Papel de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) en la Educación Alimentaria y Nutricional: Revisión del Estado del Arte

Autores/as

  • Gema Paola Zambrano Zambrano Nutricionista Dietista – Cosmiatra, Portoviejo, Ecuador
  • Andy Hermógenes Luque Loor Docente de la Carrera de Medicina, Universidad San Gregorio de Portoviejo, Ecuador https://orcid.org/0000-0002-0381-3838
  • Emilio Faraday Ocampo Bustos Médico – Magíster en Biología de las Enfermedades Infecciosas, Portoviejo, Ecuador, https://orcid.org/0009-0006-7102-1433
  • Wilson Javier Espinosa Estrella Docente de la Carrera de Odontología, Universidad San Gregorio de Portoviejo, Ecuador https://orcid.org/0009-0008-9543-3330
  • Nilda Margarita Pinoargote Roldán Docente de la Carrera de Enfermería, Universidad San Gregorio de Portoviejo, Ecuador https://orcid.org/0009-0007-4487-7081
  • José André Cedeño Orejuela Universidad San Gregorio de Portoviejo
  • Ariel Melis Sosa Docente de la Carrera de Medicina, Universidad San Gregorio de Portoviejo, Ecuador https://orcid.org/0009-0009-0671-2723
  • Paola Ceciliana Añazco Moreira Docente de la Carrera de Medicina, Universidad San Gregorio de Portoviejo, Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, Ecuador
  • Tatiana Paola Vinces Sornoza Docente de la Carrera de Enfermería, Universidad San Gregorio de Portoviejo, Ecuador https://orcid.org/0000-0002-8294-5977
  • Reina Yadira Villavicencio Macías Docente de la Carrera de Enfermería, Universidad San Gregorio de Portoviejo, Ecuador
  • Silvia Cristina Pino Andrade Subdirección de Docencia e Investigación del Hospital General Dr. Napoleón Dávila Córdova – Chone, Ecuador https://orcid.org/0009-0006-6822-0423
DOI: https://doi.org/10.6018/edumed.682151
Palabras clave: Inteligencia Artificial Generativa, Chat GPT, Educación Alimentaria y Nutricional, Educación Nutricional

Resumen

La inteligencia artificial generativa (IAG) está emergiendo en la educación alimentaria y nutricional, ofreciendo herramientas de aprendizaje adaptativo y apoyo al asesoramiento, aunque también generando inquietudes sobre su precisión, integridad y equidad. Esta revisión examina críticamente el papel de la IAG a través de cuatro dimensiones: aplicaciones, beneficios, desafíos y contribuciones al aprendizaje personalizado, para responder a la pregunta de cuál es su función en la educación alimentaria y nutricional. Se incluyeron estudios revisados ​​por pares, publicados en inglés y español (enero de 2021 a agosto de 2025), que abordaban la IA generativa o conversacional (p. ej., modelos de lenguaje complejos, chatbots) en contextos educativos o de nutrición aplicada. Se excluyeron los temas ajenos a la nutrición, los informes puramente técnicos, los artículos de opinión, las preimpresiones, los duplicados y la IA no generativa. Las búsquedas en PubMed, Scopus y Web of Science arrojaron nueve estudios tras una doble revisión. La síntesis narrativa identificó aplicaciones de GenAI en la docencia universitaria, programas de nutrición familiar y dietética clínica para generar materiales accesibles, personalizar cuestionarios y retroalimentación, y apoyar el aprendizaje dietético. Entre los beneficios reportados se incluyeron una mejora en el conocimiento nutricional de los padres, una mayor participación estudiantil bajo supervisión y la relación entre la alfabetización nutricional digital y los comportamientos alimentarios sostenibles. Los desafíos abarcaron la adherencia inconsistente a las guías dietéticas en casos complejos, la sensibilidad al lenguaje y al enfoque de las preguntas, los riesgos para la integridad académica y la privacidad, y las desigualdades digitales que requieren alfabetización en IA y supervisión. En general, GenAI funciona de manera más efectiva como un complemento supervisado que mejora el acceso y la personalización, a la vez que salvaguarda la calidad. Garantizar la alineación con los estándares profesionales, la revisión por expertos, la transparencia y la adaptación contextual es esencial para promover responsablemente su valor educativo.

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Publicado
03-11-2025
Cómo citar
Zambrano Zambrano, G. P., Luque Loor, A. H., Ocampo Bustos, E. F., Espinosa Estrella, W. J., Pinoargote Roldán, N. M., Cedeño Orejuela, J. A., … Pino Andrade, S. C. (2025). Papel de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) en la Educación Alimentaria y Nutricional: Revisión del Estado del Arte. Revista Española De Educación Médica, 6(6). https://doi.org/10.6018/edumed.682151

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