Interacción con inteligencia artificial generativa y procesos de aprendizaje: revisión sistemática de una habilidad emergente
Interaction with generative artificial intelligence and learning processes: a systematic review of an emerging skill
DOI:
https://doi.org/10.56712/latam.v7i1.5231Palabras clave:
inteligencia artificial generativa, ingeniería de prompts, habilidades del siglo XXI, autorregulación del aprendizaje, educación digitalResumen
La Inteligencia Artificial Generativa está transformando la forma de aprender, constituyendo a la ingeniería de prompts como una habilidad de aprendizaje, destacándose como competencia emergente para interactuar con modelos de lenguaje natural. Elaborar prompts acordes y precisos conlleva a obtener respuestas a la medida. Se presenta una revisión sistemática de literatura científica con el propósito de identificar, analizar y resumir enfoques actuales. La metodología empleada se basó en el protocolo PRISMA, aplicando criterios de inclusión y exclusión con las bases de datos Scopus, ScienceDirect y Eric tomando en cuenta publicaciones desde el año 2020 al 2025. Tras el proceso, 54 artículos científicos fueron analizados. Los resultados encontrados demuestran el interés creciente sobre el tema de esta habilidad que está moldeando la relación humana – máquina, dotando a las personas de herramientas para obtener el máximo beneficio de su experiencia de usuario. Se han identificado diversas áreas de aplicación como la educación, investigación y aprendizaje autónomo respondiendo a desafíos del mundo contemporáneo donde el aprendizaje está en el centro de la dimensión del conocimiento. Se concluye que esta nueva habilidad debería ser fomentada actualmente sin dilación y considerar a la misma como una carta de presentación y ventaja competitiva personal ya que se redefine el proceso de aprendizaje promoviendo a la vez el pensamiento crítico para adaptarse a los cambios tecnológicos constantes sin descartar el componente ético y reflexivo que esto conlleva.
Descargas
Citas
Alier, M., Pereira, J., García-Peñalvo, F. J., Casañ, M. J., & Cabré, J. (2025). LAMB: An open-source software framework to create artificial intelligence assistants deployed and integrated into learning management systems. Computer Standards & Interfaces, 92, 103940. https://doi.org/10.1016/j.csi.2024.103940
Aljemely, Y. (2024). Challenges and best practices in training teachers to utilize artificial intelligence: a systematic review. Frontiers in Education, 9, 1470853. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1470853
Almatrafi, O., & Johri, A. (2025). Leveraging generative AI for course learning outcome categorization using Bloom's taxonomy. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100404. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100404
Amos, J. P., Eke, P. O., Dika, S. D., & Agbon, A. (2025). An exposition and bibliometric review on leveraging LLMs for programming education. IEEE Access, 13, 58364–58393. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3554627
Annapureddy, R., Fornaroli, A., & Gatica-Perez, D. (2025). Generative AI Literacy: Twelve Defining Competencies. Digital Government: Research and Practice, 6(1), Article 13, 1–21. https://doi.org/10.1145/3685680
Arefeen, M. A., Debnath, B., & Chakradhar, S. (2024). LeanContext: Cost-efficient domain-specific question answering using LLMs. Natural Language Processing Journal, 7, 100065. https://doi.org/10.1016/j.nlp.2024.100065
Bedoya-Chanove, J., Velasquez, N., Álvarez, G., & Parodi, K. (2023). Capítulo 6: El impacto de la inteligencia artificial y el ChatGPT en el sector educativo: una revisión bibliométrica. En N. Velasquez & J. Bedoya-Chanove (Eds.), Gestión del conocimiento: Herramientas y estrategias para la investigación aplicada (pp. 113-146). Fondo Editorial de la Universidad SISE. https://doi.org/10.59899/Ges-cono-60-C6
Buitrago, Á., Martín García, A., & Torres Ortiz, L. (2024). La alfabetización en inteligencia artificial: propuesta articulada de dimensiones e indicadores. Communication Papers. Media Literacy and Gender Studies, 13(27), 118–139. https://doi.org/10.33115/udg_bib/cp.v13i27.23086
Chávez Solís, M. E., Labrada Martínez, E., Alatristre Martínez, Y., Álvarez Martínez, R. E., & Carbajal Degante, E. (2023). La Inteligencia Artificial, neuroeducación y su aportación en la transformación del e-learning: Artificial Intelligence, neuroeducation and its impact on the transformation of e-learning. LATAM Revista Latinoamericana De Ciencias Sociales Y Humanidades, 4(2), 3410–3424. https://doi.org/10.56712/latam.v4i2.844
Chávez-Boza, B. M., & Erazo-Moreta, O. R. (2024). Integración de la inteligencia artificial generativa para el aprendizaje de fundamentos de programación: una revisión sistemática de la literatura. Revista Mexicana De Investigación E Intervención Educativa, 3(2), 5–17. https://doi.org/10.62697/rmiie.v3i2.78
