Más Allá de las Palabras: Inteligencia Artificial en la Escritura Académica

Román Acosta, Daniel David

Daniel David Román Acosta

danieldavidromanacosta@gmail.com

Director PLAGCIS, Venezuela

ESCRITURA CREATIVA

Escriba Escuela de Escritores, Venezuela

ISSN-e: 2665-0452

Periodicidad: Semestral

vol. 4, núm. 2, 2023

revistaescrituracreativa@gmail.com

Recepción: 19 Julio 2023

Aprobación: 26 Julio 2023

URL: http://portal.amelica.org/ameli/journal/665/66548106654810004/

Modelo de publicación sin fines de lucro para conservar la naturaleza académica y abierta de la comunicación científica

ePub generado a partir de XML JATS4R

Resumen: La creciente integración de herramientas de escritura impulsadas por inteligencia artificial (IA) en entornos académicos ha generado un panorama complejo y dinámico. Este artículo aborda este fenómeno en constante evolución con el objetivo de evidenciar la efectividad de estas herramientas y derivar prácticas óptimas para su implementación. La metodología consistió en una revisión de 24 estudios relevantes, de los cuales se seleccionaron cinco que abordan diversas dimensiones de la integración de la IA en la escritura académica. Los resultados revelan que la aplicación de las herramientas de IA por parte de los escritores, implica oportunidades, pero también desafíos para optimizar su impacto en la escritura académica; igualmente, la necesidad de capacitación de los docentes y estudiantes emerge como elemento clave. Se concluye que, para maximizar los beneficios, se requiere una estrategia integral que aborde desafíos técnicos, promueva actitudes positivas y aproveche plenamente su potencial en el aprendizaje.

Palabras clave: Escritura Académica, Inteligencia Artificial, Universidad.

Abstract: The increasing integration of artificial intelligence (AI)-powered writing tools into academic environments has generated a complex and dynamic landscape. This article addresses this constantly evolving phenomenon with the aim of demonstrating the effectiveness of these tools and deriving optimal practices for their implementation. The methodology consisted of a review of 24 relevant studies, of which five were selected that address various dimensions of the integration of AI in academic writing. The results reveal that the application of AI tools by writers implies opportunities, but also challenges to optimize their impact on academic writing; Likewise, the need for training of teachers and students emerges as a key element. It is concluded that, to maximize the benefits, a comprehensive strategy is required that addresses technical challenges, promotes positive attitudes and fully exploits its learning potential.

Keywords: Academic Writing, Artificial Intelligence, University.

Introducción

La escritura académica, pieza fundamental en entornos educativos, ha experimentado notables transformaciones impulsadas por avances tecnológicos, entre estas las herramientas de escritura de la inteligencia artificial (IA). La convergencia entre la creatividad humana y la capacidad de procesamiento de la IA ha creado nuevas oportunidades y desafíos en el ámbito educativo, ganando terreno en un espacio anteriormente dominado por la influencia humana, como señalan Vállez y Codina (2018).

La perspectiva de Alfonzo (2022) destaca que el texto, al crear su propio contexto, brinda a los escritores la oportunidad de perfeccionar su expresión de manera más pausada y reflexiva que en las interacciones orales. Este proceso de escritura implica abstracción, análisis y una toma consciente de los elementos lingüísticos. Asimismo, subraya la interconexión entre el proceso de producción escrita y la interpretación durante la lectura. Esta comprensión fundamental sienta las bases para explorar el impacto de las herramientas impulsadas por la inteligencia artificial en la escritura académica y en los procesos cognitivos de aprendizaje.

En este aspecto, Brandan et al (2022) han enfatizado el uso de sistemas conversacionales que emplean inteligencia artificial y tecnologías de aprendizaje automático, subrayando cómo estas herramientas pueden impactar significativamente la dinámica de los procesos de escritura académica, no solo como correctora gramatical, sino como participante activa en el proceso colaborativo de redacción académica.

Asimismo, Díaz (2019) profundiza en la ambivalencia experimentada por los profesores de diseño en relación con la escritura académica. También, estudios como el de Lee (2023) han abordado la compleja relación entre la IA y la integridad académica, destacando la necesidad de comprender las cuestiones de autoría. Por su parte, la investigación de Meijden et al (2023) destaca la importancia de comprender las percepciones de los usuarios finales para mejorar el proceso de implementación y la capacitación. Estos estudios, que exploran las percepciones y actitudes hacia las herramientas de IA en contextos específicos, son esenciales para responder a la pregunta central y proponer recomendaciones y mejores prácticas que optimicen los resultados de aprendizaje de los estudiantes en escritura académica.

