![](3D"1105_Quispe_archivos/image002.jpg")
DOI: https://doi.org/1=
0.56712/latam.v6i4.4485
La inteligencia artificial inmersa en la docencia en los niveles de
educación básica superior
Artificial
intelligence embedded in teaching at the higher basic education levels
Ibeth Jacqueline Quispe Vargas
ibeth-quispe@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0008-8508-3728
MINUDEC – Unidad Educativ=
a Picaihua
Ambato –
Ecuador
Paola Lucia Lema Ávalos
pauli9218@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0001-7116-6249
MINUDEC – Unidad Educativa Picaihua
Ambato – =
Ecuador
Artículo
recibido: 03 de junio de 2025. Aceptado para publicación: 17 de
septiembre de 2025.
Conflictos de
Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
El presente estudio permitió realizar un análisis
teórico de la integración de la inteligencia artificial (IA) =
en
la docencia de los niveles superiores de educación básica,
identificando el impacto en los procesos de enseñanza-aprendizaje. La
revisión teórica, parte del reconocimiento del uso creciente =
del
uso de las tecnologías como tutores inteligentes, aprendizaje
adaptativo, chatbots y analítica educati=
va,
herramientas que han permitido personalizar contenidos, automatizar
evaluaciones y brindar retroalimentación inmediata. La
metodología empleada consistió en una revisión documen=
tal
de literatura científica más reciente que aborda la
aplicación educativa de la IA en contextos escolares. Además,=
se
identificaron beneficios pedagógicos significativos, como el
fortalecimiento del pensamiento crítico, la inclusión educati=
va,
la personalización del aprendizaje y la optimización del tiem=
po
docente. Sin embargo, también se reconocieron las diferentes
limitaciones como la falta de formación específica del
profesorado, la dependencia tecnológica, los riesgos éticos e=
n el
tratamiento de datos y los sesgos algorítmicos. En las conclusiones =
se
destaca que la IA no reemplaza al docente, sino que potencia su labor cuand=
o se
integra de manera crítica y contextualizada. Se recomienda impulsar
políticas educativas claras, fomentar la alfabetización digit=
al
crítica y garantizar una implementación ética que
favorezca la equidad y la calidad educativa en el entorno escolar.
Palabras clave: inteligencia
artificial, docencia, educación básica, aprendizaje adaptativ=
o,
tecnologías educativas
Abstract
This study allowed for a theoretical analysis of the integration of
artificial intelligence (AI) into teaching at higher levels of basic educat=
ion,
identifying the impact on teaching-learning processes. The theoretical revi=
ew
is based on the recognition of the increasing use of technologies such as s=
mart
tutors, adaptive learning, chatbots, and educational analytics, tools that =
have
enabled the personalization of content, automation of assessments, and
immediate feedback. The methodology employed consisted of a documentary rev=
iew
of the most recent scientific literature addressing the educational applica=
tion
of AI in school contexts. Furthermore, significant pedagogical benefits were
identified, such as the strengthening of critical thinking, academic inclus=
ion,
personalized learning, and optimization of teacher time. However, various
limitations were also recognized, such as the lack of specific teacher
training, technological dependence, ethical risks in data processing, and
algorithmic biases. The conclusions emphasize that AI does not replace
teachers, but rather enhances their work when integrates in a critical and
contextualized manner. It is recommended to promote clear educational polic=
ies,
foster critical digital literacy, and ensure ethical implementation that
supports equity and academic quality in the school environment.
Keywords: artificial
intelligence, teaching, basic education, adaptive learning, educational
technologies
T=
odo
el contenido de LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y H=
umanidades,
publicado en este sitio está disponibles bajo Licencia <=
span
lang=3Des-419 style=3D'color:black;mso-color-alt:windowtext'>Creative Commons.=
Cómo citar: Quispe Vargas, I. J., & Lema <=
span
class=3DGramE>Ávalos , P. L. (2025). La inteligencia artifici=
al
inmersa en la docencia en los niveles de educación básica
superior. LATAM Revista Latinoameri=
cana
de Ciencias Sociales y Humanidades 6 (4), 2999 – 3021. https://doi.or=
g/10.56712/latam.v6i4.4485
INTRODUCCIÓN
Actualmente la docencia a=
dado un giro de 180 grados, siendo un reto para los docentes, quienes deben
actualizar sus conocimientos y abrirse campo al apoyo que la inteligencia
artificial ofrece para el desarrollo de varias actividades cotidianas de la
docencia, y a la vez a enlazar el conocimiento empírico con el
conocimiento teórico, siendo momento que la docencia sea llevadera y=
se
optimice el tiempo para hacer la clase más dinámica, donde el
estudiante sea el protagonista de su aprendizaje con el apoyo del docente, =
que
se fortalezca el vínculo de la enseñanza – aprendizaje,=
y
se vea resultados significativos en los estudiantes de educación
básica. Dentro del marco de enseñanza – aprendizaje, los
docentes deben mantener una actualización constante y permanente en =
el
desarrollo de actividades, donde (Chen, Chen, & Lin, 2020), consideran =
que
evaluar el impacto de la IA en la educación, en el desarrollo y el u=
so
de las computadoras y las tecnologías informáticas impulsaron=
a
la investigación y las innovaciones en el uso de la IA en diferentes
sectores, los avances posteriores que han incrementado las capacidades de
procesamiento y computación, así como la capacidad de integrar
tecnologías informáticas en diferentes máquinas, equip=
os y
plataformas, impulsando al desarrollo de la IA, la cual ha demostrado tener=
un
gran impacto en los sectores en los que se integra, adoptado y utilizado am=
pliamente
en el sector educativo, la evaluación del impacto de la IA en los
aspectos de aprendizaje de la educación, con especial atenció=
n en
evaluar cómo se ha aplicado la IA y sus efectos en los docentes de
educación básica. La IA en la educación inicialmente
tomó la forma de computadoras y sistemas informáticos, y
posteriormente, la forma de plataformas educativas en línea y basada=
s en
la web. Tomando en cuenta que la población educativa en los centros
educativos de educación básica, donde los sistemas integrados=
han
hecho posible el uso de aplicaciones, así como =
chatbots,
chatgpt u otras Apps, para realizar funciones
similares a las de un docente o instructor, mediante la programación=
de
acuerdo al nivel educativo en el que se desarrolle el docente. El uso de es=
tas
plataformas y herramientas ha permitido o mejorado la efectividad y eficien=
cia
en el desarrollo de actividades y tiempo del docente, lo que resulta en una
calidad de instrucción más rica o mejorada en el ámbito
pedagógico. De igual manera, la IA ha proporcionado a los estudiantes
experiencias de aprendizaje mejoradas permitiendo la personalización=
de
los materiales de aprendizaje de acuerdo a las necesidades y capacidades. En
general, la IA ha tenido un gran impacto en la educación,
particularmente en las áreas de aprendizaje del sector educativo, de=
ntro
del contexto de las instituciones de aprendizaje individuales y colectivos.=
En el sistema educativo, se podría adap=
tar
a cualquier otro sistema curricular y pedagógico. El currículo
debe estar estructurado en ocho temas principales de IA que se presentan a =
los
estudiantes de forma progresiva, siguiendo una metodología totalmente
práctica basada en el concepto de agente inteligente, menciona (Bell=
as,
Guerreiro, & Naya, 2023, pág. 422 ).
