Pedagogical Dilemmas of Generative Artificial Intelligence in Higher Education: A Systematic Review
Abstract
Generative Artificial Intelligence (GAI) has reshaped the ways in which knowledge is produced and validated within teacher education, giving rise to tensions stemming from rapid technological expansion that outpace a comprehensive understanding of its formative implications. One line of inquiry has primarily focused on the instrumental dimensions of GAI, emphasizing task execution, text generation, and automated feedback. Another body of research has addressed ethical and pedagogical reflections; however, its findings remain inconclusive. In response to this gap, the present study aimed to examine the tensions, meanings, and dimensions that shape the formative use of GAI in teacher education. A systematic literature review (n = 65) was conducted following the PRISMA 2020 guidelines, drawing on studies indexed in Scopus, ERIC, and RedALyC (2015–2025). The findings reveal a predominance of instrumental perspectives, alongside limited exploration of the formative, ethical, and reflective potential of GAI. The analysis was organized around three principal categories: technological, formative/pedagogical, and ethical, as well as a cross-cutting dimension of tensions, from which six pedagogical dilemmas were identified. These dilemmas offer analytical lenses for future research and critical discussion. The study concludes that GAI constitutes an epistemological challenge rather than merely a technical one, requiring sustained reflection and coherence within teacher education practices.
Downloads
References
Alonso, A., Campirán, A., & Landín, M. del R. (2024). Inteligencia artificial: Pensamiento crítico, ética e impacto en educación. En Procesos de Innovación en contextos educativos (Vol. 1). UTP. https://doi.org/10.58299/utp.183
Arksey, H., & O’Malley, L. (2005). Scoping studies: Towards a methodological framework. International Journal of Social Research Methodology, 8(1), 19-32. https://doi.org/10.1080/1364557032000119616
Artopoulos, A. (2025). Aprender con Inteligencia Artificial en el nivel superior. El caso de la Lectura Distante. Praxis Educativa (Arg), 29(2), 1-19. https://doi.org/10.19137/praxiseducativa-2025-290203
Ballestero, H. F. V., Pazos, R. E. A., Seisdedos, L. F., & Saltos, F. E. F. (2025). La inteligencia artificial generativa como recurso didáctico en la educación superior. Una revisión sistemática. RECIMUNDO, 9(2), 247-261. https://doi.org/10.26820/recimundo/9.(2).abril.2025.247-261
Bannister, P., Santamaría Urbieta, A., & Alcalde Peñalver, E. (2023). A systematic review of generative AI and (English Medium Instruction) Higher Education. Aula Abierta, 52(4), 401-409. https://doi.org/10.17811/rifie.52.4.2023.401-409
Benavides-Lara, M. A., Rendón Cazales, V. J., Escalante Rivas, N., Martínez Hernández, A. M. D. P., & Sánchez Mendiola, M. (2025). Presencia y uso de la inteligencia artificial generativa en la Universidad Nacional Autónoma de México. Revista Digital Universitaria, 26(1).
https://doi.org/10.22201/ceide.16076079e.2025.26.1.10
Calle, G. P. R., Tivillin-Gutama, D. M., & Bonisoli, L. (2025). La Inteligencia Artificial Y Su Influencia En El Comportamiento De Los Estudiantes. KAIRÓS, Revista de Ciencias Económicas, Jurídicas y Administrativas, 8(14), 67-87.
Cassany, D. (2024). (Enseñar a) leer y escribir con inteligencias artificiales generativas: Reflexiones, oportunidades y retos. Enunciación, 29(2), 320-336.
Castillo, K. A. P., Yedra, R. J., & Aguilar, M. A. A. (2024). Diseño de un sitio web para bachillerato: Estudio exploratorio-secuencial. Apertura (Guadalajara, Jal.), 16(2), 132-146.
Chica-Elizalde, A. F. C., Ramirez, O. C. G., Cueva, E. L. L., & Asanza, W. B. R. (2025). Evaluación del Uso de la Inteligencia Artificial Generativa en la Universidad Técnica de Machala: Beneficios y Riesgos. Estudios y Perspectivas Revista Científica y Académica, 5(2), 1207-1235. https://doi.org/10.61384/r.c.a..v5i2.1200
Davis, F. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
Feixas, M., Lagos, P., Fernández, I., & Sabaté, S. (2015). Modelos y tendencias en la investigación sobre efectividad, impacto y transferencia de la formación docente en educación superior. EDUCAR, 51(1), 81-107. https://doi.org/10.5565/rev/educar.695
Ferrarelli, M. (2025). Espejos y espejismos: Diálogos entre enseñanza, aprendizajes e IAG. Propuesta Educativa, 34(63), 12-24.
