
and collaborative knowledge construction in
preservice physics teacher education. Physical
Review Physics Education Research, 22(1),
Article 010116. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1103/hm13-jv98
Jung, D., & Suh, S. (2026). AI as a creative partner
in fashion textile design: Pedagogical case study
of AI literacy practices. International Journal of
Fashion Design, Technology and Education.
Advance online publication. Documento en
línea. Disponible
https://doi.org/10.1080/17543266.2026.2630264
Kızıl, A. Ş., Klímová, B., Pikhart, M., & Parmaxi,
A. (2025). A systematic review of the recent
research on the usefulness of chatbots for
language education. Journal of Computer
Assisted Learning, 41(2). Documento en línea.
Disponible https://doi.org/10.1111/jcal.70001
Le, T. H., Huynh, L., Dang, B., Pham, H.-H.,
Nguyen, N. T. V., & Nguyen, A. (2026).
Development and evaluation of artificial
intelligence literacy training for teacher
education students. British Journal of
Educational Technology. Advance online
publication. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1111/bjet.70047
Lee, J. H., Ostwald, M. J., & Arasteh, S. (2026).
Rethinking architectural design education and
practice with AI: A cognitive–social–technical
perspective. International Journal of Technology
and Design Education. Advance online
publication. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1007/s10798-026-10080-z
ISSN: 2665-0398
Revista Aula Virtual, ISSN: 2665-0398; Periodicidad: Continua
Volumen: 7, Número: 14, Año: 2026 (Enero 2026 - Junio 2026)
Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución No Comercial-Sin Derivar 4.0 Internacional
1(1632)
http://www.aulavirtual.web.ve
Lee, S., & Eronen, J. (2025). Transforming English
education in Japan by utilizing large language
models for tailored learning and diverse skill
development. Discover Education, 4, Article
403. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1007/s44217-025-00856-1
Lee, Y.-J., & Jeong, S.-H. (2026). Implementing AI-
integrated English writing: University English
language learners’ writing strategies and
perceptions. International Journal of Evaluation
and Research in Education, 15(1), 805–814.
Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.11591/ijere.v15i1.35461
Liu, Z., Hu, Y., & Zhang, Q. (2026). Harnessing
artificial intelligence for preservice teachers’
development: A scoping review of applications,
benefits, and challenges. Computers and
Education Open, 10, Article 100330. Documento
en línea. Disponible
https://doi.org/10.1016/j.caeo.2026.100330
Lozano-Lévano, C., Siu-Antezana, R. J., Moreno-
Núñez, P. J., & Nina-Cuchillo, J. (2026). Impacto
de ChatGPT en el pensamiento crítico de
estudiantes de una institución de educación
superior de Lima, Perú. Formación
Universitaria, 19(2), 23–32. Documento en
línea. Disponible
http://dx.doi.org/10.4067/S0718-
50062026000200023
Melián Ortiz, A., Chamorro-Rebollo, E., &
Quintana-Alonso, R. (2026). Artificial
intelligence-mediated reasoning in higher
education: A pedagogical framework from a
preliminary observational study. Education
Sciences, 16(4), Article 514. Documento en
línea. Disponible
https://doi.org/10.3390/educsci16040514
Omeh, C. B., Ayanwale, M. A., Mnguni, L. E., &
Olelewe, C. J. (2025). Fostering programming
skill and critical thinking through AI-assisted
PBL integration. Journal of New Approaches in
Educational Research, 14, Article 22.
Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1007/s44322-025-00041-0
Otman, S. B., Otman, S. B., & Adalı, G. K. (2025).
The impact of generative AI on university
students’ learning experience: A study on
cognitive and affective outcomes. Journal of
Information and Organizational Sciences, 49(2),
329–344. https://doi.org/10.31341/jios.49.2.10
Pan, Y. (2025). Leveraging generative AI-powered
rubric-indexed feedback as a formative
assessment strategy for enhancing medical
English education. Discover Computing, 28,
Article 284. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1007/s10791-025-09830-9
Paternina Sierra, K., Acevedo Guzmán, J. G., &
Acevedo Perez, B. E. (2026). Inteligencia
artificial aplicada a tutorías en entornos virtuales
de aprendizaje. Revista Venezolana de Gerencia,
31(113), Article e3111314. Documento en línea.
Disponible
https://doi.org/10.52080/rvgluz.31.113.14
Petrova, M. N. (2026). Strategies for developing AI
competencies in higher education. Frontiers in
Education, 10, Article 1683909. Documento en
línea. Disponible
https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1683909
Portuguez-Castro, M., & Castillo-Martínez, I. M.
