Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 3299
https://doi.org/10.69639/arandu.v12i1.808
Más allá del aula: cómo la Inteligencia Artificia está
redefiniendo la educación
Beyond the classroom: how Artifitial Intelligence is redefining education
Elizabeth Valencia Corozo
valenciacorozoe@gmail.com
https://orcid.org/0009-0005-9895-2150
Unidad Educativa Fiscomisional 10 de agosto
Quinindé – Ecuador
María de Lourdes Tenecora Delgado
malulyt@gmail.com
https://orcid.org/0009-0009-0471-4063
EEB Agustín Crespo Heredia
Girón - Azuay
Lilian Lilibeth Pérez Tito
perezlili1802@gmail.com
https://orcid.org/0009-0001-2719-0313
Unidad Educativa Fiscomisional Juan XXIII
Quinindé – Ecuador
Iliana Stefania Sánchez Salazar
nailisanz@gmail.com
https://orcid.org/0009-0000-7352-4049
Unidad Educativa Fiscal Maldonado
Eloy Alfaro-Ecuador
Kevin Efren Lastra Preciado
Laskee@outlook.com
https://orcid.org/0009-0007-6376-1332
PUCESE
San Lorenzo – Ecuador
William Wladimir Barreto Zúñiga
Likantropo030699@gmail.com
https://orcid.org/0009-0009-8898-799X
Investigador Independiente
Durán– Ecuador
Artículo recibido: 10 enero 2025 - Aceptado para publicación: 20 febrero 2025
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar
RESUMEN
En el contexto actual, la inteligencia artificial (IA) ha transformado diversos ámbitos, incluida la
educación superior, donde su implementación ha generado tanto oportunidades como desafíos.
Este estudio tiene como objetivo analizar el impacto de la IA en la educación universitaria,
centrándose en su influencia en el aprendizaje, las preocupaciones éticas, la brecha digital y la
formación docente. Se adoptó una metodología cualitativa basada en una revisión bibliográfica,
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 3300
seleccionando estudios publicados entre 2020 y 2024 en revistas científicas indexadas. Los
resultados evidenciaron que la IA permite la personalización del aprendizaje, facilitando el acceso
a contenidos adaptados a las necesidades individuales de los estudiantes. No obstante, plantea
desafíos como el aumento del plagio académico, la falta de regulación, el riesgo de dependencia
tecnológica y las desigualdades en el acceso a herramientas digitales. Además, la falta de
capacitación docente ha generado resistencia a su adopción. Se concluye que la IA es una
herramienta con gran potencial, pero su integración requiere normativas claras, formación en su
uso ético y estrategias para garantizar la equidad tecnológica en las universidades. Solo así podrá
aprovecharse de manera efectiva sin comprometer la calidad educativa.
Palabras clave: inteligencia artificial, educación superior, ética académica, formación
docente, brecha digital
ABSTRACT
In the current context, artificial intelligence (AI) has transformed various fields, including higher
education, where its implementation has generated both opportunities and challenges. This study
aims to analyze the impact of AI on university education, focusing on its influence on learning,
ethical concerns, the digital divide, and teacher training. A qualitative methodology based on a
literature review was adopted, selecting studies published between 2020 and 2024 in indexed
scientific journals. The results showed that AI enables the personalization of learning, facilitating
access to content tailored to students' individual needs. However, it poses challenges such as
increased academic plagiarism, lack of regulation, the risk of technological dependence, and
inequalities in access to digital tools. Furthermore, a lack of teacher training has generated
resistance to its adoption. The conclusion is that AI is a tool with great potential, but its integration
requires clear regulations, training in its ethical use, and strategies to ensure technological equity
in universities. Only then can it be effectively leveraged without compromising educational
quality.
Keywords: artificial intelligence, higher education, academic ethics, teacher training,
digital divide
seleccionando estudios publicados entre 2020 y 2024 en revistas científicas indexadas. Los
resultados evidenciaron que la IA permite la personalización del aprendizaje, facilitando el acceso
a contenidos adaptados a las necesidades individuales de los estudiantes. No obstante, plantea
desafíos como el aumento del plagio académico, la falta de regulación, el riesgo de dependencia
tecnológica y las desigualdades en el acceso a herramientas digitales. Además, la falta de
capacitación docente ha generado resistencia a su adopción. Se concluye que la IA es una
herramienta con gran potencial, pero su integración requiere normativas claras, formación en su
uso ético y estrategias para garantizar la equidad tecnológica en las universidades. Solo así podrá
aprovecharse de manera efectiva sin comprometer la calidad educativa.
Palabras clave: inteligencia artificial, educación superior, ética académica, formación
docente, brecha digital
ABSTRACT
In the current context, artificial intelligence (AI) has transformed various fields, including higher
education, where its implementation has generated both opportunities and challenges. This study
aims to analyze the impact of AI on university education, focusing on its influence on learning,
ethical concerns, the digital divide, and teacher training. A qualitative methodology based on a
literature review was adopted, selecting studies published between 2020 and 2024 in indexed
scientific journals. The results showed that AI enables the personalization of learning, facilitating
access to content tailored to students' individual needs. However, it poses challenges such as
increased academic plagiarism, lack of regulation, the risk of technological dependence, and
inequalities in access to digital tools. Furthermore, a lack of teacher training has generated
resistance to its adoption. The conclusion is that AI is a tool with great potential, but its integration
requires clear regulations, training in its ethical use, and strategies to ensure technological equity
in universities. Only then can it be effectively leveraged without compromising educational
quality.
Keywords: artificial intelligence, higher education, academic ethics, teacher training,
digital divide
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 3301
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
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licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 3302
INTRODUCCIÓN
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha irrumpido con fuerza en la educación
superior, transformando radicalmente la forma en que los estudiantes aprenden y los docentes
enseñan. La IA permite la automatización de tareas, la personalización del aprendizaje y la
creación de nuevos modelos educativos basados en datos (Gil, 2024). Sin embargo, su
implementación conlleva una serie de desafíos que deben ser abordados con un enfoque crítico y
estratégico.
Uno de los principales problemas derivados del uso de la IA en la educación es la
desigualdad en el acceso a la tecnología. Según Oyarvide et al. (2024), muchos estudiantes
carecen de dispositivos adecuados y conexión a internet estable, lo que genera una brecha digital
que afecta directamente su rendimiento académico. Como consecuencia, aquellos con menos
acceso a la IA quedan en desventaja frente a quienes sí pueden utilizarla plenamente,
profundizando las desigualdades preexistentes en el sistema educativo.
