ARTÍCULO ORIGINAL  
INNOVA Research Journal, ISSN 2477-9024  
(
Septiembre-Diciembre, 2024). Vol. 9, No.4, pp. 169-185.  
DOI: https://doi.org/10.33890/innova.v9.n4.2024.2709  
URL: http://revistas.uide.edu.ec/index.php/innova/index  
Correo: innova@uide.edu.ec  
Estudio bibliométrico del uso de la inteligencia artificial en la educación  
Bibliometric study of the use of artificial intelligence in education  
Julia Marisol Ovaco-Andrade  
Universidad Politécnica Salesiana, Guayaquil, Ecuador  
jovaco@est.ups.edu.ec  
https://orcid.org/0009-0000-3061-1783  
Bertha Alice Naranjo-Sánchez  
Universidad Politécnica Salesiana, Guayaquil, Ecuador  
bnaranjo@ups.edu.ec  
https://orcid.org/0000-0002-4386-2335  
Recepción: 26/09/2024 | Aceptación: 20/12/2024 | Publicación: 27/12/2024  
Cómo citar (APA, séptima edición):  
Ovaco-Andrade, J., Naranjo-Sánchez, B. (2024). Estudio bibliométrico del uso de la inteligencia  
artificial en la educación. INNOVA Research Journal, 9(4), 169-185.  
https://doi.org/10.33890/innova.v9.n4.2024.2709  
Resumen  
El estudio revisa el uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación, evaluando cómo esta  
tecnología está transformando el aprendizaje y el desarrollo de habilidades. Se empleó la  
metodología PRISMA para obtener artículos de las bases de la editorial del Instituto de Ingenieros  
Eléctricos y Electrónicos (IEEE por sus siglas en inglés) y Scielo; se combinó con el software de  
visualización de datos Vosviewer en el que se utilizaron 64 artículos de Scopus. Entre los  
principales resultados se obtuvo que las herramientas de IA más usadas en el campo educativo  
están implementadas en Google Classroom, Natural Reader y Socrative; y se están utilizando en  
todos los niveles educativos desde el prescolar hasta la educación superior. La IA se utiliza en el  
proceso de enseñanza-aprendizaje, en el apoyo a la investigación, la construcción de evaluaciones  
y tutorías virtuales; se aplica en las áreas de lengua, medicina y ciencias computacionales; el país  
que más promueve su uso es China. De acuerdo a los resultados de la investigación, la IA fortalece  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Commons Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
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Estudio bibliométrico del uso de la inteligencia artificial en la educación.  
el proceso de enseñanza aprendizaje a través de medios dinámicos que desarrollan habilidades,  
fomentan la colaboración, identifica las fortalezas y debilidades de los estudiantes y culmina en  
una personalización del aprendizaje.  
Palabras claves: Inteligencia artificial; educación; aprendizaje; enseñanza; ciencias  
computacionales.  
Abstract  
The study reviews the use of artificial intelligence (AI) in education, evaluating how this  
technology is transforming learning and skill development. The PRISMA methodology was used  
to obtain articles from the databases of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)  
and Scielo, combined with the Vosviewer data visualization software, which analyzed 64 articles  
from Scopus. Among the main findings, the most used AI tools in the educational field are Google  
Classroom, Natural Reader, and Socrative, applied across all educational levels from preschool to  
higher education. AI is used in the teaching-learning process, supporting research, constructing  
assessments, and virtual tutoring; it is applied in areas such as language, medicine, and computer  
sciences. The country that most promotes its use is China. According to the research results, AI  
enhances the teaching-learning process through dynamic means that develop skills, foster  
collaboration, identify students' strengths and weaknesses, and culminate in personalized learning.  
Keywords: Artificial intelligence; education; learning; teaching; computer science.  
