LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1863.

DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v6i3.4082

Estado del arte de la inteligencia artificial en la Educación
Básica del Ecuador: Una revisión sistemática

The state of artificial intelligence in Basic Education in Ecuador: A
systematic review

Franklin Wladimir Vallejo Rodríguez

fvallejo@est.unibe.edu.ec
https://orcid.org/0009-0009-4489-787X

Universidad Iberoamericana del Ecuador
Ibarra – Ecuador

Jesús Orlando Gómez Rivero

jgomez@unibe.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-0337-8119

Universidad Iberoamericana del Ecuador
Quito – Ecuador

Wilson Oswaldo Cruz López

wcruz@est.unibe.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-2488-3354

Universidad Iberoamericana del Ecuador
Guayaquil – Ecuador

Artículo recibido: 31 de mayo de 2025. Aceptado para publicación: 24 de junio de 2025.

Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.

Resumen
La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando los procesos de enseñanza en la educación básica
en el Ecuador, la realidad educativa presente va más allá del aprendizaje tradicional, los estudiantes
reconocen la importancia de la IA en sus aulas de clase, la cual se adapta a las necesidades propias
de cada contexto educativo. Pese a su gran potencial, existen grandes desafíos que implican su
implementación, desde la resistencia en algunos sectores educativos, hasta la falta de capacitación
docente por la limitada infraestructura tecnológica. La presente investigación, por medio de un
enfoque cualitativo y una revisión sistemática adoptando el método PRISMA el cual garantiza la
selección y análisis de la literatura, evidencia cómo la IA llega a reforzar y desarrollar competencias
alineadas a consolidar entornos de aprendizaje más dinámicos centrado en el estudiante, optimizando
la enseñanza mediante retroalimentación en tiempo real.

Palabras clave: inteligencia artificial, adquisición del conocimiento, educación básica,
capacitación docente

Abstract
Artificial intelligence (AI) is revolutionizing teaching processes in basic education in Ecuador. The
current educational landscape transcends traditional learning; students recognize the importance of
AI in their classrooms, which can adapt to each educational context's needs. Despite its great potential,
there are significant challenges involved in its implementation, ranging from resistance in some
educational sectors to a lack of teacher training due to limited technological infrastructure. This study
uses a qualitative approach and a systematic review with the PRISMA method to select and analyze
literature. It shows how AI can reinforce and develop competencies to create more dynamic, student-

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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1864.

centered learning environments and optimize teaching with real-time feedback.

Keywords: artificial intelligence, knowledge acquisition, basic education, teacher training

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Cómo citar: Vallejo Rodríguez, F. W., Gómez Rivero, J. O., & Cruz López, W. O. (2025). Estado del arte
de la inteligencia artificial en la Educación Básica del Ecuador: Una revisión sistemática. LATAM
Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 6 (3), 1863 – 1822.
https://doi.org/10.56712/latam.v6i3.4082

LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1865.

INTRODUCCIÓN

La educación está evolucionando para adaptarse a las demandas del siglo XXI. Se busca fomentar el
pensamiento crítico, la creatividad y la colaboración, priorizando la construcción de conocimientos
sobre la simple adquisición de información, y abriendo paso a nuevas metodologías que preparen a los
estudiantes para un mundo en constante cambio. (Montoya Carvajal et al., 2024)

El siglo XXI ha marcado una era de avances tecnológicos revolucionarios, destacándose
la Inteligencia Artificial (IA) como un elemento clave en esta transformación. En Ecuador, la educación
secundaria está experimentando un cambio significativo impulsado por esta tecnología, como
sistemas de aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales, están redefiniendo la dinámica del aula,
ofreciendo oportunidades para una educación más personalizada y eficiente, aunque enfrentando
desafíos como el acceso desigual a la tecnología y la adaptación de políticas educativas a la era digital.
(Andrade Peña et al., 2023)

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. 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. (Bernal Verdugo et al., 2025)

Las nuevas tecnologías pueden auxiliar la optimización del proceso de enseñanza-aprendizaje, ya que
la educación no es un producto, es un proceso, donde el aprendizaje va más allá de una simple
adquisición de conocimientos. La inteligencia artificial IA como nueva tecnología tiene un fuerte
potencial en materia de educación, ya que los sistemas basados en estas son capaces de favorecer un
aprendizaje personalizado, dadas las necesidades e intereses de los estudiantes. Ahora, ¿debemos
tener miedo a los alcances de la IA? La respuesta es un rotundo NO, debemos abrazar y aprovechar al
máximo los beneficios que ofrece la inteligencia artificial y eliminar los mitos y fobias que se tienen
hacia esta tecnología. (García Peña et al., 2020)

En la actualidad, la sociedad se encuentra inmersa en una era digital donde estas herramientas
tecnológicas son cada vez más sofisticadas y accesibles, brindándonos la oportunidad de transformar
y mejorar la forma en que aprendemos y enseñamos. Es fascinante observar cómo
la educación asistida por computadora y la inteligencia artificial han evolucionado para convertirse en
disciplinas altamente especializadas y con un enorme potencial para revolucionar la educación. (Parra
Taboada et al., 2024)