Otro problema significativo es la falta de formación docente. Gutiérrez (2023) señala que
muchos profesores carecen de conocimientos y herramientas para integrar la IA en sus
metodologías de enseñanza. Esta situación genera resistencia y desconfianza en su
implementación, lo que limita el potencial transformador de la IA en el aula. Como resultado, los
estudiantes pueden no recibir una orientación adecuada sobre su uso responsable y crítico.
Finalmente, se encuentra el uso inadecuado de la IA por parte de los estudiantes, lo que
plantea importantes dilemas éticos. Vicente et al. (2023) advierten que la dependencia de
herramientas como ChatGPT puede afectar la capacidad de análisis y creatividad de los alumnos,
fomentando el plagio y la superficialidad en sus trabajos académicos. Como consecuencia, se
corre el riesgo de que la IA no sea utilizada como una herramienta de apoyo, sino como un
sustituto de la reflexión y el pensamiento crítico.
El estudio de la IA en la educación superior es fundamental debido a su creciente impacto
en la enseñanza y el aprendizaje. Académicamente, esta investigación permite comprender cómo
la IA puede mejorar la calidad educativa y cuáles son los principales desafíos de su
implementación (Baque, y otros, 2024). Desde una perspectiva social, el análisis de la brecha
digital es clave para garantizar un acceso equitativo a las tecnologías educativas (Escalante, 2024).
En el ámbito político, la investigación puede contribuir al desarrollo de normativas y políticas que
regulen su uso de manera ética y responsable. Finalmente, desde el punto de vista científico, el
estudio permite evaluar el impacto real de la IA en la educación y establecer lineamientos para su
integración efectiva.
Con base a lo antes mencionado se establece que el objetivo general de este estudio es
“Analizar el impacto de la inteligencia artificial en la educación superior, identificando sus
INTRODUCCIÓN
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha irrumpido con fuerza en la educación
superior, transformando radicalmente la forma en que los estudiantes aprenden y los docentes
enseñan. La IA permite la automatización de tareas, la personalización del aprendizaje y la
creación de nuevos modelos educativos basados en datos (Gil, 2024). Sin embargo, su
implementación conlleva una serie de desafíos que deben ser abordados con un enfoque crítico y
estratégico.
Uno de los principales problemas derivados del uso de la IA en la educación es la
desigualdad en el acceso a la tecnología. Según Oyarvide et al. (2024), muchos estudiantes
carecen de dispositivos adecuados y conexión a internet estable, lo que genera una brecha digital
que afecta directamente su rendimiento académico. Como consecuencia, aquellos con menos
acceso a la IA quedan en desventaja frente a quienes sí pueden utilizarla plenamente,
profundizando las desigualdades preexistentes en el sistema educativo.
Otro problema significativo es la falta de formación docente. Gutiérrez (2023) señala que
muchos profesores carecen de conocimientos y herramientas para integrar la IA en sus
metodologías de enseñanza. Esta situación genera resistencia y desconfianza en su
implementación, lo que limita el potencial transformador de la IA en el aula. Como resultado, los
estudiantes pueden no recibir una orientación adecuada sobre su uso responsable y crítico.
Finalmente, se encuentra el uso inadecuado de la IA por parte de los estudiantes, lo que
plantea importantes dilemas éticos. Vicente et al. (2023) advierten que la dependencia de
herramientas como ChatGPT puede afectar la capacidad de análisis y creatividad de los alumnos,
fomentando el plagio y la superficialidad en sus trabajos académicos. Como consecuencia, se
corre el riesgo de que la IA no sea utilizada como una herramienta de apoyo, sino como un
sustituto de la reflexión y el pensamiento crítico.
El estudio de la IA en la educación superior es fundamental debido a su creciente impacto
en la enseñanza y el aprendizaje. Académicamente, esta investigación permite comprender cómo
la IA puede mejorar la calidad educativa y cuáles son los principales desafíos de su
implementación (Baque, y otros, 2024). Desde una perspectiva social, el análisis de la brecha
digital es clave para garantizar un acceso equitativo a las tecnologías educativas (Escalante, 2024).
En el ámbito político, la investigación puede contribuir al desarrollo de normativas y políticas que
regulen su uso de manera ética y responsable. Finalmente, desde el punto de vista científico, el
estudio permite evaluar el impacto real de la IA en la educación y establecer lineamientos para su
integración efectiva.
Con base a lo antes mencionado se establece que el objetivo general de este estudio es
“Analizar el impacto de la inteligencia artificial en la educación superior, identificando sus
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 3303
beneficios, desafíos éticos y metodológicos”. Para su consecución se considera necesario, dar
cumplimiento a los siguientes objetivos específicos:
❖ Examinar el papel de la IA en la personalización del aprendizaje y la
optimización del tiempo docente.
❖ Identificar los desafíos éticos y académicos asociados con el uso de IA por parte
de los estudiantes.
❖ Proponer estrategias para la implementación equitativa y efectiva de la IA en la
educación superior.
Marco Teórico
La integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior está
transformando las dinámicas tradicionales de enseñanza y aprendizaje, dando lugar a nuevos
paradigmas que permiten un acceso más personalizado al conocimiento. Para comprender esta
transformación, es fundamental abordar el marco teórico que sustenta la aplicación de la IA en el
ámbito educativo, identificando sus bases conceptuales, su papel como herramienta pedagógica,
los desafíos éticos y académicos que plantea, así como la brecha digital y la formación docente
como factores críticos en su implementación.
Desde una perspectiva teórica, el constructivismo social constituye un pilar fundamental
para analizar el impacto de la IA en la educación superior. Esta corriente pedagógica, desarrollada
por autores como Lev Vygotsky, sostiene que el aprendizaje es un proceso activo en el que los
estudiantes construyen su conocimiento a través de la interacción con su entorno y la mediación
de herramientas culturales (Martínez & Martínez, 2024). En este contexto, la inteligencia artificial
se convierte en un mediador tecnológico que facilita la adquisición y construcción del
conocimiento, permitiendo experiencias de aprendizaje más flexibles y adaptadas a las
necesidades individuales de los estudiantes (Sandoval, Olvera, Sotelo, & Bárcenas, 2023). De
este modo, la IA no solo amplifica la capacidad de acceso a la información, sino que también
permite nuevas formas de aprendizaje colaborativo, impulsando la personalización del proceso
educativo.
