Integridad académica e inteligencia artificial generativa en educación superior: análisis bibliométrico sobre plagio, evaluación y políticas institucionales

Abstract

El artículo analiza la evolución de la investigación sobre inteligencia artificial generativa (GenAI), integridad académica y educación superior. El objetivo es identificar las tendencias del campo, sus núcleos temáticos y la evolución de los debates sobre plagio, evaluación, autoría y políticas institucionales. Se realiza un análisis bibliométrico de 91 artículos y revisiones indexados en Scopus entre 2023 y 2026, complementado con una lectura narrativa de 20 artículos clave. Con VOSviewer se revisaron la producción científica, las revistas, los países, la coautoría, la coocurrencia de palabras clave y el acoplamiento bibliográfico. Para la lectura narrativa se eligieron 20 artículos con base en las citas recibidas en Scopus, la fuerza total de enlace y la representatividad temática. El estudio aporta una lectura conjunta de la estructura bibliométrica y del contenido de los trabajos seleccionados. El campo sigue siendo reciente y todavía no está plenamente consolidado. Al principio, el interés se concentró sobre todo en el plagio, la detección de textos generados por IA y la originalidad académica. Después fueron apareciendo con más peso la evaluación, la transparencia en el uso de GenAI, la autoría y las respuestas institucionales. Los resultados también muestran que revisar únicamente el producto final del estudiante no es suficiente. Hay que tener en cuenta cómo se elaboró el trabajo, qué decisiones tomó el estudiante y qué evidencias permiten comprobar el aprendizaje. Mantener el valor educativo de la educación superior requiere reglas claras, procedimientos de evaluación más sólidos y orientación ética para un uso responsable de GenAI.