Además de mejorar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes, la IA también puede ser una
herramienta valiosa para los educadores, los sistemas de IA pueden ayudar a los profesores a analizar
grandes cantidades de datos educativos para identificar patrones y tendencias en el rendimiento
estudiantil, esto puede ayudar a comprender mejor las necesidades individuales de sus estudiantes y
a adaptar sus métodos de enseñanza en consecuencia. Además, la IA también puede ser útil para la
planificación de lecciones, la creación de materiales educativos y la evaluación del progreso
estudiantil. A pesar de sus muchas promesas, la integración de la IA en la Educación Básica también
presenta una serie de desafíos y preocupaciones, pues, uno de los principales desafíos es garantizar
que la IA se utilice de manera ética y responsable, la presencia de la preocupación de que los algoritmos
de IA puedan sesgar los resultados educativos o perpetuar desigualdades existentes. (Cabrera Loayza,
2024)

La sociedad es un proceso dinámico de la realidad global que integra procesos personales, científicos,
tecnológicos, comerciales, culturales y políticos, su identidad es un campo abstracto de posibilidades
dialógicas, pues su reconocimiento debe construirse y reconstruirse desde

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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1866.

la educación general básica, integrándolo a través de una serie de nodos de aprendizaje, relacionados
con su matriz cognitiva, asumiendo con ello las necesidades e intereses de los estudiantes. Esta
realidad permite la simbiosis digital. (Risueño Calahorrano & Torres Andrango, 2024)

La introducción de la educación tecnológica interactiva y pedagógica abre la era de la formación
tecnológica y, el aprendizaje se vuelve más significativo para los estudiantes, porque los niños son
nativos de la tecnología y los profesores son inmigrantes. Por lo tanto, es necesario demostrar las
habilidades de preparación para enfrentar cambios que beneficien directamente el aprendizaje de los
estudiantes y el trabajo funcional de los docentes. Mejorar el ritmo de planificación, utilizar el tiempo
de forma eficaz, desarrollar herramientas digitales de aprendizaje y hacer de la educación un sistema
conectado con el universo socio escolar (Risueño Calahorrano & Torres Andrango, 2024).

La UNESCO menciona que 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. 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. Además, existen
preocupaciones sobre la posible deshumanización del proceso educativo y el riesgo de sesgos
algorítmicos en la toma de decisiones pedagógicas. (Bernal Verdugo et al., 2025)

En Ecuador, se llevó a cabo un estudio que implementó sistemas de IA para adaptar el contenido
educativo según el estilo de aprendizaje de cada estudiante. Los resultados revelaron un aumento
significativo en el rendimiento académico y la participación activa de los estudiantes. La IA no solo se
destacó como una herramienta complementaria, sino como un agente transformador que cerró
brechas y facilitó un aprendizaje más inclusivo y efectivo.(Llerena Aguilar et al., 2024)

En América Latina, Perú destaca con el mayor índice de aprobación, ya que el 70% de los encuestados
reconocen el importante potencial de esta tecnología en comparación con sus inconvenientes. México
le sigue con un 65%, mientras que Colombia y Chile están cerca con un 64% y 63% de los encuestados,
respectivamente, mostrando una percepción positiva de la IA. Se ha determinado que los proyectos
implementados en el Ecuador son escasos y muy básicos, sin embargo, se devela también que existe
un gran interés por explotar a mayor escala las posibilidades de esta y otras tecnologías
emergentes. (Quirumbay Borbor et al., 2024)

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(Bernal Verdugo et al., 2025)

La educación básica superior en Ecuador, que comprende los niveles
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. 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. 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. Además, existen preocupaciones sobre la posible

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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1867.

deshumanización del proceso educativo y el riesgo de sesgos algorítmicos en la toma de decisiones
pedagógicas. (Bernal Verdugo et al., 2025)

En estas circunstancias, la situación central es cómo los docentes pueden acoger la IA como aquella
herramienta útil en la enseñanza sin comprometer el rasgo esencial de la relación educativa.

Planteamiento del problema

En el ámbito de educación, se observa una escasez de investigación centradas específicamente en el
impacto de la inteligencia artificial dentro del contexto educativo ecuatoriano. Particularmente, en
Ecuador persiste una carencia de estudios que exploren los desafíos concretos que enfrentan en los
procesos de incorporación de tecnología basadas en IA, lo cual crea una brecha significativa en la
literatura académica existente.

En este contexto, el objetivo de la presente es llevar a cabo una revisión sistemática del estado del arte
sobre la aplicación de la inteligencia artificial en la educación básica del Ecuador, respondiendo las
siguientes preguntas las cuales identifican tendencias, beneficios, desafíos y vacíos de investigación.

En esta investigación responderemos al modelo propuesto por (Cedeño Moreira et al., 2025), donde se
cuestiona respecto a, enfoques teóricos relacionados con la IA en la educación, desafíos de la
implementación de la IA en la educación, beneficios IA en el proceso de aprendizaje en la educación y
el impacto IA en el rendimiento académico de los estudiantes.