Introducción  
La inteligencia artificial (IA) se ha utilizado y adaptado al ámbito educativo. La IA  
constituye uno de las más importantes aportes de la tecnología que primero empezó con las  
computadoras y la integración de estas a instituciones educativas para luego avanzar hacia sistemas  
educativos inteligentes basados en la web y en línea, chatbots para realizar tareas, robots  
educativos basados en IA, entre otros (Chen et al., 2020). Se ha comprobado el uso de la IA en la  
educación primaria y secundaria. Los cursos STEM utilizan frecuentemente la IA con enfoques en  
el machine learning y los sistemas de tutorías inteligentes (Zafari et al., 2022). Los educadores han  
visto la necesidad de instruir a los estudiantes sobre computación y programación desde la primaria  
pues es importante entender el mundo actual, tanto virtual como físico, al ser impulsado con  
algoritmos. Además, de familiarizarse con los conceptos y cuestionarse la influencia de los  
algoritmos en la vida de los seres humanos lleva a un mejor uso de las tecnologías (Tedre et al.,  
2
021). Mientras que la introducción de la IA en la educación superior significa abrirse a producir  
impactos duraderos sobre el logro de conocimientos académicos, en lo personal y laboral para que  
los estudiantes se adapten a los cambios en el mundo (Algerafi et al., 2023) pues habilidades  
relacionadas a la IA están conectadas con la innovación industrial y el éxito económico. En cuanto  
a los docentes, estos pueden hacer uso de la IA para vigilar el desarrollo de los estudiantes,  
especialmente en áreas que se les dificultan; a la vez que se crean nuevas estrategias que mejoren  
la efectividad y promuevan emociones positivas y motivación durante el proceso de enseñanza-  
aprendizaje (Shafique et al., 2023).  
La IA ha llegado para transformar el sistema educativo y se destaca con la ampliación de  
sistemas de enseñanza adaptativa. De esta forma se busca proporcionar materiales de aprendizaje,  
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Julia Marisol Ovaco-Andrade y Bertha Alice Naranjo-Sánchez  
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preguntas y retroalimentaciones ajustadas a las necesidades de los estudiantes; por ello han ganado  
popularidad con particular enfoque en materias como matemáticas y ciencias (Luckin et al., 2016).  
Flores-Vivar y García-Peñalvo (2023) afirman que la IA puede ser una valiosa aliada para  
estudiantes y profesores, proporcionando no solo contenido pedagógico adaptado, sino también  
asistencia y tutorías personalizadas.  
La sociedad se encuentra en un proceso de tecnificación masiva que implica mayor  
desarrollo y debate del uso de la inteligencia artificial, así como su uso efectivo y ético en la  
educación. Es una integración en la que la IA beneficia a la educación y esta a su vez beneficie a  
la sociedad con la construcción de planes de estudios sensibles, adaptables, sin limitaciones de  
tiempo y espacio, y que corresponda con las demandas actuales.  
Marco teórico  
Actualmente la inteligencia artificial influye en varios campos desde el entretenimiento  
hasta la salud y la educación. La Inteligencia Artificial tiene un gran impacto con desafíos que se  
presentan hoy en día dentro de la educación. Según Vera (2023) , "Uno de los desafíos clave de la  
integración de la IA en la educación superior es la brecha de acceso y equidad" (p. 18). Constituye  
una gran oportunidad de educación para miles de personas, pero se corre el riesgo que no se cuente  
con la plena accesibilidad a la tecnología, por lo tanto la inteligencia artificial debe ser considerada  
inclusiva y de manera equitativa para todos los estudiantes (Gómez et al., 2021).  
Otros de los desafíos que presenta es la privacidad y seguridad de datos, se entiende que  
la IA recopila datos que pueden poner en riegos nuestra privacidad y comunicaciones, dentro de  
la educación superior esta recopilación de datos es importante solo en el ámbito educacional, sin  
embargo, se requieren normativas para el tratamiento de datos académicos y personales. Se tiene  
claro que la IA formará parte de la educación como un elemento innato de la misma, según la  
revista iberoamericana de Inteligencia artificial (Sánchez & Lama, 2007).  
