Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2042
https://doi.org/10.69639/arandu.v12i1.725
Innovación Pedagógica con Inteligencia Artificial en la
Educación Básica Superior en Ecuador: Potencial y Desafíos
Innovative Pedagogy with Artificial Intelligence in Upper Basic Education in Ecuador:
Potential and Challenges
Jhon Patricio Bernal Verdugo
jhonbernal08@gmail.com
https://orcid.org/0009-0006-6898-3885
Investigador Independiente
Ecuador – Esmeraldas
Ricardo Javier Herrera Morillo
rhrickherrera@gmail.com
https://orcid.org/0000-0003-4358-7019
Investigador Independiente
Ecuador – Loja
Freddy Andres Inca
andresredbulls@gmail.com
https://orcid.org/0009-0001-9129-3974
Investigador Independiente
Ecuador – Riobamba
María Alexandra Yánez Álvarez
alex_yanez34@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0008-5756-1657
Investigador Independiente
Ecuador – Guaranda
Patricia Flor Casanova Casierra
patricia1970_febrero@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0001-7768-4231
Investigador Independiente
Ecuador – Esmeraldas
Artículo recibido: 10 enero 2025 - Aceptado para publicación: 20 febrero 2025
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar
RESUMEN
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave para la innovación
educativa a nivel global, y Ecuador no es la excepción. Sin embargo, la integración de IA en la
educación básica superior enfrenta diversos desafíos estructurales, pedagógicos y socioculturales.
Este estudio analiza el potencial y las barreras para su implementación en el país, basándose en
entrevistas con directivos, docentes, estudiantes, padres de familia y expertos en educación. Los
hallazgos revelan que la IA podría mejorar la personalización del aprendizaje, automatizar tareas
docentes y optimizar la evaluación del desempeño estudiantil. Sin embargo, la falta de
infraestructura tecnológica, la deficiente capacitación docente y la brecha digital entre contextos
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2043
urbanos y rurales limitan su adopción. Además, la ausencia de políticas claras y la resistencia al
cambio dentro del sistema educativo representan obstáculos adicionales. Se concluye que Ecuador
tiene la oportunidad de transformar su sistema educativo a través de la IA, pero se requiere
inversión en conectividad, formación docente práctica, estrategias diferenciadas según el contexto
y una política educativa clara. Se recomienda el diseño de programas de alfabetización digital
para padres y la implementación de modelos piloto que demuestren el impacto positivo de la IA
en la educación.
Palabras clave: inteligencia artificial, educación básica superior, innovación educativa,
brecha digital, capacitación docente
ABSTRACT
Atificial intelligence (AI) has become a key tool for educational innovation worldwide, and
Ecuador is no exception. However, the integration of AI in secondary education faces several
structural, pedagogical, and sociocultural challenges. This study analyzes the potential and
barriers to its implementation in the country, based on interviews with school principals, teachers,
students, parents, and education experts. Findings reveal that AI could enhance personalized
learning, automate teaching tasks, and optimize student performance assessment. However, the
lack of technological infrastructure, insufficient teacher training, and the digital divide between
urban and rural areas hinder its adoption. Additionally, the absence of clear policies and resistance
to change within the education system represent further obstacles. The study concludes that
Ecuador has the opportunity to transform its educational system through AI, but it requires
investment in connectivity, practical teacher training, context-specific strategies, and a clear
educational policy. It is recommended to design digital literacy programs for parents and
implement pilot models that demonstrate the positive impact of AI on education.
Keywords: artificial intelligence, secondary education, educational innovation, digital
divide, teacher training
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
urbanos y rurales limitan su adopción. Además, la ausencia de políticas claras y la resistencia al
cambio dentro del sistema educativo representan obstáculos adicionales. Se concluye que Ecuador
tiene la oportunidad de transformar su sistema educativo a través de la IA, pero se requiere
inversión en conectividad, formación docente práctica, estrategias diferenciadas según el contexto
y una política educativa clara. Se recomienda el diseño de programas de alfabetización digital
para padres y la implementación de modelos piloto que demuestren el impacto positivo de la IA
en la educación.
Palabras clave: inteligencia artificial, educación básica superior, innovación educativa,
brecha digital, capacitación docente
ABSTRACT
Atificial intelligence (AI) has become a key tool for educational innovation worldwide, and
Ecuador is no exception. However, the integration of AI in secondary education faces several
structural, pedagogical, and sociocultural challenges. This study analyzes the potential and
barriers to its implementation in the country, based on interviews with school principals, teachers,
students, parents, and education experts. Findings reveal that AI could enhance personalized
learning, automate teaching tasks, and optimize student performance assessment. However, the
lack of technological infrastructure, insufficient teacher training, and the digital divide between
urban and rural areas hinder its adoption. Additionally, the absence of clear policies and resistance
to change within the education system represent further obstacles. The study concludes that
Ecuador has the opportunity to transform its educational system through AI, but it requires
investment in connectivity, practical teacher training, context-specific strategies, and a clear
educational policy. It is recommended to design digital literacy programs for parents and
implement pilot models that demonstrate the positive impact of AI on education.
Keywords: artificial intelligence, secondary education, educational innovation, digital
divide, teacher training
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2044
INTRODUCCIÓN
En la era digital, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta
revolucionaria en diversos ámbitos, incluyendo la educación. La IA en la enseñanza ha
demostrado ser un recurso innovador capaz de personalizar el aprendizaje, mejorar la evaluación
del rendimiento estudiantil y optimizar la gestión educativa (Selwyn, 2019). A nivel mundial,
diversos estudios han señalado el impacto positivo de la IA en la educación básica y secundaria,
destacando su potencial para mejorar la eficiencia pedagógica y la participación estudiantil
(Luckin, 2018; Holmes et al., 2021). Sin embargo, la implementación de estas tecnologías en
países en desarrollo, como Ecuador, enfrenta desafíos significativos relacionados con la brecha
digital, la capacitación docente y la infraestructura tecnológica (UNESCO, 2022).
El uso de IA en educación abarca una amplia gama de aplicaciones, desde sistemas de
tutoría inteligente hasta plataformas de aprendizaje adaptativo y asistentes virtuales (Zawacki-
Richter et al., 2019). En particular, la educación básica superior en Ecuador, que comprende los
niveles de 8.º, 9.º y 10.º de Educación General Básica (EGB), podría beneficiarse enormemente
de estas tecnologías, especialmente en el diseño de estrategias pedagógicas innovadoras que
favorezcan el aprendizaje personalizado y la inclusión educativa (Ministerio de Educación del
Ecuador, 2021). No obstante, a pesar de su potencial, la adopción de la IA en el contexto educativo
ecuatoriano aún es limitada y enfrenta diversas barreras estructurales y pedagógicas (Ramírez &
Pérez, 2023).
Desde una perspectiva teórica, este estudio se enmarca en el constructivismo de Piaget
(1950) y el aprendizaje mediado por tecnología de Vygotsky (1978), los cuales sostienen que el
conocimiento se construye activamente y puede ser potenciado mediante herramientas
tecnológicas adecuadas. Además, el enfoque de aprendizaje adaptativo basado en IA (Woolf,
2020) respalda la idea de que la inteligencia artificial puede ajustarse a las necesidades
individuales de los estudiantes, promoviendo un aprendizaje más eficiente y significativo. A nivel
educativo, investigaciones previas han demostrado que el uso de IA en el aula puede fomentar el
pensamiento crítico y mejorar el rendimiento académico en distintas áreas del conocimiento
(Baker & Siemens, 2019; Heffernan et al., 2020).
El contexto ecuatoriano presenta particularidades que requieren un análisis detallado sobre
la viabilidad y efectividad de la IA en la educación básica superior. A pesar de los esfuerzos
gubernamentales para integrar tecnologías en las escuelas, aún persisten desafíos relacionados
con la disponibilidad de recursos tecnológicos, la formación docente en competencias digitales y
la infraestructura de conectividad en zonas rurales (Banco Mundial, 2022). Además, existen
preocupaciones sobre la posible deshumanización del proceso educativo y el riesgo de sesgos
algorítmicos en la toma de decisiones pedagógicas (Williamson et al., 2020). Por ello, es
INTRODUCCIÓN
En la era digital, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta
revolucionaria en diversos ámbitos, incluyendo la educación. La IA en la enseñanza ha
demostrado ser un recurso innovador capaz de personalizar el aprendizaje, mejorar la evaluación
del rendimiento estudiantil y optimizar la gestión educativa (Selwyn, 2019). A nivel mundial,
diversos estudios han señalado el impacto positivo de la IA en la educación básica y secundaria,
destacando su potencial para mejorar la eficiencia pedagógica y la participación estudiantil
(Luckin, 2018; Holmes et al., 2021). Sin embargo, la implementación de estas tecnologías en
países en desarrollo, como Ecuador, enfrenta desafíos significativos relacionados con la brecha
digital, la capacitación docente y la infraestructura tecnológica (UNESCO, 2022).