Además, para aplicar las diferentes teorías pedagógica=
s,
conjuntamente con la IA se debe considerar la unidad didáctica plant=
eada
para cada uno de los niveles académicos en el que se vaya aplicar ba=
sado
en la resolución de un problema real utilizando la tecnología=
, ya
que la tecnología actual cuentan con las características
tecnológicas adecuadas para realizar tareas reales de inteligencia
artificial integrada, sin que supongan un coste significativo para los cent=
ros
educativos, que podrían utilizar el smartphone de los estudiantes y =
así
fomentar el buen uso de la tecnología en todos los niveles de
educación, de acuerdo con (Muñoz, Fuentes, & Cerezo, 2024=
).
Las unidades didácticas apoyadas en las=
IA
ayudan a diseñar y mejor la práctica educativa en
colaboración con los docentes considerando a los diferentes contextos
sociales, nivel académico, que permita que estos recursos sean amiga=
bles
y tengan una aplicabilidad confiable, que sea el apoyo que el docente requi=
ere
en los procesos académicos, de planificación y aplicaci&oacut=
e;n
durante sus clases, según (Desirée & Gutiérrez, 20=
21).
Además, (Sinha, Evans, & Carbo, 2023) menciona que se debe verificar que estas=
APPs permitan realizar una retroalimentación d=
irecta
de los docentes, unidades de trabajo relevantes en las temáticas para
mejorar en aspectos técnicos y educativos, permitiendo la
comprensión de las temáticas y que el estudiante adquiera un
aprendizaje dinámico y significativo.
DESARROLLO
En la actualidad la inteligencia artificial se
encuentra inmersa en la docencia convirtiéndose en un apoyo para la
enseñanza, en los niveles de educación básica superior,
tomando en cuenta que los contenidos, técnicas de enseñanza
está dirigida para niños, quienes tienen una manera de aprend=
er
diferente y son un mundo que se puede explorar los conocimientos mediante su
curiosidad y el interés por la tecnología, de esta manera el
docente se convertiría en una guía para que los estudiantes
aprendan a usar la tecnología de forma responsable y a usar con
honestidad y no hacer copia y pega al realizar sus tareas, además el
docente haría una clase dinámica, e interactiva, donde los
niños expongan su punto vista, de su propio criterio, y motivar a
realizar un análisis constructivista, en base a la temática y=
la
experiencia práctica aplicada por el docente. Para, (Serrano &
Moreno, 2024, pág. 13), Esto conlleva a afrontar los desafíos
pedagógicos y técnicos con un enfoque humano donde las IA sea
solo un apoyo en base a las ideas principales del docente convirtién=
dose
en una preocupación ética compartida entre educadores,
tecnólogos educativos,
filósofos,
sociólogos, considerando que las personas no le usan como apo=
yo
sino como herramienta que haga y piense por el que maneja la IA, por esto
se destaca la relevancia de emplear las herramientas de IA de ma=
nera
responsable, respetando las normas de integridad académica y atendie=
ndo
a cuestiones como la privacidad de los datos, su fiabilidad, honestidad y la
transparencia o los derechos de autor.
La IA en educación se describe al uso de
algoritmos computacionales que simulan funciones cognitivas de los seres
humanos, como el razonamiento, el aprendizaje y la resolución de
problemas que se detallan en estas herramientas para transformarse en un ap=
oyo
o automatización de tareas educativas, según Román, et=
. al
(2024).