La Inteligencia Artificial como Herramienta Educativa
A medida que la tecnología avanza, la IA se ha consolidado como una herramienta de
gran utilidad en la educación superior, ofreciendo soluciones innovadoras para la enseñanza y la
evaluación académica. Según López et al. (2024), el desarrollo de plataformas de aprendizaje
adaptativo, asistentes virtuales y sistemas de tutoría automatizados ha permitido optimizar la
enseñanza en múltiples niveles. Estas herramientas permiten que los estudiantes reciban
retroalimentación en tiempo real, accedan a contenidos personalizados y desarrollen habilidades
específicas mediante ejercicios interactivos diseñados para reforzar su comprensión de los temas
tratados en clase (Díaz & Rodríguez, 2024).
beneficios, desafíos éticos y metodológicos”. Para su consecución se considera necesario, dar
cumplimiento a los siguientes objetivos específicos:
❖ Examinar el papel de la IA en la personalización del aprendizaje y la
optimización del tiempo docente.
❖ Identificar los desafíos éticos y académicos asociados con el uso de IA por parte
de los estudiantes.
❖ Proponer estrategias para la implementación equitativa y efectiva de la IA en la
educación superior.
Marco Teórico
La integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior está
transformando las dinámicas tradicionales de enseñanza y aprendizaje, dando lugar a nuevos
paradigmas que permiten un acceso más personalizado al conocimiento. Para comprender esta
transformación, es fundamental abordar el marco teórico que sustenta la aplicación de la IA en el
ámbito educativo, identificando sus bases conceptuales, su papel como herramienta pedagógica,
los desafíos éticos y académicos que plantea, así como la brecha digital y la formación docente
como factores críticos en su implementación.
Desde una perspectiva teórica, el constructivismo social constituye un pilar fundamental
para analizar el impacto de la IA en la educación superior. Esta corriente pedagógica, desarrollada
por autores como Lev Vygotsky, sostiene que el aprendizaje es un proceso activo en el que los
estudiantes construyen su conocimiento a través de la interacción con su entorno y la mediación
de herramientas culturales (Martínez & Martínez, 2024). En este contexto, la inteligencia artificial
se convierte en un mediador tecnológico que facilita la adquisición y construcción del
conocimiento, permitiendo experiencias de aprendizaje más flexibles y adaptadas a las
necesidades individuales de los estudiantes (Sandoval, Olvera, Sotelo, & Bárcenas, 2023). De
este modo, la IA no solo amplifica la capacidad de acceso a la información, sino que también
permite nuevas formas de aprendizaje colaborativo, impulsando la personalización del proceso
educativo.
La Inteligencia Artificial como Herramienta Educativa
A medida que la tecnología avanza, la IA se ha consolidado como una herramienta de
gran utilidad en la educación superior, ofreciendo soluciones innovadoras para la enseñanza y la
evaluación académica. Según López et al. (2024), el desarrollo de plataformas de aprendizaje
adaptativo, asistentes virtuales y sistemas de tutoría automatizados ha permitido optimizar la
enseñanza en múltiples niveles. Estas herramientas permiten que los estudiantes reciban
retroalimentación en tiempo real, accedan a contenidos personalizados y desarrollen habilidades
específicas mediante ejercicios interactivos diseñados para reforzar su comprensión de los temas
tratados en clase (Díaz & Rodríguez, 2024).
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 3304
Los sistemas basados en IA, como los chatbots educativos y las plataformas de
aprendizaje automatizado, han demostrado ser efectivos para mejorar la accesibilidad del
conocimiento, especialmente para aquellos estudiantes que requieren apoyo adicional fuera del
aula. Estos avances han sido clave en la transformación de los métodos de enseñanza, dado que
facilitan la detección de dificultades de aprendizaje y permiten a los docentes ofrecer soluciones
más precisas y oportunas. Sin embargo, para que la IA cumpla su propósito en la educación, es
necesario abordar no solo sus beneficios, sino también los retos que plantea en términos de ética,
equidad y autonomía en el aprendizaje.
Desafíos Éticos y Académicos del Uso de IA
Uno de los principales desafíos que plantea el uso de la inteligencia artificial en el ámbito
educativo es la posible reducción del pensamiento crítico entre los estudiantes. Vicente et al.
(2023) advierten que el uso excesivo de herramientas como ChatGPT puede fomentar la
dependencia tecnológica y disminuir la capacidad de los alumnos para generar ideas propias. En
muchos casos, los estudiantes recurren a estas plataformas para completar sus asignaciones sin
realizar una reflexión profunda sobre los contenidos, lo que puede afectar su desarrollo intelectual
y su capacidad para enfrentar problemas complejos.
Asimismo, la proliferación de herramientas de IA ha generado preocupación en torno a
la integridad académica y el plagio. La facilidad con la que los estudiantes pueden generar
respuestas automatizadas ha incrementado la posibilidad de presentar trabajos sin una apropiada
atribución de fuentes, desdibujando los límites entre la producción original y el contenido
generado por algoritmos (Gutiérrez, 2023). Para evitar este problema, es imprescindible
establecer normativas claras que regulen el uso de la IA en la educación superior, promoviendo
buenas prácticas en la utilización de estas tecnologías. Algunas instituciones han comenzado a
desarrollar políticas específicas para garantizar que el uso de IA en el aprendizaje sea
complementario y no sustitutivo de las habilidades cognitivas necesarias para la formación
académica.
Otro aspecto ético de relevancia es el sesgo algorítmico en las herramientas de IA. Según
Calvo & Ufarte (2020), muchos de los modelos de inteligencia artificial han sido entrenados con
datos que reflejan prejuicios existentes en la sociedad, lo que puede perpetuar desigualdades en
el acceso y uso de estos sistemas. En el ámbito educativo, esto significa que ciertos grupos de
estudiantes pueden verse afectados por limitaciones en los modelos de IA que no consideran
adecuadamente la diversidad de contextos educativos y culturales.
Brecha Digital y Formación Docente en la Implementación de la IA
A pesar del potencial de la IA para mejorar la educación superior, su implementación
efectiva se enfrenta a obstáculos significativos, entre los cuales destaca la brecha digital. Oyarvide
et al. (2024) señalan que no todos los estudiantes tienen acceso a dispositivos tecnológicos
avanzados ni a una conexión a internet estable, lo que limita su capacidad para beneficiarse de
Los sistemas basados en IA, como los chatbots educativos y las plataformas de
aprendizaje automatizado, han demostrado ser efectivos para mejorar la accesibilidad del
conocimiento, especialmente para aquellos estudiantes que requieren apoyo adicional fuera del
aula. Estos avances han sido clave en la transformación de los métodos de enseñanza, dado que
facilitan la detección de dificultades de aprendizaje y permiten a los docentes ofrecer soluciones
más precisas y oportunas. Sin embargo, para que la IA cumpla su propósito en la educación, es
necesario abordar no solo sus beneficios, sino también los retos que plantea en términos de ética,
equidad y autonomía en el aprendizaje.
