Inteligencia artificial y enseñanza del inglés:  
transformaciones, desafíos y percepciones docentes en  
educación superior  
Artificial intelligence and english language teaching: transformations,  
challenges, and teachers’ perceptions in higher education  
Stefany Pamela Villegas Zenil1  
Facultad de Ciencias Químicas, Universidad Veracruzana  
Poza Rica, Veracruz México  
Celia del Carmen Gómez Alvarado  
https://orcid.org/0009-0005-9905-132X  
Centro de Idiomas, Universidad Veracruzana  
Poza Rica, Veracruz México  
Marissa del Carmen Vázquez Patiño  
Centro de Idiomas, Universidad Veracruzana  
Poza Rica, Veracruz México  
Rosalinda García Guzmán  
Centro de Idiomas, Universidad Veracruzana  
Poza Rica, Veracruz México  
Carmen Reyes Marquez  
Centro de Idiomas, Universidad Veracruzana  
Poza Rica, Veracruz México  
Artículo recibido: 24 de enero de 2026. Aceptado para publicación: 05 de junio de 2026.  
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.  
Resumen  
En los últimos años, el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa, especialmente  
ChatGPT, ha comenzado a modificar las prácticas de enseñanza, escritura, traducción y evaluación  
del inglés en contextos universitarios. El presente estudio analizó las percepciones docentes sobre el  
uso de herramientas de inteligencia artificial, particularmente ChatGPT, en la enseñanza del inglés en  
contextos universitarios. La investigación se desarrolló desde un enfoque cualitativo de alcance  
interpretativo mediante entrevistas semiestructuradas aplicadas a docentes de inglés de la  
Universidad Veracruzana, una institución pública de educación superior en Veracruz, México. Los  
hallazgos evidenciaron cambios en las dinámicas de evaluación, producción escrita y participación  
estudiantil, así como preocupaciones relacionadas con la dependencia tecnológica, la disminución del  
1 Autora de correspondencia.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 896.  
pensamiento crítico y la dificultad para identificar procesos auténticos de aprendizaje. Asimismo, los  
participantes señalaron que el avance de la inteligencia artificial ha modificado la práctica docente,  
orientando su función hacia la mediación pedagógica, el acompañamiento ético y el fortalecimiento  
de competencias críticas frente al uso de tecnologías emergentes. Aunque los académicos  
reconocieron el potencial de estas herramientas como apoyo para el aprendizaje autónomo y la  
personalización educativa, también destacaron la necesidad de fortalecer la alfabetización digital  
docente y establecer criterios institucionales para su implementación responsable. Se concluye que  
la integración de inteligencia artificial en la enseñanza del inglés representa una transformación  
significativa de las prácticas educativas y del rol docente en escenarios de creciente digitalización  
Palabras clave: inteligencia artificial, enseñanza del inglés, educación superior, percepciones  
docentes, alfabetización digital  
Abstract  
Generative artificial intelligence has transformed English language teaching and learning processes in  
higher education, creating new pedagogical and professional challenges for teachers. This study  
analyzed teachers’ perceptions regarding the use of artificial intelligence tools, particularly ChatGPT,  
in English language teaching within university contexts. The research adopted a qualitative and  
interpretative approach through semi-structured interviews conducted with English teachers from  
public higher education institutions in Veracruz, Mexico. The findings revealed significant changes in  
assessment dynamics, written production, and student participation, as well as concerns related to  
technological dependence, the reduction of critical thinking skills, and difficulties in identifying  
authentic learning processes. Likewise, participants indicated that the emergence of artificial  
intelligence has reshaped teaching practice by redirecting the teacher’s role toward pedagogical  
mediation, ethical guidance, and the development of critical competencies in digitally mediated  
environments. Although teachers recognized the potential of these tools to support autonomous  
learning and personalized instruction, they also emphasized the need to strengthen digital literacy and  
establish institutional guidelines for the responsible implementation of artificial intelligence in  
educational settings. The study concludes that the integration of artificial intelligence into English  
language teaching represents a significant transformation of educational practices and teacher  
identity in increasingly digitalized academic environments.  
Keywords: artificial intelligence, english language teaching, higher education, teachers’  
perceptions, digital literacy  
Todo el contenido de LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades,  
publicado en este sitio está disponibles bajo Licencia Creative Commons.  
Cómo citar: Vázquez Patiño, M. del C., García Guzmán, R., & Reyes Marquez, C. (2026). Inteligencia  
artificial y enseñanza del inglés: transformaciones, desafíos y percepciones docentes en educación  
superior. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 7 (3), 896 920.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 897.  
INTRODUCCIÓN  
En la enseñanza universitaria del inglés, la presencia de herramientas como ChatGPT se ha vuelto cada  
vez más visible en actividades de redacción, traducción, corrección gramatical y preparación de tareas.  
Para el profesorado, este cambio no solo implica incorporar una nueva herramienta digital, sino  
repensar cómo se enseña, cómo se evalúa y cómo se reconoce el aprendizaje real del estudiante.  
En el campo de la enseñanza del inglés, estas tecnologías han modificado las formas tradicionales de  
interacción pedagógica, especialmente en tareas de escritura, comprensión lectora, retroalimentación  
y práctica comunicativa, generando nuevas oportunidades, pero también importantes desafíos  
educativos y éticos (Gill et al., 2023).  
El acelerado avance de la inteligencia artificial ha provocado un debate creciente sobre el futuro de la  
educación y el papel que desempeñará el profesorado en escenarios académicos cada vez más  
mediados por tecnologías digitales. Desde una perspectiva institucional, organismos como la UNESCO  
han señalado que la incorporación de IA en educación exige criterios éticos, formación docente y  
regulación pedagógica. En el caso del inglés, esta advertencia adquiere especial relevancia porque los  
productos generados por IA, como textos, traducciones o respuestas escritas, que pueden confundirse  
fácilmente con evidencias reales de aprendizaje. En este contexto, el profesorado universitario enfrenta  
una transformación profunda de su práctica docente, ya que las tecnologías emergentes no solo  
modifican las estrategias de enseñanza, sino también las formas de evaluación, interacción y  
construcción del conocimiento.  
En la enseñanza del inglés como lengua extranjera, el uso de herramientas basadas en inteligencia  
artificial ha incrementado considerablemente debido a la facilidad con la que los estudiantes pueden  
acceder a traducciones automáticas, generación de textos académicos, corrección gramatical y  
asistencia conversacional en tiempo real. Aunque estas herramientas representan una posibilidad para  
fortalecer el aprendizaje autónomo y la personalización educativa, también han generado  
preocupaciones relacionadas con la dependencia tecnológica, la disminución del pensamiento crítico  
y la pérdida de autenticidad en las producciones académicas (Lund et al., 2023). En consecuencia, el  
profesorado de inglés enfrenta el desafío de replantear sus estrategias pedagógicas y redefinir su  
función dentro de aulas universitarias atravesadas por procesos crecientes de digitalización.  
Investigaciones recientes han evidenciado que la inteligencia artificial generativa está reconfigurando  
las prácticas educativas contemporáneas y transformando la relación entre docentes, estudiantes y  
conocimiento (Khosravi et al., 2023). Gill et al. (2023) sostienen que herramientas como ChatGPT  
representan uno de los cambios tecnológicos más disruptivos para la educación actual debido a su  
capacidad para automatizar tareas cognitivas y lingüísticas tradicionalmente desarrolladas por los  
estudiantes. Asimismo, Lai et al. (2023) señalan que el impacto de estos modelos de lenguaje  
trasciende la producción textual, ya que influye en la construcción de habilidades comunicativas,  
procesos de aprendizaje autónomo y formas de interacción académica en distintos idiomas, incluido  
el inglés.  
Desde la perspectiva educativa, diversos autores coinciden en que el impacto de la inteligencia artificial  
no debe analizarse únicamente desde una dimensión tecnológica, sino también pedagógica, ética y  
profesional. Pérez Gómez (2024) advierte que la educación contemporánea atraviesa un escenario de  
“asombro y vértigo” frente al avance acelerado de las inteligencias artificiales generativas, debido a las  
implicaciones que estas tienen sobre la autonomía intelectual y el desarrollo del pensamiento crítico.  
De manera similar, Guzmán-Valdivia (2024) sostiene que las instituciones de educación superior  
enfrentan el reto de equilibrar innovación tecnológica y formación humanista, evitando que la  
automatización sustituya procesos esenciales de reflexión y construcción del conocimiento.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 898.  
En el ámbito específico de la enseñanza del inglés, Sanz Manzanedo (2025) destaca que la  
incorporación de inteligencia artificial ha comenzado a modificar las metodologías tradicionales de  
enseñanza de idiomas, particularmente en actividades de escritura, traducción y evaluación lingüística.  
A su vez, Beltrán-Martínez-Cortés (2025) reconoce que estas herramientas pueden fortalecer el  
aprendizaje autónomo; sin embargo, advierte que su uso desmedido podría debilitar la producción  
auténtica del lenguaje y generar procesos de dependencia tecnológica en el estudiantado universitario.  
A pesar del creciente interés académico sobre inteligencia artificial y educación, aún existen limitados  
estudios centrados en las percepciones del profesorado de inglés en educación superior,  
especialmente en contextos universitarios mexicanos. Gran parte de las investigaciones recientes se  
ha enfocado en las ventajas operativas de estas herramientas o en la experiencia estudiantil, dejando  
en segundo plano la voz docente y las transformaciones que experimenta el profesorado frente a  
escenarios educativos mediados por inteligencia artificial. Esta ausencia resulta relevante, ya que los  
docentes representan actores fundamentales en la implementación, regulación y mediación  
pedagógica de las tecnologías emergentes dentro del aula.  