En la actualidad, cuando de inteligencia
artificial se trata, las personas tienen diferentes puntos de vista, y vari=
anza
en su utilización, dentro de la educación, es una herramienta
tecnológica que apoya a los docentes en su planificación, en =
la
investigación, la interactividad con los estudiantes, tomando en cue=
nta
que los niños son capturados por la tecnología, la
investigación en Educación básica ayuda a conocer
diferentes términos que pueden generar bases de datos de
investigación específicas en la inclusión de estrategi=
as
metodológicas alternativa de las percepciones y los desafíos
asociados con la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la
enseñanza y el aprendizaje en las diferentes asignaturas de la
educación básica, el uso de la IA en la educación y
formación académica a los niños ha demostrado tener un
impacto positivo en los resultados de aprendizaje, fomentando la
participación en el proceso educativo, mejora la comprensión =
de
la materia y aumenta la motivación para aprender. Se debe considerar=
que
los estudiantes y docentes muestran una visión positiva de la eficac=
ia y
la facilidad de uso de la IA; permitiendo reconocer el potencial para mejor=
ar
las experiencias de aprendizaje. Lo mencionado es posible tomando como base=
las
necesidades limitadas para dinamizar las clases y considerar la capacidad d=
e la
IA para comprender temas específicos, además, estimula la
capacidad para adaptarse a diversos contextos educativos y la variaci&oacut=
e;n
en el rendimiento entre los distintos modelos de IA. Tomando en cuenta que
existe una gama de IA que se puede considerar como éticas con respec=
to
al uso responsable, abordando desafíos que exigen un enfoque cuidado=
so
que considere una evaluación exhaustiva y la adaptación a
diversos contextos. Los educadores y los responsables políticos deben
abordar estas complejidades para aprovechar el potencial de la IA en la
educación básica; garantizando al mismo tiempo práctic=
as
éticas y maximizando su impacto en el aprendizaje de los niño=
s.
Beneficios de la
inteligencia artificial
Las herramientas digitales ayudan a los docent=
es a
crear contenidos con el empleo de la Inteligencia artificial,
convirtiéndose en las aliadas inseparables de los profesionales por =
su
inmediatez para desarrollar textos de múltiples temáticas. La
educación es un ámbito donde se está probando el uso de
Inteligencia artificial para crear contenidos escolares en las clases que
imparten los docentes, por esta razón es importante mencionar alguna=
s herramientas
que los docentes emplean dichas herramientas con las que pueden practicar y
planear buena parte de los contenidos para el aula.
Los docentes emplean las IA para elaborar plan=
de
clases, rúbricas, quizzes, presentacione=
s,
ejercicios, retroalimentación; para esto se debe tomar en cuenta la
funcionalidad de cada una de las IA y tener en cuenta que existe dos tipos =
de
inteligencia artificial, estas se distinguen por ser IA FUERTE y la IA DEBIL.
IA fuerte: Es aquella que "realmente"
pensantes, es decir tienen la autonomía y capacidad mental humana, p=
uede
hacer más tareas que para las que fue diseñada, sin embargo,
hasta la actualidad no existe una IA fuerte conocida quedando como una
cuestión teórica.
IA débil: Es aquella con la capacidad de
simular procesos mentales del cerebro humano por medio de computadoras,
cumpliendo trabajos específicos, además esta IA reconoce
imágenes, permite jugar al ajedrez, analizar datos en bruto para la
elaboración de informes de cualquier índole, siendo la m&aacu=
te;s
desarrollada hasta la actualidad, es así que se manifiesta que los
dispositivos electrónicos con los que interactuamos en el
desempeño diario, como ejemplo se manifiesta a Siri, Alexa o el
traductor de Google, entre otros.
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style=3D'mso-list:Ignore'>●<=
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span
style=3D'mso-list:Ignore'>●<=
span
style=3D'mso-list:Ignore'>●
=
=
=
Aprendizaje
personalizado =
=
Retroalimenta=
ción
inmediata y continua =
=
Identificaci&=
oacute;n
temprana de dificultades =
=
Fomento del
pensamiento crítico y la autorregulación =
=
Apoyo a la
inclusión educativa =
=
Optimizaci&oa=
cute;n
del tiempo docente =
=
Acceso a
contenidos dinámicos e interactivos =
=
Evaluaci&oacu=
te;n
objetiva y basada en datos =
=
Estímu=
lo
de la creatividad y la innovación =
Preparaci&oac=
ute;n
para el mundo digital
Fuente: elaboración propia.
Aprendizaje
personalizado: La IA permite adaptar contenidos y ritmos a las necesidades del
estudiante, promoviendo una enseñanza centrada en el alumno. Para
Holmes, Bialik, y Fadel,
(2019), “Los sistemas basados en IA pueden adaptar el contenido educa=
tivo
a las necesidades específicas del estudiante, facilitando un aprendi=
zaje
más efectivo y personalizado”.
Retroalimentaci=
ón
inmediata y continua: Permite realizar correcciones y sugerencias en tiempo real, ayudan=
do
al estudiante a mejorar sin demora. “La inteligencia artificial permi=
te
ofrecer retroalimentación automática y en tiempo real, lo que
mejora la eficiencia del proceso de enseñanza-aprendizaje”, (<=
span
class=3DSpellE>Luckin & Holmes, 2016).
Identificaci&oa= cute;n temprana de dificultades: También, analiza el rendimiento para detectar problemas ant= es de que se agraven. “Las herramientas de analítica de aprendiza= je basadas en IA pueden identificar a tiempo a los estudiantes en riesgo de ba= jo rendimiento”, (Siemens & Long, 2011) (Siemens & Long, 2011).<= o:p>
Fomento del
pensamiento crítico y la autorregulación: A travé=
s de
plataformas adaptativas y escenarios simulados. “El uso de
tecnologías inteligentes favorece el desarrollo del pensamiento
crítico y habilidades metacognitivas al incentivar la toma de decisi=
ones
informadas”, (Cedeño, Quijia, & Terán, 2024).
Apoyo a la
inclusión educativa: Personaliza recursos para estudiantes con necesidades
específicas. “La inteligencia artificial puede ser usada para
apoyar la inclusión de estudiantes con discapacidades o necesidades
educativas diversas”, Francesc, et. al, (2019).
Optimizaci&oacu=
te;n
del tiempo docente: Automatiza tareas administrativas y permite mayor enfoque en la
pedagogía. “Las tecnologías basadas en IA pueden libera=
r a
los docentes de tareas repetitivas, permitiéndoles centrarse en el
acompañamiento pedagógico”, Elliott, et. al, (2021).
