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INTRODUCCIÓN
Es muy probable decir que los desarrollos tecnológicos en nuestra historia reciente han aumentado las interacciones humanas tradicionales en diversos contextos (Akpınar y Yörük, 2024). Se puede fácilmente explicar el desarrollo de la Inteligencia Artificial desde sus orígenes, abarcando sus primeros conceptos teóricos hasta aplicaciones avanzadas actuales (Hirsch-Kreinsen y Krokowski, 2023). Hay varios avances en la Inteligencia Artificial en estos últimos tiempos, lo cual ha permitido mejoras significativas en diversas aplicaciones tecnológicas y áreas del conocimiento (Syahrizal et al., 2024).
El aprendizaje profundo y la Inteligencia Artificial capacitan a las máquinas y sistemas operativos para llevar a cabo tareas más complejas, lo que plantea nuevos desafíos para las perspectivas laborales de los empleados en la era digital (Shen y Zhang, 2024). Así como en la Inteligencia Artificial quirúrgica, un área en desarrollo, muestra un gran potencial para mejorar significativamente la seguridad del paciente durante los procedimientos quirúrgicos y para optimizar los resultados clínicos a largo plazo (Skinner et al., 2024). Agregando lo crucial que son las plataformas de Inteligencia Artificial, cuando tienen acceso a vasto conjunto de datos, al desempeñar un papel fundamental en la creación de preguntas de prueba para todas las áreas del currículo de medicina de pregrado (Sridharan y Sequeira, 2024).
Examinar el diseño y las aplicaciones innovadoras de los softwares basados en Inteligencia Artificial permite rastrear su evolución reciente y asistir a los desarrolladores e implementadores en la toma de decisiones de diseño para sus agentes conversacionales (Lim et al., 2024). Al referirse a un sistema inteligente, frecuentemente se está haciendo alusión en un sistema que opera de manera distribuida y colaborativa, que implica la colaboración de múltiples componentes autónomos (Guerreiro Augusto et al., 2024). La Inteligencia Artificial utiliza una gran cantidad de enfoques y técnicas para realizar labores que normalmente necesitan el uso de la inteligencia humana (Tamascelli et al., 2024).
El uso de los Modelos de Lenguaje Grande implica desafíos debido a la naturaleza de los datos utilizados para su entrenamiento y a las limitaciones propias de cada modelo (Suárez et al., 2024). La Inteligencia Artificial ha tenido un notable auge en los últimos años, transformando gran cantidad de industrias y cambiando la forma en que vivimos, trabajamos e interactuamos (Padmaja et al., 2024). Los sistemas de Inteligencia Artificial han penetrado en ámbitos fundamentales y han transformado percepciones, conexiones e identidades: los datos emocionales como parte de una política psicológica neoliberal (Barrios-Tao y Días Pérez, 2024).
La pandemia de COVID-19 generó grandes esfuerzos para crear herramientas de Inteligencia Artificial para diagnosticar la enfermedad e intentar predecir los riesgos para los pacientes con esta enfermedad (Laux et al., 2024). Ante los desafíos emergentes y al dinámico entorno de las redes sociales y la tecnología, los enfoques educativos se han ajustado, evolucionando de un énfasis en las herramientas hacia uno centrado en el alumno, humanizando así el aprendizaje en línea (Parra y Chatterjee, 2024). La digitalización del ámbito educativo ha tenido un gran impacto en cómo la tecnología es incorporada en los sistemas educativos de nivel secundario y universitario a nivel global (Tapalova y Zhiyenbayeva, 2022).
