Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
Revista Cátedra, 8(1), pp. 18-38, enero-junio 2025 e-ISSN: 2631-2875
https://doi.org/10.29166/catedra.v8i1.6621
Desarrollo de competencias investigativas a
través de la inteligencia artificial. Un enfoque
innovador
Development of research competencies through artificial
intelligence. An innovative approach
Kléver Cárdenas-Velasco
Universidad Nacional de Rosario, Santa Fe, Argentina
Facultad de Humanidades y Artes, Doctorado en Educación
kgcardenas@uce.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-4070-6361
Jesenia Moreira-Benavides
Universidad Central del Ecuador, Quito, Ecuador
Facultad de Filosofía, Letras y Ciencias de la Educación, Carrera de Psicopedagogía
jmmoreirab@uce.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-2701-5168
Celia Amores-Pacheco
Universidad Central del Ecuador, Quito, Ecuador
Facultad de Filosofía, Letras y Ciencias de la Educación, Carrera de Psicopedagogía
cramores@uce.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-0319-1693
Mariela Núñez-Santiana
Universidad Técnica de Ambato, Ambato, Ecuador
Facultad de Ciencias Humanas y de la Educación, Carrera de Educación Básica
mariela.nunez@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0004-2608-1061
(Recibido: 08/03/2024; Aceptado: 20/07/2024; Versión final recibida: 18/09/2024)
Cita del artículo: Cárdenas-Velasco, K., Moreira-Benavides, J., Amores-Pacheco, C. y Núñez-
Santiana, M. (2025). Desarrollo de competencias investigativas a través de la inteligencia
artificial. Un enfoque innovador. Revista Cátedra, 8(1), 18-38.
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Revista Cátedra, 8(1), pp. 18-38, enero-junio 2025. e-ISSN: 2631-2875
https://doi.org/10.29166/catedra.v8i1.6621
Resumen
El artículo presenta el tema sobre el Desarrollo de competencias investigativas a través de
la inteligencia artificial. Un enfoque innovador. Responde al paradigma constructivista que
enfoca el aprendizaje activo fundamentado en el contexto de experiencias y el cognetivismo,
plantea redes de conocimiento con manejo de tecnología para la construcción del
aprendizaje. Se describen ideas que ayuden a resolver el problema actual, pues, los docentes
y estudiantes no tienen el suficiente conocimiento de la Inteligencia Artificial (IA) y su
relación con las competencias investigativas. El objetivo es proponer la optimización del
proceso educativo con la incorporación de la IA y el desarrollo de competencias
investigativas en los estudiantes. Se sustenta en contenidos actualizados sobre los dos
temas principales, con énfasis en su dimensión ética. Se empleó el método analítico-
sintético; el análisis documental y la revisión bibliográfica con información científica
especializada que respalda el trabajo y proyecta sus resultados a otros posibles estudios. Se
concluye que existe la necesidad de incorporar la IA de manera progresiva en las
instituciones educativas, en las cuales se deberá instalar el soporte virtual necesario para
que se apliquen las competencias investigativas en el proceso de aprendizaje y lo puedan
manejar eficientemente los docentes y paulatinamente los estudiantes. Es un requisito
indispensable para lograr un mejoramiento cualitativo en los procesos educativos con la
finalidad de dejar a un lado el verbalismo y dar paso a la conformación de grupos
cooperativos en los cuales los alumnos planteen sus inquietudes, busquen alternativas de
solución y encuentren sus propias respuestas.
Palabras clave
Aprendizaje, competencias investigativas, enfoque innovador, ética, inteligencia artificial.
Abstract
The article presents the topic on the Development of research competencies through
artificial intelligence. An innovative approach. It responds to the constructivist paradigm
that focuses on active learning based on the context of experiences and cognetivism,
proposes knowledge networks with technology management for the construction of
learning. Ideas are described to help solve the current problem, since teachers and students
do not have sufficient knowledge of Artificial Intelligence (AI) and its relationship with
research competencies. The objective is to propose the optimization of the educational
process with the incorporation of AI and the development of research skills in students. It
is based on updated contents on the two main topics, with emphasis on their ethical
dimension. The analytical-synthetic method was used; documentary analysis and
bibliographic review with specialized scientific information that supports the work and
projects its results to other possible studies. It is concluded that there is a need to
incorporate AI progressively in educational institutions, in which the necessary virtual
support should be installed so that research competences are applied in the learning
process and can be efficiently managed by teachers and gradually by students. It is an
indispensable requirement to achieve a qualitative improvement in the educational
processes in order to leave aside verbalism and give way to the formation of cooperative
groups in which students raise their concerns, seek alternative solutions and find their own
answers.
Keywords
Learning, research skills, innovative approach, ethics, artificial intelligence.
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1. Introducción
Este artículo analiza el tema sobre el desarrollo de competencias investigativas a través de
la Inteligencia Artificial (IA). Un enfoque innovador. En los últimos años la IA ha
incursionado en varios campos, el problema radica que la educación no puede quedar al
margen de este beneficio, tanto estudiantes como docentes deben asumir este reto
innovador para alcanzar nuevos estilos de aprendizaje y enseñanza.
El presente estudio tiene como objetivo proponer la optimización del proceso educativo con
la incorporación de la IA y el desarrollo de competencias investigativas en los estudiantes.
Los estudiantes construirán sus propios aprendizajes mediante el empleo del trabajo
colaborativo, estrategia que paulatinamente desarrolla en ellos capacidades y competencias
de autogestión. La IA es la justificación para llevar adelante este programa. González
manifiesta que la propia IA es capaz de retroalimentarse y adquirir nuevas capacidades
como la predicción de comportamientos e intereses. Se lo consigue a través de un
programa computacional, sustentado en redes neuronales artificiales que buscan imitar las
capacidades del ser humano (González, 2020, p. 6).
El proceso facilita la aplicación de estrategias didácticas para que los docentes puedan
planificar de manera más dinámica, y se conviertan en guías de los estudiantes que deberán
incorporar competencias investigativas mediante el manejo de alternativas nuevas e
interesantes ante situaciones problema. Esta forma de actuar los prepara para que en su
vida futura estén dispuestos a encontrar alternativas de solución fundamentadas no solo en
el conocimiento, sino en experiencias prácticas desarrolladas en trabajo interrelacionado.
Se puede afirmar que el artículo responde a la pertinencia del estudio desde algunas ópticas:
facilita el cambio de actitudes de docentes y estudiantes, permite la incorporación de
estrategias, abre espacios para que se incorporen herramientas computacionales, se mira el
desarrollo de una carrera universitaria con nuevas perspectivas, los futuros egresados
tienen a su haber herramientas que les va a permitir iniciar y perfeccionar de forma
permanente su accionar profesional.
El artículo se encuentra estructurado de la siguiente manera: la sección 1. Introducción,
sintetiza los aspectos que contiene el artículo; la sección 2. Revisión de la literatura, explica
los elementos teóricos y metodológicos de la IA y el enfoque por competencias en la
educación; la sección 3. Métodos y Materiales, enfoca los procesos metodológicos e
instrumentos utilizados; la sección 4. Resultados, describe las propuestas de los autores; la
sección 5. Discusión y conclusiones, puntualiza la prioridad de aplicación de estas
estrategias innovadoras.
