DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v7i4.6264  
Inteligencia artificial y la enseñanza docente en estudiantes  
de una universidad tecnológica  
Artificial intelligence and teaching education in students at a technological  
university  
Erika Ercilia Vázquez Moreno  
evazquez@uts.edu.mx  
https://orcid.org/0000-0002-4030-0249  
Universidad Tecnológica del Sur de Sonora  
Cd. Obregón, Sonora – México  
Helga Karina Tolano Gutiérrez  
ktolano@uts.edu.mx  
https://orcid.org/0000-0002-3848-8115  
Universidad Tecnológica del Sur de Sonora  
Cd. Obregón, Sonora – México  
Juan Carlos Vázquez Brindis  
jbrindis@uts.edu.mx  
https://orcid.org/0000-0002-3258-5205  
Universidad Tecnológica del Sur de Sonora  
Cd. Obregón, Sonora – México  
Laura Olivia Amavizca Valdez  
lamavizca@uts.edu.mx  
https://orcid.org/0000-0003-1614-110X  
Universidad Tecnológica del Sur de Sonora  
Cd. Obregón, Sonora – México  
Lilia Zulema Gaytan Martínez  
zgaytan@uts.edu.mx  
https://orcid.org/0000-0003-4280-6064  
Universidad Tecnológica del Sur de Sonora  
Cd. Obregón, Sonora – México  
Eusebio Jiménez López  
eusebiojimenezlopez@gmail.com  
https://orcid.org/0000-0001-6893-3550  
Instituto Tecnológico Superior de Cajeme  
Cd. Obregón, Sonora – México  
Artículo recibido: 14 de marzo de 2026. Aceptado para publicación: 03 de agosto de 2026.  
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.  
Resumen  
El presente estudio analizó la relación entre la inteligencia artificial y la enseñanza docente en  
estudiantes de la Universidad Tecnológica del Sur de Sonora. El objetivo de la investigación fue  
determinar la relación existente entre la inteligencia artificial y la enseñanza docente en estudiantes  
de una institución de educación superior tecnológica. La investigación fue de tipo básica, con un  
diseño no experimental, enfoque cuantitativo, método hipotético-deductivo y alcance correlacional.  
Para la recolección de datos se empleó la técnica de la encuesta, utilizando un cuestionario como  
instrumento para medir las variables de estudio. La población estuvo conformada por estudiantes de  
la Universidad Tecnológica del Sur de Sonora y la muestra estuvo integrada por 60 participantes. Los  
resultados evidenciaron una correlación positiva y estadísticamente significativa entre la inteligencia  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2026, Volumen VII, Número 4 p 770.  
artificial y la enseñanza docente, lo que indica que una mayor integración de herramientas de  
inteligencia artificial en las prácticas de enseñanza se asocia con un mejor proceso de aprendizaje de  
los estudiantes. Estos hallazgos sugieren que la incorporación de la inteligencia artificial fortalece las  
estrategias didácticas y favorece el desarrollo de experiencias de aprendizaje más efectivas.  
En conclusión, los resultados respaldan la hipótesis de que la integración de la inteligencia artificial  
en la enseñanza docente ejerce una influencia positiva en el aprendizaje de los estudiantes. Asimismo,  
la correlación encontrada confirma la relevancia de incorporar tecnologías basadas en inteligencia  
artificial en los procesos educativos, ya que contribuyen al fortalecimiento de la calidad de la  
enseñanza y al mejoramiento del desempeño académico.  
Palabras clave: inteligencia artificial, enseñanza docente, aprendizaje, educación superior,  
tecnología educativa  
Abstract  
This study analyzed the relationship between artificial intelligence and teaching among students at the  
Southern Sonora Technological University. The aim of the research was to determine the existing  
relationship between artificial intelligence and teaching among students at a technological higher  
education institution. The research was basic in type, with a non-experimental design, quantitative  
approach, hypothetical-deductive method, and correlational scope. For data collection, the survey  
technique was used, with a questionnaire as the instrument to measure the study variables. The  
population consisted of students from the Southern Sonora Technological University, and the sample  
included 60 participants. The results showed a positive and statistically significant correlation  
between artificial intelligence and teaching, indicating that a greater integration of AI tools in teaching  
practices is associated with better student learning. These findings suggest that incorporating  
artificial intelligence strengthens teaching strategies and helps create more effective learning  
experiences. In conclusion, the results support the hypothesis that integrating artificial intelligence  
into teaching has a positive impact on student learning. Additionally, the correlation found confirms  
the importance of incorporating AI-based technologies into educational processes, as they help  
improve teaching quality and boost academic performance.  