Chen, B., Zhang, Z., Langrené, N., & Zhu, S. (2025). Unleashing the potential of prompt engineering for large language models. Patterns, 6(6), 101260. https://doi.org/10.1016/j.patter.2025.101260
Chen, X., Zhang, J., Zhou, T., & Zhang, F. (2025). LLM-CDM: Diagnóstico cognitivo mejorado con modelos de lenguaje extensos para la educación inteligente. IEEE Access, 13, 47165–47180. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3549309
Delso Vicente, A. T., Carvajal Camperos, M., & Corral De La Mata, D. Ángel. (2024). La evolución del procesamiento del lenguaje natural y su influencia en la inteligencia artificial: Una revisión y líneas de investigación futura. European Public & Social Innovation Review, 10, 1–23. https://doi.org/10.31637/epsir-2025-782
Eager, B., & Brunton, R. (2023). Prompting higher education towards AI-Augmented teaching and learning practice. Journal of University Teaching and Learning Practice, 20(5). https://doi.org/10.53761/1.20.5.02
Gao, Y., Nuchged, B., Li, Y., & Peng, L. (2024). An Investigation of Applying Large Language Models to Spoken Language Learning. Applied Sciences, 14(1), 224. https://doi.org/10.3390/app14010224
Giray, L. (2023). Prompt Engineering with ChatGPT: A Guide for Academic Writers. Annals of Biomedical Engineering, 51(12), 2629-2633. https://doi.org/10.1007/s10439-023-03272-4
Gopali, S., Siami-Namini, S., Abri, F., & Siami Namin, A. (2024). The performance of the LSTM-based code generated by Large Language Models (LLMs) in forecasting time series data. Natural Language Processing Journal, 9, 100120. https://doi.org/10.1016/j.nlp.2024.100120
Hazari, S. (2024). Justification and roadmap for Artificial Intelligence (AI) literacy courses in higher education. Journal of Educational Research and Practice, 14(1), 143–158. https://doi.org/10.5590/JERAP.2024.14.1.07
Hou, S., Zhao, A., Liang, J., Shen, Z., & Wu, H. (2025). Geo-FuB: A method for constructing an Operator-Function knowledge base for geospatial code generation with large language models. Knowledge-Based Systems, 319, 113624. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2025.113624
Hsu, H.-P. (2025). From Programming to Prompting: Developing Computational Thinking through Large Language Model-Based Generative Artificial Intelligence. TechTrends, 69(3), 485–506. https://doi.org/10.1007/s11528-025-01052-6
Hwang, Y., Lee, J. H., & Shin, D. (2023). What is prompt literacy? An exploratory study of language learners' development of new literacy skill using generative AI (arXiv:2311.05373). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.05373
Kim, J., Chen, M. L., Rezaei, S. J., Hernandez-Boussard, T., Chen, J. H., Rodriguez, F., Han, S. S., Lal, R. A., Kim, S. H., Dosiou, C., Seav, S. M., Akcan, T., Rodriguez, C. I., Asch, S. M., & Linos, E. (2025). Artificial intelligence tools in supporting healthcare professionals for tailored patient care. npj Digital Medicine, 8, 210. https://doi.org/10.1038/s41746-025-01604-3
Krause, S., Dalvi, A., & Zaidi, S. K. (2025). Generative AI in Education: Student Skills and Lecturer Roles (arXiv:2504.19673). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.19673
Lan, H. (2024). Ingeniería de Prompt para Bibliotecarios Académicos: Implicaciones y Aplicaciones de la Ingeniería de Prompt en la Bibliotecología Académica. Journal of Web Librarianship , 18 (3), 169-175. https://doi.org/10.1080/19322909.2024.2399055
Lee, A. V., Teo, C. L., & Tan, S. C. (2024). Prompt engineering for knowledge creation: Using chain-of-thought to support students' improvable ideas. AI, 5(3), 1446–1461. https://doi.org/10.3390/ai5030069
Lee, D., & Palmer, E. (2025). Prompt engineering in higher education: A systematic review to help inform curricula. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 22(7). https://doi.org/10.1186/s41239-025-00503-7
Liu, M., Zhang, L. J., & Zhang, D. (2025). Enhancing student GAI literacy in digital multimodal composing through development and validation of a scale. Computers in Human Behavior, 166, 108569. https://doi.org/10.1016/j.chb.2025.108569
Liu, P., Yuan, W., Fu, J., Jiang, Z., Hayashi, H., & Neubig, G. (2023). Pre-train Prompt Tune: Towards Efficient Foundation Model Adaptation. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 11, 125–141. https://doi.org/10.1162/tacl_a_00485
Lo, L. S. (2025). AI Literacy: A Guide for Academic Libraries. College & Research Libraries News, 86(3), 120-122. https://doi.org/10.5860/crln.86.3.120
Lu, T., Cui, Z., & Liang, H. (2023). Prompt Engineering for Education: A Review (arXiv:2311.05373). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.05373
