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Sárka Hess, María Pilar Flores Asenjo 
, María Concepción Parra Meroño
El artículo analiza la evolución de la investigación sobre inteligencia artificial generativa (GenAI), integridad académica y educación superior. El objetivo es identificar las tendencias del campo, sus núcleos temáticos y la evolución de los debates sobre plagio, evaluación, autoría y políticas institucionales. Se realiza un análisis bibliométrico de 91 artículos y revisiones indexados en Scopus entre 2023 y 2026, complementado con una lectura narrativa de 20 artículos clave. Con VOSviewer se revisaron la producción científica, las revistas, los países, la coautoría, la coocurrencia de palabras clave y el acoplamiento bibliográfico. Para la lectura narrativa se eligieron 20 artículos con base en las citas recibidas en Scopus, la fuerza total de enlace y la representatividad temática. El estudio aporta una lectura conjunta de la estructura bibliométrica y del contenido de los trabajos seleccionados. El campo sigue siendo reciente y todavía no está plenamente consolidado. Al principio, el interés se concentró sobre todo en el plagio, la detección de textos generados por IA y la originalidad académica. Después fueron apareciendo con más peso la evaluación, la transparencia en el uso de GenAI, la autoría y las respuestas institucionales. Los resultados también muestran que revisar únicamente el producto final del estudiante no es suficiente. Hay que tener en cuenta cómo se elaboró el trabajo, qué decisiones tomó el estudiante y qué evidencias permiten comprobar el aprendizaje. Mantener el valor educativo de la educación superior requiere reglas claras, procedimientos de evaluación más sólidos y orientación ética para un uso responsable de GenAI.
This article examines how research on generative artificial intelligence (GenAI), academic integrity, and higher education has evolved in recent years. It aims to identify the main trends in the field, its key thematic areas, and the development of debates around plagiarism, assessment, authorship, and institutional policies. The study combines a bibliometric analysis of 91 articles and reviews indexed in Scopus between 2023 and 2026 with a narrative reading of 20 key articles. VOSviewer was used to analyse scientific production, journals, countries, co-authorship, keyword co-occurrence, and bibliographic coupling. The 20 articles were selected according to their Scopus citation counts, total link strength, and thematic representativeness. By bringing the bibliometric structure of the field together with the content of these selected studies, the analysis offers a more integrated view of how the literature has developed. The results show that this is still a relatively young and not yet fully consolidated field. Early publications focused mainly on plagiarism, AI-generated text detection, and academic originality. More recent work gives greater attention to assessment redesign, transparency in the use of GenAI, authorship, and institutional responses. The findings also suggest that academic integrity cannot be assessed solely through a student’s final submission. Attention must also be paid to how the work was produced, the decisions made during the process, and the evidence of learning that emerges from it. Preserving the educational value of higher education therefore requires clear rules, stronger assessment practices, and ethical guidance for the responsible use of GenAI.