Keywords: artificial intelligence, teaching, learning, higher education, educational technology  
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 Moreno, E. E., Tolano Gutiérrez, H. K., Vázquez Brindis, J. C., Amavizca Valdez,  
L. O., Gaytan Martínez, L. Z., & Jiménez López, E. (2026). Inteligencia artificial y la enseñanza docente  
en estudiantes de una universidad tecnológica. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales  
y Humanidades 7 (4), 770 – 782. https://doi.org/10.56712/latam.v7i4.6264  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2026, Volumen VII, Número 4 p 771.  
INTRODUCCIÓN  
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta de gran valor para estudiantes y  
docentes, ya que facilita la realización de tareas, optimiza los procesos de enseñanza y aprendizaje y  
favorece el desarrollo de experiencias educativas más dinámicas y personalizadas. Su incorporación  
ética y responsable en el ámbito educativo promueve el desarrollo de competencias académicas,  
digitales y profesionales, preparando a los estudiantes para enfrentar los retos de un entorno laboral  
cada vez más tecnológico. En este contexto, los estudiantes adquieren habilidades especializadas,  
competencias para la empleabilidad y experiencias prácticas que fortalecen su formación integral y  
contribuyen al logro de sus objetivos académicos y profesionales.  
Asimismo, la inteligencia artificial favorece una enseñanza más inclusiva y eficaz, al adaptar los  
procesos educativos a las necesidades de los estudiantes y mejorar la calidad del aprendizaje. Su  
impacto trasciende el ámbito educativo y se extiende al sector productivo, donde ha transformado la  
manera en que las organizaciones desarrollan sus actividades. Tanto pequeñas como grandes  
empresas han incorporado herramientas de inteligencia artificial para automatizar tareas rutinarias,  
optimizar procesos, incrementar la productividad y fortalecer la toma de decisiones. Como resultado,  
estas tecnologías han contribuido a la reducción de costos operativos, al incremento de la eficiencia y  
a la creación de entornos laborales más seguros y saludables. De acuerdo con una encuesta realizada  
en 2023, el 55 % de las empresas ya había invertido en la integración de soluciones de inteligencia  
artificial, mientras que el 58 % manifestó su intención de implementarlas en el futuro. En este sentido,  
la IA no debe entenderse como un sustituto del talento humano, sino como una tecnología  
complementaria que potencia las capacidades de las personas, mejora su desempeño y genera nuevas  
oportunidades de innovación y desarrollo.  
De acuerdo con Rama (2023), la inteligencia artificial (IA) está impulsando una nueva etapa de  
transformación digital en la educación, particularmente en Uruguay, al modificar los procesos de  
enseñanza y aprendizaje mediante la incorporación de tecnologías inteligentes. El autor señala que la  
IA actúa como un motor de innovación al automatizar procesos educativos e integrar herramientas  
como chatbots, asistentes virtuales y simuladores interactivos, ampliando las posibilidades del  
ecosistema educativo digital. Asimismo, sostiene que el surgimiento de un nuevo paradigma  
tecnoeconómico, caracterizado por la convergencia de tecnologías como la inteligencia artificial, el 5G  
y el Big Data, favorece el desarrollo de modelos de aprendizaje más personalizados y adaptados a las  
necesidades de los estudiantes.  
Rama (2023) también destaca que esta transformación digital está redefiniendo el papel de docentes  
y estudiantes, promoviendo una interacción más estrecha entre las personas y las tecnologías  
inteligentes. En este contexto, el tratamiento y análisis de datos constituyen elementos fundamentales  
para el funcionamiento eficaz de la inteligencia artificial, ya que permiten optimizar la toma de  
decisiones, mejorar los procesos educativos y ofrecer experiencias de aprendizaje más eficientes. No  
obstante, el autor advierte que el aprovechamiento pleno del potencial de la IA requiere la actualización  
de los planes de estudio, el fortalecimiento de las competencias digitales y la capacitación continua  
del profesorado, con el propósito de responder a las exigencias de un entorno educativo cada vez más  
digitalizado  
La inteligencia artificial (IA) está transformando los sistemas educativos a nivel mundial, incluyendo la  
formación técnica y la práctica docente. Su incorporación en los procesos educativos ofrece  
herramientas capaces de personalizar el aprendizaje, proporcionar retroalimentación inmediata,  
automatizar tareas y fomentar experiencias de enseñanza más interactivas y centradas en las  
necesidades de los estudiantes. Estas capacidades contribuyen al desarrollo de modelos educativos  
más flexibles, eficientes e innovadores.  
