Kovari A. A systematic review of AI-powered collaborative learning in higher education: Trends and outcomes from the last decade. Soc Sci Humanit Open. 2025;11:101335. doi:10.1016/j.ssaho.2025.101335.
García Dieguez M. Comentario sobre Colaborar con IA: cuando la inteligencia artificial potencia el aprendizaje entre pares. [Internet]. Organizacion Panamericana de Salud. Repositorio Bibiográfico. Citado el 10/07/2025 Disponible en: https://campus.paho.org/es/repo/colaborar-ia-inteligencia-artificial-potencia-aprendizaje-pares
García Dieguez M.
CEEProS Universidad Nacional del Sur
Este artículo es relevante para docentes, diseñadores instruccionales y responsables de programas virtuales interesados en comprender cómo la inteligencia artificial puede fortalecer el aprendizaje colaborativo en educación superior. La revisión sintetiza estudios de la última década sobre herramientas como analítica predictiva, sistemas de recomendación, chatbots, tutores inteligentes, retroalimentación automatizada, entornos inmersivos y seguimiento emocional o fisiológico. Aunque no está centrado específicamente en salud, sus aportes son transferibles a la formación continua de profesionales sanitarios, especialmente en actividades basadas en casos, simulación, aprendizaje entre pares, comunidades de práctica y retroalimentación colaborativa.
La revisión incluyó 27 estudios seleccionados siguiendo criterios PRISMA. El artículo muestra un crecimiento marcado de publicaciones sobre aprendizaje colaborativo potenciado por IA, especialmente entre 2023 y 2024. Los hallazgos indican que la IA puede contribuir a mejorar el aprendizaje colaborativo mediante personalización de trayectorias, predicción del desempeño, identificación temprana de estudiantes en riesgo, retroalimentación inmediata, apoyo al trabajo grupal y seguimiento de la participación.
El artículo destaca que los sistemas de IA pueden apoyar la conformación de grupos, adaptar la dificultad de las tareas, monitorear la contribución individual, detectar baja participación y ofrecer recomendaciones para mejorar la colaboración. También señala la importancia de la presencia social y del compromiso emocional: algunas herramientas permiten analizar señales como expresiones faciales, tono de voz o patrones de interacción para detectar dificultades en la dinámica grupal. La revisión también resalta el valor de laboratorios virtuales, metaverso, simulaciones, chatbots y sistemas de feedback-feedforward para favorecer aprendizajes más interactivos.
Como limitación importante, la búsqueda es limitada y se incluyeron únicamente artículos en inglés. Además, muchos estudios pertenecen a ingeniería, educación general o tecnología educativa, por lo que la aplicación directa a educación médica o formación continua en salud requiere adaptación contextual. También se observan desafíos éticos relevantes: transparencia algorítmica, protección de datos, sesgos, dependencia tecnológica y necesidad de mantener supervisión humana.
- Usar IA para personalizar actividades colaborativas.
- Aplicar analítica de aprendizaje para identificar participantes en riesgo, baja interacción o contribución desigual dentro de un equipo.
- Diseñar tareas colaborativas con dificultad ajustable, donde la IA pueda sugerir apoyos adicionales si el grupo se estanca o aumentar la complejidad si avanza rápido.
- Incorporar herramientas de feedback automatizado y feedforward.
- Utilizar chatbots o asistentes virtuales para apoyo durante el trabajo grupal, resolución de dudas frecuentes, orientación metodológica o recordatorios de tareas.
- Mantener siempre una supervisión docente activa.
- Definir reglas éticas claras.