Acceso a conten=
idos
dinámicos e interactivos: Promueve el aprendizaje activo y motivador
mediante recursos multimedia. “La IA puede enriquecer los entornos de
aprendizaje con materiales más atractivos y adaptativos, lo cual inc=
rementa
el interés de los estudiantes”, (Chen, Di, Xie,
Cheng, & Liu, 2022).
Evaluació=
;n
objetiva y basada en datos: Analiza datos de desempeño con menor sesgo que la
evaluación tradicional. “Los sistemas de IA pueden realizar
evaluaciones más precisas y justas, ofreciendo datos detallados sobr=
e el
progreso del estudiante”, (Baker & Lisa, 2016).
Estímulo=
de
la creatividad y la innovación: Los generadores de contenido pueden us=
arse
para explorar ideas nuevas. “Las herramientas de IA fomentan la
exploración creativa al permitir que los estudiantes interactú=
;en
con diferentes formas de expresión digital”, Zawacki-Richter
et al., (2019).
Preparaci&oacut=
e;n
para el mundo digital: Facilita competencias digitales clave para el futuro académ=
ico
y profesional. “La familiarización con la inteligencia artific=
ial
desde la escuela es esencial para preparar a los estudiantes a un entorno
laboral cada vez más automatizado y tecnológico”, (Gros=
s,
2020).
Desafíos=
y
Limitaciones
Figura 2
Desafíos y limitaciones del uso de inteligencia artificial (=
IA)
Fuente: elaboración propia.
En la figura 2, se puede ver que, a pesar del
prometedor potencial de la inteligencia artificial en el ámbito
educativo, su implementación en los niveles de educación
básica superior enfrenta importantes desafíos y limitaciones =
que
deben ser considerados de forma crítica. Uno de los principales ries=
gos
es la dependencia excesiva de la tecnología, que puede disminuir la
interacción humana y el juicio pedagógico, elementos esencial=
es
en la formación integral del estudiante. Además, persisten
brechas digitales y de acceso, especialmente en contextos rurales o
vulnerables, lo que puede profundizar la desigualdad educativa si no se
garantiza una infraestructura equitativa.
Otro obstáculo significativo es la falt=
a de
formación docente específica en IA. Muchos educadores carecen=
de
conocimientos técnicos y pedagógicos para integrar estas
herramientas de manera efectiva y significativa en el aula. A esto se suman=
las
preocupaciones éticas y de privacidad, ya que el uso de IA implica la
recolección y procesamiento de datos sensibles de los estudiantes, lo
que exige normativas claras y mecanismos de protección. Asimismo, los
sesgos en los algoritmos y en los datos de entrenamiento pueden reproducir
estereotipos o generar decisiones injustas si no se diseñan y superv=
isan
con criterios de equidad e inclusión. En conjunto, estos desaf&iacut=
e;os
no solo evidencian la necesidad de un enfoque responsable y reflexivo en la
adopción de la IA en la educación, sino que también
demandan políticas públicas, formación docente continu=
a y
marcos regulatorios que garanticen una implementación ética,
inclusiva y pedagógicamente eficaz.
Consideraciones
Éticas
Figura 3
![](3D"1105_Quispe_archivos/image007.gif")
Consideraciones Éticas para el uso de las IA
Fuente: elaboración propia.
Es así como la incorporación de =
la
inteligencia artificial en la educación básica superior no so=
lo
implica beneficios pedagógicos, sino también importantes
consideraciones éticas que deben ser abordadas con responsabilidad. =
Uno
de los aspectos más sensibles es la protección de los datos
personales de los estudiantes menores de edad, ya que el uso de plataformas
inteligentes suele requerir la recopilación de información
académica, conductual y hasta emocional. En este sentido, resulta
fundamental garantizar el cumplimiento de normativas de privacidad y seguri=
dad
digital, evitando cualquier uso indebido o comercial de dicha
información. Asimismo, se requiere transparencia algorítmica,=
es
decir, que los docentes, estudiantes y familias comprendan cómo func=
ionan
los sistemas de IA, qué decisiones automatizan y en base a qué
criterios. Esto se relaciona estrechamente con la necesidad de consentimien=
to
informado y supervisión docente, dado que el uso de estas
tecnologías debe estar acompañado por la aprobación
consciente de las partes involucradas y por el control activo del profesora=
do,
para evitar la delegación total de responsabilidades educativas en
algoritmos.
Otro punto clave es la inclusión y la no
discriminación en el diseño de los algoritmos, pues los siste=
mas
de IA pueden reproducir sesgos presentes en los datos de entrenamiento,
afectando negativamente a estudiantes por razones de género, etnia,
nivel socioeconómico o desempeño académico. Por tanto,=
se
hace indispensable que los desarrollos tecnológicos en el ámb=
ito
educativo respondan a principios de equidad, diversidad y justicia social,
garantizando que todos los estudiantes se beneficien por igual de estas
herramientas.
En conclusión, para que la inteligencia
artificial contribuya verdaderamente a una educación de calidad, debe
ser implementada desde un marco ético robusto, que proteja los derec=
hos
de los estudiantes, respalde la labor docente y promueva entornos educativos
seguros, transparentes e inclusivos.