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ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2026, Volumen VII, Número 4 p 772.  
No obstante, la implementación de la inteligencia artificial también plantea importantes desafíos  
relacionados con la capacitación del profesorado, la protección y gestión de los datos, la privacidad de  
la información y la transparencia de los algoritmos utilizados en las plataformas educativas. En  
consecuencia, resulta indispensable establecer marcos éticos y normativos que garanticen un uso  
responsable de estas tecnologías en el ámbito educativo.  
En Estados Unidos, la inteligencia artificial se ha incorporado ampliamente en la educación técnica y  
superior para personalizar el aprendizaje, ofrecer recursos educativos adaptativos y fortalecer el  
desarrollo de competencias digitales. Asimismo, diversas universidades e instituciones de educación  
superior han diseñado programas académicos especializados en inteligencia artificial y sus  
aplicaciones en diferentes áreas del conocimiento. Por su parte, los Países Bajos se han consolidado  
como uno de los referentes internacionales en la integración de la IA en la educación, gracias a la  
implementación de estrategias nacionales orientadas a su incorporación en los planes de estudio, la  
formación docente y la inversión en infraestructura tecnológica que favorece la innovación educativa.  
En México, diversas iniciativas impulsadas por instituciones educativas, organismos gubernamentales  
y empresas tecnológicas han promovido la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en los  
procesos de enseñanza y aprendizaje. Empresas como Google han desarrollado programas de  
formación dirigidos a docentes y estudiantes, con el propósito de fortalecer las competencias digitales  
y fomentar el uso responsable de herramientas basadas en inteligencia artificial. Asimismo, el  
aprendizaje en línea ha cobrado mayor relevancia al ampliar las oportunidades de acceso a la  
educación superior y facilitar modalidades de enseñanza más flexibles e inclusivas.  
No obstante, la integración de la IA en el sistema educativo mexicano aún enfrenta desafíos  
importantes. Entre ellos destacan la limitada infraestructura tecnológica en algunas instituciones, el  
acceso desigual a recursos digitales y la necesidad de fortalecer las competencias digitales del  
profesorado y del estudiantado. A pesar de estas limitaciones, continúan realizándose esfuerzos para  
mejorar la conectividad, incrementar la inversión en tecnología educativa y promover la capacitación  
docente, con el fin de lograr una incorporación más efectiva y equitativa de la inteligencia artificial en  
todos los niveles educativos.  
En este contexto, el presente estudio se sustenta en una base metodológica sólida que permitirá  
generar evidencia científica sobre la relación entre la inteligencia artificial y la enseñanza docente. Los  
resultados contribuirán al fortalecimiento de futuras investigaciones en el ámbito de la educación y la  
tecnología, particularmente aquellas con enfoque cuantitativo. El objetivo de la investigación es  
determinar la relación entre la inteligencia artificial y la enseñanza docente en una institución de  
educación superior tecnológica, identificando tanto los beneficios como los desafíos que implica la  
incorporación de estas tecnologías en los procesos de enseñanza y aprendizaje.  
Goenechea y Concepción Valero (2024), en un estudio realizado en España, analizaron el impacto de  
la inteligencia artificial (IA) en la toma de decisiones educativas, la enseñanza y la formación  
ciudadana. La investigación adoptó un enfoque cuantitativo e incluyó análisis descriptivos,  
comparativos e inferenciales a partir de la información recopilada mediante un cuestionario aplicado  
a futuros docentes. El propósito fue evaluar el nivel de conocimiento sobre conceptos relacionados  
con la inteligencia artificial, así como conocer sus percepciones respecto a la transformación de la  
educación impulsada por esta tecnología y su relación con las competencias clave del sistema  
educativo.  
