Spanish-Language Academic Production on Teaching and Generative Artificial Intelligence: A Critical Literature Review
Abstract
Introduction. This study examines Spanish-language academic production on teaching and Generative Artificial Intelligence (GenAI), focusing on publication types, knowledge gaps, and educational assumptions in the literature. Theoretical Framework. The analysis is grounded in teaching as a situated social practice and GenAI as a sociotechnical technology. A critical perspective is adopted regarding inequalities in the production, distribution, and accessibility of academic knowledge. Method. A critical review was conducted for the period 2022–2024. The search encompassed databases such as Google Scholar, Redalyc, SciELO, and Dialnet. After refinement, a corpus of 451 documents was examined using descriptive bibliometric techniques and qualitative content analysis of written texts. Results. Findings reveal exponential growth in publications during 2024, alongside uneven geographical distribution. Qualitative research and theoretical essays predominate. Discursively, instrumental approaches (efficiency) coexist with critical perspectives (ethics). Terminological imprecision between AI and GenAI is evident, with ChatGPT occupying a central position. Discussion. Despite increasing output, structural limitations persist due to the absence of specialized Spanish-language databases. Strengthening regional cooperation and repositories is urgent to democratize and enhance the visibility of Latin American scientific knowledge.
Downloads
-
Abstract0
-
PDF (Español (España))0
References
Abanga, E. y Acquah, T. (2024). A Bibliometric Analysis of Global Research Trends in Artificial Intelligence from 2019 to 2023. Asian Journal of Research in Computer Science 17 (12). 220-33. https://doi.org/10.9734/ajrcos/2024/v17i12540
Alpizar, I. (2024). La Inteligencia Artificial Generativa y cómo podemos abordarla en nuestra enseñanza. Investiga.TEC, 17(51), 14–21. https://doi.org/10.18845/itec.v17i51.7536
Aubert, E., Gladkoff, L., Andreoli, S., Perillo, L., y Cherbavaz, M. C. (2024). Alquimia didáctica: la interacción de docentes universitarios con la Inteligencia Artificial Generativa. TIES, Revista De Tecnología E Innovación En Educación Superior, (10), 37–60. https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e.2024.10.16
Barragán, A., Aquino, A., Enrique, J., Segura, F., Martínez, M. y Andújar, J. (2024). Evaluación de la inteligencia artificial generativa en el contexto de la automática: un análisis crítico. Jornadas de Automática, 45. https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10733
Beigel, F. (2014). Publishing From the Periphery: Structural Heterogeneity and Segmented Circuits. The Evaluation of Scientific Publications for Tenure in Argentina’s CONICET. Current Sociology, 62(5), 743-765. DOI: 10.1177/0011392114533977
Bernilla, E. (2024). Docentes ante la inteligencia artificial en una universidad pública del norte del Perú. Educación, 33(64), 8–28. https://doi.org/10.18800/educacion.202401.M001
Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., Bergdahl, N., Negrea, V., Oxley, E. Pham, P., Wang, S. y Siemens, G. (2024). A Meta Systematic Review of Artificial Intelligence in Higher Education: a Call for Increased Ethics, Collaboration, and Rigour. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(4). https://doi.org/10.1186/s41239-023-00436-z
Buele, J. y Llerena-Aguirre, L. (2025). Transformations in Academic Work and Faculty Perceptions of Artificial Intelligence in Higher Education. Frontiers in Education, 10. 1603763. DOI: 10.3389/feduc.2025.1603763
Caballero, Á. (2024) Inteligencia Artificial Generativa en Educación: Impulsando la creatividad digital y la interactividad en el aula. Trabajo de Máster. Universitas Miguel Hernández. https://hdl.handle.net/11000/32744
Capozzi, F. (2024). Análisis de las Competencias Digitales Docentes para la Creación de Contenidos Digitales y Diseño de un Programa Formativo Adaptado a un Centro Educativo en Canarias. Trabajo de Máster. Universidad de la Laguna
Carnwell, R. y Daly, W. (2001). Strategies for the Construction of a Critical Review of the Literature. Nurse Education in Practice, 1. 57–63 DOI:10.1054/nepr.2001.0008,
Celik, I., Dindar, M., Muukkonen, H. y Järvelä, S. (2022). The Promises and Challenges of Artificial Intelligence for Teachers: a Systematic Review of Research. TechTrends, 66. 616–630. https://doi.org/10.1007/s11528-022-00715-y
Chan, C. y Tsi, L. (2024). Will Generative AI Replace Teachers in Higher Education? A Study of Teacher and Student Perceptions. Studies in Educational Evaluation, 83, 101395. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2024.101395
Changoluisa, J., Guachimboza, M., Belen, A. y Buenaño, H. (2024). Análisis de herramientas de inteligencia artificial generativa para el proceso de enseñanza aprendizaje: una revisión sistemática de la literatura. Sinergia Académica, 7(7), p. 1-21. http://sinergiaacademica.com/index.php/sa/article/view/358
Chicaiza, S., López, F., López, N. y Ochoa, G. (2024, April). Impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la Educación Superior. RECIAMUC, 8 (2).
