Inteligencia Artificial en el aprendizaje
significativo en estudiantes de educación superior
no universitaria: una revisión sistemática
Artificial Intelligence in meaningful learning among non-university
higher education students: a systematic review
Recibido: 23/10/2025 - Aceptado: 10/02/2026
Marleni Esther Inga Barreto
https://orcid.org/0000-0002-9183-0717
ingabarretom@gmail.com
Universidad César Vallejo - Lima, Perú
Resumen
El presente artículo se trató de una revisión sistemática, sobre la influencia de la Inteligencia artificial en
el aprendizaje significativo de los estudiantes de educación superior no universitaria, existe la necesidad
de formar profesionales competentes y adaptables, lo cual exige la adquisición de enfoques pedagógicos
que trasciendan, la transmisión pasiva de la información. La implementación de la IA en la educación,
asegura que el aprendizaje significativo se alcance de manera justa y sostenible. Esta investigación
busca analizar las características de la Inteligencia artificial, sus ventajas y desventajas y los resultados
de las estrategias formativas aplicadas en los estudiantes de educación superior no universitaria. Se
realizó una revisión sistemática de la literatura en las principales bases de datos, Dialnet, Latindex,
LatinRev, PhilPapers, Redalyc, Scielo, Scopus, ResearchGate, siguiendo la metodología PRISMA.
Partiendo de 90 documentos, y tras las fases de filtrado, tomando en cuenta criterios de inclusión AND y
criterios de exclusión boleano NOT, se analizó en profundidad un total de 30 documentos. Los resultados
indican que mayoritariamente estas estrategias inciden en el aprendizaje de los estudiantes de
educación superior no universitaria, influyendo en su competencia profesional y el uso de las tecnologías
en su proceso formativo.
Palabras clave: Inteligencia artificial, aprendizaje significativo, educación superior.
Abstract
This article is a systematic review of the influence of Artificial Intelligence on the meaningful learning of
non-university higher education students. There is a need to train competent and adaptable professionals,
which requires the acquisition of pedagogical approaches that transcend the passive transmission of
information. The implementation of AI in education ensures that meaningful learning is achieved in a fair
and sustainable manner. This research seeks to analyze the characteristics of Artificial Intelligence, its
advantages and disadvantages, and the results of the training strategies applied to non-university higher
education students. A systematic literature review was conducted in the main databases, Dialnet,
Latindex, LatinRev, PhilPapers, Redalyc, Scielo, Scopus, ResearchGate, following the PRISMA
methodology. Starting from 90 documents, and after the filtering phases, taking into account AND
inclusion criteria and NOT Boolean exclusion criteria, a total of 30 documents were analyzed in depth.
The results indicate that these strategies mostly impact the learning of non-university higher education
students, influencing their professional competence and the use of technologies in their training process.
The overall objective is to evaluate the impact of AI implementation on the meaningful learning of non-
university higher education students.
Keywords: Artificial intelligence, meaningful learning, higher education.
Introducción
La inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una herramienta con el potencial de
transformar la enseñanza-aprendizaje a nivel internacional, al integrarse en plataformas educativas para
2
promover un aprendizaje significativo que va más allá de la simple memorización. Aunque en Perú su
adopción en la educación se encuentra en sus fases iniciales, se vislumbra un futuro prometedor, a pesar
de obstáculos como la infraestructura y la falta de capacitación docente. (Agüero, 2024).
Es fundamental abordar la responsabilidad social en la interacción con la IA, lo que implica el
desarrollo de habilidades digitales, la comprensión de sus capacidades y limitaciones, y un uso ético. La
colaboración entre desarrolladores de IA, educadores y la sociedad civil es crucial para establecer
marcos regulatorios y éticos que garanticen una implementación equitativa y sostenible de la IA en el
ámbito educativo. (Presidencia del consejo de ministros, 2024). El aprendizaje significativo, que se basa
en teorías constructivistas, como las de Ausubel y Novak, busca que los estudiantes integren nueva
información con conocimientos previos, desarrollando una comprensión profunda y duradera que les
permita aplicar lo aprendido en diferentes contextos. (Halanoca, 2024). La implementación de la IA en la
educación superior no universitaria se presenta como una vía para formar profesionales competentes y
adaptables, superando la transmisión pasiva de información. (Muñoz, 2024; Mera, 2023).