Los resultados evidenciaron diferencias significativas según el género y la formación académica previa  
de los participantes. En particular, los hombres y los estudiantes con antecedentes de formación en  
ciencias manifestaron un mayor nivel de familiaridad con los conceptos asociados a la inteligencia  
artificial. Asimismo, los participantes relacionaron principalmente la IA con el desarrollo de  
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competencias digitales, matemáticas, científicas, tecnológicas y técnicas, mientras que otorgaron  
menor importancia a su contribución al fortalecimiento de las competencias ciudadanas. Estos  
hallazgos ponen de manifiesto la necesidad de fortalecer la formación inicial del profesorado en el uso  
pedagógico de la inteligencia artificial, promoviendo una visión integral que considere tanto las  
competencias técnicas como las éticas y sociales.  
Por su parte, la UNESCO (2023) señala que la inteligencia artificial está transformando los procesos de  
enseñanza y aprendizaje, convirtiéndose en un recurso estratégico para contribuir al logro de los  
Objetivos de Desarrollo Sostenible, particularmente aquellos relacionados con una educación inclusiva,  
equitativa y de calidad. No obstante, advierte que su implementación requiere el diseño de políticas  
públicas, marcos regulatorios y principios éticos que permitan afrontar los desafíos asociados con la  
privacidad, la transparencia, la equidad y el uso responsable de la tecnología. En este sentido, la  
UNESCO promueve un enfoque de inteligencia artificial centrada en el ser humano, orientado a reducir  
las desigualdades en el acceso al conocimiento, preservar la diversidad cultural y evitar el incremento  
de las brechas digitales, bajo el principio de una "IA para todos".  
La UNESCO ha desarrollado diversos documentos y guías sobre inteligencia artificial con el propósito  
de orientar a los responsables de formular políticas educativas en la comprensión de las  
oportunidades, desafíos e implicaciones que esta tecnología representa para los sistemas educativos.  
Estas publicaciones ofrecen recomendaciones para el desarrollo de competencias digitales, la  
formulación de políticas públicas y la adopción de estrategias que permitan una integración ética,  
inclusiva y responsable de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje  
(UNESCO, 2024).  
Por su parte, Borda Díaz (2024), en un estudio realizado en Lima, sostiene que la inteligencia artificial  
constituye uno de los pilares del futuro de la informática debido a la amplia variedad de aplicaciones  
que ofrece para resolver problemas complejos y generar beneficios en diversos sectores, incluido el  
educativo. El autor distingue dos grandes áreas de la inteligencia artificial. La primera corresponde a  
los procesos generales, que comprenden disciplinas como la robótica, la visión por computadora, el  
procesamiento del lenguaje natural y la planificación automatizada. La segunda se refiere a la  
representación del conocimiento, donde se ubican los sistemas expertos, diseñados para emular el  
razonamiento y la toma de decisiones de especialistas humanos mediante la representación y  
manipulación de conocimiento especializado.  
Asimismo, la UNESCO (2024) destaca que la integración de la inteligencia artificial en la educación  
favorece la personalización del aprendizaje, contribuyendo a reducir la brecha entre los modelos  
tradicionales de enseñanza masiva y las necesidades individuales de los estudiantes. Gracias a sus  
capacidades de análisis de datos, la IA permite realizar un seguimiento continuo del progreso  
académico, adaptar los contenidos y estrategias de enseñanza a las características de cada estudiante  
e identificar oportunamente factores asociados con el riesgo de rezago o abandono escolar. Sin  
embargo, el organismo también advierte que su implementación debe realizarse bajo principios éticos  
que garanticen la equidad, la transparencia, la protección de datos y la inclusión. En este sentido, la  
inteligencia artificial se perfila como una tecnología clave para impulsar el modelo de Educación 4.0,  
al combinar la personalización del aprendizaje con la cobertura a gran escala, favoreciendo una  
educación más flexible, inclusiva y accesible para todos.  
Los algoritmos de inteligencia artificial (IA) son un conjunto estructurado instrucciones que las  
computadoras ejecutan para realizar tareas específicas o resolver problemas. La inteligencia artificial  
se centra en dotar a las máquinas de toma de decisiones y razonamiento humano, en aprendizaje, los  
algoritmos de IA son herramientas poderosas para tareas como procesamiento del lenguaje natural,  
reconocimiento de imágenes y toma de decisiones, avances en traducción, reconocimiento visual y  
auditivo. (Algoritmos de inteligencia artificial (IA): cómo están cambiando la seguridad pública, 2023).  
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Un estudio en UTS explora cómo la inteligencia artificial en un centro de educación técnica productiva,  
enfatiza la conexión con la enseñanza de la creatividad y la innovación. La hipótesis general se plantea  
en el estudio: Hipótesis nula: No existe una conexión significativa entre el uso de la inteligencia artificial  
y la educación docente para estudiantes de un centro de formación técnicamente productivo en UTS.  