(2026). GenAI-supported portfolio assessment
for complex thinking: A GPT-based innovation
in business education. Frontiers in Education,
11, Article 1729156. Documento en línea.
Disponible
https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1729156
Pum, M. (2026). The perceived impact of AI-
assisted writing tools on writing autonomy,
confidence, and creativity among Cambodian
first-year university students: A quantitative
study. SAGE Open, 16(1), 1–13. Documento en
línea. Disponible
https://doi.org/10.1177/21582440251415304
Rahman, G., Almutairi, E. A. A., Almutairi, M., &
Mudhsh, B. A. (2025). The impact of AI-
powered text generation on undergraduate
students’ critical thinking: A study on ChatGPT
usage. Journal of University Teaching and
ISSN: 2665-0398
Revista Aula Virtual, ISSN: 2665-0398; Periodicidad: Continua
Volumen: 7, Número: 14, Año: 2026 (Enero 2026 - Junio 2026)
Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución No Comercial-Sin Derivar 4.0 Internacional
1(1633)
http://www.aulavirtual.web.ve
Learning Practice, 21(6). Documento en línea.
Disponible https://doi.org/10.53761/srkt0510
Ruano, A. C. B., Inca, U. R. G., Carrera, J. E. R.,
Oña, J. E. C., & Guamán, M. B. G. (2024). El
constructivismo y la implementación de la
inteligencia artificial en educación, perspectiva a
mediano plazo. Ciencia Latina Revista Científica
Multidisciplinar, 8(3), 3156–3170. Documento
en línea. Disponible
https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i3.11539
Shen, Y., & Han, Y. (2026). Fostering
undergraduates’ critical thinking in digital
multimodal composition with generative
artificial intelligence. Thinking Skills and
Creativity, 59, Article 102045. Documento en
línea. Disponible
https://doi.org/10.1016/j.tsc.2025.102045
Sun, D., Ba, S., Cha, Y., Yu, J., Chiang, F.-K., Dai,
H. M., & Lim, C.-P. (2026). Empowering
university teachers in higher education: A
generative AI-responsive competency
framework. Computers and Education: Artificial
Intelligence, 10, Article 100542. Documento en
línea. Disponible
https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100542
Tang, K.-S., Cooper, G., Rappa, N., & Edwards, J.
(2026). Critical questioning with generative AI:
Developing AI literacy in secondary education.
Thinking Skills and Creativity, 59, Article
102043. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1016/j.tsc.2025.102043
Trisnawati, W., Putra, R. E., & Balti, L. (2023). The
impact of artificial intelligence in education
toward 21st century skills: A literature review.
PIJED, 2(2), 501–513. Documento en línea.
Disponible
https://doi.org/10.59175/pijed.v2i2.152
Wang, H., Da, T., Wang, Y., Luo, F., Zhang, Y.,
Tlili, A., Yang, D., Wang, Y., Xu, J., Zhu, X.,
Wan, M., & Huang, R. (2026). Augmentation or
limitation? Generative AI’s influence on college
students’ creative problem-solving. Thinking
Skills and Creativity, 60, Article 102116.
Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1016/j.tsc.2025.102116
Wu, X., Tran, T. T. M., Zhou, Q., Sun, J., Wu, H.,
& Wang, X. (2026). Human-AI co-creation or
conflict? Mapping art students’ diverse
perspectives on creative identity with GenAI: A
Q methodology study. Education and
Information Technologies. Advance online
publication. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1007/s10639-026-13914-4
Xi, L., Zhang, Y., & Wang, Q. (2026). Investigating
the effects of an LLM-based Socratic
conversational agent on students’ academic
performance and reflective thinking in higher
education. Computers & Education, 241, Article
105494. Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.1016/j.compedu.2025.105494
Yotov, K., Gaftandzhieva, S., Hadzhikolev, E.,
Hadzhikoleva, S., & Gorgorova, M. (2026). AI in
education through the learners’ eyes: Practical
experience, perceptions, and challenges.
Frontiers in Education, 11, Article 1717886.
Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1717886
Zhou, Y., Curle, S., & Zou, J. (2025). Mapping
GenAI literacy: Disciplinary differences, latent
profiles, and perceptions among EMI
undergraduates. Journal of Information
Technology Education: Research, 24, Article 44.
Documento en línea. Disponible
https://doi.org/10.28945/5675