2. Revisión de la literatura
2.1 Inteligencia Artificial
La IA representa un avance de la revolución tecnológica, vincula la destreza humana con la
potencia de las máquinas para resolver problemas complejos. Aplica soluciones
innovadoras que transforman la manera de interacción entre la tecnología y el mundo
circundante. Rouhiainen (2018) máquinas para usar
algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones como lo
(p. 17). Adicionalmente, Morandín-Ahuerma (2023)
inteligencia artificial se basa en el uso de algoritmos y tecnologías de aprendizaje
automático para dar a las máquinas la capacidad de aplicar ciertas habilidades cognitivas y
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(p. 96). Los
dispositivos de IA, a diferencia del ser humano, no necesitan descansar y pueden analizar
amplia información a la vez. En su constante evolución, abre nuevas fronteras en la
comprensión y aplicación de la inteligencia, supera las limitaciones tradicionales y
replantea el panorama de lo posible.
En las últimas décadas a nivel mundial, crece la aplicación de la IA en el desarrollo de los
procesos de aprendizaje en los sistemas educativos. Esta realidad también se observa en
Ecuador, donde la aspiración de generalizar su práctica en las aulas escolares es todavía
escasa como lo explican investigaciones realizadas por (Ashford-Rowe, et al., 2019; Blundell
y Ricardo, 2018; Ganascia, 2018; Luckin et al., 2016; OECD, 2018). El empleo de la IA en la
educación se convierte en un reto para docentes y estudiantes que deben adquirir
competencias de dos niveles: técnico con herramientas específicas en el desarrollo digital,
y metodológico con estrategias innovadoras para el proceso didáctico. La aplicación de la IA
en todos los niveles del sistema educativo tendrá el potencial de revolucionar las prácticas
pedagógicas. En este contexto, se depositan renovadas esperanzas en lo que las nuevas
tecnologías de IA puedan aportar para reducir las barreras de acceso, automatizar la
gestión, y optimizar los procesos de enseñanza y aprendiz En
este sentido, la aplicación de la IA requiere de planificación especializada, supervisión y
evaluación permanente para garantizar que se cumplan los objetivos de cada nivel de
estudios. Para garantizar las políticas, programas y prácticas educativas, es esencial que la
IA se aplique y tenga un impacto positivo en el aprendizaje y desarrollo de los estudiantes
con competencias investigativas, orientadas a construir un pensamiento científico y
tecnológico.
2.2 Inteligencia artificial en la educación
La incorporación de la IA en la educación tiene como intención propiciar el mejoramiento
de la calidad de las instituciones educativas con el perfeccionamiento de los resultados del
aprendizaje mediante tecnologías y técnicas planificadas por especialistas en la
organización del currículo del sistema educativo. Como lo expresa Arana (2021) en la
emulen a la inteligencia humana, desarrollando así habilidades de aprendizaje y
empieza a sentirse como una necesidad de incorporarse de manera progresiva por los
docentes que, se ven exigidos porque algunos estudiantes empiezan a aplicarlo para sus
tareas escolares solo como un copia y pega.
La aplicación de la IA en las aulas requiere que docentes y estudiantes
desarrollen, de manera previa, un conjunto de capacidades básicas sobre
algoritmos de aprendizaje automático, evaluación y cuestionamiento de
los resultados de la consulta, identificación de sesgos y limitaciones,
programación para personalizar los resultados de la investigación,
seleccionar y clasificar los datos de acuerdo con los temas, manejo de las
plataformas relacionadas con los contenidos de aprendizaje, siempre de
manera responsable y con ética (Espinoza et al., 2023; Holmes et al.,
2021).
La valoración de los resultados de aprendizaje entre docentes y estudiantes aumentará su
aplicación en otras instituciones educativas que desean mantenerse al día con las últimas
tendencias y avances tecnológicos con manejo de la IA (Cruz et al., 2023; Pastora y Fuentes,
2021; Vivar y Peñalo, 2023). Sus posibilidades irán incrementándose con la práctica. Como
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la revolución digital y la inteligencia artificial demandará por parte de los educadores, el ser
capaces de responder a las necesidades, intereses y habilidades emergentes que presenta el
se menciona que
vincular el aprendizaje adquirido en la escuela con los requerimientos del mundo laboral
deberá integrar en sus planes de estudio la temá-Gutiérrez et al., 2022,
p. 1). Es tarea de los docentes aprender sobre IA para que se convierta en una herramienta
de apoyo al mejoramiento de la calidad de la educación.
2.3 Optimización del aprendizaje con la inteligencia artificial
Con base en
supera en muchos aspectos a la ficción, porque está presente de una forma u otra en todos
(Arbeláez y Rojas, 2021, p. 502). Su aplicación como
herramienta técnica que optimiza el aprendizaje requiere de planificación especializada y
capacitación específica de cada proceso pedagógico para que docentes y estudiantes
apliquen este avance académico con éxito. Su implementación permitirá que políticas,
programas, proyectos y prácticas educativas influyan en el aprendizaje y desarrollo de los
estudiantes con competencias investigativas orientadas a construir un pensamiento
científico y tecnológico. Las instituciones que lo aplican socializan estrategias con mejores
resultados de aprendizaje porque
desde los más iniciales, en los que no haya alguna participación o interacción con algún
dispositivo informático que maneje o procese inf (Arana, 2021, p. 15).
Entre ellas se mencionan: personalización del aprendizaje, asistentes
virtuales personalizados, tutoría virtual, análisis de datos, simulaciones
y laboratorios virtuales, colaboración en línea, detección de brechas de
conocimientos, gamificación adaptable, evaluación formativa (Del Puerto
y Esteban, 2022; Martínez-Comezaña et al., 2023).
El progreso de la IA, considerada como disciplina científica se encuentra en una etapa de
difusión. Esta situación predice que, en la educación, su influencia será mayor por la
socialización entre docentes que han aplicado, quienes entre otras sugieren las siguientes
plataformas como apoyos que pueden ser útiles y optimizar sus prácticas educativas, de
acuerdo con cada nivel de estudios y para una educación inclusiva.
Educación General Básica: DreamBox lecciones interactivas de matemática, Knewton
contenido y evaluaciones en tiempo real en función del rendimiento del estudiante, IXL
Learning actividades de práctica en matemática, lectura, escritura, ciencias y otros temas,
Prodigy juego educativo de matemática, Edmentum, SMART Learning Suite Online, ALEKS,
DreamBox Learning, Quizbot, Skills Strand actividades en diferentes áreas, Fishtree,
Mindspark tutor inteligente enfocado en lectura y matemática (García-Cosio, 2021;
Lavanda-Jaramillo et al., 2019; Rivas, 2018). Estas herramientas utilizan los docentes de
acuerdo con el avance de los contenidos curriculares como acciones de seguimiento
relacionadas con el progreso de cada estudiante. Se puede socializar a los padres para que
trabajen en el hogar como apoyo para sus hijos.
