LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2025, Volumen VI, Número 4 p 1996.

DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v6i4.4413

Del acceso al consumo de la Inteligencia Artificial en
estudiantes Universitarios

From access to consumption of Artificial Intelligence in university students

José Luis Aguilar Trejo
luisaguilar02@uv.mx

https://orcid.org/0000-0003-3210-064X
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

Puebla - México

Abraham Moctezuma Franco
abraham.moctezuma@correo.buap.mx
https://orcid.org/0000-0002-4398-4340

Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Puebla - México

Artículo recibido: 30 de junio de 2025. Aceptado para publicación: 27 de agosto de 2025.

Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.

Resumen
El siguiente documento muestra un recorrido analítico sobre las distintas posturas que se han
expuesto en relación al uso de la inteligencia artificial (IA) para la educación, en este caso en el nivel
superior. La reflexión, gira alrededor de la importancia que tiene el estudiante como responsable y
articulador de las necesidades educativas actuales que traen consigo sus propias prácticas que
ejercen al acceder o consumir esta tecnología, entendiendo a estos dos últimos procesos (acceso y
consumo) como un diferenciador fundamental al hablar de uso de la IA. Tiene como objetivo principal
de investigación, el identificar el impacto de la Inteligencia Artificial sobre la Literacidad Digital de los
estudiantes universitarios, con el fin de ampliar el conocimiento sobre el universitario y su recepción
y manipulación de nuevas herramientas y recursos tecnológicos, esto a través de un estudio de corte
cuantitativo aplicado a estudiantes universitarios. Por último, en el apartado de resultados se
describen datos relevantes sobre las prácticas de acceso y consumo de IA en universitarios y se
identifican posibles beneficios, riesgos y peligros, los cuales fungen como base para atender las
verdaderas necesidades a abordar en una era aparentemente innovadora, pero que, está propensa a
caer en prácticas -ahora tradicionales- de colocar a la tecnología más popular como la solución
técnica a varias problemáticas educativas.

Palabras clave: inteligencia artificial, educación superior, estudiantes universitarios,
literacidad

Abstract
The following document presents an analytical overview of the various positions that have been
presented regarding the use of Artificial Intelligence (AI) for education, in this case at the higher
education level. The reflection revolves around the importance of the student as a responsible person
and articulator of current educational needs that bring with them their own practices that they exercise
when accessing or consuming this technology, understanding these last two processes (access and
consumption) as a fundamental differentiator when talking about the use of AI. Its main research

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ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2025, Volumen VI, Número 4 p 1997.

objective is to identify the impact of Artificial Intelligence on the Digital Literacy of university students,
in order to expand knowledge about university students and their reception and manipulation of new
technological tools and resources, through a quantitative study applied to university students. Finally,
the results section describes relevant data on university students' access and consumption practices
of AI and identifies potential benefits, risks, and dangers. These serve as a basis for addressing the
real needs to be addressed in an era that is seemingly innovative but prone to falling into the now
traditional practices of positioning the most popular technology as the technical solution to various
educational problems.

Keywords: artificial intelligence, higher education, university students, literacy

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Cómo citar: Aguilar Trejo, J. L., & Moctezuma Franco, A. (2025). Del acceso al consumo de la
Inteligencia Artificial en estudiantes Universitarios. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias
Sociales y Humanidades 6 (4), 1996 – 2014. https://doi.org/10.56712/latam.v6i4.4413

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INTRODUCCIÓN

El tema de la Inteligencia Artificial (IA) está generando un alto impacto en las distintas áreas de
investigación y el área de la humanidades no es excepción, ya que desde el eje educativo es cómo se
están abordando distintas reflexiones y análisis que arrojan varias preguntas a poner sobre la mesa,
justo con el objetivo de entender de mejor manera cómo es que esta tecnología puede articular nuevas
prácticas de acceso y consumo digital para la formación de los estudiantes, especialmente los
universitarios.

Uno de los principales debates sobre el uso de la IA es aquél que se da en torno a las prácticas que
ejerce una comunidad indispensable en el contexto educativo, la comunidad estudiantil. En este caso
se puede estar hablando de estudiantes universitarios y sus actos de acceso y consumo de la
Inteligencia Artificial para sus actividades escolares. El debate es claro y este se encarna en la
discusión perpetua que se desarrolla cuando una tecnología emergente llega a tener un impacto de
cambio e innovación en la sociedad, nos referimos a una polarización de opiniones donde por un lado
de encuentran las visiones optimistas que colocan a la tecnología como la IA o al uso de las Redes
Sociales Digitales -en su momento-, como la solución más efectiva a distintos problemas educativos;
pero por otro lado, se cuenta con las perspectivas más precavidas que identifican las problemáticas
que pueden construir estas tecnologías si no se aplican correctamente o si no se atienden otras
problemáticas previamente.

El diálogo entre estas dos posturas es continuo y necesario, puesto que desde ese intercambio de
ideas es donde se genera el verdadero conocimiento. De este modo, este trabajo de investigación parte
desde esta intención de diálogo, debate y reflexión para adentrarse a la discusión sobre el uso que los
estudiantes universitarios dan a la Inteligencia Artificial, planteándose una pregunta concreta ¿cuál es
el impacto que impacto de la Inteligencia Artificial sobre la Literacidad Digital de los estudiantes
universitarios? Esto viéndose desde el análisis de sus prácticas al acceder y consumir estas
herramientas y/o recursos tecnológicos para su quehacer escolar.

La problemática está sobre la mesa, la incertidumbre sobre si el impacto de la IA en los estudiantes
universitarios está siendo positivo o negativo para ellos, por lo que para dar respuesta a ello, se traza
un camino de reflexión teórica y metodológica que permita saber qué hacen los universitarios al usar
la Inteligencia Artificial.

En este sentido se torna importante señalar que este documento está destinado a entablar la
configuración teórica de un proyecto de investigación que está en curso y que se titula “Impacto de la
Inteligencia Artificial sobre la Literacidad Digital en Educación superior” cuyo objetivo es identificar el
impacto de la Inteligencia Artificial sobre la Literacidad Digital de los estudiantes universitarios, con el
fin de ampliar el conocimiento sobre el universitario y su recepción y manipulación de nuevas
herramientas y recursos tecnológicos. Por lo tanto, el diálogo se centrará hacia el análisis de la IA como
articuladora de nuevas prácticas de enseñanza y aprendizaje.

Para ello, se opta por un proceso de investigación que recopila de primera cuenta las prácticas de los
estudiantes universitarios en acceso y consumo de la Inteligencia artificial, esto desde un enfoque
cuantitativo.