El uso de IA en educación abarca una amplia gama de aplicaciones, desde sistemas de
tutoría inteligente hasta plataformas de aprendizaje adaptativo y asistentes virtuales (Zawacki-
Richter et al., 2019). En particular, la educación básica superior en Ecuador, que comprende los
niveles de 8.º, 9.º y 10.º de Educación General Básica (EGB), podría beneficiarse enormemente
de estas tecnologías, especialmente en el diseño de estrategias pedagógicas innovadoras que
favorezcan el aprendizaje personalizado y la inclusión educativa (Ministerio de Educación del
Ecuador, 2021). No obstante, a pesar de su potencial, la adopción de la IA en el contexto educativo
ecuatoriano aún es limitada y enfrenta diversas barreras estructurales y pedagógicas (Ramírez &
Pérez, 2023).
Desde una perspectiva teórica, este estudio se enmarca en el constructivismo de Piaget
(1950) y el aprendizaje mediado por tecnología de Vygotsky (1978), los cuales sostienen que el
conocimiento se construye activamente y puede ser potenciado mediante herramientas
tecnológicas adecuadas. Además, el enfoque de aprendizaje adaptativo basado en IA (Woolf,
2020) respalda la idea de que la inteligencia artificial puede ajustarse a las necesidades
individuales de los estudiantes, promoviendo un aprendizaje más eficiente y significativo. A nivel
educativo, investigaciones previas han demostrado que el uso de IA en el aula puede fomentar el
pensamiento crítico y mejorar el rendimiento académico en distintas áreas del conocimiento
(Baker & Siemens, 2019; Heffernan et al., 2020).
El contexto ecuatoriano presenta particularidades que requieren un análisis detallado sobre
la viabilidad y efectividad de la IA en la educación básica superior. A pesar de los esfuerzos
gubernamentales para integrar tecnologías en las escuelas, aún persisten desafíos relacionados
con la disponibilidad de recursos tecnológicos, la formación docente en competencias digitales y
la infraestructura de conectividad en zonas rurales (Banco Mundial, 2022). Además, existen
preocupaciones sobre la posible deshumanización del proceso educativo y el riesgo de sesgos
algorítmicos en la toma de decisiones pedagógicas (Williamson et al., 2020). Por ello, es
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2045
fundamental explorar las percepciones y experiencias de los docentes y directivos respecto al uso
de IA como herramienta pedagógica en el sistema educativo ecuatoriano.
En este sentido, el presente estudio tiene como objetivo general analizar la innovación
pedagógica con inteligencia artificial en la educación básica superior en Ecuador, identificando
su potencial y los desafíos que enfrenta su implementación. Para ello, se plantean los siguientes
objetivos específicos:
1. Explorar las percepciones y experiencias de docentes y directivos sobre el uso de IA en la
enseñanza de educación básica superior en Ecuador.
2. Identificar las oportunidades que la IA ofrece para mejorar los procesos de enseñanza-
aprendizaje en este nivel educativo.
3. Analizar las principales barreras que dificultan la implementación efectiva de IA en el aula.
4. Proponer estrategias y recomendaciones para la integración de IA en la educación básica
superior ecuatoriana.
A partir de estos objetivos, se formula la siguiente hipótesis de investigación:
H1: La implementación de inteligencia artificial en la educación básica superior en
Ecuador contribuye a mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje, pero enfrenta barreras
significativas relacionadas con la capacitación docente, la infraestructura tecnológica y la
resistencia al cambio educativo.
Este estudio adopta un enfoque cualitativo, basado en entrevistas a docentes, directivos y
expertos en educación digital, complementado con un proceso de validación de pares para
garantizar la fiabilidad de los hallazgos. La investigación busca aportar evidencia sobre cómo la
IA puede transformar la educación en Ecuador y proporcionar recomendaciones para su
integración efectiva en el sistema educativo.
En conclusión, el presente trabajo aborda un tema de gran relevancia en el contexto actual
de transformación digital en la educación. La IA tiene el potencial de redefinir las metodologías
pedagógicas, pero su implementación efectiva en Ecuador requiere superar múltiples desafíos.
Este estudio contribuirá a comprender mejor las oportunidades y limitaciones de la IA en la
educación básica superior, ofreciendo un marco analítico para futuras investigaciones y la toma
de decisiones en políticas educativas.
Marco Teórico
Inteligencia Artificial y su Aplicación en la Educación
La inteligencia artificial (IA) se define como el desarrollo de sistemas informáticos capaces
de realizar tareas que tradicionalmente requerían inteligencia humana, como el reconocimiento
de patrones, el procesamiento de datos y la toma de decisiones (Haenlein & Kaplan, 2019). En el
ámbito educativo, la IA ha sido adoptada para optimizar la enseñanza mediante plataformas de
aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales, sistemas de tutoría inteligente y herramientas de
análisis predictivo (Pedro et al., 2019). Estos desarrollos han permitido mejorar la personalización
fundamental explorar las percepciones y experiencias de los docentes y directivos respecto al uso
de IA como herramienta pedagógica en el sistema educativo ecuatoriano.
En este sentido, el presente estudio tiene como objetivo general analizar la innovación
pedagógica con inteligencia artificial en la educación básica superior en Ecuador, identificando
su potencial y los desafíos que enfrenta su implementación. Para ello, se plantean los siguientes
objetivos específicos:
1. Explorar las percepciones y experiencias de docentes y directivos sobre el uso de IA en la
enseñanza de educación básica superior en Ecuador.
2. Identificar las oportunidades que la IA ofrece para mejorar los procesos de enseñanza-
aprendizaje en este nivel educativo.
3. Analizar las principales barreras que dificultan la implementación efectiva de IA en el aula.
4. Proponer estrategias y recomendaciones para la integración de IA en la educación básica
superior ecuatoriana.
A partir de estos objetivos, se formula la siguiente hipótesis de investigación:
H1: La implementación de inteligencia artificial en la educación básica superior en
Ecuador contribuye a mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje, pero enfrenta barreras
significativas relacionadas con la capacitación docente, la infraestructura tecnológica y la
resistencia al cambio educativo.
Este estudio adopta un enfoque cualitativo, basado en entrevistas a docentes, directivos y
expertos en educación digital, complementado con un proceso de validación de pares para
garantizar la fiabilidad de los hallazgos. La investigación busca aportar evidencia sobre cómo la
IA puede transformar la educación en Ecuador y proporcionar recomendaciones para su
integración efectiva en el sistema educativo.
En conclusión, el presente trabajo aborda un tema de gran relevancia en el contexto actual
de transformación digital en la educación. La IA tiene el potencial de redefinir las metodologías
pedagógicas, pero su implementación efectiva en Ecuador requiere superar múltiples desafíos.
Este estudio contribuirá a comprender mejor las oportunidades y limitaciones de la IA en la
educación básica superior, ofreciendo un marco analítico para futuras investigaciones y la toma
de decisiones en políticas educativas.
Marco Teórico
Inteligencia Artificial y su Aplicación en la Educación
La inteligencia artificial (IA) se define como el desarrollo de sistemas informáticos capaces
de realizar tareas que tradicionalmente requerían inteligencia humana, como el reconocimiento
de patrones, el procesamiento de datos y la toma de decisiones (Haenlein & Kaplan, 2019). En el
ámbito educativo, la IA ha sido adoptada para optimizar la enseñanza mediante plataformas de
aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales, sistemas de tutoría inteligente y herramientas de
análisis predictivo (Pedro et al., 2019). Estos desarrollos han permitido mejorar la personalización
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2046
del aprendizaje, facilitando estrategias pedagógicas basadas en la recopilación y procesamiento
de grandes volúmenes de datos sobre el desempeño estudiantil (Hwang et al., 2020).
La integración de IA en la educación es un fenómeno global que ha cobrado especial
relevancia en las últimas dos décadas. Investigaciones en países como Finlandia, Singapur y
Estados Unidos han demostrado que la IA puede potenciar la autonomía de los estudiantes y
mejorar la calidad de la enseñanza mediante estrategias basadas en el análisis de datos y la
automatización de procesos (Zhai et al., 2021). Sin embargo, su aplicación en contextos de países
en desarrollo presenta limitaciones relacionadas con la infraestructura, la capacitación docente y
la brecha digital (Zawacki-Richter et al., 2020).
