pág. 3587
DESAFÍOS DE LA EDUCACIÓN PARA LA
IMPLEMENTACIÓN DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
CHALLENGES OF EDUCATION FOR THE IMPLEMENTATION OF
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Ulises Rigoberto Guanga Inca
Investigador Independiente, Ecuador
Andrea Carolina Bauz
Investigador Independiente, Ecuador
Roberto Fernando Lozada Lozada
Investigador Independiente, Ecuador
Magaly del Carmen Reinoso Llantui
Investigador Independiente, Ecuador
Ramona Beatriz Paz Bravo
Investigador Independiente, Ecuador
pág. 3588
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i3.11576
Desafíos de la Educación para la Implementación de la Inteligencia
Artificial
Ulises Rigoberto Guanga Inca1
otilu100@hotmail.es
https://orcid.org/0009-0006-3413-8739
Investigador Independiente
Ecuador
Andrea Carolina Bauz
cpcsem@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0008-2330-7976
Investigador Independiente
Ecuador
Roberto Fernando Lozada Lozada
rflozada@gmail.com
https://orcid.org/0009-0007-4634-7981
Investigador Independiente
Ecuador
Magaly del Carmen Reinoso Llantui
magrey1@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0005-7399-5170
Investigador Independiente
Ecuador
Ramona Beatriz Paz Bravo
betisitapaz@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0006-0283-3155
Investigador Independiente
Ecuador
RESUMEN
La implementación de la inteligencia artificial (IA) en la educación enfrenta una variedad de
desafíos que deben ser analizados para asegurar su integración efectiva y beneficiosa en los
entornos educativos. El objetivo de este estudio es analizar los desafíos asociados con la
implementación de la IA en la educación para fortalecer los procesos de enseñanza y aprendizaje.
Se empleó una metodología cualitativa con una revisión sistemática de tesis, artículos científicos
y documentos normativos, siguiendo las directrices PRISMA-SCR y los criterios PICO para
formular preguntas clave y asegurar la calidad del análisis. Los resultados destacan la falta de
infraestructura tecnológica adecuada y la resistencia al cambio por parte de los educadores como
los principales obstáculos. Además, se subrayan las cuestiones éticas y de privacidad de los datos,
así como la necesidad de una capacitación docente específica y continua. Abordar estos desafíos
es esencial para maximizar los beneficios potenciales de la IA en la personalización del
aprendizaje y la mejora de la educación.
Palabras clave: inteligencia artificial, educación, desafíos
1
Autor principal
Correspondencia: otilu100@hotmail.es
pág. 3589
Challenges of Education for the Implementation of Artificial
Intelligence
ABSTRACT
The implementation of artificial intelligence (AI) in education faces a variety of challenges that
must be analyzed to ensure its effective and beneficial integration into educational environments.
The objective of this study is to analyze the challenges associated with the implementation of AI
in education to strengthen teaching and learning processes. A qualitative methodology was
employed with a systematic review of theses, scientific articles, and normative documents,
following PRISMA-SCR guidelines and PICO criteria to formulate key questions and ensure the
quality of the analysis. The results highlight the lack of adequate technological infrastructure and
the resistance to change on the part of educators as the main obstacles. Additionally, ethical and
data privacy issues are emphasized, as well as the need for specific and continuous teacher
training. Addressing these challenges is essential to maximize the potential benefits of AI in the
personalization of learning and the improvement of education.
Keywords: artificial intelligence, education, challenges
Artículo recibido 23 abril 2024
Aceptado para publicación: 25 mayo 2024
pág. 3590
INTRODUCCIÓN
La implementación de la inteligencia artificial (IA) en la educación enfrenta una diversidad de
desafíos que deben ser analizados para asegurar su integración efectiva y beneficiosa en los
entornos educativos. Uno de los principales desafíos es la falta de infraestructura tecnológica
adecuada en muchas instituciones educativas. A pesar del rápido avance tecnológico, muchos
centros educativos aún carecen de recursos necesarios para implementar sistemas de IA de manera
eficaz. La falta de infraestructura incluye los recursos computacionales, así como una
conectividad a internet y personal docente capacitado, lo cual impide llevar a cabo el aprendizaje
utilizando estos recursos.
Otro desafío significativo es la resistencia al cambio por parte de los educadores y
administradores. La implementación de la IA requiere no solo una actualización de las
infraestructuras tecnológicas, sino también una transformación en las metodologías de enseñanza
y aprendizaje. Así mismo la ética y la privacidad de los datos también representan desafíos
cruciales en la implementación de la IA en la educación. Los sistemas de IA a menudo requieren
grandes cantidades de datos para funcionar de manera efectiva, y la recopilación, almacenamiento
y uso de estos datos plantea importantes cuestiones éticas.
La importancia del estudio está asociada en que la integración de la IA en la educación tiene un
potencial de transformar significativamente los procesos de enseñanza y aprendizaje, ofreciendo
beneficios como la personalización del aprendizaje, la automatización de tareas administrativas y
la provisión de análisis de datos en tiempo real. Sin embargo, para maximizar el potencial de estos
recursos, es prioritario entender y superar los desafíos asociados a su implementación.
Los antecedentes investigativos están relacionados con Chen et al. (2020), quienes han
demostrado cómo la IA personaliza el aprendizaje adaptativo ajustándose a las necesidades
individuales de los estudiantes. Refieren que, utilizando sistemas de tutoría inteligentes, la IA
puede analizar los datos de los estudiantes para ofrecer contenido y actividades personalizadas
que se adapten a sus necesidades específicas, mejorando así los resultados educativos. Este
enfoque permite identificar áreas de mejora para cada estudiante y ajustar la instrucción en tiempo
real, proporcionando una experiencia de aprendizaje más efectiva y centrada en el alumno. Los
pág. 3591
beneficios potenciales de estas tecnologías incluyen un mayor compromiso estudiantil y mejores
tasas de retención y éxito académico.