METODOLOGÍA

El presente trabajo de investigación se ha diseñado desde un enfoque cuantitativo, el cual permitió
establecer una primera etapa de registro de datos relevantes para, en un segundo momento, continuar
con la profundización de análisis desde una postura cualitativa. De tal manera, que este documento

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expone un método y análisis de datos desde un enfoque cualitativo, el cual ayuda a este primer
abordaje exploratorio y descriptivo (Sánchez, 2020).

Por lo tanto, el diseño de este proceso de investigación recae en un eje descriptivo para esta primera
etapa exploratoria de las prácticas en el uso y acceso de la IA por parte de los estudiantes
universitarios. Una mirada descriptiva promueve la base para un primer acercamiento investigativo en
todo fenómeno social (Cerda, 2011).

Por otra parte, ya que este trabajo se centra en los universitarios, para efectos de este análisis, se
consideró a una población universitaria que mantuviera un equilibrio entre la teoría y la praxis dentro
de su disciplina, por lo que la población seleccionada en relación con este criterio fue los estudiantes
de la Facultad de Pedagogía de la Universidad Veracruzana del sistema escolarizado en la región de
Xalapa, Veracruz, México. Ya que una población coherente y alineada con el objetivo de investigación
favorece a resultados objetivos y analizables (Cerda 2011).

El tipo de muestreo para esta población es clave, ya que de esto depende la veracidad y confiabilidad
de los resultados a cierto punto (Sánchez, 2020). Por lo tanto, se realizó un proceso de muestreo
aleatorio simple a los 256 estudiantes inscritos al periodo escolar Febrero-Julio 2024. De manera
positiva se logró encuestar a 205 estudiantes de forma exitosa.

Cabe mencionar que la construcción del del instrumento se elaboró a partir de la siguiente
operacionalización:

Acceso

Conocimiento básico de su existencia

Identificación de pocas plataformas de IA

Tener posibilidad de utilizarla (internet dispositivos)

Saber entrar, instalar registrarse

Uso

Conocimiento intermedio de su existencia

Identificación de más plataformas de ia

Utilizarla para tareas específicas

Interés por saber cómo funciona

Identificación de la ia en las interacciones cotidianas con dispositivos, aplicaciones y páginas

Capacidad de dar indicaciones básicas

Conocimiento de que la ia alucina

Consumo

Interés por aprender a usarla

Motivación para integrar a más áreas de su vida cotidiana

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Conocimiento avanzado de su funcionamiento

Reflexión sobre su uso personal y colectivo

Enfoque crítico sobre lo generado mediante ia

Contrastar información generada

Comprensión de la importancia de la ingeniería de indicaciones

Capacidad para identificar alucinaciones

Es importante mencionar que este trabajo presenta la etapa descriptiva en relación a solo los datos de
acceso y consumo de IA por parte de los estudiantes universitarios.

Por último, dentro de las consideraciones éticas, se mantuvo una comunicación respetuosa con cada
uno de los informantes, estableciendo oral y textualmente dentro de la encuesta, el consentimiento
informado y el aviso de privacidad y protección de datos personales, enfatizando en el uso de toda
información para efectos de investigación educativa.

DESARROLLO

Considerando esto, cabe exponer qué es la IA. En este ejercicio de definición se encuentra a Norman
(2023) quien la entiende como una máquina o software, que a través de una orden externa, logra imitar
las capacidades de lógica del ser humano, como el razonamiento, la creatividad y la organización. En
este punto se podría plantear un primer cuestionamiento sobre ¿cuál es la capacidad de la IA para
generar contenido creativo y razonado? pensando en el proceso de creatividad como aquél que genera
nuevas ideas o conceptos y no como aquél que solo crea aleatoriamente a través de la recopilación y
procesamiento de datos. Ser creativo no es solo ser creador, sino un agente de cambio que utiliza el
razonamiento para asimilar la información de manera completa y compleja justo para llegar a
conclusiones y/o ideas nuevas.

López (2007) señala esta diferencia entre máquina y ser humano, destacando que el humano tiene la
capacidad de razonar tomando en cuenta no solo los datos, sino todo el ambiente y/o contexto que
rodea cualquier fenómeno para llegar a una toma de decisión, lo cual se denomina inteligencia; y en
cambio, la IA emula esta capacidad limitándose a los datos digitales.

Del mismo modo, otro autor expone una clara definición de IA haciendo alusión a la importancia de
separar a esta tecnología de las capacidades fenomenológicamente humanas. Esta idea se proyecta
en la siguiente cita.

Conviene primero aclarar el concepto de inteligencia artificial. En la vida diaria, el término se aplica
cuando una máquina imita las funciones cognitivas que los humanos asocian con mentes humanas,
como por ejemplo: percibir, “razonar”, aprender y resolver problemas. Una de noción más formal y
menos antropomorfa sería la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos,
para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a
través de la adaptación. (Barbay, 2021, p. 54)

Por su parte Vera (2023) define que la IA cobra su fortaleza al perfeccionar su modelo de lenguaje que,
a través de una instrucción o pregunta bien planteada, puede desarrollar textos coherentes, y
aparentemente, contextualmente adecuados. Aquí hay que tomar en cuenta que el detalle en la
instrucción se torna fundamental para que la IA pueda “contextualizar” lo mayor posible la información
y llegar a la respuesta y/o idea más adecuada.

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Desde esta perspectiva se considera viable que se coloque a la IA como ello, como una tecnología de
gran alcance por su capacidad, no de imitar, sino de emular procesos que solo el ser humano puede
realizar con los conocimientos, habilidades y actitudes necesarias y bajo un proceso complejo. Por lo
tanto, que se entienda al proceso de emulación como aquél que tiene como objetivo igualar cierto tipo
de acciones, e incluso, sobrepasarlas; pero desde este análisis, se mantiene cuestionable el logro de
una IA con mayor capacidad de razonamiento y contextualización que una persona.

De tal manera, que por el momento esta tecnología no debería alarmar hacia la idea de la sustitución
de las actividades de una persona, puesto que su nivel en el acceso y procesamiento de datos se sigue
limitando al análisis de los datos digitales, información que se alberga en un ambiente, que si bien es
inmenso, sigue siendo parte de una vida de códigos donde también se incluyen los presenciales.