Tabla 2
Herramientas de
Inteligencia Artificial (IA) de apoyo docente
|
Categor&iacut=
e;a
de IA Educativa |
Descripci&oac=
ute;n
General |
Aplicaciones
Didácticas |
Ejemplos de
Herramientas |
|
Tutores Inteligentes (Intel=
ligent
Tutoring Systems - ITS) |
Sistemas
que simulan la función de un docente personalizado mediante el seg=
uimiento
del aprendizaje del estudiante. |
Refuerzo
personalizado, recuperación de contenidos, práctica individ=
ual
adaptativa. |
Squirrel AI, Carnegie Learning, ALEKS |
|
Asistentes
Virtuales y Chatbots Educativos |
Agentes
conversacionales que responden preguntas, aclaran conceptos o guían
actividades. |
Asistencia
24/7, explicación de dudas frecuentes, fomento de la autonom&iacut=
e;a. |
Khanmigo (Khan Academy), Duolingo Bot, Google Bard (educación)<= o:p> |
|
Plataformas
de Evaluación Automatizada |
IA
que corrige, califica o retroalimenta tareas y exámenes de manera
automática. |
Evaluaciones
formativas y sumativas, retroalimentación inmediata, seguimiento de
progreso. |
Gradescope, Knewton, Centu=
ry
Tech |
|
Generadores
de Contenido Educativo |
Herramientas
que crean recursos didácticos como cuestionarios, resúmenes,
mapas conceptuales, o presentaciones. |
Apoyo
al docente en la planificación y creación de materiales
diferenciados. |
ChatGPT, Curipod, MagicSchool.ai, Quizizz (IA) |
|
Herramientas
de Aprendizaje Adaptativo |
Plataformas
que ajustan el contenido y el ritmo de aprendizaje según el
desempeño del estudiante. |
Enseñanza
personalizada, detección de brechas de aprendizaje, promoció=
;n
del ritmo individual. |
Smart Sparrow, DreamBox Learning, Knewton |
|
Análisis
Predictivo del Aprendizaje (Learning Analytics) |
Uso
de IA para analizar datos y predecir el rendimiento o identificar estudia=
ntes
en riesgo. |
Prevención
del abandono escolar, diseño de intervenciones pedagógicas.=
|
PowerSchool, Edmodo Insights, BrightBytes |
|
Realidad
Aumentada/Virtual con IA |
Entornos
inmersivos guiados por IA para reforzar conceptos mediante experiencias
visuales y kinestésicas. |
Enseñanza
de ciencias, historia, arte y más mediante simulaciones interactiv=
as. |
Merge EDU, CoSpaces E=
du,
Google Expeditions (con IA) |
Fuente: elaboración propia.
Sin embargo, se debe considerar que estas
herramientas no sustituyen al docente, sino que potencian sus funciones
pedagógicas. Para la implementación de estas herramientas se =
debe
considerar aspectos éticos y de privacidad, especialmente en
niños. Además, es crucial capacitar a los docentes para integ=
rar
estas tecnologías de manera efectiva y crítica en el
currículo de desempeño.
Ventajas
Pedagógicas
Tomando en cuenta el contexto actual de
transformación educativa, la inteligencia artificial (IA) está=
; desempeñando
un papel fundamental en la docencia, especialmente en los niveles de
educación básica superior. Esta etapa, caracterizada por el
desarrollo de habilidades cognitivas más complejas y una creciente
familiaridad con la tecnología por parte del estudiantado, represent=
a un
terreno fértil para la incorporación de herramientas basadas =
en
IA que potencien el proceso de enseñanza-aprendizaje. Donde los doce=
ntes
están integrando estas tecnologías que facilita la personaliz=
ación
del aprendizaje y la retroalimentación inmediata, sino que
también contribuye al desarrollo del pensamiento crítico, la
autorregulación y la inclusión educativa. En este sentido,
resulta clave analizar las ventajas pedagógicas que ofrece la
inteligencia artificial como apoyo a la labor docente, así como su
impacto en la mejora de la calidad educativa y en la preparación de =
los
estudiantes. Las ventajas se presentan a continuación.
Figura 4
![](3D"1105_Quispe_archivos/image008.gif")
Ventajas Pedagógicas de la IA en la Educación
Básica Superior
Fuente: elaboración propia.
Aprendizaje
personalizado: La IA permite adaptar contenidos y ritmos a las necesidades del
estudiante, promoviendo una enseñanza centrada en el alumno. Para
Holmes, Bialik, y Fadel,
(2019), “Los sistemas basados en IA pueden adaptar el contenido educa=
tivo
a las necesidades específicas del estudiante, facilitando un aprendi=
zaje
más efectivo y personalizado”.
Retroalimentaci=
ón
inmediata y continua: Permite realizar correcciones y sugerencias en tiempo real, ayudan=
do
al estudiante a mejorar sin demora. “La inteligencia artificial permi=
te
ofrecer retroalimentación automática y en tiempo real, lo que
mejora la eficiencia del proceso de enseñanza-aprendizaje”, (<=
span
class=3DSpellE>Luckin & Holmes, 2016).
Identificaci&oa= cute;n temprana de dificultades: También, analiza el rendimiento para detectar problemas ant= es de que se agraven. “Las herramientas de analítica de aprendiza= je basadas en IA pueden identificar a tiempo a los estudiantes en riesgo de ba= jo rendimiento”, (Siemens & Long, 2011) (Siemens & Long, 2011).<= o:p>
Fomento del
pensamiento crítico y la autorregulación: A travé=
s de
plataformas adaptativas y escenarios simulados. “El uso de
tecnologías inteligentes favorece el desarrollo del pensamiento
crítico y habilidades metacognitivas al incentivar la toma de decisi=
ones
informadas”, (Cedeño, Quijia, & Terán, 2024).
Apoyo a la
inclusión educativa: Personaliza recursos para estudiantes con necesidades
específicas. “La inteligencia artificial puede ser usada para
apoyar la inclusión de estudiantes con discapacidades o necesidades
educativas diversas”, Francesc, et. al, (2019).
Optimizaci&oacu=
te;n
del tiempo docente: Automatiza tareas administrativas y permite mayor enfoque en la
pedagogía. “Las tecnologías basadas en IA pueden libera=
r a
los docentes de tareas repetitivas, permitiéndoles centrarse en el
acompañamiento pedagógico”, Elliott, et. al, (2021).