Una plataforma de aprendizaje basado en Inteligencia Artificial simplifica para los profesores subir los materiales del curso y permite a los estudiantes interactuar con un tutor inteligente mediante una interfaz de chat integrada en los documentos del curso (Baba et al., 2024). En el dinámico ambiente educativo actual, es crucial integrar tecnologías avanzadas, especialmente dispositivos móviles, para satisfacer las necesidades cambiantes de los estudiantes contemporáneos (Synekop et al., 2024). El caso de ChatGPT ilustra el dilema de la Inteligencia Artificial: junto con sus beneficios, genera preocupaciones éticas sobre el posible impacto negativo en la sociedad (Polyportis y Pahos, 2024). La integración de la tecnología ChatGPT en la enseñanza ha permitido a los profesores mejorar habilidades tecnológicas y mantenerse al día con tecnologías educativas de Inteligencia Artificial emergentes, lo que ha ayudado a evolucionar como educadores en la era digital (Al-Mughairi y Bhaskar, 2024).
Concentrarse únicamente en las habilidades relacionadas con la Inteligencia Artificial podría pasar por alto numerosas otras habilidades que los estudiantes deben cultivar para adaptarse a un mundo donde la Inteligencia Artificial es prominente (Markauskaite et al., 2022). La percepción de la inteligencia moral en los sistemas de Inteligencia Artificial, como los grandes modelos lingüísticos, tiene la capacidad de impactar considerablemente el bienestar humano (Aharoni et al., 2024). Estudios anteriores sugieren que los rasgos de personalidad y las habilidades sociales, emocionales y actitudinales se agrupan en cinco dominios principales, los cuales son el compromiso social, cooperación, autogestión, resiliencia emocional e innovación; y se vinculan con resultados vitales consecuentes (Soto et al., 2024).
El aprendizaje socioemocional en las escuelas, aunque lleva un nombre reciente, no es un concepto novedoso. Platón ya sostenía que la educación debía centrarse en fomentar la ciudadanía responsable, justicia social y desarrollo de los talentos naturales de los estudiantes (Dussault y Thompson, 2024). Hoy, los maestros deben educar en habilidades personales y sociales, incluyendo el desarrollo emocional, integrando aprendizajes formales, no formales e informales en contextos como familia, escuela y trabajo (Soria-Aldavero et al., 2023). El estudio de las habilidades socioemocionales en la primera infancia se enfoca en prevenir problemas de adaptación y fortalecer recursos personales en varios contextos, promoviendo relaciones saludables y el cumplimiento de normas sociales (Forbes et al., 2023).
Los usos y el desarrollo de la Inteligencia Artificial en el ámbito educativo podrán generar un futuro impacto en el desarrollo humano, ameritando una minuciosa investigación.
El impacto de la utilidad de la Inteligencia Artificial como medio educativo, que implica el desarrollo personal y profesional de las personas. Por lo tanto, se tiene como objetivo analizar a fondo el desarrollo de la Inteligencia Artificial como Modelo de Lenguaje Extenso en la educación socioemocional. La consideración de este análisis radica en la posibilidad de que puedan existir factores que se vuelvan un riesgo al otorgar a Modelos de Lenguaje Extensos la responsabilidad de desarrollar habilidades socioemocionales a los seres humanos, como la falta de capacidad humana o la generación de información falsa sobre el tema, la educación socioemocional que es fundamental para el ser humano y lo mucho que influye en todas las etapas de la vida.
Al llegar a entender el impacto del empleo de las Inteligencias Artificiales en plataformas de aprendizaje, se evitarán riesgos significativos que podrían afectar el futuro desarrollo personal y profesional de los seres humanos. Por consiguiente, la interrogante que indagaremos es ¿Qué tan seguro y eficaz es la inteligencia artificial en la educación socioemocional como estrategias de desarrollo personal y profesional en el marco de políticas públicas y calidad del servicio educativo? De igual forma, la intención de este metaanálisis sin tratamiento estadístico será examinar crucialmente datos de literatura científica respecto a la inteligencia artificial en la educación socioemocional como estrategias de desarrollo personal y profesional en el marco de políticas públicas y calidad del servicio educativo. Actualmente, hay un considerable interés científico enfocado en replicar e incorporar la empatía humana en los sistemas informáticos utilizando y aprovechando entre otros avances, tecnologías como la Inteligencia Artificial (Gómez-León, 2022).