Identificando dicha postura, sí hay que reconocer que como recurso tecnológico la IA sí ha llegado a
promover otro tipo de prácticas entre los actores educativos, llámese docentes, estudiantes, directivos
y administrativos; es por ello que Moreno (2019) destaca tres ramos de la IA que, entre la diversidad
que existen, considera que son las que más impacto están teniendo en área de la educación; en primer
plano está lo que él denomina como agentes de software conversacionales inteligentes (Chatbot),
herramienta que emula el rol de cualquier personaje, en este caso podría ser desde un administrativo
que te puede ayudar con un trámite específico, hasta un profesor que podría ir resolviendo algunas de
tus dudas. Cabe mencionar que esta IA nos ha acompañado no solo en lo educativo, sino que ha estado
más familiarizada con sitios o aplicaciones que ofrecen la atención al cliente inmediata a través de
esta tecnología, lo cual muchas veces no llega a ser tan prácticas y resolutivas.

En segundo plano, Moreno (2019) encuentra a las plataformas de autoaprendizaje que a través de la
IA generen patrones predictivos para fortalecer el monitoreo escolar de los estudiantes, y con ello se
alcance un ambiente de enseñanza y aprendizaje más personalizado y eficiente; y en tercero la robótica
educativa, que invita a reflexionar sobre la brecha tecnológica que sin duda limita el acceso a un
considerable número de espacios educativos, por ello el autor acertadamente apunta a que la
problemática sí es de infraestructura, pero también de competencias.

Cabe mencionar que estas competencias deben desarrollarse no solo en los estudiantes universitarios
-sujetos a los que se está enfocando esta investigación-, sino también en los docentes y en todo
participante de la labor educativa. Es así que en este punto se encuentra cabida para conectar a la IA
aplicada en la educación con el concepto de literacidad digital, ya que desde la perspectiva de los
Nuevos Estudios de Literacidad (NEL), se destacan las construcciones de las prácticas que ejercen las
personas al interactuar con un ambiente y sus respectivas herramientas, recursos y códigos.

En este enfoque teórico de los NEL existen varios autores destacados como Cassany (2008) quien
divide a las prácticas de acuerdo al ambiente de formación, siendo las dominantes aquellas apegadas
a normativas formales como la escuela o el trabajo; y las vernáculas, aquellas que se originan en
espacios más informales dentro de círculos como los de amistad y los personales. Sobre esta línea
Aguilar (2023) resalta que una parte fundamental en el análisis de las prácticas letradas es entender
los ambientes (presencia y digital) y sus respectivos procesos que se ejecutan para que esas prácticas
tomen un sentido específico entre los grupos.

Procesos desde el acceso y el consumo

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De tal modo que en este apartado de procesos, se analizaron aquellos que convergen con más
frecuencia dentro de los estudios relacionados con la IA y la educación, y de este modo, los que lleguen
a puntualizar serán contrastados de manera reflexiva con la forma en que los estudiantes podrían estar
interactuando con estos, poniendo como elementos clave al concepto de acceso y al de consumo,
donde Aguilar (2023) los identifica como distintos a partir del nivel de interacción que cada uno
demanda al usuario.

Como primer proceso se encuentra, en repetidos discursos, el de la IA para un proceso de tutoría y de
seguimiento con el estudiante de manera más óptima y eficiente. Desde esta idea, los autores Incio,
Capuñay, Estella, Valles, Vergara y Elera (2021) apuestan hacia un panorama donde la educación
agregue a la IA en la academia, en la investigación y principalmente la administración para
contrarrestar las problemáticas relacionadas con una deserción estudiantil y el rendimiento
académico; vislumbrando con esto, un escenario de una educación que rompe barreras. Asimismo,
Jara y Ochoa (2020) sostienen que la IA sí puede construir una educación más personalizada que
promueva una tutoría efectiva y adaptativa.

Ligando esta posibilidad de la IA para la tutoría personalizada, se pueden hacer distintos
cuestionamientos como ¿el estudiante estará interesado en una tutoría virtual? cuando
presencialmente y comúnmente el acceso a estas es casi por obligación, por lo que el proceso de
consumo no es efectivo y por consecuencia, la tutoría no llega a tener el alcance deseado ¿Cómo
realmente fomentar el acceso y consumo de una tutoría virtual? pensando en el consumo como aquella
interacción motivada e interesada por parte del estudiante (Aguilar, 2023).

Este ejercicio de análisis en la tutoría conecta con los procesos de seguimiento, donde Norman (2023)
considera que la IA para la Pedagogía sí puede ser una herramienta valiosa que puede ser utilizada
para mejorar el aprendizaje de los estudiantes a través de tutores virtuales universitarios, donde estos
puedan evaluar cuestionarios y algunas otras actividades para optimizar los tiempos del docente y en
paralelo ir recolectando datos sobre los errores más comunes que cometen los estudiantes para
generar estrategias más efectivas de enseñanza y/o aprendizaje. Del mismo modo Torres, Torres,
Torres, Basurco, Mamani, López, Tito, Supo y Coyla (2023) proyectan que desde una IA bien
estructurada se obtendrían procesos de evaluación automática que facilitan estas actividades en los
docentes ahorrándoles tiempo de trabajo que se podría invertir para más investigación e innovación
educativa.

Sobre esta idea Vera (2023) coincide y señala que la IA puede proporcionar un proceso de
retroalimentación personalizada a partir de las necesidades de los estudiantes, sus preferencias y
ritmos de aprendizaje, datos que el estudiante estará aportando con la interacción continua con el
software inteligente. Asimismo, Vera (2023) proyecta que este análisis de datos recolectados
permitiría identificar debilidades y fortalezas en el estudiante, favoreciendo con esto al diseño de una
retroalimentación certera y a un aprendizaje más autónomo y autoeficaz.

En teoría el resultado de una IA efectiva para la tutoría y el seguimiento académico es prometedor, tal
como lo identifican García, Mora y Ávila (2020) al reflexionar sobre una actualidad donde la supervisión
educativa está generando muchas dudas por sus resultados e impacto. Es así que un hecho relevante
es entender que la IA requiere de interacción con el estudiante para generar información, pero mientras
el universitario no esté motivado a consumir esta tecnología para su propio aprendizaje, será difícil que
se mueva del proceso de solo acceso, el cual está en riesgo de promoverse institucionalmente tal cual
como sucede en la dinámica presencial, a través de asistencias e interacciones por convocatoria
obligada.