En este contexto, la presente investigación tuvo como objetivo analizar las transformaciones, desafíos  
y percepciones del profesorado de inglés en educación superior frente al uso de herramientas de  
inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Para ello, se plantearon las siguientes  
preguntas de investigación: ¿Cómo percibe el profesorado universitario de inglés el uso de inteligencia  
artificial en el aula? ¿Cuáles son los principales desafíos pedagógicos y éticos asociados con estas  
herramientas? ¿De qué manera la inteligencia artificial ha modificado la práctica docente y la  
concepción del rol del profesorado en la enseñanza del inglés?  
La relevancia del estudio radica en la necesidad de comprender críticamente cómo la inteligencia  
artificial está redefiniendo las prácticas educativas contemporáneas y transformando el papel del  
profesorado en la enseñanza de lenguas extranjeras. Asimismo, la investigación busca aportar  
elementos de reflexión sobre alfabetización digital, innovación pedagógica y formación docente en  
educación superior, contribuyendo al análisis de uno de los fenómenos tecnológicos con mayor  
impacto en la educación actual.  
La voz de los académicos resulta fundamental porque son los docentes quienes observan diariamente  
las diferencias entre una producción escrita auténtica y un texto elaborado con apoyo excesivo de IA.  
Sus percepciones permiten comprender no solo los beneficios de estas herramientas, sino también las  
dudas, ajustes y decisiones pedagógicas que ya están ocurriendo en las aulas.  
METODOLOGÍA  
Posicionamiento epistemológico y enfoque de investigación  
La investigación se desarrolló desde un enfoque cualitativo, ya que el interés principal no fue medir la  
frecuencia de uso de la IA, sino comprender cómo el profesorado interpreta los cambios que observa  
en sus clases, especialmente en tareas de escritura, traducción, evaluación y participación estudiantil.  
Este posicionamiento epistemológico permitió aproximarse al fenómeno desde la perspectiva de los  
propios actores educativos, reconociendo que las experiencias docentes se construyen socialmente y  
se encuentran mediadas por contextos institucionales, tecnológicos y culturales.  
El estudio partió de la premisa de que la inteligencia artificial no constituye únicamente una innovación  
tecnológica aplicada al ámbito educativo, sino un fenómeno que reconfigura las prácticas  
pedagógicas, las dinámicas de evaluación, la producción del conocimiento y la identidad profesional  
docente. Desde esta perspectiva, la investigación buscó interpretar cómo el profesorado de inglés  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 899.  
resignifica su práctica educativa frente a escenarios académicos atravesados por procesos acelerados  
de digitalización y automatización lingüística.  
Hernández Sampieri y Mendoza (2018) sostienen que el enfoque cualitativo resulta pertinente cuando  
el objetivo de investigación se orienta a comprender fenómenos complejos relacionados con  
experiencias humanas, significados y prácticas sociales contextualizadas. De manera similar, Denzin  
y Lincoln (2018) afirman que la investigación cualitativa permite estudiar fenómenos en sus contextos  
naturales, interpretando los significados que las personas atribuyen a sus experiencias y prácticas  
cotidianas.  
En el caso específico de este estudio, el enfoque cualitativo permitió analizar cómo el profesorado  
universitario de inglés percibe el impacto de herramientas como ChatGPT en la enseñanza de lenguas  
extranjeras y de qué manera estas tecnologías están modificando la práctica docente, la relación  
pedagógica y los procesos de aprendizaje en educación superior.  
Asimismo, el estudio se sustentó en una perspectiva crítica de la tecnología educativa, entendiendo  
que las herramientas digitales no son neutrales, sino que producen transformaciones en las formas de  
enseñar, aprender, evaluar y construir conocimiento. En este sentido, autores como Selwyn (2016)  
advierten que las tecnologías educativas deben analizarse desde una mirada crítica que considere sus  
implicaciones pedagógicas, sociales y éticas, evitando visiones exclusivamente tecnocéntricas sobre  
la innovación digital.  
Diseño metodológico  
La investigación adoptó un diseño fenomenológico-interpretativo, debido a que se centró en  
comprender las experiencias vividas y las interpretaciones construidas por el profesorado universitario  
frente al uso de inteligencia artificial generativa en la enseñanza del inglés. La fenomenología permitió  
aproximarse a las percepciones docentes desde una dimensión subjetiva y contextualizada,  
reconociendo que las experiencias educativas adquieren significado a partir de la interacción entre  
sujetos, tecnologías y contextos institucionales.  
Este diseño permitió recuperar experiencias docentes concretas, como la sospecha de trabajos  
generados con IA, la dificultad para evaluar textos escritos fuera del aula y la necesidad de rediseñar  
actividades para comprobar la comprensión real del estudiante. De esta manera, el diseño  
metodológico no sólo permitió describir opiniones generales sobre la inteligencia artificial, sino  
interpretar cómo estas herramientas están modificando decisiones cotidianas del profesorado en la  
enseñanza del inglés.  
Creswell y Poth (2018) señalan que el diseño fenomenológico busca comprender cómo las personas  
experimentan un fenómeno determinado y cuáles son los significados que construyen alrededor de  
dicha experiencia. En consecuencia, el fenómeno central analizado correspondió a la incorporación de  
inteligencia artificial generativa particularmente ChatGPTen contextos universitarios de enseñanza  
del inglés y a las implicaciones pedagógicas, éticas y profesionales derivadas de este proceso.  
Este diseño permitió recuperar experiencias docentes concretas, como la sospecha de trabajos  
generados con IA, la dificultad para evaluar textos escritos fuera del aula y la necesidad de rediseñar  
actividades para comprobar la comprensión real del estudiante.  
El estudio mantuvo un alcance descriptivo e interpretativo. No se pretendió establecer relaciones  
causales ni realizar generalizaciones estadísticas, sino identificar patrones discursivos, tensiones  
recurrentes y categorías emergentes relacionadas con la práctica docente en escenarios educativos  
mediados por inteligencia artificial. Este enfoque permitió reconocer la complejidad del fenómeno  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 900.  
estudiado y comprender que las transformaciones derivadas de la IA afectan simultáneamente  
dimensiones tecnológicas, pedagógicas, emocionales e institucionales.  
Desde esta lógica, la metodología se orientó hacia la comprensión profunda de las experiencias  
docentes y no hacia la medición cuantitativa de variables. Tal decisión metodológica resultó pertinente  
debido a que las percepciones del profesorado frente a la inteligencia artificial constituyen procesos  
subjetivos atravesados por trayectorias profesionales, niveles de alfabetización digital, experiencias  
institucionales y posicionamientos éticos frente a la tecnología.  
Contexto y participantes  
La investigación se desarrolló en instituciones públicas de educación superior del estado de Veracruz,  
México, específicamente en programas universitarios vinculados con enseñanza de lenguas  
extranjeras, centros de idiomas y experiencias educativas relacionadas con el aprendizaje del inglés  
en nivel superior.  
La selección de participantes se realizó mediante muestreo intencional o teórico, debido a que se  
buscó incluir docentes cuyas experiencias resultaron significativas para comprender el fenómeno  
estudiado. Flick (2022) señala que este tipo de muestreo permite seleccionar participantes con  
características relevantes capaces de aportar información profunda y contextualizada sobre el objeto  
de investigación.  
Participaron diez docentes universitarios de inglés con experiencia en enseñanza de lenguas  
extranjeras y conocimiento o interacción previa con herramientas de inteligencia artificial generativa.  
Los participantes impartían clases de inglés en distintos niveles y espacios universitarios, por lo que  
sus experiencias incluyeron tanto cursos generales de lengua como actividades vinculadas con  
comprensión lectora, escritura académica y preparación comunicativa para estudiantes de educación  
superior.  
Los criterios de inclusión fueron:  
Impartir asignaturas relacionadas con enseñanza del inglés en educación superior;  
Contar con una experiencia docente mínima de dos años;  
Haber identificado o utilizado herramientas de inteligencia artificial en actividades  
académicas;  
Y participar voluntariamente en el estudio.  
La muestra estuvo integrada por docentes con trayectorias académicas diversas, distintos años de  
experiencia profesional y diferentes niveles de familiaridad con herramientas de inteligencia artificial.  
Esta heterogeneidad permitió recuperar perspectivas amplias sobre los desafíos pedagógicos, éticos  
y tecnológicos asociados con el uso de IA en la enseñanza universitaria del inglés.  
Asimismo, la diversidad institucional favoreció una comprensión más amplia sobre cómo las  
transformaciones derivadas de la inteligencia artificial impactan contextos educativos distintos dentro  
de la educación superior mexicana.  
Técnicas e instrumentos de recolección de datos  
La recolección de información se realizó mediante entrevistas semiestructuradas en profundidad,  
debido a que este instrumento permitió explorar experiencias, reflexiones y percepciones docentes de  
manera flexible y abierta. Kvale y Brinkmann (2015) sostienen que la entrevista cualitativa constituye  
una herramienta privilegiada para comprender cómo las personas interpretan su realidad y construyen  
significado alrededor de fenómenos complejos.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 901.  
La guía de entrevista se diseñó a partir de los objetivos de investigación y del marco teórico relacionado  
con:  
Inteligencia artificial generativa.  
Enseñanza del inglés.  
Competencia digital docente.  
