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Geovanny Francisco Ruiz Muñoz
La integración de inteligencia artificial (IA) y herramientas digitales en la educación superior ha transformado las metodologías pedagógicas, generando tanto oportunidades como desafíos en asignaturas fundamentales. Este estudio analiza el impacto diferenciado de estas tecnologías en Matemáticas, Lengua y Literatura, Ciencias Naturales, Ciencias Sociales y Lengua Extranjera, mediante un diseño mixto secuencial explicativo que combina una revisión sistemática de 312 estudios indexados con entrevistas semiestructuradas a 15 expertos. Los resultados revelan mejoras significativas en rendimiento, especialmente en CTIM y lenguas, aunque con efectos limitados en habilidades críticas y creativas. Se identifican paradojas clave, como la tensión entre personalización del aprendizaje y homogenización de resultados, así como brechas en formación docente y equidad de acceso. Las conclusiones destacan la necesidad de modelos híbridos que combinen IA con pedagogía tradicional, protocolos éticos para mitigar sesgos y estrategias diferenciadas por disciplina, proponiendo un marco para implementaciones responsables que equilibren innovación tecnológica con calidad educativa.
The integration of artificial intelligence (AI) and digital tools in higher education has transformed pedagogical methodologies, creating both opportunities and challenges in core subjects. This study examines the differential impact of these technologies on Mathematics, Language and Literature, Natural Sciences, Social Sciences, and Foreign Languages through a sequential explanatory mixed-methods design, combining a systematic review of 312 indexed studies with semi-structured interviews of 15 experts. Results reveal significant performance improvements, particularly in STEM and language disciplines, though with limited effects on critical thinking and creativity. Key paradoxes are identified, such as the tension between learning personalization and outcome homogenization, alongside gaps in teacher training and equitable access. The conclusions emphasize the need for hybrid models integrating AI with traditional pedagogy, ethical protocols to mitigate biases, and discipline-specific strategies, proposing a framework for responsible implementations that balance technological innovation with educational quality.