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Cabe mencionar que por otro lado existen perspectivas más armoniosas con las prácticas de los
estudiantes universitarios, con sus necesidades; Rodríguez, Orozco, García, Rodríguez y Barros (2023)
más que apostar por un seguimiento académico titánico que debería reestructurar otros procesos
antes de depositar todo el cambio en la IA, proponen el uso de la IA para dirigir los procesos de
enseñanza y retroalimentación hacia la adaptabilidad y accesibilidad para todas y todos los
estudiantes. Esta postura podría estar más enfocada hacia un panorama donde el estudiante tiene una
necesidad a la cual sí está motivado en resolver e involucrarse, y más cuando se habla de una población
de estudiantes con discapacidad, quienes continúan enfrentándose a barreras para generar un
desarrollo universitario con calidad.

Hablemos de motivación, entendiendo que el estudiante universitario se involucra en los procesos a
partir de sus prácticas y necesidades, se torna valioso cuestionarse ¿con qué procesos educativos sí
mantiene un lazo de motivación para su formación y no solo su cumplimiento? Esto se puede explicar
a través del análisis de la interacción de los universitarios con el uso de la información. Vera (2023)
advierte sobre un desafío importante en relación al uso de la IA, apuntando hacia lo necesario que es
cuidar la privacidad y la seguridad de los datos personales que se van facilitando a esta tecnología; y
es que la IA, al basarse en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, esta puede mantener un
riesgo de vulnerabilidad hacia la integridad del usuario. Pero ¿los universitarios se interesan por esta
protección o acceden de forma indiscriminada a estas tecnologías sin importar los riesgos e
implicaciones?

En este sentido existen posturas que tornan necesario el desarrollo de un acceso, consumo y uso ético
de la IA, desde el cuidado de la información individual pero también de la protección y uso adecuado
de la información de otros autores y fuentes (Torres, et al., 2023). Asimismo Fajardo, Ayala, Arroba y
López (2023) refuerza esta perspectiva invitando a la comunidad a uso de la IA desde un enfoque ético
en el cual se ponga como primer lugar el bienestar de los estudiantes y que la tecnología sea un
elemento que realmente aporte a los valores y principios de una educación superior.

Reflexionando sobre acceso y consumo, el tema del uso ético de la información por parte de los
estudiantes universitarios si deja varias preocupaciones, tales como la que se expone a continuación.

Uno de los principales desafíos es el riesgo de plagio o copia de respuestas, sin comprender realmente
el material. En otras palabras, el estudiantado podría utilizar el ChatGPT para obtener respuestas, sin
esforzarse en comprender los conceptos o desarrollar habilidades de pensamiento crítico. Por tanto,
es fundamental establecer pautas claras sobre el uso ético del ChatGPT y, de paso, promover la
integridad académica.

Además, también puede haber preocupaciones sobre la precisión de las respuestas proporcionadas
por el ChatGPT. Aunque es un modelo de lenguaje avanzado, todavía puede cometer errores o
proporcionar información inexacta. Por ello, los profesores debemos utilizarlo como una herramienta
complementaria y no como una fuente de generación de trabajos académicos. (Vera, 2023, p. 28)

Desde este plano, Norman (2023) menciona que el docente también es responsable de una
capacitación continua en las tecnologías, por lo que hablar del conocimiento de la IA en el aula, es
pensar en estos peligros y con ello desarrollar estrategias de enseñanza que rompan con la tradicional
vigilancia policial de prácticas de plagio; fomentando con ello el pensamiento creativo y crítico entre
sus estudiantes.

Beneficios, riesgos y necesidades

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Por esta razón, una vez que se ha hecho este análisis entre los procesos de tutoría, seguimiento,
protección de datos y uso ético de la información a través de la IA, se pueden ir planteando necesidades
en una actual educación superior que se enfrenta a la incorporación de tecnologías cada vez más
retadoras. Para esto, primero puede describir qué beneficios aportaría una IA desde la postura de
algunos autores.

Vera (2023) menciona que la IA en la educación 1) puede crear un aprendizaje personalizado; 2)
mejorar la eficiencia y efectividad del proceso educativo; 3) facilitar el acceso a recursos de aprendizaje
avanzados; y 4) mejorar la retención y finalización de programas educativos desde la identificación de
problemáticas que pueden estar presentando los estudiantes para atenderlos de manera oportuna.
Jara y Ochoa (2020) coinciden con 1) la personalización de la educación a partir de sistemas
adaptativos de enseñanza y tutoría; y 2) favorece a una enseñanza y aprendizaje a través de la
colaboración y el juego. A su vez, Rana (2021) refiere a que los modelos de IA podrían ser favorecedores
en áreas fundamentales como la corrección, la evaluación, la calificación, en la predicción del
rendimiento académico, en la evaluación, en la recomendación personalizada y en la retención de
estudiantes.

Por su parte Caballero (2023) también considera a la IA en la educación como una tecnología
importante para personalizar una educación con miras hacia la atención de las necesidades
individuales de aprendizaje de cada estudiante, pero en contraste, advierte sobre riesgos como el ya
mencionado sesgo y discriminación de la información, donde 1) el algoritmo tiene el riesgo de
considerar datos erróneos o no verídicos para construir sus ideas y conclusiones, lo cual si el
estudiante no está preparado para discernir esa información, la utilizará sin aprendizaje alguno y estará
promoviendo el difusión de información falsa; 2) los riesgos también ya analizados sobre la privacidad
y la seguridad, ya que si lo sistemas de seguridad de las tecnologías de IA no están bien protegidos,
estarán propensos a ataque cibernéticos; 3) la falta de transparencia y responsabilidad que podría
ejecutarse en los algoritmos de la IA, a lo cual Morduchowicz (2008) visualizó como aquella opacidad
de las tecnologías que no permite conocer en realidad su funcionamiento y objetivo.

Asimismo, Caballero (2023) contempla la existencia de algunos peligros que invitarán a la reflexión
sobre las necesidades de acceso y consumo en las prácticas de los estudiantes en su uso de la IA para
dentro y fuera del aula; desde su punto de reflexión informa sobre 1) el peligro de generar adicción y
dependencia a la IA, por su similitud a los videojuegos y redes sociales digitales en relación a su nivel
de interacción que ofrece; 2) los sesgos y estereotipos que perduran dentro de los datos digitales y que
la IA puede continuar utilizando; 3) la pérdida de habilidades sociales así como la empatía, ya que una
única y constante interacción del estudiante con la IA podría, de acuerdo al autor, causar en el
universitario la pérdida de habilidades de comunicación y empatía; 4) la posible dificultad de
desarrollarse cognitivamente, puesto que si los estudiantes pueden estar depositando toda la
confianza y trabajo de estudio en los resultados de la IA sin leerlos, analizarlos, discriminarlos y
procesarlos críticamente; 5) la exposición a contenidos inapropiados; 6) la falta del pensamiento
crítico, donde ya no se cuestione la verdad de los resultados de la IA; y 7) el posible cambio de los
valores sociales por el mal uso e instrucción para la IA que puede promover resultados poco positivos
como el acoso y la discriminación.