Además, Alharbi (2023) ofrece una visión pedagógica de las herramientas automatizadas de asistencia a la escritura impulsadas por IA, destacando las recomendaciones de académicos sobre su uso por parte de los estudiantes y como pueden integrarse de manera efectiva en entornos académicos. Por otro lado, la perspectiva sociológica de la IA, particularmente en el contexto de ChatGPT, resalta las habilidades conversacionales similares a las humanas de estos sistemas y su papel en la producción de conocimiento y escritura. De acuerdo a Rudolph et al (2023) esta perspectiva sociológica arroja luz sobre la naturaleza evolutiva de la interacción humano-IA en el ámbito de la escritura académica.

La relevancia de la temática justifica el artículo, cuyo objetivo es divulgar las mejores prácticas de integración de herramientas impulsadas por inteligencia artificial en la escritura académica. Este esfuerzo busca mitigar los desafíos identificados en la literatura y optimizar el uso de estas tecnologías, con el fin de mejorar los resultados de aprendizaje de los estudiantes en el ámbito de la escritura académica. A través de una revisión sistemática de la literatura, se pretende ofrecer una visión integral de las investigaciones existentes, identificar áreas de mejora y proporcionar directrices prácticas para académicos.

Importar imagen La estructura del artículo se ha organizado de manera que abarca: método, revisión de la literatura, resultados, discusión y conclusiones que resuman los hallazgos clave y delineen las implicaciones para la práctica y la investigación futura. A través de esta estructura, el lector podrá obtener una comprensión holística de la integración de herramientas de escritura impulsadas por IA en entornos académicos y su impacto en los resultados de aprendizaje de los estudiantes en la escritura académica.

Métodos

La realización del artículo es producto de una revisión bibliográfica cualitativa, en cuyo contexto según la descripción de Hurtado (2012) se distingue por la utilización de diversas fuentes documentales para la recopilación de la información. Esta metodología incluyó la identificación y selección de estudios relevantes relacionados con la integración de herramientas de escritura impulsadas por inteligencia artificial (IA) en entornos académicos. Se priorizó la inclusión de investigaciones que abordaran de manera específica el análisis del efecto de estas herramientas en el producto escrito y en los procesos cognitivos implicados.

La identificación de estudios relevantes se llevó a cabo mediante la revisión exhaustiva de bases de datos académicas, incluyendo Web of Science, Scopus, Scielo y Google Scholar. Se utilizaron términos de búsqueda relacionados, tales como inteligencia artificial, escritura académica, herramientas de escritura, aprendizaje de la escritura, entre otros. Se priorizó la inclusión de estudios publicados en los últimos cinco años para garantizar la relevancia y actualidad de la literatura revisada. Además, se consideraron referencias relevantes citadas en los estudios seleccionados para asegurar la exhaustividad de la revisión bibliográfica. Se revisaron 24 artículos de los cuales seleccionaron cinco estudios realizados en contextos de Educación Superior, la atención particular a este nivel educativo busca abordar la complejidad y las especificidades de la escritura académica en entornos universitarios. Se aplicó el análisis del discurso, con base a lo cual se elaboró la tabla 1.

Revisión de la literatura

La revisión sistemática se enmarca en la indagación de tres preguntas fundamentales que abordan los efectos, la efectividad y las prácticas relacionadas con la integración de herramientas de escritura impulsadas por inteligencia artificial (IA) en entornos académicos. En primer lugar, se busca identificar los efectos de estas herramientas en el producto escrito, evaluando cómo la IA impacta directamente en la calidad y naturaleza de los textos académicos generados. Posteriormente, se analiza la evidencia proporcionada por los estudios existentes para comprender la efectividad de las herramientas de escritura impulsadas por IA en la mejora de la calidad del producto escrito. Finalmente, la revisión también se centra en extraer prácticas y recomendaciones derivadas de la literatura científica que puedan optimizar la integración de estas herramientas en entornos académicos, considerando las mejores prácticas para favorecer el aprendizaje de los estudiantes en la escritura académica.