Modelos Pedagógicos Relacionados con la Inteligencia Artificial
Desde un enfoque teórico, la aplicación de IA en la educación se basa en múltiples modelos
pedagógicos, entre los cuales destacan:
Constructivismo y Aprendizaje Mediado por Tecnología
El constructivismo, desarrollado por Piaget (1950) y ampliado por Vygotsky (1978),
postula que los estudiantes construyen su conocimiento activamente a través de la interacción con
su entorno. La IA, en este sentido, actúa como un mediador cognitivo, proporcionando entornos
virtuales en los que los estudiantes pueden experimentar, resolver problemas y recibir
retroalimentación en tiempo real (Chen et al., 2021).
Aprendizaje Adaptativo
El aprendizaje adaptativo basado en IA permite la personalización del contenido educativo
según las necesidades individuales de cada estudiante. Sistemas como ALEKS (Assessment and
Learning in Knowledge Spaces) han demostrado ser efectivos en matemáticas y ciencias al ajustar
dinámicamente los ejercicios y materiales según el progreso del estudiante (Kulik & Fletcher,
2019).
Inteligencia Artificial en la Evaluación del Aprendizaje
La IA también se ha utilizado para mejorar los procesos de evaluación formativa y
sumativa. Investigaciones han señalado que los sistemas de evaluación automatizada pueden
reducir la carga de trabajo docente y ofrecer retroalimentación inmediata, mejorando el
aprendizaje autónomo de los estudiantes (Burrows & Borowczak, 2021).
Contexto de la Educación Básica Superior en Ecuador
La educación básica superior en Ecuador, que abarca los grados de 8.º, 9.º y 10.º de
Educación General Básica (EGB), es una etapa clave en la formación académica de los
estudiantes, donde se consolidan habilidades fundamentales para la educación media y superior
(Ministerio de Educación del Ecuador, 2022). En este nivel educativo, la integración de
tecnologías digitales ha sido promovida por el gobierno ecuatoriano a través de políticas de
modernización educativa, como el Plan Nacional de Educación Digital (García & Villalba, 2021).
del aprendizaje, facilitando estrategias pedagógicas basadas en la recopilación y procesamiento
de grandes volúmenes de datos sobre el desempeño estudiantil (Hwang et al., 2020).
La integración de IA en la educación es un fenómeno global que ha cobrado especial
relevancia en las últimas dos décadas. Investigaciones en países como Finlandia, Singapur y
Estados Unidos han demostrado que la IA puede potenciar la autonomía de los estudiantes y
mejorar la calidad de la enseñanza mediante estrategias basadas en el análisis de datos y la
automatización de procesos (Zhai et al., 2021). Sin embargo, su aplicación en contextos de países
en desarrollo presenta limitaciones relacionadas con la infraestructura, la capacitación docente y
la brecha digital (Zawacki-Richter et al., 2020).
Modelos Pedagógicos Relacionados con la Inteligencia Artificial
Desde un enfoque teórico, la aplicación de IA en la educación se basa en múltiples modelos
pedagógicos, entre los cuales destacan:
Constructivismo y Aprendizaje Mediado por Tecnología
El constructivismo, desarrollado por Piaget (1950) y ampliado por Vygotsky (1978),
postula que los estudiantes construyen su conocimiento activamente a través de la interacción con
su entorno. La IA, en este sentido, actúa como un mediador cognitivo, proporcionando entornos
virtuales en los que los estudiantes pueden experimentar, resolver problemas y recibir
retroalimentación en tiempo real (Chen et al., 2021).
Aprendizaje Adaptativo
El aprendizaje adaptativo basado en IA permite la personalización del contenido educativo
según las necesidades individuales de cada estudiante. Sistemas como ALEKS (Assessment and
Learning in Knowledge Spaces) han demostrado ser efectivos en matemáticas y ciencias al ajustar
dinámicamente los ejercicios y materiales según el progreso del estudiante (Kulik & Fletcher,
2019).
Inteligencia Artificial en la Evaluación del Aprendizaje
La IA también se ha utilizado para mejorar los procesos de evaluación formativa y
sumativa. Investigaciones han señalado que los sistemas de evaluación automatizada pueden
reducir la carga de trabajo docente y ofrecer retroalimentación inmediata, mejorando el
aprendizaje autónomo de los estudiantes (Burrows & Borowczak, 2021).
Contexto de la Educación Básica Superior en Ecuador
La educación básica superior en Ecuador, que abarca los grados de 8.º, 9.º y 10.º de
Educación General Básica (EGB), es una etapa clave en la formación académica de los
estudiantes, donde se consolidan habilidades fundamentales para la educación media y superior
(Ministerio de Educación del Ecuador, 2022). En este nivel educativo, la integración de
tecnologías digitales ha sido promovida por el gobierno ecuatoriano a través de políticas de
modernización educativa, como el Plan Nacional de Educación Digital (García & Villalba, 2021).
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2047
Sin embargo, a pesar de estas iniciativas, el país enfrenta desafíos significativos en términos de
digitalización educativa. Estudios recientes han identificado tres problemáticas clave en la
implementación de tecnología en la educación básica superior en Ecuador (Ponce & Ramírez,
2022):
1. Brecha digital: Persisten desigualdades en el acceso a dispositivos y conectividad,
especialmente en zonas rurales.
2. Capacitación docente: Muchos educadores no han recibido formación suficiente en
competencias digitales avanzadas.
3. Infraestructura limitada: La falta de equipamiento tecnológico en muchas instituciones
públicas restringe la implementación de herramientas basadas en IA.
A diferencia de otros países de la región, donde la IA ha sido introducida progresivamente
en la educación básica, en Ecuador su uso sigue siendo incipiente. Un estudio de Muñoz y
Rodríguez (2023) encontró que solo el 12% de los docentes encuestados en instituciones urbanas
han utilizado herramientas de IA en su enseñanza, lo que sugiere la necesidad de una mayor
integración de esta tecnología en la educación.
Beneficios y Limitaciones de la IA en la Educación Básica Superior
Beneficios
La aplicación de IA en la educación básica superior podría traer múltiples beneficios:
• Personalización del aprendizaje: Sistemas como los chatbots educativos permiten
adaptar el contenido a las necesidades de cada estudiante (Rahman et al., 2022).
• Mayor eficiencia en la enseñanza: La automatización de ciertas tareas docentes reduce
la carga administrativa y permite mayor enfoque en la enseñanza.
• Accesibilidad e inclusión: Tecnologías como el reconocimiento de voz y la conversión
de texto a voz pueden mejorar el acceso a la educación para estudiantes con
discapacidades (García-Peñalvo et al., 2021).
Limitaciones y Desafíos
A pesar de estos beneficios, la implementación de IA en la educación básica superior enfrenta
obstáculos importantes:
• Dependencia de la infraestructura tecnológica: Sin conectividad y dispositivos
adecuados, la IA no puede ser integrada de manera efectiva (Perkins & Murphy, 2021).
• Ética y privacidad: El uso de IA en educación requiere regulaciones claras para proteger
los datos de los estudiantes (Williamson et al., 2020).
• Sesgos algorítmicos: Los sistemas de IA pueden reproducir desigualdades si no son
diseñados con criterios de equidad e inclusión (Mason et al., 2023).
La inteligencia artificial está transformando la educación a nivel global, ofreciendo
herramientas innovadoras que mejoran la personalización del aprendizaje y optimizan la
enseñanza. Sin embargo, su implementación en la educación básica superior en Ecuador
Sin embargo, a pesar de estas iniciativas, el país enfrenta desafíos significativos en términos de
digitalización educativa. Estudios recientes han identificado tres problemáticas clave en la
implementación de tecnología en la educación básica superior en Ecuador (Ponce & Ramírez,
2022):
1. Brecha digital: Persisten desigualdades en el acceso a dispositivos y conectividad,
especialmente en zonas rurales.
2. Capacitación docente: Muchos educadores no han recibido formación suficiente en
competencias digitales avanzadas.
3. Infraestructura limitada: La falta de equipamiento tecnológico en muchas instituciones
públicas restringe la implementación de herramientas basadas en IA.
A diferencia de otros países de la región, donde la IA ha sido introducida progresivamente
en la educación básica, en Ecuador su uso sigue siendo incipiente. Un estudio de Muñoz y
Rodríguez (2023) encontró que solo el 12% de los docentes encuestados en instituciones urbanas
han utilizado herramientas de IA en su enseñanza, lo que sugiere la necesidad de una mayor
integración de esta tecnología en la educación.