Es notorio el crecimiento de las herramientas de IA dentro de los procesos de enseñanza,  
una de sus aplicaciones son los sistemas tutores inteligentes (STI) que pueden proporcionar  
aprendizaje y/o formación personalizada. Las STI actúan como un tutor ofreciendo ayuda y no  
sólo indicando lo correcto o incorrecto (Gómez et al., 2021) Con el machine learning (ML) se  
miden y analizan los procesos y las actividades de aprendizaje, recopilando todo tipo de datos a  
partir de la experiencia de los estudiantes incluidos el tiempo de aprendizaje, la duración y el  
rendimiento de las pruebas, seguido de un análisis de estos datos que permitirán el desarrollo de  
modelos de aprendizaje personalizados. La analítica del aprendizaje ayuda a desarrollar objetivos  
de aprendizaje personalizados, con incentivos adaptados a cada estudiante, a su vez  
proporcionando a los profesores datos detallados de estos, como el tiempo que han invertido en  
cada actividad y su nivel de comprensión, ayudando así al sistema, y a los propios profesores, a  
mejorar los métodos de enseñanza (Pedraza, 2022).  
Según una revisión documental realizada por González & Silveira (2022) identificaron 3  
categorías nodos en relación a la educación y la IA (González & Silveira, 2022) que se describen  
a continuación:  
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Estudio bibliométrico del uso de la inteligencia artificial en la educación.  
El nodo temático "Fenómenos transversales", que permite mapear las condiciones  
técnicas, políticas y económicas dentro de la Inteligencia artificial, los nodos temáticos  
"dispositivo tecnológico" y "matriz educativa". El nodo temático "dispositivo tecnológico" permite  
conocer los dispositivos y tecnologías útiles para un aprendizaje profundo junto a las redes  
neuronales artificiales y el nodo temático "matriz educativa" permite conocer con profundidad los  
conceptos educativos, cambios y evoluciones con respecto a la integración de la IA ya que a raíz  
del COVID 19 y hasta el presente, la IA ha sido implementada a profundidad en la educación en  
diferentes modalidades de educación presencial o en línea (González & Silveira, 2022).  
Los docentes necesitan tener una formación en IA para enseñar a los estudiantes  
competencias digitales. Además, deben actuar como guías para los alumnos, ayudándolos a  
reflexionar sobre cómo la IA puede impactar la vida de las personas y educándolos para maximizar  
sus beneficios (Dúo et al., 2023). Dentro de la IA se reconoce que es necesario la implementación  
de nuevas herramientas, una de ellas es el ML, o el aprendizaje automático considerada como una  
de las más exitosas (González & Silveira, 2022).  
Inteligencia artificial como Big Data  
La Inteligencia Artificial suele aparecer junto a otra expresión, big data, con la que se  
alterna incluso en las titulaciones oficiales, como los másteres o los grados (Rodríguez-García et  
al., 2020). La supuesta "inteligencia" se basa en la presuposición de que, cuantos más datos se  
puedan procesar, más posibilidades habrá de anticiparse a una conducta, comportamiento o suceso  
(Baroni, 2019), logrando así obtener predicciones con un mayor porcentaje de certeza.  
Inteligencia artificial como disciplina convergente  
Desde esta perspectiva, lo relevante no es la Inteligencia Artificial en sí misma, sino la  
forma en que dicha disciplina interacciona y se retroalimenta con otras, con un resultado final  
difícil de predecir (Salazar, 2018). Estas tecnologías son la biotecnología, la biología sintética, la  
edición genómica, la nanotecnología y la cognotecnología, que, junto a la Inteligencia Artificial y  
los Big Data, se están agrupando con acrónimos más o menos afortunados que pretenden mostrar  
cómo debemos adoptar una perspectiva holística, donde el todo es más que la suma de las partes,  
con el objetivo de comprender los desafíos contemporáneos (Sánchez Vila & Lama Penín, 2007).  