Hipótesis alternativa: existe una correlación significativa entre el uso entre los estudiantes del centro  
de inteligencia artificial y formación docente formación técnicamente productiva en Universidad  
Tecnológica del Sur de Sonora.  
METODOLOGÍA  
La presente investigación se desarrolló bajo un enfoque de investigación básica. De acuerdo con  
Narváez (2024), este tipo de investigación tiene como propósito ampliar el conocimiento científico  
sobre un fenómeno específico, generando aportes teóricos que contribuyan a su comprensión sin  
perseguir una aplicación práctica inmediata. En este sentido, el estudio buscó profundizar en el  
conocimiento de la relación entre la inteligencia artificial y la enseñanza docente en el contexto de la  
educación superior tecnológica.  
Asimismo, se empleó el método hipotético-deductivo, el cual consiste en la formulación de hipótesis a  
partir del planteamiento del problema y del marco teórico, para posteriormente someterlas a  
comprobación mediante el análisis de la información obtenida. Este método permitió establecer  
conclusiones objetivas con base en la evidencia empírica recopilada durante el desarrollo de la  
investigación.  
La investigación adoptó un enfoque cuantitativo. Según Ortega (2024), este enfoque se caracteriza por  
la recolección y el análisis de datos numéricos mediante procedimientos estadísticos y matemáticos,  
con el propósito de describir fenómenos, medir variables y establecer relaciones entre ellas. En  
consecuencia, el análisis estadístico permitió identificar el grado de asociación existente entre las  
variables de estudio y obtener resultados objetivos que sustentaran las conclusiones de la  
investigación.  
Por otra parte, el estudio se desarrolló con un alcance correlacional. De acuerdo con Cruz Licea y  
Moreno Altamirano (2024), las investigaciones correlacionales tienen como finalidad determinar el  
grado de relación existente entre dos o más variables, sin manipularlas, identificando patrones y  
asociaciones que permitan comprender el comportamiento de los fenómenos analizados. En este  
sentido, el presente estudio buscó determinar la relación entre la inteligencia artificial y la enseñanza  
docente en estudiantes de la Universidad Tecnológica del Sur de Sonora.  
La presente investigación se desarrolló bajo un diseño no experimental, de corte transversal y alcance  
correlacional. El diseño no experimental se caracteriza porque las variables de estudio no son  
manipuladas deliberadamente; por el contrario, se observan y analizan en su contexto natural, sin que  
el investigador intervenga o modifique las condiciones en las que ocurren los fenómenos. Asimismo,  
el diseño transversal permitió recopilar la información en un único momento, facilitando el análisis de  
la relación existente entre las variables de estudio (Velázquez, 2024). En este sentido, los estudios  
correlacionales tienen como propósito identificar y determinar el grado de asociación entre dos o más  
variables, sin establecer relaciones de causalidad ni alterar su comportamiento.  
La primera variable de estudio corresponde a la inteligencia artificial. De acuerdo con Porcelli (2021),  
la inteligencia artificial comprende el desarrollo de sistemas y algoritmos capaces de simular procesos  
propios de la inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento, la toma de decisiones y la  
resolución de problemas complejos. Para ello, emplea tecnologías como el aprendizaje automático  
(machine learning), el procesamiento del lenguaje natural y otros modelos computacionales que  
permiten a las máquinas ejecutar tareas de manera autónoma e inteligente.  
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ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2026, Volumen VII, Número 4 p 775.  
La segunda variable corresponde a la enseñanza docente. Según Gómez Vahos (2020), la enseñanza  
docente es el proceso mediante el cual el profesorado planifica, organiza, desarrolla y evalúa  
estrategias pedagógicas con la finalidad de transmitir conocimientos, desarrollar habilidades y  
fomentar valores que favorezcan el aprendizaje y la formación integral de los estudiantes. Este proceso  
comprende la planificación de las actividades de aprendizaje, la creación de ambientes educativos  
estimulantes, la implementación de estrategias didácticas, la evaluación del progreso académico y la  
mejora continua de las prácticas de enseñanza para alcanzar los objetivos educativos.  
