Entre lagunas y consensos: implicaciones de la inteligencia artificial para la investigación en Educación en Ciencias
DOI:
https://doi.org/10.56117/resbenq.2026.v7.e072611Palabras clave:
Sociología del conocimiento científico, Teoría Histórico-Cultural de la Actividad, ChatGPTResumen
La inteligencia artificial generativa (IA Gen), especialmente los chatbots basados en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), ha reconfigurado prácticas asociadas a la búsqueda, organización, síntesis y interpretación de la literatura académica. Esta transformación resulta particularmente sensible en los estudios de revisión de la investigación científica, como estados del arte, estudios de mapeo y revisiones sistemáticas, modalidades de investigación ampliamente reconocidas como relevantes en el campo de la Educación en Ciencias. En este sentido, el objetivo de este artículo es analizar conceptualmente cómo la incorporación descontrolada de la IA Gen en investigaciones de revisión puede reconfigurar el sistema de actividades científicas implicado en el trabajo investigador. Metodológicamente, este es un estudio de carácter cualitativo. Presentamos ejemplos de la literatura empíricas y fundamentamos el análisis en la Teoría Histórico-Cultural de la Actividad para describir e interpretar transformaciones sociotécnicas en las prácticas de revisiones. Sostenemos que, cuando la mediación técnica se desplaza de instrumento de apoyo a autoridad discursiva, aumenta el riesgo de homogeneización de ideas y borramiento de las lagunas de investigación, produciendo síntesis con apariencia de consenso. En este contexto, emergen “lagunas genéricas” y formulaciones descontextualizadas que sustituyen la problematización y ocultan las contradicciones productivas que caracterizan a un campo científico amplio y plural como la Educación en Ciencias. Finalmente, concluimos que el riesgo central no es la existencia de la IA Gen en sí, sino su apropiación acrítica como atajo epistémico. Asimismo, destacamos que el uso de la IA Gen en la investigación científica requiere transparencia y procedimientos que preserven la visibilidad de disensos y contradicciones, reconociéndose como motores históricos de la producción de conocimiento.
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