Desafíos Éticos y Académicos del Uso de IA
Uno de los principales desafíos que plantea el uso de la inteligencia artificial en el ámbito
educativo es la posible reducción del pensamiento crítico entre los estudiantes. Vicente et al.
(2023) advierten que el uso excesivo de herramientas como ChatGPT puede fomentar la
dependencia tecnológica y disminuir la capacidad de los alumnos para generar ideas propias. En
muchos casos, los estudiantes recurren a estas plataformas para completar sus asignaciones sin
realizar una reflexión profunda sobre los contenidos, lo que puede afectar su desarrollo intelectual
y su capacidad para enfrentar problemas complejos.
Asimismo, la proliferación de herramientas de IA ha generado preocupación en torno a
la integridad académica y el plagio. La facilidad con la que los estudiantes pueden generar
respuestas automatizadas ha incrementado la posibilidad de presentar trabajos sin una apropiada
atribución de fuentes, desdibujando los límites entre la producción original y el contenido
generado por algoritmos (Gutiérrez, 2023). Para evitar este problema, es imprescindible
establecer normativas claras que regulen el uso de la IA en la educación superior, promoviendo
buenas prácticas en la utilización de estas tecnologías. Algunas instituciones han comenzado a
desarrollar políticas específicas para garantizar que el uso de IA en el aprendizaje sea
complementario y no sustitutivo de las habilidades cognitivas necesarias para la formación
académica.
Otro aspecto ético de relevancia es el sesgo algorítmico en las herramientas de IA. Según
Calvo & Ufarte (2020), muchos de los modelos de inteligencia artificial han sido entrenados con
datos que reflejan prejuicios existentes en la sociedad, lo que puede perpetuar desigualdades en
el acceso y uso de estos sistemas. En el ámbito educativo, esto significa que ciertos grupos de
estudiantes pueden verse afectados por limitaciones en los modelos de IA que no consideran
adecuadamente la diversidad de contextos educativos y culturales.
Brecha Digital y Formación Docente en la Implementación de la IA
A pesar del potencial de la IA para mejorar la educación superior, su implementación
efectiva se enfrenta a obstáculos significativos, entre los cuales destaca la brecha digital. Oyarvide
et al. (2024) señalan que no todos los estudiantes tienen acceso a dispositivos tecnológicos
avanzados ni a una conexión a internet estable, lo que limita su capacidad para beneficiarse de
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 3305
estas innovaciones. Esta desigualdad en el acceso tecnológico genera una disparidad en los niveles
de aprendizaje, donde los estudiantes con mayores recursos pueden aprovechar plenamente las
ventajas de la IA, mientras que aquellos con menos acceso quedan rezagados. Por ello, es
fundamental que las instituciones educativas diseñen estrategias que garanticen la equidad en el
uso de la tecnología, asegurando que todos los estudiantes cuenten con las mismas oportunidades
para su desarrollo académico.
Otro reto crucial es la falta de formación docente en el uso de IA. Según Baque et al.
(2024), muchos profesores muestran resistencia a la adopción de herramientas de inteligencia
artificial debido a la falta de capacitación adecuada. La transformación educativa impulsada por
la IA requiere que los docentes comprendan cómo integrar estas herramientas en sus prácticas
pedagógicas de manera efectiva, asegurando que su implementación no reemplace la interacción
humana ni el papel fundamental del docente en la orientación del aprendizaje.
Gutiérrez (2023) enfatiza que la formación docente debe incluir el desarrollo de
competencias digitales avanzadas, así como la enseñanza de principios éticos para el uso de IA
en el aula. La capacitación debe centrarse en el diseño de estrategias pedagógicas que combinen
la inteligencia artificial con metodologías activas de aprendizaje, fomentando la colaboración, la
creatividad y el pensamiento crítico en los estudiantes. Además, es necesario establecer
mecanismos de supervisión que permitan evaluar el impacto de la IA en la educación y asegurar
que se utilice de manera responsable.
En síntesis, la integración de la IA en la educación superior representa una oportunidad
sin precedentes para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje, pero también plantea
desafíos significativos en términos de equidad, ética y adaptación metodológica. El
constructivismo social proporciona un marco teórico adecuado para analizar cómo la IA puede
actuar como una herramienta mediadora en la construcción del conocimiento, facilitando
experiencias de aprendizaje más interactivas y personalizadas. No obstante, su implementación
debe abordarse con un enfoque crítico que garantice su uso responsable y equitativo. Para ello, es
fundamental reducir la brecha digital, capacitar a los docentes y establecer normativas claras que
regulen su aplicación en el ámbito académico. Solo a través de una planificación adecuada y una
formación integral de todos los actores involucrados, la IA podrá convertirse en un verdadero
aliado para el desarrollo educativo del siglo XXI.
MATERIALES Y MÉTODOS
El presente estudio adopta un enfoque cualitativo, sustentado en una revisión
bibliográfica para analizar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior.
Este enfoque permite examinar y sintetizar estudios previos sin necesidad de aplicar encuestas o
entrevistas, lo que resulta adecuado para comprender la evolución y el impacto de la IA en el
ámbito académico desde múltiples perspectivas.
estas innovaciones. Esta desigualdad en el acceso tecnológico genera una disparidad en los niveles
de aprendizaje, donde los estudiantes con mayores recursos pueden aprovechar plenamente las
ventajas de la IA, mientras que aquellos con menos acceso quedan rezagados. Por ello, es
fundamental que las instituciones educativas diseñen estrategias que garanticen la equidad en el
uso de la tecnología, asegurando que todos los estudiantes cuenten con las mismas oportunidades
para su desarrollo académico.
Otro reto crucial es la falta de formación docente en el uso de IA. Según Baque et al.
(2024), muchos profesores muestran resistencia a la adopción de herramientas de inteligencia
artificial debido a la falta de capacitación adecuada. La transformación educativa impulsada por
la IA requiere que los docentes comprendan cómo integrar estas herramientas en sus prácticas
pedagógicas de manera efectiva, asegurando que su implementación no reemplace la interacción
humana ni el papel fundamental del docente en la orientación del aprendizaje.
