DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v7i3.5997  
Competencias docentes para el uso ético y pedagógico de la  
inteligencia artificial en el bachillerato ecuatoriano: una  
revisión documental  
Teaching competencies for the ethical and pedagogical use of artificial  
intelligence in ecuadorian upper secondary education: a documentary  
review  
Christofer Alberto Hurtado Bajaña1  
Christoferalhuba85@gmail.com  
https://orcid.org/0009-0009-5246-5786  
Unidad Educativa Naranjito  
Naranjito – Ecuador  
Roxana Fernanda Trujillo Mindiola  
rtrujillomindiola@gmail.com  
https://orcid.org/0009-0006-5087-8614  
Unidad Educativa Naranjito  
Naranjito – Ecuador  
Javier Fabián Trujillo Mindiola  
javifabi811@gmail.com  
https://orcid.org/0009-0005-3134-234X  
Unidad Educativa Naranjito  
Naranjito – Ecuador  
Marjorie Jesennia Ramirez Alvarado  
mayiramirez1980@gmail.com  
https://orcid.org/0009-0001-9664-6951  
Unidad Educativa Naranjito  
Naranjito – Ecuador  
Mireya Maribel Betancourt Valarezo  
mireyab69@live.com  
https://orcid.org/0009-0004-1622-0400  
Unidad Educativa Naranjito  
Naranjito – Ecuador  
Artículo recibido: 24 de enero de 2026. Aceptado para publicación: 05 de junio de 2026.  
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.  
Resumen  
La inteligencia artificial está cambiando las prácticas educativas, sobre todo en la manera en que  
docentes y estudiantes buscan información, elaboran contenidos, realizan tareas y participan en  
evaluaciones. Este artículo tuvo como objetivo analizar las competencias docentes necesarias para  
el uso ético y pedagógico de la inteligencia artificial en el bachillerato ecuatoriano, mediante una  
revisión de literatura científica e institucional reciente. La metodología se desarrolló desde un enfoque  
cualitativo, con alcance descriptivo y analítico. La búsqueda se realizó en Scopus, ERIC y Google  
Scholar, utilizando palabras clave en español e inglés relacionadas con inteligencia artificial en  
educación, competencias docentes, ética, evaluación, formación docente y tecnologías emergentes  
1 Autor de correspondencia.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 997.  
aplicadas a la enseñanza. Tras el proceso de depuración documental, se seleccionaron 38  
documentos para el análisis final. Los resultados muestran que la integración de la IA en educación  
requiere competencias conceptuales, digitales, pedagógicas, críticas y éticas. También se  
identificaron oportunidades relacionadas con la retroalimentación, la personalización del aprendizaje,  
la planificación didáctica y la evaluación formativa, junto con riesgos asociados al plagio, la  
dependencia tecnológica, los sesgos, la privacidad de datos y la brecha digital. Se concluye que la IA  
puede apoyar el aprendizaje siempre que exista una adecuada mediación docente, normas  
institucionales claras y actividades que fortalezcan el pensamiento crítico, promoviendo una  
formación más responsable, crítica y contextualizada.  
Palabras clave: inteligencia artificial, competencias docentes, ética educativa, bachillerato,  
revisión documental  
Abstract  
Artificial intelligence is changing educational practices, particularly the way teachers and students  
search for information, create content, complete academic tasks, and take part in assessment  
processes. This article aimed to analyze the teaching competencies required for the ethical and  
pedagogical use of artificial intelligence in Ecuadorian upper secondary education through a review of  
recent scientific and institutional literature. The methodology followed a qualitative approach with a  
descriptive and analytical scope. The search was conducted in Scopus, ERIC, and Google Scholar,  
using keywords in Spanish and English related to artificial intelligence in education, teaching  
competencies, ethics, assessment, teacher training, and emerging technologies applied to teaching.  
After the documentary screening process, 38 documents were selected for the final analysis. The  
findings show that integrating AI into education requires conceptual, digital, pedagogical, critical, and  
ethical competencies. Opportunities were also identified in relation to feedback, personalized learning,  
lesson planning, and formative assessment, along with risks associated with plagiarism, technological  
dependence, bias, data privacy, and the digital divide. The study concludes that AI can support learning  
as long as it is guided by appropriate teacher mediation, clear institutional guidelines, and activities  
that strengthen critical thinking, promoting a more responsible, critical, and contextualized education.  
Keywords: artificial intelligence, teaching competencies, educational ethics, upper secondary  
education, documentary review  
Todo el contenido de LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades,  
publicado en este sitio está disponibles bajo Licencia Creative Commons.  
Cómo citar: Hurtado Bajaña, C. A., Trujillo Mindiola, R. F., Trujillo Mindiola, J. F., Ramirez Alvarado, M.  
J., & Betancourt Valarezo, M. M. (2026). Competencias docentes para el uso ético y pedagógico de la  
inteligencia artificial en el bachillerato ecuatoriano: una revisión documental. LATAM Revista  
Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 7 (3), 997 – 1018.  
https://doi.org/10.56712/latam.v7i3.5997  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 998.  
INTRODUCCIÓN  
La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los temas más discutidos dentro del campo  
educativo, no solo por la aparición de herramientas como ChatGPT, sino porque está modificando la  
manera en que docentes y estudiantes acceden a la información, producen contenidos, resuelven  
tareas y participan en procesos de enseñanza-aprendizaje. En los últimos años, varias investigaciones  
han mostrado que la IA puede apoyar la personalización del aprendizaje, la retroalimentación, la  
planificación didáctica y el diseño de experiencias educativas más flexibles; sin embargo, también han  
advertido que su incorporación no puede entenderse como una simple modernización tecnológica, sino  
como un cambio que exige criterios pedagógicos, éticos y profesionales más claros (Peñalver et al,  
2024).  
La literatura reciente permite observar que la IA ya no se limita a contextos universitarios o  
especializados. Aunque una parte importante de la producción científica se ha concentrado en  
educación superior, sus implicaciones alcanzan también a la educación secundaria y al bachillerato,  
donde los estudiantes comienzan a utilizar estas herramientas para redactar, resumir, traducir, resolver  
problemas y preparar actividades académicas. Diversas investigaciones reflejan que tanto estudiantes  
como docentes reconocen que la inteligencia artificial puede aportar al proceso educativo. Sin  
embargo, también advierten que su uso puede generar dificultades cuando se emplea sin guía  
adecuada, sin análisis crítico o sin el compromiso necesario con la honestidad académica (Espejo,  
2024). El problema no radica únicamente en permitir o prohibir su uso, sino en comprender qué  
preparación necesita el profesorado para guiarla de manera responsable.  
Bajo este punto de vista, las competencias docentes ocupan un lugar central. No basta con que el  
docente conozca una herramienta de IA o sepa crear instrucciones básicas; también debe ser capaz  
de analizar la calidad de las respuestas, reconocer sesgos, proteger datos, evitar el plagio, diseñar  
actividades con sentido formativo y fomentar que el estudiante mantenga su propio razonamiento.  
Diversos estudios indican que la IA puede aportar en los procesos de evaluación y retroalimentación;  
sin embargo, también puede provocar dependencia, uso de información poco comprobada y  
dificultades para reconocer la autoría real en los trabajos académicos (Torres et al, 2024).  
La discusión ética también ocupa un papel importante. La IA educativa debe analizarse desde la  
responsabilidad, la equidad, la transparencia, la protección de datos y la confianza en los sistemas  
digitales (Alonso, 2024). Estos aspectos cobran mayor importancia en contextos escolares donde  
existen diferencias de acceso, acompañamiento familiar desigual y distintos niveles de dominio  
tecnológico. Si no existe una orientación pedagógica adecuada, el uso de estas herramientas puede  
ampliar esas diferencias y terminar convirtiéndose en un recurso poco aprovechado dentro del proceso  
educativo.  
Esta revisión documental se orienta a analizar las competencias docentes necesarias para el uso ético  
y pedagógico de la inteligencia artificial en el bachillerato ecuatoriano. El interés del estudio no es  
presentar la IA como una solución automática para la educación, sino examinar bajo qué condiciones  
puede convertirse en un apoyo real para la enseñanza y el aprendizaje. Para ello, se revisan aportes  
científicos relacionados con inteligencia artificial en educación, competencias docentes, ética,  
evaluación, formación profesional y uso pedagógico de tecnologías emergentes, con el propósito de  
construir una mirada ordenada, crítica y aplicable al contexto educativo actual.  
METODOLOGÍA  
La investigación se realizó desde un enfoque cualitativo, mediante una revisión documental de carácter  
descriptivo y analítico. Esta metodología permitió revisar y analizar información científica e  
institucional sobre las competencias que requieren los docentes para integrar 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 999.  
de manera ética y pedagógica en el bachillerato ecuatoriano. Más que medir resultados estadísticos,  
el propósito fue comprender, organizar e interpretar los aportes encontrados en distintas fuentes para  
tener una visión más clara del papel del docente frente a esta tecnología (Arias, 2023).  