Al examinar diversas perspectivas, metodologías y descubrimientos, con el objetivo de arrojar luz sobre los impactos que las tecnologías de la IA tienen en la escritura académica, se encontró que Díaz (2019) exploró las representaciones de profesores universitarios de diseño sobre la escritura académica, desentrañando la ambivalencia inherente a este proceso. Franco (2019), por otro lado, se enfocó en la apropiación y el plagio académico, destacando la relevancia de las alfabetizaciones académicas en el estudio de la escritura académica, resaltando cómo las herramientas de IA pueden impactar la ética escrita desde etapas iniciales de la educación.

Importar imagen En un contexto más amplio, Cajo y Gisbert-Cervera (2022) identificaron factores determinantes que influyen en las tipologías de profesorado frente a la innovación tecnológica educativa, revelando desafíos significativos como la desconfianza y la falta de habilidades tecno-pedagógicas. Estos obstáculos se traducen en dificultades para la integración efectiva de herramientas tecnológicas, incluyendo aquellas impulsadas por IA y subrayan la importancia de abordar las barreras profesorales en este proceso.

Ossa y Willatt (2022) llevaron a cabo una investigación cuyos hallazgos destacaron cómo la retroalimentación generada por la inteligencia artificial no solo mejoró la calidad del producto escrito, sino que también tuvo un impacto positivo en la metacognición de los estudiantes, fortaleciendo sus habilidades reflexivas sobre el proceso de escritura. En una perspectiva más amplia, Li et al (2020) exploraron el papel de las herramientas de IA en la promoción de la participación activa de los estudiantes durante el proceso de escritura académica. Su investigación reveló que la incorporación estratégica de estas herramientas no solo facilitó la producción de textos más efectivos, sino que también fomentó un mayor compromiso y autonomía entre los estudiantes. Estos estudios proporcionan una visión completa de los efectos de la integración de herramientas de escritura impulsadas por IA en entornos educativos.

En relación a la segunda pregunta de investigación, diversos autores han contribuido proporcionando valiosa información sobre cómo la implementación de la IA puede influir en la calidad de los textos producidos, así como en la experiencia general de aprendizaje. En el estudio de Díaz (2019) con profesores universitarios revela que, si bien el uso de la tecnología ha mejorado significativamente la enseñanza, especialmente durante la pandemia, persisten desafíos técnicos como el acceso limitado a internet y dispositivos, así como la baja alfabetización digital, generando frustración y estrés, especialmente entre aquellos con limitaciones económicas y marginación geográfica, de acuerdo a Cabrera & Sansores-Sabido (2023). Además, resalta la importancia de comprender las actitudes docentes hacia las herramientas educativas, ya que esto impacta en el desarrollo de modelos inclusivos para diversos estudiantes para Medina et al (2023).

Por otro lado, Yeo (2023) resalta las amenazas potenciales asociadas con la generación de oraciones y paráfrasis mediante IA, planteando preguntas fundamentales sobre la originalidad del trabajo académico en un entorno cada vez más influenciado por la tecnología. En un contexto más amplio, Kasneci et al. (2023) proporcionan una visión integral al explorar las oportunidades y desafíos que presentan los grandes modelos lingüísticos, como ChatGPT, en el ámbito educativo.

Adicionalmente, Khalil y Er (2023) destaca la necesidad urgente de que las instituciones educativas consideren medidas apropiadas para mitigar posibles problemas de plagio derivados de las tecnologías de IA. En conjunto, estas referencias recalcan colectivamente la importancia de no solo considerar las actitudes individuales hacia las herramientas de IA en la escritura académica, sino también de reflexionar sobre las implicaciones más amplias que estas tecnologías tienen en el panorama educativo.

Importar imagen En el ámbito de la experiencia de aprendizaje, la integración de herramientas de IA en la escritura académica se muestra prometedora, evidenciada por el uso de videojuegos como herramienta educativa para el aprendizaje experimental en ética y jurisprudencia, de acuerdo a Padilla-Ramírez et al (2023). Asimismo, el estudio sobre la validación de la herramienta Schoolweavers resalta su potencial para contribuir a mejorar el capital social de los ecosistemas educativos, subrayando la necesidad de considerar las actitudes individuales al implementar tales tecnologías, según Vilar et al (2023). La utilización de interfaces de visualización inteligente también se destaca como un medio para respaldar la toma de decisiones, permitiendo que personas no expertas interpreten fácilmente datos asociados con herramientas de máquinas para Sanz et al (2023).

