Inteligencia artificial en educación superior: tendencias, vacíos y líneas futuras de investigación desde un análisis bibliométrico

Artificial Intelligence in Higher Education: Trends, Gaps, and Future Research Directions from a Bibliometric Review

DOI: https://doi.org/10.5209/rced.103573
Palabras clave: inteligencia artificial, educación superior, tendencias de investigación, innovación educativa, formación docente

Resumen

La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente la educación superior, aunque la estructura y evolución de la investigación en este ámbito sigue siendo fragmentada. Este estudio presenta un análisis bibliométrico de la producción científica sobre IA en educación superior, con el objetivo de identificar tendencias, líneas temáticas y vacíos de investigación.

Se analizaron 310 documentos procedentes de Scopus y Web of Science siguiendo las directrices PRISMA. Más allá de describir patrones de publicación, el estudio identifica líneas dominantes de investigación, como la integridad académica, la innovación docente y la transformación digital, así como áreas poco exploradas relacionadas con la integración pedagógica y la formación del profesorado.

Los resultados evidencian una concentración de la investigación en un número limitado de temáticas y contextos geográficos, lo que sugiere la necesidad de enfoques más diversos y pedagógicamente fundamentados. El estudio contribuye al campo al proponer líneas futuras de investigación y favorecer un desarrollo más coherente de la IA en la educación superior.

Biografía del autor/a

Andrés Saúl de la Serna-Tuya, Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla

Doctor en Sistemas y Ambientes Educativo, actualmente colabora en áreas de acreditación de la calidad con organismos nacionales e internacionales como el Consejo Mexicano de Investigación Educativa, los Comités Interinstitucionales para la Evaluación de la Educación Superior, así como la Agencia Internacional de Calidad Educativa, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel 1 y cuenta con experiencia docente de 15 años y en modalidad presencial y virtual.

Angélica B. Flores , Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla

Doctora en Aprendizaje y Cognición Ha realizado estancias de investigación en México, Estados Unidos y Cuba. Fue miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel I, desde 2012 es profesora de tiempo completo en el Departamento Académico de Psicología de la Universidad de las Américas Puebla, ha participado en congresos internacionales y tiene publicaciones en revistas científicas nacionales e internacionales.

Guillermina Sánchez-Román, Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla

Doctora en Sistemas y Ambiente Educativos. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores, profesora Investigadora TC en la Facultad de Ciencias de la Computación en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla y Coordinadora del Diplomado de Tecnologías de la Información y Comunicación. Cuenta con experiencia docente de 17 años y en modalidad presencial y virtual.

Evangelina Jasso-Romero, Universidad de Guadalajara

Doctora en Sistemas y Ambientes Educativos y maestra en Tecnologías para el Aprendizaje por la Universidad de Guadalajara, con 24 años de experiencia docente. Miembro del SNI (Nivel Candidata), con Perfil Deseable PRODEP, colaborador en CIEES y pertenezco al cuerpo académico Economía y Gestión Empresarial, posee publicaciones en libros y en revistas nacionales e internacionales.

Ver citas

Formato

Crossmark

Métricas

Publicado
01-07-2026
Cómo citar
de la Serna-Tuya, A. S., B. Flores , A., Sánchez-Román, G., & Jasso-Romero, E. (2026). Inteligencia artificial en educación superior: tendencias, vacíos y líneas futuras de investigación desde un análisis bibliométrico: Artificial Intelligence in Higher Education: Trends, Gaps, and Future Research Directions from a Bibliometric Review. Revista Complutense de Educación, 37(3), 585-611. https://doi.org/10.5209/rced.103573
Número
Vol. 37 Núm. 3 (2026)
Sección
Artículos

Licencia

La Revista Complutense de Educación, para fomentar el intercambio global del conocimiento, facilita el acceso sin restricciones a sus contenidos desde el momento de su publicación en la presente edición electrónica, y por eso es una revista de acceso abierto. Los originales publicados en esta revista son propiedad de la Universidad Complutense de Madrid y es obligatorio citar su procedencia en cualquier reproducción total o parcial. Todos los contenidos se distribuyen bajo una licencia de uso y distribución Creative Commons Reconocimiento 4.0 (CC BY 4.0). Esta circunstancia ha de hacerse constar expresamente de esta forma cuando sea necesario. Puede consultar la versión informativa y el texto legal de la licencia.