La búsqueda de información se realizó en Scopus, ERIC y Google Scholar. Las dos primeras se  
seleccionaron por reunir investigaciones científicas y educativas de alta relevancia. Google Scholar se  
utilizó como apoyo para localizar artículos de acceso abierto e informes académicos que  
complementaran la revisión. Para organizar la búsqueda se establecieron varios ejes temáticos:  
inteligencia artificial en educación, competencias docentes, uso ético de la IA, aplicación pedagógica  
y educación secundaria. A partir de estos temas se utilizaron palabras clave en español e inglés,  
combinadas mediante operadores booleanos como AND, con el propósito de obtener resultados más  
precisos y relacionados con el objetivo del estudio.  
La selección de documentos se realizó por etapas. Primero se identificaron los registros disponibles  
en las bases consultadas. Después, se revisaron títulos, resúmenes y palabras clave para descartar  
aquellos que no tenían relación con el tema. Después se verificó el acceso al texto completo, el año de  
publicación y su relación con las competencias docentes, la ética educativa y el uso pedagógico de la  
inteligencia artificial. Se incluyeron principalmente documentos publicados entre 2020 y 2026, en  
español e inglés, enfocados en inteligencia artificial aplicada a la educación, formación docente,  
evaluación y ética. Se excluyeron textos centrados solo en aspectos técnicos, publicaciones sin  
sustento académico y documentos sin relación directa con el ámbito educativo.  
Tabla 1  
Ruta de selección documental de los artículos revisados  
Etapa del proceso  
Scopus  
ERIC  
Google  
Scholar  
3760  
35  
3665  
3560  
Total  
Documentos identificados en la búsqueda inicial  
Documentos excluidos por duplicación  
Documentos revisados por título y palabras clave  
Documentos excluidos por no relacionarse  
directamente con el tema  
184  
18  
166  
92  
234  
22  
212  
168  
4178  
75  
4103  
3820  
Documentos revisados mediante resumen  
Documentos excluidos por falta de pertinencia, acceso  
o enfoque educativo  
74  
28  
44  
30  
165  
145  
283  
203  
Documentos revisados en texto completo  
Documentos seleccionados para el análisis final  
46  
31  
14  
5
20  
2
80  
38  
Fuente: elaboración propia.  
El análisis se desarrolló mediante lectura crítica y organización temática. Cada documento fue revisado  
considerando sus objetivos, contexto y aportes principales. A partir de ello se identificaron categorías  
como alfabetización en IA, pensamiento crítico, integridad académica, evaluación y protección de  
datos. En total se localizaron 4178 documentos. Tras eliminar duplicados y aplicar los criterios de  
selección, se escogieron 38 textos para el análisis final, los cuales sirvieron como base para los  
resultados y conclusiones del estudio.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1000.  
DESARROLLO  
Inteligencia artificial en educación  
La inteligencia artificial en educación se refiere al uso de sistemas digitales capaces de procesar  
información, generar respuestas, reconocer patrones y apoyar actividades relacionadas con la  
enseñanza, el aprendizaje y la evaluación. Dentro de este campo se incluyen herramientas de  
inteligencia artificial generativa, asistentes conversacionales, sistemas de recomendación,  
plataformas de retroalimentación automática y recursos capaces de producir textos, ejemplos,  
explicaciones o materiales educativos. UNESCO (2023) describe la inteligencia artificial generativa  
como una tecnología capaz de producir contenidos a partir de instrucciones dadas por los usuarios,  
situación que ha abierto nuevas discusiones sobre su uso en la educación y la investigación.  
En el ámbito educativo, la inteligencia artificial ha sido estudiada por su relación con la personalización  
del aprendizaje, la retroalimentación, la automatización de tareas, la búsqueda de información y la  
creación de recursos didácticos. Sanabria et al. (2023) describen la presencia de la IA en la educación  
actual como parte de las transformaciones que están modificando la organización de los procesos  
formativos. Desde esta perspectiva, la IA educativa se entiende como un conjunto de herramientas que  
pueden incorporarse en diferentes momentos del proceso académico, según el propósito con el que  
sean utilizadas.  
Competencias docentes frente a la inteligencia artificial  
Las competencias docentes se entienden como el conjunto de conocimientos, habilidades, actitudes y  
criterios profesionales que permiten al docente planificar, desarrollar, acompañar y evaluar procesos  
educativos. En el contexto de la inteligencia artificial, estas competencias no solo abarcan el manejo  
básico de herramientas digitales, sino también la comprensión de sus posibilidades, límites e  
implicaciones educativas. plantea que los docentes necesitan conocimientos, habilidades y valores  
para desenvolverse en contextos educativos mediados por IA, organizando estas competencias en  
cinco dimensiones: enfoque centrado en el ser humano, ética de la IA, fundamentos y aplicaciones de  
la IA, pedagogía con IA y aprendizaje profesional docente.  
La alfabetización en inteligencia artificial forma parte de estas competencias. Esta se relaciona con la  
capacidad de comprender qué es la IA, cómo se utiliza en contextos educativos, qué tipo de  
información puede generar y qué precauciones deben tomarse al trabajar con ella. Goenechea y Franco  
(2024) relacionan la IA con competencias clave, ciudadanía y formación docente. Salinas y Vargas  
(2024) la vinculan con desafíos didácticos y pensamiento crítico en educación básica. Espejo (2024)  
analiza los conocimientos y percepciones docentes sobre la IA educativa, destacando la formación del  
profesorado como un elemento necesario para integrarla en las prácticas escolares.  
Uso ético y pedagógico de la inteligencia artificial  
El uso ético de la inteligencia artificial en educación se refiere a los principios que orientan su aplicación  
responsable. Entre estos principios se encuentran la transparencia, la protección de datos, la equidad,  
la integridad académica, la autoría, la seguridad y la supervisión humana. UNESCO (2023) señala que  
el uso de IA generativa en educación necesita normas claras, protección de datos y fortalecimiento de  
las capacidades humanas, con el fin de mantener un enfoque centrado en las personas.  
El uso pedagógico de la inteligencia artificial se relaciona con su integración en actividades de  
enseñanza y aprendizaje con una finalidad educativa definida. Este concepto abarca la planificación  
de actividades, la creación de recursos, la retroalimentación, la evaluación formativa, la personalización  
de contenidos y el acompañamiento al estudiante. En el caso del bachillerato, estos elementos  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1001.  
permiten comprender la relación entre IA, mediación docente, evaluación, formación académica y uso  
responsable de tecnologías emergentes.  
RESULTADOS  
La revisión de documentos permitió agrupar los estudios en cinco categorías principales: inteligencia  
artificial en educación, competencias docentes y alfabetización en IA, uso ético y responsable,  
aplicación pedagógica y evaluación, y desafíos de implementación. Aunque varios trabajos abordaron  
más de un tema, esta clasificación facilitó el análisis. Gracias a ello fue posible identificar tendencias  
comunes, vacíos en la literatura y algunas tensiones presentes al trasladar estas propuestas al  
contexto del bachillerato ecuatoriano.  
Tabla 2  
Principales resultados de la revisión documental por categorías  
Categoría temática: Inteligencia artificial en educación  
Hallazgo  
Autores  
Se evidenció que ChatGPT puede incidir en los procesos de  
enseñanza y aprendizaje cuando se utiliza con orientación  
pedagógica, especialmente como apoyo para generar estrategias  
didácticas, facilitar el acceso a información y acompañar actividades  
educativas mediadas por inteligencia artificial.  
Ojeda, Adelaida; Solano,  
Andrés; Alvarez, Danny;  
Cárcamo, Efraín (2023)  
Se identificó un crecimiento progresivo de la producción científica  
sobre inteligencia artificial en educación, lo que demuestra que este  
campo se ha consolidado como una línea de investigación relevante  
dentro de las discusiones actuales sobre innovación educativa.  
Se reconoció que la inteligencia artificial forma parte de las  
transformaciones de la educación contemporánea, debido a su  
influencia en los procesos formativos, en la organización de la  
enseñanza y en las nuevas formas de interacción entre docentes,  
estudiantes y conocimiento.  
Mena, Andrés; Cano,  
Esteban; Márquez, Esther;  
Márquez, Esther (2024)  
Sanabria, José; Peréz,  
Yahilina; Peréz, Digna;  
Cortina, Manuel (2023)  
Se determinó que la inteligencia artificial posee diversas aplicaciones Vallejo, Katuska; Saltos,  
en la enseñanza y el aprendizaje, entre ellas la personalización, la  
retroalimentación, la automatización de tareas y el apoyo a la  
comprensión de contenidos.  