En la búsqueda de potenciar la escritura académica en entornos educativos, surge la respuesta a la tercera pregunta relacionada a la necesidad de explorar las mejores prácticas derivadas de la literatura científica para optimizar la integración de herramientas de escritura impulsadas por inteligencia artificial (IA). En este contexto, se destaca la relevancia de adoptar un enfoque pedagógico y ofrecer capacitación docente centrada en la comprensión profunda de estas herramientas, como señala Guamán-Inga et al. (2021), describiendo un programa de capacitación diseñado para actualizar a los educadores sobre el uso de la IA como herramienta didáctica. Los resultados obtenidos revelan una progresiva mejora a medida que se avanza en la complejidad de los contenidos, indicando una receptividad positiva hacia la implementación de la herramienta de IA, específicamente ChatGPT.

Berrones Yaulema y Salgado Oviedo (2023) muestran que la IA posibilita que la educación alcance mayor accesibilidad, proporcione asistencia personalizada, enriquezca el proceso de aprendizaje, automatice tareas administrativas y analice datos para mejorar la predicción del rendimiento estudiantil. Estas aplicaciones de la IA promueven un enfoque más efectivo y personalizado en la enseñanza y el aprendizaje. Entre las principales herramientas digitales aplicadas en la educación y que utilizan IA se encuentran los chatbots, las plataformas online para el autoaprendizaje y para la gestión del aprendizaje, los asistentes de voz virtuales, los tutores inteligentes virtuales, los robots y humanoides. Todas estas herramientas brindan apoyo y retroalimentación personalizada en tiempo real.

La propuesta de integrar herramientas de IA de manera orgánica en el currículo académico no se limita a la simple presentación de contenidos, sino que implica una reorientación del proceso de enseñanza y aprendizaje, fomentando la participación de los estudiantes y promoviendo un uso flexible, creativo y significativo de las herramientas tecnológicas, según Bucheli & Medrano (2023). Además, se destaca que la actitud positiva hacia estas herramientas influye en el rendimiento académico y la motivación de los estudiantes, según Martínez-Borreguero et al (2023).

La implementación de la IA en la educación plantea desafíos y oportunidades. Por un lado, se reconoce que el aumento en la dependencia de plataformas tecnológicas y la defensa de la independencia editorial son desafíos importantes para los medios de comunicación para Simón et al (2023). Por otro lado, Bucheli & Medrano, (2023) resaltan que la integración de la IA en la enseñanza no solo busca mejorar la presentación de contenidos, sino también reorientar el proceso de aprendizaje, promoviendo la participación de los estudiantes y fomentando un uso flexible, creativo y significativo de las herramientas tecnológicas.

En este contexto, la propuesta de integrar la IA en el currículo académico se alinea con la necesidad de adaptar la educación a las demandas de la sociedad actual, donde las tecnologías digitales desempeñan un papel fundamental, no solo busca mejorar la presentación de contenidos, sino también reorientar el proceso de orientación del aprendizaje, promoviendo la participación de los estudiantes y fomentando un uso flexible, creativo y significativo de las herramientas tecnológicas.

Resultados

A continuación, en la Tabla 1 se presentan los resultados de cinco artículos seleccionados identificando: autores, año, metodología, algunos resultados y conclusiones.

Elaboración propia

La inteligencia artificial (IA) busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes o el aprendizaje automático. Entre las aplicaciones de la IA, se encuentran las herramientas de escritura asistida, que ofrecen sugerencias de mejora, corrección o generación de textos; por lo que pueden tener un impacto significativo en la escritura académica en educación superior, tanto en aspectos positivos como negativos.

Los resultados mostrados en la tabla 1, evidencian los beneficios y desafíos que plantean las herramientas de escritura asistida basadas en IA para el desarrollo de competencias comunicativas y críticas en los estudiantes universitarios, así como para la integridad académica y la originalidad de sus trabajos, las cuales pueden ser un recurso valioso para mejorar la calidad y la eficiencia de la escritura académica, siempre que se utilicen de forma ética y responsable, y que se complementen con una formación adecuada en habilidades lingüísticas y argumentativas.