Ética académica.  
Alfabetización digital.  
Y transformación del rol pedagógico.  
Las preguntas se orientaron a explorar:  
Percepciones docentes sobre inteligencia artificial en educación.  
Experiencias relacionadas con el uso de chatgpt.  
Cambios observados en las dinámicas de aprendizaje.  
Desafíos pedagógicos y éticos.  
Transformación de estrategias didácticas.  
Dificultades en evaluación y autenticidad académica.  
Reconfiguración del rol docente frente a tecnologías emergentes.  
Algunas preguntas abordaron situaciones concretas: si habían identificado tareas posiblemente  
generadas con IA, qué cambios habían hecho en sus criterios de evaluación, cómo orientaban al  
estudiantado sobre el uso de ChatGPT y qué preocupaciones tienen sobre la escritura en inglés.  
Con el propósito de fortalecer la validez de contenido, el instrumento fue sometido a revisión por  
especialistas en investigación educativa y enseñanza de lenguas extranjeras, quienes evaluaron la  
claridad, pertinencia y coherencia de las preguntas respecto a los objetivos del estudio.  
Posteriormente, se realizó una prueba piloto con dos docentes universitarios, lo que permitió ajustar la  
profundidad y secuencia de algunos cuestionamientos antes de la aplicación definitiva.  
Procedimiento de investigación  
El trabajo de campo se desarrolló durante el primer semestre de 2026. Las entrevistas se realizaron de  
manera presencial y virtual, dependiendo de las condiciones y disponibilidad de los participantes. Antes  
de iniciar cada sesión, se explicó el propósito de la investigación, el tratamiento confidencial de la  
información y las condiciones éticas relacionadas con consentimiento informado y participación  
voluntaria.  
Cada entrevista tuvo una duración aproximada de 45 a 70 minutos y se desarrolló en un ambiente de  
diálogo reflexivo que favoreció la expresión libre de experiencias, preocupaciones y percepciones sobre  
el impacto de la inteligencia artificial en la enseñanza del inglés. Las conversaciones fueron grabadas  
en formato de audio con autorización previa de los participantes y posteriormente transcritas de  
manera íntegra para su análisis.  
Durante el proceso de recolección de datos se procuró mantener una postura ética y reflexiva, evitando  
influir en las respuestas o dirigir las opiniones de los participantes. Asimismo, se promovió un espacio  
de confianza que permitiera abordar temas sensibles relacionados con incertidumbre profesional,  
cambios pedagógicos, dependencia tecnológica y tensiones éticas derivadas del uso de inteligencia  
artificial en contextos educativos contemporáneos.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 902.  
Estrategia de análisis de datos  
El análisis de la información se desarrolló mediante análisis temático reflexivo, técnica propuesta por  
Braun y Clarke (2006), la cual permite identificar patrones de significado, categorías emergentes y  
núcleos temáticos presentes en discursos y narrativas cualitativas.  
El proceso analítico se desarrolló en varias etapas. Inicialmente, se efectuó una lectura profunda y  
reiterada de las transcripciones para lograr familiarización con los datos y reconocer ideas recurrentes  
dentro de las narrativas docentes. Posteriormente, se realizó una codificación inicial de fragmentos  
relevantes vinculados con las preguntas de investigación y con categorías derivadas del marco teórico.  
A partir de este proceso emergieron categorías relacionadas con:  
Transformación del rol docente.  
Dependencia tecnológica.  
Pensamiento crítico.  
Autenticidad del aprendizaje.  
Alfabetización digital.  
Ética académica.  
Reconfiguración de estrategias de evaluación.  
Tensiones entre innovación tecnológica y formación humanista.  
Posteriormente, las categorías fueron organizadas en temas centrales que permitieron construir  
interpretaciones más amplias sobre las transformaciones derivadas de la incorporación de inteligencia  
artificial en la enseñanza del inglés en educación superior.  
Finalmente, los hallazgos fueron interpretados a la luz de referentes teóricos relacionados con:  
TPACK (Mishra & Koehler, 2006).  
Conocimiento pedagógico del contenido (Shulman, 1987).  
Competencia digital docente (Redecker & Punie, 2017).  
Pedagogía crítica digital (Selwyn, 2016).  
Ética de la inteligencia artificial en educación (UNESCO, 2023).  
Esta triangulación entre datos empíricos y referentes conceptuales permitió fortalecer la profundidad  
analítica y la consistencia interpretativa del estudio.  
Criterios de rigor científico  
Con el propósito de garantizar la calidad metodológica de la investigación, se implementaron criterios  
de rigor científico propios de la investigación cualitativa. Lincoln y Guba (1985) proponen cuatro  
criterios fundamentales: credibilidad, transferibilidad, dependencia y confirmabilidad.  
La credibilidad se fortaleció mediante:  
Revisión exhaustiva de transcripciones.  
Triangulación entre discursos docentes y referentes teóricos.  
Análisis reflexivo constante durante el proceso interpretativo.  
La transferibilidad se favoreció a través de descripciones detalladas del contexto, participantes y  
procedimiento metodológico, permitiendo valorar la aplicabilidad de los hallazgos en contextos  
educativos similares.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 903.  
La dependencia y confirmabilidad se atendieron mediante el registro sistemático de decisiones  
metodológicas, codificaciones y procesos analíticos, así como mediante ejercicios de reflexividad  
investigativa orientados a reconocer posibles sesgos durante la interpretación de los datos.  
Consideraciones éticas  
La investigación se desarrolló bajo principios éticos orientados al respeto, confidencialidad y  
protección de la integridad de los participantes. Todos los docentes participaron de manera voluntaria  
y firmaron un consentimiento informado en el que se explicó el propósito del estudio, el uso académico  
de la información y su derecho a retirarse de la investigación en cualquier momento sin consecuencia  
alguna.  
Con el propósito de proteger la identidad de los participantes, se utilizaron códigos alfanuméricos  
durante el proceso de transcripción y análisis de datos. La información obtenida fue utilizada  
exclusivamente con fines académicos y de investigación.  
La dimensión ética adquiere especial relevancia debido a que el fenómeno estudiado involucra  
procesos de incertidumbre profesional, redefinición identitaria y transformaciones profundas en la  
práctica educativa derivadas del avance de la inteligencia artificial. Por ello, el estudio procuró  
representar las experiencias docentes desde una perspectiva crítica y humanista, evitando enfoques  
reduccionistas o exclusivamente tecnocéntricos sobre el impacto de la IA en la enseñanza del inglés.  
Asimismo, la investigación reconoció que las percepciones docentes constituyen una fuente legítima  
y necesaria para comprender las implicaciones educativas de la inteligencia artificial en educación  
superior, particularmente en escenarios donde las tecnologías emergentes comienzan a redefinir la  
relación entre conocimiento, aprendizaje y práctica pedagógica contemporánea.  
DESARROLLO  
Inteligencia artificial generativa y transformación educativa  
La inteligencia artificial generativa se ha convertido en uno de los fenómenos tecnológicos con mayor  
incidencia en la educación superior contemporánea, debido a su capacidad para producir textos,  
responder preguntas, traducir información, generar explicaciones y asistir procesos académicos que  
antes dependían principalmente de la mediación humana. En este sentido, la IA generativa no  
representa únicamente una herramienta digital adicional, sino una tecnología que modifica las formas  
de acceder, producir y validar el conocimiento en los entornos universitarios. UNESCO (2023) plantea  
que estas tecnologías obligan a revisar qué se aprende, cómo se aprende y para qué se aprende en la  
nueva etapa de la educación digital.  
En una clase de inglés, esto puede observarse cuando el estudiante utiliza ChatGPT para corregir una  
oración, traducir un párrafo, producir un ensayo breve o practicar una conversación simulada. El  
problema no radica únicamente en el uso de la herramienta, sino en identificar si el estudiante  
comprende el contenido que entrega.  
En el campo educativo, el impacto de la inteligencia artificial no puede reducirse a su dimensión técnica,  
ya que su incorporación afecta la planeación didáctica, la evaluación, la autoría académica, la ética  
institucional y el rol del profesorado. Desde esta perspectiva, la IA generativa introduce una tensión  
central: puede fortalecer el aprendizaje personalizado y el acceso inmediato a recursos lingüísticos,  
pero también puede debilitar procesos cognitivos si sustituye la reflexión, la escritura auténtica o la  
resolución autónoma de problemas. Por ello, UNESCO (2023) recomienda desarrollar políticas,  
capacidades humanas y marcos de regulación que aseguren un uso centrado en las personas y  
orientado al beneficio de docentes, estudiantes e investigadores.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 904.  
En la enseñanza del inglés, esta transformación adquiere una relevancia particular. Las herramientas  
de IA pueden apoyar la traducción, la corrección gramatical, la producción escrita, la práctica  
conversacional y la retroalimentación inmediata. Sin embargo, también plantean desafíos importantes  
para el profesorado, especialmente cuando el estudiante utiliza estas herramientas para generar  
respuestas sin desarrollar competencias lingüísticas propias. En consecuencia, enseñar inglés en  
tiempos de inteligencia artificial exige revisar el sentido de las actividades tradicionales, la autenticidad  
de las evidencias de aprendizaje y los criterios de evaluación.  
Conocimiento pedagógico, tecnológico y disciplinar: modelo TPACK  
El modelo TPACK constituye una base teórica central para comprender la integración de la inteligencia  
artificial en la enseñanza del inglés. Mishra y Koehler (2006) propusieron este marco para explicar que  
la enseñanza con tecnología requiere articular tres dimensiones del conocimiento docente: el  
conocimiento disciplinar, el conocimiento pedagógico y el conocimiento tecnológico.  