Bachillerato General Unificado: Code.org con programación, AI4K12 para aprendizaje
automático, Google AI Experiments con proyectos interactivos prácticos, IBM Watson
Education, para aprendizaje basado en proyectos crea chatbots simples o programas que
toman decisiones basadas en datos, competencias digitales para buscar información,
evaluar fuentes y mantener privacidad y colaboración en línea entre alumnos con
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plataformas seguras, visitas a empresas de tecnología de IA. Son plataformas con
experiencia educativa valiosa para estudiantes (Abeliuk, 2021; Coicaud, 2020; Lavanda-
Jaramillo et al., 2019)gran
escala, con la principal característica de la personalización según las necesidades de cada
(Macías-Moles, 2021, p. 15).
Educación Superior: Khan Academy adapta contenidos de matemática y otras materias a
las necesidades individuales de los estudiantes, Coursera ofrece cursos en línea, Edmodo
enseña modalidades de aprendizaje social, DreamBox con procesos matemáticos para
primaria y ayuda a las prácticas preprofesionales, Adaptive Learning Systems tiene sistemas
de aprendizaje adaptativo personalizados, IBM Watson Education personaliza contenidos y
evaluaciones, Blackboard Learn sugiere contenidos y actividades, Google Classroom y Google
Workspace for Education, personalizan la E-A, Symbaloo crea tableros de recursos
personalizados (Moreira, et al., 2023; Ocaña-Fernández et al., 2019; Rosas, 2023). Estas
plataformas ayudan tanto a estudiantes y docentes en sus procesos de interrelación porque
(Sanabria-Navarro et al., 2023, p. 10).
Educación inclusiva. En todos los niveles del sistema educativo la IA apoya a los docentes
con un conjunto de estrategias de inclusión educativa, para conseguir un aprendizaje
personalizado y lograr que los estudiantes con necesidades educativas especiales trabajen
diversidad resulta imprescindible introducir la inclusión como modelo educativo. Se basa
en la comprensión para forjar una interacción con la diferencia entendiéndola como una
(Santalla, 2017, p. 13).
En educación inclusiva, los educadores utilizan la IA como una herramienta para incorporar
a todo el grupo en el trabajo. Ayuda a los docentes a personalizar contenidos y estrategias
según el ritmo de aprendizaje individual de cada estudiante, en especial de aquellos con
necesidades educativas especiales. La IA conduce al incremento de compromiso estudiantil
con mejores resultados de aprendizaje. La integración de las características cognitivas,
afectivas y sociales contribuye de manera progresiva a mejorar el rendimiento académico
(Fernández, 2023; Jara y Ochoa, 2020; UNESCO, 2020).
En educación inclusiva las plataformas ofrecen actividades y ejercicios interactivos que se
la diferencia es buscar puntos de encuentro en los que la diversidad pueda crear
(Ponce y Riveros, 2021, p. 13). Las estrategias pedagógicas que los
docentes pueden implementar para aprovecharlas como herramientas de aprendizaje,
entre otras son:
Tutorías personalizadas. Simulaciones y laboratorios virtuales sobre
ciencias o recreaciones históricas. Evaluación individual de cada
estudiante para identificar los puntos fuertes y débiles del aprendizaje,
en tiempo real. Juegos educativos inteligentes que refuerzan los
conceptos de las diferentes asignaturas. Calificación automatizada de
ensayos, pruebas y tareas programadas. Asistencia virtual en clase que
responde preguntas de los estudiantes. Manejo de la visión artificial para
analizar errores, dar retroalimentación automatizada con videos
tutoriales, ejercicios y exámenes de práctica. Fomento de la discusión y
la escritura para la generación de textos creativos. Exploración de
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conceptos complejos para explicar temas abstractos (Tarrillo-Flores,
2022, p. 26).
Para concluir, la IA influye en la transformación de la educación, ofrece oportunidades para
mejorar la calidad y accesibilidad al aprendizaje. Estos sistemas pueden personalizar los
enfoques educativos, adaptándolos a las necesidades individuales de los estudiantes. La IA
logra aprendizajes más efectivos y eficientes porque analiza el rendimiento y progreso de
cada estudiante con retroalimentación personalizada y contenidos adaptados a las
habilidades y preferencias de aprendizaje.
2.4 La ética y la inteligencia artificial en educación
La aplicación de la IA como una herramienta de trabajo facilita la interrelación entre
estudiantes y docentes con variadas plataformas, se constituye en un apoyo para los
procesos pedagógicos de diferentes asignaturas de aprendizaje; sin embargo, es importante
tener precauciones sobre su manejo, como lo explican Flores-Vivar y García-Peñalvo
(2023):
Las tecnologías de la información y comunicación, representadas a través
de redes y medios sociales, sistemas basados en el conocimiento,
multimedia interactiva, Big data e inteligencia artificial, forma parte
teniendo un papel cada vez más importante que, incluso, aumentarán en
el futuro. Su presencia es omnipresente en la educación por lo que el
desarrollo, evolución y expansión de estas tecnologías en el contexto
ver las ventajas y desventajas en su uso (p. 1).
El manejo de la IA en educación es inevitable por su capacidad para apoyar el avance
académico. Es imperativo que docentes y estudiantes valoren su aplicación desde
perspectivas éticas y morales. Es esencial prevenir que los estudiantes realicen una copia
mecánica de contenidos sin reflexión solo para cumplir una tarea. Esta actitud dará lugar a
un aprendizaje superficial sin adquisición de nuevos conocimientos y ocasionará que los
estudiantes pasen de un año a otro sin desarrollo de habilidades, lo cual no solo contribuye
a la desigualdad educativa, sino también amenaza la equidad en el acceso a la educación.
(Isusqui et al., 2023; Llovera-López et al., 2023; Naupay-Gusukuma, 2023; Rivas, 2018;
Saltos et al., 2023).
Ante esta realidad se promueve que los docentes prioricen estrategias que fomenten el
pensamiento crítico y la reflexión en los estudiantes al utilizar la IA como herramienta
educativa. Según Cruz et al., también se resalta la importancia de incorporar valores éticos
en el proceso educativo, asegurando que los estudiantes no solo adquieran conocimientos,
sino que también desarrollen un sentido ético que guíe su comportamiento en un mundo
cada vez más impulsado por la tecnología (Cruz et al., 2023).
3. Competencias Investigativas
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Búsqueda y selección de información científica acorde con la
problemática que están desarrollando. Empleo de herramientas
tecnológicas que faciliten la sistematización de asuntos de interés para
sus procesos investigativos. Conocimiento del método científico para
adecuar sus procesos a esta metodología. Aplicación de técnicas para la
recolección de información. Elaboración de resultados de sus
investigaciones. Formulación de conclusiones pertinentes y relevantes.
Trabajo en equipo para asegurar de mejor manera los resultados
investigativos (Chávez-Vera et al., 2022, p. 253).
3.1 Competencias investigativas relacionadas con la inteligencia artificial
Las competencias señaladas y otras que vayan surgiendo en el desarrollo de la formación
de los estudiantes deben ser respaldadas con el empleo de la IA,
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el futuro docente como investigador en formación debe desarrollar
competencias investigativas que le permitan actuar en nuevas
situaciones, poseer capacidad para identificar, plantear y resolver
problemas, bajo un compromiso con su medio sociocultural, incrementar
habilidades para trabajar en contextos internacionales, buscar, procesar
y analizar la información (Ceballos-Almerayaya, 2021, p. 183).