La inteligencia artificial un área en desarrollo, muestra un gran potencial para mejorar significativamente la seguridad del paciente durante los procedimientos quirúrgicos y para optimizar los resultados a largo plazo (Javier Benítez Moreno et al., 2023).
Se están llevando a cabo investigaciones detalladas sobre las aplicaciones de la Inteligencia Artificial Generativa en la educación superior, analizando cómo estas tecnologías pueden transformar métodos de enseñanza y aprendizaje en universidades y otras instituciones educativas avanzadas (Chiu, 2024).
A medida que las tecnologías de Inteligencia Artificial continúan avanzando, resulta cada vez más complicado predecir con exactitud su evolución (Holl, 2024). El auge de la Inteligencia Artificial ha provocado un aumento en el número de aplicaciones de inteligencia al estar empleado en entornos educativos (Al-Ghonmein y Al-Moghrabi, 2024).
Las redes neuronales artificiales permiten análisis profundos y detallados de datos socioemocionales, ofreciendo intervenciones personalizadas que mejoran el bienestar emocional y optimizan el rendimiento académico de los estudiantes (Estévez et al., 2022).
Los dilemas éticos que se anticipan con los algoritmos podrían, en realidad, no originarse en la Inteligencia Artificial en sí misma, sino ser revelados por ella (Baumgart, 2024). Aunque muchas cuestiones éticas no son exclusivas de la Inteligencia Artificial, las técnicas modernas, especialmente en los programas de aprendizaje automático que son opacos, presentan mayores desafíos para asegurar el cumplimiento ético (Arbelaez Ossa et al., 2024).
El rápido avance de las tecnologías de la información y la creciente aplicación de la Inteligencia Artificial han dado lugar a nuevos modelos de aprendizaje como los sistemas de interacción persona-ordenador, que ofrecen una plataforma innovadora para la educación (Liu, 2024).
La Inteligencia Artificial puede revolucionar la atención profesional mejorando la seguridad, la accesibilidad y la calidad, enfrentando la escasez de personal y el agotamiento (Silcox et al., 2024). Con la emergencia de modelos de lenguaje grandes basados en texto accesibles, con chatbots de Inteligencia Artificial y generación de imágenes, se ha vuelto crucial educar a los estudiantes sobre cómo emplear estas tecnologías adecuadamente para sus propósitos específicos (Kozov et al., 2024).
A pesar de las críticas públicas hacia las empresas tecnológicas por la manipulación emocional, investigadores y empresas tecnológicas siguen expandiendo el mercado del reconocimiento de emociones (Roemmich y Andalibi, 2021). Se están implementando cada vez más experiencias de intervención socioeducativa que utilizan estas nuevas estrategias de manera gradual (Tripathi et al., 2024).
La personalización del aprendizaje se ha abordado principalmente asociada a la adaptabilidad del Sistema de Gestión de Aprendizaje (Castro et al., 2024). El desarrollo profesional de los profesores, la formación continua y el aprendizaje constante son ahora imperativos indispensables para adaptarse a los rápidos cambios sociales y educativos actuales (Vargas et al., 2021).
Además, muchas organizaciones están tratando activamente de integrar IA en sus flujos de trabajo debido a su notable desempeño, que compite con el desempeño humano en una amplia variedad de tareas (Ali et al., 2023). El aprendizaje electrónico potenciado por Inteligencia Artificial promueve el desarrollo sostenible al proporcionar una educación accesible y asequible que promueve los objetivos de sostenibilidad socioeconómica (Saqr et al., 2024).
El aumento de la demanda de habilidades interpersonales en el mundo laboral ha llevado a los estudiantes a concentrarse más en desarrollar esas habilidades. Esto es crucial para asegurar que los graduados estén preparados para afrontar desafíos del entorno laboral (Ngo, 2024).