Beneficios y Limitaciones de la IA en la Educación Básica Superior
Beneficios
La aplicación de IA en la educación básica superior podría traer múltiples beneficios:
• Personalización del aprendizaje: Sistemas como los chatbots educativos permiten
adaptar el contenido a las necesidades de cada estudiante (Rahman et al., 2022).
• Mayor eficiencia en la enseñanza: La automatización de ciertas tareas docentes reduce
la carga administrativa y permite mayor enfoque en la enseñanza.
• Accesibilidad e inclusión: Tecnologías como el reconocimiento de voz y la conversión
de texto a voz pueden mejorar el acceso a la educación para estudiantes con
discapacidades (García-Peñalvo et al., 2021).
Limitaciones y Desafíos
A pesar de estos beneficios, la implementación de IA en la educación básica superior enfrenta
obstáculos importantes:
• Dependencia de la infraestructura tecnológica: Sin conectividad y dispositivos
adecuados, la IA no puede ser integrada de manera efectiva (Perkins & Murphy, 2021).
• Ética y privacidad: El uso de IA en educación requiere regulaciones claras para proteger
los datos de los estudiantes (Williamson et al., 2020).
• Sesgos algorítmicos: Los sistemas de IA pueden reproducir desigualdades si no son
diseñados con criterios de equidad e inclusión (Mason et al., 2023).
La inteligencia artificial está transformando la educación a nivel global, ofreciendo
herramientas innovadoras que mejoran la personalización del aprendizaje y optimizan la
enseñanza. Sin embargo, su implementación en la educación básica superior en Ecuador
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2048
enfrenta múltiples desafíos estructurales y pedagógicos. La literatura académica sugiere que la
adopción de IA en este nivel educativo puede generar impactos positivos, pero para ello es
fundamental abordar problemas como la brecha digital, la capacitación docente y las limitaciones
tecnológicas.
Este marco teórico proporciona una base conceptual sólida para la investigación,
permitiendo comprender cómo la IA puede ser integrada en la educación básica superior en
Ecuador, así como los desafíos que deben ser superados para su adopción efectiva.
MATERIALES Y MÉTODOS
Enfoque de la Investigación
El presente estudio adopta un enfoque cualitativo, ya que busca explorar y comprender en
profundidad la percepción de docentes, directivos y expertos en educación sobre la integración
de la inteligencia artificial (IA) en la educación básica superior en Ecuador. La investigación
cualitativa permite analizar la realidad educativa desde una perspectiva interpretativa,
considerando el contexto social, tecnológico y pedagógico en el que se inserta la IA (Denzin &
Lincoln, 2018).
Dado que este estudio busca no solo describir, sino también validar las experiencias y
hallazgos mediante el consenso de expertos, se emplea la metodología Delphi, ampliamente
utilizada en estudios de innovación educativa y tecnología aplicada a la enseñanza (Okoli &
Pawlowski, 2004).
Método Delphi: Justificación y Aplicación en la Investigación
La técnica Delphi es un método de investigación cualitativa que se basa en la consulta
estructurada a un panel de expertos con el objetivo de alcanzar un consenso sobre un tema
específico a través de rondas sucesivas de evaluación y retroalimentación (Dalkey & Helmer,
1963). Se ha utilizado ampliamente en estudios relacionados con la integración de tecnologías
emergentes en la educación debido a su capacidad para sintetizar perspectivas diversas y obtener
conclusiones validadas por especialistas (Skulmoski et al., 2007).
Razones para el uso del Método Delphi en este estudio
1. Exploración de un campo emergente: La IA en educación es un área en desarrollo en
Ecuador, por lo que la opinión de expertos resulta fundamental para comprender su impacto
potencial y sus desafíos (Gordon & Pease, 2006).
2. Validación de hallazgos preliminares: El estudio busca no solo recolectar datos
cualitativos, sino también validar su fiabilidad y aplicabilidad en el contexto educativo
ecuatoriano (Landeta, 2006).
3. Inclusión de múltiples perspectivas: Permite reunir la visión de docentes, directivos y
especialistas en IA educativa para identificar puntos de convergencia y divergencia sobre
la integración de esta tecnología en la educación básica superior (Linstone & Turoff, 2011).
enfrenta múltiples desafíos estructurales y pedagógicos. La literatura académica sugiere que la
adopción de IA en este nivel educativo puede generar impactos positivos, pero para ello es
fundamental abordar problemas como la brecha digital, la capacitación docente y las limitaciones
tecnológicas.
Este marco teórico proporciona una base conceptual sólida para la investigación,
permitiendo comprender cómo la IA puede ser integrada en la educación básica superior en
Ecuador, así como los desafíos que deben ser superados para su adopción efectiva.
MATERIALES Y MÉTODOS
Enfoque de la Investigación
El presente estudio adopta un enfoque cualitativo, ya que busca explorar y comprender en
profundidad la percepción de docentes, directivos y expertos en educación sobre la integración
de la inteligencia artificial (IA) en la educación básica superior en Ecuador. La investigación
cualitativa permite analizar la realidad educativa desde una perspectiva interpretativa,
considerando el contexto social, tecnológico y pedagógico en el que se inserta la IA (Denzin &
Lincoln, 2018).
Dado que este estudio busca no solo describir, sino también validar las experiencias y
hallazgos mediante el consenso de expertos, se emplea la metodología Delphi, ampliamente
utilizada en estudios de innovación educativa y tecnología aplicada a la enseñanza (Okoli &
Pawlowski, 2004).
Método Delphi: Justificación y Aplicación en la Investigación
La técnica Delphi es un método de investigación cualitativa que se basa en la consulta
estructurada a un panel de expertos con el objetivo de alcanzar un consenso sobre un tema
específico a través de rondas sucesivas de evaluación y retroalimentación (Dalkey & Helmer,
1963). Se ha utilizado ampliamente en estudios relacionados con la integración de tecnologías
emergentes en la educación debido a su capacidad para sintetizar perspectivas diversas y obtener
conclusiones validadas por especialistas (Skulmoski et al., 2007).
Razones para el uso del Método Delphi en este estudio
1. Exploración de un campo emergente: La IA en educación es un área en desarrollo en
Ecuador, por lo que la opinión de expertos resulta fundamental para comprender su impacto
potencial y sus desafíos (Gordon & Pease, 2006).
2. Validación de hallazgos preliminares: El estudio busca no solo recolectar datos
cualitativos, sino también validar su fiabilidad y aplicabilidad en el contexto educativo
ecuatoriano (Landeta, 2006).
3. Inclusión de múltiples perspectivas: Permite reunir la visión de docentes, directivos y
especialistas en IA educativa para identificar puntos de convergencia y divergencia sobre
la integración de esta tecnología en la educación básica superior (Linstone & Turoff, 2011).
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2049
Técnicas de Recolección de Datos
Para obtener información relevante y garantizar la validez del estudio, se utilizarán dos
principales técnicas de recolección de datos:
Entrevistas Semiestructuradas
Se realizarán entrevistas semiestructuradas con docentes, directivos y expertos en IA
aplicada a la educación. Este tipo de entrevistas permite combinar preguntas previamente
establecidas con preguntas emergentes según el desarrollo de la conversación, lo que facilita una
exploración profunda del tema (Kvale & Brinkmann, 2015).
• Participantes: Se seleccionarán entre 10 y 15 expertos en educación digital e IA, así como
docentes de educación básica superior que hayan experimentado con herramientas basadas
en IA en el aula.
Criterios de inclusión
o Experiencia mínima de 5 años en educación básica superior.
o Formación en educación digital o uso de tecnologías emergentes en el aula.
o Publicaciones o investigaciones previas sobre IA en educación.
Objetivo de las entrevistas
o Analizar las percepciones y experiencias sobre la IA en la educación básica superior.
o Identificar desafíos y oportunidades de su implementación.
o Explorar estrategias de formación docente y adaptación curricular ante la IA.
Grupos Focales
Se organizarán grupos focales con docentes y directivos de educación básica superior,
permitiendo el intercambio de ideas sobre el uso de IA en el aula (Krueger & Casey, 2015). Esta
técnica favorece la interacción entre participantes y permite identificar tendencias y percepciones
compartidas.
Número de grupos: Se establecerán 3 grupos focales con 6 a 8 participantes cada uno.
Perfil de los participantes
o Docentes de educación básica superior con diferentes niveles de experiencia en el uso de
IA.
o Directivos con toma de decisiones sobre la integración de tecnologías en las instituciones
educativas.
Temas abordados
o Experiencias previas con herramientas de IA en la enseñanza.
o Retos pedagógicos y tecnológicos para la adopción de IA en educación básica.
o Percepción sobre el impacto de la IA en el aprendizaje y en la labor docente.