METODOLOGÍA

El presente estudio se desarrolla bajo un enfoque de revisión sistemática de la literatura (Kitchenham
& Charters, 2007), método ampliamente utilizado en investigación educativa para recopilar, analizar y
sintetizar la producción científica sobre un tema específico. En este caso, el objetivo es examinar el
estado del arte del empleo de la inteligencia artificial (IA) en la educación básica en Ecuador,
identificando tendencias, beneficios, desafíos y vacíos de investigación.

Se adoptó un enfoque cualitativo, ya que permitió una comprensión profunda de las percepciones y
experiencias de estudiantes y docentes en relación con el uso de la inteligencia artificial en la
enseñanza educativa. Este enfoque fue clave para explorar las dinámicas asociadas con la adopción
de tecnologías innovadoras y analizar cómo estas transformaron los métodos de enseñanza y
aprendizaje.(Cedeño Moreira et al., 2025)

La base documental de la presente investigación se asentó sobre la documentación, revisión y análisis
de fuentes confiable en un entorno educativo como artículos científicos, libros académicos, revisiones
bibliográficas, los cuales plantean el uso e implementación de la inteligencia artificial en la educación
básica como herramienta eficaz en el proceso de enseñanza en la educación básica. Este recurso
facilitó recopilar y esquematizar la información más relevante evitando el riesgo de sesgos e
identificando vacíos en la documentación en los cuales se hará mayor exploración.

Diseño de la Investigación: Revisión Sistemática

La investigación adopta el método Systematic Review, siguiendo los lineamientos PRISMA (Preferred
Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) propuestos por Moher et al. (2009), los
cuales garantizan rigurosidad y reproducibilidad en la selección y análisis de la literatura. La revisión
sistemática permite sintetizar de manera objetiva el conocimiento existente y detectar patrones en la
implementación de la IA en el ámbito educativo.

En el contexto de la educación, autores como Cabero-Almenara y Marín-Díaz (2019) han resaltado la
importancia de las revisiones sistemáticas para evaluar la integración de tecnologías emergentes en

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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1868.

la enseñanza, argumentando que este tipo de estudios ofrecen una visión consolidada sobre avances
y limitaciones en la aplicación de innovaciones digitales.

Para sustentar la base documental de la revisión bibliográfica, se tomaron datos académicos de
prestigio como Scopus , SciELO y Redalyc, las cuales se centraron en brindar información revisada por
pares en el contexto educativo y tecnológico. Entre la bibliografía seleccionada se analizó solo aquellas
que cumplan con el criterio de investigación de la inteligencia artificial y su impacto en el proceso de
la enseñanza, aprendizaje y como contribuye a una educación más efectiva, eficiente e implementable.

Entre las herramientas de análisis más eficientes dentro de esta investigación destacan Zotero, para
la gestión de referencias bibliográficas, garantizando que las fuentes utilizadas fueron consistentes y
confiables. Además se usó Excel para la organización de la información obtenida automatizando el
proceso de síntesis de los datos.

Adicionalmente, se aplicó un diagrama de flujo PRISMA el cual fue diseñado principalmente para
evaluar revisiones sistemáticas (RS) de estudios que evalúan los efectos de intervenciones de salud,
con independencia del diseño de los estudios incluidos. Sin embargo, es aplicable a reportes de RS que
evalúan otros tipos de intervenciones (como sociales o educativas).(Ciapponi, 2021)

Estrategias de Búsqueda y Bases de Datos Utilizadas

Para la recopilación de literatura relevante, se realizará una búsqueda exhaustiva en bases de datos
científicas reconocidas, incluyendo Scopus, Web of Science, Scielo, Redalyc, ERIC (Education
Resources Information Center), Google Scholar. Se emplearán términos de búsqueda y operadores
booleanos para optimizar los resultados, tales como:

“Inteligencia artificial” AND “educación básica” AND “Ecuador”

“Machine learning” OR “IA en educación” AND “aprendizaje”

Esta estrategia sigue las recomendaciones de Gómez, Bernal y Robayo (2021) sobre la importancia de
utilizar términos controlados y combinaciones semánticas para maximizar la relevancia de los estudios
seleccionados.

Búsqueda inicial

Se realizaron las respectivas búsquedas en enero de 2025, con terminología clave para la búsqueda de
la información como ‘inteligencia artificial’ y ‘educación básica’ en las bases de datos como Scopus ,
SciELO , Redalyc, Web of Science, ERIC (Education Resources Information Center) y Google Scholar.
Estas búsquedas fueron enriquecidas posteriormente por los operadores booleanos AND, OR y NOT
según los términos de búsqueda tales como ‘machine learning’, ‘tecnologías inteligentes’, ‘algoritmos
educativos’, ‘robótica avanzada’, ‘educación primaria’, ‘nivel primario’. ‘elementary education’,
‘escuelas’, ‘Ecuador’, ‘países andinos’, ‘América Latina’, ‘contexto latinoamericano’.

Estas búsquedas generaron una cantidad considerable de resultados, muchos de ellos repetidos o no
enfocados al tema de la presente revisión, dando una visión global de la amplitud de la temática y
permitiendo comprobar que, en torno a ella, se había realizado previamente revisiones sistemáticas.
(Molins & Serrano, 2019)

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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1869.