De tal manera que las partes positivas y negativas se pueden plantear, pero qué necesidades, desde
una visión reflexiva y crítica, son las que deben de atenderse en un contexto donde la educación desea
que la IA se incorpore de forma eficiente a los procesos de enseñanza y aprendizaje. Vera (2023) enlista
que es necesario 1) comprender las necesidades y preferencias del estudiantado; 2) que los docentes
estén dotados de capacitación y apoyo adecuado; 3) la evaluación de calidad de las herramientas de
IA; 4) tener una cultura de monitoreo y ajuste continuo en el uso de la IA; 5) promover la ética y uso

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responsable de la IA; 6) fomentar que el estudiante participe en el uso de la IA de manera activa; 7)
favorecer a una real personalización del aprendizaje; 8) fomentar la creatividad e innovación; 9) incluir
aspectos socioemocionales basadas en actividades basadas en IA; y 10) incluir los aspectos éticos en
cada una de las actividades basadas en IA.

Los beneficios, los riesgos y los peligros por el uso de la IA están latentes mientras sean un recurso
que sigue en exploración y en control, pero lo que viene a plantear estudios de investigación relevantes
son las necesidades que se están desarrollando a medida que esta tecnología avanza. En este sentido
se identifica que uno de los elementos más destacados por fomentar de manera primaria, antes de
pensar en una evolución automática e innovadora de la educación, es no olvidar que hablar de
educación es contemplar un fenómeno complejo y amplio que requiere un abordaje total que incluya
no solo la parte objetiva del estudiante, sino también ese lado subjetivo.

En este caso el colocar a la parte socioemocional del estudiante y la importancia de desarrollar el
pensamiento crítico en él a la par de su capacitación en el acceso y consumo de la IA, hace que sí se
visualiza un escenario de enseñanza y aprendizaje adecuado.

RESULTADOS

Cabe mencionar que esta muestra es rescatada y validada a partir de una población de 256 estudiantes
registrados para el periodo escolar Febrero – Julio 2024. Cabe mencionar que, de estos 205
estudiantes, se identificó que 55 son del sexo masculino y 150 del sexo femenino, justo como se
muestra el siguiente gráfico 1.

Gráfico 1

Distinción por sexo de los estudiantes universitarios

Fuente: elaboración propia.

Ahora, un aspecto indispensable antes de adentrarse al análisis del acceso y consumo de los
estudiantes universitarios con la Inteligencia Artificial es el de conocer el elemento socioeconómico
ligado a las tecnologías con las que cuentan los estudiantes. En este sentido, se identificó que una de
las tecnologías más utilizadas por parte de los universitarios es el Teléfono inteligente, donde el 96%

27%

73%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

Hombre Mujer

SEXO

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de los estudiantes mencionaron contar con uno. Lo interesante es ir identificando los demás resultados
que se muestran en el gráfico que se muestra a continuación:

Gráfico 2

Elemento socioeconómico de los estudiantes universitarios ligado a TIC

Fuente: elaboración propia.

Lo importante aquí es reconocer que la tendencia socioeconómica en relación a las TIC de los
universitarios sí está ligada a las tendencias de acceso y consumo en la era digital, donde el dispositivo
digital portátil como el teléfono inteligente y la PC juegan un papel indispensable en estas prácticas
siempre y cuando se cuente con la conexión adecuada a Internet. Por lo tanto, en el Gráfico 2 sí se
expone una conectividad portátil por parte de los estudiantes encuestados, lo cual se apega al discurso
de Vargas (2016) quien advierte sobre esta conectividad inminente que debe llevarse con ciertas
medidas de orientación para un uso adecuado y efectivo para el aprendizaje.

En relación con las precauciones que se deben considerar para el uso adecuado de las tecnologías
como lo es la Inteligencia Artificial, se retoma el discurso de Caballero (2023) al momento de
manifestar lo esencial que es identificar los posibles retos que enfrenta el campo educativo para que
sus estudiantes interactúen desde una postura reflexiva y crítica. Esto cobra sentido al observar en el
Gráfico 3, que los universitarios exponen tener un mayor uso de las Inteligencias artificiales para su
labor académica, es decir, para sus tareas y actividades escolares.

60% 62%

24% 32%

76%
58%

98%

Espacio
privado

Internet
mayor a 30

megas

Tableta PC
Compartida

PC Exclusiva Paquete de
telefonía
celular

Teléfono
inteligente

20%

40%

60%

80%

100%

120%

SOCIOECONÓMICO

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Gráfico 3

Uso de la Inteligencia Artificial educativas

Fuente: elaboración propia.

De esta manera, identificando que los resultados arrojan un tipo de uso académico por parte de los
estudiantes encuestados, se abrió paso a un análisis más profundo con el objetivo de visualizar con
más claridad ese tipo de uso por parte de los universitarios, ya que dentro del discurso de Vera (2023),
un mejor entendimiento de la Inteligencia Artificial puede promover el diseño de procesos de
enseñanza y aprendizaje más personalizados y enfocados en el estudiante. Desde esta intención
educativa a favor de la formación del estudiante, se tornan relevantes los resultados del Gráfico 4.

Gráfico 4

Tipos de uso de la Inteligencia Artificial

Los datos exponen que los estudiantes sostienen un uso mayoritario de la Inteligencia Artificial para
realizar búsquedas específicas o aclarar dudas, seguido de un uso que promueva la simplificación de

66%

23% 22%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

Profesional Académico Personal No las uso

USO IAG EDUCATIVAS

35%

52%

50%

44%

12%

54%

83%

59%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%

Uso creación contenidos educativos

Uso Edición de video

Uso edición de imagen

Uso Redacción de textos

Uso interacción con personajes

Uso simplificar tareas escolares

Uso dudas y búsqueda

Uso por algoritmo

Tipos de uso

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tareas escolares. En este sentido, hay que analizar que este tipo de uso puede verse como evidencia
de una falta de pensamiento crítico por parte de los estudiantes que los motive a ejecutar tareas más
complejas a través de la inteligencia Artificial, actividades que los lleven a un desarrollo óptimo de
habilidades y conocimientos que permita a los universitarios navegar en el mar de información digital,
tal como lo menciona Fuster (2014).