Collyer, F. (2016). Global Patterns in the Publishing of Academic Knowledge: Global North, Global South. Current Sociology, 66(1), 56-73. https://doi.org/10.1177/0011392116680020
CEIDE. (2024). La Inteligencia Artificial Generativa (IAGEN) en el profesorado y estudiantado de la UNAM. Retos y prospectivas. Universidad Nacional Autónoma de México. https://www.ceide.unam.mx/wp-content/uploads/2025/08/IAGen_UNAM_2025.pdf
Crompton, H. y Burke, D. (2023). Artificial Intelligence in Higher Education: the State of the Field. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(22). https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
Dangol, A., Newman, M., Wolfe, R., Lee, J. H., Kientz, J. A., Yip, J. y Pitt, C. (2024). Mediating Culture: Cultivating Socio-cultural Understanding of AI in Children through Participatory Design. In Proceedings of the 2024 ACM Designing Interactive Systems Conference (pp. 1805-1822). https://doi.org/10.1145/3643834.3661515
Demeter, M. (2020). Academic Knowledge Production and the Global South. Palgrave MacMillan.
Diaz, J., Molina, R., Bayas, C. y Ruiz, A. (2024). Asistencia de la inteligencia artificial generativa como herramienta pedagógica en la educación superior. Revista De Investigación En Tecnologías De La Información, 12(26), 61–76. https://doi.org/10.36825/RITI.12.26.006
Ding, A., Shi, L., Yang, H. y Choi, 1. (2024). Enhancing Teacher AI literacy and Integration Through Different Types of Cases in Teacher Professional Development. Computers and Education Open, 6. 100178. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100178
Edelstein. G. (2023). Pensar y recrear las prácticas de la enseñanza. Problematizaciones desde la docencia en la universidad. Edulp.
Espejo, P. (2024). La Inteligencia Artificial en educación: percepciones y saberes de los docentes. European Public y Social Innovation Review, 9, 1–19. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-898
Estévez, B. y Sánchez, F. (2024). Integración de la inteligencia artificial en la educación superior: Un análisis con perspectiva de género. Revista Iberoamericana De Ciencia, Tecnología Y Sociedad - CTS, 19(56), 117–139. https://doi.org/10.52712/issn.1850-0013-557
Fairclough, N. (2003). Analysing Discourse: Textual Analysis for Social Research. Routledge.
Gálvez, C. (2018). Análisis de Co-palabras Aplicado a los Artículos Muy Citados en Biblioteconomía y Ciencias de la Información (2007–2017), Transinformação, 30(3). 277–286. http://dx.doi.org/10.1590/2318-08892018000300001
García, J., Magal-Royo, T. y Fernández, M. (2024). Una aproximación al avance de las herramientas basadas en inteligencia artificial generativa para la evaluación lingüística de idiomas: un análisis DAFO. Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, 19. https://doi.org/10.21723/riaee.v19i00.19060
García-Peñalvo, F. J. (2024). Cómo afecta la inteligencia artificial generativa a los procesos de evaluación. Cuadernos de Pedagogía (549). https://repositorio.grial.eu/server/api/core/bitstreams/48755dd2-922c-427f-a8f0-541a6c56430b/content
Gomez, C., Herman A. y Parigi, P. (2022). Leading Countries in Global Science Increasingly Receive More Citations than other Countries Doing Similar Research. Nature Human Behaviour, 6. 919–929. https://doi.org/10.1038/s41562-022-01351-5
Grant, M. J., y Booth, A. (2009). A Typology of Reviews: an Analysis of 14 Review Types and Associated Methodologies. Health information y libraries journal, 26(2), 91-108. https://doi.org/10.1111/j.1471-1842.2009.00848.x
Guerra, C. y Tass, B. (2024). Aplicaciones Prácticas de la Inteligencia Artificial Generativa en la Labor Docente: El Caso de la Ingeniería en Diseño Multimedia. European Public y Social Innovation Review, 9, 1–20. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-816
Guerschberg, L., y Gutierrez, Y. E. (2023). Inteligencia Artificial Generativa: apoyando e impulsando la tarea docente. Revista Nuevas Propuestas, (61), 53–60. https://ediciones.ucse.edu.ar/ojsucse/index.php/nuevaspropuestas/article/view/721
Jin, Z., Goyal, S. y Singh, A. (2023) The Informational Role of Artificial Intelligence in Higher Education in the New Era. International Conference on Machine Learning and Data Engineering. Procedia Computer Science,235, 1008-1023. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.04.0