En esta investigación se analiza la integración de la IA en la educación superior para el logro del
aprendizaje significativo. El Impacto y aplicaciones de la IA en la educación superior está transformando
radicalmente la forma en que estudiantes y profesores interactúan con el conocimiento. Herramientas
como los sistemas de aprendizaje adaptativo, la tutoría virtual y la automatización de tareas están siendo
integradas para impulsar la autonomía, el aprendizaje significativo y la responsabilidad. (Ocaña-
Fernández et al.,2024). Los cuatro usos más relevantes de la IA son: La Co-construcción de saberes, la
IA facilita la colaboración en la creación de conocimiento. (Vera, 2023).
La función de tutor o mentor donde la IA actúa como un apoyo personalizado para los
estudiantes, las plataformas de aprendizaje son adaptables, donde estas plataformas se ajustan a las
necesidades individuales de cada estudiante, ofreciendo potencial predictivo sobre su desempeño, la
personalización del aprendizaje y la evaluación que los docentes pueden adaptar contenidos, ritmos de
enseñanza y las evaluaciones a las necesidades específicas de cada estudiante. (Vera et al., 2023;
Numa et al., 2024; Bellomo, 2023; Peña et al., 2022; Aparicio, 2023; Portela y Armijos, 2025; Blanco,
2024; Suarez, 2023).
La inteligencia artificial (IA) es una herramienta clave en la educación, optimizando metodologías
pedagógicas y enriqueciendo la experiencia de aprendizaje. Su aplicación permite a los docentes
personalizar la enseñanza y la evaluación, además de facilitar la gestión educativa mediante el análisis
de grandes volúmenes de información. Gracias a la integración de la IA, los entornos educativos son
más interactivos y adaptativos, lo que no solo prepara a los estudiantes para el futuro, sino que también
fortalece habilidades como la comunicación, la creatividad y el pensamiento crítico. (Parra-Sánchez,
2023).
El desarrollo de la IA en educación se basa en avances en áreas como el procesamiento del
lenguaje natural, el aprendizaje automático y la visión por computadora. Estas tecnologías hacen posible
la creación de sistemas capaces de analizar datos educativos, reconocer patrones de aprendizaje,
ofrecer tutoría inteligente y proporcionar retroalimentación adaptativa. Dentro de esta evolución destacan
plataformas de aprendizaje que ajustan el contenido a cada estudiante y herramientas de análisis que
apoyan la toma de decisiones pedagógicas, optimizando el proceso educativo. (Tapara et al., 2025).
Sin embargo, su implementación enfrenta desafíos en la educación superior. Entre los
problemas más comunes se encuentran la falta de motivación estudiantil, métodos de enseñanza
obsoletos, sobrecarga académica, escasez de recursos, dificultades financieras, problemas de salud
mental, diversidad de habilidades, falta de conexión entre teoría y práctica, deficiencias en la cultura de
evaluación, ausencia de apoyo académico, carencia de hábitos de lectura y dificultades de
comunicación. Estos obstáculos deben ser abordados para maximizar el impacto positivo de la IA en la
educación. (Vera et al., 2023; Salmerón et al., 2023; Cordón, 2023; Granda et al., 2024; Piedra et al.,
2024; Parrales et al., 2024; Niño, 2022).
El uso de la inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje significativo dentro de la educación
superior enfrenta desafíos relacionados con la equidad en el acceso, la protección de datos de los
estudiantes y su integración efectiva en la enseñanza. Además, existen vacíos en la investigación, como
3
el impacto a largo plazo de la IA en la motivación y el compromiso estudiantil, la combinación eficiente de
interacción humana con tecnología y el establecimiento de marcos éticos claros. (Clemente et al., 2024).
A pesar de los retos, la IA ha logrado avances significativos en la personalización y democratización del
aprendizaje. Entre los beneficios destacan: Tutoría virtual y retroalimentación inmediata, que permite
apoyo personalizado y corrección instantánea de errores. Automatización de la evaluación, que libera a
los docentes de tareas repetitivas y les permite enfocarse en el desarrollo de habilidades avanzadas.
Acceso democratizado a materiales educativos, rompiendo barreras geográficas y socioeconómicas para
estudiantes en zonas remotas o con necesidades especiales. (Menacho, 2024; Ruiz y Yépez, 2024;
Zavala et al., 2023; Menéndez et al., 2024; Vera, 2023; Salmeran et al., 2023; Magallanes et al, 2023;
Chávez y Erazo, 2024).