Cabe mencionar, que estas habilidades y conocimientos claro que van más allá de lo instrumental y/o
técnico, ya que se deben explorar y afinar aspectos socioemocionales.

DISCUSIÓN

Acceso y consumo de IA de estudiantes universitarios

Dentro de los resultados encontrados se logra construir un panorama de las prácticas que tienen los
estudiantes universitarios con el acceso y uso a la Inteligencia Artificial. Por un lado, el acceso se dibuja
desde a dispositivo digital con el que cuenta el estudiante para utilizar las herramientas de IA, viéndose
que, en una era móvil e instantánea, el dispositivo digital portátil como la PC y el teléfono inteligente
son los más usados para sus actividades personales y escolares (Gráfico 2).

Profundizando un poco más con el análisis, se identifica que una vez teniendo acceso a las
herramientas de IA, los estudiantes arrojan resultados que indican tener mayormente un uso
académico de estas herramientas (Gráfico 3), pero en una segunda pregunta, los universitarios
indicaron que este uso académico se reduce a prácticas de acceso solo para realizar búsquedas y
aclarar dudas concretas, así como para simplificar tareas escolares (Gráfico 4). Esta información llega
a ser relevante en relación a la discusión entre acceso y consumo por parte de los estudiantes, ya que
estos parecen no estar consumiendo efectivamente las herramientas de IA, sino que solo están
alcanzando un nivel de acceso para solucionar de manera inmediata algunas actividades escolares.

Lo anterior puede plantear algunos cuestionamientos a las posturas optimistas de Capuñay, Estella,
Valles, Vergara y Elera (2021), como ¿qué tan cerca estamos de fomentar en los estudiantes un uso
adecuado de la IA? y en ese mismo tenor ¿qué tan complejo se puede tornar lograr integrar
efectivamente a la IA al proceso de enseñanza y principalmente de aprendizaje?

Jara y Ochoa (2020) y Norman (2023) apuestan por una educación personalizada con el uso de IA, pero
identificar que los estudiantes aún no desarrollan un pensamiento crítico para ir más allá del solo
acceso a las herramientas de IA para simplificar sus tareas escolares, puede ser un foco rojo que invita
a poner atención a estas prácticas entre los estudiantes universitarios antes de enfocarse en lo técnico.

En este sentido, se considera valioso rescatar posturas como las de Rodríguez, Orozco, García,
Rodríguez y Barros (2023) al mencionar que se deben analizar primero los procesos para así
restructurarlos antes de depositar falsas expectativas en el uso de la Inteligencia Artificial. De tal
manera que, dentro de este trabajo de investigación, una vía es poner atención a los aspectos
socioemocionales y en el pensamiento crítico de los estudiantes universitarios.

Lo socioemocional y el pensamiento crítico

Profundizando en este salto del acceso hacia el consumo por parte del estudiante universitario en su
uso de la IA, y a partir de los procesos que se han identificado como prometedores en la aplicación de
esta tecnología en la educación, se puede analizar que para que exista un aprendizaje significativo
deben existir varios factores a tomar en cuenta. Por una parte, Fajardo et al., (2023) piensa que la
tendencia en el uso de la IA va en dirección de aquellas otras tecnologías avanzadas que se enfocan
en favorecer una educación con mayor atención y personalizada, facilitando con ello la construcción

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de actividades más intuitivas y didácticas para que el usuario, en este caso el universitario, desarrolle
una comprensión y un conocimiento que le haga crecer integralmente.

Este tipo de análisis se torna acertado ya que se puede asemejar a los debates que originaron
tecnologías avanzadas como el Internet, el teléfono inteligente, los videojuegos y las redes sociales
digitales; cada una de estas herramientas fueron en su momento reto y promesa en las miradas
educativas. Es así que, de manera más crítica y reflexiva, Fajardo, et al., (2023) afirma que la IA sí puede
ser parte de una educación con pedagogías innovadoras y de eficiencias institucionales, siempre y
cuando se haga uso adecuado y responsable de esta.

Pero aquí cabe cuestionarse sobre ¿qué es usar adecuadamente la IA? Para dar respuesta a ello, se
puede tomar en cuenta la postura de Sanabria, Silveira, Pérez y de Jesús (2023) quienes sí contemplan
que los estudiantes son el elemento principal dentro de la fórmula Educación e IA, ya que al ser los
actores principales, son ellos los que determinan los usos de la IA y no al revés. Pensar en el estudiante
como eje principal hace que una educación con IA sí tomé el sentido correcto.

Por lo tanto, usar adecuadamente a la IA en la educación es entender que los estudiantes son agentes
humanos que necesitan ser formados no solo desde un enfoque cognitivo, sino también emocional.
Sobre esta idea León y García (2008) ya planteaban la existencia de una tendencia hacia una educación
apoyada de sistemas inteligentes con énfasis en la ciencia computacional, pero con descuido en la
parte del campo de la psicología emocional. Por tal motivo González, Villota, Moscoso, Garces y
Basutro (2023) aciertan en mencionar que la automatización de procesos educativos mediate la IA
puede facilitar y acelerar ciertas dimensiones del aprendizaje, pero que justamente el aporte a la
formación integral, aún sigue por evaluarse y comprobarse rigurosamente.

Si bien la IA permite automatizar tareas repetitivas, se debe supervisar que refuerce, más no reemplace,
el juicio humano de los maestros. Bien orientada, puede convertir a los profesores en guías que
potencien la curiosidad y el pensamiento crítico. Del mismo modo, los alumnos deben aprender a
complementar estas herramientas con un aprendizaje activo y autogestionado. Encontrar este
equilibrio es clave para una adopción ética y eficiente de la IA en las aulas. (González et al., 2023,
p.1099)

La clave parece ser clara, la IA no es ni podrá ser esa tecnología prometida que cambiará los procesos
educativos per se, sino que es pensar en la formación de un nuevo estudiante como lo expone García
(2021), deviniendo el nacimiento de un perfil de estudiante que, si bien está inmerso en las Tecnologías
de Información y Comunicación (TIC), éste debe ser protagonista de su propia formación, teniendo la
capacidad de desarrollar un aprendizaje autónomo y con una base autocrítica. Cabe resaltar que el
peso no debe caer únicamente en los estudiantes, también los docentes y las instituciones tienen un
papel fundamental, que es ofrecer un ambiente de aprendizaje tecnológico de calidad y funcional, esto
con el objetivo de innovar en el uso de la IA con un modelo de aprendizaje más activo, coherente y
adaptado a las velocidades de aprendizaje de los universitarios (García, 2021).