Gutiérrez (2023) enfatiza que la formación docente debe incluir el desarrollo de
competencias digitales avanzadas, así como la enseñanza de principios éticos para el uso de IA
en el aula. La capacitación debe centrarse en el diseño de estrategias pedagógicas que combinen
la inteligencia artificial con metodologías activas de aprendizaje, fomentando la colaboración, la
creatividad y el pensamiento crítico en los estudiantes. Además, es necesario establecer
mecanismos de supervisión que permitan evaluar el impacto de la IA en la educación y asegurar
que se utilice de manera responsable.
En síntesis, la integración de la IA en la educación superior representa una oportunidad
sin precedentes para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje, pero también plantea
desafíos significativos en términos de equidad, ética y adaptación metodológica. El
constructivismo social proporciona un marco teórico adecuado para analizar cómo la IA puede
actuar como una herramienta mediadora en la construcción del conocimiento, facilitando
experiencias de aprendizaje más interactivas y personalizadas. No obstante, su implementación
debe abordarse con un enfoque crítico que garantice su uso responsable y equitativo. Para ello, es
fundamental reducir la brecha digital, capacitar a los docentes y establecer normativas claras que
regulen su aplicación en el ámbito académico. Solo a través de una planificación adecuada y una
formación integral de todos los actores involucrados, la IA podrá convertirse en un verdadero
aliado para el desarrollo educativo del siglo XXI.
MATERIALES Y MÉTODOS
El presente estudio adopta un enfoque cualitativo, sustentado en una revisión
bibliográfica para analizar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior.
Este enfoque permite examinar y sintetizar estudios previos sin necesidad de aplicar encuestas o
entrevistas, lo que resulta adecuado para comprender la evolución y el impacto de la IA en el
ámbito académico desde múltiples perspectivas.
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 3306
Para garantizar la calidad y pertinencia de las fuentes, se establecieron criterios de
selección rigurosos. En primer lugar, se priorizaron investigaciones publicadas entre 2020 y 2024,
debido al avance acelerado de la IA y su creciente implementación en el sector educativo.
También se seleccionaron únicamente estudios de revistas científicas indexadas, asegurando la
fiabilidad y el rigor metodológico de las investigaciones analizadas. Además, se consideraron
estudios que aborden distintos aspectos de la IA en la educación superior, tales como la
personalización del aprendizaje (Gil, 2024), los dilemas éticos y el plagio académico (Vicente,
López, Navarro, & Cuéllar, 2023), la brecha digital y las desigualdades en el acceso (Oyarvide,
Tenorio, Oyarvide, Oyarvide, & Racines, 2024) y la formación docente y resistencia al cambio
(Gutiérrez, 2023). Por último, se excluyeron artículos de opinión o fuentes no verificadas,
asegurando que el análisis se base únicamente en investigaciones con fundamentación científica.
El procedimiento de análisis se desarrolló en varias fases. Primero, se realizó una
búsqueda exhaustiva de fuentes en bases de datos reconocidas como Scopus, Web of Science y
Google Scholar, empleando términos clave como "IA en educación superior", "uso de ChatGPT
en universidades" y "brecha digital en la educación". Posteriormente, se llevó a cabo una lectura
exploratoria de los estudios recopilados, descartando aquellos que no cumplían con los criterios
de selección. Luego, se efectuó una revisión detallada de los artículos seleccionados, identificando
sus principales hallazgos y organizándolos en categorías temáticas. Finalmente, se procedió a una
síntesis y contraste de resultados, comparando las perspectivas de diferentes autores para construir
una visión integral sobre el impacto de la IA en la educación universitaria.
El análisis de los estudios permitió identificar tendencias y patrones comunes en el uso
de la IA en la educación superior. Entre los principales ejes de análisis se encuentran: el impacto
de la IA en la personalización del aprendizaje, los desafíos éticos asociados a su implementación,
las desigualdades tecnológicas y la brecha digital y la necesidad de capacitación docente para su
integración efectiva en el aula. La revisión bibliográfica permitió no solo comprender la evolución
de la IA en el contexto educativo, sino también identificar áreas de oportunidad y desafíos
pendientes para su implementación.
Dado que este estudio no incluye trabajo de campo, se reconoce la limitación de no contar
con datos primarios obtenidos directamente de docentes o estudiantes. Sin embargo, la revisión
de literatura permite analizar estudios recientes y relevantes que han abordado estas problemáticas
desde diversas perspectivas, asegurando un análisis sólido y fundamentado. Además, al tratarse
de una tecnología en constante evolución, futuras investigaciones podrían complementar esta
revisión con estudios empíricos que exploren en mayor profundidad el impacto de la IA en
entornos educativos específicos.
Para garantizar la calidad y pertinencia de las fuentes, se establecieron criterios de
selección rigurosos. En primer lugar, se priorizaron investigaciones publicadas entre 2020 y 2024,
debido al avance acelerado de la IA y su creciente implementación en el sector educativo.
También se seleccionaron únicamente estudios de revistas científicas indexadas, asegurando la
fiabilidad y el rigor metodológico de las investigaciones analizadas. Además, se consideraron
estudios que aborden distintos aspectos de la IA en la educación superior, tales como la
personalización del aprendizaje (Gil, 2024), los dilemas éticos y el plagio académico (Vicente,
López, Navarro, & Cuéllar, 2023), la brecha digital y las desigualdades en el acceso (Oyarvide,
Tenorio, Oyarvide, Oyarvide, & Racines, 2024) y la formación docente y resistencia al cambio
(Gutiérrez, 2023). Por último, se excluyeron artículos de opinión o fuentes no verificadas,
asegurando que el análisis se base únicamente en investigaciones con fundamentación científica.
El procedimiento de análisis se desarrolló en varias fases. Primero, se realizó una
búsqueda exhaustiva de fuentes en bases de datos reconocidas como Scopus, Web of Science y
Google Scholar, empleando términos clave como "IA en educación superior", "uso de ChatGPT
en universidades" y "brecha digital en la educación". Posteriormente, se llevó a cabo una lectura
exploratoria de los estudios recopilados, descartando aquellos que no cumplían con los criterios
de selección. Luego, se efectuó una revisión detallada de los artículos seleccionados, identificando
sus principales hallazgos y organizándolos en categorías temáticas. Finalmente, se procedió a una
síntesis y contraste de resultados, comparando las perspectivas de diferentes autores para construir
una visión integral sobre el impacto de la IA en la educación universitaria.
El análisis de los estudios permitió identificar tendencias y patrones comunes en el uso
de la IA en la educación superior. Entre los principales ejes de análisis se encuentran: el impacto
de la IA en la personalización del aprendizaje, los desafíos éticos asociados a su implementación,
las desigualdades tecnológicas y la brecha digital y la necesidad de capacitación docente para su
integración efectiva en el aula. La revisión bibliográfica permitió no solo comprender la evolución
de la IA en el contexto educativo, sino también identificar áreas de oportunidad y desafíos
pendientes para su implementación.