Desde este modelo, el profesorado de inglés no solo necesita dominar el idioma ni conocer estrategias  
didácticas para enseñarlo; también requiere comprender cómo las tecnologías digitales modifican la  
forma en que el contenido lingüístico se presenta, practica, evalúa y resignifica. En el caso de la  
inteligencia artificial, esta articulación resulta todavía más compleja, porque la tecnología ya no  
funciona únicamente como recurso de apoyo, sino como agente capaz de producir contenido  
lingüístico, simular interacción comunicativa y ofrecer retroalimentación casi inmediata.  
Así, el modelo TPACK permite interpretar que el desafío docente no consiste solo en “usar ChatGPT” o  
“permitir la IA”, sino en diseñar experiencias de aprendizaje donde la tecnología se integre con intención  
pedagógica. En la enseñanza del inglés, esto implica decidir cuándo la IA puede apoyar la práctica del  
idioma, cuándo puede obstaculizar la producción auténtica, cómo debe regularse su uso y qué tipo de  
evidencias permiten comprobar que el estudiante realmente desarrolla competencias comunicativas.  
Desde el modelo TPACK, una actividad con IA no debería limitarse a pedir al estudiante que genere un  
texto en inglés. El diseño didáctico tendría que incluir una intención pedagógica clara: por ejemplo,  
comparar un texto escrito por el estudiante con una versión corregida por IA, identificar diferencias  
gramaticales, justificar cambios y defender oralmente las decisiones tomadas.  
Conocimiento pedagógico del contenido y rol docente  
Shulman (1987) indica que el conocimiento pedagógico del contenido también resulta fundamental  
para este estudio. Su propuesta permitió comprender que enseñar no consiste únicamente en dominar  
una disciplina, sino en transformar ese conocimiento en formas comprensibles, enseñables y  
significativas para los estudiantes. Esta idea sigue vigente en el contexto de la inteligencia artificial,  
porque el docente no pierde relevancia ante la tecnología; por el contrario, su función se vuelve más  
compleja.  
En la enseñanza del inglés, el profesorado debe tomar decisiones sobre qué contenidos lingüísticos  
enseñar, cómo secuenciarlos, qué errores atender, cómo retroalimentar y cómo acompañar el  
desarrollo comunicativo del estudiante. La IA puede generar respuestas, corregir textos o sugerir  
estructuras gramaticales, pero no sustituye la capacidad docente de interpretar necesidades  
formativas, reconocer trayectorias de aprendizaje, contextualizar el idioma y promover una relación  
crítica con la tecnología.  
La IA puede sugerir una estructura gramatical correcta, pero no necesariamente identifica el proceso  
de aprendizaje del estudiante, sus errores recurrentes, su inseguridad al hablar, su nivel real de  
comprensión o las condiciones contextuales que influyen en su desempeño.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 905.  
Desde esta perspectiva, el rol docente se reconfigura. Los académicos dejan de asumirse solo como  
transmisores de conocimientos lingüísticos y se posicionan como mediadores pedagógicos,  
orientadores éticos y diseñadores de experiencias formativas. Esta transformación resulta clave en  
educación superior, donde el aprendizaje del inglés se relaciona con la movilidad académica, la  
empleabilidad, la lectura científica, la producción escrita y la participación en comunidades globales de  
conocimiento.  
Competencia digital docente y alfabetización crítica  
La competencia digital docente constituye otro eje fundamental del estudio. El marco DigCompEdu,  
desarrollado por Redecker y Punie (2017), plantea que la competencia digital de los académicos no se  
limita al uso instrumental de herramientas tecnológicas, sino que incluye la selección crítica de  
recursos digitales, la enseñanza, la evaluación, la retroalimentación, la personalización del aprendizaje  
y el desarrollo de la competencia digital del estudiantado.  
En este sentido, la inteligencia artificial exige una alfabetización digital más profunda. El profesorado  
de inglés necesita comprender cómo funcionan estas herramientas, qué posibilidades ofrecen, qué  
sesgos pueden reproducir, qué límites presentan y cómo pueden incorporarse sin debilitar el  
aprendizaje autónomo. La alfabetización digital docente implica, entonces, pasar de una relación  
reactiva con la tecnología a una postura pedagógica crítica, intencional y ética.  
En educación superior, esta competencia resulta especialmente importante porque los estudiantes ya  
utilizan herramientas de IA para redactar, traducir, resumir o corregir textos. Por ello, el reto no consiste  
únicamente en prohibir o aceptar su uso, sino en enseñar a utilizarla de manera responsable,  
transparente y formativa. El docente de inglés debe orientar al estudiante para que la IA funcione como  
apoyo al aprendizaje y no como reemplazo del esfuerzo cognitivo y lingüístico.  
En este sentido, la competencia digital docente también implica saber cuándo permitir el uso de IA,  
cuándo limitarlo y cómo solicitar al estudiante que declare de qué manera la utilizó. Esta decisión  
resulta especialmente importante en tareas de escritura en inglés, donde el producto final puede  
parecer correcto aunque el proceso de aprendizaje haya sido débil.  
Ética, autoría y aprendizaje auténtico  
Uno de los debates más relevantes sobre inteligencia artificial en educación se relaciona con la ética  
académica. Herramientas como ChatGPT pueden producir textos coherentes, estructurados y  
gramaticalmente correctos, lo cual dificulta distinguir entre producciones auténticas del estudiante y  
respuestas generadas por IA. Esta situación afecta directamente la evaluación del aprendizaje,  
especialmente en la enseñanza del inglés, donde la escritura, la traducción, la comprensión y la  
producción textual suelen funcionar como evidencias centrales de desempeño.  
Por ejemplo, un estudiante puede entregar un ensayo breve con buena organización, vocabulario  
avanzado y estructuras gramaticales correctas; sin embargo, al pedirle que explique oralmente sus  
ideas o justifique el uso de ciertos tiempos verbales, puede evidenciarse una distancia entre el texto  
presentado y su dominio real del idioma.  
Diversos análisis han señalado que la IA generativa plantea desafíos relacionados con la autoría, la  
integridad académica y la validez de las evidencias de aprendizaje. Lund et al. (2023) advierten que los  
modelos de lenguaje han modificado la realidad académica al introducir nuevas tensiones sobre  
producción escrita, autoría y ética.  
Desde esta perspectiva, el aprendizaje auténtico se convierte en un concepto clave. No basta con que  
el estudiante entregue un texto correcto; resulta necesario analizar si comprende lo que produce, si  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 906.  
puede explicar sus decisiones lingüísticas, si desarrolla habilidades comunicativas y si utiliza la  
tecnología como apoyo reflexivo. En consecuencia, la evaluación del inglés debe situarse en  
actividades donde el estudiante demuestre su competencia más allá del producto final generado  
digitalmente.  
Percepciones docentes frente a la inteligencia artificial  
Las percepciones docentes permiten comprender cómo el profesorado interpreta, acepta, resiste o  
resignifica la incorporación de la inteligencia artificial en su práctica educativa. Estas percepciones no  
son simples opiniones individuales; expresan experiencias profesionales, condiciones institucionales,  
niveles de formación digital, preocupaciones éticas y formas de entender el aprendizaje.  
En el contexto de la enseñanza del inglés, las percepciones del profesorado resultan especialmente  
relevantes porque los docentes se ubican en el punto de tensión entre la innovación tecnológica y la  
protección del aprendizaje significativo. Por un lado, pueden reconocer el potencial de la IA para apoyar  
la práctica del idioma, personalizar actividades y ampliar oportunidades de aprendizaje. Por otro,  
pueden identificar riesgos vinculados con la dependencia tecnológica, el debilitamiento de la escritura  
propia, la pérdida de pensamiento crítico y la dificultad para evaluar procesos reales de aprendizaje.  
Analizar estas percepciones permite visibilizar la voz docente en un debate que con frecuencia se  
centra en las herramientas o en el estudiantado. Esta investigación parte de la idea de que el  
profesorado no debe considerarse un actor secundario ante la inteligencia artificial, sino un agente  
clave para decidir cómo, cuándo y con qué propósito integrar estas tecnologías en el aula de inglés.  
Conceptos clave del estudio  
Para efectos de esta investigación, la inteligencia artificial generativa se entiende como el conjunto de  
sistemas capaces de producir contenido nuevo texto, respuestas, traducciones, explicaciones o  
ejerciciosa partir de patrones de lenguaje y datos previamente procesados. En el ámbito educativo,  
su relevancia radica en que puede apoyar actividades académicas, pero también modificar los  
procesos de producción, evaluación y construcción del conocimiento.  
La enseñanza del inglés se concibe como un proceso formativo orientado al desarrollo de  
competencias comunicativas, lingüísticas, interculturales y académicas en una lengua extranjera. En  
educación superior, esta enseñanza adquiere una función estratégica, ya que el inglés permite acceder  
a literatura científica, oportunidades de movilidad, certificaciones, empleabilidad y participación en  
comunidades académicas internacionales.  