Acceso a conten=
idos
dinámicos e interactivos: Promueve el aprendizaje activo y motivador
mediante recursos multimedia. “La IA puede enriquecer los entornos de
aprendizaje con materiales más atractivos y adaptativos, lo cual
incrementa el interés de los estudiantes”, (Chen, Di, Xie, Cheng, & Liu, 2022).
Evaluació=
;n
objetiva y basada en datos: Analiza datos de desempeño con menor sesgo que la
evaluación tradicional. “Los sistemas de IA pueden realizar
evaluaciones más precisas y justas, ofreciendo datos detallados sobr=
e el
progreso del estudiante”, (Baker & Lisa, 2016).
Estímulo=
de
la creatividad y la innovación: Los generadores de contenido pueden us=
arse
para explorar ideas nuevas. “Las herramientas de IA fomentan la
exploración creativa al permitir que los estudiantes interactú=
;en
con diferentes formas de expresión digital”, Zawacki-Richter
et al., (2019).
Preparaci&oacut=
e;n
para el mundo digital: Facilita competencias digitales clave para el futuro académi=
co y
profesional. “La familiarización con la inteligencia artificial
desde la escuela es esencial para preparar a los estudiantes a un entorno
laboral cada vez más automatizado y tecnológico”, (Gros=
s,
2020).
Desafíos=
y
Limitaciones
Figura 5
![](3D"1105_Quispe_archivos/image009.gif")
Desafíos y limitaciones del uso de inteligencia artificial (=
IA)
Fuente: elaboración propia.
En la figura 5, se puede ver que, a pesar del
prometedor potencial de la inteligencia artificial en el ámbito
educativo, su implementación en los niveles de educación
básica superior enfrenta importantes desafíos y limitaciones =
que
deben ser considerados de forma crítica. Uno de los principales ries=
gos
es la dependencia excesiva de la tecnología, que puede disminuir la
interacción humana y el juicio pedagógico, elementos esencial=
es
en la formación integral del estudiante. Además, persisten
brechas digitales y de acceso, especialmente en contextos rurales o
vulnerables, lo que puede profundizar la desigualdad educativa si no se
garantiza una infraestructura equitativa.
Otro obstáculo significativo es la falt=
a de
formación docente específica en IA. Muchos educadores carecen=
de
conocimientos técnicos y pedagógicos para integrar estas
herramientas de manera efectiva y significativa en el aula. A esto se suman=
las
preocupaciones éticas y de privacidad, ya que el uso de IA implica la
recolección y procesamiento de datos sensibles de los estudiantes, lo
que exige normativas claras y mecanismos de protección. Asimismo, los
sesgos en los algoritmos y en los datos de entrenamiento pueden reproducir
estereotipos o generar decisiones injustas si no se diseñan y superv=
isan
con criterios de equidad e inclusión. En conjunto, estos desaf&iacut=
e;os
no solo evidencian la necesidad de un enfoque responsable y reflexivo en la
adopción de la IA en la educación, sino que también
demandan políticas públicas, formación docente continu=
a y
marcos regulatorios que garanticen una implementación ética,
inclusiva y pedagógicamente eficaz.
Consideraciones
Éticas
Figura 6
![](3D"1105_Quispe_archivos/image011.gif")
Consideraciones Éticas para el uso de las IA
Fuente: elaboración propia.
Es así como la incorporación de =
la
inteligencia artificial en la educación básica superior no so=
lo
implica beneficios pedagógicos, sino también importantes
consideraciones éticas que deben ser abordadas con responsabilidad. =
Uno
de los aspectos más sensibles es la protección de los datos
personales de los estudiantes menores de edad, ya que el uso de plataformas
inteligentes suele requerir la recopilación de información
académica, conductual y hasta emocional. En este sentido, resulta
fundamental garantizar el cumplimiento de normativas de privacidad y seguri=
dad
digital, evitando cualquier uso indebido o comercial de dicha
información. Asimismo, se requiere transparencia algorítmica,=
es
decir, que los docentes, estudiantes y familias comprendan cómo func=
ionan
los sistemas de IA, qué decisiones automatizan y en base a qué
criterios. Esto se relaciona estrechamente con la necesidad de consentimien=
to
informado y supervisión docente, dado que el uso de estas
tecnologías debe estar acompañado por la aprobación
consciente de las partes involucradas y por el control activo del profesora=
do,
para evitar la delegación total de responsabilidades educativas en
algoritmos.
Otro punto clave es la inclusión y la no
discriminación en el diseño de los algoritmos, pues los siste=
mas
de IA pueden reproducir sesgos presentes en los datos de entrenamiento,
afectando negativamente a estudiantes por razones de género, etnia,
nivel socioeconómico o desempeño académico. Por tanto,=
se
hace indispensable que los desarrollos tecnológicos en el ámb=
ito
educativo respondan a principios de equidad, diversidad y justicia social,
garantizando que todos los estudiantes se beneficien por igual de estas
herramientas.
En este marco, se proponen las siguientes
recomendaciones:
Promover la alfabetización digital cr&i=
acute;tica
tanto en docentes como en estudiantes, con el fin de desarrollar competenci=
as
para el uso consciente, ético y creativo de la inteligencia artifici=
al
en los entornos de enseñanza-aprendizaje.
Diseñar e implementar políticas
educativas claras y actualizadas que regulen el uso ético de la IA,
asegurando la protección de datos, la transparencia algorítmi=
ca y
la equidad en su aplicación.
Fomentar investigaciones educativas locales e
interdisciplinarias que permitan evaluar el impacto real de estas herramien=
tas
en distintos contextos socioculturales, y que sirvan como base para una tom=
a de
decisiones más informada y pertinente.