Esta revisión sistemática analiza críticamente la literatura existente para ofrecer una visión
integral sobre cómo la IA puede mejorar la educación superior. Al examinar tanto avances como desafíos
y vacíos de conocimiento, busca aportar a su implementación ética y efectiva para transformar el
aprendizaje y potenciar la formación de futuros profesionales.
Metodología
Se realazó una revisión sistemática de artículos científicos, de diferentes bases de datos
encontrados, en Dialnet, Latindex, LatinRev, PhilPapers, Redalyc, Scielo, Scopus, ResearchGate,
repositorio UCV. Con un análisis de tipo descriptivo y exploratorio
En primer lugar, se revisó el repositorio digital Google académico para la búsqueda de artículos
científicos, de diferentes bases de datos, empleando las palabras claves: Inteligencia Artificial,
Aprendizaje significativo, educación superior, al inicio se tomó en cuenta el criterio de inclusión, AND se
encontró 6,850 artículos, desde el periodo del 2021 hasta 2025.
Se utilizó la metodología PRISMA (Preferred Reported Items for Systematic Review and
Metanalyses), para retomar únicamente los documentos que más se adecuaban a las preguntas de esta
revisión, se decidió agregar el operador boleano NOT (-) a la búsqueda, no universitaria, encontrándose
6,040 artículos, pero se seleccionaron 90 de idioma español, encontrándose 10 artículos duplicados en
diferentes bases de datos, para excluir aquellos resultados que se enfoquen en este ramo; se aplicó un
filtro por tipo de artículos obteniendo 60 resultados, para excluir, como resultado se seleccionó 30
artículos que cumplieron con los criterios de selección y de acuerdo con este artículo: 13 de Dialnet, 5 de
Scielo, 5 de ResearchGate, 2 Latin Rev., 1 Scopus, 1 Latindex, 1 Phil Papers, 1 del Repositorio de UCV,
1 del Gob. Pe.
La técnica utilizada fue la observación documental y el instrumento utilizado fue la ficha de
contenido Por su parte, la ficha de contenido permitió revisar similitudes, categorías y elementos de
análisis relevantes en cada uno de los estudios encontrados.
El proceso se detalla en la Figura N 01.
Los artículos que se seleccionaron según la base de datos fueron 30, 12 son de Ecuador, 6 de
Perú, 3 publicaciones son de Colombia, 4 de México, 2 de España, 1 artículo de EE UU, 1 de Cuba, 1 de
Argentina.
4
Tabla 1. Relación de artículos empleados
Orden
Autor
Lugar
Año
Metodología
Hallazgos
1
Estela Lisbeth Muñoz Andrade
México
2024
Cualitativo
Aplicación de la
inteligencia artificial en
la educación superior.
2
Débora Elizabeth Mera Castillo
Ecuador
2023
Cualitativo
La influencia de la
inteligencia artificial en
la personalización del
aprendizaje:
Perspectivas y
desafíos en la
educación.
3
Patricia Elizabeth Vera Rubio, Gladys
Patricia Bonilla González, Aída Cecilia
Quishpe Salcán, Hugo Marcelo
Campos Yedra
Ecuador
2023
Cualitativo
La inteligencia artificial
en la educación
superior: Un enfoque
transformador
4
Nahín Numa-Sanjuán, Leonardo
Yotuhel Diaz-Guecha, Mariana Elena
Peñaloza-Tarazona
Colombia
2024
Cualitativo
Importancia de la
Inteligencia Artificial
en la educación del
siglo XXI.
5
Santiago Tomás Bellomo
Argentina
2023
Cualitativo
Inteligencia artificial
en educación superior.
6
Wilson Patricio Peña Herrera Acurio
Wilmer Clemente Cunuhay Cuchipe
Daysi Judith Nata Castro
Luis Enrique Moreira Zamora
Ecuador
2022
Cualitativo
Implementación de la
Inteligencia Artificial
como recurso
educativo.
7
William Oswaldo Aparicio Gómez.
México
2023
Cualitativo
La Inteligencia
Artificial y su
incidencia en la
educación:
Transformando el
Aprendizaje para el
siglo XXI.
