Palabras clave
Enseñanza-aprendizaje
Ética
calidad educativa
Cómo citar
Resumen
En el contexto actual del avance acelerado del uso de la Inteligencia Artificial (IA) en todos los ámbitos, la necesidad de regularla es esencial. La UNESCO en su agenda 2030 para el desarrollo sostenible aborda su papel desde la ética, en la educación, la equidad de género, hasta el desarrollo de capacidades para gobiernos y sistemas judiciales. En esta investigación se exploró la percepción del uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito educativo y se realizó un estudio correlacional en donde se muestra cómo ha generado un impacto significativo y contrastante entre alumnos y maestros. Se realizó el estudio bajo un enfoque cuantitativo, conformada por 295 alumnos y 27 maestros de tres universidades mexicanas. Los resultados muestran que el 93.1% de los alumnos experimentan mejoras significativas en eficiencia y comprensión gracias a la IA, aunque persisten preocupaciones sobre la dependencia excesiva y la calidad de la información generada. Por otro lado, sólo el 24.8% de los maestros también reconocen sus beneficios en la agilización de procesos de enseñanza, la introducción de nuevas metodologías. En el análisis correlacional, reconocen también que enfrentan desafíos considerables como la falta de habilidades tecnológicas, la adaptación a nuevas técnicas, la ética, la calidad y la gestión de la información. En síntesis, se plantean los aspectos clave de la investigación sobre la IA en la educación, resaltando tanto los beneficios potenciales como los desafíos cruciales que deben abordarse. Esta discrepancia refleja una oportunidad clara para procurar y/o mejorar la formación y apoyo a los maestros, quienes son los actores que obtienen de primera mano lo realizado con recursos tecnológicos por los estudiantes académicamente hablando, respondiendo así, hacia una integración de la IA Generativa que beneficie las buenas prácticas en el sistema educativo. En este sentido, los resultados se alinean a la Agenda Mundial de Educación 2030 UNESCO que en sus directrices impulsa el provecho de la tecnología en aras de aplicar la IA en contextos educativos respondiendo a los principios básicos de inclusión y equidad.
Referencias
Alshamrani, R., Ma, X. (2019). Deep Learning. In: Schintler, L., McNeely, C. (eds) Encyclopedia of Big Data. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-32001-4_533-1
Chan, Cecilia Ka Yuk, and Wenxin Zhou. (2023). An expectancy value theory (EVT) based instrument for measuring student perceptions of generative AI. Smart Learning Environments 10: 64. EISSN-2196-7091. Recuperado en https://eric.ed.gov/?q=Ai+in+education&ff1=dtySince_2016&pg=4&id=EJ1403242
Cristianini, Nello. (2016). Intelligence reinvented, New Scientist. Vol.232, Issue 3097,2016. 37–41. ISSN 0262-4079. Recuperado en https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0262407916319923?via%3Dihub
Crompton, H., and Burke,D., (2023). Artificial intelligence in higher education: the state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 20-22. Recuperado en https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
Feigerlova, E., Hani, H. & Hothersall-Davies, E. A (2025). Systematic review of the impact of artificial intelligence on educational outcomes in health professions education. BMC Med Educ 25, 129 (2025).
Górriz, J. M., Ramírez, J., Ortíz, A., Martínez-Murcia, F. J., Segovia, F., Suckling, J., Leming, M., Zhang, Y. D., Álvarez-Sánchez, J. R., Bologna, G., Bonomini, P., Casado, F. E., Charte, D., Charte, F., Contreras, R., Cuesta-Infante, A., Duro, R. J., Fernández Caballero, A., Fernández-Jover, E., … Ferrández, J. M. (2020). Artificial intelligence within the interplay between natu ral and artificial computation: Advances in data science, trends and applications. Neurocomputing, 410, 237–270.
Kohnke, Lucas, Benjamin Luke Moorhouse, and Di Zou. (2023). Exploring generative artificial intelligence preparedness among university language instructors: A case study. Computers and Education: Artificial Intelligence 5: 100156.
Königstorfer, F. & Thalmann, S. (2020). Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en los bancos comerciales: una agenda de investigación para las finanzas conductuales. Revista de Finanzas Conductuales y Experimentales, 27. 100352-.
Limna, Pongsakorn, Tanpat Kraiwanit, Kris Jangjarat, and Prapasiri Klayklung. (2023). The use of ChatGPT in the digital era: Perspectives on chatbot implementation. Journal of Applied Learning and Teaching 6: 64–74.
Lucas HC, Upperman JS, Robinson JR (2025). A Systematic Review Of Large Language Models And Their Implications In Medical Education. Med Educ. Recuperado: https:// doi. org/ 10. 1111/.
Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill. ISBN. 0070428077
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (2024). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación (2024). ONU 7, Place de Fontenoy, 75352 Paris 07 SP, Francia. ISBN 978-92-3-300221-0.
Pan, F. (2023). Machine Learning. In: Daya Sagar, B.S., Cheng, Q., McKinley, J., Agterberg, F. (eds) Encyclopedia of Mathematical Geosciences. Encyclopedia of Earth Sciences Series. Springer, Cham.
Saúde,S., Barros, JP, & Almeida,I,.(2024). Impacts of Generative Artificial Intelligence in Higher Education: Research Trends and Students´Perceptions. Social Sciences 13, no. 8: 410
Topol, E.J. (2019) High-Performance Medicine: The Convergence of Human and Artificial Intelligence. Nature Medicine, 25, 44-56.
Turing, A. M. (1950). Maquinaria informática e inteligencia. Mente, 59, 443–460.
UNESCO. (2021). Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial. Adoptado por 193 Estados Miembros. UNESCO
UNESCO. (2023). Orientación para la IA generativa en la educación y la investigación. En Unesdoc.unesco.org. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693
UNESCO. (2025). Una inteligencia artificial ética e inclusiva en América Latina y el Caribe: la UNESCO presenta su propuesta. UNESCO (2025, 5 de marzo). Recuperado de https://www.unesco.org/es/articles/una-inteligencia-artificial-etica-e-inclusiva-en-america-latina-y-el-caribe-la-unesco-presenta-su?hub=71635
Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., Felländer, A., Langhans, S., Tegmark, M., & Fuso Nerini, F. (2019). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, (10), 1 10.
Yan, Y. (2023). Machine Learning Fundamentals. In: Zhang, Q. (eds) Encyclopedia of Digital Agricultural Technologies. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-24861-0_69
Zhai, X., Chu X., Sing Chai, C., Yung Jong, M. S., Istenic, A., Spector, M., Liu J.-B., Yuan J., Li, Y. (2021) Una Revisión De La Inteligencia Artificial (IA) En La Educación De 2010 A 2020. Complejidad, 2021(8812542)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.