El uso de ChatGPT para personalizar el aprendizaje en estudiantes universitarios: una Revisión Sistemática de la Literatura con el modelo PRISMA

Resumen

Esta revisión sistemática (PRISMA 2020) examina de qué manera ChatGPT se emplea para personalizar el aprendizaje en educación superior (2022–2025) y qué condiciones favorecen su adopción. Se realizaron búsquedas en Web of Science, Scopus y ERIC, complementadas con búsquedas hacia atrás y hacia adelante por citas. Se incluyeron 38 estudios empíricos revisados por pares con uso explícito de ChatGPT y evidencia de personalización. La producción se intensifica desde 2023 y se distribuye en múltiples disciplinas. Los hallazgos sugieren que la estrategia más robusta es la retroalimentación individual y oportuna, así como apoyos activados por información del estudiante, con mejoras reportadas en desempeño, comprensión, autorregulación y compromiso. Otras modalidades parciales —ajuste del tono/persona, itinerarios de aprendizaje y explicaciones personalizadas— refinan la experiencia, aunque con evidencia aún heterogénea. A la par, persiste un déficit de transparencia técnica (versión y parámetros del modelo), lo que limita la replicabilidad y comparación. Se recomienda una personalización con gobernanza: supervisión humana, lineamientos de transparencia e integridad, alfabetización en IAGen e infraestructura equitativa. En el aula, diseños centrados en retroalimentación, metas y secuencias adaptadas, activación de habilidades de orden superior y trazabilidad técnica. Estudios futuros deberían privilegiar diseños longitudinales y experimentales, junto con reportes estandarizados de configuración y versiones de modelos.