Por lo tanto, las expresiones suelen variar entre lo neutral (Tecnologías convergentes); lo  
políticamente correcto (Tecnologías Disruptivas, nombre que destaca la habilidad para cambiar  
estructuralmente la civilización humana); las analogías cosmológicas (BANG, sinónimo de Bits,  
Átomos, Neuronas y Genes, en referencia a la expresión Big Bang); lo utópico (Tecnologías  
Exponenciales, por su posible habilidad para incrementar exponencialmente las habilidades  
humanas; tecnochovinismo) (López, 2019).  
Recursos educativos inteligentes  
Los recursos educativos inteligentes que utilizan la IA han revolucionado la manera en  
que los estudiantes acceden y emplean el contenido educativo (Aparicio-Gómez, 2023). Al utilizar  
algoritmos de IA, estos recursos educativos inteligentes pueden conectar a estudiantes con  
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intereses y objetivos similares, facilitando la colaboración en proyectos, discusiones en línea y el  
intercambio de ideas (Salazar, 2018). También permiten a los estudiantes participar en actividades  
prácticas, recibir retroalimentación inmediata y explorar conceptos de manera más visual y  
tangible, aumentando así su motivación y compromiso (Gangotena et al., 2023). Además,  
promueven el aprendizaje social y la construcción conjunta del conocimiento en un entorno de  
aprendizaje interactivo y enriquecedor (Salazar, 2018). Sin embargo, estas herramientas deben ser  
utilizadas como complementos a la formación y la interacción humana, y no como reemplazos de  
los educadores (Acosta et al., 2018).  
Ayuso-del Puerto & Gutiérrez-Esteban (2022), afirman que la IA mejora los entornos de  
aprendizaje en la Educación Superior y fomenta en los estudiantes el interés y el gusto por utilizar  
tecnologías en su futura labor docente. Los estudiantes perciben la inteligencia IA como una  
herramienta que puede facilitar un aprendizaje más efectivo y personalizado, haciéndolo más  
interactivo. Además, creen que la IA les permitirá mejorar sus habilidades para sus futuras carreras  
profesionales (Naranjo & Potes, 2024).  
La inteligencia artificial y neurociencias  
La IA se refiere a que algunos de los procesos que se llevan a cabo en el cerebro pueden  
ser analizados, con un cierto nivel de abstracción, como procesos computacionales. Hasta ahora  
los sistemas de IA se han basado en los aspectos racionales de la inteligencia; lo que los convierte  
en eficientes para algunas tareas, ya que por ejemplo no se distraen de la meta que deben alcanzar,  
como puede ocurrirle al ser humano frente a perturbaciones emocionales, dolor, o simplemente  
cansancio (Troncoso et al., 2023a). Podemos definirla como un sistema capaz de traducir los  
fenómenos del sistema nervioso en interacción real con un mundo virtual ( Rabadán, 2019).  
La inteligencia artificial y machine learning  
Machine learning conocido como aprendizaje de máquina o aprendizaje automático es  
una rama de la IA que crea modelos matemáticos a partir de datos de muestra, permite hacer  
predicciones o tomar decisiones imitando la inteligencia humana sin necesidad de programación  
previa (Zhang, et al., 2024). El ML se centra en que los sistemas aprendan de los datos, mientras  
que la IA permite que los sistemas realicen tareas de forma automática (Forero-Corba & Negre-  
Bennásar, 2024). El ML también se lo utiliza en los chatbots para procesar el lenguaje natural y de  
esta forma comprender las conversaciones y aprender el comportamiento, las emociones y las  
intenciones del usuario al realizar conversaciones complejas (Naranjo et al., 2024).  
Metodología  
Se desarrolló una revisión bibliométrica con la ayuda del método PRISMA para  
garantizar la selección de artículos relevantes y de esta forma obtener resultados más completos y  
precisos. PRISMA permite estructurar la información útil y presentar hallazgos concisos (Sarkis-  
Onofre et al., 2021).  
