Prácticas docentes sobre el uso de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa en la enseñanza de las matemáticas en educación secundaria en las Unidades Educativas de la ciudad de Cuenca
Teaching practices regarding the use of Generative Artificial Intelligence tools in secondary school mathematics instruction at educational institutions in the city of Cuenca
DOI:
https://doi.org/10.56712/latam.v7i4.6458Palabras clave:
inteligencia artificial generativa, educación matemática, prácticas docentes, enseñanza secundariaResumen
La creciente integración de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la enseñanza de las Matemáticas está transformando las rutinas del profesorado de secundaria y planteando interrogantes sobre su incidencia en el razonamiento y la autonomía intelectual de los estudiantes. Este estudio, con enfoque cuantitativo, alcance descriptivo y diseño no experimental transversal, analiza las prácticas de uso de herramientas de IAG y las percepciones docentes en instituciones educativas de la ciudad de Cuenca. Se aplicó una encuesta estructurada de 30 ítems, organizada en cuatro bloques (datos generales, prácticas de uso, dimensiones del modelo TPACK y percepciones sobre autonomía, pensamiento crítico e integridad académica), a 32 docentes de matemáticas de secundaria. Los datos se procesaron mediante estadística descriptiva (frecuencias, porcentajes y medidas de tendencia central). Los resultados revelan que los docentes emplean la IAG principalmente para diseñar tareas, adaptar problemas y elaborar ejercicios, mientras que su uso en la retroalimentación al estudiante es sensiblemente menor. La autopercepción de preparación es alta en el conocimiento disciplinar y pedagógico, y algo más baja en el conocimiento tecnológico vinculado a la integración curricular de la IAG, lo que sugiere que la brecha no reside en el manejo instrumental de las herramientas, sino en su incorporación a la planificación de clase. Asimismo, el profesorado muestra una conciencia ética relevante sobre los riesgos de dependencia cognitiva y pérdida de autonomía intelectual, aunque dicha preocupación no se traduce necesariamente en un uso más intensivo o más restringido de la herramienta. Estos hallazgos permiten concluir que la integración eficaz de la IAG en el aula de matemáticas depende menos de la tecnología en sí misma y más de una mediación docente crítica, sustentada en formación continua orientada a la integración curricular y en lineamientos institucionales claros que promuevan un uso responsable y centrado en el desarrollo del pensamiento matemático.
Descargas
Citas
Andino-Sosa, E. P., Calvache-Sánchez, D. J., Ortiz-Armas, S. K., & Moncayo-Alarcón, I. E. (2026). Docencia e inteligencia artificial generativa en la educación superior tecnológica: Perspectivas y compromisos emergentes. INNOVA Research Journal, 11(2), 18-39. https://doi.org/10.33890/innova.v11.n2.2026.2989
Calle, O. A. B., Marchán, A. L. C., Campos, J. S. P., Valdez, M. A. N., Feijoo, J. J. V., & Pasmay, R. Z. (2025). La importancia de la inteligencia artificial en el aprendizaje de las matemáticas en estudiantes de bachillerato de las unidades educativas fiscales del Ecuador. Revista Veritas de Difusão Científica, 6(1), 2217-2226. https://doi.org/10.61616/rvdc.v6i1.508
Cisneros, A. E. C. (2025). Inteligencia artificial aplicada al proceso de enseñanza-aprendizaje en educación matemática: Un análisis bibliométrico. Revista de Investigación Educativa Niveles, 2(2), 76-88. https://doi.org/10.61347/rien.v2i2.80
Cuellar, G. H., & Palma, J. A. B. (2026). La inteligencia artificial generativa como catalizador de equidad en la educación matemática. Revista Varela, 26(74), e2026267404. https://doi.org/10.5281/zenodo.21399331
Garcés Prettel, M. (2025). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación: Una reseña crítica. Educación Matemática, 37(1), 241-244. https://doi.org/10.24844/EM3701.09
Hernández-Sampieri, R., & Mendoza, C. (2020). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw Hill.
Liu, B., Zhang, W., & Wang, F. (2026). Can generative artificial intelligence effectively enhance students' mathematics learning outcomes? A meta-analysis of empirical studies from 2023 to 2025. Education Sciences, 16(1), 140. https://doi.org/10.3390/educsci16010140
McGalliard, W., & Otten, S. (2025). AI responses to challenging problems and educator responses to AI availability. Digital Experiences in Mathematics Education, 11(2), 319-332. https://doi.org/10.1007/s40751-024-00167-4
Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054.
Muñoz, J. M., Lorenzo, N., & Suñé, X. (2024). Inteligencia artificial en la microeducación: Observatorio de innovación educativa y cultura digital. [Editorial no especificada; verificar].
Saavedra Messina, S., Silva Riveros, A., & Pérez Vera, I. (2025). Integración de modelación matemática, inteligencia artificial generativa y situaciones de aprendizaje para la enseñanza del cálculo escolar. Cuadernos de Investigación y Formación en Educación Matemática, 18(2), 25-48. https://doi.org/10.15517/bh306f78
Silgado-Tuñón, D. A., & López-Flores, J. I. (2025). Inteligencia artificial generativa en el aula: ¿Aliada o amenaza para la enseñanza de las matemáticas? Revista Electrónica Tecnologías Emergentes en la Educación, 2(1), 53-66. https://doi.org/10.71713/retee.v2i1.3512
Vásquez, E. F. (2024). Generative artificial intelligence in the classroom: A comprehensive evaluation of the teaching perspective on its incorporation in Dominican technical professional education. Congreso Internacional Ideice, 15, 285-293. https://doi.org/10.47554/cii.vol15.2024.pp285-293
Walkinton, C. (2024). Las implicaciones de la inteligencia artificial generativa para la enseñanza de las matemáticas. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.11192.15367
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Luis Miguel Salinas Guzmán, Eugenio Alejandro Ortega García
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
