Experiencias y significados atribuidos por estudiantes y docentes al uso de inteligencia artificial en procesos educativos
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20598633Palabras clave:
inteligencia artificial, educación superior, autonomía intelectualResumen
El presente estudio buscó comprender las experiencias de docentes y estudiantes de educación superior respecto al uso de la inteligencia artificial (IA) en contextos educativos. Para ello, se empleó un enfoque cualitativo con diseño fenomenológico; los datos se recopilaron mediante entrevistas semiestructuradas aplicadas a diez participantes seleccionados por muestreo intencional. El análisis reveló cuatro categorías principales: apoyo académico, transformación de prácticas, riesgos formativos y uso ético. Los resultados indican que la IA puede contribuir a reducir ciertas brechas en el proceso de enseñanza-aprendizaje; sin embargo, también genera tensiones vinculadas a la dependencia tecnológica y a un posible debilitamiento del pensamiento crítico. Se concluye que su integración en la educación superior de la región exige criterios pedagógicos y éticos que orienten un uso reflexivo y responsable.
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Referencias
Ahmed, S. K. (2024). The pillars of trustworthiness in qualitative research. Journal of Medicine, Surgery, and Public Health, 2, 100051. https://doi.org/10.1016/j.glmedi.2024.100051
Almasri, F. (2024). Exploring the impact of artificial intelligence in teaching and learning of science: A systematic review of empirical research. Research in Science Education, 54(5), 977–997. https://doi.org/10.1007/s11165-024-10176-3
Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4ta ed.). SAGE.
Daluz Veras, D., & Hernández Bentancur, S. (2025). Percepciones del uso de inteligencia artificial generativa en la formación de futuras maestras. Horizontes Pedagógicos, 27(1), 1–14. https://doi.org/10.33881/0123-8264.hop.27101
Emanuel, E. J. (2000). What makes clinical research ethical? JAMA, 283(20), 2701. https://doi.org/10.1001/jama.283.20.2701
Hossain, M. S., Alam, M. K., & Ali, M. S. (2024). Phenomenological approach in the qualitative study: Data collection and saturation. ICRRD Quality Index Research Journal, 5(2). https://doi.org/10.53272/icrrd.v5i2.4
Isik, O. (2025). Qualitative research approaches and data collection methods: Understanding meaning and experience. Journal of Humanities and Education Development, 7(6), 19–32. https://doi.org/10.22161/jhed.7.6.3
Kamalov, F., Santandreu Calonge, D., & Gurrib, I. (2023). New era of artificial intelligence in education: Towards a sustainable multifaceted revolution. Sustainability, 15(16), 12451. https://doi.org/10.3390/su151612451
Lin, C.-C., Huang, A. Y. Q., & Lu, O. H. T. (2023). Artificial intelligence in intelligent tutoring systems toward sustainable education: A systematic review. Smart Learning Environments, 10(1), 41. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00260-y
Lin, H., & Chen, Q. (2024). Artificial intelligence (AI)-integrated educational applications and college students’ creativity and academic emotions: Students’ and teachers’ perceptions and attitudes. BMC Psychology, 12(1), 487. https://doi.org/10.1186/s40359-024-01979-0
Muñoz-Araneda, R. A., & Vera-Sagredo, A. (2025). La inteligencia artificial en la enseñanza secundaria: Percepciones de docentes de lengua y literatura en formación y en ejercicio en la región del Biobío, Chile. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 15(2), 251–272. https://doi.org/10.19053/uptc.20278306.v15.n2.2025.19627
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2024). Explanatory memorandum on the updated OECD definition of an AI system (OECD Artificial Intelligence Papers No. 8). https://doi.org/10.1787/623da898-en
Rojas, M. P., & Chiappe, A. (2024). Artificial intelligence and digital ecosystems in education: A review. Technology, Knowledge and Learning, 29(4), 2153–2170. https://doi.org/10.1007/s10758-024-09732-7
Rondon-Morel, R. O., Pacotaipe-Delacruz, R., Alarcón-Nuñez, E. A., & Yepez-Salvatierra, P. N. (2024). El impacto de la inteligencia artificial en la formación docente. Revista Docentes 2.0, 17(2), 368–375. https://doi.org/10.37843/rted.v17i2.566
Rutakumwa, R., Mugisha, J. O., Bernays, S., Kabunga, E., Tumwekwase, G., Mbonye, M., & Seeley, J. (2020). Conducting in depth interviews with and without voice recorders: A comparative analysis. Qualitative Research, 20(5), 565–581. https://doi.org/10.1177/1468794119884806
Salas Pilco, S. Z., & Yang, Y. (2022). Artificial intelligence applications in Latin American higher education: A systematic review. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 19(1), 21. https://doi.org/10.1186/s41239-022-00326-w
Sánchez Chero, M., Bravo, J., Ayra Apac, N. C., & Carbajal García, O. L. (2024). Inteligencia artificial: Una irrupción fenomenológica en la educación. Oportunidades y amenazas. ENCUENTROS. Revista de Ciencias Humanas, Teoría Social y Pensamiento Crítico, (22), 448-457. https://doi.org/10.5281/ZENODO.13732927
Saunders, B., Sim, J., Kingstone, T., Baker, S., Waterfield, J., Bartlam, B., Burroughs, H., & Jinks, C. (2018). Saturation in qualitative research: Exploring its conceptualization and operationalization. Quality & Quantity, 52(4), 1893–1907. https://doi.org/10.1007/s11135-017-0574-8
Yan, D. (2023). Impact of ChatGPT on learners in a L2 writing practicum: An exploratory investigation. Education and Information Technologies, 28(11), 13943–13967. https://doi.org/10.1007/s10639-023-11742-4
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