Ferrarelli, M., & Pereyra, M. M. (2024). “Hay una conversación pendiente”: Apuntes para reflexionar sobre la incorporación de la Inteligencia Artificial Generativa en la educación superior. Questión, no. 79. https://doi.org/10.24215/16696581e951
Flick, U. (2007). Introducción a la investigación cualitativa. Morata. https://www.u-cursos.cl/filosofia/2009/2/EDU203/1/material_docente/bajar?id_material=469326
Gadamer, H.-G. (1993). Verdad y método II. Ediciones Sígueme.
García Soliz, D. (2025). Uso de la tecnología educativa en la educación superior: Descripción de la aplicación de plataformas de aprendizaje y herramientas digitales en la carrera de Educación Inicial en la Universidad de Milagro (UNEMI) en el ciclo lectivo septiembre 2024-febrero 2025 [Tesis,
Universidad Nacional de La Plata]. https://doi.org/10.35537/10915/185895
Gorodneff, L., Dughera, L., & Bordignon, F. R. A. (2025). «Máquinas de enseñar» en la era de la IAG. Caso Khanmigo. Revista Española de Educación Comparada, 48, 311-330. https://doi.org/10.5944/reec.48.2025.45390
Guba, E. G., & Lincoln, Y. S. (1994). Competing paradigms in qualitative research. En N. K. Denzin & Y. S. Lincoln (Eds.), Handbook of qualitative research (pp. 105–117). Sage Publications.
Holmes, W., & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, 57(4), 542-570. https://doi.org/10.1111/ejed.12533
Hong, Q. N., Fàbregues, S., Bartlett, G., Boardman, F., Cargo, M., Dagenais, P., Gagnon, M.-P., Griffiths, F., Nicolau, B., O’Cathain, A., Rousseau, M.-C., Vedel, I., & Pluye, P. (2018). The Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) version 2018 for information professionals and researchers. Education for Information, 34(4), 285-291. https://doi.org/10.3233/EFI-180221
Kohnke, L., & Ulla, M. B. (2024). Embracing Generative Artificial Intelligence: The Perspectives of English Instructors in Thai Higher Education Institutions. Knowledge Management & E-Learning, 16(4), 653-670.
Long, H. A., French, D. P., & Brooks, J. M. (2020). Optimising the value of the critical appraisal skills programme (CASP) tool for quality appraisal in qualitative evidence synthesis. Research Methods in Medicine & Health Sciences, 1(1), 31-42. https://doi.org/10.1177/2632084320947559
Martínez, A. L. (2025). Docencia y revolución tecnológica. Líneas formativas desde una interpretación analógica. Revista Construyendo Paz Latinoamericana, 21. https://doi.org/10.35600/25008870.2025.21.0375.1
Molina, L. M. (2024). La Metacognición: Estrategia para el Desarrollo de Competencias Académicas. Ciencia Latina: Revista Multidisciplinar, 8(2), 6124-6142.
Munn, Z., Stone, J. C., Aromataris, E., Klugar, M., Sears, K., Leonardi-Bee, J., & Barker, T. H. (2023). Assessing the risk of bias of quantitative analytical studies: Introducing the vision for critical appraisal within JBI systematic reviews. JBI Evidence Synthesis, 21(3), 467-471. https://doi.org/10.11124/JBIES-22-00224
Norman-Acevedo, E. (2024). Inteligencia artificial al servicio de la pedagogía: Potenciando la creatividad y el pensamiento crítico. PANORAMA, 18(34), 1-13.
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Pagola, Zanotti, A., & Grasso, M. (2024). Reflexiones sobre plataformización universitaria y pedagogía. Experiencias en la provincia de Córdoba, Argentina. Inmediaciones de la Comunicación, 19(1), 195-210.
Pineda, K. A. P., Calderón, L. M. C., & Yedra, R. J. (2024). Perspectiva de estudiantes universitarios sobre el aprendizaje multimedia en formato de video: Un estudio cualitativo asistido por inteligencia artificial. IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH, 15. https://www.redalyc.org/journal/5216/521676741047/
Pirella, J., Pérez, E., & Pardo, L. (2022). Tendencias y retos de la formación docente en Iberoamérica. Revista de Ciencias Sociales, XXVIII(4), 315-334.
https://www.redalyc.org/journal/280/28073811020/html/
Polanin, J. R., Pigott, T. D., Espelage, D. L., & Grotpeter, J. K. (2019). Best practice guidelines for abstract screening large-evidence systematic reviews and meta-analyses. Research Synthesis Methods, 10(3), 330-342. https://doi.org/10.1002/jrsm.1354
Popham, W. J. (2013). Evaluación Trans-formativa. El poder transformador de la evaluación formativa. NARCEA, S.A. de Ediciones.