CONCLUSIÓN
La incorporación de IA en la
educación básica superior es una oportunidad para mejorar la
equidad y la calidad educativa, además es un apoyo para el docentes =
en
sus actividades diarias en las áreas académicas; considerando
siempre que se integre de manera reflexiva y pedagógicamente informa=
da,
que ayuden a promover la alfabetización digital crítica en
docentes y estudiantes, para el desarrollo de políticas educativas q=
ue
regulen el uso ético de la IA, fomentando las investigaciones locales
que evalúen el impacto de uso de estas herramientas en diversos
contextos.
Además, para que la inteligencia artifi=
cial
contribuya de forma concreta para obtener una educación de calidad, =
debe
ser implementada desde un marco ético robusto, que proteja los derec=
hos
de los estudiantes, sea a la vez respalde la labor docente y promueva entor=
nos
educativos seguros, dinámicos, transparentes e inclusivos.
REFERENCIAS
Aparicio, O., & Aparicio, W. (2024).
Innovación educativa con sistemas de aprendizaje adaptativo impulsad=
os
por Inteligencia Artificial. Revista Internacional de Pedagogía e
Innovación Educativa, 4(2), 343-363. doi:https://doi.org/10.5166=
0/ripie42222
Baker, R., & Lisa, T. (2016). Education=
al
data mining and learning analytics. In Learning analytics, Springer, 253-27=
4. doi: https://doi.org/10.1002/978=
1118956588.ch16
Baltazar, C. (2023). Herramientas de IA aplica=
bles
a la Educación. Technology Rain Journal, 2(2), 1-14. doi:https://doi.org/10.55204/trj.v2i2.e15
Bellas, F., Guerreiro, S., & Naya, M. (2023). AI Curriculum f=
or
European High Schools: An Embedded. International Journal of Artificial
Intelligence in Education, 33, 399–426. doi:https://doi.org/10.1007=
/s40593-022-00315-0
Carbonell, N., & Hernández, M. (202=
4). mpacto de los Sistemas de Tutoría Inteligente.=
Una
revisión sistemática. EDUTEC. Rev=
ista
Electrónica de Tecnología Educativa(84),
121-143. doi:https
Cedeño, C., Quijia, G., & Ter&aacut=
e;n,
A. (2024). Tecnologías Emergentes en el Aula: Retos y Oportunidades =
para
los Docentes. DISCE, Revista Cientifíca
Educativa y Social, 1(2), 14-29. d=
oi:https://doi.org/10.69821/DISCE.v1i2.8<=
/span>
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020).
Artificial intelligence in education: A review. Ieee
Access, 8, 75264-75278. doi:https://ieeexplore.ieee.org=
/stamp/stamp.jsp?tp=3D&arnumber=3D9069875
Chen, X., Di, Z., Xie<=
/span>,
H., Cheng, G., & Liu, C. (2022). Two Decades of Artificial Intelligence=
in
Education. Educational Technology & =
Society,
25(1), 28-47. doi:https://www.jstor.org/stable/48647028
Cortizo, J., Carrero, F., Monsalve, P., Velasc=
o,
A., Díaz, L., & Pérez, J. (2011). Gamificación y
Docencia: Lo que la Universidad tiene que aprender de los Videojuegos. VIII
Jornadas Internacionales de Innovación Universitaria. doi:https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/45536746/46_Gamificacion-li=
bre.pdf?1462965855=3D&response-content-disposition=3Dinline%3B+filename=
%3DGamificacion_y_Docencia_Lo_que_la_Univer.pdf&Expires=3D1751037251&am=
p;Signature=3DG3AUPKJet85RSk95fAF6FeNWK~TW3XHVL2okt8feI~S1CD
Desirée, A., & Gutiérrez, P.
(2021). La Inteligencia Artificial como recurso educativo durante la
formación inicial del profesorado. Revista Iberoamericana de
Educación a Distancia, 25(2), 347-362. doi:https://doi.org/10.5944=
/ried.25.2.32332
Domínguez, D., Reich, J., &
Ruipérez, J. (2020). Analítica del aprendizaje y educaci&oacu=
te;n
basada en datos: Un campo en expansión. RIED. Revista Iberoamericana=
de
Educación a Distancia, 23(2), 32-39. doi:DOI: https://doi.org/10.5944/ried.23.2.27105
Elliott, S., Revai,
N., Kalamova, M., & St=
aneva,
M. (2021). AI and the Future of Skills. Paris- Francia: OE=
CD.
doi:https://www.oecd.org/en/publications/ai-and-the-fut=
ure-of-skills-volume-1_5ee71f34-en.html
Figueroa, P., Rodríguez, C. M.,
Álvarez, D., Bravo, M., & Bravo, D. (2025). La gamificació=
;n
impulsada por las TIC y el aprendizaje en la educación básica
superior. Revista Pertinencia Académica, 9(2), 55-68. doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.15259096
Francesc, P., Subosa,
M., Rivas, A., & Valverde, P. (2019). Artificial intelligence in education challe=
nges
and opportunities for sustainable development. UNESCO, 1-48. doi:h=
ttps://repositorio.minedu.gob.pe/bitstream/handle/20.500.12799/6533/Artific=
ial%20intelligence%20in%20education%20challenges%20and%20opportunities%20fo=
r%20sustainable%20development.pdf?sequence=3D1&isAllowed=3Dy
García, M., & Zambrano, L. (2021). =
Uso
de la gamificación en entornos virtuales como herramienta de aprendi=
zaje
de las áreas curriculares en estudiantes de educación
básica superior. Revista Cientifica Domi=
nio de
las Ciencias, 7(6), 1031-1047. doi=
:http://dx.doi.org/10.23857/dc.v7i6.2379
García, R. (2023). La alfabetizaci&oacu=
te;n
mediática y digital en el curriculum:
propuestas didácticas transformadoras. doi:https://www.torrossa.com/en/resources/an/5745710
Gross, K. (2020). White Paper on Artificial
Intelligence: A European approach to excellence and trust. European Commission. =
doi:https://coilink.org/20.500.12592/t5m94z
Hinojo, F., Lucena, G., De la Cruz, J., &
Campos, M. (2021). Desafio para una educaci&oac=
ute;n
de calidad ante los objetivos de desarrollo sostenible. Barcelona: Octaedro.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (20=
19).