Alexandra; Rios, Guissela;  
Beltrán, Lidia (2025)  
Se observó que la inteligencia artificial presenta tendencias globales  
y regionales de incorporación en la educación superior, lo que refleja  
un avance institucional hacia el uso de tecnologías inteligentes en  
los procesos académicos.  
Cárdena, José (2026)  
Se evidenció que la inteligencia artificial puede contribuir a la  
transformación educativa cuando se orienta hacia el aprendizaje  
personalizado, la adaptación de contenidos y los enfoques propios  
de la educación 4.0.  
Peñalver, Manuel; Guerra,  
Yetzy; Rodríguez, Lino;  
Lopez, Rosario (2024)  
Se identificó que la inteligencia artificial puede favorecer la  
democratización del conocimiento y la transformación de los  
ambientes de aprendizaje, siempre que su uso permita ampliar el  
acceso a información y fortalecer la participación educativa.  
Se estableció que la inteligencia artificial ofrece beneficios para la  
Bello y Aubert (2025)  
Delgado, Carrasco, Sainz y  
práctica educativa, pero también presenta limitaciones que deben ser Etxabe (2024)  
consideradas por el docente antes de integrarla en actividades de  
enseñanza, aprendizaje o evaluación.  
Categoría temática: Inteligencia artificial en educación  
Se evidenció que ChatGPT puede incidir en los procesos de  
enseñanza y aprendizaje cuando se utiliza con orientación  
pedagógica, especialmente como apoyo para generar estrategias  
Ojeda, Adelaida; Solano,  
Andrés; Alvarez, Danny;  
Cárcamo, Efraín (2023)  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1002.  
didácticas, facilitar el acceso a información y acompañar actividades  
educativas mediadas por inteligencia artificial.  
Se identificó un crecimiento progresivo de la producción científica  
sobre inteligencia artificial en educación, lo que demuestra que este  
campo se ha consolidado como una línea de investigación relevante  
dentro de las discusiones actuales sobre innovación educativa.  
Se reconoció que la inteligencia artificial forma parte de las  
transformaciones de la educación contemporánea, debido a su  
influencia en los procesos formativos, en la organización de la  
enseñanza y en las nuevas formas de interacción entre docentes,  
estudiantes y conocimiento.  
Mena, Andrés; Cano,  
Esteban; Márquez, Esther;  
Márquez, Esther (2024)  
Sanabria, José; Peréz,  
Yahilina; Peréz, Digna;  
Cortina, Manuel (2023)  
Se determinó que la inteligencia artificial posee diversas aplicaciones Vallejo, Katuska; Saltos,  
en la enseñanza y el aprendizaje, entre ellas la personalización, la  
retroalimentación, la automatización de tareas y el apoyo a la  
comprensión de contenidos.  
Alexandra; Rios, Guissela;  
Beltrán, Lidia (2025)  
Se observó que la inteligencia artificial presenta tendencias globales  
y regionales de incorporación en la educación superior, lo que refleja  
un avance institucional hacia el uso de tecnologías inteligentes en  
los procesos académicos.  
Cárdena, José (2026)  
Se evidenció que la inteligencia artificial puede contribuir a la  
transformación educativa cuando se orienta hacia el aprendizaje  
personalizado, la adaptación de contenidos y los enfoques propios  
de la educación 4.0.  
Peñalver, Manuel; Guerra,  
Yetzy; Rodríguez, Lino;  
Lopez, Rosario (2024)  
Se identificó que la inteligencia artificial puede favorecer la  
democratización del conocimiento y la transformación de los  
ambientes de aprendizaje, siempre que su uso permite ampliar el  
acceso a información y fortalecer la participación educativa.  
Se estableció que la inteligencia artificial ofrece beneficios para la  
Bello, Luis; Aubert, Lianne  
(2025)  
Delgado, Nahia; Carrasco,  
práctica educativa, pero también presenta limitaciones que deben ser Lucía; Sainz, Martín;  
consideradas por el docente antes de integrarse en actividades de  
enseñanza, aprendizaje o evaluación.  
Etxabe, José (2024)  
Categoría temática: Competencias docentes y alfabetización en IA  
Se identificó que la inteligencia artificial en educación debe  
analizarse desde una perspectiva de competencias, ciudadanía y  
formación docente, ya que su integración requiere preparar al  
profesorado para orientar su uso de manera crítica, responsable y  
vinculada con los desafíos de la sociedad digital.  
Goenechea, Cristina;  
Franco, Concepción (2024)  
Se evidenció que la inteligencia artificial plantea desafíos  
Salinas, Gianella; Vargas,  
importantes en la educación básica, especialmente en relación con el Lucy (2024)  
pensamiento crítico, la didáctica y la necesidad de que el docente  
acompañe su uso para evitar prácticas superficiales o poco  
formativas.  
Se reconoció que los conocimientos y percepciones del profesorado  
sobre la inteligencia artificial influyen directamente en su  
incorporación educativa, debido a que la aceptación, el temor o el  
desconocimiento docente pueden favorecer o limitar su uso  
pedagógico.  
Espejo, Paola (2024)  
Se determinó que la inteligencia artificial generativa genera nuevos  
desafíos para el docente en entornos virtuales, principalmente en la  
planificación, el acompañamiento del aprendizaje, la evaluación y la  
orientación ética del estudiante.  
Mogollón, Mary (2025)  
Se estableció que la inteligencia artificial se relaciona con el  
desarrollo de competencias digitales docentes, pero también con  
límites y retos que exigen una preparación profesional capaz de  
equilibrar innovación tecnológica, criterio pedagógico y  
responsabilidad académica.  
Torres, Yenifeth; Fragozo,  
Lilibeth; Gómez, Marlon  
(2024)  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1003.  
Se evidenció que la incorporación de la inteligencia artificial en las  
escuelas requiere articular formación docente, pedagogía, ética y  
gestión educativa, evitando que su uso dependa únicamente de  
decisiones individuales o improvisadas dentro del aula.  
Se identificó la necesidad de evaluar las competencias docentes en  
inteligencia artificial mediante instrumentos específicos, lo que  
permite reconocer niveles de preparación, necesidades formativas y  
áreas de mejora en el profesorado.  
Bula, Robin; Bonilla,  
Aureliano (2024)  
Sartor, Andresa; Gomes,  
Juliana (2026)  
Se observó que las percepciones sociales sobre la inteligencia  
artificial en educación están vinculadas con la alfabetización digital,  
los retos institucionales y las oportunidades de transformación  
educativa, por lo que su integración requiere preparación tanto  
docente como social.  
Caballé, Anna; Santos,  
Cassio (2026)  
Se evidenció que las actitudes docentes hacia la inteligencia artificial  
reflejan una etapa de transición profesional, en la que conviven  
expectativas, dudas y resistencias frente al uso de estas  
herramientas en la práctica educativa.  
Bottiglieri, Laura; Irrazabal,  
María; Ramallo., Carina  
(2025)  
Se reconoció que el uso educativo de la inteligencia artificial exige  
integrar ética, alfabetización digital y reflexión docente, ya que sus  
potencialidades solo pueden aprovecharse adecuadamente cuando  
se consideran sus riesgos, límites y desafíos pedagógicos.  
Categoría temática: Uso ético, normativo y responsable de la IA  
Se identificó la necesidad de construir marcos éticos que orienten el  
uso de la inteligencia artificial en educación, ya que su integración  
requiere principios claros relacionados con la responsabilidad, la  
transparencia, la equidad y la protección del aprendizaje.  
Se evidenció que el uso de inteligencia artificial en la educación  
superior requiere marcos regulatorios que orienten su aplicación,  
especialmente para evitar usos improvisados y promover prácticas  
académicas más seguras, responsables y confiables.  
Flores, Jesús; García,  
Francisco (2023)  
Alonso, Ana (2024)  
Tabacu, Andreea (2025)  
Se reconoció que la inteligencia artificial presenta tanto  
oportunidades como riesgos en la educación superior, por lo que su  
integración debe equilibrar la innovación con criterios de integridad  
académica, supervisión docente y uso responsable.  
Torres, Cinta; Romero,  
Begoña; Adillón, María;  
Foltýnek, Tomáš (2024)  
Se determinó que los sistemas de inteligencia artificial generativa  
generan desafíos éticos y legales en educación, especialmente  
relacionados con privacidad, autoría, uso de datos, responsabilidad  
institucional y protección de los usuarios.  
Burzagli, Laura; Plaza,  
Isabel; Colcelli, Valentina;  
Cippitani., Roberto (2025)  
Se evidenció que la inteligencia artificial educativa puede representar  
una oportunidad o una amenaza, dependiendo de los criterios éticos  
con los que se utilice y de la capacidad de las instituciones para  
orientar su incorporación.  