En este estudio, las percepciones docentes se comprenden como las interpretaciones que el  
profesorado construye a partir de su experiencia directa con estudiantes, tareas, evaluaciones y  
herramientas digitales. Desde esta mirada, los desafíos pedagógicos no se reducen al uso técnico de  
la inteligencia artificial, sino que incluyen la autenticidad de las evidencias de aprendizaje, la evaluación  
del desempeño real del estudiante, la orientación ética en el uso de estas herramientas y la necesidad  
de fortalecer la alfabetización digital docente. Por ello, el rol del profesorado se entiende como una  
función dinámica que no desaparece ante la IA, sino que se transforma hacia la mediación, el  
acompañamiento crítico y el diseño de experiencias que permitan aprender inglés con apoyo  
tecnológico sin sustituir el pensamiento propio del estudiante.  
En conjunto, los referentes teóricos revisados permiten sostener que la inteligencia artificial generativa  
no constituye únicamente una innovación tecnológica aplicada a la enseñanza del inglés, sino un  
fenómeno que reconfigura la práctica docente, la evaluación del aprendizaje, la producción académica  
y la relación entre estudiante, conocimiento y tecnología. Desde los modelos TPACK, competencia  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 907.  
digital docente y conocimiento pedagógico del contenido, este estudio comprende al profesorado  
como un actor central en la integración crítica de la IA en educación superior.  
Por ello, analizar las transformaciones, desafíos y percepciones docentes resulta necesario para  
comprender cómo se está redefiniendo la enseñanza del inglés en un contexto donde la tecnología ya  
no solo facilita el aprendizaje, sino que también interviene en la producción misma del lenguaje. Esa  
tensión convierte el tema en un problema educativo contemporáneo de alto valor académico,  
institucional y social.  
RESULTADOS  
El análisis de las entrevistas permitió identificar que la incorporación de la inteligencia artificial  
generativa en la enseñanza universitaria del inglés no se percibe como un fenómeno meramente  
instrumental, sino como una transformación profunda de las prácticas docentes, los procesos de  
evaluación, la relación pedagógica y la construcción misma del aprendizaje lingüístico. Los discursos  
del profesorado evidenciaron una tensión constante entre el reconocimiento del potencial pedagógico  
de la IA y la preocupación por sus efectos en la autonomía, el pensamiento crítico y la autenticidad de  
las producciones académicas del estudiantado.  
A partir del análisis temático reflexivo, emergieron cinco categorías centrales: 1) reconfiguración del  
rol docente; 2) dependencia tecnológica y debilitamiento del aprendizaje autónomo; 3) crisis de la  
evaluación tradicional; 4) alfabetización digital docente como necesidad institucional; y 5) tensiones  
éticas en torno a la autoría, la autenticidad y el sentido del aprendizaje. Estas categorías muestran que  
el uso de herramientas como ChatGPT no solo introduce nuevos recursos didácticos, sino que obliga  
al profesorado a replantear qué significa enseñar, aprender y evaluar inglés en educación superior.  
Caracterización de los participantes  
La muestra estuvo integrada por diez docentes universitarios de inglés pertenecientes a instituciones  
públicas de educación superior del estado de Veracruz, México. Los participantes contaban con  
trayectorias diversas en enseñanza de lenguas extranjeras, lo que permitió recuperar experiencias  
diferenciadas sobre el uso, aceptación, resistencia y regulación de herramientas de inteligencia  
artificial en contextos académicos.  
Tabla 1  
Características generales de los participantes  
Participante  
Sexo  
Años de experiencia  
Contexto de  
enseñanza  
Nivel de familiaridad  
con IA  
docente  
D1  
D2  
D3  
D4  
D5  
D6  
D7  
D8  
D9  
D10  
Mujer  
Hombre  
Mujer  
Hombre  
Mujer  
Mujer  
Hombre  
Mujer  
5
12  
8
15  
6
10  
4
18  
9
Licenciatura  
Moderado  
Alto  
Moderado  
Alto  
Bajo  
Alto  
Moderado  
Bajo  
Licenciatura  
Centro de idiomas  
Licenciatura  
Licenciatura  
Centro de idiomas  
Licenciatura  
Licenciatura  
Posgrado  
Hombre  
Mujer  
Alto  
Moderado  
7
Licenciatura  
Fuente: elaboración propia.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 908.  
La diversidad de perfiles permitió observar que las percepciones docentes no dependen únicamente  
de la edad o de los años de experiencia, sino también del grado de exposición a tecnologías digitales,  
las condiciones institucionales y la disposición personal para transformar la práctica pedagógica.  
Categoría 1. Reconfiguración del rol docente: de transmisor de contenidos a mediador crítico  
Uno de los hallazgos más relevantes fue la percepción de que la inteligencia artificial ha debilitado la  
figura tradicional del docente como fuente principal de información. Los participantes señalaron que  
los estudiantes ahora pueden acceder de manera inmediata a explicaciones gramaticales,  
traducciones, ejemplos de redacción, correcciones y respuestas generadas automáticamente. Sin  
embargo, esta disponibilidad no fue interpretada necesariamente como una amenaza directa, sino  
como una señal de que la función docente debe desplazarse hacia tareas de mayor complejidad  
pedagógica.  
El profesorado entrevistado coincidió en que enseñar inglés en contextos mediados por IA exige  
abandonar prácticas centradas exclusivamente en la exposición de contenidos y avanzar hacia formas  
de mediación que promuevan criterio, reflexión, uso ético de herramientas digitales y producción  
lingüística consciente.  
“Antes el reto era que el estudiante tuviera acceso a información o ejemplos. Ahora el problema es que  
tiene demasiadas respuestas disponibles, pero muchas veces no sabe analizarlas, corregirlas ni  
apropiarse de ellas” (D2).  
“La inteligencia artificial no elimina al docente; lo obliga a justificar mejor su presencia. Ahora tenemos  
que enseñar a pensar, no solo a contestar ejercicios” (D6).  
Este hallazgo revela una transformación de fondo: el docente de inglés ya no se limita a enseñar  
estructuras gramaticales o vocabulario, sino que debe orientar al estudiante en la interpretación crítica  
de respuestas generadas por IA. La mediación pedagógica adquiere un papel central porque la  
herramienta puede producir lenguaje, pero no garantiza comprensión, apropiación ni competencia  
comunicativa.  
Tabla 2  
Funciones docentes reconfiguradas ante el uso de IA  
Función docente  
emergente  
Descripción del hallazgo  
Mediador pedagógico  
Orienta el uso de la IA hacia procesos de aprendizaje, no solo de  
resolución de tareas.  
Orientador ético  
Acompaña la toma de decisiones sobre autoría, honestidad académica  
y uso responsable.  
Diseñador de  
experiencias  
Rediseña actividades para evitar respuestas automáticas y promover  
producción auténtica.  
Evaluador crítico  
Alfabetizador digital  
Prioriza procesos, explicaciones orales y evidencias contextualizadas.  
Enseña a usar herramientas digitales con criterio académico y  
lingüístico.  
Fuente: elaboración propia.  
Los resultados muestran que la IA no desplaza automáticamente al profesorado, pero sí vuelve  
insuficiente una práctica docente basada únicamente en transmisión, repetición y corrección  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 909.  
mecánica. En este sentido, el papel docente se fortalece cuando se orienta hacia la formación crítica y  
la construcción de sentido.  
Categoría 2. Dependencia tecnológica y debilitamiento del aprendizaje autónomo  
La segunda categoría emergente se relacionó con la preocupación del profesorado por el uso  
dependiente de la inteligencia artificial. Los participantes señalaron que muchos estudiantes utilizan  
herramientas como ChatGPT, traductores automáticos o correctores gramaticales no como apoyo al  
aprendizaje, sino como sustitutos del esfuerzo cognitivo y lingüístico.  
Esta preocupación apareció con especial fuerza en actividades de escritura académica, traducción y  
resolución de ejercicios. Los docentes observaron que algunos estudiantes entregan textos con un  
nivel lingüístico superior al demostrado en clase, pero no pueden explicar el vocabulario utilizado,  
justificar estructuras gramaticales ni sostener oralmente las ideas presentadas.  
“Me entregan textos muy bien escritos, pero cuando les pregunto qué significa una frase o por qué usaron  
cierta estructura, no saben responder. Ahí te das cuenta de que no hubo aprendizaje real” (D4).  
“La herramienta puede ayudar muchísimo, pero cuando el alumno deja de intentar, deja también de  
desarrollar confianza en su propio proceso” (D1).  
Este hallazgo permite distinguir entre uso formativo y uso sustitutivo de la IA. El uso formativo ocurre  
cuando el estudiante emplea la herramienta para revisar, comparar, practicar  
o
recibir  
retroalimentación. En cambio, el uso sustitutivo aparece cuando delega por completo la tarea cognitiva  
y presenta como propio un producto que no comprende.  
Tabla 3  
Usos de la IA identificados por el profesorado  
Tipo de uso  
Uso formativo  
Descripción  
Implicación educativa  
Puede fortalecer autonomía y  
retroalimentación.  
Puede ser útil si existe orientación  
docente.  
El estudiante consulta, compara, corrige y  
reflexiona sobre el contenido generado.  
El estudiante utiliza IA para traducir, resumir  
o revisar aspectos específicos.  
El estudiante delega la producción completa  
a la herramienta.  
Uso  
instrumental  
Uso sustitutivo  
Debilita aprendizaje auténtico y  
pensamiento crítico.  
Uso oculto  
El estudiante no reconoce ni transparenta el  
uso de IA.  
Genera problemas de autoría y  
evaluación.  
Fuente: elaboración propia.  
El hallazgo central no es que la IA sea perjudicial por sí misma, sino que su impacto depende del tipo  
de relación que el estudiante establece con la herramienta. Cuando la IA se convierte en reemplazo del  
razonamiento, la escritura y la práctica comunicativa, el aprendizaje del inglés corre el riesgo de  
volverse superficial, fragmentado y dependiente.  