Los resultados anteriores evidenciaron que herramientas como ChatGPT/GPT-4, agilizan el proceso de escritura, superan las barreras del idioma y mejoran la productividad de estudiantes e investigadores, aunque también demostraron que pueden generar información falsa o inventada por lo que el que utiliza la herramienta debe verificar la información, es decir, que no se trata de herramientas infalibles, y tampoco que hacen todo por el estudiante-investigador-escritor sino que son un apoyo, y por ende, es necesario, el acompañamiento, supervisión y actividades didácticas que permitan fortalecer la redacción y argumentación.

En cuanto al potencial riesgo de plagio intencional o por desconocimiento, los resultados resaltan la importancia de fortalecer los métodos de detección de similitudes y coincidencias, así como promover la conciencia entre estudiantes e investigadores sobre las implicaciones éticas del uso de la IA en la escritura académica, además del aprendizaje de las normas para citar y referenciar adecuadamente. Por otro lado, los resultados muestran que aún existe desconocimiento tanto de los docentes como de los estudiantes acerca de la escritura académica, la intertextualidad de forma correcta y particularmente sobre el potencial de las herramientas IA para la investigación y la escritura, por lo que resulta necesario que las instituciones educativas las incorporen en el plan de estudios, desarrollando directrices y regulaciones y promoviendo su uso ético.

Discusión

Importar imagen La revisión de los estudios revela una rica variedad de enfoques y resultados que contribuyen a la comprensión de la integración de herramientas de escritura impulsadas por inteligencia artificial (IA) en entornos académicos. Los hallazgos de Campo et al (2023) sobre el impacto de la tecnología durante la pandemia resaltan la importancia de estos avances en la educación contemporánea. Sin embargo, los desafíos identificados por Cabrera & Sansores-Sabido (2023) subrayan que, a pesar de los beneficios, las barreras técnicas pueden obstaculizar la adopción generalizada.

Los estudios de Dergaa et al (2023) y Yeo (2023) convergen al resaltar la necesidad crítica de evaluar el impacto ético y académico de las herramientas de inteligencia artificial, específicamente ChatGPT en la escritura académica. Mientras Dergaa et al enfatizan la importancia de comprender las amenazas y perspectivas potenciales, Yeo profundiza en las implicaciones éticas, especialmente en términos de integridad académica. Por otro lado, Kasneci et al (2023) amplían la discusión al explorar las oportunidades y desafíos más amplios de los grandes modelos lingüísticos en la educación, ofreciendo una perspectiva integral sobre el impacto de la inteligencia artificial en el ámbito educativo. Khalil y Er (2023), por su parte, contribuye significativamente al replantear la detección de plagio en el contexto de la inteligencia artificial, subrayando la necesidad de medidas institucionales para abordar posibles problemas éticos.

La investigación de Medina et al. (2023) destaca la relevancia de las actitudes docentes en el éxito de la implementación de tecnologías educativas. Esta perspectiva se alinea con los resultados de Padilla-Ramírez et al (2023) quienes exploran terrenos innovadores al emplear videojuegos como herramienta educativa, ampliando las posibilidades de la tecnología en la educación. La validación de herramientas, como propuesto por Vilar et al. (2023) con Schoolweavers, demuestra que la IA puede no solo mejorar la calidad del producto escrito sino también fortalecer los cimientos sociales de los entornos educativos. Sanz et al. (2023) proponen el uso de interfaces de visualización inteligente, destacando la versatilidad de la IA en respaldar decisiones.

Nazari et al (2021) y Girona et al. (2021) brindan pruebas adicionales de la efectividad de las herramientas de IA en la mejora gramatical y en el desarrollo de procesos cognitivos en la escritura académica. Guitart et al (2020) y Guamán-Inga et al (2021) ofrecen perspectivas valiosas sobre las mejores prácticas y la importancia de la capacitación docente para una integración exitosa. Las contribuciones de Berrones Yaulema & Salgado Oviedo (2023) sobre las aplicaciones de la IA en la educación y la propuesta de integración de Bucheli & Medrano (2023) enfatizan la necesidad de un cambio fundamental en el proceso de orientación del aprendizaje. Martínez-Borreguero et al (2023) y Simón et al. (2023) reconocen tanto las oportunidades como los desafíos de la IA, equilibrando la narrativa y subrayando la necesidad de precaución.

