Externalización Cognitiva y Autoconcepto Matemático: Una Revisión Sistemática sobre el Impacto de la Inteligencia Artificial en la Educación
DOI:
https://doi.org/10.55892/jrg.v9i20.3217Palabras clave:
Inteligencia Artificial, Educación Matemática, Autoconcepto, Identidad Matemática, Externalización Cognitiva, Agencia Epistémica, Educación Media SuperiorResumen
La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación matemática ha provocado una disrupción paradigmática que redefine la relación entre el discente y el conocimiento. El objetivo de esta revisión sistemática es analizar y sintetizar la evidencia empírica (2020-2026) sobre el impacto de las herramientas de IA en la reconfiguración del autoconcepto y la identidad matemática en estudiantes de Educación Media Superior. Siguiendo el protocolo PRISMA 2020, se seleccionaron artículos de bases de datos de alto impacto (Scopus, WoS, ScienceDirect y ERIC), cuya calidad fue evaluada mediante la herramienta MMAT. Los hallazgos demuestran que, si bien la IA reduce significativamente la ansiedad matemática y optimiza el rendimiento procedimental (g = 1.36), promueve simultáneamente una externalización cognitiva (cognitive offloading) que puede derivar en una "falsa maestría". Esta delegación de procesos lógicos hacia sistemas automatizados erosiona la agencia epistémica del alumnado, desplazando su identidad de "arquitectos de soluciones" a "gestores de resultados". Se concluye la necesidad de un nuevo paradigma pedagógico basado en la inteligencia híbrida, donde la alfabetización en validación crítica salvaguarde la autonomía intelectual frente a la automatización algorítmica.
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