Inteligencia artificial generativa y escritura académica en la educación superior: revisión integrativa de sus implicaciones pedagógicas, éticas y evaluativas

Abstract

La incorporación de la inteligencia artificial generativa en la educación superior ha transformado de manera acelerada las prácticas de escritura académica, abriendo oportunidades pedagógicas, pero también desafíos éticos y evaluativos. En este contexto, el objetivo de este estudio es presentar una revisión integrativa de la literatura con síntesis temática de orientación crítica para analizar cómo la investigación reciente aborda las implicaciones pedagógicas, éticas y evaluativas del uso de estas herramientas en la escritura académica universitaria. La búsqueda se realizó en Scopus, ERIC y SciELO, considerando publicaciones en español, inglés y portugués entre 2022 y marzo de 2026. Tras el proceso de selección, se conformó un corpus de 21 estudios. El análisis permitió identificar cuatro ejes principales: integración pedagógica de la IA generativa, agencia estudiantil y literacidad crítica, ética, autoría y transparencia académica, y evaluación en contextos mediados por IA. La evidencia revisada sugiere que estas tecnologías pueden ampliar apoyos para la planificación, revisión y retroalimentación de textos, pero también plantean riesgos asociados con la dependencia instrumental, la debilitación de la voz autoral y la opacidad en los procesos de producción académica. Se concluye que su integración en la escritura universitaria requiere enfoques pedagógicos explícitos, criterios éticos claros y modelos de evaluación centrados en el proceso, la trazabilidad y la autoría reflexiva.

The incorporation of generative artificial intelligence into higher education has rapidly transformed academic writing practices, creating pedagogical opportunities as well as ethical and assessment-related challenges. In this context, the aim of this article is to present an integrative literature review based on a critically oriented thematic synthesis in order to analyze how recent research addresses the pedagogical, ethical, and evaluative implications of using these tools in university academic writing. The search was conducted in Scopus, ERIC, and SciELO, considering publications in Spanish, English, and Portuguese published between 2022 and March 2026. After the selection process, a corpus of 21 studies was established. The analysis identified four main axes: pedagogical integration of generative AI, student agency and critical literacy, ethics, authorship and academic transparency, and assessment in AI-mediated contexts. The reviewed evidence suggests that these technologies can expand support for text planning, revision, and feedback, but they also raise risks related to instrumental dependence, weakening of authorial voice, and opacity in academic production processes. It is concluded that their integration into university writing requires explicit pedagogical approaches, clear ethical criteria, and assessment models focused on process, traceability, and reflective authorship.