Dado que este estudio no incluye trabajo de campo, se reconoce la limitación de no contar
con datos primarios obtenidos directamente de docentes o estudiantes. Sin embargo, la revisión
de literatura permite analizar estudios recientes y relevantes que han abordado estas problemáticas
desde diversas perspectivas, asegurando un análisis sólido y fundamentado. Además, al tratarse
de una tecnología en constante evolución, futuras investigaciones podrían complementar esta
revisión con estudios empíricos que exploren en mayor profundidad el impacto de la IA en
entornos educativos específicos.
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 3307
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis de la literatura científica permitió identificar varios aspectos clave sobre el
impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior. Entre los hallazgos más
relevantes destacan la personalización del aprendizaje, los desafíos éticos asociados a su uso, la
brecha digital y las desigualdades en el acceso, así como la necesidad de formación docente para
su implementación efectiva. La revisión de estudios recientes evidencia que la IA se ha convertido
en una herramienta fundamental en el ámbito universitario, aunque su integración plantea retos
importantes que deben ser abordados con estrategias bien definidas.
Uno de los principales beneficios identificados en los estudios revisados es la capacidad
de la IA para personalizar el aprendizaje. Según Gil (2024), el uso de asistentes virtuales y
sistemas de recomendación de contenido ha permitido adaptar la enseñanza a las necesidades
individuales de los estudiantes, mejorando su autonomía y eficiencia. Estas herramientas pueden
analizar el desempeño de los alumnos y sugerir recursos específicos según su nivel de
comprensión y ritmo de aprendizaje, optimizando la experiencia educativa. Sin embargo, Vicente
et al. (2023) advierten que, si bien estas tecnologías pueden ser beneficiosas, existe el riesgo de
que los estudiantes se vuelvan dependientes de la IA y dejen de desarrollar habilidades como el
pensamiento crítico y la capacidad de análisis. La facilidad con la que los sistemas generativos de
texto como ChatGPT proporcionan respuestas puede llevar a que los alumnos recurran a estas
herramientas sin cuestionar la veracidad de la información, afectando su capacidad de evaluación
y reflexión.
Otro aspecto fundamental en la discusión sobre la IA en la educación universitaria es la
ética y la integridad académica. Vicente et al. (2023) destacan que la posibilidad de generar textos
completos de manera automatizada ha incrementado los casos de plagio y ha generado
preocupación entre los docentes. La falta de regulación en el uso de estas herramientas ha llevado
a que muchos estudiantes presenten trabajos sin citar adecuadamente sus fuentes, afectando la
credibilidad de la producción académica. En este sentido, Gutiérrez (2023) sugiere que es
necesario establecer normativas claras sobre el uso de la IA en la educación superior,
promoviendo su utilización como un complemento para el aprendizaje y no como un sustituto del
esfuerzo intelectual. La transparencia y la capacitación en el uso responsable de la IA se presentan
como elementos clave para mitigar este problema y garantizar que su implementación no
comprometa la calidad educativa.
La brecha digital es otro factor que influye significativamente en la implementación de
la IA en las universidades. Según Oyarvide et al. (2024), el acceso desigual a dispositivos
electrónicos y a internet representa un obstáculo importante para que todos los estudiantes puedan
beneficiarse de estas herramientas. En muchas instituciones, la falta de infraestructura tecnológica
limita el aprovechamiento de la IA, generando una brecha entre aquellos que pueden acceder a
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis de la literatura científica permitió identificar varios aspectos clave sobre el
impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior. Entre los hallazgos más
relevantes destacan la personalización del aprendizaje, los desafíos éticos asociados a su uso, la
brecha digital y las desigualdades en el acceso, así como la necesidad de formación docente para
su implementación efectiva. La revisión de estudios recientes evidencia que la IA se ha convertido
en una herramienta fundamental en el ámbito universitario, aunque su integración plantea retos
importantes que deben ser abordados con estrategias bien definidas.
Uno de los principales beneficios identificados en los estudios revisados es la capacidad
de la IA para personalizar el aprendizaje. Según Gil (2024), el uso de asistentes virtuales y
sistemas de recomendación de contenido ha permitido adaptar la enseñanza a las necesidades
individuales de los estudiantes, mejorando su autonomía y eficiencia. Estas herramientas pueden
analizar el desempeño de los alumnos y sugerir recursos específicos según su nivel de
comprensión y ritmo de aprendizaje, optimizando la experiencia educativa. Sin embargo, Vicente
et al. (2023) advierten que, si bien estas tecnologías pueden ser beneficiosas, existe el riesgo de
que los estudiantes se vuelvan dependientes de la IA y dejen de desarrollar habilidades como el
pensamiento crítico y la capacidad de análisis. La facilidad con la que los sistemas generativos de
texto como ChatGPT proporcionan respuestas puede llevar a que los alumnos recurran a estas
herramientas sin cuestionar la veracidad de la información, afectando su capacidad de evaluación
y reflexión.
Otro aspecto fundamental en la discusión sobre la IA en la educación universitaria es la
ética y la integridad académica. Vicente et al. (2023) destacan que la posibilidad de generar textos
completos de manera automatizada ha incrementado los casos de plagio y ha generado
preocupación entre los docentes. La falta de regulación en el uso de estas herramientas ha llevado
a que muchos estudiantes presenten trabajos sin citar adecuadamente sus fuentes, afectando la
credibilidad de la producción académica. En este sentido, Gutiérrez (2023) sugiere que es
necesario establecer normativas claras sobre el uso de la IA en la educación superior,
promoviendo su utilización como un complemento para el aprendizaje y no como un sustituto del
esfuerzo intelectual. La transparencia y la capacitación en el uso responsable de la IA se presentan
como elementos clave para mitigar este problema y garantizar que su implementación no
comprometa la calidad educativa.
La brecha digital es otro factor que influye significativamente en la implementación de
la IA en las universidades. Según Oyarvide et al. (2024), el acceso desigual a dispositivos
electrónicos y a internet representa un obstáculo importante para que todos los estudiantes puedan
beneficiarse de estas herramientas. En muchas instituciones, la falta de infraestructura tecnológica
limita el aprovechamiento de la IA, generando una brecha entre aquellos que pueden acceder a
Vol. 12/ Núm. 1 2025 pág. 3308
estas herramientas y los que no. Este problema no solo afecta a los estudiantes, sino también a los
docentes, quienes en muchos casos no cuentan con los recursos necesarios para integrar la IA en
su enseñanza. Para reducir esta desigualdad, es fundamental que las universidades adopten
estrategias que garanticen el acceso equitativo a la tecnología, proporcionando recursos y
capacitación tanto a estudiantes como a profesores.