Como complemento Ocaña, Valenzuela y Garro (2019) también señalan que la universidad debe
responder a los nuevos retos que la comunidad estudiantil demanda, derribando y restructurando sus
rígidos cánones de enseñanza y aprendizaje; esto significa que el reto está en dirigir la planificación, el
diseño y la formación de competencias digitales con IA para desarrollar profesionales con
conocimientos y habilidades equilibradas en la interacción humana y tecnológica. Es aportar por una
educación que brinde calidad personalizada a los estudiantes y no solo atención administrativa o
simplificada (González y Romero, 2023).

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La principal necesidad es latente, colocar al estudiante como uno de los factores principales a estudiar
es primordial, antes de abordar aisladamente a la tecnología de la IA y a vislumbrar escenarios técnicos
y hasta de conocimiento prometedores; si no se entiende cómo es que el estudiante accedes o
consume esta tecnología o cómo es que desarrolla y ejerce sus prácticas a partir de la interacción con
la IA, será complicado entender el verdadero beneficio de una herramienta tecnológica por muy
innovadora que sea.

Por lo tanto, en este documento que se ha encargado de dirigir la mirada hacia el universitario, se
encuentra indispensable que éste emprenda el desarrollo de un perfil inclinado hacia la colaboración
entre sus pares, con la comunidad académica y con la sociedad en general de manera informada,
reflexiva, analítica y crítica (Sanabria, Silveira, Pérez y de Jesús, 2023). En este sentido se puede pensar
cómo el estudiante debe pasar del proceso de solo acceso al de consumo, ya que es en este último
donde puede fortalecer certeramente estas habilidades y otras igual de relevantes como la creatividad,
el pensamiento crítico y la resolución de problemas tal como lo expone Torres et al., (2023) cuando
acertadamente advierte sobre cómo la capacidad de la IA para desarrollar trabajos de forma
instantánea, puede robar mucho nivel de participación al estudiante, que en consecuencia, termine sí
interesado a seguir utilizando esta tecnología, pero no motivado a aprender.

Bajo este análisis se pueden cuestionar críticamente ideas como las de González (2023) cuando afirma
que la IA ha demostrado su potencial para ser una herramienta con el poder de revolucionar las formas
en que se enseña y aprende. Pero ¿qué tipo de revolución hablamos? y ¿a qué tipo de enseñanza y
aprendizaje se refiere? En este caso sería valioso que se aclarara ampliamente que tipo de cambios
está provocando y provocará el uso de la IA en la educación, entendiendo a este uso como las prácticas
que los estudiantes ejercen a partir de sus intereses y motivación, lo cual ha dejado en claro que se
podría estar por el momento, bajo más retos que beneficios.

Por esta razón, se propone que una postura adecuada para abordar este fenómeno de la IA para la
educación, es el enfoque de la literacidad, ya que desde esta mirada se consideran los elementos
completos que rodean al estudiante para, a partir de ahí, entender cómo se está configurando el tema
de la IA desde ellos y no desde la tecnología.

En síntesis es posible afirmar que la literacidad es un enfoque de lectura fundamental en educación, a
partir de los primeros años de escolaridad, ya que ante la reducción del concepto de “lectura crítica” a
una tarea de comprensión y limitación en la medición en las pruebas estandarizadas, el enfoque de
lectura desde la literacidad se convierte en medio esencial para el desarrollo de habilidades de
pensamiento crítico en los estudiantes, aprenderán a cuestionar y evaluar la veracidad y relevancia de
la información que reciben de diferentes medios y de herramientas de la IA. (Camargo y Ahumada,
2023, p. 3757)

Es un hecho que la IA está impresionando con su capacidad de analizar cantidades de datos inmensas
y a la par obtener resultados estructurados y claros, pero no es que exista una amenaza de
desplazamiento del trabajo e inteligencia humana tal como lo menciona Zárate (2021), más bien se
trata de un tema que pone de nueva cuenta en tela de juicio la capacidad de lectura y análisis de la
información con la que estamos en contacto.

CONCLUSIONES

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Claro que la IA ha dado un paso agigantado en los tres últimos años, de pasar de ser una tecnología
que ya habitaba en nuestra cotidianidad, pero sin mucha atención, hoy en día ha pasado a ser un titán
que amenaza con suplir muchas labores y hasta profesiones creativas como en el caso de los
diseñadores gráficos o editores de video, incluso el arte.

En el caso de la educación por el momento aún no resuena que la IA vaya a sustituir algún rol educativo,
pero sí se ha expuesto que podría ser la salvación para algunos problemas administrativos, educativos
y hasta sociales. Pero qué tan factible o posible están siendo estas visiones que prevén un salto
revolucionario por la aplicación de la IA en los procesos formativos; asimismo valdría la pena identificar
si la perspectiva en el diseño de una educación con IA está siendo el acertado.

En este trabajo se propone que la intención se dirija en primer lugar hacia cómo es que el estudiante
recibe a la IA y ésta le motiva o no a interactuar con ella, puesto que este nivel de interacción es la que
promueve un proceso de acceso o de consumo, lo cual va a impactar directamente en la motivación e
interés por utilizarla a favor de su desarrollo y aprendizaje o solo a favor de su cumplimiento escolar,
dos actos que son totalmente distintos.

Los resultados en este proyecto son relevantes para dibujar el impacto que está teniendo la IA sobre
los universitarios, en este caso se aprecia que las prácticas en el uso de estas tecnologías por parte de
los estudiantes están quedando en un nivel básico, en un nivel de acceso que solo interactúa de manera
inmediata y práctica, dejando de lado un nivel de uso más complejo que promueva el acceso a la IA
desde un pensamiento crítico que sí permita o favorezca a la generación de conocimiento.

Por esta razón es indispensable que se piense a la educación con IA como un fenómeno que debe
abordarse del estudiante a la tecnología, no en viceversa, ya que ahí se descuida la complejidad que
existen en las prácticas de los estudiantes que son las que van desembocando aquellos riesgos o retos
de los que se ha discutido. El estudiante universitario actual debe antes seguir buscando su
crecimiento analítico, reflexivo y crítico a través de la lectura de la información con la que tiene
contacto, tal como se ha requerido en las demás herramientas que han surgido anteriormente (el
Internet, el teléfono inteligente, los videojuegos y las redes sociales digitales) , ya que de lo contrario,
el beneficio será cuestionable.