Figura 1

Diagrama de flujo PRISMA en cuatro niveles

Búsqueda sistemática

Estas búsquedas generaron una cantidad considerable de resultados, muchos de ellos repetidos o no
enfocados al tema de la presente revisión, dando una visión global de la amplitud de la temática y
permitieron comprobar que, en torno a ella, se había realizado previamente revisiones
sistemáticas.(Molins & Serrano, 2019)

Luego de la búsqueda inicial se realizó la búsqueda sistemática en febrero de 2025, en Scopus , SciELO,
y Google Scholar, separando los resultados de las publicaciones desde el 2020 hasta la actualidad. En
estos tres buscadores académicos la combinación que dio los resultados más acercados a la presente
investigación fue: (("inteligencia artificial" OR "IA" OR "artificial intelligence" OR "machine learning" OR
"aprendizaje automático" OR "tecnologías inteligentes" OR "chatbots educativos" OR "algoritmos
educativos") AND ("educación básica" OR "educación primaria" OR "nivel primario" OR "escuelas" OR
"educación escolar" OR "basic education" OR "primary education" OR "elementary school") AND
("Ecuador" OR "países andinos" OR "América Latina" OR "contexto latinoamericano")).

Antes de continuar con la selección de artículos e investigaciones para el análisis, se trazó 545
registros identificados, y se otorgó los criterios de inclusión y exclusión. Para asegurar la pertinencia y
calidad de la información analizada, se establecen los siguientes criterios como se observa en la tabla
1.

Número de registros
identificados

(n = 545)

Excluidos tras leer el resumen: Por
estudiar inteligencia artificial pero no

en ámbitos educativos ( n = 14)
Por no ser estudios empíricos

( n = 4)
Por salir del contexto educativo o

usar niveles de interpretación
compleja (n = 3)

Id
e
n
ti
fi
c
a
c
ió

Registros identificados de
otras fuentes

(n = 0)

C
ri
b

a
d
o

Registros cribados
(n = 28)

Eliminados tras leer título (n = 479)

Duplicados eliminados(n = 38)

Id
o
n
e
id

a
d

Registros seleccionados para evaluar su
elegibilidad (n = 14)

In
c
lu

s
ió

Estudios seleccionados para la revisión
sistemática (n = 7)

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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1870.

Tabla 1

Criterios para la inclusión y exclusión de la documentación tomada como referencia

Criterios de Inclusión Criterios de exclusión
Artículos científicos, informes, tesis y
documentos institucionales que
aborden la aplicación de la IA en la
educación básica.

Publicaciones sin revisión por pares o provenientes de
fuentes no académicas o que carezcan de rigor
metodológico o no presenten evidencia empírica sobre
la implementación de IA en educación básica.

Publicaciones en revistas indexadas y
bases de datos reconocidas entre 2020
y 2025.

Publicaciones en revistas indexadas y bases de datos
reconocidas de años menores al 2020.

Investigaciones aplicadas en Ecuador o
en contextos latinoamericanos con
características similares.

Estudios que no se enfoquen exclusivamente en
educación básica o en áreas relacionadas con la
enseñanza.

Estudios en español e inglés para
garantizar un análisis amplio del tema.

Estudios de diferentes idiomas al español o inglés.

Estos criterios se alinean con las recomendaciones metodológicas de Sampieri, Collado y Lucio (2018),
quienes enfatizan la importancia de establecer filtros precisos para garantizar la validez de una revisión
sistemática.

En relación con estos criterios propuestos, y sólo con la lectura del título se consideran 66 artículos,
tras la depuración de 38 elementos duplicados entre las bases de datos analizadas el número de
registros cribados se reduce a 28. Tras una lectura minuciosa del resumen se descartaron 14
elementos, por estudiar inteligencia artificial pero no en ámbitos educativos, por no ser estudios
empíricos (n = 4), por salir del contexto educativo o usar niveles de interpretación compleja (n = 3).

Solo 7 artículos cumplieron con los criterios de inclusión propuestos y se seleccionaron para su análisis
en la presente revisión sistemática. Estos 7 señalan un incremento significativo en los promedios
finales de los estudiantes que utilizaron tecnologías de IA (grupo experimental) en comparación con
aquellos que no lo hicieron (grupo de control).

En la mayoría se menciona que, al analizar las medidas de tendencia central, se observa que el grupo
experimental tiene una media de puntuaciones académicas significativamente mayor en comparación
con el grupo de control. Se sugiere que la enseñanza basada en inteligencia artificial tuvo un impacto
significativo en el rendimiento académico en comparación con la enseñanza tradicional. (Torres et al.,
2024)

Por último, se utilizó Google académico con distintas combinaciones de los términos de búsqueda
mencionados en la búsqueda sistemática para comprobar si podía haber quedado fuera algún artículo
que debiera ser incluido, y volvió a revisarse las bases de datos. Estas búsquedas no revelaron nuevos
estudios que tuvieran cabida. Así pues, finalmente, se incluyeron 7 artículos empíricos en la revisión
sistemática, publicados entre 2020 y 2025, todos ellos en lengua española. (Molins & Serrano, 2019)

RESULTADOS

Los resultados obtenidos se desarrollaron con énfasis a las preguntas presentadas anteriormente en
esta investigación, son producto del análisis en profundidad de los 7 documentos seleccionados para
la revisión sistemática, dicha información se encuentra detallada en la tabla 2.