Validación de Pares y Método Delphi
El estudio incorpora la validación de pares mediante el método Delphi, que se
implementará en tres rondas:
Técnicas de Recolección de Datos
Para obtener información relevante y garantizar la validez del estudio, se utilizarán dos
principales técnicas de recolección de datos:
Entrevistas Semiestructuradas
Se realizarán entrevistas semiestructuradas con docentes, directivos y expertos en IA
aplicada a la educación. Este tipo de entrevistas permite combinar preguntas previamente
establecidas con preguntas emergentes según el desarrollo de la conversación, lo que facilita una
exploración profunda del tema (Kvale & Brinkmann, 2015).
• Participantes: Se seleccionarán entre 10 y 15 expertos en educación digital e IA, así como
docentes de educación básica superior que hayan experimentado con herramientas basadas
en IA en el aula.
Criterios de inclusión
o Experiencia mínima de 5 años en educación básica superior.
o Formación en educación digital o uso de tecnologías emergentes en el aula.
o Publicaciones o investigaciones previas sobre IA en educación.
Objetivo de las entrevistas
o Analizar las percepciones y experiencias sobre la IA en la educación básica superior.
o Identificar desafíos y oportunidades de su implementación.
o Explorar estrategias de formación docente y adaptación curricular ante la IA.
Grupos Focales
Se organizarán grupos focales con docentes y directivos de educación básica superior,
permitiendo el intercambio de ideas sobre el uso de IA en el aula (Krueger & Casey, 2015). Esta
técnica favorece la interacción entre participantes y permite identificar tendencias y percepciones
compartidas.
Número de grupos: Se establecerán 3 grupos focales con 6 a 8 participantes cada uno.
Perfil de los participantes
o Docentes de educación básica superior con diferentes niveles de experiencia en el uso de
IA.
o Directivos con toma de decisiones sobre la integración de tecnologías en las instituciones
educativas.
Temas abordados
o Experiencias previas con herramientas de IA en la enseñanza.
o Retos pedagógicos y tecnológicos para la adopción de IA en educación básica.
o Percepción sobre el impacto de la IA en el aprendizaje y en la labor docente.
Validación de Pares y Método Delphi
El estudio incorpora la validación de pares mediante el método Delphi, que se
implementará en tres rondas:
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2050
1. Primera ronda: Se presentarán los hallazgos preliminares de las entrevistas y grupos
focales a un panel de expertos, quienes evaluarán la pertinencia y coherencia de los
resultados (Rowe & Wright, 2001).
2. Segunda ronda: Se realizarán ajustes en los hallazgos con base en la retroalimentación de
los expertos y se pedirá una segunda evaluación.
3. Tercera ronda: Se consolidarán los resultados validados y se extraerán conclusiones
basadas en el consenso alcanzado.
El proceso de validación de pares asegura que las interpretaciones y conclusiones sean
rigurosas, fiables y aplicables al contexto educativo ecuatoriano, reduciendo la subjetividad de la
investigación (Hsu & Sandford, 2007).
Procedimiento de Análisis de Datos
Los datos recolectados serán analizados mediante técnicas de análisis de contenido temático, lo
que permitirá identificar patrones y categorías clave en las respuestas de los participantes (Braun
& Clarke, 2019).
1. Transcripción y codificación: Se transcribirán todas las entrevistas y grupos focales,
identificando categorías emergentes relacionadas con la IA en educación.
2. Análisis comparativo: Se contrastarán las respuestas de docentes y expertos para
encontrar puntos de consenso y disenso.
3. Triangulación de datos: Se integrarán los resultados de las entrevistas, grupos focales y
validación Delphi para obtener una visión integral del fenómeno estudiado.
Consideraciones Éticas
El estudio seguirá las directrices éticas de investigación en educación (BERA, 2018), asegurando
que:
• Todos los participantes firmen un consentimiento informado previo a su participación.
• Se garantice la confidencialidad y el anonimato de las respuestas.
• Los datos sean utilizados únicamente para fines académicos y de mejora educativa.
La presente investigación adopta una metodología cualitativa basada en el método Delphi,
combinando entrevistas semiestructuradas, grupos focales y validación de pares para explorar la
integración de IA en la educación básica superior en Ecuador. Este enfoque permite obtener una
visión profunda y validada del fenómeno, garantizando la rigurosidad de los hallazgos y su
aplicabilidad en el contexto ecuatoriano. La combinación de técnicas de recolección y análisis
fortalece la credibilidad del estudio, proporcionando una base sólida para futuras investigaciones
sobre la implementación de IA en la educación.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los hallazgos de esta investigación revelan un escenario complejo y multifacético respecto
a la integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación básica superior en Ecuador. A
1. Primera ronda: Se presentarán los hallazgos preliminares de las entrevistas y grupos
focales a un panel de expertos, quienes evaluarán la pertinencia y coherencia de los
resultados (Rowe & Wright, 2001).
2. Segunda ronda: Se realizarán ajustes en los hallazgos con base en la retroalimentación de
los expertos y se pedirá una segunda evaluación.
3. Tercera ronda: Se consolidarán los resultados validados y se extraerán conclusiones
basadas en el consenso alcanzado.
El proceso de validación de pares asegura que las interpretaciones y conclusiones sean
rigurosas, fiables y aplicables al contexto educativo ecuatoriano, reduciendo la subjetividad de la
investigación (Hsu & Sandford, 2007).
Procedimiento de Análisis de Datos
Los datos recolectados serán analizados mediante técnicas de análisis de contenido temático, lo
que permitirá identificar patrones y categorías clave en las respuestas de los participantes (Braun
& Clarke, 2019).
1. Transcripción y codificación: Se transcribirán todas las entrevistas y grupos focales,
identificando categorías emergentes relacionadas con la IA en educación.
2. Análisis comparativo: Se contrastarán las respuestas de docentes y expertos para
encontrar puntos de consenso y disenso.
3. Triangulación de datos: Se integrarán los resultados de las entrevistas, grupos focales y
validación Delphi para obtener una visión integral del fenómeno estudiado.
Consideraciones Éticas
El estudio seguirá las directrices éticas de investigación en educación (BERA, 2018), asegurando
que:
• Todos los participantes firmen un consentimiento informado previo a su participación.
• Se garantice la confidencialidad y el anonimato de las respuestas.
• Los datos sean utilizados únicamente para fines académicos y de mejora educativa.
La presente investigación adopta una metodología cualitativa basada en el método Delphi,
combinando entrevistas semiestructuradas, grupos focales y validación de pares para explorar la
integración de IA en la educación básica superior en Ecuador. Este enfoque permite obtener una
visión profunda y validada del fenómeno, garantizando la rigurosidad de los hallazgos y su
aplicabilidad en el contexto ecuatoriano. La combinación de técnicas de recolección y análisis
fortalece la credibilidad del estudio, proporcionando una base sólida para futuras investigaciones
sobre la implementación de IA en la educación.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los hallazgos de esta investigación revelan un escenario complejo y multifacético respecto
a la integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación básica superior en Ecuador. A
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2051
pesar de que existe un gran potencial para mejorar la calidad del aprendizaje y optimizar la labor
docente, su implementación enfrenta desafíos estructurales, pedagógicos y socioculturales.
El sistema educativo ecuatoriano es diverso y enfrenta una gran brecha digital entre
sectores urbanos y rurales, así como entre instituciones públicas y privadas. Además, el nivel de
capacitación de los docentes en IA es insuficiente, y aunque el gobierno ha implementado
programas de formación digital, estos no han logrado impactar de manera efectiva la práctica
docente en el aula. Finalmente, los actores educativos muestran dudas y resistencia al cambio, ya
sea por desconocimiento, falta de infraestructura o miedo a la sustitución del rol docente.
A continuación, se presentan los principales hallazgos organizados en dos dimensiones:
potencial y desafíos.
Potencial de la Inteligencia Artificial en la Educación Básica Superior
A pesar de los retos identificados, la inteligencia artificial representa una oportunidad única
para transformar la educación en Ecuador. Directivos, docentes, estudiantes y padres de familia
coinciden en que la IA puede facilitar el aprendizaje, personalizar la enseñanza y optimizar
procesos administrativos.
Percepción de los Directivos sobre la IA
Gráfico 1
Percepción de los Directivos sobre la IA Porcentaje (%)
Desde el nivel directivo, el 84% de los encuestados afirmaron que la IA tiene el potencial
de mejorar significativamente los procesos educativos. Los principales beneficios señalados
fueron:
0 20 40 60 80 100
Personalización del aprendizaje
Automatización de tareas
Uso de datos para decisiones
Falta de plan de acción
pesar de que existe un gran potencial para mejorar la calidad del aprendizaje y optimizar la labor
docente, su implementación enfrenta desafíos estructurales, pedagógicos y socioculturales.
