Percepciones docentes sobre la integración de la Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Superior: Un análisis descriptivo
Palabras clave:
educación, Inteligencia Artificial Generativa, personalización del aprendizaje, reconfiguración docenteResumen
El avance de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) plantea retos críticos para la Educación Superior. Esta investigación tuvo como objetivo; analizar las percepciones docentes sobre la integración de la IAG en el en el proceso de formación de los estudiantes. Se empleó un diseño no experimental, recolectando datos mediante un cuestionario con preguntas tipo Likert y preguntas abiertas, aplicado a una muestra de 80 docentes universitarios, permitió explorar tres dimensiones: desarrollo de competencias, transformación de la práctica docente y desafíos éticos. Los resultados revelan una polarización, si bien se reconoce el potencial para personalizar el aprendizaje y optimizar tiempos, su implementación exige reconfigurar el rol docente. Se concluye que la integración de estas herramientas requiere un liderazgo pedagógico que fomente la autonomía y una alfabetización digital crítica, estos factores constituyen un imperativo para mitigar la brecha digital y asegurar la integridad académica ante los nuevos paradigmas de la era tecnológica.
Descargas
Citas
Bolaño-García, M., & Duarte-Acosta, N. (2024). Una revisión sistemática del uso de la inteligencia artificial en la educación. Revista Colombiana de Cirugía, 39(1), 51-63. https://doi.org/10.30944/20117582.2365
Borrero, N. & Rivas B. (2023). Educación Superior: Ventajas Y Desafíos De La Inteligencia Artificial. 7mo Congreso internacional de ciencias pedagógicas del Ecuador, 650-659. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9744866
Calderón Figueroa, C. D., Marín Loor, R. A., Díaz Campozano, E. G., & Proaño Molina, M. Y. (2024). Inteligencia artificial en la educación superior. Dominio De Las Ciencias, 10(3), 753–763. https://dominiodelasciencias.com/ojs/index.php/es/article/view/3952
Deng, W., Wang, L. & Deng, X. (2024). Strategies for optimizing personalized learning pathways with artificial intelligence assistance. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 15(6), 605-616. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2024.0150662
García-Peñalvo, F. J. (2021). Transformación digital en las universidades: Implicaciones de la pandemia de la COVID-19. Education in the Knowledge Society (EKS), 22, e25465, 1-6. https://doi.org/10.14201/eks.25465
Lara Magaña, P. del C., & Arriaga Cárdenas, O. G. (2025). Evolución de la inteligencia artificial: impacto en la educación universitaria como factor de competitividad. Revista Multidisciplinaria Voces De América Y El Caribe, 2(2), 492-511. https://doi.org/10.69821/REMUVAC.v2i2.220
Ponce Gallegos, J. C., Soto, A. T., Aguilera, F. S. Q., Sprock, A. S., Flor, E. U. M., Casali, A., & Scheihing, E. (2014). Inteligencia artificial. Iniciativa Latinoamericana de Libros de Texto Abiertos. https://doi.org/10.13140/2.1.3720.0960
Rouhiainen, L. (2018). Inteligencia artificial. Madrid: Alienta Editorial, 20-21. https://proassets.planetadelibros.com/usuaris/libros_contenido/arxius/40/39308_Inteligencia_artificial.pdf
Salazar-Gómez, A. F., Sarma S., Alzú, M.S., & Nistal, M. (2026). Inteligencia Artificial en la Educación: Desafíos y Perspectivas. Argentinos por la Educación. https://n9.cl/ibjp9
Hernández-Sampieri, R., & Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill. https://n9.cl/xsjkbk
Turing, A. M. (1959). Maquinaria de computación e inteligencia. (M. M. Valdés, Trad.). Diánoia, 5(5), 282–313. dianoia.filosoficas.unam.mx
Qu, J., Zhao, Y., & Xie, Y. (2022). Artificial intelligence leads the reform of education models. Systems Research and Behavioral Science, 39(3), 581-588. https://doi.org/10.1002/sres.2864
UNESCO. (2024). El uso de la IA en la educación: decidir el futuro que queremos. https://www.unesco.org/es/articles/el-uso-de-la-ia-en-la-educacion-decidir-el-futuro-que-queremos
Vallejo, A. (2024). La transformación del rol docente en la era de la Inteligencia Artificial: hacia un liderazgo pedagógico estratégico. Trayectorias Universitarias, 10 (19), e165, 2024ISSN 2469-0090 https://doi.org/10.24215/24690090e165
Wujun, X. (2022). Application and prospect analysis of artificial intelligence in the field of physical education. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, Article ID 1042533, 1–7. https://doi.org/10.1155/2022/1042533
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Ana María González Ibarra, Jesús Alejandro Quiroz Aguilar, Arturo Del Ángel Ramírez
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
https://scholar.google.com/citations?user=2Nf0GWoAAAAJ&hl=es 