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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1871.

Análisis y síntesis de la información

De manera sintetizada y organizada los resultados de los estudios seleccionados para la revisión
sistemática se muestran en la tabla 2. El análisis que se muestra en adelante sigue el orden
mencionado en el planteamiento del problema y se ha considerado el más pertinente para la
compresión e integración de los resultados.

En referencia al análisis del contenido de los 7 documentos seleccionados se ha utilizado el programa
de análisis MAXQDA (versión 2025) y se ha desarrollado colaborativamente entre los dos
investigadores implicados en la investigación. Para ello, ambos han realizado conjuntamente las
diversas fases iterativas de selección de documentos y también las de codificación de la información.
En un primer momento, la codificación de los contenidos se efectuó partiendo de las preguntas de
investigación planteadas y de algunos datos descriptivos de los artículos –año, país y autoría. (Sánchez
Caballé & Francesc, 2023)

LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1872.

Tabla 2

Resultados principales de los estudios seleccionados

Documentos Año País Autor Principal Resultados
Hacia un Aprendizaje Avanzado:
La Integración de la Inteligencia
Artificial en la Educación Básica

2024 México Alma Celia
Casillas
González

El estudio incluyó a 200 estudiantes de educación básica, los datos
administrativos revelaron un incremento promedio del 15% en las
calificaciones de los estudiantes que utilizaron tecnologías de IA en
comparación con aquellos que no lo hicieron, se encontró también que el 78%
de ellos ha tenido alguna experiencia con la inteligencia artificial en el aula.

Actitudes de los estudiantes de
educación básica hacia la
inteligencia artificial: Una
adaptación

2024 Perú Teobaldo
Carlos Sevilla
Muñoz

El estudio analizó a 400 estudiantes, se utilizó una encuesta y se aplicó la
técnica de traducción inversa en el cuestionario. Los resultados mostraron un
alto acuerdo entre 10 expertos al evaluar la relevancia, claridad y pertinencia
de los ítems, con coeficientes V de Aiken superiores a 0,97. La confiabilidad
se evaluó mediante coeficientes alfa de Cronbach y Omega, demostrando una
alta coherencia interna (0.94). El análisis exploratorio evidenció un índice
KMO de 0.94. Posteriormente, el análisis factorial confirmatorio perfeccionó
el modelo inicial, logrando indicadores de ajuste significativos. Los elementos
elegidos para conformar la escala definitiva demostraron idoneidad en la
medición de las actitudes de estudiantes de educación básica hacia la
inteligencia artificial.

La Inteligencia Artificial en la
personalización del aprendizaje
en la Educación Básica Superior
en una Unidad Educativa
ecuatoriana

2024 Perú Verónica
Carolina
Cevallos
Cedeño

El estudio mostró una metodología mixta que incluyó análisis correlacional,
encuestas aplicadas a una muestra de 288 estudiantes y 19 profesores. Los
resultados mostraron que el 68% de los estudiantes experimentaron mejoras
en la aplicación práctica de conocimientos, mientras que un 72% reportó un
aumento en su autonomía gracias al uso de herramientas tecnológicas.
Además, se identificó una correlación significativa (r= 0.65, p < 0.01) entre la
comprensión teórica y la aplicación de conocimientos en situaciones
prácticas. Sin embargo, la relación entre la implementación de IA por los
docentes y el uso efectivo de tecnología por los estudiantes fue débil (r = -
0.15, p > 0.05), lo que evidenció una brecha en la adopción efectiva de estas
tecnologías.
Se concluyó que la inteligencia artificial, al personalizar el aprendizaje y
fomentar la autonomía estudiantil, transforma significativamente
la educación.

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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1873.

Inteligencia Artificial y
Aprendizaje Personalizado:
Innovaciones Tecnológicas en la
Educación Básica

2024 Ecuador Elizabeth
Narcisa Chávez
Barrezueta

El estudio dividió 120 alumnos en un grupo experimental que empleó
plataformas como ChatGPT y Google Bard para actividades interactivas y
simulaciones históricas, y un grupo de control que adoptó un enfoque
convencional Los descubrimientos cuantificados indicaron que el conjunto
experimental logró un incremento promedio del 30% en sus competencias de
comprensión crítica y análisis, en contraste con el 15% del conjunto de
control. Las encuestas revelaron que el 85% de los alumnos pertenecientes al
grupo experimental percibían las herramientas de Inteligencia Artificial
como estimulantes y beneficiosas para su proceso de aprendizaje

Inteligencia Artificial y Enseñanza
de Funciones Trigonométricas:
Estrategias para Mejorar el
Aprendizaje en Educación Básica