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ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2025, Volumen VI, Número 4 p 2012.

REFERENCIAS

Aguilar, T. (2023). Literacidad Visual Digital en Estudiantes Universitarios  (tesis doctoral inédita).
Benemérira Universidad Autónoma de Puebla - Facultad de Filosofía y Letras, Puebla, México.

Barbay, J. (2021). La inteligencia artificial en la educación. Revista Bits de Ciencia, 21, 53-55,
https://revistasdex.uchile.cl/index.php/bits/article/view/2775/2708

Caballero, E. (2023). Alfabetización Mediática. Preguntas básicas sobre la inteligencia artificial.
Comunicación: estudios venezolanos de comunicación, 2(202), 33-35
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9050224

Camargo, S. y Ahumada, L. (2023). Literacidad, un enfoque de lectura necesario para contribuir a la
utilización crítica de la Inteligencia Artificial en la Educación. Ciencia Latina Revista Científica
Multidisciplinar, 7(3), 3745-3760. https://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/6437

Cassany, D. (2008). Prácticas letradas vernáculas: lo que leen y escriben los jóvenes. [Diapositivas de
PowerPoint]. Recuperado de http://www.upf.edu/pdi/dtf/daniel_cassany/UCantabria08.pdf

Cerda, H. (2011). Los elementos de la investigación: cómo reconocerlos, diseñarlos y Construirlos. 1ª.
Ed. Editorial Magisterio. Bogotá.

Fajardo, G., Ayala, D., Arroba, E. Y López, M. (2023). Inteligencia Artificial y la Educación Universitaria:
Una revisión sistemática. Magazine de las ciencias, 8(1), 109-131,
https://revistas.utb.edu.ec/index.php/magazine/article/view/2935

Fuster, Y. (2014): Sociedad de la información y literacidad crítica: implicancias en la formación del
profesional de la información. Informatio. 14(16), 62-76.

García, J. (2021). Implicancia de la inteligencia arti cial en las aulas virtuales para la educación superior.
Orbis Tertius UPAL, 5(10), 31-52.

García, V., Mora, A. Y Ávila, J. (2020). La inteligencia Artificial en la educación. Revista Científica
Dominio de las Ciencias, 6(3), 648-666.

González, C. (2023). El impacto de la Inteligencia Artificial en la educación: Transformación de la forma
de enseñar y de aprender. Revista Qurrículum, 36, 51-60

González, J., Villota, F., Moscoso, A., Garces, S. y Bazurto, B. (2023). Aplicación de la Inteligencia
Artificial en la Educación Superior. Revista Científica Dominio de las Ciencias, 9(3), 1097-1108
https://dominiodelasciencias.com/ojs/index.php/es/article/view/3488

González, M. Y Romero, R. (2023). Inteligencia artificial en educación: de usuarios pasivos a creadores
críticos. Figuras Revista Académica de Investigación, 4(1), 48-58

Incio, F., Capuñay, D., Estela, R., Valles, M., Vergara, S. y Elera, D. (2021). Inteligencia artificial en
educación: una revisión de la literatura en revistas científicas internacionales. Apuntes Universitarios,
12(1), 353–372. https://apuntesuniversitarios.upeu.edu.pe/index.php/revapuntes/article/view/974

Jara, I. y Ochoa, J. (2020). Usos y efectos de la Inteligencia Artificial en Educación. Banco
Interamericano de Desarrollo.

León, M. Y García, Z. (2008). La Inteligencia Artificial en la Informática Educativa. Revista de
Información Educativa y Medios Audiovisuales, 5(10), 11-18

LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2025, Volumen VI, Número 4 p 2013.

López, B. (2007). Introducción a la Inteligencia Artificial. Instituto Tecnológico de Nuevo Laredo. Web
del autor: http://www. itnuevolaredo. edu. mx/takeyas.

Morduchowicz, R. (2008). La generación multimedia: significados, consumos y prácticas culturales de
los jóvenes. Buenos Aires: Paidos

Moreno, R. (2019). La llegada de la inteligencia artificial a la educación. Revista de Investigación en
Tecnologías de la Información, 7(14), 260-270
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7242777

Norman, E. (2023). La inteligencia artificial en la educación: una herramienta valiosa para los tutores
virtuales universitarios y profesores universitarios. Panorama, 17(32), 1–9.
https://doi.org/10.15765/pnrm.v17i32.3681

Ocaña, Y., Valenzuela, L. y Garro, L. (2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación
superior. Propósitos y Representaciones, 7(2), 536-568
http://www.scielo.org.pe/scielo.php?pid=S2307-79992019000200021&script=sci_arttext

Rana, C. (2021). Inteligencia Artificial Aplicada a la Educación: Logros, Tendencias y
Perspectivas. INNOVA UNTREF. Revista Argentina De Ciencia Y Tecnología, 1(7).
https://revistas.untref.edu.ar/index.php/innova/article/view/1107

Rodríguez, A., Orozco, K, García, J., Rodríguez, S y Barros, H. (2023). La Implementación de la
Inteligencia Artificial en la Educación: Análisis Sistemático . Revista Científica Dominio de las Ciencias,
9(3), 2162-2178

Sanabria, J., Silveira, Y., Pérez, D. y De Jesús, M. (2023). Incidencias de la inteligencia artificial en la
educación contemporánea. Comunicar, 77, 97-107,
https://www.revistacomunicar.com/index.php?contenido=detalles&numero=77&articulo=77-2023-08

Sánchez, I. (2020). Metodologías cualitativas en la investigación educativa. 1ª Ed. Editorial
Unimagdalena. Colombia.

Torres, E., Torres, F., Torres, J., Basurco, T., Mamani, O., López, M., Tito, J-. Supo, J. y Coyla, L. (2023).
Impacto de la Inteligencia Artificial en la Educación Universitaria. Editora Científica Digital, 1, 80-91

Vargas A. (2016). Redes sociales, literacidad e identidad (es): el caso de Facebook.
Colomb.Appl.Linguist.J. 18(1), 11-24

Vera, F. (2023). Integración de la Inteligencia Artificial en la Educación superior: Desafíos y
oportunidades. Transformar, 4(1), 17–34,
https://www.revistatransformar.cl/index.php/transformar/article/view/84

Zárate, R. (2021). Una vista a las oportunidades y amenazas de la inteligencia artificial en la educación
superior. Revista Académica Institucional RAI, 5, 49-61
https://rai.usam.ac.cr/index.php/raiusam/article/view/573

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