3.2 Evaluación de competencias investigativas en proyectos de investigación
recurrir al empleo de rúbricas porque las competencias constituyen el
conjunto de actuaciones integrales que permiten dar soluciones a
problemas de la realidad, de forma holística, lo cual incide en la adopción
de un trabajo multidisciplinario y el trabajo con pares (p. 64).
que las competencias digitales en el área de comunicación y colaboración
no están en función del nivel académico, ni del género del estudiante, sino
del nivel económico y cultural de la familia, que facilitan o dificultan el
acceso a dispositivos digitales para acceder al conocimiento (p. 16).
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3.3 Las competencias investigativas en el currículo educativo
4. Métodos y materiales
Paiz-Recinos et al. (2020)
expresan que e
Deroncele et al. (2021)
p. 174)
1_Identificación y búsqueda de artículos con la revisión de literatura e
investigaciones previas para destacar las competencias claves a
desarrollar, y diseñar estrategias de enseñanza aprendizaje para todos
los niveles del sistema educativo, basadas en el manejo de IA. 2_
Evaluación de la calidad de la evidencia para aceptar, mejorar o rechazar
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las ponencias de los autores, mediante la selección de herramientas más
idóneas para el desarrollo de competencias investigativas con el respaldo
de la IA. 3_ Síntesis de los artículos con el análisis de los resultados para
identificar patrones, tendencias, propuestas de prácticas y conclusiones
que contribuyan al conocimiento científico en el campo de desarrollo de
la temática propuesta en el artículo (p. 14).
5. Resultados
Los resultados de la revisión de la literatura e investigaciones realizadas garantizan la
propuesta de los investigadores que plantean la necesidad de incorporar la IA apoyada por
competencias investigativas en el sistema educativo ecuatoriano. Se prevé que su aplicación
producirá, entre otros, los siguientes cambios en todos los elementos curriculares y en su
aplicación por el talento humano de las instituciones educativas.
5.1 En aspectos relacionados con el currículo
El mejoramiento de la calidad de la educación con la aplicación de la IA requiere de la
capacitación tecnológica de todos los actores del sistema educativo porque su práctica
incidirá en los currículos educacionales que serán adaptados al contexto con la
participación de toda la comunidad educativa en nuevos modelos de enseñanza y
aprendizaje. A continuación, se presentan en dos matrices los aspectos más relevantes de
los resultados referentes al currículo (cuadro 1) y talento humano (cuadro 2).
Comunicación
fluida en idioma
extranjero
Manejo de chabots
Capacidades para
resolver
problemas
educativos
Incremento de
habilidades
cognitivas
Empleo de recursos
virtuales en los que
se requiere el
dominio de
competencias
básicas en idioma
extranjero,
especialmente el
inglés.
Los chabots son
software basados
en Inteligencia
Artificial, capaces de
mantener una
conversación en
tiempo real por
texto o por voz. Una
magnífica
oportunidad para
constatar la
importancia de la IA.
En las diferentes
asignaturas del
currículo educativo
el docente puede
organizar grupos de
trabajo colaborativo
para que los propios
estudiantes
resuelvan y
encuentren
respuestas
creativas, con ayuda
de la inteligencia
artificial
Con ayuda de la
inteligencia
artificial y la
dirección de un
trabajo con
participación y
decidida de los
estudiantes pueden
encontrar la
oportunidad de
desarrollar
habilidades
cognitivas que
favorezcan el
desarrollo
competencias
esenciales:
pensamiento crítico,
cooperación y
adaptabilidad
Cuadro 1. Resultados curriculares
Aprendizaje, dominio y comunicación fluida de un idioma extranjero. En los procesos
de enseñanza-aprendizaje de los idiomas los sistemas de tutoría inteligente ofrecen
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herramientas con retroalimentación instantánea y permanente. El proceso de interacción
didáctica facilitará la ejecución de acciones comunicativas en función de los contenidos de
aprendizaje con el manejo de asistentes virtuales. Así, en el entrenamiento virtual de los
aprendizajes con el manejo de chatbots la IA proporcionan tutoría personalizada y
acceso a recursos de aprendizaje en cualquier momento, además provocan una experiencia
de aprendizaje más interactiva y accesible. Estos sistemas han mostrado ser efectivos en el
mejoramiento de la motivación y el compromiso de los estudiantes para cumplir tareas en
trabajo individual y colaborativo en grupos. En el mejoramiento de capacidades
resolutivas de problemas educativos las herramientas de la IA están disponibles en todas
las asignaturas de los diferentes años de estudio y permiten analizar grandes cantidades de
datos educativos para identificar patrones y proporcionar soluciones a problemas
complejos. Los estudiantes en grupos de trabajo mediante la simulación y el modelado de
escenarios aprenden a tomar decisiones educativas frente a los problemas de estudio y
explicar con datos investigados cada tema. En el incremento de habilidades cognitivas
con desarrollo de competencias investigativas la aplicación de la IA contribuirá a
vincular los conocimientos con capacidades para investigar. Estas competencias permitirán
a los estudiantes recibir, procesar y elaborar información de manera autónoma con la
presentación de tareas desafiantes y la provisión de retroalimentación instantánea. La IA
facilita el cumplimiento del aprendizaje integral que abarca no solo la adquisición de
conocimientos, sino también competencias esenciales como pensamiento crítico,
cooperación y adaptabilidad. Los estudios muestran que las tecnologías de IA pueden
apoyar el aprendizaje autónomo y el desarrollo de la metacognición en los estudiantes.
5.2 En aspectos relacionados con el talento humano
Su incorporación con la participación de docentes capacitados prepararía a los estudiantes
desde el inicio de su formación con capacidades que respondan con conocimientos,
herramientas y estrategias apropiadas a la transformación digital ligada a la revolución
tecnológica que apoyan el desarrollo científico de los estudiantes. Su incorporación
permitiría el perfeccionamiento de algunos aspectos referentes al:
Investigación y
pensamiento
crítico
Optimización de
competencias
digitales
Inclusión de
estudiantes con
NEE
Desarrollo de
proyectos
interdisciplinarios
Desarrollo de
investigaciones
complejas con el
análisis de datos
que corresponden a
variadas
experiencias y los
estudiantes aplican
destrezas de
comprensión,
interpretación,
análisis, síntesis,
conclusión y
valoración de sus
aprendizajes.
Adquisición
paulatina de
herramientas y
dispositivos
digitales que
permita a los
estudiantes
encontrar
información,
analizar sus
resultados, elaborar
propuestas nuevas y
encontrar su propio
aprendizaje,
fortaleciendo sus
aciertos y
Con apoyo de la
inteligencia
artificial el docente
puede incorporar a
sus estudiantes con
necesidades
educativas
especiales a cumplir
su aprendizaje con
estrategias
especiales para que
ellos no se sientan
rechazados.