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Estudio bibliométrico del uso de la inteligencia artificial en la educación.  
Para definir los objetivos, criterios de inclusión, estrategias de búsqueda y metodología  
se desarrolló un protocolo de revisión en base a las preguntas de investigación que se presentan a  
continuación:  
Pregunta 1: ¿Qué herramientas de IA se utilizan en la educación?  
Preguntas 2: ¿En qué instituciones educativas se utilizan las herramientas de IA?  
Pregunta 3: ¿Cuáles son las aplicaciones de la IA en la educación?  
Pregunta 4: ¿En qué países se promueve la aplicación la IA en la educación?  
Pregunta 5: ¿Cuál es la modalidad de educación en la que más se implementa el uso de las  
herramientas de IA?  
Identificación de Estudios Relevantes  
A través de base de datos académicas IEEE y Scielo se realizó la búsqueda sistemática de  
artículos relevantes. Los términos claves relacionados fueron “inteligencia artificial” y  
“
educación”. Se utilizó la consulta: “Inteligencia Artificial AND Educación OR Aprendizaje”.  
Criterios de Inclusión y Exclusión  
Basado en las preguntas de investigación y los objetivos del estudio se plantearon criterios  
de inclusión que se explican a continuación en la Tabla 1.  
Tabla 1  
Criterios de inclusión y exclusión  
Criterios de Inclusión  
Criterios de Exclusión  
Estudios centrados en el contexto educativo  
con IA.  
Estudios publicados en los últimos 5 años.  
Documentos que sean de otro idioma  
diferente al español o inglés.  
Literatura gris.  
Estudios que informan de forma clara sobre  
las herramientas de IA.  
Extracción de datos  
Una vez registrada la información bibliográfica relevante, se calcularon varios  
indicadores bibliométricos para el uso de la inteligencia artificial en educación. Los cálculos se  
realizaron utilizando software bibliométrico especializado, como VOSviewer, que puede  
visualizar y analizar relaciones y patrones en redes de concurrencia. Se eligieron los criterios:  
palabras claves, países y organizaciones. Una vez completado el proceso metodológico, los datos  
fueron analizados estadísticamente para obtener indicadores bibliométricos. Además, se realizó  
una base de datos en Microsoft Excel que incluyó fuentes, herramientas de IA, nivel de educación,  
aplicaciones de la IA, materias o carreras y modalidad de aprendizaje. Se aclara el uso  
complementario de Excel para fortalecer el análisis bibliográfico.  
Análisis de datos y Presentación de resultados  
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De acuerdo a las directrices PRISMA se realizó un diagrama de flujo que escribe el  
proceso de selección de estudios. Por medio de los dos softwares que destacan patrones y  
tendencias comunes en los resultados se hace un análisis descriptivo.  
Resultados y Discusión  
Escrutinio de datos  
Para la revisión sistemática en Excel 20 artículos fueron identificados, seleccionados,  
evaluados y sintetizados bajo el método PRISMA como se describe en la figura 1.  
Figura 1  
PRISMA  
Se recuperó artículos de las siguientes bases de datos: IEEE con 85 artículos y Scielo con  
9
5 artículos. Lo que dio un total de 180 artículos de los cuales 38 fueron excluidos por palabras  
claves, se obtuvo 142 para filtrar por año y acceso. Se evaluaron los títulos y los resúmenes de 80  
artículos con lo que se excluyeron los que diferían del español o el inglés. Se evaluaron 61 artículos  
para los criterios de elegibilidad. Se eliminaron 38 artículos que por temas de costos que se deben  
asumir. Al final quedaron 20 artículos científicos para la lectura y el análisis repartidos de la  
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Estudio bibliométrico del uso de la inteligencia artificial en la educación.  
siguiente manera: IEEE con 5 artículos y Scielo con 15 artículos, tal como se observa en la tabla  
2
.