Los estudiantes en línea necesitan adquirir habilidades para entender y gestionar sus emociones, además de establecer y alcanzar metas positivas a través de la interacción social, el manejo de sentimientos y la empatía hacia los demás (Wetcho y Na-Songkhla, 2022). La información proporcionada a las personas mediante Inteligencia Artificial es confiable para tomar decisiones médicas y fundamentadas y precisas (Liu et al., 2024).
El marco de la investigación se enfoca en el estudio del impacto de la integración de la Inteligencia Artificial en la educación socioemocional y los riesgos que se presentarían si estos sistemas llegan educar a los más jóvenes autónomamente. Esto se debe a que los Modelos de Lenguaje Grande pueden tener complicaciones no esperadas al momento de ejecutar sus programaciones, fallando en su objetivo de desarrollar habilidades socioemocionales a los humanos para sus desarrollos personales y profesionales; y fomentando otro tipo de conductas negativas que pueden llegar a ser perjudiciales, considerando que estos sistemas aún están siendo analizados por expertos para determinar si una Inteligencia Artificial autónoma debe asumir tal importante responsabilidad.
MÉTODO
Respecto al procedimiento se utilizará el método PRISMA, para presentar la información de nuestra revisión sistemática. Se necesita cumplir un conjunto de criterios para que el estudio represente un nivel alto de evidencia, adicionando un diagrama de flujo PRISMA que las ideas sean organizadas e ilustradas gráficamente. Por ello, se desarrollará un protocolo detallado que se dividirá principalmente en cuatro fases diferentes que comprenden la búsqueda, la selección, la extracción y el análisis. La fase de la búsqueda requiere investigar a profundidad y compilar fuentes bibliográficas, en tanto que la fase de selección requiere apreciar y resaltar los documentos compilados en relación a los criterios de inclusión y exclusión preestablecidos.
Después, sigue la fase de extracción de los datos de cada documento seleccionado en base a sus objetivos y metodologías y, por último, en la fase de análisis seleccionaremos los documentos con estudios más destacados, que serán finalmente evaluados. Con lo explicado, se garantiza una revisión de forma correcta, confiable y equilibrada de la bibliografía, obteniendo conclusiones concretas y escoger decisiones racionales.
Tomando en cuenta los criterios para la búsqueda y selección de los documentos, se aplicarán los siguientes parámetros de inclusión: 1) artículos científicos que estudien e investiguen temas relacionados a la Inteligencia Artificial y su empleo como modelo de aprendizaje para la educación socioemocional. 2) artículos que estén disponibles dentro de la base de datos Scopus, 3) artículos que hayan sido publicados desde enero del 2020 hasta mayo del 2024, y 4) artículos que sean de acceso abierto. Y para los parámetros de exclusión, se aplicarán los siguientes puntos: 1) monografías, libros y capítulos de libros, ensayos, informes, cartas y conferencias, 2) artículos que no sean de acceso abierto, 3) estudios e investigaciones que se centren a profundidad en un contexto muy apartado de la educación socioemocional.
Para obtener artículos científicos pertinentes para el estudio, se utilizó una estrategia de búsqueda que se centró en la base de datos Scopus. La búsqueda se efectuó hasta el año 2023, garantizando que se incluyera la información más reciente y de libre acceso. Para aumentar la efectividad de la búsqueda, se emplearon descriptores específicos relacionados con las categorías de Inteligencia Artificial y educación socioemocional. Estos descriptores, combinados con el uso de operadores booleanos, permitieron refinar los resultados y mejorar los hallazgos generales del estudio. Al aplicar este enfoque, se logró optimizar la recuperación de datos relevantes, garantizando un análisis exhaustivo y sólido del tema en cuestión.