Ejecución de
proyectos en los que
se pueda evidenciar:
colaboración
interdisciplinaria,
integración
tecnológica e
innovación, que
incluyan manejo de
hardware, software
y redes de
comunicación
eficientes.
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descartando sus
errores
Cuadro 2. Talento humano
A continuación, se explica con mayor detalle los aspectos enunciados en la matriz con la
aclaratoria que todos cuentan con apoyo de la IA:
Personalización del aprendizaje. El docente puede modificar los esquemas tradicionales
de enseñanza con la planificación de contenidos, métodos de enseñanza-aprendizaje,
procesos de evaluación con herramientas de IA. Se personalizarían los aprendizajes al
adecuarlos a las necesidades individuales de los estudiantes del sector urbano y rural con
resultados que mejorarían su rendimiento y satisfacción personal. Los docentes orientarían
para que los diferentes estudiantes aprendan a identificar y abordar sus fortalezas y
debilidades de una manera más inclusiva y efectiva. Es de resaltar su valioso apoyo a
docentes atienden simultáneamente a varios grados, escuelas unidocentes y pluridocentes.
Fomento de la investigación y el pensamiento crítico. Las herramientas de IA pueden
facilitar la realización de investigaciones complejas con el análisis de grandes volúmenes de
datos que responden a variadas experiencias. El desarrollo del pensamiento crítico y
habilidades investigativas se podrían objetivar cuando el docente observa que sus
estudiantes aprenden a acceder a bases de datos y herramientas analíticas avanzadas,
aplican destrezas de comprensión, interpretación, análisis, síntesis, conclusión y valoración
de sus aprendizajes. Mejoramiento de competencias digitales. La integración de la IA en
la educación preparará a los estudiantes para la aplicación de dispositivos, manejo de
computadoras, tabletas, navegación en internet, búsqueda de información en la web,
interpretación y análisis de datos, gráficos y estadísticas, manejo de herramientas para
recopilar, limpiar y visualizar datos. Estas herramientas le preparan para un futuro laboral
con el manejo de tecnologías avanzadas para enfrentar los desafíos del siglo XXI.
Además, la inclusión y accesibilidad de los estudiantes con necesidades educativas
especiales con el apoyo de la IA los docentes podrán diseñar herramientas de aprendizaje
comprensibles y personalizadas para estudiantes con necesidades especiales que les
permitirán automatizar los aprendizajes. Este proceso de inclusión facilitaría su
incorporación en las aulas regulares mediante trabajo en grupos con estrategias de
aprendizaje colaborativo y, además evitarían que se sientan fuera del grupo y, en ocasiones
reciban bullying. En el desarrollo de proyectos interdisciplinarios con herramientas
de IA con el manejo de la IA se realizarían proyectos de colaboración interdisciplinaria,
integración tecnológica e innovación para desarrollar soluciones integrales y efectivas que
incluyan el manejo de hardware, software y redes de comunicación eficientes. Estos
proyectos no solo permitirían a los estudiantes interactuar con tecnologías avanzadas, sino
que también les ayudarían a desarrollar habilidades críticas que incidirían en los currículos
educacionales con la toma de decisiones de la comunidad.
Con referencia al desarrollo de proyectos interdisciplinarios La Organización de Estados
Iberoamericanos para la Educación, la Ciencia y la Cultura (OEI), en colaboración con la
Fundación ProFuturo, presentan el siguiente gráfico sobre la relevancia presente y futura
de la IA en función del nivel educativo (ProFuturo y OEI, 2023). En la figura 1. se determina
la relevancia presente y futura de la IA, en el nivel inicial, primario, secundario y
universitario. Se puede observar que en función del nivel avanza el manejo de destrezas de
los estudiantes.
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Figura 1. Relevancia presente y futura de la IA. Fuente: (ProFuturo y OEI 2023)
Se prevé que la integración de IA en el currículo y la capacitación del talento humano puede
elevar la calidad educativa al personalizar el aprendizaje y proporcionar recursos
adaptativos que se ajusten a las necesidades de cada estudiante porque aumentan la
retención de conocimientos y el rendimiento académico.
6. Discusión y conclusiones
predecir el rendimiento de los estudiantes; crear planes de lección y
evaluaciones personalizadas adaptadas a sus puntos fuertes y débiles;
motivar al aprendizaje permanente las 24 horas, a través de los chatbot
o tutores virtuales, el machine learning y otras herramientas de
asistencia personal; desarrollar habilidades investigadoras y preparar
para que el futuro profesional se inserte en el mundo laboral (Abreu et
al., 2021; Auqui, 2021; Iglesias-Gorrón, 2018; Rochín y Anguiano, 2021;
Zhang et al., 2019).
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es necesario considerar en el sistema educativo de todos los países que
los desafíos éticos y sociales asociados con su implementación aborden
la brecha digital, la desigualdad de acceso a la tecnología la necesidad de
un equilibrio apropiado entre la automatización y la interacción humana,
porque la educación es integral, desarrolla de forma simultánea la
formación de habilidades cognitivas, procedimentales, sociales y
emocionales de los estudiantes en su proceso de aprendizaje (Aparicio-
Gómez y Aparicio-Gómez, 2023; Hernández-Zuluaga, 2022; Rodríguez,
2022; Terrones-Rodríguez, 2018).
En conclusión, el fomento de competencias investigativas no solo posibilita, sino que
propicia la integración efectiva de la inteligencia artificial en el entorno educativo.
Es una auténtica revolución educativa que transformará los procesos de
enseñanza y aprendizaje con recursos educativos inteligentes que
impulsen no solo el mejoramiento de la calidad sino también la
accesibilidad a los conocimientos de forma permanente. La IA es un
potencial innovador con variadas herramientas que empoderan a los
estudiantes, estimulan su creatividad y cultiva el pensamiento crítico.
Elementos fundamentales para una educación transformadora y
progresista (Bernal-Segura, 2020; Carmona, Camacho et al., 2021;
Rochín y Anguiano, 2021).
La investigación reconoce la necesidad de que docentes y estudiantes se preparen
continuamente no solo para usar esta tecnología sino también para desarrollar alternativas
óptimas que garanticen la calidad educativa y la preservación del patrimonio humano
mediante con herramientas de IA que considere los desafíos y consideraciones éticas para
minimizar los riesgos en su práctica educativa. Es responsabilidad de los integrantes de la
comunidad educativa la creación de un contexto educativo ético, inclusivo y efectivo para
todos los estudiantes la investigación reconoce la necesidad de que docentes y estudiantes
con la preservación del patrimonio humano (Jara y Ochoa, 2020; Martínez-Comezaña et al.,
2023; Terrones-Rodríguez, 2018; UNESCO, 2021).
En suma, se puede afirmar que se cumplió con lo establecido en el objetivo general del
trabajo de investigación
Agradecimientos
Toda actividad humana y los logros conseguidos con ella permiten, aún más, obligan a
reconocer a las personas o instituciones que facilitaron su cumplimiento. Por este motivo
en la presente oportunidad se hace público el reconocimiento a la Universidad Central del
Ecuador, el Alma Mater de la Educación Superior ecuatoriana porque ha sido el espacio
académico que nos permitió a este grupo de compañeros llevar adelante esta propuesta,
brindarnos los espacios físicos y el respaldo académico para cristalizar las ideas que
tenemos como fruto del quehacer docente.