Los estudios de Rico-Carrillo (2022) y Rubio & Ruiz (2020) arrojan luz sobre las transformaciones en la escritura académica impulsadas por avances tecnológicos, mientras que Vállez y Codina (2018) y Alfonso (2022) exploran la convergencia entre la creatividad humana y la capacidad de procesamiento de la IA. Brandan et al. (2022) ponen énfasis en la utilidad de sistemas conversacionales en el ámbito académico. Díaz (2019) y Franco (2019) aportan perspectivas sociológicas y pedagógicas, explorando las representaciones de profesores y la producción escrita de niños, respectivamente.

En conjunto, la discusión de estos estudios destaca la complejidad de la integración de herramientas de IA en entornos académicos, señalando tanto los beneficios sustanciales como las consideraciones críticas que deben abordarse para una implementación exitosa. Estos resultados respaldan la necesidad de enfoques equilibrados y bien fundamentados al integrar la IA en la escritura académica, contribuyendo así al objetivo de mejorar los resultados de aprendizaje de los estudiantes.

No obstante, es crucial reconocer las limitaciones inherentes a esta revisión. La heterogeneidad en los enfoques metodológicos y los contextos de implementación de las herramientas de IA en los estudios revisados puede introducir variabilidad en los resultados y dificultar la generalización de las conclusiones. Además, la disponibilidad limitada de investigaciones específicamente centradas en la integración de herramientas de IA en entornos académicos podría haber sesgado la representación de perspectivas y prácticas en esta revisión. Para avanzar en la comprensión y optimización de la integración de herramientas de escritura impulsadas por IA en entornos académicos, se sugiere llevar a cabo investigaciones que aborden las siguientes áreas:

-Estandarización de metodologías, establecer metodologías estandarizadas que faciliten la comparación entre estudios y permitan una evaluación más precisa de los impactos de las herramientas de IA en la escritura académica.

-Inclusividad y diversidad, explorar cómo las herramientas de IA pueden adaptarse para satisfacer las necesidades de estudiantes con diversos perfiles, abordando cuestiones de accesibilidad, diversidad cultural y diferencias individuales en el aprendizaje.

-Desarrollo profesional continuo, investigar enfoques efectivos para el desarrollo profesional continuo de educadores, centrándose en estrategias pedagógicas y la comprensión profunda de las herramientas de IA.

-Ética y transparencia, examinar las implicaciones éticas de la integración de herramientas de IA en la escritura académica, particularmente en relación con la autoría y la originalidad del contenido.

Conclusiones

La revisión sistemática realizada ha proporcionado una visión de la integración de herramientas de escritura impulsadas por inteligencia artificial (IA) en entornos académicos. Los resultados destacan la diversidad de enfoques y resultados, resaltando tanto los beneficios significativos como las consideraciones críticas asociadas con la adopción de estas tecnologías.

Los principales resultados incluyen la identificación de oportunidades y desafíos en la implementación de herramientas de IA en la escritura académica. Se ha evidenciado el impacto positivo de estas tecnologías en la mejora de la calidad del producto escrito, la experiencia de aprendizaje y la accesibilidad a la educación. Sin embargo, también se han señalado desafíos importantes, como barreras técnicas, limitaciones económicas y la necesidad de abordar la alfabetización digital.

En respuesta al objetivo del artículo, que buscaba comprender los efectos de la integración de herramientas de IA en la escritura académica y derivar prácticas óptimas, se destaca la importancia de adoptar un enfoque equilibrado y reflexivo. La revisión de los estudios ha subrayado la necesidad de considerar las actitudes individuales de docentes y estudiantes, así como la importancia de la capacitación continua para una implementación exitosa. Contribuye a la comprensión del panorama actual de la integración de herramientas de IA en la escritura académica, proporciona una base sólida para futuras investigaciones y ofrece recomendaciones prácticas para optimizar la implementación de estas tecnologías en entornos educativos, reconociendo la complejidad del tema y la necesidad de un enfoque integral.