Durante el proceso de selección, la búsqueda se desarrolló utilizando descriptores predefinidos en la base de datos Scopus. Con el fin de optimizar el proceso de búsqueda, se aplicó una combinación de palabras claves y el operador booleano AND para que los resultados de búsqueda sean artículos que contengan información sobre la Inteligencia Artificial y la educación socioemocional. Presentando la búsqueda en español: ((("inteligencia") AND ("artificial")) AND (("aprendizaje") AND ("sistemas")) AND ("educación") AND (” estudiantes”)). Y con la búsqueda en inglés: ((("artificial") AND ("intelligence")) AND (("learning") AND ("systems")) AND ("education") AND (” students”)).
Además, durante el proceso de búsqueda, se mantuvieron registros meticulosos de los datos preliminares y de las fuentes seleccionadas en un formulario completo de recopilación de datos. Se documentaron aspectos clave como el año de publicación, país de origen, título de la publicación, nombre de la revista, así como los objetivos del estudio y los aspectos metodológicos. Este enfoque sistemático garantizó que toda la información relevante fuera registrada adecuadamente, facilitando el análisis y la evaluación posterior de las fuentes seleccionadas. Siguiendo este procedimiento riguroso, la investigación tuvo como objetivo recopilar una amplia y diversa gama de literatura para apoyar sus objetivos y proporcionar una base sólida para un examen y una síntesis más profundos.
El número de artículos que salieron como resultados de la búsqueda preliminar sin alguna clasificación en la base de datos Scopus, fue un total de 2577 artículos, Figura 1.
Tras la búsqueda preliminar contando con 2577, se excluyeron 1837 registros luego de aplicar la fase de búsqueda selectiva, por sus palabras claves y títulos fuera del tema de estudio. De esta forma, 529 se excluyeron por resúmenes y conceptos distintos al tema de estudio. Luego, 78 por información básica que no daba muchos aportes y, por último, 53 registros se excluyeron por contenido que no generaba conclusiones concretas. Quedando solo 80 artículos científicos para un análisis profundo.
DESARROLLO Y DISCUSIÓN
El presente apartado aborda el análisis crítico de los hallazgos relacionados con la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en el fortalecimiento de la educación socioemocional, con énfasis en su contribución al desarrollo personal y profesional de los estudiantes. Se examinan diversas estrategias basadas en tecnologías inteligentes que promueven competencias emocionales, así como su alineación con las políticas públicas vigentes y los estándares de calidad del servicio educativo. A partir de una revisión teórica y empírica, se discuten los alcances, desafíos y oportunidades que ofrece la IA en contextos educativos, especialmente en entornos que demandan una formación integral orientada al bienestar emocional y a la empleabilidad. Asimismo, se contrastan estos hallazgos con estudios previos, identificando implicancias para la gestión educativa y la formulación de políticas que integren innovación tecnológica con el enfoque humanista en la educación.
Sobre el origen de los artículos escogidos para la investigación, 16 son de Estados Unidos, 11 son de China, 10 son de España, 6 son de Alemania, 4 son de Australia Arabia Saudita, Reino Unido y Países Bajos, 3 son de Chile, Colombia, México y Suiza. 2 son de Bélgica, Canadá, Hong Kong, Italia, Jordán, Noruega, Omán y Suecia. Y cada 1 de los demás son de Argentina, Bahréin, Bulgaria, Cuba, República Dominicana, Francia, Grecia, India, Indonesia, Israel, Kazajstán, Macao, Marruecos, Filipinas, Portugal, Federación Rusa, Corea del Sur, Tailandia, Pavo, Ucrania, Emiratos Árabes Unidos y Vietnam. Considerando el año de publicación de los artículos, 59 de estos son del 2024, 7 artículos son del 2023, 9 artículos son de los 2022 y 5 artículos son del 2021; teniendo en total 80 artículos durante el periodo de 2021 - 2024.
Discusión
Los autores de los artículos escogidos para analizar se han inclinado al impacto positivo que puede tener la integración de la Inteligencia Artificial en la educación socioemocional.