2024 Ecuador Mayra Elizabeth
Vayas Torres

El estudio utilizo a 360 estudiantes para participar en el estudio. Estos fueron
asignados aleatoriamente a un grupo experimental y un grupo de control. Las
características demográficas son similares en ambos grupos, con una edad
promedio de 12 años y una proporción equilibrada de género masculino y
femenino (90/90) y un nivel socioeconómico medio. Al analizar las medidas
de tendencia central, se observa que el grupo experimental tiene una media
de puntuaciones académicas significativamente mayor (85) en comparación
con el grupo de control (70). Esta diferencia también se refleja en la mediana,
donde el grupo experimental tiene un valor medio más alto (86) en
comparación con el grupo de control (72). En cuanto a la dispersión de los
datos, el grupo experimental muestra una desviación estándar ligeramente
mayor (8) en comparación con el grupo de control (6), lo que indica una
mayor variabilidad en las puntuaciones académicas dentro del grupo
experimental. Sin embargo, el rango, que representa la diferencia entre el
valor máximo y mínimo de las puntuaciones, es similar en ambos grupos (14
para el grupo experimental y 13 para el grupo de control). Los resultados de
las pruebas estadísticas muestran que las diferencias en el rendimiento
académico entre los dos grupos son estadísticamente significativas. La
prueba de comparación entre grupos utilizando la prueba t de Student arroja
un valor de p significativamente bajo en el grupo experimental (<0.001) en
comparación con el grupo de control (<0.05), lo que sugiere que la enseñanza
basada en inteligencia artificial tuvo un impacto significativo en el
rendimiento académico en comparación con la enseñanza tradicional.

Inteligencia artificial para la
asistencia pedagógica de los
docentes: Transformación de
prácticas docentes en Ecuador

2024 Ecuador Jessy Nayeli
Pozo
Montenegro

El estudio incluyó a 49 docentes de Educación básica de diferentes unidades
educativas y además se recolectó de diferentes bases de datos académicas y
se seleccionó información teórica a través de fuentes de consulta primaria
con información detallada, los docentes que no consideraban pertinente el

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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1874.

uso de la IA, antes de la acción informativa, se modifican a una percepción
positiva. Se representa en un 65,3 % tras la misma. Mientras que los docentes
que sí consideraban relevante el uso de herramientas digitales
de inteligencia artificial antes de la aplicación no tuvieron respuestas
negativas tras su demostración; al contrario, aumentó al 24,5 %

La Inteligencia Artificial como
Herramienta para Generar
Recursos Educativos

2024

Ecuador Johana Yadira
Morillo Rueda

Para esta investigación, se utilizó una revisión sistemática y bibliográfica de
la Inteligencia Artificial como herramienta para la creación de recursos
educativos en Ecuador, los estudios de casos realizados en Ecuador y otros
países demuestran que, aunque la IA tiene un gran potencial para transformar
la educación, su aplicación exitosa depende de una serie de factores
importantes. La adopción efectiva de la IA en la educación requiere
infraestructura tecnológica, apoyo gubernamental y capacitación docente.

En cuanto a la muestra analizada, a continuación, se facilita la Tabla 3 en la que se recoge información relativa a la autoría, el año de publicación y el país en
el que se ha desarrollado la investigación.(Sánchez Caballé & Francesc, 2023)

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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1875.

Tabla 3

Características generales de los documentos incluidos para su análisis

Nro. Autores Año País
1 Alma Celia Casillas González 2024 México
2 Teobaldo Carlos Sevilla Muñoz 2024 Perú
3 Verónica Carolina Cevallos Cedeño 2024 Perú
4 Elizabeth Narcisa Chávez Barrezueta 2024 Ecuador
5 Mayra Elizabeth Vayas Torres 2024 Ecuador
6 Jessy Nayeli Pozo Montenegro 2024 Ecuador
7 Johana Yadira Morillo Rueda 2024 Ecuador

En este análisis exhaustivo de la literatura seleccionada se logró comprender que la IA transformó la
visión del aprendizaje en el ámbito educativo, facilitando la personalización del contenido educativo,
automatizado y optimizando el desempeño estudiantil. Dicho análisis mostró que la implementación
de la IA en un escenario educativo mejora la eficiencia en la transmisión de nuevos conocimientos.

Se identificaron desafíos como el acceso a una buena infraestructura tecnológica como recurso clave
para la implementación de la IA, la necesidad de capacitación profesional docente en el uso de nuevas
tecnologías, acceso a talleres prácticos de implementación y aspecto éticos educativos.

Estos resultados favorables a la implementación de la IA en entornos educativos muestran la
necesidad de continuar indagando sobre las implicaciones que trae consigo estas nuevas tecnologías,
así como el desarrollar procedimientos para superar dichos desafíos.

Tabla 4

Enfoques teóricos de la IA en el ámbito educativo

Teoría Descripción Referencia
Aprendizaje
Adaptativo

La IA personaliza la instrucción y
el aprendizaje, adaptándose a las
propias necesidades de los estudiantes,
mejorando así sus resultados
académicos.

(Casillas González et al., 2024)

Teoría Cognitiva Los estudiantes reconocen la
importancia de la IA en sus materias
vinculándola con la dimensión
cognitiva.

(Sevilla Muñoz et al., 2024)

Aprendizaje
Autónomo

Experimentación de mejoras en la
aplicación práctica de conocimientos.

(Cevallos Cedeño et al., 2024)

Aprendizaje
Constructivista

La IA promueve competencias críticas y
optimiza el proceso de enseñanza
aprendizaje.

