[en] This research addresses the growing social importance of data from an educational perspective through data literacy (DL), seeking to integrate it into the broader information literacy (Infolit) movement. For this purpose, a systematic review was carried out of the papers in the main collection of the Web of Science that contain both concepts (DL and Infolit) and that were indexed up until March 2023. External aspects, such as the growth of the research and the identity, nationality, professional scope, and productivity of the authors, were taken into account. In addition, internal aspects, such as context (theory, frameworks, definitions, models, and related disciplines), objectives, methodology, results, conclusions, and recommendations, were analyzed to obtain a detailed perspective of the scientific research process adopted. A synchronic and diachronic analysis of the corpus of selected articles is offered, focusing on the aforementioned aspects. The researchers' consensus on the urgency of addressing data training both generally and specifically in the different disciplines, languages, environments, and levels is evident. The emergent, multisectoral, and interdisciplinary nature of data literacy as part of Infolit, which is being applied in the education of students at different levels, viz. professionals and citizens, is noted, although the training limitations of students and many professionals are evident. Consequently, it is imperative to include DL in curricula and training programs to contribute to the acquisition and development of these competencies in different areas. To this end, the joint work of teachers, librarians, researchers, and other professionals is imperative. There is a need to deepen the theoretical, practical, and applied fields, as well as to reach a common definition, form a basic model of DL competencies within Infolit, and create submodels that take into consideration the idiosyncrasies of each area of application.

[es] Se aborda la creciente importancia social de los datos desde la perspectiva educativa mediante la alfabetización en datos (AD), tratando de integrarla en el amplio movimiento de la alfabetización informacional (Alfin). Para ello, se realizó una revisión sistemática de los documentos indizados en la colección principal de la Web of Science hasta marzo de 2023 que contienen ambos conceptos (AD y Alfin). Se caracterizaron sus aspectos externos: crecimiento de la investigación; identidad, nacionalidad, ámbito profesional y productividad de los autores. Además, se analizaron sus aspectos internos para obtener una perspectiva detallada del proceso de investigación científica seguido: contexto (teoría, marcos, definiciones, modelos y disciplinas relacionadas), objetivos, metodología, resultados, conclusiones y recomendaciones. Se ofrece un análisis sincrónico y diacrónico del corpus de artículos seleccionados en los mencionados aspectos. Se evidencia el consenso de los investigadores sobre la urgencia de abordar la formación en datos tanto de forma general como específica en las diferentes disciplinas, lenguajes, entornos y niveles. Se constata el carácter emergente, transversal e interdisciplinar de la alfabetización en datos como parte de la Alfin, que se está aplicando en la educación de los estudiantes de los distintos niveles, los profesionales y la ciudadanía, aunque se evidencian las limitaciones formativas del estudiantado y muchos profesionales. Consecuentemente, es imperativo incluir la AD en la currícula y programas formativos para contribuir a la adquisición y desarrollo de estas competencias en los distintos ámbitos. Para ello, resulta clave el trabajo conjunto del profesorado, bibliotecarios, investigadores y otros profesionales. Se manifiesta la necesidad de profundizar en el campo teórico, práctico y aplicado; y de alcanzar una definición común, un modelo básico de competencias en AD dentro de la Alfin, así como submodelos que consideren la idiosincrasia de cada área de aplicación.