Bolívar, Lionel; González,  
Sergio; Martínez, Asunción  
(2024)  
Se identificó que la educación superior necesita avanzar hacia  
marcos normativos que garanticen un uso ético y confiable de la  
inteligencia artificial, considerando principios de transparencia,  
seguridad, responsabilidad y supervisión humana.  
González, María; Romero,  
María; Sgreccia, Natalia;  
Latorre, María (2025)  
Se reconoció que el uso de inteligencia artificial en educación tiene  
implicaciones filosóficas, éticas y pedagógicas que transforman la  
relación entre docente y estudiante, especialmente en la manera de  
enseñar, aprender, evaluar y construir conocimiento.  
Pérez, Raúl; Sagrado,  
Antonio; González, Eric;  
Fontán, Laura (2024)  
Se evidenció que la inteligencia artificial generativa exige fortalecer el Fontanillas, Teresa;  
pensamiento crítico, la ética y la integridad académica, ya que su uso  
puede facilitar el aprendizaje, pero también fomentar la dependencia,  
el plagio y la producción poco reflexiva.  
Carbonell, Marc; Catasús,  
Montse; Quemada., Pablo  
(2025)  
Se identificó que la integración de inteligencia artificial en contextos  
rurales presenta desafíos relacionados con el acceso tecnológico, la  
Villarino, Resti (2025)  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1004.  
equidad, la formación docente y el uso ético de herramientas  
digitales en entornos con mayores limitaciones educativas.  
Categoría temática: Uso pedagógico, evaluación y aprendizaje mediado por IA  
Se identificó que la inteligencia artificial está adquiriendo un papel  
relevante en los procesos de evaluación educativa, especialmente  
por su capacidad para apoyar el análisis de información, la  
retroalimentación y la revisión de nuevas formas de valorar el  
aprendizaje.  
Íñigo, Alba; Lázaro, Judit;  
García, Eva (2025)  
Se evidenció que la inteligencia artificial puede vincularse con la  
inteligencia colectiva y el aprendizaje mediado digitalmente, al  
favorecer nuevas formas de interacción, construcción colaborativa  
del conocimiento y participación en entornos educativos digitales.  
Se reconoció que la inteligencia artificial generativa puede influir en  
el desarrollo de competencias digitales y aprendizaje autónomo,  
siempre que los estudiantes aprendan a utilizar estas herramientas  
con criterio, responsabilidad y capacidad de verificación.  
Se determinó que la inteligencia artificial generativa puede apoyar la  
educación de estudiantes de primaria y secundaria, especialmente  
cuando se usa como recurso guiado para explicar contenidos,  
resolver dudas y fortalecer actividades de aprendizaje.  
Martínez, Alicia; Ruiz, Juan;  
González, José (2026)  
García, Concepción;  
Pallarés, Nina (2026)  
Kopecký, Kamil; Vorac,  
Dominik (2025)  
Se evidenció que la inteligencia artificial está modificando los  
métodos de evaluación en educación primaria y secundaria, lo que  
Comesaña, Miguel; Díaz,  
Xurxo; Janeiro, Ana;  
exige replantear las formas tradicionales de valorar tareas, productos Torres, Javier; Prado, Iago;  
académicos y evidencias de aprendizaje. Kreibel., Denis (2023)  
Se identificó que la inteligencia artificial tiene aplicaciones relevantes León, Nuria; Conde,  
en educación y evaluación educativa, principalmente como apoyo  
para la personalización, dar seguimiento al progreso estudiantil y  
aportar información útil para la toma de decisiones pedagógicas.  
Se reconoció que los chatbots de inteligencia artificial pueden  
favorecer la satisfacción del aprendizaje en educación matemática,  
especialmente cuando ofrecen apoyo inmediato, interacción  
personalizada y acompañamiento en la comprensión de contenidos.  
Rodríguez (2024)  
Moral, Silvia; Ruiz,  
Francisco; Cebrián, Manuel  
(2023)  
Categoría temática: Percepciones, desafíos y contextos de implementación  
Se identificó que la percepción sobre el uso de ChatGPT en entornos  
educativos está asociada con su utilidad para apoyar tareas  
académicas, facilitar el acceso a información y generar nuevas  
formas de interacción con los contenidos de aprendizaje.  
Solano, Andrés; Ojeda,  
Adelaida; Gonzalvez,  
Marlin (2024)  
Se evidenció que los estudiantes latinoamericanos reconocen  
oportunidades en el uso de la inteligencia artificial, pero también  
manifiestan inquietudes relacionadas con su aplicación académica,  
sus límites, su confiabilidad y sus posibles efectos en el aprendizaje.  
Se reconoció que la inteligencia artificial está transformando los  
Ríos, Iván; Mateus, Julio;  
Rogel, Diana; Ávila., Lilia  
(2024)  
Ávila, Angélica; Quispe,  
procesos de enseñanza y aprendizaje en la educación universitaria, al Marco; Mendoza, Olga;  
modificar la planificación, la interacción educativa, el acceso a  
información y las formas de acompañamiento académico.  
Herrera, Zorán (2026)  
Fuente: elaboración propia.  
La revisión evidencia que gran parte de los estudios sobre inteligencia artificial se desarrollan en  
educación superior. Sin embargo, varios de sus aportes resultan útiles para analizar el bachillerato  
ecuatoriano, ya que abordan temas que van más allá del nivel educativo, como la formación docente,  
la ética, la evaluación, el pensamiento crítico y la alfabetización digital. También se observa que los  
documentos revisados analizan la inteligencia artificial desde distintos enfoques: algunos se centran  
en sus aplicaciones pedagógicas, otros en los dilemas éticos, la evaluación o las percepciones de  
docentes y estudiantes.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1005.  
Esta diversidad permitió construir una visión más amplia sobre su impacto en los procesos educativos.  
Un punto en el que coinciden varios autores es que la IA solo aporta al aprendizaje cuando existe una  
mediación docente adecuada. Su efectividad depende menos de la herramienta y más de cómo el  
docente la integra en el aula, de las orientaciones que establece y de su capacidad para promover un  
uso crítico y responsable. Por ello, las competencias docentes y la alfabetización en IA se consolidan  
como ejes centrales del análisis.  
Categoría 1: Inteligencia artificial en educación  
Los documentos agrupados en esta categoría permiten comprender que la inteligencia artificial se ha  
consolidado como una de las tecnologías con mayor influencia en los debates educativos recientes.  
La literatura revisada muestra que su presencia no se limita al uso de herramientas conversacionales,  
sino que incluye procesos de personalización del aprendizaje, analítica educativa, apoyo a la  
evaluación, automatización de tareas, creación de contenidos, tutoría inteligente, retroalimentación y  
diseño de experiencias educativas más flexibles. En esta línea, Ojeda et al. (2023), Sanabria et al. (2023)  
y Vallejo et al. (2025) coinciden en que la IA tiene capacidad para modificar las dinámicas tradicionales  
de enseñanza y aprendizaje, pero también advierten que su incorporación requiere planificación y un  
claro sentido pedagógico.  
Uno de los hallazgos más visibles es que la IA se presenta como una herramienta con potencial para  
ampliar las posibilidades de acceso al conocimiento. Bello y Aubert (2025) plantean que su integración  
en el aula puede contribuir a democratizar la información y transformar los ambientes de aprendizaje.  
Esta idea es relevante para el bachillerato, porque permite pensar en estas herramientas como un  
apoyo para estudiantes que requieren explicaciones adicionales, ejemplos personalizados o  
acompañamiento fuera del tiempo regular de clase. Sin embargo, esta posibilidad no debe confundirse  
con una sustitución del trabajo docente. Los trabajos revisados insisten en que pueden facilitar el  
acceso a la información, pero no garantizan por sí mismos la comprensión, la reflexión ni el aprendizaje  
profundo.  
Otro aspecto importante es el crecimiento acelerado de la producción científica sobre IA educativa.  
Mena et al. (2024) muestran, desde enfoques bibliométricos, que el tema ha ganado presencia en  
revistas, bases de datos y discusiones académicas. Este crecimiento confirma que no se trata de una  
moda pasajera, sino de una línea de investigación en expansión. No obstante, también se observa que  
gran parte de los estudios se concentran en la educación superior, lo que deja un espacio abierto para  
profundizar en su aplicación en niveles escolares como secundaria y bachillerato. Este punto es clave  
para el presente estudio, porque justifica la necesidad de trasladar la discusión a contextos donde los  
estudiantes aún requieren mayor acompañamiento en el desarrollo de autonomía, pensamiento crítico  
y responsabilidad académica.  