El sistema educativo ecuatoriano es diverso y enfrenta una gran brecha digital entre
sectores urbanos y rurales, así como entre instituciones públicas y privadas. Además, el nivel de
capacitación de los docentes en IA es insuficiente, y aunque el gobierno ha implementado
programas de formación digital, estos no han logrado impactar de manera efectiva la práctica
docente en el aula. Finalmente, los actores educativos muestran dudas y resistencia al cambio, ya
sea por desconocimiento, falta de infraestructura o miedo a la sustitución del rol docente.
A continuación, se presentan los principales hallazgos organizados en dos dimensiones:
potencial y desafíos.
Potencial de la Inteligencia Artificial en la Educación Básica Superior
A pesar de los retos identificados, la inteligencia artificial representa una oportunidad única
para transformar la educación en Ecuador. Directivos, docentes, estudiantes y padres de familia
coinciden en que la IA puede facilitar el aprendizaje, personalizar la enseñanza y optimizar
procesos administrativos.
Percepción de los Directivos sobre la IA
Gráfico 1
Percepción de los Directivos sobre la IA Porcentaje (%)
Desde el nivel directivo, el 84% de los encuestados afirmaron que la IA tiene el potencial
de mejorar significativamente los procesos educativos. Los principales beneficios señalados
fueron:
0 20 40 60 80 100
Personalización del aprendizaje
Automatización de tareas
Uso de datos para decisiones
Falta de plan de acción
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2052
• Personalización del aprendizaje: Ajustar los contenidos a las necesidades específicas de
cada estudiante, permitiendo que aprendan a su propio ritmo.
• Automatización de tareas administrativas: La IA podría reducir el tiempo que los
docentes dedican a actividades repetitivas como la calificación de tareas o el control de
asistencia.
• Uso de datos para mejorar la toma de decisiones: La IA podría ayudar a predecir el
rendimiento académico de los estudiantes y generar alertas tempranas para prevenir la
deserción escolar.
Un directivo de una institución en Riobamba expresó:
“La IA nos permitiría hacer un seguimiento más preciso del progreso de cada estudiante
y tomar decisiones basadas en datos, en lugar de depender únicamente de evaluaciones
tradicionales” (Entrevista, Directivo 4).
Sin embargo, aunque los directivos están interesados en la tecnología, el 92% de ellos
admitieron que no cuentan con un plan de acción concreto para su implementación, lo que sugiere
que la falta de una estrategia clara podría frenar la adopción de IA en el sistema educativo.
Opinión de los Docentes: Disposición, pero Falta de Formación
A nivel docente, el 76% de los encuestados manifestaron que la IA podría ser una
herramienta de apoyo valiosa, sobre todo para mejorar la planificación de clases, diversificar
metodologías y atender mejor a los estudiantes con dificultades de aprendizaje.
Grafico 2
Opinión de los docentes sobre la IA
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Apoyo en planificación
Diversificación de metodologías
Atención a dificultades
Falta de capacitación
Porcentaje (%)
• Personalización del aprendizaje: Ajustar los contenidos a las necesidades específicas de
cada estudiante, permitiendo que aprendan a su propio ritmo.
• Automatización de tareas administrativas: La IA podría reducir el tiempo que los
docentes dedican a actividades repetitivas como la calificación de tareas o el control de
asistencia.
• Uso de datos para mejorar la toma de decisiones: La IA podría ayudar a predecir el
rendimiento académico de los estudiantes y generar alertas tempranas para prevenir la
deserción escolar.
Un directivo de una institución en Riobamba expresó:
“La IA nos permitiría hacer un seguimiento más preciso del progreso de cada estudiante
y tomar decisiones basadas en datos, en lugar de depender únicamente de evaluaciones
tradicionales” (Entrevista, Directivo 4).
Sin embargo, aunque los directivos están interesados en la tecnología, el 92% de ellos
admitieron que no cuentan con un plan de acción concreto para su implementación, lo que sugiere
que la falta de una estrategia clara podría frenar la adopción de IA en el sistema educativo.
Opinión de los Docentes: Disposición, pero Falta de Formación
A nivel docente, el 76% de los encuestados manifestaron que la IA podría ser una
herramienta de apoyo valiosa, sobre todo para mejorar la planificación de clases, diversificar
metodologías y atender mejor a los estudiantes con dificultades de aprendizaje.
Grafico 2
Opinión de los docentes sobre la IA
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Apoyo en planificación
Diversificación de metodologías
Atención a dificultades
Falta de capacitación
Porcentaje (%)
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2053
Los docentes que han explorado por cuenta propia el uso de IA en el aula destacaron las siguientes
ventajas:
• Acceso a plataformas de tutoría virtual que permiten reforzar los conocimientos de los
estudiantes fuera del aula.
• Herramientas de IA para facilitar la investigación y creación de contenido educativo, como
asistentes virtuales y generación de ejercicios automatizados.
• Capacidad de IA para detectar patrones de aprendizaje y adaptar estrategias didácticas.
No obstante, el 63% de los docentes señalaron que su mayor obstáculo es la falta de
capacitación práctica, lo que limita su capacidad de aplicar estas herramientas de manera efectiva.
Un docente de Loja comentó:
“Si nos enseñaran a usar IA en nuestras clases de una forma realista y aplicable, la
historia sería diferente. Aprendemos solos, pero no es lo mismo que recibir una
capacitación especializada” (Grupo focal, Docente 5).
Estudiantes: Interés y Desafíos de Acceso
Gráfico 3
Uso de IA por parte de los Estudiantes Porcentaje (%)
Los estudiantes, por su parte, muestran gran interés en el uso de IA para mejorar su proceso
de aprendizaje. El 68% de los encuestados en zonas urbanas mencionaron que han utilizado
herramientas de IA en sus estudios, como aplicaciones móviles para resolver ejercicios
matemáticos o plataformas de aprendizaje en línea.
Sin embargo, el 75% de los estudiantes en zonas rurales manifestaron que nunca han
interactuado con tecnologías basadas en IA, debido a la falta de acceso a dispositivos e internet.
Un estudiante de 10° año en Esmeraldas mencionó:
Uso de IA en zonas urbanas Sin acceso en zonas rurales
Los docentes que han explorado por cuenta propia el uso de IA en el aula destacaron las siguientes
ventajas:
• Acceso a plataformas de tutoría virtual que permiten reforzar los conocimientos de los
estudiantes fuera del aula.
• Herramientas de IA para facilitar la investigación y creación de contenido educativo, como
asistentes virtuales y generación de ejercicios automatizados.
• Capacidad de IA para detectar patrones de aprendizaje y adaptar estrategias didácticas.
No obstante, el 63% de los docentes señalaron que su mayor obstáculo es la falta de
capacitación práctica, lo que limita su capacidad de aplicar estas herramientas de manera efectiva.
Un docente de Loja comentó:
“Si nos enseñaran a usar IA en nuestras clases de una forma realista y aplicable, la
historia sería diferente. Aprendemos solos, pero no es lo mismo que recibir una
capacitación especializada” (Grupo focal, Docente 5).
Estudiantes: Interés y Desafíos de Acceso
Gráfico 3
Uso de IA por parte de los Estudiantes Porcentaje (%)
Los estudiantes, por su parte, muestran gran interés en el uso de IA para mejorar su proceso
de aprendizaje. El 68% de los encuestados en zonas urbanas mencionaron que han utilizado
herramientas de IA en sus estudios, como aplicaciones móviles para resolver ejercicios
matemáticos o plataformas de aprendizaje en línea.
Sin embargo, el 75% de los estudiantes en zonas rurales manifestaron que nunca han
interactuado con tecnologías basadas en IA, debido a la falta de acceso a dispositivos e internet.
Un estudiante de 10° año en Esmeraldas mencionó:
Uso de IA en zonas urbanas Sin acceso en zonas rurales
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2054
“Me gustaría aprender con IA, pero en mi escuela ni siquiera tenemos internet estable. A
veces no podemos ni usar una computadora porque hay pocas para todos” (Entrevista,
Estudiante 3).
Padres de Familia: Expectativas y Limitaciones
Los padres de familia tienen opiniones divididas sobre la IA en la educación.
Gráfico 4
Opinión de los Padres de Familia sobre la IA
El 62% de los encuestados consideran que la tecnología podría mejorar el aprendizaje de
sus hijos, pero el 48% expresó preocupación sobre la falta de preparación para acompañar este
proceso.