5
8
Yara María Portela Leiva
Jorge Luis Armijos Carrión
Ecuador
2025
Cualitativo
La Inteligencia
artificial en las tareas
académicas: ¿Apoyo
para el aprendizaje o
dependencia
tecnológica?
9
Yenifeh Blanco Torres, Lilibeth De
Jesús Fragozo Álvarez, Marlon
Enrique Gómez Lesport
EEUU
2024
Cualitativo
Inteligencia Artificial
posibilidades, límites y
desafíos en la
educación superior.
10
Johana Suarez Gómez
Colombia
2023
Cualitativo
El futuro de la
educación superior.
Una mirada desde la
inteligencia artificial.
11
Fernando Vera Millalén
España
2023
Cualitativo
Integración de la
Inteligencia Artificial
en la educación
superior: Desafíos y
Oportunidades.
12
Yinis Migdalia Salmerón Moreira,
Heriberto Enrique Luna Álvarez, Wilvir
Gary Murillo Encarnación, Alejandro
Pacheco Gómez.
Ecuador
2023
Cualitativo
El futuro de la
Inteligencia Artificial
para la educación en
las instituciones de
Educación superior.
13
Oscar Cordón García
España
2023
Cualitativo
Inteligencia Artificial
en Educación
Superior:
Oportunidades y
Riesgos.
14
María Fernanda Granda Dávila,
Irene Jeanneth Muncha Cofre,
Fredy Vinicio Guamanquispe Rosero,
Jenny Haydeé Jácome Noroña.
Ecuador
2024
Cualitativo
Inteligencia Artificial:
Ventajas y
Desventajas de su
uso en el proceso de
enseñanza
aprendizaje.
15
Wilson Iván Piedra Castro
Erika Silvana Burbano Buñay
Ecuador
Cualitativo
Inteligencia Artificial y
su incidencia en la
estrategia
6
Jhonny Junior Tamayo Verdezoto
Elvin Fray Moreira Alcivar.
2024
metodológica de
aprendizaje basado
en investigación.
16
Néstor Raúl Parrales García,
Edwin Miguel Buque Parrales,
Miguel Augusto Buque Cantos,
María Raquel Moreno Ponce
Ecuador
2022
Cualitativo
Integració de la
inteligencia artificial en
la formulación de
proyectos:
Oportunidades,
desafíos y
perspectivas futuras.
17
Nilton Rogger Niño Morante, Magaly
Natalie Uceda Bazán, Fiorela
Anaí Fernández Otoya, Maryuri García
González.
Cuba
2024
Cualitativo
Estrategias didácticas
para promover el
aprendizaje
significativo dirigido a
estudiantes
universitarios.
18
Milagros Rocío Menacho Ángeles, Lily
Marisol Pizarro Arancibia, Julio
Ancelmo Osorio Menacho. Juana
Alexandra Osorio Menacho, Brigitt
Lily León Pizarro.
Perú
2024
Cuantitativo
Inteligencia artificial
como herramienta en
el aprendizaje
autónomo de los
estudiantes de
educación superior.
19
Geovanny Francisco Ruiz Muñoz,
David Arturo Yépez González.
Ecuador
2024
Cualitativo
Transformando la
educación a través de
la inteligencia Artificial:
Un enfoque en el
Aprendizaje
Significativo.
20
Ernesto Paul Zavala Cárdenas,
Diana Paola Salazar Guaraca,
Edgar Henry Albán Yánez,
Amalín Ladaysí Mayorga Albán.
Ecuador
2023
Cualitativo
El rol de la Inteligencia
Artificial en la
enseñanza –
aprendizaje de la
educación superior.
22
Clemente Alcocer A. A., Cabello
Cabrera, A., & Añorve García, E.22
Mexico
2024
Cualitativo
La inteligencia artificial
en la educación:
desafíos éticos y
perspectivas hacia
7
una nueva
enseñanza.
23
Kerly Katiuska Magallanes Ronquillo,
Lila del Roció Plúas Pérez, Juan
Francisco Aguas Veloz, Ricardo Luis
Freire Solís.
Ecuador
2023
Cualitativo
La inteligencia artificial
aplicada en la
innovación educativa
en el proceso de
enseñanza y
aprendizaje.
24
Clemente Alcocer A. A., Cabello
Cabrera, A., & Añorve García, E.