La revisión también evidencia que la IA se relaciona con la transformación del rol del docente. Peñalver  
et al. (2024) vinculan la inteligencia artificial con el aprendizaje personalizado y la educación 4.0,  
mientras que Delgado et al. (2024) destacan beneficios y limitaciones de su aplicación educativa. En  
conjunto, estos aportes permiten afirmar que el docente ya no puede limitarse a transmitir información,  
porque la información está cada vez más disponible y puede ser generada rápidamente por sistemas  
de IA. Su función se desplaza hacia la orientación, la curaduría de contenidos, la evaluación crítica de  
la información, el diseño de experiencias significativas y la formación ética de los estudiantes.  
En esta sección también aparece una tensión importante: estas herramientas pueden mejorar ciertos  
procesos educativos, pero también pueden simplificar en exceso el aprendizaje si se usan únicamente  
para obtener respuestas rápidas. Sanabria et al. (2023), aunque centrado en educación en ciencias de  
la computación, muestra que la IA puede apoyar el aprendizaje cuando se integra con una finalidad  
clara. Esta idea permite diferenciar entre el uso instrumental y el uso pedagógico. El primero se limita  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1006.  
en resolver tareas, redactar textos o responder preguntas; el segundo busca que el estudiante compare,  
analice, mejore, cuestione y aprenda a partir de la interacción con la herramienta.  
En relación con el contexto más amplio, Marques et al. (2024) permiten ubicar este fenómeno dentro  
de una transformación social y tecnológica mayor. La educación no se encuentra aislada de estos  
cambios. Al contrario, las instituciones educativas enfrentan el reto de formar estudiantes capaces de  
desenvolverse en entornos atravesados por tecnologías digitales, automatización y nuevas formas de  
producción del conocimiento. Desde esta mirada, el bachillerato ecuatoriano no puede quedar al  
margen de la discusión, porque allí se forman jóvenes que pronto ingresarán a la educación superior,  
al mundo laboral o a espacios de participación ciudadana donde estas herramientas tendrán cada vez  
más presencia.  
La revisión muestra que estas herramientas pueden aportar al ámbito educativo, pero su impacto  
depende del uso que se les dé en el aula. Entre sus principales ventajas están la personalización del  
aprendizaje, el acceso rápido a la información y una retroalimentación más dinámica. Sin embargo,  
también existen riesgos como la dependencia tecnológica, el aprendizaje superficial y el uso de  
información no verificada. Por ello, su verdadero aporte está ligado a la preparación docente y a una  
integración pedagógica responsable.  
Categoría 2: Competencias docentes y alfabetización en inteligencia artificial  
Los documentos agrupados en esta categoría muestran que la discusión sobre inteligencia artificial en  
educación no puede quedarse únicamente en el acceso a herramientas digitales. El punto más fuerte  
que aparece en la literatura es que el docente necesita desarrollar competencias específicas para  
comprender, seleccionar, aplicar y evaluar el uso de la IA dentro del proceso educativo. Goenechea y  
Franco (2024) plantean que la IA afecta la educación desde una perspectiva de competencias,  
ciudadanía y formación docente, lo que permite entender que el uso de esta tecnología no depende  
solo de saber manejar una plataforma, sino de reconocer sus implicaciones formativas. En esa misma  
línea, Salinas y Vargas (2024) relacionan los desafíos de la IA con la educación básica, el pensamiento  
crítico y la didáctica, señalando que el docente necesita criterios claros para no convertir la tecnología  
en un recurso improvisado o usado solo por novedad.  
Uno de los resultados más importantes es que la alfabetización en este tipo de tecnologías aparece  
como una competencia indispensable. Esta alfabetización no implica que el docente deba convertirse  
en programador o especialista técnico, sino que necesita comprender qué son, cómo funcionan de  
manera general, qué pueden hacer, cuáles son sus limitaciones y qué riesgos presentan cuando se  
utilizan sin verificación. Flores y García (2023) señalan que el uso de sistemas digitales en educación  
exige reflexionar sobre ética, alfabetización digital y desafíos docentes, porque las respuestas  
generadas por estas herramientas pueden parecer correctas, aunque no siempre sean confiables. Para  
el bachillerato ecuatoriano, este hallazgo resulta relevante porque los estudiantes pueden asumir como  
verdadera cualquier respuesta si no se les enseña a contrastar, revisar y argumentar la información.  
También se evidenció que las competencias docentes frente a estas tecnologías deben combinar  
dimensiones digitales, pedagógicas y críticas. Espejo (2024) muestra que las percepciones y  
conocimientos del profesorado sobre el tema son un factor clave para su integración educativa. Esto  
significa que no todos los docentes se relacionan con estas herramientas desde el mismo punto de  
partida: algunos las ven como una amenaza, otros como una oportunidad, otros como una herramienta  
útil, y otros aún no cuentan con suficiente conocimiento para valorarlas con claridad. Esta diversidad  
de percepciones obliga a entender la formación docente no como una capacitación puntual, sino como  
un proceso continuo que permita comprender estas herramientas, revisar sus usos y adaptarlas a  
objetivos educativos concretos.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1007.  
Los estudios de Mogollón (2025) y Torres et al, (2024) permiten reconocer que los principales desafíos  
docentes no se reducen al dominio instrumental de la IA. Ambos trabajos ubican la inteligencia artificial  
dentro de un escenario educativo marcado por entornos virtuales, competencias digitales, límites  
pedagógicos y nuevas exigencias profesionales. En este sentido, el docente necesita aprender a  
formular instrucciones adecuadas, seleccionar herramientas pertinentes, revisar la calidad de las  
respuestas, cuidar la originalidad de las producciones académicas y proponer actividades donde el  
estudiante no se limite a copiar lo que la IA genera. La competencia docente, por tanto, se expresa en  
la capacidad de convertir estas herramientas en apoyo para pensar mejor, no en un medio para evitar  
el esfuerzo intelectual.  
Otro hallazgo importante es la necesidad de contar con instrumentos o criterios para valorar las  
competencias docentes en este ámbito. Sartor y Gomes (2026) desarrollan y validan un cuestionario  
de autoevaluación de competencias docentes en este campo, lo que muestra que la investigación  
actual ya no solo se centra en si el docente la utiliza, sino en qué tan preparado está para hacerlo de  
forma responsable. Este aporte es útil porque permite pensar que las instituciones educativas podrían  
diagnosticar el nivel de preparación del profesorado antes de exigir la incorporación de IA en sus  
prácticas. En el contexto del bachillerato, esta idea tiene mucha importancia, ya que no se puede pedir  
al docente que regule, enseñe o evalúe el uso de IA si antes no ha recibido una formación clara sobre  
sus posibilidades y riesgos.  
La literatura también revela que las actitudes docentes influyen directamente en la integración de la IA.  
Bottiglieri et al, (2025), al estudiar las actitudes del profesorado argentino frente a la IA, muestran que  
los docentes se encuentran en una etapa de transición. Esta idea permite entender que el cambio  
tecnológico no ocurre de manera automática en las aulas. Aunque existan herramientas disponibles,  
su uso depende de la confianza, la preparación, la experiencia previa, las condiciones institucionales y  
la percepción que tenga el docente sobre su utilidad. En el caso del bachillerato ecuatoriano, este  
resultado invita a no pensar en la IA como una imposición, sino como una oportunidad que requiere  
acompañamiento, capacitación y espacios de reflexión profesional.  
Caballé y Santos (2026) aportan otra dimensión relevante al analizar percepciones sociales, desafíos  
y oportunidades de la inteligencia artificial en educación. Su trabajo permite observar que la  
alfabetización digital no solo corresponde al docente, sino que forma parte de una discusión social  
más amplia. La escuela no puede formar estudiantes para un mundo tecnológico si sus propios  
docentes no cuentan con criterios suficientes para comprender ese mundo. Desde esta mirada, la  
competencia docente en IA se relaciona también con la ciudadanía digital, porque el profesor debe  
ayudar a que los estudiantes aprendan a usar estas herramientas con responsabilidad, respeto,  
honestidad académica y conciencia sobre sus consecuencias.  
Bula y Bonilla (2024), al revisar el uso de estas tecnologías en las escuelas, integran en un mismo plano  
la formación docente, la pedagogía, la ética y la gestión educativa. Este aporte resulta especialmente  
relevante para el presente artículo, porque acerca la discusión al ámbito escolar y no únicamente  
universitario. Sus planteamientos permiten sostener que, en el bachillerato, no debe verse como un  
recurso aislado del currículo, sino como una herramienta que requiere planificación institucional,  
criterios pedagógicos y normas claras de uso. Si cada docente decide individualmente cómo permitir  
o prohibir la IA, se corre el riesgo de generar confusión entre los estudiantes y desigualdad en las  
exigencias académicas.  
La revisión permitió identificar cinco competencias docentes clave para trabajar con inteligencia  
artificial:  
●
●
comprensión de sus fundamentos,  
manejo básico de herramientas digitales,  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1008.  
●
●
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capacidad para integrar con sentido pedagógico,  
criterio para analizar y verificar resultados,  
responsabilidad ética en su uso.  
