Nueva llamada a presentar artículos para próximo número de la revista ESS (Vol. 37, Nro.2/2025) (Julio-Diciembre)

La Revista Educación Superior y Sociedad (ESS) del Instituto Internacional de la UNESCO para la Educación Superior en América Latina y el Caribe (UNESCO IESALC) convoca a la presentación de artículos para su dossier temático:

“La inteligencia artificial generativa (IAGen) en la docencia e investigación: buenas prácticas, retos y prospectiva”

La inteligencia artificial generativa (IAGen), popularizada por este modelo de lenguaje, ha emergido como una herramienta transformadora en la educación superior y un aliado para potenciar el conocimiento humano. El lanzamiento del ChatGPT de OpenAI, en noviembre del 2022, representó una disrupción en múltiples ámbitos como la vida profesional, social y académica; más de dos años después hablamos de diversas empresas que compiten entre sí para ser una opción en la generación de contenido como: Anthropic, Google DeepMind, Meta AI o DeepSeek, los cuales permiten enriquecer el proceso educativo e investigativo.

En América Latina, implementar esta tecnología ofrece oportunidades y desafíos únicos que requieren una exploración detallada, desde su uso ético, el aprendizaje personalizado, la investigación colaborativa, hasta los derechos de autor y la propiedad intelectual, la brecha de desigualdad y los riesgos de sustitución.

En ese contexto, es de suma relevancia explorar y discutir las estrategias mediante las cuales las universidades y los sistemas educativos en la región están enfrentando este desafío, ya sea adaptando sus estructuras, políticas institucionales y prácticas académicas, o bien resistiendo o ignorando estas tecnologías, considerando que el enfoque de inclusividad no solo está presente en los dilemas éticos, sino en las distintas líneas temáticas propuestas.

Por lo antes señalado, el dossier comprenderá los siguientes ejes-líneas de trabajo:

Líneas temática

• Impacto de la IAGen en la docencia

El análisis, reflexión y documentación de experiencias sobre cómo la inteligencia artificial generativa está transformando los procesos de enseñanza y aprendizaje es un tema cada vez más relevante en el proceso de integración de distintas herramientas en la docencia (Sandoval et al., 2024; Marqués, 2025; Al Abri, 2025). Para ello, explorar tanto los beneficios como los retos asociados al uso de herramientas basadas en IAGen en el contexto educativo y fundamentalmente en el nivel de educación superior y en sus distintas modalidades (presencial, virtual, híbrida) se hace perentorio su abordaje en este número. Asimismo, se valorarán investigaciones sobre el rediseño de prácticas pedagógicas, la adaptación curricular, el papel del docente frente a estas tecnologías y estudios de caso o propuestas innovadoras que incorporen la IAGen en la práctica docente.

• Impacto de la IAGen en el aprendizaje

El estudiantado, así como el profesorado, están utilizando la IAGen de manera cada vez más común en el aula (Sandoval et al., 2024). Es fundamental entender cómo se están adaptando las universidades para favorecer los aprendizajes significativos (Beak y Wilson, 2024), pues el potencial de la IAGen se maximiza cuando hay una guía pedagógica que impulse el uso reflexivo, la verificación de información y el desarrollo de habilidades cognitivas superiores. Por lo tanto, se recibirán contribuciones que aborden, desde distintas perspectivas, el papel de la IA en la personalización del aprendizaje, el desarrollo de habilidades cognitivas y metacognitivas, la motivación estudiantil, la evaluación del aprendizaje, así como en la construcción del conocimiento en entornos mediados por tecnología.

• Impacto de la IAGen en la investigación

La IAGen no solo ha sido adoptada en los procesos educativos, es decir, en la docencia y el aprendizaje, sino que también ha permeado en distintos ámbitos como la investigación, generando debates en torno a los procesos de investigación y generación de conocimiento, mismos que están siendo afectados y trastocados por las aplicaciones de IAGen, desde la propiedad de una “idea” generada hasta la “originalidad” del conocimiento producido por un algoritmo (Miao y Homes, 2024). Además, la IAGen está transformando las metodologías de investigación, el análisis de grandes volúmenes de datos, la generación de hipótesis y la redacción académica (Beak y Wilson, 2024; Baytas y Ruediger, 2025). En este sentido, se vuelve necesario explorar el uso de herramientas basadas en IAGen para la búsqueda y análisis de información, el procesamiento de datos, la escritura científica, así como aspectos éticos relacionados con la autoría, la integridad académica y la transparencia.

• Políticas institucionales y cambios organizacionales

Las universidades están desarrollando políticas y estructuras para integrar de mejor manera la IA en sus procesos académicos, o bien ignorando o resistiendo su uso (An et al., 2025). Sobre el tema, se espera recibir contribuciones en cuanto a la reflexión sobre qué tan preparadas están las Instituciones de Educación Superior (IES) para la IA en dimensiones como desarrollo de estrategias para la implementación, principios éticos, gobernanza, operatividad, literacidad, formación docente, estrategias de aprendizaje, desarrollo curricular, investigación sobre IA y políticas de uso de IA en la investigación (Digital Digital Council, 2025).