Perú
2021
Cualitativo
La inteligencia artificial
en la educación:
desafíos éticos y
perspectivas hacia
una nueva
enseñanza.
25
Betty Margarita Chávez Boza,
Orlando Ramiro Erazo Moreta.
México
2024
Cualitativo
De la Inteligencia
artificial generativa
para el aprendizaje de
fundamentos de
programación: Una
revisión sistemática
de la literatura
26
Presidencia del Consejo de Ministros.
Perú
2024
Cualitativo
Recomendaciones de
uso ético de la
inteligencia artificial.
27
Tapara Yupanqui, N. L., Bautista
Apaza, E. V., Oblitas Bardales, S. E.,
Mamani Cachicatari, G., & Torres
Acurio, J.
Perú
2025
Cualitativo
Inteligencia artificial y
personalización del
aprendizaje:
Desigualdades y
limitaciones en la
educación
universitaria del
altiplano peruano.
28
Mamani López, J. W.
Perú
2024
Cualitativo
Educación superior y
aprendizaje
personalizado con IA:
Una revisión
sistemática
29
Halonoca Puma, Doris
Perú
Aprendizaje
significativo en la
8
2024
Cualitativo
educación superior.
30
Parra-Sánchez, J. S.
Colombia
2023
Cualitativo
Potencialidades de la
inteligencia artificial en
educación superior:
Un enfoque desde la
personalización.
Figura 1
Diagrama de flujo de selección de artículos, según modelo
PPPRISMAPRISMA
Este artículo de revisión sistemática presenta como resultados el análisis detallado de los 30
artículos, se seleccionó 13 artículos de la Base de datos de Dialnet, 5 artículos de la base Scielo, 5
Resultados de la búsqueda (n=90)
Duplicados (n= 10)
Artículos filtrados en base al tema y
resumen
Excluidos (n= 60)
Artículos evaluados por elegibilidad
(n= 35)
Revisión de artículos
Total de artículos incluidos en la
revisión sistemática (n= 30)
Búsqueda de literatura científica
Base de datos: Dialnet, Latindex, Phil Papers, Redalyc, ResearchGate, Scielo, Scopus.
Resúmenes Artículos seleccionados en español
Tema: Inteligencia artificial en el aprendizaje significativo de estudiantes de una institución
de educación superior de Tumbes, 2025.
9
artículos de la base Research Gate, 2 Latin Rev, 1 artículo de la base Scopus, 1 Phil Papers, 1 artículo
de la base Latindex, 1 del Repositorio de UCV, 1 del Gob. Pe. Los artículos que se seleccionaron, 12
son de Ecuador, 6 de Perú, 3 publicaciones son de Colombia, 4 de México, 2 de España, 1 artículo de
EE UU, 1 de Cuba, 1 de Argentina.
El análisis de las diversas investigaciones destaca cómo la IA impulsa el desarrollo de
habilidades esenciales, el propósito de la inteligencia artificial en el aprendizaje significativo es
transformar la educación superior no universitaria, optimizando la enseñanza y la experiencia de los
estudiantes. (Mera, 2023).
Su impacto se evidencia en la personalización del aprendizaje, el uso de tutoría virtual, la
automatización de procesos y el análisis de datos, lo que permite un enfoque más dinámico y eficiente,
aunque también enfrenta retos como la brecha en el acceso tecnológico, la resistencia de algunos
docentes y dilemas éticos sobre el manejo de datos. (Muñoz, 2024; Vera et. al., 2023; Ruiz & Yepez,
2024).
Para una integración efectiva, es crucial adoptar un enfoque interdisciplinario que garantice
formación continua tanto para educadores como para estudiantes. La fusión entre IA y educación abre
nuevas oportunidades en la enseñanza de programación, la gestión académica y el uso de plataformas
adaptativas. La inteligencia artificial ofrece a los docentes herramientas digitales creativas e innovadoras,
para fomentar la interacción directa con los estudiantes para optimizar su rendimiento académico. (Numa
et. al., 2024).
La IA se usa en la construcción de saberes, automatizar tareas administrativas y de
investigación, y optimizar la retroalimentación y la evaluación (Piedra et. al., 2024).
No obstante, es imprescindible promover un uso responsable de la IA, evitando la dependencia
excesiva y fortaleciendo el pensamiento crítico y la creatividad en los procesos de aprendizaje.