(Chávez Barrezueta, 2024)

Aprendizaje Centrado
en el Estudiante

La IA puede proporcionar un enfoque
más efectivo y centrado en el
estudiante

(Torres et al., 2024)

Aprendizaje
Autónomo

La IA genera mayor autonomía para el
aprendizaje

(Morillo Rueda et al., 2024)

Nota: Los enfoques teóricos de la IA en el ámbito educativo, permitieron comprender el alcance en el
proceso del aprendizaje. Adaptándose a necesidades de estudiantes, a diferentes entornos con su
modelo constructivista, dándole al estudiante una autonomía favoreciendo su aprendizaje.

LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1876.

Tabla 5

Desafíos en la Implementación de IA en la Educación Básica

Desafío Descripción
Resistencia a la
implementación académica

Algunos sectores educativos no están de acuerdo y proponen no
dejar de lado los métodos tradicionales, obstaculizando la
implementación de la IA.

Falta de capacitación
docente

El personal docente está desvinculado con las nuevas tecnologías
de la IA.

Infraestructura tecnológica
limitada

Algunas instituciones educativas no disponen de la infraestructura
para implementar la IA

Ética, privacidad y seguridad Atención a las constantes brechas de seguridad informática y
filtración de los datos estudiantiles en plataformas da la IA.

Nota: Entre los desafíos más representativos de la IA se encuentra la resistencia a la implementación,
seguido de una falta de capacitación docente, sin pasar por alto que para ser eficientes en la
implementación es necesario contar con una infraestructura tecnológica adecuada, con los niveles
primordiales de la seguridad de la información.

Tabla 6

Beneficios de la IA en el proceso de aprendizaje

Beneficio Descripción Referencia
Mejora de la
comprensión de
temas complejos

Comprensión mejor de temas difíciles (Casillas González et al.,
2024)

Conciencia ante los
cambios tecnológicos
futuros

Disposición de los estudiantes hacia los
posibles impactos en sus vidas

(Sevilla Muñoz et al., 2024)

Transformación de la
educación

La IA personaliza el aprendizaje y fomenta
autonomía estudiantil

(Cevallos Cedeño et al.,
2024)

Enseñanza y
aprendizaje óptimos

La IA atiende a las necesidades
específicas de los estudiantes

(Chávez Barrezueta, 2024)

Retroalimentación
inmediata

Mejora del aprendizaje mediante
Correcciones inmediatas.

(Torres et al., 2024)

Mejora la asistencia
pedagógica

Incentiva la implementación de la
inteligencia artificial para la asistencia
pedagógica en la Educación General
Básica.

(Pozo Montenegro et al.,
2024)

Personaliza, y verifica
el aprendizaje.

La Inteligencia Artificial proporciona
herramientas interesantes utilizadas como
recursos educativos auténticos e
innovadores

(Morillo Rueda et al., 2024)

Nota: La AI facilitó la comprensión de temas difíciles, formó la conciencia ante los cambios
tecnológicos futuros, mejoró el aprendizaje mediante correcciones inmediatas, incentivando la
implementación para la asistencia pedagógica en la Educación General Básica, proporcionando
interesantes recursos educativos auténticos e innovadores.

Tabla 7

Impacto de la IA en el rendimiento académico de los estudiantes.

LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1877.

Aspecto Impacto de la IA Referencia
Personalización del
aprendizaje

Potencializa y optimiza el progreso académico (Casillas González
et al., 2024)

Conciencia personal
de la IA

Atención al impacto de la IA en la vida de los
estudiantes.

(Sevilla Muñoz
et al., 2024)

Desafíos de la
implementación

Requiere superar barreras tecnológicas, capacitar a
los docentes y garantizar la accesibilidad en
contextos con recursos limitados, como Ecuador.

(Cevallos Cedeño
et al., 2024)

Modificación de la
pedagogía

Adaptación al ritmo de aprendizaje del estudiante. (Chávez
Barrezueta, 2024)

Innovación
tecnológica

Promueve un aprendizaje más significativo y efectivo (Torres et al.,
2024)

Nota: La IA causó que se potencialice y optimice el progreso académico, superando barreras
tecnológicas, capacitando a los docentes y garantizando la accesibilidad en contextos con recursos
limitados, como Ecuador.

DISCUSIÓN

El análisis de la literatura seleccionada en la presente investigación, da una visión con total claridad
que la IA es una herramienta potente en el ámbito educativo. Su implementación, va mucha más allá
del simple hecho de cambiar la forma tradicional de enseñanza educativa, si no que muestra la
adaptabilidad, mejoramiento retroalimentación y transformación en el área de la educación básica en
el Ecuador.

En primer lugar, se identificaron muchos de los enfoques teóricos en los que la IA, por su gran potencial
es aplicable y se adapta a las necesidades propias de los estudiantes, reconociendo su importancia,
experimentando mejoras en su implementación, optimizando los procesos de enseñanza-aprendizaje
logrando llegar a dar al alumno autonomía en el momento de la adquisición del conocimiento.

Actualmente, la educación afronta algunos obstáculos y escenarios variados, que van más allá del
educador o de las circunstancias en el que se sostiene el proceso de enseñanza, aprendizaje,
considerando que se registran nuevos implementos, propios de un mundo muy tecnológico.