Kim, J. (2024). Leading Teachers’ Perspective on Teacher‐AI collaboration in education. Education and Information Technologies, 29. 8693–8724. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12109-5
Legaspi, R. y Tornel, J. (2023) Retos actuales de la integridad académica universitaria y la inteligencia artificia. Innovación Educativa: Explorando las nuevas fronteras del aprendizaje. https://www.researchgate.net/profile/Jose-Tornel-Avelar-2/publication/387099686_Retos_actuales_de_la_integridad_academica_universitaria_y_la_inteligencia_artificial/links/6760c13de9b25e24af5c5268/Retos-actuales-de-la-integridad-academica-universitaria-y-la-inteligencia-artificial.pdf
Lindell, T., y Utterberg, M. (2025). Conflicting Motives: Challenges of Generative AI in Education. Learning, Media and Technology, 1-14. https://doi.org/10.1080/17439884.2024.2438933
Maesa, M., Montalvob, S., Cabidoc, R., Conchad, D. y Chicanoe, I. (2024). Estudio sobre el uso de la IA generativa en clase en la enseñanza de la programación. I Congreso en Innovación Docente de las Universidades Madrileñas: MadrID UAM, 3-4/10/2024
Manzano, G. (2023) La inteligencia artificial como recurso didáctico en la docencia superior. 7mo Congreso Internacional de Ciencias Pedagógicas del Ecuador (CICPE2023). https://dialnet.unirioja.es/descarga/libro/987041.pdf#page=118
Mardahl-Hansen, T. (2019). Teaching as a social practice. Nordic Psychology, 71(1), 3-16. https://doi.org/10.1080/19012276.2018.1457451
Martínez, Y. y Collazo, R. (2023). Caracterización Bibliométrica de la Producción Científica de la Revista Ingeniería Mecánica (2010–2021) en SciELO. Anales de Investigación, 19(1). 1–13. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8821116
Moreno, A. (2025). Riesgos sociotécnicos y códigos deontológicos en inteligencia artificial: ¿Hasta dónde llega la ética de la tecnología? Niaiá. Revista Interdisciplinar sobre Formación y Resolución de Problemas Morales, (3), 169-180. https://repository.tudelft.nl/file/File_d60b3020-fdd8-4f58-8706-de08292082de?preview=1
Mutanga, M., Jugoo, V. y Adefemi, K. (2024). Lecturers’ Perceptions on the Integration of Artificial Intelligence Tools into Teaching Practice. Trends Higher Education, 3. 1121–1133. https://doi.org/10.3390/higheredu3040066
Naveen D., Satish K., Debmalya M., Nitesh P. y Weng M (2021). How to Conduct a Bibliometric Analysis: An Overview and Guidelines. Journal of Business Research, 133, 285-296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070.
Nguyen, T. y Truong, H. (2025). Trends and Emerging Themes in the Effects of Generative Artificial Intelligence in Education: A systematic review. EURASIA Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 21(4). https://doi.org/10.29333/ejmste/16124
Ramos, J. (2024). Diseño de evaluaciones sumativas para el uso de la inteligencia artificial generativa en el proceso de aprendizaje del análisis de levantamiento de requerimientos. Tesis de licenciatura Universidad Politécnica Salesiana
Reina-Parrado, M., Román-Graván, P. y Hervás-Gómez, C. (2025). Integration of Artificial Intelligence and Machine Learning in Education: A Systematic Review. International Journal of Educational Methodology, 11(2). 203-216. https://doi.org/10.12973/ijem.11.2.203
Restrepo, C. y Urbizagástegui, R. (2017). Red de Co-palabras en la Bibliometría Mexicana. Investigación Bibliotecológica, 31(73). 17–45. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttextyamp;pid=S0187-358X2017000300017
Román-Graván, P., Mena-Guacas, A.-F., Fernández-Márquez, E., y López-Meneses, E. (2024). Mapeo de las corrientes de investigación sobre Chat GPT aplicadas a la educación. RiiTE Revista Interuniversitaria De investigación En Tecnología Educativa, (16), 140–156. https://doi.org/10.6018/riite.590421
Sanhueza, N. y Valdivia, J. (2024). Secuencia didáctica que incorpora el uso de Inteligencia Artificial para evidenciar habilidades de literacidad digital en estudiantes de secundaria. Revista Iberoamericana de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología, (37), 165-173. https://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/168221/Documento_completo.pdf-PDFA.pdf?sequence=1yisAllowed=y
Sañudo, L. (2021). Una miradacrítica a los conceptos deinteracción, significación y acciónen la investigación de la prácticaeducativa. En Fourtoul, B. y FierroC. (Coords.), Analizar las prácticasdocentes. Aproximaciones desde el interaccionismo (pp. 51-82). Ibero León.