Luckin, R., Cukurova, M., Kent, C., & Du Boulay, B. (2022). Empowering educators to be AI-ready. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100076. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100076
Marzal, M.- Ángel, y Vivarelli, M. (2024). La convergencia de la Inteligencia Artificial y las Competencias Digitales: un espacio necesario para la Educación Digital y la Educación 4.0. JLIS.It , 15 (1), 1–15. https://doi.org/10.36253/jlis.it-566
Matzakos, N., & Moundridou, M. (2025). Exploring Large Language Models Integration in Higher Education: A Case Study in a Mathematics Laboratory for Civil Engineering Students. Computer Applications in Engineering Education, 33(3), e70049. https://doi.org/10.1002/cae.70049
Mburu, T. K., Rong, K., McColley, C. J., & Werth, A. (2025). Methodological foundations for artificial intelligence‐driven survey question generation. Journal of Engineering Education, 114(3), e70012. https://doi.org/10.1002/jee.70012
Mollick, E., & Mollick, L. (2023). Using AI to Teach Writing: Artificial Intelligence and the Future of Education. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.4525917
Nguyen P.-A. (2024). Evaluación del lenguaje generado por IA como modelo para la competencia estratégica en la enseñanza del inglés. IAFOR Journal of Education , 12 (3). https://doi.org/10.22492/ije.12.3.13
Nuñez-Canal, M., Fernandez Ardavin, A., Díaz-Marcos, L., & Aguado Tevar, O. (2024). Aprendizaje Generativo integral: un modelo para la educación superior ante los desafíos de la inteligencia artificial. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–21. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-1685
Rondon-Morel, R., Pacotaipe-Delacruz, R.,Alarcón-Nuñez, E., & Yepez Salvatierra, P. (2024). El Impacto de la Inteligencia Artificial en la Formación Docente. Revista Docentes 2.0, 17(2), 368–375. https://doi.org/10.37843/rted.v17i2.566
Sánchez Mendiola, M., & Carbajal Degante, E. (2023). La inteligencia artificial generativa y la educación universitaria: ¿Salió el genio de la lámpara?. Perfiles Educativos, 45(Especial), 70–86. https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2023.Especial.61692
Sengar, S. S., Hasan, A. B., Kumar, S., & Carroll, F. (2024). Generative artificial intelligence: a systematic review and applications. Multimedia Tools and Applications, 83, 1–40. https://doi.org/10.1007/s11042-024-20016-1
Singh, S. U., & Namin, A. S. (2025). A survey on chatbots and large language models: Testing and evaluation techniques. Natural Language Processing Journal, 10, 100128. https://doi.org/10.1016/j.nlp.2025.100128
Son, M., Won, Y.-J., & Lee, S. (2025). Optimización de grandes modelos lingüísticos: Análisis profundo de técnicas efectivas de ingeniería de indicaciones. Applied Sciences, 15(3), 1430. https://doi.org/10.3390/app15031430
Tlili, A., Shehata, B., Adarkwah, M., Bozkurt, A., Hickey, D., Huang, R., & Agyemang, B. (2023). What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education. Smart Learning Environments, 15(1), 1–24. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00237-x
Tuomi, I., Cachia, R., & Villar Onrubia, D. (2023). On the Futures of Technology in Education: Emerging Trends and Policy Implications. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/079734
Walter, Y. (2024). Abrazando el futuro de la Inteligencia Artificial en el aula: la relevancia de la alfabetización en IA, la ingeniería rápida y el pensamiento crítico en la educación moderna. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, 15. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00448-3
Wei, Y., Zhang, R., Zhang, J., Qi, D., & Cui, W. (2025). Research on Intelligent Grading of Physics Problems Based on Large Language Models. Education Sciences, 15(2), 116. https://doi.org/10.3390/educsci15020116
Woo, D. J., Wang, D., Yung, T., & Guo, K. (2024). Effects of a Prompt Engineering Intervention on Undergraduate Students' AI Self-Efficacy, AI Knowledge and Prompt Engineering Ability: A Mixed Methods Study (arXiv:2408.07302). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.07302
Yan, L., Martinez-Maldonado, R., & Gašević, D. (2024). Generative artificial intelligence in learning analytics: Contextualising opportunities and challenges through the learning analytics cycle. En Proceedings of the 14th International Learning Analytics and Knowledge Conference. ACM. https://doi.org/10.1145/3636555.3636856
Yashwanth, Y. S., & Shettar, R. (2024). Aprendizaje de cero y pocos cortos usando modelos de lenguaje extensos para la desidentificación de registros médicos. IEEE Access, 12, 110385–110393. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3439680
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Caleb Espinoza Morán

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.