Tabla 2  
Artículos científicos analizados  
Base de  
datos  
Cant. Referencias  
Scielo  
15  
(Troncoso et al., 2023b) (Salazar, 2018) (González & Bonilla,  
022) (Leyca et al., 2018) (García, 2022) (Sánchez Vila & Lama  
2
Penín, 2007) (RABADÁN, 2019) (Gómez et al., 2021) (Baroni,  
2
2
2
019) (Mediavilla, 2021) (Rodríguez-García et al., 2020) (Vera,  
023) (Luckin et al., 2016) (Aparicio-Gómez, 2023) (Chen et al.,  
020)  
IEEE  
Total  
5
(Chen et al., 2020) (Zafari et al., 2022) (Tedre et al., 2021)  
Shafique et al., 2023) (Algerafi et al., 2023)  
(
20  
Mientras que para la visualización con Vosviewer se obtuvieron 64 artículos obtenidos  
de la base de datos Scopus con filtros automatizados por año y palabras claves.  
En relación a las interrogantes e investigación planteada en el presente estudio se  
obtuvieron los siguientes resultados.  
¿
Qué herramientas de IA se utilizan en la educación?  
Las herramientas de IA con mayor implementación en la educación se encuentran  
implementadas en grandes compañías como: Google, Meta y X Corp. Las herramientas de estas  
compañías que implementan la IA tienen diferentes aplicaciones en la educación. Classroom del  
paquete de Google permite gestionar tareas y calificarlas, iniciar video llamadas, enviar  
comentarios en tiempo real y foro de preguntas. En cuanto a las redes sociales entre los artículos  
analizados se nombra a Facebook y X para favorecer el intercambio cultural a través de sus  
funciones tradicionales. Natural Reader, que es un software que transforma un texto en voz, se  
ocupa entre los primeros puestos junto con Socrative, que permite crear evaluaciones y realizarlas  
en tiempo real. La característica Sistemas de Tutoría Inteligente se refiere a herramientas que  
realizan análisis situacionales de los estudiantes por medio de Deep Learning (DL) o Machine  
Learning (ML) que son subramas de la IA. Por último, los artículos demuestran que existe un  
continuo desarrollo de aplicaciones basada en web cuyo principal enfoque es el uso de la IA en la  
educación. Todas estas características están en la figura 2.  
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Figura 2  
Herramientas de IA en la educación  
1
2%  
1
2%  
9%  
1
2%  
1
2%  
1
0%  
1
2%  
3%  
Google Classroom  
ML  
Natural Reader  
GitHub  
Aplicación basada en web  
Robot  
Redes Sociales  
Socrative  
DL  
Sistemas de Tutoría Inteligente  
Turnitin  
Chatbot  
1
5%  
0%  
2%  
9%  
1
3
%
3
%
5
%
%
0
Chatbot  
DL  
Turnitin  
Sistemas de Tutoría Inteligente  
Redes Sociales  
Socrative  
Robot  
Aplicación basada en web  
ML  
GitHub  
Natural Reader  
Google Classroom  
¿
En qué instituciones educativas u organizaciones se utilizan las herramientas de IA?  
En la figura 3 se aprecia que las herramientas de IA son utilizas más frecuentemente en  
la primaria y secundaria. Se destaca la importancia de la enseñanza-aprendizaje de las ciencias  
computacionales para su uso en la parte académica, vocacional y personal durante la etapa escolar.  
Mientras que para la educación superior esta se enfoca en los procesos de escritura e investigación  
y asesoramiento. En el nivel prescolar es importante para la estimulación del aprendizaje.  
Figura 3  
Instituciones educativas  
1
3%  
2
8%  
Prescolar  
Primaria  
Secundaria  
Educación superior  
2
5%  
3
4%  
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Estudio bibliométrico del uso de la inteligencia artificial en la educación.  