Para evaluar la variable enseñanza docente se utilizó un cuestionario estructurado con escala tipo  
Likert de cinco categorías de respuesta, integrado por 20 ítems distribuidos en tres dimensiones, cada  
una conformada por dos indicadores. Este instrumento permitió conocer la percepción de los  
estudiantes de la Universidad Tecnológica del Sur de Sonora sobre la enseñanza docente y obtener  
información cuantitativa para analizar su relación con la variable inteligencia artificial.  
Para la recolección de la información se utilizaron dos cuestionarios estructurados con escala tipo  
Likert de cinco categorías de respuesta, diseñados para medir la percepción de los estudiantes  
respecto a las variables inteligencia artificial y enseñanza docente. Ambos instrumentos fueron  
elaborados específicamente para los objetivos de la investigación y sometidos a un proceso de  
validación por juicio de expertos, con el propósito de garantizar su pertinencia, claridad y coherencia.  
De acuerdo con Vega Villa y Zavala Villalón (2004), la calidad de los datos obtenidos depende en gran  
medida del diseño del cuestionario y de la precisión de sus ítems, aspectos que inciden directamente  
en la validez y confiabilidad de los resultados. Asimismo, la encuesta constituye una técnica eficiente  
y económica para la obtención de información en investigaciones con enfoque cuantitativo,  
especialmente cuando se trabaja con muestras amplias.  
El análisis de los datos se realizó mediante procedimientos estadísticos descriptivos e inferenciales.  
Los resultados se organizaron y presentaron a través de tablas y gráficos estadísticos, utilizando el  
software IBM SPSS Statistics versión 27.0, lo que permitió procesar, organizar e interpretar la  
información obtenida de manera sistemática.  
Para la prueba de hipótesis se empleó el coeficiente de correlación de rangos de Spearman (ρ), debido  
a que las variables fueron medidas mediante una escala ordinal tipo Likert y el objetivo del estudio fue  
determinar el grado de relación entre ellas. De acuerdo con Minitab (2019), el coeficiente de Spearman  
permite medir la fuerza y dirección de la asociación entre dos variables ordinales, estableciendo el  
orden jerárquico de los datos analizados. La decisión estadística se tomó con un nivel de significancia  
de α = 0.05; por tanto, cuando el valor de significancia (p < 0.05), se rechazó la hipótesis nula y se  
aceptó la hipótesis alternativa, concluyendo que existe una relación estadísticamente significativa  
entre las variables de estudio.  
RESULTADOS  
Fiabilidad mediante la prueba Alfa de Crombach se ha podido demostrar la confiabilidad del  
instrumento es buena, obteniendo un puntaje de .881.  
Tabla 1  
Estadísticas de fiabilidad  
Alfa de Cronbach  
N° de elementos  
.881  
39  
Fuente: elaboración propia.  
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ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2026, Volumen VII, Número 4 p 776.  
Por último, ha sido posible analizar el nivel de correlación que existe entre las variables  
Enseñanza docente y Uso de inteligencia artificial mediante la prueba de correlación de Spearman,  
obteniendo los siguientes resultados:  
El coeficiente .531 indica una correlación positiva moderada entre las variables enseñanza docente y  
uso de Inteligencia Artificial. Esto significa que: a medida que aumenta la percepción positiva de la  
enseñanza docente, también tiende a aumentar el uso de la Inteligencia Artificial; y viceversa. La  
relación no es perfecta, pero sí lo suficientemente fuerte como para considerarla relevante.  
Una clasificación común es:  
Coeficiente Interpretación  
0.00 – 0.19 Muy débil  
0.20 – 0.39 Débil  
0.40 – 0.59 Moderada  
0.60 – 0.79 Fuerte  
0.80 – 1.00 Muy fuerte  
Tabla 2  
Correlación entre enseñanza docente e Inteligencia artificia  
Correlaciones  
Enseñanza_docente Inteligencia_Artificial  
Rho de  
Spearman  
Enseñanza_docente  
Coeficiente de  
correlación  
Sig. (bilateral)  
N
1.000  
.521”  
.
.000  
60  
60  
Inteligencia_artificial Coeficiente de  
.531”  
1.000  
correlación  
Sig. (bilateral)  
N
.000  
60  
.
60  
Nota: **. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).  
Fuente: elaboración propia.  
Frecuencias  
En la siguiente tabla se muestran los estadísticos descriptivos (media y desviación estándar) de cada  
uno de los ítems analizados.  
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ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2026, Volumen VII, Número 4 p 777.  