Categoría 3. Crisis de la evaluación tradicional en la enseñanza del inglés  
La evaluación emergió como una de las dimensiones más afectadas por el uso de IA generativa. Los  
participantes señalaron que las tareas tradicionales ensayos, traducciones, respuestas escritas,  
ejercicios gramaticales y reporteshan perdido parte de su capacidad para evidenciar aprendizajes  
reales, debido a que pueden ser generadas o corregidas automáticamente.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 910.  
El profesorado manifestó una preocupación recurrente: ya no basta con revisar el producto final,  
porque un texto correcto no necesariamente demuestra dominio del idioma. Esto obliga a desplazar la  
evaluación hacia procesos más integrales, presenciales, orales y contextualizados.  
“Antes un ensayo podía mostrar el nivel de escritura del estudiante. Ahora puede mostrar más bien qué  
tan bien sabe pedirle algo a una inteligencia artificial” (D9).  
“La evaluación escrita ya no puede ser la única evidencia. Necesitamos escuchar al estudiante, verlo  
producir, pedirle que explique, que defienda, que reconstruya su proceso” (D5).  
Este hallazgo revela una crisis metodológica importante: la IA cuestiona la validez de ciertos  
instrumentos de evaluación tradicionales. Si el profesorado no adapta sus estrategias, corre el riesgo  
de evaluar productos automatizados en lugar de competencias lingüísticas reales.  
Tabla 4  
Estrategias de evaluación emergentes ante el uso de IA  
Estrategia  
Producción oral espontánea  
Defensa oral de trabajos  
escritos  
Propósito pedagógico  
Verificar comprensión y competencia comunicativa real.  
Confirmar apropiación del contenido entregado.  
Escritura procesual  
Actividades presenciales  
Portafolios reflexivos  
Evaluar borradores, revisiones y evolución del texto.  
Reducir dependencia de respuestas generadas externamente.  
Documentar proceso, decisiones lingüísticas y uso transparente  
de IA.  
Tareas contextualizadas  
Vincular el aprendizaje con situaciones reales difíciles de  
automatizar.  
Fuente: elaboración propia.  
Los participantes no propusieron eliminar la IA de la evaluación, sino rediseñar las evidencias de  
aprendizaje. La evaluación auténtica apareció como una alternativa necesaria para valorar no solo la  
corrección lingüística, sino también la comprensión, la intención comunicativa, la reflexión y la  
capacidad del estudiante para usar el idioma en contextos significativos.  
Categoría 4. Alfabetización digital docente como necesidad institucional  
Otra categoría relevante fue la necesidad de fortalecer la alfabetización digital docente. Aunque  
algunos participantes utilizan herramientas de IA con fines pedagógicos, otros expresaron  
incertidumbre, falta de capacitación y ausencia de lineamientos institucionales claros. Esta situación  
genera respuestas heterogéneas: algunos docentes integran la IA de manera experimental, otros la  
restringen y algunos la evitan por desconocimiento o desconfianza.  
“La inteligencia artificial llegó más rápido que nuestra capacitación. Muchos docentes estamos  
aprendiendo sobre la marcha, sin una ruta institucional clara” (D8).  
“No se trata de decir sí o no a la IA. El problema es que necesitamos criterios, formación y acuerdos para  
saber cómo integrarla sin perder el sentido pedagógico” (D7).  
Este resultado muestra que el reto no es únicamente individual, sino institucional. La adaptación  
docente requiere formación continua, espacios de diálogo académico, criterios de evaluación  
compartidos y políticas educativas que orienten el uso responsable de la IA.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 911.  
Tabla 5  
Necesidades formativas identificadas por el profesorado  
Necesidad formativa  
Capacitación en IA aplicada a la enseñanza del inglés  
Estrategias de evaluación auténtica  
Ética académica y autoría digital  
Frecuencia en entrevistas  
10  
9
9
Diseño de actividades con IA  
8
Alfabetización digital crítica  
8
Uso de IA para retroalimentación lingüística  
Lineamientos institucionales sobre IA  
7
10  
Fuente: elaboración propia.  
La alfabetización digital docente no se reduce al manejo técnico de plataformas. Los hallazgos indican  
que el profesorado demanda formación para comprender los alcances, límites, sesgos y riesgos  
pedagógicos de la inteligencia artificial. En consecuencia, la capacitación debe orientarse no solo a  
“usar herramientas”, sino a tomar decisiones educativas informadas.  
Categoría 5. Tensiones éticas: autoría, transparencia y autenticidad del aprendizaje  
La dimensión ética atravesó todas las categorías del estudio. Los docentes expresaron preocupación  
por la dificultad para distinguir entre apoyo tecnológico legítimo y deshonestidad académica. Esta  
tensión resulta especialmente relevante en la enseñanza del inglés, donde la producción escrita suele  
utilizarse como indicador de competencia lingüística.  
“La línea entre apoyarse en una herramienta y entregar algo que no es propio se volvió muy delgada” (D3).  
“No me preocupa que usen IA; me preocupa que no sepan reconocer qué parte hicieron ellos y qué parte  
hizo la herramienta” (D10).  
El problema ético no se limita al plagio. También involucra la transparencia, la autoría, la  
responsabilidad del estudiante sobre sus productos académicos y la honestidad respecto al proceso  
de aprendizaje. Los docentes señalaron que el uso oculto de IA impide valorar con precisión el nivel  
real de competencia lingüística y dificulta ofrecer retroalimentación pertinente.  
Tabla 6  
Tensiones éticas identificadas en el uso de IA  
Tensión ética  
Autoría difusa  
Manifestación en la enseñanza del inglés  
Dificultad para identificar qué produjo el estudiante y qué produjo la  
IA.  
Uso oculto  
Aprendizaje aparente  
El estudiante no declara el uso de herramientas digitales.  
El producto final parece correcto, pero no evidencia comprensión  
real.  
Evaluación injusta  
Dependencia académica  
Responsabilidad formativa  
Se comparan trabajos auténticos con productos asistidos por IA.  
El estudiante delega procesos lingüísticos esenciales.  
El docente debe enseñar criterios éticos, no solo sancionar usos  
indebidos.  
Fuente: elaboración propia.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 912.  
Los resultados sugieren que la ética de la IA en educación no puede abordarse únicamente desde la  
prohibición. El profesorado considera necesario enseñar al estudiante a declarar el uso de  
herramientas, explicar su proceso, distinguir apoyo de sustitución y asumir responsabilidad sobre sus  
productos académicos.  
Síntesis de categorías emergentes  
Tabla 7  
Categorías emergentes del análisis temático  
Categoría  
Reconfiguración del  
rol docente  
Hallazgo central  
El docente pasa de transmisor a  
mediador crítico.  
Implicación pedagógica  
Se requiere fortalecer funciones de  
orientación, acompañamiento y  
criterio.  
Dependencia  
tecnológica  
Algunos estudiantes sustituyen  
esfuerzo cognitivo por respuestas  
automáticas.  
Es necesario promover autonomía y  
uso formativo de IA.  
Crisis de evaluación  
tradicional  
Los productos escritos ya no  
garantizan evidencia real de  
aprendizaje.  
Se requieren evaluaciones  
procesuales, orales y  
contextualizadas.  
Alfabetización digital  
docente  
El profesorado demanda  
formación y lineamientos  
institucionales.  
La integración de IA debe  
acompañarse de capacitación crítica.  
Tensiones éticas  
La autoría y autenticidad del  
aprendizaje se vuelven  
problemáticas.  
Se necesitan acuerdos sobre  
transparencia, uso responsable y  
honestidad académica.  
Fuente: elaboración propia.  
Esta síntesis permite observar que la IA afecta simultáneamente dimensiones didácticas, éticas,  
evaluativas e identitarias. Por ello, los resultados no deben interpretarse como una simple aceptación  
o rechazo de la tecnología, sino como evidencia de una transición pedagógica compleja.  
Análisis integrador de los resultados  
En conjunto, los hallazgos evidencian que la inteligencia artificial generativa está produciendo una  
transformación profunda en la enseñanza universitaria del inglés. El profesorado no percibe la IA  
únicamente como una herramienta útil para traducir, corregir o generar textos, sino como un fenómeno  
que modifica la relación entre estudiante, lenguaje, conocimiento y evaluación.  
El primer punto crítico se relaciona con la autonomía. Aunque la IA puede favorecer el aprendizaje  
independiente cuando se utiliza como apoyo, también puede generar dependencia cuando sustituye la  
práctica lingüística. Esta tensión resulta especialmente importante en el aprendizaje del inglés, porque  
la competencia comunicativa no se desarrolla únicamente mediante productos correctos, sino a través  
de procesos de ensayo, error, retroalimentación, interacción y reflexión.  
El segundo punto crítico se ubica en la evaluación. Los resultados muestran que el profesorado  
enfrenta una pérdida de confianza en las evidencias tradicionales de aprendizaje. Un texto  
gramaticalmente adecuado ya no garantiza que el estudiante haya desarrollado competencia escrita.  
Por ello, el profesorado comienza a valorar con mayor fuerza evidencias orales, procesos de  
elaboración, defensas de trabajos y actividades contextualizadas.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 913.  
El tercer punto crítico se relaciona con la identidad docente. La IA obliga al profesorado a redefinir su  
autoridad pedagógica. Ya no basta con dominar el contenido lingüístico; ahora se requiere orientar el  
uso crítico de herramientas digitales, enseñar criterios éticos y diseñar experiencias de aprendizaje que  
no puedan reducirse a respuestas automatizadas.  