En comunidades rurales y sectores vulnerables, la situación es aún más crítica. El 39% de
los padres encuestados mencionaron que no tienen conocimientos básicos en tecnología, lo que
dificulta su capacidad de apoyar a sus hijos en el uso de herramientas digitales.
Un padre de familia en una parroquia rural de Guaranda comentó:
“Yo apenas sé leer y escribir, ¿cómo voy a ayudar a mi hijo a aprender con inteligencia
artificial?” (Grupo focal, Padre 6).
Estos hallazgos muestran que, para que la IA tenga éxito en la educación, es necesario
capacitar no solo a docentes, sino también a las familias para que puedan acompañar el
aprendizaje de sus hijos.
Desafíos para la Integración de la Inteligencia Artificial en Ecuador
Brecha Digital: Diferencias entre Contextos Educativos
Uno de los mayores desafíos identificados es la gran desigualdad en el acceso a tecnología
entre distintas regiones del país. El 89% de los directivos de escuelas fiscales señalaron que sus
instituciones no cuentan con infraestructura suficiente para integrar IA en el aula.
0 10 20 30 40 50 60 70
Consideran que la IA mejora el aprendizaje
Preocupación por falta de preparación
Padres sin conocimientos tecnológicos
Porcentaje (%)
“Me gustaría aprender con IA, pero en mi escuela ni siquiera tenemos internet estable. A
veces no podemos ni usar una computadora porque hay pocas para todos” (Entrevista,
Estudiante 3).
Padres de Familia: Expectativas y Limitaciones
Los padres de familia tienen opiniones divididas sobre la IA en la educación.
Gráfico 4
Opinión de los Padres de Familia sobre la IA
El 62% de los encuestados consideran que la tecnología podría mejorar el aprendizaje de
sus hijos, pero el 48% expresó preocupación sobre la falta de preparación para acompañar este
proceso.
En comunidades rurales y sectores vulnerables, la situación es aún más crítica. El 39% de
los padres encuestados mencionaron que no tienen conocimientos básicos en tecnología, lo que
dificulta su capacidad de apoyar a sus hijos en el uso de herramientas digitales.
Un padre de familia en una parroquia rural de Guaranda comentó:
“Yo apenas sé leer y escribir, ¿cómo voy a ayudar a mi hijo a aprender con inteligencia
artificial?” (Grupo focal, Padre 6).
Estos hallazgos muestran que, para que la IA tenga éxito en la educación, es necesario
capacitar no solo a docentes, sino también a las familias para que puedan acompañar el
aprendizaje de sus hijos.
Desafíos para la Integración de la Inteligencia Artificial en Ecuador
Brecha Digital: Diferencias entre Contextos Educativos
Uno de los mayores desafíos identificados es la gran desigualdad en el acceso a tecnología
entre distintas regiones del país. El 89% de los directivos de escuelas fiscales señalaron que sus
instituciones no cuentan con infraestructura suficiente para integrar IA en el aula.
0 10 20 30 40 50 60 70
Consideran que la IA mejora el aprendizaje
Preocupación por falta de preparación
Padres sin conocimientos tecnológicos
Porcentaje (%)
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2055
Grafico 5
Acceso a tecnología en diferentes contextos educativos
Los diferentes contextos educativos en Ecuador presentan retos particulares:
• Escuelas particulares: Tienen más acceso a tecnología y pueden capacitar a sus docentes
en herramientas innovadoras.
• Escuelas fiscales urbanas: Aunque algunas cuentan con laboratorios de computación, la
falta de conectividad y recursos limita la integración de IA.
• Escuelas rurales y urbano-marginales: Enfrentan mayores dificultades debido a la falta
de infraestructura, conectividad y acceso a dispositivos.
Un directivo de una escuela rural en Loja expresó:
“No podemos hablar de inteligencia artificial cuando todavía hay escuelas sin luz eléctrica
o sin internet. La prioridad debe ser cerrar la brecha digital antes de implementar
tecnologías avanzadas” (Entrevista, Directivo 7).
Capacitación Docente Deficiente
Aunque el gobierno ha implementado programas de formación en competencias digitales,
los docentes consideran que estos cursos no son efectivos. El 74% de los encuestados
mencionaron que las capacitaciones ofrecidas por el Ministerio de Educación son teóricas y poco
aplicables.
Un docente de Esmeraldas señaló:
“Nos capacitan en conceptos básicos, pero no nos enseñan cómo usar herramientas de IA
en nuestras materias. Necesitamos formación práctica, no solo teoría” (Grupo focal,
Docente 9).
0 20 40 60 80 100
Escuelas particulares
Escuelas fiscales urbanas
Escuelas rurales y urbano-marginales
Grafico 5
Acceso a tecnología en diferentes contextos educativos
Los diferentes contextos educativos en Ecuador presentan retos particulares:
• Escuelas particulares: Tienen más acceso a tecnología y pueden capacitar a sus docentes
en herramientas innovadoras.
• Escuelas fiscales urbanas: Aunque algunas cuentan con laboratorios de computación, la
falta de conectividad y recursos limita la integración de IA.
• Escuelas rurales y urbano-marginales: Enfrentan mayores dificultades debido a la falta
de infraestructura, conectividad y acceso a dispositivos.
Un directivo de una escuela rural en Loja expresó:
“No podemos hablar de inteligencia artificial cuando todavía hay escuelas sin luz eléctrica
o sin internet. La prioridad debe ser cerrar la brecha digital antes de implementar
tecnologías avanzadas” (Entrevista, Directivo 7).
Capacitación Docente Deficiente
Aunque el gobierno ha implementado programas de formación en competencias digitales,
los docentes consideran que estos cursos no son efectivos. El 74% de los encuestados
mencionaron que las capacitaciones ofrecidas por el Ministerio de Educación son teóricas y poco
aplicables.
Un docente de Esmeraldas señaló:
“Nos capacitan en conceptos básicos, pero no nos enseñan cómo usar herramientas de IA
en nuestras materias. Necesitamos formación práctica, no solo teoría” (Grupo focal,
Docente 9).
0 20 40 60 80 100
Escuelas particulares
Escuelas fiscales urbanas
Escuelas rurales y urbano-marginales
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2056
Falta de Políticas Claras
El 82% de los directivos expresaron que no existen lineamientos gubernamentales concretos para
la integración de IA en el currículo nacional. La ausencia de normativas claras genera
incertidumbre y dificulta la planificación de estrategias a largo plazo.
4.3. Reflexiones Finales
Estos hallazgos reflejan que la IA tiene el potencial de transformar la educación en Ecuador, pero
su éxito dependerá de la inversión en infraestructura, la capacitación docente efectiva y el cierre
de la brecha digital. La comunidad educativa está dispuesta a innovar, pero necesita apoyo
estructural y estrategias gubernamentales bien definidas para lograr una integración efectiva de la
IA en el sistema educativo.
CONCLUSIONES
Infraestructura y Brecha Digital
La falta de infraestructura tecnológica es el principal obstáculo para la integración de la
inteligencia artificial (IA) en la educación básica superior en Ecuador, especialmente en zonas
rurales y sectores urbano-marginales. El gobierno debe priorizar la inversión en conectividad,
dotación de equipos y modernización de laboratorios en instituciones fiscales para reducir la
brecha digital.
Capacitación Docente Práctica
Si bien existen programas de formación en competencias digitales, estos no han sido
efectivos en la capacitación sobre IA en el aula. Es necesario rediseñar los cursos gubernamentales
para que sean más prácticos, con enfoque en la aplicación real de herramientas de IA en la
enseñanza y adaptados a los diferentes niveles tecnológicos de las instituciones.
Diferencias entre Contextos Educativos
Las oportunidades de acceso a IA varían considerablemente entre instituciones particulares
y fiscales, siendo estas últimas las más afectadas por la falta de recursos. Se recomienda
desarrollar políticas diferenciadas que tomen en cuenta las necesidades específicas de cada
contexto educativo, garantizando equidad en el acceso a la tecnología.
Involucramiento de Padres y Comunidad
En sectores vulnerables, muchos padres de familia carecen de conocimientos tecnológicos,
lo que dificulta su apoyo en el aprendizaje de sus hijos. Se recomienda la creación de programas
de alfabetización digital dirigidos a padres y cuidadores, permitiendo una integración más efectiva
de la IA en la educación.
Políticas Públicas Claras y Estrategias de Implementación
La falta de lineamientos gubernamentales concretos genera incertidumbre en la adopción
de IA en las escuelas. Se recomienda la creación de una política educativa nacional sobre
Falta de Políticas Claras
El 82% de los directivos expresaron que no existen lineamientos gubernamentales concretos para
la integración de IA en el currículo nacional. La ausencia de normativas claras genera
incertidumbre y dificulta la planificación de estrategias a largo plazo.
