Base de evidencia y matriz de extracción sobre agentes de inteligencia artificial y escenarios educativos hacia 2035.

Este conjunto de datos contiene la base de evidencia, la matriz de extracción estructurada y los registros de construcción de escenarios desarrollados para una revisión sistemática de la literatura sobre inteligencia artificial (IA) agéntica y el futuro de la educación superior hacia 2035. La revisión identificó 152 registros en Scopus (n = 65) y Web of Science (n = 87). Tras eliminar 44 duplicados, se examinaron 108 registros únicos y se incluyeron 25 estudios en la síntesis final. Para cada estudio incluido, el conjunto de datos proporciona información bibliográfica, tipo de estudio y evidencia extraída para responder tres preguntas de investigación: PR1. ¿Cuáles son las aplicaciones educativas de los agentes de IA y sus niveles de autonomía y supervisión humana? PR2. ¿Qué competencias y transformaciones de los roles educativos se asocian con los agentes de IA? PR3. ¿Qué tendencias, tensiones y condiciones pueden configurar futuros educativos alternativos hacia 2035? El conjunto de datos también documenta las estrategias de búsqueda, los criterios de inclusión y exclusión y las referencias bibliográficas de los 108 registros examinados. Adicionalmente, incluye el proceso de construcción de cuatro escenarios educativos mediante el análisis causal por capas (CLA) y los arquetipos de futuros de Dator, junto con las preguntas orientadoras y extractos de las reflexiones de la autora. Este conjunto de datos se comparte para favorecer la transparencia, la trazabilidad y la reutilización del proceso de revisión sistemática y construcción de escenarios. Acompaña el capítulo «El aula del futuro: agentes inteligentes, nuevas profesiones y educación hacia 2035».