Finalmente, los resultados muestran que la integración de IA no puede depender únicamente de  
decisiones individuales del docente. Se requiere una respuesta institucional que incluya formación,  
lineamientos, criterios de evaluación y espacios de reflexión colectiva. Sin estos elementos, la  
incorporación de IA corre el riesgo de profundizar desigualdades, generar incertidumbre docente y  
debilitar la coherencia pedagógica de los programas de inglés en educación superior.  
En síntesis, los resultados permiten afirmar que el desafío central no consiste en decidir si la  
inteligencia artificial debe entrar o no al aula de inglés, sino en definir bajo qué principios pedagógicos,  
éticos e institucionales debe incorporarse. La IA ya forma parte del ecosistema académico  
contemporáneo; por ello, el profesorado necesita herramientas conceptuales, didácticas y éticas para  
convertirla en un recurso de aprendizaje y no en un mecanismo de sustitución del pensamiento, la  
escritura y la autonomía lingüística.  
DISCUSIÓN  
Los hallazgos obtenidos evidencian que la incorporación de inteligencia artificial generativa en la  
enseñanza universitaria del inglés representa una transformación pedagógica, ética y profesional de  
gran profundidad. Lejos de percibirse únicamente como una herramienta tecnológica complementaria,  
la inteligencia artificial emerge dentro de los discursos docentes como un fenómeno capaz de  
modificar las dinámicas tradicionales de aprendizaje, los procesos de evaluación, la construcción de  
la autonomía estudiantil y la propia identidad profesional del profesorado. En este sentido, los  
resultados confirman que la discusión sobre inteligencia artificial en educación superior trasciende el  
ámbito técnico y debe comprenderse desde una perspectiva pedagógica, crítica y humanista.  
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio corresponde a la reconfiguración del rol docente. Los  
participantes señalaron que el profesorado de inglés ya no puede limitarse a la transmisión de  
contenidos lingüísticos, debido a que herramientas como ChatGPT proporcionan respuestas  
inmediatas, traducciones, estructuras gramaticales y producción textual automatizada. Esta  
transformación coincide con lo planteado por Mishra y Koehler (2006), quienes sostienen que la  
integración de tecnologías digitales modifica las formas tradicionales de enseñar y exige nuevas  
articulaciones entre conocimiento disciplinar, pedagógico y tecnológico. Desde esta perspectiva, la  
inteligencia artificial obliga al profesorado  
a
desarrollar funciones de mediación crítica,  
acompañamiento ético y alfabetización digital, más allá de la enseñanza convencional del idioma.  
Los resultados también dialogan con los planteamientos de Shulman (1987), quien sostiene que la  
práctica docente implica transformar el conocimiento disciplinar en experiencias significativas para el  
estudiantado. En el contexto de la inteligencia artificial, esta función adquiere mayor complejidad, ya  
que el profesorado debe orientar al estudiante para interpretar, cuestionar y utilizar críticamente las  
respuestas generadas por IA, evitando que la automatización sustituya procesos esenciales de  
reflexión y construcción lingüística. En consecuencia, los hallazgos sugieren que el valor pedagógico  
del docente no desaparece frente a la tecnología, sino que se redefine hacia tareas de  
acompañamiento intelectual y formación crítica.  
Otra dimensión central identificada en el estudio fue la preocupación docente respecto al  
debilitamiento del pensamiento crítico y la creciente dependencia tecnológica del estudiantado. Los  
participantes señalaron que muchos estudiantes utilizan inteligencia artificial como sustituto del  
esfuerzo cognitivo y de la producción autónoma del idioma inglés, especialmente en actividades  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 914.  
relacionadas con escritura académica y traducción. Este hallazgo coincide con las advertencias  
realizadas por Lund et al. (2023), quienes señalan que la IA generativa plantea riesgos importantes  
relacionados con autenticidad académica, autoría y superficialidad en los procesos de aprendizaje.  
De igual forma, los resultados respaldan las reflexiones de Pérez Gómez (2024), quien advierte que la  
educación contemporánea atraviesa una etapa de “asombro y vértigo” frente a las inteligencias  
artificiales generativas, debido a que estas tecnologías poseen la capacidad de automatizar procesos  
tradicionalmente vinculados con el pensamiento, la escritura y la construcción del conocimiento. En  
este sentido, los hallazgos evidencian que la preocupación del profesorado no radica únicamente en el  
uso de herramientas digitales, sino en la posibilidad de que la dependencia tecnológica debilite la  
autonomía intelectual y reduzca el aprendizaje del inglés a una interacción superficial con respuestas  
automatizadas.  
En relación con la evaluación del aprendizaje, el estudio identificó una crisis importante en las  
estrategias tradicionales de valoración académica. Los participantes señalaron que actividades como  
ensayos, ejercicios escritos y traducciones ya no constituyen evidencias suficientes para determinar el  
nivel real de competencia lingüística del estudiante, debido a que dichas producciones pueden ser  
generadas parcial o totalmente mediante inteligencia artificial. Este hallazgo coincide con UNESCO  
(2023), organismo que advierte que la IA generativa obliga a replantear las formas de evaluación,  
autenticidad y validación del aprendizaje en educación superior.  
Los resultados muestran que el profesorado comienza a desplazar la evaluación hacia actividades más  
procesuales, orales y contextualizadas, priorizando la capacidad del estudiante para argumentar,  
explicar y sostener sus producciones lingüísticas. Esta transición resulta relevante porque implica un  
cambio de paradigma: el aprendizaje del inglés deja de evaluarse únicamente mediante productos  
terminados y comienza a valorarse desde procesos de comprensión, reflexión y construcción  
comunicativa.  
Asimismo, la investigación evidenció que la alfabetización digital docente constituye una necesidad  
urgente dentro de las instituciones de educación superior. Aunque algunos participantes manifestaron  
disposición para integrar inteligencia artificial en sus prácticas pedagógicas, también expresaron  
incertidumbre, falta de capacitación y ausencia de lineamientos institucionales claros. Este hallazgo  
coincide con Redecker y Punie (2017), quienes sostienen que la competencia digital docente no se  
limita al uso técnico de herramientas, sino que implica comprender críticamente cómo las tecnologías  
transforman la enseñanza, la evaluación y el aprendizaje.  
En este sentido, los resultados muestran que el profesorado universitario enfrenta procesos  
simultáneos de adaptación tecnológica y resignificación profesional. La inteligencia artificial exige  
nuevas competencias relacionadas con diseño de actividades mediadas por IA, ética digital, evaluación  
auténtica y alfabetización tecnológica crítica. Sin embargo, los participantes señalaron que muchas  
instituciones educativas aún no cuentan con estrategias formativas sólidas que permitan acompañar  
estos procesos de transformación pedagógica.  
La dimensión ética también adquirió un lugar central dentro de los hallazgos. Los docentes  
identificaron dificultades crecientes para distinguir entre apoyo tecnológico legítimo y deshonestidad  
académica, especialmente en actividades de producción escrita en inglés. Esta preocupación coincide  
con los planteamientos de Selwyn (2016), quien sostiene que las tecnologías digitales no pueden  
analizarse únicamente desde una lógica de innovación, sino también desde sus implicaciones éticas,  
políticas y pedagógicas.  
En el caso específico de la enseñanza del inglés, las tensiones éticas adquieren mayor complejidad  
debido a que la inteligencia artificial puede producir textos gramaticalmente correctos y  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 915.  
lingüísticamente avanzados, dificultando la identificación de procesos auténticos de aprendizaje. En  
consecuencia, los resultados sugieren que la discusión sobre IA y educación no debe centrarse  
exclusivamente en la prohibición de herramientas tecnológicas, sino en la construcción de marcos  
éticos que promuevan transparencia, responsabilidad académica y uso crítico de la inteligencia  
artificial.  
Implicaciones teóricas y prácticas  
Desde una perspectiva teórica, el estudio contribuye a ampliar la discusión sobre inteligencia artificial  
y enseñanza del inglés en educación superior, particularmente desde la voz del profesorado  
universitario, dimensión que todavía permanece poco explorada en investigaciones latinoamericanas.  
Los hallazgos permiten comprender que la incorporación de inteligencia artificial no constituye  
únicamente un cambio metodológico, sino una transformación estructural de las prácticas educativas  
y de la identidad profesional docente.  
Asimismo, la investigación fortalece la pertinencia de marcos teóricos como TPACK (Mishra & Koehler,  
2006), competencia digital docente (Redecker & Punie, 2017) y pedagogía crítica digital (Selwyn, 2016),  
al evidenciar que la integración de inteligencia artificial requiere procesos complejos de articulación  
pedagógica, ética y tecnológica.  
Desde una dimensión práctica, los hallazgos muestran la necesidad urgente de:  
Fortalecer programas institucionales de alfabetización digital docente.  
Rediseñar estrategias de evaluación auténtica.  
Establecer lineamientos éticos para el uso de inteligencia artificial en educación superior.  
Promover formación docente sobre IA generativa.  
Construir modelos pedagógicos centrados en aprendizaje crítico y autónomo.  
Los resultados también sugieren que las instituciones educativas deben abandonar posturas  
exclusivamente prohibitivas frente a la inteligencia artificial y avanzar hacia modelos de integración  
responsable que reconozcan tanto el potencial pedagógico como los riesgos asociados con estas  
tecnologías.  