En este contexto, se menciona a la Inteligencia artificial como parte de estos recursos del mundo
tecnológico, que llega a reforzar el desarrollar la evolución de competencias y la manera de pensar
crítica, que permite importantes posibilidades alineadas a consolidar entornos de aprendizaje más
dinámicos, que faciliten el aprendizaje. Sin embargo y si bien la IA tiene sus consecuencias, aún es
necesaria la intervención de la persona, tanto el maestro como el estudiante.

Respecto a los desafíos de la implementación de la IA, se evidencia una alta resistencia a esta nueva
tecnología académica, ya sea por la falta de capacitación docente, por una limitada infraestructura
tecnológica o por las constantes brechas de seguridad que ponen en juego la ética y privacidad de los
datos estudiantiles, actualmente estos desafíos ralentizan la implementación a gran escala.

El alza en integración de la IA en la educación ha originado un debate importante sobre sus
consecuencias en el crecimiento de habilidades intelectuales críticas, específicamente el
razonamiento crítico. Se expone que la IA, al brindar respuestas instantáneas, puede decaer el proceso
de interrogación y análisis, de gran importancia para la mejora de aptitudes cognitivas.

A pesar de los desafíos que se presentan, gran parte de la implementación de la IA desencadena una
serie de beneficios como, mejorar la comprensión de temas complejos, personalizar el aprendizaje,
atender las necesidades específicas de los estudiantes, entre otras. Al ser una tecnología en tiempo

LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1878.

real, da correcciones inmediatas ante inquietudes presentadas, da asistencia pedagógica hasta
proporcionar herramientas tales como recursos auténticos e innovadores. A su vez, algunas
investigaciones proponen que la tecnología puede tener un efecto positivo si se implementa de forma
correcta. Si se maneja como una ayuda de refuerzo, la IA puede potenciar en la formación académica
de los alumnos al aplicarse en tareas más complejas y analíticas.

Bajo un enfoque de optimización del aprendizaje, la IA impacta positivamente en el área educativa,
potencializando el progreso académico, otorgando herramientas tecnológicas de gran utilidad,
adaptándose al ritmo de aprendizaje del estudiante, brindando información relevante en el menor
tiempo, promoviendo un aprendizaje más significativo y efectivo.

Sin duda, la IA se enfrenta a muchas barreras que debe romper para ser aceptada en su totalidad en
las instituciones educativas, otro de los impedimentos para su aceptación, la dependencia excesiva
que puede generar la IA, que, aunque es muy importante también puede cruzar la línea del exceso y
ocasionar que el alumno solo se dedique a obtener respuestas desde la IA, dejando de lado el uso de
sus funciones ejecutivas, obstaculizando que el estudiante pueda resolver problemas de forma
autónoma. De igual forma, los docentes expresan el temor de que la IA al ser una tecnología avanzada
presente fallas, entre ellas la incertidumbre de que se pueda difundir los datos de los estudiantes y
docentes que la usan, rompiendo la privacidad y seguridad, sin dejar de lado que puede existir
discriminación entre estudiantes de manera virtual, siendo la IA un facilitador de desigualdad o
exclusión.(Macías Zambrano et al., 2024)

CONCLUSIÓN

Esta revisión muestra que la inteligencia artificial tiene la capacidad para realizar cambios valiosos en
la educación del Ecuador, proporcionando beneficios para los estudiantes como para los maestros.

Los descubrimientos cualitativos mostraron mejoras relevantes en el rendimiento académico, el
entusiasmo de los estudiantes y el conocimiento de conceptos complejos. La capacidad de los medios
basados en inteligencia artificial para adaptar la manera de aprendizaje y brindar retroalimentación
instantánea ha permitido la mejora individualizada de los estudiantes, promoviendo la independencia
y la seguridad en el desarrollo educativo.

Uno de los hallazgos más notables es que la incorporación de la Inteligencia Artificial impulsa
habilidades críticas como el análisis, la argumentación y la resolución de problemas, aptitudes
esenciales en el área de la Educación. Estas mejoras no solo impactan en el rendimiento académico,
sino que además impulsan a los alumnos para enfrentar retos difíciles en escenarios reales.

Este estudio sostiene estudios pasados que destacan la Inteligencia Artificial para fortalecer las
estrategias pedagógicas tradicionales, impulsando un aprendizaje más activo centrado en el
estudiante.

La IA es una herramienta efectiva para la mejora en el manejo del aula, el reconocimiento de áreas de
avances y el ajuste de las estrategias de enseñanza a las necesidades precisas de cada alumno. Sin
embargo, se identifican retos, como la demanda de capacitación constante en la implementación de
mencionadas tecnologías y las desigualdades en la disponibilidad de los medios tecnológicos.

Estas limitaciones resaltan la carencia de implantar políticas pedagógicas inclusivas en el Ecuador que
garanticen la equidad en la entrada a la tecnología. Desde un punto de vista general, este estudio
confirma que la inteligencia artificial es un elemento adicional que resalta los procedimientos
pedagógicos y mejora los rendimientos educativos.

LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 1880.

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