En el bachillerato ecuatoriano, estos hallazgos muestran que el docente debe asumir un papel activo.  
Más que dominar plataformas específicas, necesita saber cuándo utilizarlas, con qué propósito y cómo  
orientar su uso para que fortalezcan el aprendizaje sin reemplazar procesos esenciales como la lectura,  
la reflexión y el razonamiento.  
Categoría 3: Uso ético, normativo y responsable de la inteligencia artificial  
La tercera categoría agrupa estudios que advierten que la inteligencia artificial en el ámbito educativo  
no debe entenderse solo desde sus beneficios. Su uso también exige analizar con cuidado las  
implicaciones éticas, legales y pedagógicas que pueden surgir en el proceso de enseñanza y  
aprendizaje, especialmente en temas relacionados con la privacidad de los datos, la autoría de los  
trabajos, la transparencia en el uso de estas herramientas y la responsabilidad académica de  
estudiantes y docentes. Alonso (2024) y Bolívar et al, (2024) coinciden en que el impacto de estas  
herramientas depende más de cómo se usen en las instituciones educativas que de la tecnología en  
sí. Por ello, su implementación exige criterios claros y acompañamiento permanente.  
Uno de los puntos más destacados es la necesidad de transparencia. Bula & Bonilla (2024), señalan  
que el uso de inteligencia artificial puede afectar la relación entre docente y estudiante cuando no hay  
reglas claras. En el bachillerato, este tema es clave porque los estudiantes aún están formando sus  
hábitos académicos. Si se permite entregar trabajos generados automáticamente, sin revisión ni  
aclaración de uso, puede promover prácticas poco reflexivas.  
La integridad académica también aparece como un tema constante. Torres et al, (2024), junto con  
Fontanillas et al, (2025), advierten que estas herramientas pueden apoyar el aprendizaje, pero también  
reemplazar el esfuerzo intelectual. En el contexto escolar, esto implica enseñar que usar inteligencia  
artificial no es incorrecto; el problema aparece cuando sustituye el razonamiento propio. Otro aspecto  
importante es la protección de datos. Burzagli et al, (2025) señalan que muchas plataformas procesan  
información personal y guardan contenidos ingresados por los usuarios. En bachillerato, al trabajar con  
adolescentes, este tema requiere mayor cuidado.  
La competencia ética del docente incluye proteger la información de sus estudiantes y y evitar acciones  
que puedan afectar su privacidad. Además, la literatura resalta la importancia de contar con  
lineamientos institucionales claros. Tabacu (2025) destaca que no basta con que cada docente tome  
decisiones por separado. Las instituciones deben definir criterios claros sobre usos permitidos, apoyo  
tecnológico y evaluación de trabajos realizados con estas herramientas. Bolívar et al. (2024), coincide  
en que regular no significa prohibir, sino enseñar un uso crítico, transparente y responsable, priorizando  
la reflexión antes que la sanción.  
La revisión muestra que el uso ético de la inteligencia artificial en bachillerato debe basarse en  
transparencia, protección de datos, integridad académica, acceso equitativo, pensamiento crítico y  
responsabilidad docente. Estos aspectos diferencian una herramienta útil de una posible dificultad. Sin  
criterios claros, pueden aparecer problemas como plagio, desigualdad o mal uso de información. Por  
eso, la ética debe considerarse desde el inicio. El docente debe fijar reglas, definir objetivos y plantear  
actividades donde la inteligencia artificial apoye el aprendizaje sin reemplazar el análisis ni el esfuerzo  
del estudiante.  
Categoría 4: Uso pedagógico, evaluación y aprendizaje mediado por inteligencia artificial  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1009.  
Los documentos ubicados en esta categoría permiten reconocer que la inteligencia artificial puede  
aportar al proceso educativo cuando se integra con una finalidad pedagógica clara. El hallazgo más  
importante es que la IA no debe ser entendida únicamente como una herramienta para producir  
respuestas, redactar textos o resolver tareas con mayor rapidez. Su valor educativo aparece cuando se  
usa para acompañar procesos de comprensión, retroalimentación, evaluación formativa,  
personalización del aprendizaje, análisis crítico y construcción de conocimientos. En este sentido, León  
y Rodríguez, (2024) coinciden en que la evaluación es uno de los campos donde la IA está generando  
mayores cambios, especialmente porque permite revisar nuevas formas de seguimiento,  
retroalimentación y valoración del desempeño estudiantil.  
Uno de los resultados más relevantes de esta categoría es que la IA puede fortalecer la evaluación  
educativa, pero también obliga a repensar sus criterios. Comesaña et al. (2023), al analizar el impacto  
de la inteligencia artificial en los métodos de evaluación en educación primaria y secundaria, permiten  
acercar la discusión al nivel escolar. Su aporte es importante porque muestra que el problema no es  
solamente universitario. En secundaria y bachillerato, la IA también puede modificar la forma en que  
los estudiantes realizan tareas, proyectos, ensayos, ejercicios y actividades de investigación. Por ello,  
los docentes necesitan revisar qué tipo de evaluación están aplicando. Si la evaluación se basa  
únicamente en productos finales fáciles de generar con IA, será más difícil saber qué aprendió  
realmente el estudiante.  
En esta misma línea, Íñigo et al. (2025) plantean que la IA está ganando presencia en los procesos de  
evaluación en educación superior. Aunque el estudio se ubica en ese nivel, sus hallazgos también  
sirven para bachillerato, porque muestran una tendencia general: la evaluación ya no puede limitarse a  
recibir una respuesta correcta o un trabajo bien redactado. La presencia de IA generativa obliga a  
valorar el proceso, la argumentación, la defensa oral, la reflexión personal, la comparación de fuentes  
y la capacidad del estudiante para explicar cómo llegó a un resultado. Esto impacta directamente en la  
práctica docente, porque exige evaluaciones más auténticas, donde el estudiante demuestre  
comprensión y no solo entregue un producto.  
León y Rodríguez (2024) también aportan a esta discusión al revisar la aplicación de la IA en educación  
y evaluación educativa. Sus planteamientos permiten entender que la IA puede apoyar la construcción  
de instrumentos, el análisis de respuestas, la generación de retroalimentación y la identificación de  
dificultades de aprendizaje. Sin embargo, el docente debe conservar el control pedagógico de estos  
procesos. La IA puede sugerir una rúbrica, pero el profesor debe revisarla; puede generar comentarios,  
pero el profesor debe verificar si son pertinentes; puede proponer actividades, pero el profesor debe  
decidir si responden al currículo y a las necesidades reales del grupo. Este resultado refuerza la idea  
de que la competencia docente no desaparece con la IA, sino que se vuelve más exigente.  
Otro hallazgo importante es el potencial de la IA para apoyar el aprendizaje personalizado. Peñalver et  
al. (2024), también aportan a esta categoría porque relacionan la inteligencia artificial con la  
personalización del aprendizaje. Esta idea se repite en la literatura: la IA puede ofrecer explicaciones  
adaptadas, ejemplos adicionales, rutas de estudio y respuestas inmediatas. En bachillerato, esto  
resulta útil para estudiantes con ritmos distintos o que necesitan refuerzo fuera de clase. Sin embargo,  
su uso pedagógico exige que el docente oriente la búsqueda, proponga preguntas y verifique la  
comprensión.  
El artículo publicado por Kopecký y Vorac (2025) resulta especialmente relevantes porque analizan el  
uso de inteligencia artificial generativa en primaria y secundaria, acercando el tema al nivel de esta  
revisión. Sus aportes muestran que la IA puede servir como apoyo educativo cuando se integra en  
actividades guiadas, pero también requiere reglas claras para evitar un uso pasivo. En el bachillerato  
ecuatoriano, esto puede aplicarse en actividades donde el estudiante compare su respuesta con una  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1010.  
generada por IA, identifique errores, mejore argumentos, verifique datos o explique por qué acepta o  
rechaza cierta información.  
En el área de matemáticas, Moral et al, (2023) analizan chatbots de inteligencia artificial y satisfacción  
para el aprendizaje. Este aporte muestra que la IA puede generar experiencias positivas cuando ofrece  
explicaciones inmediatas, aclara dudas o permite trabajar los contenidos de forma más dinámica. Sin  
embargo, debe evitarse que el aprendizaje matemático se reduzca a copiar procedimientos. En este  
caso, el docente debe diseñar actividades donde la IA apoye la comprensión de los pasos, la  
interpretación de resultados y la argumentación del proceso, no solo la respuesta final.  
