(untitled) (Papeles, 2026)
Introducción: la adopción de herramientas de inteligencia artificial en la educación superior ha motivado un creciente interés por comprender los factores que influyen en su aceptación y por evaluar la calidad de los instrumentos utilizados para su medición. En este contexto, resulta necesario analizar de manera crítica los modelos teóricos y las evidencias psicométricas que sustentan dichos instrumentos. Metodología: se realizó una revisión sistemática siguiendo las directrices Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (Prisma), a partir de la cual se analizaron 26 estudios empíricos publicados entre 2022 y 2025 e indexados en Scopus, Web of Science (WoS), Scientific Electronic Library Online (SciELO) y Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (Redalyc). Los estudios seleccionados emplean mayoritariamente cuestionarios con escalas tipo Likert para la medición de los constructos propuestos por el Technology Acceptance Model (TAM) y la Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) que reportan información sobre procesos de validación y confiabilidad. Resultados y discusión: los resultados muestran una utilización consistente de validez de constructo y confiabilidad interna como criterios mínimos de evaluación instrumental, aunque con variaciones relevantes en los procedimientos metodológicos y en la adaptación contextual de los modelos. Asimismo, se identifican desafíos asociados a la equidad digital y a la confianza institucional que inciden en la aceptación de la inteligencia artificial (IA), en particular, en contextos latinoamericanos. A partir de estos hallazgos, se proponen lineamientos orientados a mejorar la evaluación de la aceptación de la IA en la educación superior latinoamericana. Conclusiones: la revisión sugiere que los cuestionarios basados en escalas Likert constituyen instrumentos ampliamente utilizados y potencialmente replicables; sin embargo, su aplicación en la educación superior latinoamericana requiere adaptaciones contextuales y normativas que garanticen la validez de los constructos medidos. En este sentido, se destaca la necesidad de avanzar hacia diseños instrumentales más sensibles a las condiciones estructurales e institucionales de la región.