rtificial Intelligence in Education: Promises a=
nd
Implications for Teaching and Learning. CIRCLS
features relevant primers found in the literature. doi:=
https://circls.org/primers/artificial-intelligence-in-education-promises-an=
d-implications-for-teaching-and-learning
Lara, A., Sacatoro=
, J.,
León, A., Jarrín, G., & Simancas, F. (2023). La
evaluación, la inteligencia artificial y otras tecnologías de
vanguardia en Educación General Básica Superior. Prometeo
Conocimiento Científico, 3(2), 1-14. doi:https://doi.org/10.5520=
4/pcc.v4i1.e85
Loyola, C. (2023). La Teoría
Constructivista al Aprendizaje Adaptativo; una Evolución
Pedagógica en el Siglo XXI. Revista Avante De Ciencias Sociales Y
Luckin, R., & Hol=
mes,
W. (2016). Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education. Pearson
Intelligence. doi:https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/1475756/
Márquez, A. (24 de 06 de 2021). Las
metodologías activas . Obtenido de UNIR:
https://www.unir.net/revista/educacion/metodologias-activas/#:~:text=3DLas%=
20ventajas%20relacionadas%20con%20la,dentro%20del%20proceso%20del%20aprendi=
zaje.
Ministerio de Educación. (2023). Marco
Curricular Competencial de Aprendizajes. Ministerio de Educación.
Mohamed, H., & Lamia, M. (2018).
Implementing flipped classroom that used an intelligent tutoring system into
learning process. Computers & Education, 124, 62-76. doi:https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.05.011
Morel, R., De la Cruz, P., Nuñez,
A., & Yepez, S. (2024). El Impacto de la
Inteligencia Artificial en la Formación Docente. Revista
Tecnológica-Educativa Docentes. doi:DOI:
https://doi.org/10.37843/rted.v17i2.566
Muñoz, J., Fuentes, M., & Cerezo, L.
(2024). La enseñanza del español mediada por tecnología
(Vol. 1). London and New York: Routledge (Taylor & Francis Group). doi:DOI: 10.4324/978100314=
6391
Nazaretsky, T., Mikeska, J., & Klebanov, B.
B. (2023). Empowering Teacher Learning with AI: Automated Evaluation of Tea=
cher
Attention to Student Ideas during Argumentation-focused Discussion. =
Arlington, TX, =
USA(13), 122 - 132. doi:https://doi.org/10.1145/3576050.3576067 Quintanchala, M., Matango, V., Arias, J., & Velasco, G. (2025). La
Inteligencia Artificial, un Reto Para los Docentes de Secundaria. Revista <=
span
class=3DSpellE>Cientifica Académica, 5(2), 556-581. doi:DOI:
https://doi.org/10.61384/r.c.a..v5i2.1144
Rodríguez, M. (2021). Sistemas de
tutoría inteligente y su aplicación en la educación
superior. RIDE. Revista Iberoamericana para la
Investigación y el Desarrollo Educativo, 11(22), 1-25. doi:https://www.ride.org.mx/index.php=
/RIDE/article/view/848
Román, C., Gamarra, J., Vallejo, M.,
Serrano, J., & Moreno, J. (2024). Intelige=
ncia
artificial y personalización del aprendizaje: ¿innovaci&oacut=
e;n
educativa o promesas recicladas? EDUTEC. Revista
Electrónica de Tecnología Educativa, 89, 1-17. doi:DOI: https://doi.org/1=
0.21556/edutec.2024.89.3577
Shekh-Abed, A. (2025=
).
Metacognitive self-knowledge and cognitive skills in project-based learning=
of
high school electronics students. EUROPEAN JOURNAL OF ENGINEERING EDUCATION,
50(1). doi:https://doi.org/10.1080/03043797.2024.2374479
Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetra=
ting
the Fog: Analytics in Learning and Education. EDUCAUSE. doi:https://eric.ed.gov/?id=3DEJ950794
Sinha, N., Evans, R., & Carbo, M. (2023=
).
Hands-on active learning approach to teach artificial intelligence/machine
learning to elementary and middle school students. WOCC, 1-6. doi:10.1109/WOCC58016.2023.10139=
678
Véliz, A., Correa, O., & Kugurakova, V. (2021). Aprendizaje adaptativo basado =
en
Simuladores de Realidad Virtual. Revista Cubana de Ciencias Informáticas(On-line
ISSN 2227-1899), 138-157. doi:http://scielo.sld.cu/scie=
lo.php?pid=3DS2227-18992021000200138&script=3Dsci_arttext
Zamora, M., Bernal, A., Ruiz, O., Cholango, E., & Santana, A. (2024). El Rol de las
Aplicaciones de Aprendizaje Adaptativo Impulsadas por Inteligencia Artifici=
al
en la Educación Básica. Ciencia Latina: Revista Multidiscipli=
nar,
8(3), 4301-4318. doi:https<=
/span>://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=
=3D9610630
Zawacki<=
/span>, O., Mar&iacut=
e;n,
V., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on
artificial intelligence applications in higher education – where are =
the
educators? International Journal of Educational Technology in Higher Educat=
ion,
16(39), 1-27. doi:https://link.springer.com/article/10.1=
186/S41239-019-0171-0
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.<=
o:p>
LAT=
AM
Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción,
Paraguay.
ISS=
N en
línea: 2789-3855, agosto, 2025, Volumen VI, Número 4 p 2980.