Saz-Pérez, F., Piza-Mir, B. y Lizana, A. (2024). Validación y estructura factorial de un cuestionario TPACK en el contexto de Inteligencia Artificial Generativa (IAG). Hachetetepé: Revista científica de Educación y Comunicación, (28), 1101. http://doi.org/10.25267/Hachetetepe. 2024.i28.1101
Serrano, M., Santos-Olmo, A., Rosado, D., Sánchez, L., Blanco, C. y Fernández-Medina, E. (2024). Uso de ChatGPT en la enseñanza universitaria de informática: ventajas y desventajas. Actas de las Jenui, vol. 9.
Shanahan, M. (2024). Talking About Large Language Models. Communications of the ACM, 67(2). 68-79. http://dx.doi.org/10.1145/3624724
Silva, D. (2024). Redefiniendo el Rol Docente: La Sinergia entre Educación e Inteligencia Artificial. Libro de actas IV Congreso Internacional de Tecnología, Aprendizaje y Educación, 31-37.https://rediie.cl/wp-content/uploads/Libro-CITAE-CIIE-2024.pdf
Snyder, H. (2019). Literature Review as a Research Methodology: An Overview and Guidelines. Journal of business research, 104, 333-339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039
Swindell, A., Greeley, L., Farag, A., y Verdone, B. (2024). Against Artificial Education: Towards an Ethical Framework for Generative Artificial Intelligence (AI) Use in Education. Online Learning, 28(2), (7-27). https://doi.org/10.46398/cuestpol.4179.42
Trigueros, A., Álvarez, A, Fernández, M. García, L., López, G., Moreno, Á., Domínguez, S, Vázquez, V. y Boutaleb, Z. (2024). Uso de la IA para favorecerla retroalimentación en las asignaturas de Expresión Gráfica. REDES-INNOVAESTIC. Libro de actas. https://rua.ua.es/server/api/core/bitstreams/49d5d7ee-9a69-4424-a4f0-0c5fc45bb345/content
Ubal, M., Tambasco, P., Martínez, S. y García, M. (2023). El impacto de la Inteligencia Artificial en laeducación. Riesgos y potencialidaddes de la IA en el aula. RiiTE Revista Interuniversitaria de Investigación en Tecnología Educativa, 15, 41-57. https://doi.org/10.6018/riite.584501
Vergara, M. (2016). La práctica docente. Un estudio desde los significados. Revista Cumbres, 2(1). 73 - 99. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6550779
Wang, P., Jing, Y. y Shen, S. (2025). A Systematic Literature Review on the Application of Generative Artificial Intelligence (GAI) in Teaching within Higher Education: Instructional Contexts, Process, and Strategies. The Internet and Higher Education, 65. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2025.100996
Xie, Y., Xia, W., Li, C., Qiu, C. y Chen, W. (2023). The Construction of Project-based Raining Model for Primary and Secondary School Teachers Empowered by Generative AI. Twelfth International Conference of Educational Innovation through Technology (EITT). http://doi.org/10.1109/EITT61659.2023.00029
Yang, J. y Yoo, J. (2018). A Critique of Methodological Dualism in Education. Universal Journal of Educational Research, 6(2). 307-312. 10.13189/ujer.2018.060213
Yue, I. y Su, J. (2025). Artificial Intelligence (AI) Learning Tools in K‐12 Education: A Scoping Review. Journal of Computers in Education, 12(1). 93–13. https://doi.org/10.1007/s40692-023-00304-9
Copyright (c) 2026 Víctor Jesús Rendón Cazales, Miguel Ángel Hernández Alvarado , Mario Alberto Benavides Lara, Melchor Sánchez Mendiola

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Those authors who have publications with this journal accept the following terms:
a. The authors will retain their copyright and guarantee the journal the right of first publication of their work, which will be simultaneously subject to the Creative Commons License. Non-commercial attribution 4.0 International that allows to share, copy, and redistribute the material in any medium or format and adapt, remix, transform and build on the material in the following terms:
Recognition - You must give the appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes have been made. You may do so in any reasonable manner, but not in a way that suggests that the licensor or its use endorses it. Non-commercial - You cannot use the material for commercial purposes. Share under it - If you remix, transform, or create on the material, your contributions must be distributed under the same license as the original.
b. Authors may adopt other non-exclusive licensing agreements for the distribution of the published work (e.g. deposit it in an institutional telematic file or publish it in a monographic volume) whenever the initial publication in this journal is indicated.
c. Authors are allowed and encouraged to distribute their work through the Internet (e.g. in institutional telematic archives or on their website) before and during the submission process, which can produce interesting exchanges and increase citations of the published work. (See The effect of open access).
d. In any case, the Editorial Team understands that the opinions expressed by the authors are their exclusive responsibility.