Tabla 3  
Estadístico de docentes y uso de tecnología  
Estadísticos  
Utilizan los Emplean los  
Los docentes  
emplean  
material  
didáctico  
relacionado  
con los  
contenidos de  
clase.  
Manejan  
los  
docentes  
redes  
Los docentes les  
guían y/o  
comparte una o  
dos fuentes  
confiables para la  
búsqueda de  
información.  
docentes  
equipos PC o  
Laptop en el  
desarrollo de  
la clase.  
docentes  
juegos  
educativos  
usando  
recursos  
digitales.  
sociales.  
N
Válido  
Perdidos  
60  
0
60  
0
60  
0
60  
0
60  
0
Media  
Desv.  
4.20  
.777  
4.68  
.537  
3.08  
.787  
2.73  
1.219  
3.95  
.872  
Desviación  
Fuente: elaboración propia.  
Tabla 4  
Estadísticos docentes y trabajo académico  
Estadísticos  
Los docentes  
utilizan  
eficientemente  
organizadores  
gráficos  
empleando  
herramientas  
tecnológicas.  
60  
Los docentes  
Los docentes  
trabajan con  
simuladores  
para  
desarrollo  
interactivo de  
mi  
Los docentes  
ponen a mi  
disposición  
información  
digital para el  
desarrollo de  
mi  
En el trabajo  
en equipo  
los  
docentes  
asignan  
roles para  
cada  
utilizan algún  
tipo de  
inteligencia  
artificial  
como  
herramienta  
de apoyo.  
60  
aprendizaje.  
aprendizaje.  
integrante.  
N
Válido  
60  
60  
60  
Perdidos  
0
0
0
0
0
Media  
4.03  
3.23  
2.95  
4.15  
2.48  
Desv.  
.802  
.810  
1.111  
.880  
1.308  
Desviación  
Fuente: elaboración propia.  
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Tabla 5  
Estudiantes y su trabajo colaborativo  
Estadísticos  
Realizo trabajo  
Participo  
Aprendo mis  
actividades  
usando la  
inteligencia  
artificial.  
Interactúo de  
manera  
colaborativa  
con mis  
Me motiva  
trabajar con  
herramientas  
tecnológicas.  
colaborativo  
en línea para  
mis  
en clase a  
partir de  
mis  
saberes  
previos.  
60  
actividades  
compañeros.  
N
Válido  
60  
0
60  
0
60  
0
60  
0
Perdidos  
0
Media  
Desv.  
3.88  
.958  
3.55  
1.032  
3.48  
.833  
4.28  
.666  
4.37  
.736  
Desviación  
Fuente: elaboración propia.  
Tabla 6  
Estudiantes y su trabajo en clase  
Estadísticos  
En clases  
desarrollo mi  
pensamiento  
creativo.  
Desarrollo  
actividades  
audiovisuales  
para mis  
trabajos en  
clase.  
Desarrollo  
ideas de  
solución  
utilizando  
recursos  
tecnológicos.  
Diseño  
prototipos con  
el uso de  
herramientas  
digitales.  
Uso la  
inteligencia  
artificial  
como  
herramienta  
para mi  
aprendizaje.  
60  
N
Válido  
60  
0
60  
0
60  
0
60  
0
Perdidos  
0
Media  
Desv.  
3.72  
.825  
3.12  
1.027  
3.77  
.890  
3.70  
.926  
3.80  
.840  
Desviación  
Fuente: elaboración propia.  
Tabla 7  
Tablas de frecuencia  
Los docentes emplean material didáctico relacionado con los contenidos de clase.  
Frecuencia  
Porcentaje  
Porcentaje  
válido  
1.7  
Porcentaje  
acumulado  
1.7  
Válido  
Casi nunca  
A veces  
1
1.7  
16.7  
41.7  
40.0  
100.0  
10  
25  
24  
60  
16.7  
41.7  
40.0  
100.0  
18.3  
60.0  
100.0  
Casi siempre  
Siempre  
Total  
Fuente: elaboración propia.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2026, Volumen VII, Número 4 p 779.  
A continuación, se presentan las tablas de frecuencia de las preguntas analizadas, el porcentaje de las  
respuestas obtenidas en cada una de ellas.  