Referencias bibliográficas
Abeliuk, A. (2023). Sesgos algorítmicos en las redes sociales. Revista Científica UISRAEL,
15(1), 2-8.
Abreu, A., Castanho, R., Alisesa, J. y Carvalho, J. (2021). Transformación digital e innovación
tecnológica en la educación. Aranzadi/civitas.
33
Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
Revista Cátedra, 8(1), pp. 18-38, enero-junio 2025. e-ISSN: 2631-2875
https://doi.org/10.29166/catedra.v8i1.6621
Aparicio-Gómez, O., y Aparicio-Gómez, W. (2023). Ética y educación en tecnología:
promoviendo la responsabilidad digital. Journal of alternative perspectives in the
social sciences, 12(1).
https://openurl.ebsco.com/EPDB%3Agcd%3A1%3A27820721/detailv2?sid=ebsc
o%3Aplink%3Ascholar&id=ebsco%3Agcd%3A171799629&crl=c
Arana, C. (2021). Inteligencia artificial aplicada a la educación: logros, tendencias y
perspectivas. INNOVA UNTREF. Revista Argentina de Ciencia y Tecnología, 1-22.
https://revistas.untref.edu.ar/index.php/innova/article/view/1107
Arbeláez, D., y Rojas, M. (2021). Inteligencia artificial y educación humana: ¿Entidades
contrapuesta o fuerzas complementarias? Revista de Ciencias Sociales, 502-512.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7927679
Ashford-Rowe, K., Alexander, B., Barajas-Murph, N., Dobbin, G., Knott, J., McCormack, M.,
.Weber, N. (2019). EDUCAUSE Horizon Report: 2019 Higher Education Edition.
Louisville, CO: EDUCAUSE.
Auqui, J. (2021). Chatbot del proceso de aprendizaje universitario: una revisión sistemática.
Revista de Investigación Científica y Tecnológica Alpha Centaur, 2(2), 29-43.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8092584
Bernal-Segura, J. (2020). Propuesta lineamientos de política pública: actualización de saberes
de los docentes de educación media acerca de TIC e inteligencia artificial para los
entornos rurales. Tesis de Maestría, Universidad de La Salle.
https://ciencia.lasalle.edu.co/cgi/viewcontent.cgi?article=1696&context=maest_d
ocencia
Blundell, R. & Ricardo, D. (2018). The Impact of Artificial Intelligence on Work. Frontier
Economics, 111(1-2), 113-122.
Carmona, C., Camacho, S., Dávila, P. y Gallardo, D. (2021). Estrategias de aprendizaje e
integración Curricular en la Universidad Técnica Particular de Loja en Ecuador.
Revista Venezolana de Gerencia: RVG, 26(95), 818-831.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8890487
Casillas-Martín, S., Cabezas-González, M. y Muñoz-Repiso, A. (2022). Influencia de variables
sociofamiliares en la competencia digital en comunicación y colaboración. Pixel-
bit(63), 7-33. https://hdl.handle.net/11162/219851
Ceballos-Almerayaya, J. M. (2021). Drive: un espacio virtual de investigación para el
desarrollo de competencias investigativas y digitales en pregrado. Panorama,
15(29), 82-102. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8079680
Chávez-Vera, K., Ayasta-Llontop, L. y Gonzales-Dávila-J. (2022). Formación de competencias
investigativas en los estudiantes de la Universidad Señor de Sipán en Perú. Revista
de Ciencias Sociales, Vol. 28(1). 250-260.
Coicaud, S. (2020). Potencialidades didácticas de la inteligencia artificial: Videojuegos
realidad extendida, robótica y plataformas.Mediaciones tecnológicas para una
enseñanza disruptiva. Buenos Aires: Noveduc.
34
Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
Revista Cátedra, 8(1), pp. 18-38, enero-junio 2025. e-ISSN:2631-2875
https://doi.org/10.29166/catedra.v8i1.6621
Cruz, J., Díaz, B., Valdiviezo, Y., Rojas, Y., Mauricio, L. y Cárdenas, C. (2023). Inteligencia
artificial en la praxis docente: vínculo entre la tecnología y el proceso de aprendizaje.
Lima: Editorial Mar Caribe. https://doi.org/10.17613/vqt1-cp64
Cruz-Herrera, M. T. (2021). Estrategias creativas para el desarrollo de Competencias
Investigativas en estudiantes de Maestría de una universidad privada. Programa
Académico de Doctorado en Educación, Universidad Femenina Del Sagrado
Corazón, Lima, Perú. http://hdl.handle.net/20.500.11955/859
Del Puerto, D. y Esteban, P. (2022). La Inteligencia Artificial como recurso educativo durante
la formación inicial del profesorado. Revista Iberoamericana de Educación a
Distancia, 25(2), 347-358. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=331470794017
Deroncele-Acosta, A., Gross Tur, R. y Medina Zuta, P. (2021). El mapeo epistémico:
herramienta esencial en la práctica investigativa. Universidad y Sociedad, 172 - 178.
http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S2218-
36202021000300172&script=sci_arttext&tlng=pt
Espinoza, A., Chávez, Z., Mescua, J., Viena , C. y Sakibaru, L. (2023). El futuro de la educación:
cómo la inteligencia artificial transformará el aula. Lima: Editorial Mar Caribe.
Fernández, M. d. (2023). La Inteligencia Artificial en la Educación. Hacia un Futuro de
Aprendizaje Inteligente. Maracay: Estudios Culturales Serie Educación y
Sociotecnociencia.
Fernández-Navas, M. A.-S.-G. (2021). Estado y problemas de la investigación cualitativa en
educación: divulgación, investigación y acceso del profesorado universitario.
Education Policy Analysis Archives.
Flores-Vivar, J., y García-Peñalvo, F. (2023). Reflexiones sobre la ética, potencialidades y
retos de la Inteligencia Artificial en el marco de la Educación de Calidad (ODS4).
Comunicar: Revista cientifica de comunicacion y educacion, 31(74), 37-47.
https://www.revistacomunicar.com/index.php?contenido=detalles&numero=74&
articulo=74-2023-03
Ganascia, J. (2018). Inteligencia artificial: Entre el mito y la realidad. El Correo de la UNESCO.
Inteligencia Artificial: Promesas y Amenazas. Bélgica: UNESCO Press.
García-Cosio, M. E. (2021). Taller de capacitación a profesores de preparatoria sobre el uso
de las plataformas de matemáticas Webassing y ALEKS para la evaluación del
aprendizaje. Tesis de Maestrìa, Técnologico de Monterey, México.
https://hdl.handle.net/11285/644256
González, A. (2020). Cleverdata. Obtenido de ¿Qué es Machine Learning?:
https://cleverdata.io/que-es-machine-learning-big-
data/#:~:text=by%20Andr%C3%A9s%20Gonz%C3%A1lez,complejos%20en%20
millones%20de%20datos.
Gough D, Thomas J, Oliver S. Clarifying differences between review designs and methods.
Syst Rev. 2012;1:28.