Uno de los documentos se enfoca en cómo una Inteligencia Artificial se integra con actividades humanas como servicios cooperativos, conectados y automatizados; y también con su Economía de Plataforma para desarrollar soluciones de sus respectivos ámbitos (Guerreiro Augusto et al., 2024). Así como, otro documento trata sobre la necesidad de adaptar la educación a los avances tecnológicos recientes y la creciente digitalización, proponiendo que la Inteligencia Artificial ofrece oportunidades para mejorar la eficiencia y el desarrollo de competencias de su campo (Syahrizal et al., 2024). Del mismo modo, el propósito de un estudio adicional es mejorar la enseñanza mediante la Inteligencia Artificial, incluyendo fomentar una efectiva adaptación de los estudiantes a la sociedad y mejorar sus habilidades académicas, aplicando lo aprendido en contextos reales (Sun, 2024).
Por otra parte, diversos autores analizaron el impacto de la Inteligencia Artificial y los riesgos asociados a su implementación en la educación socioemocional. Como un documento que, respecto a su tema de estudio, enfatiza la importancia de la Inteligencia Artificial en la estratificación de riesgos respecto y en reportes precisos, al tiempo que se evitan problemas inesperados (Baumgart, 2024). Por lo tanto, otro análisis examina las preocupaciones y desafíos que enfrentan los expertos al desarrollar Inteligencia Artificial ética, buscando entender cómo esta puede alinearse mejor con las prácticas éticas dentro de su sector (Arbelaez Ossa et al., 2024). De igual forma, Una investigación más explora las consideraciones éticas críticas en el desarrollo de Inteligencia Artificial para su tema de estudio, incluyendo comprender las complejidades y las implicaciones éticas del desarrollo y la implementación de la Inteligencia Artificial en sus respectivos entornos (Shen y Zhang, 2024).
Sin embargo, un análisis que evaluaba un modelo de educación con una plataforma de aprendizaje asistida por Inteligencia Artificial, determinó que no mejoró significativamente el desarrollo profesional de los estudiantes (Li y Peng, 2022)
Además, un estudio que trató sobre una investigación que ofrece una revisión de estudios que utilizan la Inteligencia Artificial para la seguridad y la fiabilidad, hubo enfoques en técnicas de Aprendizaje Automático para la evaluación de riesgos en sistemas relacionados (Tamascelli et al., 2024). Adicionalmente, un trabajo que desarrolló métodos dentro de su tema de estudio que combinaron la eficacia predictiva artificial con la interpretabilidad, facilitó la confianza en el sistema y describiendo con precisión la solución para mejorar el tratamiento de su problemática (Leonardsen et al., 2024).
Los hallazgos mencionados se alinean con un documento que aborda el tema de la Inteligencia Artificial, destacando sus éxitos, pero también sus limitaciones tanto conceptuales como operativas en diversas áreas de aplicación (Farisco et al., 2024). Similar a un análisis que busca entender cómo y en qué medida la Inteligencia Artificial puede integrarse en los procesos de su tema de estudio existentes y cómo puede alterar dichos procesos (Polyportis y Pahos, 2024).
Los resultados positivos convergen con una investigación sobre las implicaciones éticas del uso de la Inteligencia Artificial en su contexto de estudio, especialmente en institutos de múltiples operaciones (Bani Ahmad, 2024). También, con el apoyo de tecnología avanzada de hardware y software, las técnicas de Inteligencia Artificial han impulsado la popularización de los servicios inteligentes en línea y acelerado el desarrollo y la aplicación de sistemas de chatbots (Zhang et al., 2024).