Entre las organizaciones que investigan la utilización de la IA están los Departamentos  
de Ciencias computacionales de universidades, y de forma menos presente Departamentos de  
Geociencia y Manufactura. Entre las empresas se encuentran: Cymax Group Technologies, una  
empresa de ecommerce canadiense, y Microsoft, líder en desarrollo de software y hardware.  
Figura 4  
Organizaciones  
¿
Cuáles son las aplicaciones de la IA en la educación?  
Las implementaciones de la IA en la educación se ilustran en la figura 4. El aprendizaje  
es el objetivo número uno del uso de la IA por parte de los docentes. Esta característica alude al  
desarrollo de habilidades, conductas y conocimientos en áreas determinadas. La tutoría virtual es  
una de las mayores aplicaciones junto con el apoyo a la investigación; estas se desarrollan fuera  
de las horas académicas. La retroalimentación de la escritura no solo se limita a la materia de  
Lengua, también se extiende a otros escritos producidos por los alumnos. Se diferencia la asesoría  
académica de la tutoría: la asesoría es iniciativa del estudiante, es puntual, trata un tema específico  
y no es confidencial.  
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Figura 5  
Aplicaciones de la IA en la educación  
Tutoría virtual  
1
1%  
1
5%  
Retroalimentación de  
escritura  
1
7%  
1
4%  
Asesoramiento  
académico  
1
6%  
1
6%  
1
1%  
Personalización del  
aprendizaje  
Las ciencias computacionales es el área en la que las herramientas de IA están más  
presentes como lo presenta la figura 5. Se dividió las áreas en tres partes esenciales por encontrase  
tanto en la educación primaria, secundaria y educación superior; exceptuando medicina que solo  
se encuentra presente en la educación superior. Las ciencias computacionales presentes en los  
distintos niveles de educación representan el compromiso por contribuir a la sociedad y ayudar a  
los estudiantes a entender el mundo actual.  
Figura 6  
Áreas de aplicación de la IA  
Ciencias computacionales  
Lengua  
Medicina  
33%  
25%  
25%  
42%  
¿
En qué países se promueve la aplicación la IA en la educación?  
Presenta conexiones fuertes entre países europeos y asiáticos a excepción de China que  
sí tiene conexiones con los otros países, pero no es recíproco como se observa en la figura 6. China  
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Estudio bibliométrico del uso de la inteligencia artificial en la educación.  
es el país con más artículos relacionados a la IA en la educación, seguido de India y Estados  
Unidos.  
Figura 7  
Países con más investigación de la IA en la educación  
¿
Cuál es la modalidad de educación en la que más se implementa el uso de las herramientas  
de IA?  
Se encontró que algunos artículos hacían énfasis en que la utilización de estas  
herramientas de IA se puede dar tanto en modalidad virtual como presencial; pues la IA puede  
jugar un papel importante en la extensión del espacio académico. En la figura 7 se presenta la  
modalidad con mayor porcentaje.  
Figura 8  
Modalidad de educación  
4
5%  
5
5%  
E-learning  
Presencial  
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Entre las palabras claves que más se repiten están artificial intelligence, learning systems,  
e-learning y machine learning que presentan conexiones con las demás palabras claves  
relacionadas.  
Figura 9  
Palabras claves  
Niveles de Incidencias  
En la figura 9 se muestran cinco incidencias encontradas en los artículos analizados. El  
dinamismo y la interacción son características representativas de la IA. Estas fortalecen las  
diferentes actividades/objetivos para las que fueron creadas. Es por ello que en la educación la  
temática de juegos son los más desarrollados (Socrative) pues incentivan a los participantes a  
interactuar; por medio de ello se desarrollan habilidades como pensamiento lógico y  
computacional. La colaboración se refiere a que la IA no aísla a los estudiantes entre sí, ni a ellos  
con el profesor, sino que los acerca en comprensión de las necesidades de su desarrollo, de las  
fortalezas y debilidades de los estudiantes. Por ello es importante la personalización del  
aprendizaje que es más bien el resultado de todo el trabajo realizado en colaboración entre el  
cuerpo docente, los estudiantes y la IA.  