Hernández-Zuluaga, j. (2022). Concentración del mercado digital: condiciones políticas y
jurídicas en la actual economía de la información. Revista chilena de derecho y
tecnología, 11(1), 229-260. http://dx.doi.org/10.5354/0719-2584.2022.61871
35
Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
Revista Cátedra, 8(1), pp. 18-38, enero-junio 2025. e-ISSN: 2631-2875
https://doi.org/10.29166/catedra.v8i1.6621
Iglesias-Gorrón, R. (2018). Videojuegos, un recurso didáctico para nuestro sistema educativo.
Tesis de Maestrìa, Universidad de Valladolid. Obtenido de
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/33333
Isusqui, J., Villavicencio, I., Inga, C., Gutiérrez, H., Díaz, B. y Amaya, K. (2023). La Inteligencia
Artificial al servicio de la gestión y la implementación en la educación. Lima: Mar
Caribe. https://osf.io/preprints/osf/z2y7c
Jara, I., y Ochoa, M. (2020). Usos y efectos de la inteligencia artificial en educación. Sector
Social división educación. doi:http://dx. doi. org/10.18235/000238 0.
Lavanda-Jaramillo, L. C., Coronel-Romero, E., Fierro -Saltos, W., Robalino, I., Conde-Zhingre,
L., Romero-Flores, M., y Erreyes-Pinzon, I. D. (2019). Revisión sistemática de
Literatura: Estado de la cuestión de la enseñanza y aprendizaje de la Inteligencia
Artificial en Escuelas y Colegios. Universidad Nacional de Loja, Loja.
Llovera-López, Y. (2023). Actitudes y comportamiento del alumnado ante el ciberplagio en
los trabajos académicos universitarios. Tesis Doctoral, Universidad de Granada.
https://digibug.ugr.es/handle/10481/80339
Llovera-López, Y., Aragón-Carretero, Y. y Cano-Olivares, P. (2023). Ciberplagio Académico
entre el estudiantado universitario: un acercamiento al estado actual de la temática
(2017-2020). Revista Colombiana de Educación(87), 207-226.
doi:https://doi.org/10.17227/rce.num87-13143
Luckin, R., Holmes, M., Griffiths, & Forcier, L. (2016). Intelligence Unleashed: An argument
for AI in Education. Londres: Pearson Education.
Macías-Moles, Y. (2021). La tecnología y la Inteligencia Artificial en el sistema educativo.
Valencia-España: Universital Joume I.
Martínez-Comezaña, M., Rigueira-Diaz, X., Larrañaga-Janeiro, A., Martínez-Torres, J.,
Ocarranza-Prado, I. y Kreibel, D. (2023). Impacto de la inteligencia artificial en los
m,étodos de evaluación de la educación primaria y secundaria: revisión sistemática
de la literatura. Revista de Psicodidáctica, 93-103.
https://doi.org/10.1016/j.psicod.2023.06.001
Morandín-Ahuerma, F. (2023). Recommendation of the OECD council on artificial
intelligence: inequality and inclusion1. CC BY-NC-SA, 95-102.
Moreira, Y. M., Álvarez, H. E., Encarnación, W. G., y Gómez, V. A. (2023). El futuro de la
Inteligencia Artificial para la educación en las Instituciones de Educación Superior.
Revista Conrado, 19(93), 27-34. http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S1990-
86442023000400027&script=sci_arttext&tlng=pt
Moreno-Gutiérrez, S., López, P., y García, M. (2022). Inteligencia artificial en e-learning
escenarios plausibles en Latinoamérica y nuevas competencias de egreso. Revista
Iberoamericana de Tecnologias del Aprendizaje, 7(1), 31-40. doi:
10.1109/RITA.2022.3149833
Naupay-Gusukuma, J. E. (2023). Habilidades investigativas universitarias aplicadas a través
de la inteligencia artificial. Lima, Perú: Universidad César Vallejo, Escuela de
Posgrado del Programa Acádemico de Docencia Universitaria.
36
Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
Revista Cátedra, 8(1), pp. 18-38, enero-junio 2025. e-ISSN:2631-2875
https://doi.org/10.29166/catedra.v8i1.6621
Obando, E. (2018). Aprendizaje e inteligencia artificial en la era digital: implicancias socio-
pedagógicas¿ reales o futuras? Revista boletín REDIPE, 7(11), 155-171.
https://revista.redipe.org/index.php/1/article/view/626
Ocaña-Fernández, Y., Valenzuela Fernández, A., y Gano Aburto, L. (2019). La inteligencia
artificial y sus implicaciones en la educación superior:. Propósitos y
representaciones, 7(2), 536-568. http://dx.doi.org/10.20511/pyr2019.v7n2.274
OECD. (2018). AI: Intelligent machines, smart policies: Conference summary. OECD Digital
Economy Papers, No. 270, OECD Publishing, Paris.
https://doi.org/10.1787/f1a650d9-en.
Pacora, A., Hernández, L. y Meza, R. (2021). Diseño y validez de contenido de una rúbrica
analítica socioformativa para evaluar competencias investigativas en posgrado.
Apuntes Universitarios, 11(2), 62 - 82. https://doi.org/10.17162/au.v11i2.632
Paiz-Recinos, M., Valladares Cerezo, C., Paz Cabrera, M., Recinos Cifuentes, S., González, E. y
Rodríguez, F. (2020). Investigación cuantitativa y cualitativa en Psicología. Centro
Universitario de Occidente, 1-230.
Pastora Alejo, B., y Fuentes Aparicio, A. (2021). La planificación de estrategias de
enseñanza en un entorno virtual de aprendizaje. Revista Científica UISRAEL, 8(1),
59-76. https://doi.org/10.35290/rcui.v8n1.2021.341
Ponce, N. y Riveros, N. (2021). Construyendo inclusión a través del lenguaje: el valor de la
palabra en los espacios educativos. REXE: Revista de estudios y experiencias en
educación (41), 345-357
ProFuturo, la OEI. (2020). Informe GEM: Aprendizaje y transformación digital en
Iberoamérica. Profuturo.education.
https://profuturo.education/noticias/profuturo-oei-gem-informe-consulta-
aprendizaje-transformacion-digital-iberoamerica/
Ramírez-Ramírez, L., y Fernández De Castro, J. (2020). Entornos virtuales de aprendizaje:
usabilidad y alcance en la formación de competencias profesionales del área
educativa. Revista digital FILHA(22), 1-23.
http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/1370
Rivas, A. (2018). Un sistema educativo digital para Argentina. Doccumento de trabajo. Buenos
Aires: CIPPEC-EDULING.
Rochín, C., y Anguiano, E. (2021). Software libre educativo en una cultura digital. S. de RL de
C.. Qartuppi (Ed.) Software libre educativo en una cultura digital.
Rodríguez, A. (2022). Inteligencia artificial sostenible y evaluación ética constructiva.
Isegoría(67), e10-e10. https://orcid.org/0000-0002-4015-8537
Rosas, V. (2023). Aplicaciones de la Inteligencia Artificial Aliadas en la enseñanza de
Matemáticas. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(4), 7454-7467.
https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i4.7498
Rouhiainen, L. (2018). Inteligencia artificial: 101 cosas que debes saber hoy sobre nuestro
futuro. Madrid: Alienta Editorial.