La IA también puede combinarse con otras tecnologías educativas. Marques et al. (2024), al trabajar  
con herramientas de IA y experiencias de realidad aumentada, evidencian que la inteligencia artificial  
forma parte de un entorno tecnológico más amplio. Por eso, su integración no debe pensarse de  
manera aislada, sino vinculada con recursos digitales, ambientes virtuales, simuladores, plataformas  
educativas y estrategias activas. En bachillerato, esta idea permite diseñar experiencias más visuales,  
interactivas y contextualizadas, siempre que respondan a un objetivo pedagógico concreto y no sólo al  
atractivo tecnológico.  
En el trabajo de García y Pallarés (2026), Al analizar el impacto de la IA generativa en las competencias  
digitales de estudiantes universitarios, se observa que estas herramientas pueden influir en la  
autonomía, la búsqueda de información y el desarrollo de habilidades digitales. Aunque el estudio se  
centra en educación superior, este hallazgo también puede aplicarse al bachillerato, donde los  
estudiantes necesitan aprender a interactuar con sistemas inteligentes de manera crítica. El problema  
no es que usen IA, sino que la usen sin comprender sus límites. De ahí que el docente deba enseñar a  
formular preguntas, recibe respuestas, comparar fuentes, evitar la copia y construir criterios propios.  
En cambio, en la publicación realizada por Martínez et al (2026) los autores aportan una mirada  
relacionada con la inteligencia colectiva y la educación digital. Este enfoque permite entender que la  
IA no debe reemplazar la interacción humana ni el trabajo colaborativo. Más bien, puede usarse como  
un recurso para enriquecer debates, generar ideas iniciales, comparar posturas o apoyar proyectos  
grupales. En bachillerato, este hallazgo es importante porque permite plantear actividades donde la IA  
no trabaje por el estudiante, sino que sirva como apoyo para discutir, corregir, argumentar y construir  
conocimiento con sus compañeros.  
La revisión muestra que la inteligencia artificial puede tener varios usos pedagógicos dentro del aula.  
Puede apoyar la planificación docente mediante la generación de ideas, ejemplos y actividades; facilitar  
la retroalimentación al detectar errores o sugerir mejoras; adaptar explicaciones según el nivel del  
estudiante; fortalecer la evaluación formativa al centrarse en procesos; estimular el pensamiento  
crítico cuando se analizan y corrigen respuestas generadas por la herramienta; e incluso favorecer la  
inclusión, siempre que se garantice acceso equitativo. En el bachillerato ecuatoriano, estas  
posibilidades pueden aplicarse en lectura crítica, escritura argumentativa, resolución de problemas e  
investigación escolar, siempre vinculadas a objetivos pedagógicos concretos.  
Al mismo tiempo, los estudios advierten limitaciones importantes. Estas herramientas pueden generar  
errores, simplificar contenidos o fomentar dependencia si se utilizan sin orientación. Por ello, su valor  
depende de actividades bien diseñadas, donde el estudiante contraste información, detecte fallos y  
explique su propio proceso. Más que automatizar tareas, la inteligencia artificial debe convertirse en  
un apoyo para cuestionar, analizar y construir conocimiento. Aquí el papel del docente resulta decisivo,  
ya que de su mediación depende que la tecnología se convierta en una verdadera oportunidad de  
aprendizaje.  
Categoría 5: Percepciones, desafíos y contextos de implementación de la inteligencia artificial  
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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1011.  
Los documentos agrupados en esta categoría permiten comprender que la integración de la  
inteligencia artificial en la educación no depende únicamente de su disponibilidad tecnológica.  
También intervienen las percepciones de estudiantes y docentes, las condiciones institucionales, el  
acceso a recursos, la formación previa, la confianza en las herramientas y las formas en que cada  
comunidad educativa interpreta los cambios tecnológicos. Solano et al, (2024), Ríos et al, (2024), Ávila  
et al, (2026), aportan elementos importantes para comprender cómo se recibe, se valora y se  
problematiza el uso de IA en contextos educativos.  
Uno de los hallazgos más frecuentes es que los estudiantes suelen mostrar interés por la IA,  
especialmente cuando la perciben como una herramienta que facilita tareas, permite resolver dudas,  
mejora la producción de textos o ayuda a organizar información. Solano et al. (2024), al analizar  
cuantitativamente la percepción del uso de ChatGPT, muestran que este tipo de herramientas ya forma  
parte de las experiencias educativas recientes. Ríos et al. (2024), desde el contexto latinoamericano,  
también evidencian que los estudiantes reconocen posibilidades en el uso de IA, pero al mismo tiempo  
aparecen dudas sobre su aplicación, sus límites y sus consecuencias académicas. Esto permite  
afirmar que la IA no es un tema ajeno a los jóvenes, sino una tecnología que ya está presente en sus  
prácticas cotidianas.  
Aunque muchos estudiantes valoran positivamente la inteligencia artificial, esto no garantiza que su  
uso favorece realmente el aprendizaje. En varios casos, la utilidad percibida responde a la rapidez con  
que permite resolver tareas y no necesariamente a una comprensión más profunda. Esto resulta  
especialmente relevante en bachillerato, etapa en la que todavía se consolidan hábitos de estudio,  
escritura y razonamiento. Sin orientación, puede reforzar prácticas superficiales. En cuanto al  
profesorado, las percepciones suelen variar: algunos la ven como apoyo para innovar, mientras otros  
expresan preocupación por el plagio o la dependencia tecnológica. Estas diferencias muestran que su  
incorporación depende en gran medida de la formación docente, el acompañamiento institucional y la  
existencia de normas claras.  
Ávila et al. (2026), al estudiar la IA en la enseñanza y el aprendizaje universitario, permiten reconocer  
que la transformación educativa provocada por la IA requiere mirar más allá de la herramienta. No se  
trata solo de usar ChatGPT, asistentes virtuales o sistemas automatizados, sino de revisar cómo  
cambian las prácticas de enseñanza, los modos de aprender y las relaciones entre docente, estudiante  
y conocimiento. Aunque el estudio se sitúa en educación universitaria, su aporte es útil para  
bachillerato porque muestra que la IA implica una reorganización del trabajo educativo. El docente debe  
decidir qué actividades siguen siendo individuales, cuáles pueden integrar IA, cómo se evalúa el  
proceso y qué habilidades se espera desarrollar.  
Espejo (2024), mediante una revisión bibliométrica en Scopus sobre IA en educación universitaria,  
muestran que el tema tiene una producción científica creciente. Este resultado coincide con otros  
documentos que ubican la IA como una línea de investigación en expansión. Sin embargo, también  
permite reconocer un desafío: la mayor parte de la producción analizada se concentra en educación  
superior, mientras que existen menos estudios directamente enfocados en bachillerato o secundaria.  
Este vacío justifica la pertinencia del presente artículo, porque permite trasladar la discusión hacia un  
nivel educativo donde la orientación docente es especialmente necesaria.  
Gómez y Muñoz (2024), desde una perspectiva cienciométrica sobre el uso eficiente de IA en educación  
superior y las perspectivas estudiantiles, muestran que la discusión no solo gira alrededor de ventajas  
o desventajas generales, sino también sobre la eficiencia del uso educativo. Este punto es importante  
porque una herramienta puede ser eficiente para ahorrar tiempo, pero no necesariamente para  
aprender mejor. En educación, la eficiencia no debería medirse solo por rapidez, sino por la calidad del  
aprendizaje, la profundidad de la comprensión y la autonomía que desarrolla el estudiante. En  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1012.  
bachillerato, esta distinción resulta fundamental, ya que el objetivo no es únicamente producir tareas,  
sino formar capacidades intelectuales y éticas.  
Uno de los principales desafíos identificados es la desigualdad en el acceso a recursos tecnológicos.  
La incorporación de inteligencia artificial exige condiciones básicas como conexión estable,  
dispositivos adecuados y espacios apropiados para el estudio. En Ecuador, estas diferencias pueden  
observarse entre instituciones urbanas y rurales, públicas y privadas, así como entre estudiantes con  
distintas realidades económicas. Si se exige el uso de estas herramientas sin considerar ese contexto,  
se corre el riesgo de profundizar brechas ya existentes. Por eso, cualquier propuesta de integración  
debe partir de un criterio de equidad y adaptarse a las posibilidades reales de cada institución.  
Otro punto importante es la falta de lineamientos institucionales. Cuando no existen acuerdos claros,  
cada docente establece criterios distintos, lo que genera confusión entre los estudiantes. Algunos  
profesores pueden prohibir completamente estas herramientas, mientras otros las aceptan sin mayor  
regulación. Esta falta de coherencia dificulta la formación de hábitos responsables y evidencia la  
necesidad de orientaciones comunes. Además, el avance de la inteligencia artificial transforma la  
relación entre docente y estudiante. Aunque ahora el acceso a respuestas es inmediato, esto no reduce  
la importancia del profesor. Al contrario, fortalece su papel como guía que ayuda a distinguir entre  
información, comprensión y conocimiento.  