En consecuencia, el propósito de la Inteligencia Artificial es proporcionar un entorno de aprendizaje personal que facilita la transición de los estudiantes de diversos enfoques académicos, mejorando sus habilidades socioemocionales (X. Xu et al., 2024). De forma análoga, otro texto que trata sobre el desarrollo de la Inteligencia Artificial desde sus inicios y cómo explicar sus altibajos a lo largo del tiempo, se centró específicamente su desarrollo, prestando atención a su dinámica actual (Hirsch-Kreinsen y Krokowski, 2023). Por consiguiente, otras investigaciones se centraron en métodos de explicabilidad para la Clasificación Automática de Modulación basada en Inteligencia Artificial en comunicaciones inalámbricas (B. Xu et al., 2024).
Todos estos resultados y hallazgos divergen en que la Inteligencia Artificial Socioemocional, siendo usada sólo como una herramienta por docentes, será un recurso valioso para entrenar la conciencia subjetiva y fomentar el desarrollo de la empatía en la infancia temprana (Gómez-León, 2022). A pesar de que la aplicación de la Inteligencia Artificial y algoritmos relacionados no se implementen de forma autónoma, se puede integrar las semánticas socioemocionales como sugerencias a docentes para crear y construir escenarios virtuales para la gestión educativa (Liu, 2024).
En cuanto a las limitaciones, al revisar las evidencias incluidas, se consideraron estudios de distintos países, lo que podría proporcionar una mejor comprensión e introducir diversidad en las condiciones de implementación de la Inteligencia Artificial en plataformas de aprendizaje para el desarrollo de habilidades socioemocionales. La amplia diversidad de artículos presentó una posible dificultad para generalizar los resultados y obtener conclusiones sólidas sobre la implementación de la Inteligencia Artificial. La revisión se basó en estudios publicados en bases de datos académicas o instituciones de renombre. Se tuvieron en cuenta estudios con resultados tanto negativos como positivos, ya que la idea era ver ambos lados de la cuestión. Excluir los resultados negativos podría haber llevado a conclusiones erróneas, al igual que la exclusión de tesis, informes técnicos u otros tipos de literatura.
Finalmente, los resultados de la revisión tienen importantes implicaciones para la implementación de la Inteligencia Artificial en la educación socioemocional, así como para el desarrollo personal y profesional futuro. Los hallazgos destacan tanto aspectos positivos como negativos de la implementación de la Inteligencia Artificial, señalando posibles complicaciones en la ejecución de sus sistemas. Este enfoque subraya que los Modelos de Lenguaje Grande son útiles para asistir a las personas brindando información, pero deben ser utilizados como herramientas supervisadas y no de manera autónoma. Esto es especialmente importante para ayudar a niños, jóvenes, adultos y adultos mayores a comprender habilidades emocionales y aplicar estrategias éticas y asertivas en diversas situaciones.
No obstante, debido a los riesgos asociados con los sistemas autónomos, es esencial continuar investigando y evaluando para mejorar la Inteligencia Artificial como plataforma de aprendizaje, utilizándola por ahora bajo la supervisión de docentes humanos.
CONCLUSIONES
Los artículos revisados presentan que la Inteligencia Artificial es muy útil en la educación en general, incluyendo la socioemocional. Las investigaciones demuestran como en la actualidad, los sistemas artificiales han mejorado a tal punto de entender mejor las respuestas humanas que recibe y detectar su estado emocional. Al ser usada como herramienta, los estudiantes y docentes tienen la posibilidad de acceder a la variedad de información educativa respecto a las habilidades socioemocional, acompañadas de tutoría.
En conclusión, los hallazgos de este metaanálisis sin datos estadísticos apuntan a que implementar sistemas de Inteligencia Artificial en plataformas de aprendizaje para la educación emocional tendrá un efecto positivo en la actualidad, si es usada como herramienta que requiere permiso o accesibilidad humana, sin capacidades autónomas. Las personas se benefician al usar las herramientas artificiales con diseños muy accesibles para desarrollar habilidades socioemocionales y los docentes usarán las herramientas y sus materiales educativos para evaluar y asegurarse que las personas, como estudiantes, usen y generen buenos resultados con habilidades socioemocionales para su futuro personal y profesional.