• Dilemas éticos, desafíos legales y ambientales en el uso de IA

El plagio, la propiedad intelectual, los derechos de autor, el aumento en la brecha de desigualdad digital, así como la sustitución laboral por los algoritmos, son desafíos que deben ser abordados a profundidad por los sistemas educativos y las universidades (Panke, 2025). Asimismo, es imprescindible la reflexión en torno a la dimensión de la transparencia algorítmica y el sesgo en los datos con los que se entrena la IAGen y la privacidad de los datos personales de estudiantes y docentes (Baytas y Ruediger, 2025). De igual modo, generar espacios para el debate sobre el impacto ambiental que la IA tiene, el nivel de conciencia sobre el mismo y el conocimiento o desconocimiento que se asume sobre este tema entre quienes se identifican como sus usuarios (Dungo et al., 2025).

Se aceptan estudios empíricos (investigaciones científicas), ensayos teóricos (profundos), sistematizaciones de experiencias (basadas en evidencias científicas) y estados de la cuestión (ampliamente documentados) sobre el tema del dossier.

La organización del dossier estará a cargo de Carlos Iván Moreno Arellano (Universidad de Guadalajara), Verónica Luna de la Luz (Universidad Autónoma Nacional de México), Gabriela Navarro Espíritu (CETYS Universidad), Rubén Juan Sebastián García Sánchez (Universidad de Guadalajara) y Arianna Valentini (UNESCO IESALC).

Como en números anteriores, la revista mantiene abierta la sección general para recibir artículos que presenten estudios e investigaciones sobre la diversidad de aristas temáticas del ámbito de la educación superior en la región y sus instituciones universitarias.

La fecha de cierre de envío de artículos para el dossier temático de este nuevo número de la ESS será el 26 de octubre de 2025.

Todos los artículos serán recibidos a través de la plataforma de la Revista Educación Superior y Sociedad (ESS) https://ess.iesalc.unesco.org/index.php/ess3/about/submissions donde se encuentran disponibles las normas y formatos de presentación. Asimismo, cada artículo será sometido a revisión externa por pares doble anónimo.

Para más información, escriba a ess-iesalc@unesco.org

Referencias

Al Abri, M., Al Mamari, A., & Al Marzouqi, Z. (2025). Exploring the implications of generative AI tools in teaching and learning practices. Journal of Education and E-Learning Research, 12(1), 31–41. DOI: 10.20448/jeelr.v12i1.6355

An, Y., Yu, J.H. & James, S. (2025). Investigating the higher education institutions’ guidelines and policies regarding the use of generative AI in teaching, learning, research, and administration. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 22, 10. https://doi.org/10.1186/s41239-025-00507-3

Baek, E. O. & Wilson, R. V. (2024). An Inquiry Into the Use of Generative AI and Its Implications in Education: Boon or bane. International Journal of Adult Education and Technology (IJAET), 15(1), 1-14. https://doi.org/10.4018/IJAET.349233

Baytas, C. & Ruediger, D. (2025). Making AI Generative for Higher Education: Adoption and Challenges Among Instructors and Researchers. Ithaka S+R. https://doi.org/10.18665/sr.322677

Digital Education Council. (2025). Ten Dimension AI Readiness Framework. https://www.digitaleducationcouncil.com/post/ten-dimension-ai-readiness-framework#:~:text=The%20Digital%20Education%20Council%202025,with%20long%2Dterm%20institutional%20goals

Dungo, C. A. B., Beltran, Z. L. E., Declaro, B. C., Dela-Cruz, J. J. C., & Viray, R. U. (2025). Students’ level of awareness on the environmental implications of generative AI. Journal of Education in Science, Environment and Health (JESEH), 11(2), 93-107. https://doi.org/10.55549/jeseh.777  

Marquès-Donoso, A. (2025). Inteligencia artificial en la docencia universitaria: ¿un nuevo aliado? Revista de Investigación Aplicada y Experiencias Educativas, 52, 35-65. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=10195933

Panke, S. (2025). How Can (A)I Research This? An Autoethnographic Exploration of Generative AI in Research, Teaching and Instructional Design. Journal of Teacher Education, 76(3), 230-244. https://doi.org/10.1177/00224871251325065

Sandoval, M. A., Morales G. J., Vázquez, H., Huerta, J. y Filobello, U. A. (2024). El uso del prompt de ChatGPT como asistente en la educación. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo (RIDE). https://www.ride.org.mx/index.php/RIDE/article/view/1872/4973#info

Miao, F. & Holmes, W. (2024). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO). https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227