37
Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
Revista Cátedra, 8(1), pp. 18-38, enero-junio 2025. e-ISSN: 2631-2875
https://doi.org/10.29166/catedra.v8i1.6621
Saltos, G., Oyarvide, W., Sánchez, E. y Reyes, Y. (2023). Análisis bibliométrico sobre estudios
de la neurociencia, la inteligencia artificial y la robótica: énfasis en las tecnologías
disruptivas en educación. Salud, Ciencia y Tecnología, 3, 362.
https://revista.saludcyt.ar/ojs/index.php/sct/article/view/362
Sanabria-Navarro, J. R., Silveira Pérez, Y., Pérez Brabo, D. D., & de Jesús Cortina, M. (2023).
Incidencias de la inteligencia artificial en la educación contemporánea. Comunicar:
Revista Científica de Comunicación y Educación, 31(77), 1-11.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9010092
Santalla, L. (2017). Herramientas para la inclusión:: de la educación a la sociedad. Revista de
Educación Inclusiva, 10(2), 13-30.
https://revistaeducacioninclusiva.es/index.php/REI/article/view/307
Tarrillo-Flores, M. Y. (2022). Estrategias pedagógicas para el desarrollo de competencias
investigativas en los docentes: Revisión sistemática [Tesis de doctorado, Universidad
Nacional de Trujillo]. Repositorio de la Universidad Nacional de Trujillo. ORCID:
0000-0002-8738-710X
Terrones-Rodríguez, A. (2018). Inteligencia artificial y ética de la responsabilidad.
Cuestiones de Filosofía, 4(22). https://doi.org/10.1080/02147033.1992.10821001
Torres-Chávez, T. y García Martínez, A. (2019). Reflexiones sobre los materiales didácticos
virtuales adaptativos. Revista Cubana de Educación Superior, 38(3).
http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S0257-
43142019000300002&script=sci_arttext
UNESCO. (2020). https://es.unesco.org/themes/tic-educacion/inteligencia-artificial.
Obtenido de WWW.UNESCO.ORG.
UNESCO. (2021). Foro internacional sobre IA y los futuros de la educación, desarrollo de
competencias para la era de la IA, 7 y 8 de diciembre de 2020: informe de síntesis. Foro.
Valencia-Vallejo, N., Huertas Bustos, A. y Baracaldo Ramírez, P. (2014). Los ambientes
virtuales de aprendizaje: una revisión de publicaciones entre 2003 y 2013, desde la
perspectiva de la pedagogía basada en la evidencia. Revista colombiana de
educación(66), 73-103. Obtenido de http://ref.scielo.org/jq8w35
Vivar, J., & Peñalo , F. (2023). Reflexiones sobre la ética, potencialidades y retos de la
Inteligencia Artificial en el marco de la Educación de Calidad (ODS4). Comunicar:
Revista científica iberoamericana de comunicación y educación(74), 37-47.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8732441
Zhang, Y., Song, W., Zhang, L., Yu, B. y Hu, J. (s.f.). Aplicación de la Inteligencia Artificial en la
Educación. En 2019 Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial en la
Educación . 165-173.
Autores
KLÉVER CÁRDENAS-VELASCO, obtuvo los siguientes títulos: Doctor en Educación en la
Universidad Nacional de Rosario (Argentina) 2023. Máster Universitario en Formación
internacional Especializada del Profesorado, Especialidad en Lengua y Literatura en la
Universidad Complutense de Madrid (España) 2017. Magíster en Docencia Universitaria y
Administración Educativa en la Universidad Tecnológica Indoamérica (Ecuador) 2014.
38
Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
Revista Cátedra, 8(1), pp. 18-38, enero-junio 2025. e-ISSN:2631-2875
https://doi.org/10.29166/catedra.v8i1.6621
Médico Veterinario Zootecnista en la Universidad Estatal de Bolívar (Ecuador) 2012.
Licenciado en Ciencias de la Educación, Mención Lenguaje y Literatura en la Universidad
Central del Ecuador (Ecuador) 2003. Profesor en Educación Primaria, Instituto Superior
Pedagógico Juan Montalvo (Ecuador) 1990.
Actualmente labora para el Ministerio de Educación de Ecuador, es también docente tutor
de tesis de maestría en la Universidad Politécnica Estatal del Carchi y docente tutor de tesis
de doctorado en la Universidad Nacional de Rosario Argentina.
JESENIA MOREIRA-BENAVIDES, posee los siguientes títulos: Magíster en Tratamiento de
Dificultades de Aprendizaje, Universidad Central del Ecuador (Ecuador), 2013. Licenciada
en Ciencias de la Educación, Mención Psicología Educativa y Orientación, Universidad
Central del Ecuador (Ecuador), 2005. Tecnóloga en Análisis de Sistemas Informáticos,
Escuela Politécnica Nacional (Ecuador), 2002.
Actualmente es docente de la carrera de Psicopedagogia de la Universidad Central del
Ecuador.
CELIA AMORES-PACHECO, su formación académica es: Maestría en Prevención del Abuso
Sexual en la Pontificia Universidad Católica del Ecuador. (Ecuador) (en curso). Diplomado
en Safeguarding en Universidad Gregoriana. (Italia) 2023. Máster en Discernimiento
Vocacional y Acompañamiento Espiritual. Pontificia Universidad de Comillas (España)
2023. Máster en Pastoral de la Prevención en ambientes eclesiales de la Pontificia
Universidad de México (México) 2022. Magister en Tratamiento de Dificultades de
Aprendizaje. Universidad Central del Ecuador (Ecuador) 2013. Diploma Superior en
Gestión del Aprendizaje Universitario. Escuela Politécnica del Ejército (Ecuador) 2009.
Licenciada en Ciencias de la Educación Mención Psicología Educativa y Orientación.
Universidad Central del Ecuador (Ecuador) 2006. Profesora de Educación Primaria,
Actualmente es docente de la carrera de Psicopedagogia de la Universidad Central del
Ecuador.
MARIELA NÚÑEZ-SANTIANA, posee los siguientes títulos: Máster Universitario en
Formación del Profesorado de Educación Secundaria de Ecuador en Geografía e Historia-
UNIVERSITAT DE BARCELONA, (España) 2016, Licenciada en Ciencias de la Educación,
mención Educativa Básica- Universidad Técnica de Ambato. (Ecuador) 2008.
Actualmente es docente del Ministerio de Educación.
Declaración de Autoría-CRediT
KLÉVER CÁRDENAS-VELASCO: Conceptualización, metodología, validación, análisis
formal, investigación, análisis de datos, primer borrador y redacción final y edición.
JESENIA MOREIRA-BENAVIDES: Conceptos relacionados, organización e integración de
datos recopilados, organización e integración de datos, supervisión, redacción y revisión
CELIA AMORES-PACHECO: Conceptualización, aplicación de instrumentos, redacción de
conclusiones y recomendaciones
MARIELA NÚÑEZ-SANTIANA: Aplicación de instrumentos, tabulación de resultados,
redacción de conclusiones y recomendaciones