Referencias

Alfonzo, N. (2022). La escritura en la producción de un texto. Escritura Creativa., 3(2). http://portal.amelica.org/ameli/journal/665/6653727006/

Alharbi, W. (2023). Ai in the foreign language classroom: a pedagogical overview of automated writing assistance tools. Education Research International, 2023, 1-15. https://doi.org/10.1155/2023/4253331

Berrones Yaulema, L. P & Salgado Oviedo, S. A. (2023). La aplicación de la inteligencia artificial para mejorar la enseñanza y el aprendizaje en el ámbito educativo. Esprint Investigación, 2(1), 52–60. https://doi.org/10.61347/ei.v2i1.52

Brandan, F; Pandolfi, D & Villagra, A. (2022). Sistemas conversacionales aplicados a la gobernanza asistencia automatizada al público. Informes Científicos - Técnicos Unpa, 14(3), 44-68. https://doi.org/10.22305/ict-unpa.v14.n3.894

Bucheli, M y Medrano, Á. (2023). Appropriation of digital knowledge in the training of Mexican normalist students. Apertura, 15(1), 56-69. https://doi.org/10.32870/ap.v15n1.2337

Cabrera, W y Sansores-Sabido, M. (2023). Educación a distancia durante el confinamiento: principales afectaciones para el alumnado de un campus universitario en México. Relatec Revista Latinoamericana De Tecnología Educativa, 22(1), 25-40. https://doi.org/10.17398/1695-288x.22.1.25

Cajo, B y Gisbert-Cervera, M. (2022). Factores determinantes que permiten establecer tipologías de profesorado en el contexto de la innovación tecnológica educativa. Revista De Educación a Distancia (Red), 22(69). https://doi.org/10.6018/red.499171

Campo, S. R; Batalla, D; Clavijo, B. & Acevedo-Duque, Á. (2023). Los metaversos como herramienta docente en la formación de profesores de educación superior. RELATEC. Revista Latinoamericana De Tecnología Educativa, 22(1), 135-153. https://doi.org/10.17398/1695-288x.22.1.135

Carrillo, C., Herrera, V; Cortes, J. (2023). Inteligencia Artificial para la escritura académica en investigación. Documento en línea. Disponible en: https://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/7304

Castillo-Martínez, I y Ramírez-Montoya, M. (2021). Research competencies to develop academic reading and writing: a systematic literature review. Frontiers in Education, 5. https://doi.org/10.3389/feduc.2020.576961

Dergaa, I; Chamari, K; Żmijewski, P & Saad, H. (2023). From human writing to artificial intelligence generated text: examining the prospects and potential threats of ChatGPT in academic writing. Biology of Sport, 40(2), 615-622. https://doi.org/10.5114/biolsport.2023.125623

Diaz, V. (2019). La ambivalencia de la escritura académica entre los profesores de diseño. Foro De Educación, 17(26), 197-218. https://doi.org/10.14516/fde.603

Franco, A. (2019). Apropiación y plagio académico: un estudio de caso sobre una estudiante debutante en la escritura en la educación superior. Íkala Revista de Lenguaje y Cultura, 24(1), 155-179. https://doi.org/10.17533/udea.ikala.v24n01a08

Girona, M; Agudelo-Ortega, J & Lopera, M. (2021). El uso de herramientas tic para la enseñanza de la escritura argumentativa. Revista Electrónica en Educación y Pedagogía, 5(8), 80-98. https://doi.org/10.15658/rev.electron.educ.pedagog21.04050806

Guamán-Inga, L. E; Quezada-Ureña, S. E; López-Fernández, R & Gómez-Rodríguez, V. G. (2023). Programa de capacitación para la actualización sobre Inteligencia Artificial como herramienta didáctica en los docentes. MQRInvestigar, 7(4), 1721–1738. https://doi.org/10.56048/MQR20225.7.4.2023.1721-1738

Guitart, M; Vidal, E; González-Patiño, J & González-Ceballos, I. (2020). La personalización educativa en tiempos de cambio e innovación educativa. un ejemplo ilustrativo. Aula Abierta, 49(4), 395-402. https://doi.org/10.17811/rifie.49.4.2020.395-402

Juca-Maldonado, F. (2023). El impacto de la inteligencia artificial en los trabajos académicos y de investigación. REMCA 6 Documento en línea. Disponible en: https://remca.umet.edu.ec/index.php/REMCA/article/view/656

Kasneci, E; Seßler, K; Küchemann, S; Bannert, M; Dementieva, D; Fischer, F; Kasneci, G. (2023, January 30). ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education. EdArXiv. https://doi.org/10.35542/osf.io/5er8f

Khalil, M & Er, E. (2023, February 8). Will ChatGPT get you caught? Rethinking of Plagiarism Detection. EdArXiv. https://doi.org/10.35542/osf.io/fnh48