Tabla 8  
Utilizan los docentes equipos PC o Laptop en el desarrollo de la clase  
Frecuencia  
Porcentaje  
Porcentaje válido  
Porcentaje  
acumulado  
3.3  
Válido  
A veces  
Casi siempre  
Siempre  
Total  
2
3.3  
25.0  
71.7  
100.0  
3.3  
25.0  
71.7  
100.0  
15  
43  
60  
28.3  
100.0  
Fuente: elaboración propia.  
Tabla 9  
Emplean los docentes juegos educativos usando recursos digitales  
Frecuencia  
Porcentaje  
Porcentaje  
válido  
3.3  
Porcentaje  
acumulado  
3.3  
Válido  
Nunca  
2
8
35  
13  
2
3.3  
13.3  
58.3  
21.7  
3.3  
Casi nunca  
A veces  
13.3  
58.3  
21.7  
3.3  
16.7  
75.0  
96.7  
100.0  
Casi siempre  
Siempre  
Total  
60  
100.0  
100.0  
Fuente: elaboración propia.  
Tabla 10  
Manejan los docentes redes sociales  
Frecuencia  
Porcentaje  
Porcentaje  
válido  
23.3  
Porcentaje  
acumulado  
23.3  
Válido  
Nunca  
Casi nunca  
A veces  
Casi siempre  
Siempre  
Total  
14  
8
22  
12  
4
23.3  
13.3  
36.7  
20.0  
6.7  
13.3  
36.7  
20.0  
6.7  
36.7  
73.3  
93.3  
100.0  
60  
100.0  
100.0  
Fuente: elaboración propia.  
DISCUSIÓN  
Se encontró una correlación significativa entre la integración de la inteligencia formación artificial y  
docente en el Centro de Aprendizaje Técnicamente Productivo La correlación fue moderadamente  
fuerte, con un coeficiente 0.531 significado bilateral. 0,01 indica una relación muy significativa, muestra  
un impacto positivo en el aprendizaje de los estudiantes en dicho centro educativo. Descubrimiento;  
Moya & Eaton (2023), analizan la influencia de la inteligencia artificial (IA) en la educación, centrándose  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2026, Volumen VII, Número 4 p 780.  
en tres áreas principales: toma de decisiones educativas, cursos de estudio y educación cívica. a través  
de análisis cuantitativo que incluye descriptivo, comparativo y conclusiones, datos obtenidos de un  
cuestionario creado específicamente para este estudio. Se pone a prueba el grado de conocimiento  
del futuro. Profesores de universidad con conceptos de IA, su percepción. La transformación de la  
educación impulsada por esta tecnología y cómo se conectan. cambios junto con las ocho  
competencias básicas del sistema educativo. Es más, es Analizar posibles diferencias en la respuesta  
por género y educación previa. del encuestado.  
Torres García (2024). Los resultados del estudio mostraron una correlación significativa entre la  
formación docente y la inteligencia artificial, con un coeficiente Correlación de Spearman 0. 531 y un  
valor p de 0,01. lo confirma la hipótesis planteada en el estudio. Sánchez Vera (2024) sostiene que el  
uso de la inteligencia artificial en la educación ha sido controvertida por sus implicaciones.  
y se debe considerar su adecuada inclusión. Generalmente una persona percibe la inteligencia artificial  
como recurso para mejorar la enseñanza. Estrada-Araoz y En un estudio de Quispe-Aquise (2024), los  
resultados mostraron que los profesores tienen conocimientos parciales de IA. También aprecian sus  
beneficios.  
Facilitan el aprendizaje y personalizan la educación, al mismo tiempo que muestran preocupaciones  
sobre problemas potenciales como la deshonestidad académica y confidencialidad de la información.  
Además, incluso si ven la IA como una temen que un uso inadecuado puede afectar negativamente  
para la autonomía de los estudiantes.  
CONCLUSIONES  
Después de revisar los datos, se descubrió que el uso de la inteligencia artificial en la enseñanza facilitó  
el aprendizaje de los estudiantes. La IA implementada en un centro de formación técnicamente  
productivo en UTS impactó positiva y significativamente en el proceso de aprendizaje, mejorando la  
educación y rendimiento académico.  
El uso de la inteligencia artificial y la investigación educativa en la enseñanza de estudiantes de un  
centro de formación técnicamente productivo en UTS afecta positivamente su proceso de aprendizaje.  
Las actividades de inteligencia artificial benefician la labor educativa y rendimiento académico en el  
centro de formación técnicamente productiva de UTS según el análisis de datos.  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, agosto, 2026, Volumen VII, Número 4 p 781.  
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