Por otro lado, la formación docente se identifica como un elemento crucial para la
correcta implementación de la IA en la educación superior. Baque et al. (2024) señalan que
muchos docentes muestran resistencia al uso de estas tecnologías debido a la falta de capacitación
y al desconocimiento de sus aplicaciones en el aula. Sin una formación adecuada, los profesores
pueden percibir la IA como una amenaza a su rol en la enseñanza, en lugar de verla como una
herramienta complementaria que optimiza su labor. Gutiérrez (2023) enfatiza que la integración
de la IA en la educación debe ir acompañada de programas de capacitación docente, en los que
se aborden tanto los beneficios como los desafíos de su uso. La alfabetización digital y la
formación en herramientas de IA permitirían a los docentes aprovechar al máximo estas
tecnologías y fomentar un uso responsable entre los estudiantes.
En términos generales, la revisión bibliográfica ha permitido consolidar una visión amplia
sobre el impacto de la IA en la educación superior. Si bien se han identificado múltiples beneficios
en su aplicación, también existen riesgos que deben ser abordados a través de políticas educativas
y estrategias institucionales. La falta de regulación, la brecha digital y la resistencia al cambio son
factores que pueden limitar el potencial de la IA en el ámbito universitario. Sin embargo, si se
establecen normativas claras, se promueve la equidad en el acceso a la tecnología y se capacita
adecuadamente a los docentes, la IA puede convertirse en un aliado estratégico para mejorar la
calidad educativa y preparar a los estudiantes para los desafíos del futuro. En este sentido, la
investigación sugiere que es necesario continuar explorando nuevas formas de integración de la
IA en la enseñanza universitaria, asegurando que su uso se realice de manera ética, equitativa y
pedagógicamente efectiva.
CONCLUSIONES
A partir de los objetivos específicos planteados en esta investigación, se han obtenido
diversas conclusiones que permiten comprender el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la
educación superior, sus beneficios, desafíos y las estrategias necesarias para su integración
efectiva.
En primer lugar, con respecto a la percepción de los docentes sobre el impacto de la IA
en los procesos de enseñanza-aprendizaje, se ha evidenciado que la IA representa un recurso con
un gran potencial para mejorar la personalización del aprendizaje y optimizar la enseñanza. Según
Gil (2024), las herramientas basadas en IA pueden adaptarse a las necesidades individuales de los
estudiantes, facilitando el acceso a contenidos personalizados y promoviendo la autonomía en el
estas herramientas y los que no. Este problema no solo afecta a los estudiantes, sino también a los
docentes, quienes en muchos casos no cuentan con los recursos necesarios para integrar la IA en
su enseñanza. Para reducir esta desigualdad, es fundamental que las universidades adopten
estrategias que garanticen el acceso equitativo a la tecnología, proporcionando recursos y
capacitación tanto a estudiantes como a profesores.
Por otro lado, la formación docente se identifica como un elemento crucial para la
correcta implementación de la IA en la educación superior. Baque et al. (2024) señalan que
muchos docentes muestran resistencia al uso de estas tecnologías debido a la falta de capacitación
y al desconocimiento de sus aplicaciones en el aula. Sin una formación adecuada, los profesores
pueden percibir la IA como una amenaza a su rol en la enseñanza, en lugar de verla como una
herramienta complementaria que optimiza su labor. Gutiérrez (2023) enfatiza que la integración
de la IA en la educación debe ir acompañada de programas de capacitación docente, en los que
se aborden tanto los beneficios como los desafíos de su uso. La alfabetización digital y la
formación en herramientas de IA permitirían a los docentes aprovechar al máximo estas
tecnologías y fomentar un uso responsable entre los estudiantes.
En términos generales, la revisión bibliográfica ha permitido consolidar una visión amplia
sobre el impacto de la IA en la educación superior. Si bien se han identificado múltiples beneficios
en su aplicación, también existen riesgos que deben ser abordados a través de políticas educativas
y estrategias institucionales. La falta de regulación, la brecha digital y la resistencia al cambio son
factores que pueden limitar el potencial de la IA en el ámbito universitario. Sin embargo, si se
establecen normativas claras, se promueve la equidad en el acceso a la tecnología y se capacita
adecuadamente a los docentes, la IA puede convertirse en un aliado estratégico para mejorar la
calidad educativa y preparar a los estudiantes para los desafíos del futuro. En este sentido, la
investigación sugiere que es necesario continuar explorando nuevas formas de integración de la
IA en la enseñanza universitaria, asegurando que su uso se realice de manera ética, equitativa y
pedagógicamente efectiva.
CONCLUSIONES
A partir de los objetivos específicos planteados en esta investigación, se han obtenido
diversas conclusiones que permiten comprender el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la
educación superior, sus beneficios, desafíos y las estrategias necesarias para su integración
efectiva.
En primer lugar, con respecto a la percepción de los docentes sobre el impacto de la IA
en los procesos de enseñanza-aprendizaje, se ha evidenciado que la IA representa un recurso con
un gran potencial para mejorar la personalización del aprendizaje y optimizar la enseñanza. Según
Gil (2024), las herramientas basadas en IA pueden adaptarse a las necesidades individuales de los
estudiantes, facilitando el acceso a contenidos personalizados y promoviendo la autonomía en el
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aprendizaje. No obstante, Vicente et al. (2023) advierten que el uso excesivo de estas tecnologías
puede limitar el desarrollo de habilidades como el pensamiento crítico y la capacidad de análisis,
ya que algunos estudiantes podrían depender de la IA sin cuestionar la veracidad de la
información. Por ello, se concluye que la IA debe ser utilizada como un complemento en la
educación superior y no como un sustituto del esfuerzo intelectual, garantizando que los
estudiantes mantengan un rol activo en su proceso de aprendizaje.
En cuanto a las preocupaciones éticas asociadas con el uso de la IA en la educación
superior, los estudios revisados destacan que la facilidad con la que estas herramientas generan
contenido plantea desafíos significativos en términos de integridad académica. Vicente et al.
(2023) señalan que muchos estudiantes presentan trabajos sin citar adecuadamente las fuentes, lo
que incrementa los casos de plagio y afecta la credibilidad de la producción académica.