Lee, J. (2023). Can an artificial intelligence chatbot be the author of a scholarly article?. Journal of Educational Evaluation for Health Professions, 20, 6. https://doi.org/10.3352/jeehp.2023.20.6

López, J; Bran, C & Cacheiro-Requeijo, S. (2018). Uso de bots y algoritmos para automatizar la redacción de noticias: percepción y actitudes de los periodistas en España. El Profesional de la Información, 27(4), 750. https://doi.org/10.3145/epi.2018.jul.04

Martínez-Borreguero, G; Cortés, T; Núñez, M & Naranjo-Correa, F. (2023). Implicaciones cognitivas y emocionales de la implementación de un videojuego para el aprendizaje de contenidos de ciencias en primaria. Revista Eureka Sobre Enseñanza Y Divulgación De Las Ciencias, 20(1). https://doi.org/10.25267/rev_eureka_ensen_divulg_cienc.2023.v20.i1.1202

Medina, N; Díaz, M; Britto, J & Torres, J. (2023). Otra mirada docente hacia la discapacidad. Revista Española De Sociología, 32(2), a159. https://doi.org/10.22325/fes/res.2022.159

Meijden, S; Hond, A; Thoral, P; Steyerberg, E; Kant, I; Cinà, G & Arbous, S. (2023). Intensive care unit physicians’ perspectives on artificial intelligence–based clinical decision support tools: preimplementation survey study. Jmir Human Factors, 10, e39114. https://doi.org/10.2196/39114

Nazari, N; Shabbir, M & Setiawan, R. (2021). Application of artificial intelligence powered digital writing assistant in higher education: randomized controlled trial. Heliyon, 7(5), e07014. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07014

Newman, M & Gough, D. (2020). Systematic Reviews in Educational Research: Methodology, Perspectives and Application. In O. Zawacki-Richter, M; Kerres, S; Bedenlier, M. & Buntin,K. (Eds.), Systematic Reviews in Educational Research (pp. 1-xx). Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-27602-7_1

Ossa, C & Willatt, C. (2023). Retroalimentación efectiva basada en inteligencia artificial generativa. Criterios de evaluación para la escritura de casos pedagógicos. www.doi.org/10.32457/12728/102782023120

Padilla-Ramírez, E; Moncada-Estrada, M; Zaldívar-Colado, A & Lavín-Zatarain, S. (2023). Tecnología en la enseñanza de licenciatura en derecho. percepción de los docentes de la facultad de derecho Mazatlán. Revista De Investigación en Tecnologías De La Información, 11(23), 22-27. https://doi.org/10.36825/riti.11.23.003

Rico-Carrillo, A. (2022). Herramientas de soporte para el razonamiento clínico en medicina interna basadas en inteligencia artificial. Medicina, 43(4), 555-569. https://doi.org/10.56050/01205498.1645

Rubio, L y Ruiz, M. (2020). Percepción de docentes universitarios, estudiantes, responsables de innovación y periodistas sobre el uso de inteligencia artificial en periodismo. El Profesional de la Información, 29(1). https://doi.org/10.3145/epi.2020.ene.09

Rudolph, J; Tan, S & Tan, S. (2023). Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Ed-Tech Reviews, 6(1), 9. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.9

Sanz, L; Galende, M; Renõnes, A & Corral, A. (2023). Visualización inteligente para máquinas-herramienta: soporte a la toma de decisiones. https://doi.org/10.14201/0aq03376981

Simón, P; Ayerdi, K; Ainara, L & Díaz-Noci, J. (2023). Without journalists, there is no journalism: the social dimension of generative artificial intelligence in the media. El Profesional De La Información. https://doi.org/10.3145/epi.2023.mar.27

Vállez, M y Codina, L. (2018). Periodismo computacional: evolución, casos y herramientas. El Profesional De La Información, 27(4), 759. https://doi.org/10.3145/epi.2018.jul.05

Vilar, M; Zaragoza, M & Díaz-Gibson, J. (2023). Validación del modelo secuencial de la herramienta schoolweavers para transformar ecosistemas educativos. Revista De Educación a Distancia (Red), 23(74). https://doi.org/10.6018/red.545191

Yeo, M. (2023). Academic integrity in the age of artificial intelligence (ai) authoring apps. Tesol Journal, 14(3). https://doi.org/10.1002/tesj.716