Inteligencia artificial predictiva para la detección temprana del agotamiento digital y ansiedad en estudiantes universitarios
Year: 2026
Type: article
Study design: Systematic Review
Abstract: El aumento constante de estudiantes universitarios que experimentan agotamiento digital y ansiedad en entornos educativos virtuales genera preocupaciones respecto del impacto psicológico de la tecnología, así como una necesidad de contar con sistemas de detección temprana. El objetivo general de esta revisión sistemática es identificar y analizar los métodos de inteligencia artificial (IA) predictiva empleados en sistemas de detección e intervención temprana del agotamiento digital y la ansiedad en estudiantes de educación superior. De manera específica, se busca: (a) determinar la prevalencia y los factores de riesgo del agotamiento digital reportados en la literatura empírica reciente; (b) clasificar los modelos predictivos basados en IA según sus fuentes de datos, técnicas analíticas y niveles de precisión; y (c) evaluar las implicaciones éticas y las limitaciones que condicionan la implementación de estos sistemas en contextos universitarios virtuales. Se realizó una búsqueda en nueve bases de datos, siguiendo las directrices PRISMA, en la que se identificaron 1,744 registros iniciales; después de aplicar criterios de inclusión y exclusión rigurosos, se analizaron trece estudios empíricos relevantes, publicados entre 2020 y 2025. Los resultados indican que los modelos predictivos ayudan a identificar el agotamiento digital y la ansiedad antes de su ocurrencia, aunque el uso de algoritmos en entornos educativos enfrenta restricciones debido a limitaciones de privacidad y consideraciones éticas. La revisión concluye que la IA predictiva cuenta con potencial para detectar tempranamente estos padecimientos efectivamente, pero el éxito dependerá de la participación de expertos para resolver problemas relacionados con su implementación en entornos educativos virtuales.
Source: Revista Social Fronteriza
Institution: Universidad Nacional Rosario Castellanos
Language: Spanish
Subfield: Education
Field: Social Sciences
Domain: Social Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7154393141