Inteligencia Artificial con Rostro Humano: Propuesta del Modelo MIARH para una Educación Superior Centrada en la Persona
Resumen
La acelerada incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior ha transformado los procesos de enseñanza y aprendizaje. Si bien estas tecnologías ofrecen oportunidades para personalizar y optimizar el rendimiento académico, su implementación predominante plantea riesgos de deshumanización y reducción del estudiante a métricas algorítmicas. El presente estudio tuvo como objetivo analizar la integración de la inteligencia artificial en la educación superior desde una perspectiva centrada en la persona, a través de una revisión sistemática de la literatura (2023-2025) sustentada en los postulados teóricos de Carl Rogers y en referentes contemporáneos sobre ética y tecnología educativa. El procedimiento analítico e interpretativo identificó tensiones ontológicas entre la estandarización de datos y la dimensión socioafectiva del aprendizaje. Como principal contribución, se formula el Modelo de Inteligencia Artificial con Rostro Humano (MIARH), un marco conceptual estructurado en cinco dimensiones interdependientes: centralidad de la persona, mediación pedagógica, ética y gobernanza responsable, desarrollo de competencias humanas e innovación educativa con sentido humano. Se concluye que es viable integrar la IA en los entornos universitarios sin vulnerar los principios éticos y pedagógicos del proceso educativo, siempre que la tecnología se entienda como una herramienta de mediación subordinada a la autonomía, la dignidad y el desarrollo integral del ser humano.
Descargas
Citas
Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press.
Cukurova, M. (2021). The interplay of learning analytics and artificial intelligence in education: A review of recent trends. British Journal of Educational Technology, 52(4), 1450–1468. https://doi.org/10.1111/bjet.13116
Floridi, L. (2023). The ethics of artificial intelligence: Principles, challenges, and opportunities. Oxford University Press.
Fullan, M. (2020). Leading in a culture of change. Jossey-Bass.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2022). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Luckin, R. (2022). AI for school teachers. Routledge.
Rogers, C. R. (1969). Freedom to learn. Merrill.
Schleicher, A. (2021). World class: How to build a 21st-century school system. OECD Publishing.
Selwyn, N. (2021). Education and technology: Key issues and debates (2.ª ed.). Bloomsbury Academic.
UNESCO. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. UNESCO Publishing.
Williamson, B. (2020). Big data in education: The digital future of learning, policy and practice. SAGE Publications.
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education: Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), Article 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.
Derechos de autor 2026 Héctor Manuel Díaz Cuevas , Ernesto Chagoya Serna, Aaron Belmares Rodriguez , Pedro Figueroa González, Valentin Pizano Chávez , Erika Citlalli Rodríguez López

Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.









.png)
















.png)
1.png)