El uso de la inteligencia artificial en el aprendizaje significativo ofrece diversas ventajas en la
educación superior no universitaria. Entre sus principales beneficios destacan la personalización del
aprendizaje, la mejora en la enseñanza y la reducción de la carga de trabajo de los docentes. Gracias a
la retroalimentación instantánea y la automatización de tareas, la IA optimiza la calidad educativa y
permite adaptar el contenido a las necesidades de cada estudiante. Asimismo, fomenta el desarrollo de
nuevas competencias tecnológicas tanto en estudiantes como en profesores. (Vera, 2023).
No obstante, también enfrenta desafíos importantes. Algunas desventajas incluyen el riesgo de
dependencia excesiva de la tecnología, la posible reducción de la interacción social y las preocupaciones
éticas relacionadas con la privacidad de los datos. Además, su implementación requiere infraestructura
adecuada y capacitación continua para los docentes, lo que puede representar un reto en algunos
entornos educativos. Si se aborda de manera estratégica y responsable, la IA puede transformar la
educación y potenciar el aprendizaje de manera significativa. .(Salmerón et. al., 2023; Menéndez et. al.,
2024).
Entre las desventajas se puede determinar que no deja de ser un elemento artificial programado,
por ello no puede solventar la interacción social sobre todo la afectividad. (Granda et. al., 2024).
Los desafíos importantes, como las limitaciones tecnológicas, la necesidad de capacitación para
los profesores y complejas cuestiones éticas y sociales. (Piedra et. al., 2024; Menacho, 2024).
La IA ha impactado significativamente la formación, permitiendo la gestión del conocimiento y la
creación de entornos para proyectos productivos, sociales y empresariales. Los proyectos son cruciales
para la mejora organizacional, su priorización carece de recomendaciones claras respecto al alcance, al
tiempo y recursos limitados, en la era digital, la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta
revolucionaria tanto en el ámbito empresarial como educativo. (Parrales et. al., 2024).
10
La IA no debe concebirse como sustituto de la educación tradicional, ni que ya no se requiere de
la presencia de docentes, sino es un complemento estratégico. Su integración exige una visión ética,
crítica y contextualizada, que preserve los valores humanistas y fomente el pensamiento complejo. La
equidad en el acceso, especialmente en regiones vulnerables como Tumbes, debe ser prioridad en toda
política de innovación educativa.
Conclusiones
• La inteligencia artificial introduce nuevas herramientas pedagógicas, y redefine las relaciones
entre docentes, estudiantes y conocimiento. Este cambio exige una revisión profunda del
enfoque educativo tradicional, orientándolo hacia modelos más dinámicos, colaborativos y
centrados en el estudiante.
• La inteligencia artificial debe ser empleada como un recurso complementario que potencie el
aprendizaje, personalice la enseñanza y prepare a los estudiantes para entornos digitales
complejos. Su implementación debe estar alineada con objetivos educativos claros, éticos y
humanistas, evitando su uso como simple sustituto tecnológico.
• La incorporación de la inteligencia artificial demanda metodologías activas, contextualizadas y
centradas en el estudiante, que promuevan la construcción de saberes desde sus conocimientos
previos. En educación superior, esto fortalece el aprendizaje profundo y significativo, articulando
teoría, práctica y contexto.
• La Inteligencia artificial ofrece oportunidades para automatizar procesos, optimizar recursos y
mejorar la toma de decisiones en la gerencia educativa. Su uso estratégico puede contribuir a la
eficiencia institucional y a una respuesta más ágil ante los desafíos del siglo XXI.
• Es necesario capacitar permanentemente al personal docente en competencias digitales, éticas
y metodológicas, para garantizar una implementación efectiva y responsable de la inteligencia
artificial. La resistencia al cambio puede mitigarse mediante procesos formativos participativos y
contextualizados.
• La brecha digital, la resistencia docente y los dilemas éticos sobre privacidad y uso de datos
deben abordarse con políticas inclusivas y regulaciones claras. La equidad en el acceso y uso
de la inteligencia artificial es clave para evitar nuevas formas de exclusión educativa.
• Se debe evitar la dependencia tecnológica, es fundamental desarrollar el pensamiento crítico, la
creatividad y la autonomía en los estudiantes. La IA debe ser una herramienta que potencie, no
reemplace, las capacidades humanas en el proceso educativo.
Referencias
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