4.3. Reflexiones Finales
Estos hallazgos reflejan que la IA tiene el potencial de transformar la educación en Ecuador, pero
su éxito dependerá de la inversión en infraestructura, la capacitación docente efectiva y el cierre
de la brecha digital. La comunidad educativa está dispuesta a innovar, pero necesita apoyo
estructural y estrategias gubernamentales bien definidas para lograr una integración efectiva de la
IA en el sistema educativo.
CONCLUSIONES
Infraestructura y Brecha Digital
La falta de infraestructura tecnológica es el principal obstáculo para la integración de la
inteligencia artificial (IA) en la educación básica superior en Ecuador, especialmente en zonas
rurales y sectores urbano-marginales. El gobierno debe priorizar la inversión en conectividad,
dotación de equipos y modernización de laboratorios en instituciones fiscales para reducir la
brecha digital.
Capacitación Docente Práctica
Si bien existen programas de formación en competencias digitales, estos no han sido
efectivos en la capacitación sobre IA en el aula. Es necesario rediseñar los cursos gubernamentales
para que sean más prácticos, con enfoque en la aplicación real de herramientas de IA en la
enseñanza y adaptados a los diferentes niveles tecnológicos de las instituciones.
Diferencias entre Contextos Educativos
Las oportunidades de acceso a IA varían considerablemente entre instituciones particulares
y fiscales, siendo estas últimas las más afectadas por la falta de recursos. Se recomienda
desarrollar políticas diferenciadas que tomen en cuenta las necesidades específicas de cada
contexto educativo, garantizando equidad en el acceso a la tecnología.
Involucramiento de Padres y Comunidad
En sectores vulnerables, muchos padres de familia carecen de conocimientos tecnológicos,
lo que dificulta su apoyo en el aprendizaje de sus hijos. Se recomienda la creación de programas
de alfabetización digital dirigidos a padres y cuidadores, permitiendo una integración más efectiva
de la IA en la educación.
Políticas Públicas Claras y Estrategias de Implementación
La falta de lineamientos gubernamentales concretos genera incertidumbre en la adopción
de IA en las escuelas. Se recomienda la creación de una política educativa nacional sobre
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2057
inteligencia artificial, con directrices claras sobre su integración en el currículo, formación
docente y ética en su uso.
5.6. Actitud Positiva Hacia la Innovación
A pesar de los desafíos, la comunidad educativa reconoce el potencial de la IA para mejorar la
enseñanza y el aprendizaje. Es fundamental fomentar un cambio de mentalidad mediante
campañas de sensibilización y modelos piloto de implementación, para demostrar los beneficios
de la IA en la educación básica superior.
En conclusión, Ecuador tiene la oportunidad de transformar su sistema educativo a través de la
inteligencia artificial, pero esto requiere un compromiso serio del Estado, las instituciones
educativas y la comunidad en general para superar las barreras existentes y garantizar una
implementación equitativa y efectiva.
inteligencia artificial, con directrices claras sobre su integración en el currículo, formación
docente y ética en su uso.
5.6. Actitud Positiva Hacia la Innovación
A pesar de los desafíos, la comunidad educativa reconoce el potencial de la IA para mejorar la
enseñanza y el aprendizaje. Es fundamental fomentar un cambio de mentalidad mediante
campañas de sensibilización y modelos piloto de implementación, para demostrar los beneficios
de la IA en la educación básica superior.
En conclusión, Ecuador tiene la oportunidad de transformar su sistema educativo a través de la
inteligencia artificial, pero esto requiere un compromiso serio del Estado, las instituciones
educativas y la comunidad en general para superar las barreras existentes y garantizar una
implementación equitativa y efectiva.
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2058
REFERENCIAS
Baker, R. S., & Siemens, G. (2019). Educational data mining and learning analytics: Towards
common ground. British Journal of Educational Technology, 50(6), 2323–2343.
https://doi.org/10.1111/bjet.12798
Banco Mundial. (2022). Brecha digital y educación en América Latina: Retos y oportunidades.
https://www.worldbank.org
Heffernan, N. T., Koedinger, K. R., & Razzaq, L. (2020). AI-based adaptive learning systems in
education: Evidence and challenges. International Journal of Artificial Intelligence in
Education, 30(2), 123-145. https://doi.org/10.1007/s40593-020-00219-1
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2021). Artificial intelligence in education: Promises and
implications for teaching and learning. Routledge.
Luckin, R. (2018). Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st
century. UCL Institute of Education Press.
Ministerio de Educación del Ecuador. (2021). Plan Nacional de Digitalización Educativa.
https://educacion.gob.ec
Ramírez, P., & Pérez, C. (2023). La inteligencia artificial en la educación latinoamericana:
Perspectivas y desafíos. Revista Latinoamericana de Tecnología Educativa, 18(1), 45-63.
Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.
UNESCO. (2022). Artificial Intelligence and Education: Guidance for policy-makers.
https://unesdoc.unesco.org
Williamson, B., Bayne, S., & Shay, S. (2020). The datafication of teaching in higher education:
Critical issues and perspectives. Learning, Media and Technology, 45(1), 1-10.
https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1686015
Woolf, B. P. (2020). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for
revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of
research on artificial intelligence applications in higher education – Where are the
educators?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(39),
1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Burrows, A. C., & Borowczak, M. (2021). AI in Education: The Role of Adaptive Learning
Technologies in K-12 Classrooms. International Journal of Educational Technology, 19(3),
45-60.
Chen, X., He, W., & Lin, Z. (2021). Artificial Intelligence and Constructivist Learning: The
Future of Personalized Education. Educational Technology Research & Development,
69(2), 225-240.
REFERENCIAS
Baker, R. S., & Siemens, G. (2019). Educational data mining and learning analytics: Towards
common ground. British Journal of Educational Technology, 50(6), 2323–2343.
https://doi.org/10.1111/bjet.12798
Banco Mundial. (2022). Brecha digital y educación en América Latina: Retos y oportunidades.
https://www.worldbank.org
Heffernan, N. T., Koedinger, K. R., & Razzaq, L. (2020). AI-based adaptive learning systems in
education: Evidence and challenges. International Journal of Artificial Intelligence in
Education, 30(2), 123-145. https://doi.org/10.1007/s40593-020-00219-1
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2021). Artificial intelligence in education: Promises and
implications for teaching and learning. Routledge.
Luckin, R. (2018). Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st
century. UCL Institute of Education Press.
Ministerio de Educación del Ecuador. (2021). Plan Nacional de Digitalización Educativa.
https://educacion.gob.ec
Ramírez, P., & Pérez, C. (2023). La inteligencia artificial en la educación latinoamericana:
Perspectivas y desafíos. Revista Latinoamericana de Tecnología Educativa, 18(1), 45-63.
Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.
UNESCO. (2022). Artificial Intelligence and Education: Guidance for policy-makers.
https://unesdoc.unesco.org
Williamson, B., Bayne, S., & Shay, S. (2020). The datafication of teaching in higher education:
Critical issues and perspectives. Learning, Media and Technology, 45(1), 1-10.
https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1686015
Woolf, B. P. (2020). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for
revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of
research on artificial intelligence applications in higher education – Where are the
educators?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(39),
1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Burrows, A. C., & Borowczak, M. (2021). AI in Education: The Role of Adaptive Learning
Technologies in K-12 Classrooms. International Journal of Educational Technology, 19(3),
45-60.
Chen, X., He, W., & Lin, Z. (2021). Artificial Intelligence and Constructivist Learning: The
Future of Personalized Education. Educational Technology Research & Development,
69(2), 225-240.
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 2059
Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A brief history of artificial intelligence: On the past, present,
and future of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 5-14.
Rahman, M. M., Alam, M., & Choudhury, S. (2022). Chatbots and AI in Education: A Review of
Potential Applications and Challenges. Journal of Educational Computing Research, 60(1),
23-45.
Zhai, X., Wang, M., & Gao, M. (2021). Artificial Intelligence in K-12 Education: A Systematic
Review of Literature. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 16(6),
35-50.
Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A brief history of artificial intelligence: On the past, present,
and future of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 5-14.
Rahman, M. M., Alam, M., & Choudhury, S. (2022). Chatbots and AI in Education: A Review of
Potential Applications and Challenges. Journal of Educational Computing Research, 60(1),
23-45.
Zhai, X., Wang, M., & Gao, M. (2021). Artificial Intelligence in K-12 Education: A Systematic
Review of Literature. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 16(6),
35-50.