Limitaciones del estudio  
La presente investigación presenta algunas limitaciones que deben considerarse al interpretar los  
resultados. En primer lugar, el estudio se desarrolló únicamente con docentes universitarios de  
instituciones públicas del estado de Veracruz, México, por lo que las percepciones identificadas  
corresponden a un contexto educativo específico y no pueden generalizarse a otros escenarios  
nacionales o internacionales.  
Asimismo, la investigación se centró exclusivamente en la perspectiva docente, dejando fuera la  
experiencia del estudiantado y de autoridades académicas, actores que también participan  
activamente en la integración de inteligencia artificial dentro de los procesos educativos.  
Otra limitación corresponde al carácter emergente del fenómeno estudiado. Debido a la rápida  
evolución de las herramientas de inteligencia artificial generativa, las percepciones y prácticas  
docentes podrían modificarse significativamente en periodos relativamente cortos, especialmente  
conforme aumenten los procesos de capacitación institucional y adaptación pedagógica.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 916.  
Finalmente, el estudio se desarrolló desde un enfoque cualitativo interpretativo, por lo que los  
resultados buscan profundidad analítica y comprensión contextual más que representatividad  
estadística.  
Recomendaciones y futuras líneas de investigación  
A partir de los hallazgos obtenidos, se recomienda desarrollar investigaciones futuras que incorporen  
la perspectiva del estudiantado universitario sobre el uso de inteligencia artificial en el aprendizaje del  
inglés, con el propósito de contrastar percepciones docentes y experiencias estudiantiles dentro de  
contextos educativos mediados por tecnologías digitales.  
Asimismo, resultaría pertinente realizar estudios comparativos entre instituciones públicas y privadas,  
así como investigaciones longitudinales que permitan analizar cómo evolucionan las prácticas  
docentes y las dinámicas de aprendizaje conforme la inteligencia artificial se consolide dentro de la  
educación superior.  
Otra línea de investigación relevante consiste en analizar el impacto de la inteligencia artificial en el  
desarrollo de competencias específicas del idioma inglés, particularmente escritura académica,  
producción oral, comprensión lectora y autonomía lingüística.  
De igual manera, se recomienda explorar modelos pedagógicos y estrategias de evaluación diseñadas  
específicamente para contextos educativos mediados por inteligencia artificial, así como investigar el  
papel de la ética digital y la alfabetización crítica dentro de programas universitarios de enseñanza de  
lenguas extranjeras.  
Finalmente, futuras investigaciones podrían profundizar en las implicaciones emocionales y  
profesionales que la inteligencia artificial genera en el profesorado universitario, especialmente en  
relación con incertidumbre laboral, redefinición identitaria y transformación del trabajo docente en  
escenarios educativos caracterizados por automatización creciente y digitalización acelerada del  
conocimiento.  
CONCLUSIÓN  
La presente investigación permitió analizar las transformaciones, desafíos y percepciones del  
profesorado universitario de inglés frente a la incorporación de inteligencia artificial generativa en los  
procesos de enseñanza y aprendizaje en educación superior. Los hallazgos evidenciaron que  
herramientas como ChatGPT han comenzado a modificar profundamente las dinámicas pedagógicas,  
los procesos de evaluación, la producción académica y la relación entre estudiantes, docentes y  
conocimiento en contextos universitarios contemporáneos.  
Uno de los principales aportes del estudio consiste en demostrar que la inteligencia artificial no  
representa únicamente una innovación tecnológica aplicada al aula, sino una transformación  
estructural de la práctica educativa y de la identidad profesional docente. El profesorado participante  
reconoció el potencial de estas herramientas para fortalecer procesos de aprendizaje autónomo,  
retroalimentación inmediata y acceso a recursos lingüísticos; sin embargo, también identificó riesgos  
importantes relacionados con dependencia tecnológica, debilitamiento del pensamiento crítico,  
pérdida de autenticidad académica y dificultades para evaluar competencias reales en el aprendizaje  
del inglés.  
Los resultados mostraron que el rol docente atraviesa actualmente un proceso de reconfiguración  
profunda. Frente a escenarios educativos mediados por inteligencia artificial, el profesorado deja de  
asumirse exclusivamente como transmisor de contenidos lingüísticos y comienza a posicionarse  
como mediador pedagógico, orientador ético y facilitador de competencias críticas y digitales. Esta  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 917.  
transformación exige nuevas capacidades relacionadas con alfabetización tecnológica, evaluación  
auténtica y diseño de experiencias formativas que integren inteligencia artificial sin comprometer el  
aprendizaje significativo ni la autonomía intelectual del estudiantado.  
Asimismo, la investigación evidenció que las instituciones de educación superior enfrentan el desafío  
de construir marcos pedagógicos y éticos capaces de responder a las transformaciones derivadas del  
avance acelerado de la inteligencia artificial. La ausencia de lineamientos institucionales claros,  
programas sólidos de formación docente y estrategias de evaluación adaptadas a contextos digitales  
incrementa la incertidumbre del profesorado y dificulta la integración crítica de estas tecnologías  
dentro de la enseñanza universitaria del inglés.  
En consecuencia, el estudio reafirma la necesidad de comprender la inteligencia artificial desde una  
perspectiva pedagógica, crítica y humanista, evitando enfoques reduccionistas centrados únicamente  
en innovación tecnológica. La enseñanza del inglés en educación superior enfrenta actualmente uno  
de los procesos de transformación más significativos de las últimas décadas, donde el desafío  
principal ya no consiste solamente en incorporar nuevas herramientas digitales, sino en redefinir cómo  
se construye el aprendizaje, cómo se evalúa el conocimiento y cuál será el papel del profesorado dentro  
de escenarios educativos cada vez más automatizados.  
Finalmente, la investigación destaca la importancia de continuar analizando el impacto de la  
inteligencia artificial en la educación superior, particularmente en áreas relacionadas con enseñanza  
de lenguas extranjeras, formación docente y alfabetización digital crítica. Comprender las  
percepciones y experiencias del profesorado resulta fundamental para construir modelos educativos  
capaces de integrar la tecnología de manera ética, responsable y orientada al fortalecimiento del  
aprendizaje auténtico en la era de la inteligencia artificial.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 918.  
REFERENCIAS  
Beltrán-Martínez-Cortés, J. E. (2025). La inteligencia artificial como apoyo a la enseñanza del idioma  
inglés  
en  
educación  
superior.  
Revista  
Neuronum,  
11(4),  
5472.  
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in  
Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th  
ed.). SAGE Publications.  
Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five  
approaches (4th ed.). SAGE Publications.  
Denzin, N. K., & Lincoln, Y. S. (2018). The SAGE handbook of qualitative research (5th ed.). SAGE  
Publications.  
Flick, U. (2022). An introduction to qualitative research (7th ed.). SAGE Publications.  
Gill, S. S., Xu, M., Patros, P., Wu, H., Kaur, R., Fuller, S., Singh, M., Arora, P., Parlikad, A. K., Stankovski, V.,  
Abraham, A., Ghosh, S. K., Lutfiyya, H., Kanhere, S. S., Bahsoon, R., Rana, O., Dustdar, S., Sakellariou, R.,  
Uhlig, S., & Buyya, R. (2023). Transformative effects of ChatGPT on modern education: Emerging era of  
Guzmán-Valdivia, C. H. (2024). El impacto de ChatGPT en la educación superior: Promesas y desafíos.  
Revista  
Politécnica,  
4(11),  
3548.  
Hernández Sampieri, R., & Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas  
cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill Education.  
Khosravi, H., Shafie, M. R., Hajiabadi, M., Raihan, A. S., & Ahmed, I. (2023). Chatbots and ChatGPT: A  
bibliometric analysis and systematic review of publications in Web of Science and Scopus databases.  
Kvale, S., & Brinkmann, S. (2015). InterViews: Learning the craft of qualitative research interviewing (3rd  
ed.). SAGE Publications.  
Lai, V. D., Ngo, N. T., Ben Veyseh, A. P., Man, H., Dernoncourt, F., Bui, T., & Nguyen, T. H. (2023). ChatGPT  
beyond English: Towards a comprehensive evaluation of large language models in multilingual learning.  
Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. SAGE Publications.  
Lund, B., Wang, T., Mannuru, N. R., Nie, B., Shimray, S., & Wang, Z. (2023). ChatGPT and a new academic  
reality: Artificial intelligence-written research papers and the ethics of large language models in  
scholarly  
publishing.  
Journal  
of  
Academic  
Librarianship,  
49(1),  
102119.  
Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for  
teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 10171054. https://doi.org/10.1111/j.1467-  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 919.  
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO). (2023). Guía  
sobre inteligencia artificial generativa educación superior. UNESCO.  
y
Pérez Gómez, Á. I. (2024, octubre 4). Las inteligencias artificiales generativas en educación: Asombro  
Redecker, C., & Punie, Y. (2017). European framework for the digital competence of educators:  
DigCompEdu. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/159770  
Sanz Manzanedo, M. (2025). La IA en la enseñanza de idiomas: Chatbots y formación del profesorado.  
European Public & Social Innovation Review, 10(1), 118. https://doi.org/10.31637/epsir-2025-513  
Selwyn, N. (2016). Education and technology: Key issues and debates (2nd ed.). Bloomsbury Academic.  
Shulman, L. S. (1987). Knowledge and teaching: Foundations of the new reform. Harvard Educational  
Todo el contenido de LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, publicados en este  
sitio está disponibles bajo Licencia Creative Commons  
..  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 920.