La revisión muestra que el pensamiento crítico debe ocupar un lugar central en el uso de la inteligencia  
artificial. Los estudiantes no solo deben recibir respuestas, sino aprender a cuestionarlas, verificar  
información y reconocer errores o posibles sesgos. Además, su aplicación debe ajustarse a cada  
asignatura, porque no se usa igual en matemática, lenguaje o ciencias. En bachillerato, su  
incorporación debe ser gradual, acompañada y con reglas claras, para que aporte al aprendizaje sin  
reemplazar la reflexión ni el esfuerzo propio.  
También se evidencia que la inteligencia artificial puede apoyar la planificación, la retroalimentación,  
la evaluación y el acceso a información, pero su impacto depende de cómo se integre en clase. Sin  
orientación, puede generar dependencia, trabajos superficiales, problemas de integridad académica y  
desigualdad por falta de acceso tecnológico. Por eso, el rol docente sigue siendo clave: orientar,  
supervisar y dar sentido pedagógico a estas herramientas, promoviendo un uso responsable, crítico y  
realmente útil para la construcción del conocimiento.  
DISCUSIÓN  
Los resultados de la revisión dejan claro que la inteligencia artificial ya no puede verse como algo ajeno  
a la educación. Hoy está presente en tareas tan cotidianas como buscar información, redactar textos,  
resolver ejercicios o apoyar procesos de evaluación. Su avance ha generado nuevas posibilidades, pero  
también preguntas importantes sobre cómo debe incorporarse en el aula. La literatura revisada  
coincide en que puede aportar al aprendizaje mediante la personalización, la retroalimentación  
inmediata y la generación de recursos, aunque su presencia no garantiza mejoras automáticas.  
Uno de los hallazgos más importantes es que el impacto de estas herramientas depende más de la  
forma en que se usen que de la tecnología en sí. Contar con acceso a plataformas de IA no significa,  
por sí mismo, que el aprendizaje mejore. Para que exista un beneficio real, se necesita orientación  
docente, objetivos claros y actividades que promuevan comprensión, análisis y reflexión. Sin estos  
elementos, existe el riesgo de que la IA se convierta únicamente en un mecanismo para resolver tareas  
de forma rápida, sin aportar al desarrollo intelectual del estudiante.  
En este punto, la preparación del docente resulta clave. La revisión muestra que trabajar con  
inteligencia artificial no se reduce a manejar una aplicación o escribir buenas instrucciones. El profesor  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1013.  
necesita comprender qué puede ofrecer la herramienta, cuáles son sus límites, qué errores puede  
generar y en qué momento su uso aporta al aprendizaje. Esto implica desarrollar competencias  
tecnológicas, pedagógicas, críticas y éticas que le permitan tomar decisiones fundamentadas dentro  
del aula.  
La alfabetización en inteligencia artificial también es necesaria. No basta con enseñar a usar  
plataformas; es importante entender cómo funcionan, qué información ofrecen, qué sesgos pueden  
tener y cómo comprobar sus respuestas. Si el docente no domina estos aspectos, difícilmente podrá  
orientar a sus estudiantes hacia un uso responsable. En el contexto del bachillerato ecuatoriano, esta  
formación resulta aún más importante porque los estudiantes se encuentran consolidando hábitos  
académicos, autonomía y pensamiento crítico.  
Otro aspecto que se destaca en la revisión es el cambio en el rol del profesor. La inteligencia artificial  
no lo reemplaza; al contrario, vuelve más necesaria su presencia. En un contexto donde los estudiantes  
pueden conseguir respuestas inmediatas, el docente ya no solo transmite información, sino que  
acompaña, orienta y guía el proceso de aprendizaje. Su función consiste en ayudar al estudiante a  
cuestionar, contrastar, interpretar y dar sentido a la información que recibe.  
La dimensión ética ocupa un lugar central dentro de esta discusión. El uso de inteligencia artificial  
plantea desafíos relacionados con plagio, transparencia, privacidad, confiabilidad de la información y  
dependencia tecnológica. En bachillerato, estos temas adquieren especial relevancia debido a la edad  
de los estudiantes y a su proceso de formación académica. Muchos pueden utilizar estas herramientas  
sin medir del todo las consecuencias de presentar información no verificada o de entregar trabajos  
generados automáticamente.  
Frente a esto, la respuesta educativa no debería centrarse únicamente en prohibiciones. La revisión  
sugiere que resulta más útil establecer criterios claros, promover la transparencia y enseñar prácticas  
responsables. Es preferible formar estudiantes capaces de reconocer cuándo y cómo usar estas  
herramientas que intentar eliminarlas de un entorno donde ya están presentes. La integridad  
académica también requiere una revisión profunda. La pregunta ya no es si debe permitirse o no el uso  
de inteligencia artificial, sino bajo qué condiciones puede integrarse sin afectar el aprendizaje. Esto  
obliga a replantear actividades y evaluaciones. Tareas que antes podían medir comprensión mediante  
un producto final hoy pueden resolverse fácilmente con ayuda tecnológica.  
Por ello, uno de los principales cambios necesarios está en la evaluación. La revisión muestra que las  
estrategias centradas solo en resultados finales pierden efectividad. En cambio, adquieren mayor valor  
procesos como la defensa oral, la argumentación, la explicación paso a paso, la reflexión personal y la  
justificación de decisiones. Estas modalidades permiten identificar si existe comprensión real más allá  
del apoyo recibido por herramientas digitales. Desde lo pedagógico, la inteligencia artificial puede  
convertirse en un recurso valioso cuando se utiliza para fortalecer análisis, comparación,  
argumentación y mejora de productos académicos. Su utilidad aumenta cuando se integra como apoyo  
para pensar mejor, no como sustituto del esfuerzo intelectual. Diseñar actividades de este tipo exige  
planificación y criterio docente.  
La revisión también evidencia que la implementación de estas herramientas debe considerar las  
condiciones reales del contexto ecuatoriano. No todas las instituciones cuentan con acceso  
tecnológico suficiente, ni todos los estudiantes disponen de conexión estable o dispositivos  
adecuados. Ignorar estas diferencias podría ampliar desigualdades ya existentes. Puede afirmarse que  
integrar inteligencia artificial en el bachillerato ecuatoriano exige equilibrio. No se trata de rechazarla  
por completo ni de asumirla como solución automática. Su valor dependerá de la formación docente,  
de lineamientos institucionales claros y de una cultura académica responsable. El desafío principal  
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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1014.  
sigue siendo formar estudiantes capaces de pensar críticamente en un entorno donde la inteligencia  
artificial ya forma parte de la realidad educativa.  
CONCLUSIÓN  
La revisión realizada confirma que la inteligencia artificial ya forma parte del debate educativo actual.  
Su presencia ha cambiado la forma en que se enseña, se aprende, se evalúa y se produce información  
académica. Aunque ofrece ventajas como apoyo en la planificación, acceso rápido a información y  
generación de recursos, su sola incorporación no mejora la educación. Todo depende del uso que se  
le dé y de la orientación que reciba el estudiante.  
Uno de los principales hallazgos es que las competencias docentes para trabajar con IA van mucho  
más allá del manejo técnico. El profesor necesita comprender sus alcances, limitaciones y riesgos para  
decidir cuándo utilizarla y con qué propósito. En este sentido, destacan cinco dimensiones clave:  
comprensión conceptual, manejo digital, aplicación pedagógica, análisis crítico y criterio ético.  
La revisión también deja claro que el aspecto ético debe ocupar un lugar central en el bachillerato  
ecuatoriano. Entre los riesgos más frecuentes aparecen el plagio, la dependencia tecnológica, la  
información poco confiable, los sesgos y el uso inadecuado de datos. Frente a esto, la respuesta no  
debería ser prohibir estas herramientas, sino enseñar a usarlas con responsabilidad, establecer reglas  
claras y fomentar una cultura académica basada en la transparencia.  
En lo pedagógico, la IA puede ser útil cuando fortalece procesos como el análisis, la argumentación, la  
comparación y la reflexión. Su valor disminuye cuando se limita a producir respuestas automáticas o  
tareas terminadas. Aquí el docente sigue siendo fundamental como mediador del aprendizaje. Otro  
punto importante es la necesidad de replantear la evaluación. Hoy resulta insuficiente centrarse solo  
en productos finales. Es necesario valorar procesos, explicaciones, argumentaciones y aplicaciones  
contextualizadas que permitan evidenciar comprensión real.  
Aunque muchos estudios provienen de educación superior, sus aportes pueden adaptarse al  
bachillerato ecuatoriano si se consideran sus particularidades. La integración de la IA debe ser gradual,  
guiada y contextualizada. El reto no está únicamente en enseñar a usar estas herramientas, sino en  
formar estudiantes capaces de pensar críticamente y aprender con criterio en un entorno donde la  
inteligencia artificial ya es parte de la realidad educativa.  
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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 1015.  
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