Rodriguez, E. R., & Ramos, E. G. R. (2025). Uso de inteligencia artificial en estudiantes de pregrado: Aprendizaje basado en preguntas. RIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 15(30). https://doi.org/10.23913/ride.v15i30.2310
Romani, Macedo Inca, K. S., Soto Loza, G. E., Franco Guevara, A. M., Ore Choque, M. K., Romani Pillpe, G., Macedo Inca, K. S., Soto Loza, G. E., Franco Guevara, A. M., & Ore Choque, M. K. (2025). Revisión sistemática de inteligencia artificial generativa (GenIA) para el diseño de experiencias de aprendizaje, 2020-2025. Revista Espacios, 46(3), 13-27. https://doi.org/10.48082/espacios-a25v46n03p02
Rossete, J., & Clemente, G. (2024). La transcendencia de la escritura en el entorno digital universitario1. Revista de Ciencias Sociales (Cr), 2(184). https://www.redalyc.org/journal/153/15379693006/
Sánchez, M. del R. R. (2025). Evaluar el pensamiento crítico en la era de la IA: Construcción y validación de una escala de disposiciones en contextos educativos mediados por IAG. Revista Electrónica sobre Tecnología, Educación y Sociedad, 12(24). https://www.ctes.org.mx/index.php/ctes/article/view/876
Silgado-Tuñón, D. A., & López-Flores, J. I. (2025). Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Superior: Una Revisión Sistemática. UNIÓN - REVISTA IBEROAMERICANA DE EDUCACIÓN MATEMÁTICA, 21(73). https://revistaunion.org/index.php/UNION/article/view/1709
Tapia, H. (2022). Aprendizaje cognoscitivo impulsor de la autorregulación en la construcción del conocimiento. Revista de Ciencias Sociales, 28(5). https://doi.org/10.31876/rcs.v28i.38154
Torrano, F., Fuentes, J. L., & Soria, M. (2017). Aprendizaje autorregulado: Estado de la cuestión y retos psicopedagógicos. Perfiles Educativos, 39(156). https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2017.156.58290
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. https://doi.org/10.2307/30036540
Verdejo, A., & Cruz, R. (2024). Tensiones en el enfoque de evaluación formativa: De la teoría a la realidad en educación normal. Revista PASAJES, 1(17), 1-30.
Verdejo, A., & Herrera-Meza, G. (2022). Reflexiones teóricas orientadas a la mejora educativa desde la innovación educativa y la evaluación formativa. Revista de la Innovación a la Práctica, 1(1), 7-21.
Viramontes Anaya, E. (2024). Análisis cualitativo en la investigación. IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH, 15, e2074. https://doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v15i0.2074
Yilmaz, F. G. K., Yilmaz, R., & Ceylan, M. (2024). Generative Artificial Intelligence Acceptance Scale: A Validity and Reliability Study. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(24), 8703-8715. https://doi.org/10.1080/10447318.2023.2288730
Zamora-Úbeda, Z. C. Z., & Gómez, H. O. S. (2024). Conocimiento, uso y percepción de la inteligencia artificial en la enseñanza superior. Revista Científica Estelí, 49, 128-146. https://doi.org/10.5377/esteli.v13i49.17889
Zárate-Moedano, R., Canchola-Magdaleno, S. L., & Suarez-Medellín, J. (2022). Estrategias didácticas y tecnología utilizada en la enseñanza de las ciencias. Una revisión sistemática. IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH, 13, e1396-e1396. https://doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v13i0.1396
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
In order to promote the development and dissemination of research in education in Latin America, the Ibero-American Journal for Educational Research and Development (RIDE) adhered to the Budapest Open Access Initiative, which is why it is identified as a Open access publication. This means that any user can read the complete text of the articles, print them, download them, copy them, link them, distribute them and use the contents for other purposes. Creative Cummons licenses allow users to specify the rights to use an open access journal available on the Internet in such a way that users know the rules of publication. Authors who publish in this journal accept the following conditions: Authors they keep the author's rights and give the magazine the right of the first publication, with the work registered with the attribution license of Creative Commons, which allows third parties to use the published material whenever they mention the authorship of the work and the first publication in this The authors can make other independent and additional contractual agreements for the non-exclusive distribution of the version of the article published in this journal (eg, include it in an institutional repository or publish it in a book) as long as they clearly indicate that The work was published for the first time in this magazine. Authors are allowed and recommended to publish their work. low on the Internet (for example on institutional or personal pages) before and during the review and publication process, as it can lead to productive exchanges and to a greater and faster dissemination of the published work