Asimismo, Baque et al. (2024) identifican preocupaciones relacionadas con la privacidad de los
datos y el sesgo en los algoritmos, lo que puede influir en la equidad de la enseñanza. Como
resultado, se concluye que es fundamental establecer regulaciones claras sobre el uso de la IA en
la educación, promoviendo su utilización de manera ética y responsable. La implementación de
normativas específicas y la formación en el uso adecuado de estas tecnologías pueden ayudar a
minimizar los riesgos asociados y garantizar que la IA beneficie tanto a docentes como a
estudiantes sin comprometer la calidad educativa.
Respecto a los desafíos que enfrentan los docentes al integrar la IA en sus prácticas
educativas, se identificó que la falta de formación y la brecha digital constituyen los principales
obstáculos para su adopción efectiva. Oyarvide et al. (2024) destacan que no todos los docentes
tienen acceso a las herramientas tecnológicas necesarias ni la capacitación adecuada para
incorporarlas en el aula. Además, muchos profesores perciben la IA como una amenaza a su rol
tradicional, lo que genera resistencia al cambio. Gutiérrez (2023) enfatiza que la formación
docente es un elemento clave para la correcta integración de la IA en la enseñanza, asegurando
que los educadores adquieran competencias digitales y comprendan las implicaciones
pedagógicas y éticas de su uso. En este sentido, se concluye que es imprescindible diseñar
programas de capacitación específicos para docentes, con el fin de fortalecer su confianza en el
uso de la IA y promover su aplicación de manera pedagógicamente efectiva.
Finalmente, se ha evidenciado que la implementación de la IA en la educación superior
no debe limitarse únicamente a la disponibilidad de herramientas tecnológicas, sino que debe ir
acompañada de estrategias institucionales y políticas educativas que fomenten su uso equitativo
y responsable. La equidad en el acceso a la tecnología, la promoción de buenas prácticas
académicas y la formación docente son aspectos clave que determinarán el éxito de la IA como
un recurso educativo. A pesar de los desafíos identificados, la IA puede convertirse en un aliado
estratégico para mejorar la calidad de la enseñanza y la formación de profesionales con mayores
competencias digitales y analíticas. Sin embargo, su integración debe ser cuidadosamente
aprendizaje. No obstante, Vicente et al. (2023) advierten que el uso excesivo de estas tecnologías
puede limitar el desarrollo de habilidades como el pensamiento crítico y la capacidad de análisis,
ya que algunos estudiantes podrían depender de la IA sin cuestionar la veracidad de la
información. Por ello, se concluye que la IA debe ser utilizada como un complemento en la
educación superior y no como un sustituto del esfuerzo intelectual, garantizando que los
estudiantes mantengan un rol activo en su proceso de aprendizaje.
En cuanto a las preocupaciones éticas asociadas con el uso de la IA en la educación
superior, los estudios revisados destacan que la facilidad con la que estas herramientas generan
contenido plantea desafíos significativos en términos de integridad académica. Vicente et al.
(2023) señalan que muchos estudiantes presentan trabajos sin citar adecuadamente las fuentes, lo
que incrementa los casos de plagio y afecta la credibilidad de la producción académica.
Asimismo, Baque et al. (2024) identifican preocupaciones relacionadas con la privacidad de los
datos y el sesgo en los algoritmos, lo que puede influir en la equidad de la enseñanza. Como
resultado, se concluye que es fundamental establecer regulaciones claras sobre el uso de la IA en
la educación, promoviendo su utilización de manera ética y responsable. La implementación de
normativas específicas y la formación en el uso adecuado de estas tecnologías pueden ayudar a
minimizar los riesgos asociados y garantizar que la IA beneficie tanto a docentes como a
estudiantes sin comprometer la calidad educativa.
Respecto a los desafíos que enfrentan los docentes al integrar la IA en sus prácticas
educativas, se identificó que la falta de formación y la brecha digital constituyen los principales
obstáculos para su adopción efectiva. Oyarvide et al. (2024) destacan que no todos los docentes
tienen acceso a las herramientas tecnológicas necesarias ni la capacitación adecuada para
incorporarlas en el aula. Además, muchos profesores perciben la IA como una amenaza a su rol
tradicional, lo que genera resistencia al cambio. Gutiérrez (2023) enfatiza que la formación
docente es un elemento clave para la correcta integración de la IA en la enseñanza, asegurando
que los educadores adquieran competencias digitales y comprendan las implicaciones
pedagógicas y éticas de su uso. En este sentido, se concluye que es imprescindible diseñar
programas de capacitación específicos para docentes, con el fin de fortalecer su confianza en el
uso de la IA y promover su aplicación de manera pedagógicamente efectiva.
Finalmente, se ha evidenciado que la implementación de la IA en la educación superior
no debe limitarse únicamente a la disponibilidad de herramientas tecnológicas, sino que debe ir
acompañada de estrategias institucionales y políticas educativas que fomenten su uso equitativo
y responsable. La equidad en el acceso a la tecnología, la promoción de buenas prácticas
académicas y la formación docente son aspectos clave que determinarán el éxito de la IA como
un recurso educativo. A pesar de los desafíos identificados, la IA puede convertirse en un aliado
estratégico para mejorar la calidad de la enseñanza y la formación de profesionales con mayores
competencias digitales y analíticas. Sin embargo, su integración debe ser cuidadosamente
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planificada para evitar el abuso de estas herramientas y garantizar que su impacto sea positivo en
el aprendizaje universitario.
En conclusión, el análisis realizado confirma que la IA está redefiniendo la educación
superior al proporcionar nuevas oportunidades para el aprendizaje y la enseñanza, pero también
presenta desafíos que deben ser abordados con responsabilidad. Es fundamental que las
instituciones académicas desarrollen políticas claras, fomenten la alfabetización digital y
capaciten a los docentes en el uso adecuado de estas herramientas. Solo a través de una
implementación estratégica y ética de la IA se podrá aprovechar todo su potencial sin
comprometer los principios fundamentales de la educación universitaria.
planificada para evitar el abuso de estas herramientas y garantizar que su impacto sea positivo en
el aprendizaje universitario.
En conclusión, el análisis realizado confirma que la IA está redefiniendo la educación
superior al proporcionar nuevas oportunidades para el aprendizaje y la enseñanza, pero también
presenta desafíos que deben ser abordados con responsabilidad. Es fundamental que las
instituciones académicas desarrollen políticas claras, fomenten la alfabetización digital y
capaciten a los docentes en el uso adecuado de estas herramientas. Solo a través de una
implementación estratégica y ética de la IA se podrá aprovechar todo su potencial sin
comprometer los principios fundamentales de la educación universitaria.
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