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Estudio bibliométrico del uso de la inteligencia artificial en la educación.  
Figura 10  
Niveles de Incidencias  
Colaboración  
Personaliza el Aprendizaje  
Juegos  
1
8%  
1
6%  
31%  
Desarrollo de habilidades  
Fortalezas y Debilidades de estudiantes  
27%  
8%  
0%  
5%  
10%  
15%  
20%  
2
5%  
30%  
35%  
Discusión  
El objetivo de este artículo fue conocer el aporte de la inteligencia artificial en la  
educación mediante una revisión bibliométrica al usar la base de datos Scopus para proporcionar  
una guía sobre las herramientas más usadas, los países que promueven el uso de esta tecnología y  
las instituciones educativas u organizaciones que lo utilizan. Para la revisión se tomó en cuenta los  
artículos publicados en los últimos cinco años, centrados en el contexto educativo y las ciencias  
computacionales, en los idiomas español e inglés. Tanto para la visualización de datos con  
Vosviewer como para la revisión sistemática. Se incluyeron 64 artículos para el análisis de  
Vosviewer y 20 artículos para el análisis con Excel. Se aclara que de este estudio no realizó pruebas  
experimentales; no se probó ninguna de las tecnologías propuestas en los artículos seleccionados.  
Se efectuó un análisis cualitativo en base a la visualización de datos y una tabla de Excel para  
obtener más información relacionada al nivel educativo donde se aplica la IA, las materias, la  
modalidad de aprendizaje, las aplicaciones de la IA, y de las herramientas más utilizadas.  
Los resultados demuestran que las herramientas más usadas son sistemas de tutorías  
inteligentes, redes sociales, quizzes y aulas virtuales. La secundaria es el nivel educativo que más  
utiliza la IA. Mientras que los usos más frecuentes son para el proceso de enseñanza-aprendizaje,  
la tutoría y el apoyo a la investigación. China es el país que más promueve el uso de la IA en la  
educación. La modalidad presencial es la que interactúa más con herramientas de IA.  
Al ser un artículo de revisión se excluyen costos de implementación de algún prototipo,  
el uso de recursos humanos o el desarrollo de softwares. Los artículos para el análisis bibliométrico  
fueron escogidos de una sola base de datos, esto puede representar una limitación. Como  
investigación futura se propone el desarrollo de guías para docentes para la implementación de  
herramientas de IA desde la etapa primaria para incrementar el interés de los estudiantes por  
aprender a manejar la tecnología en pos del aprendizaje de diversas materias o construcción de  
habilidades académicas y vocacionales.  
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Conclusiones  
La revisión bibliométrica arrojó que países como Austria, Eslovenia, Reino Unido,  
Canadá, Estados Unidos y Australia mantienen conexiones entre sí. Mientras que China, aunque  
si tiene conexiones con los otros países estas no son mutuas. Las organizaciones que más  
investigan sobre el uso de la IA en la educación son los departamentos de Ciencias  
Computacionales, Geociencia y Manufactura. Además, la palabra clave más frecuente es Artificial  
Intelligence.  
Para apoyar al análisis bibliométrico, se realizó un análisis en Excel sobre las  
herramientas de IA más usadas, en Socrative y Google Classroom; los niveles educativos donde  
se aplicaron, fueron prescolar, primaria, secundaria y educación superior; la modalidad, presencial,  
e-learning y las áreas, ciencias computacionales, lengua y medicina.  
Agradecimiento  
Al proyecto de innovación educativa DECOMINDO del grupo GIE IDI de la Universidad  
Politécnica Salesiana y a la Cátedra UNESCO Tecnologías de Apoyo para la Inclusión educativa  
por permitir la implementación y evaluación del servidor dentro del espacio colaborativo en el  
marco del desarrollo de este proyecto.  
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