Por su parte Holmes et al (2019), en su estudio revisan las implicaciones éticas de la IA en la
educación, incluyendo cuestiones de privacidad de datos y el impacto en la equidad educativa. La
recopilación y el uso de grandes cantidades de datos estudiantiles plantean preocupaciones sobre
la protección de la privacidad y la seguridad de la información personal. Además, existe el riesgo
de que la implementación de la IA amplíe las desigualdades existentes si no se asegura un acceso
equitativo a estas tecnologías. Concluyen, con la necesidad de desarrollar políticas y marcos
regulatorios que garanticen el uso ético y responsable de la IA en la educación protegiendo los
derechos de todos los estudiantes y promoviendo una distribución justa de los beneficios
tecnológicos.
Además, Sharifuddin y Hashim (2024), identificaron los beneficios y desafíos de implementar la
IA en educación, especialmente en la enseñanza del inglés como segunda lengua. Destacan la
necesidad de una infraestructura tecnológica adecuada, la capacidad de los docentes y la
importancia de abordar las cuestiones éticas y la privacidad. Además, enfatizan la equidad en el
acceso a las tecnologías de la IA como un desafío crucial que debe ser superado para asegurar que
todos los estudiantes puedan beneficiarse de estas innovaciones.
Así mismo, Delgado et al. (2020), analizaron el uso de las herramientas de aprendizaje adaptativo
basadas en IA en Brasil, concluyendo que, aunque estas herramientas poseen el potencial para
fortalecer significativamente la educación, su implementación enfrenta desafíos relacionados con
la falta de recursos y la resistencia al cambio por parte de los educadores. También, refieren que
es relevante desarrollar aspectos éticos y de privacidad sólidos para proteger los datos de los
educandos.
Finalmente, el objetivo general está direccionado a analizar los desafíos asociados a la
implementación de la inteligencia artificial en la educación, con el fin de fortalecer los procesos
de enseñanza y aprendizaje.
El sustento teórico está relacionado con lo expresado por Russell y Norvig (2020), quienes
refieren que la inteligencia artificial es un campo de la informática que se enfoca en la creación
pág. 3592
de sistemas capaces de realizar tareas que, normalmente, requieren de la inteligencia humana.
Entre estas tareas se incluyen el reconocimiento de voz, el aprendizaje, la planificación y la
resolución de problemas. Los sistemas de IA utilizan algoritmos y modelos matemáticos para
procesar datos y toma de decisiones, permitiendo a las máquinas aprender de las experiencias,
adaptarse a nuevas entradas y llevar a cabo tareas específicas sin ser programadas explícitamente
para ello. Por otro parte, Bostrom (2014), define a la IA como la capacidad de un sistema para
interpretar correctamente datos externos, aprender de estos datos y utilizar dicho conocimiento
para lograr objetivos y tareas específicas a través de la adaptación flexible. Este proceso implica
la utilización de algoritmos que pueden aprender y hacer predicciones basadas en patrones
identificados en grandes cantidades de datos.
En el entorno educativo la IA ofrece el potencial necesario para enfrentar algunos de los
principales desafíos de la educación actual, permitiendo innovar las prácticas de enseñanza y
aprendizaje y acelerar el progreso hacia el logro del ODS 4 Organización de las Naciones Unidas
para la Educación (2022).
Es así que las diversas aplicaciones de la IA en el ámbito educativo, ha permitido la
personalización del aprendizaje, la evaluación automatizada, la tutoría inteligente y de la
detección temprana de dificultades de aprendizaje Chen et al. (2020), una de las áreas más
destacadas en la investigación sobre IA en educación es la personalización del aprendizaje
Murtaza et al (2022), que se basa en el uso de algoritmos automáticos para adaptar la experiencia
educativa a las necesidades y características individuales de cada estudiante, lo cual puede
incrementar significativamente la efectividad del proceso de aprendizaje. Otra área de interés es
la evaluación automatizada Lloret et al. (2022) refiere que este proceso emplea algoritmos de
aprendizaje automático para evaluar automáticamente el trabajo de los educandos, reduciendo el
tiempo y mejorando la objetividad de las evaluaciones. Por otro lado González (2014) refiere que
el uso de la IA para la tutoría inteligente implica el modelado del conocimiento del estudiante, el
uso de bases de datos de conocimiento experto, el modelado de estrategias docentes y el empleo
de agentes virtuales inteligentes para proporcionar retroalimentación y apoyo al estudiante.
Además, la IA se utiliza para la detección temprana de problemas de aprendizaje (Murtaza et al.,
pág. 3593
2022), ayudando a identificar y abordar estos problemas antes de que se conviertan en obstáculos
significativos. para adaptar la experiencia de aprendizaje a las necesidades individuales de los
estudiantes y proporcionar retroalimentación detallada en tiempo real.
Con respecto a los desafíos para la implementación de la IA en las aulas en primera instancia se
relaciona con la infraestructura tecnológica. La falta de acceso a la tecnología es considerada
como una barrera importante subrayando la necesidad urgente de abordar la brecha digital. Este
desafío resalta la importancia de políticas inclusivas que garanticen que todas las comunidades
independientemente de su ubicación o recursos, tengan acceso equitativo a las herramientas de
IA Mayer Schönberger y Cukier, (2019)
En el contexto ecuatoriano, Marcayata (2023) señala un evidente analfabetismo digital, reflejado
en las cifras de hogares que no tienen acceso a internet ni equipamiento tecnológico, como
computadoras de escritorio, laptops o tabletas, según el INEC. Según estadísticas de julio de 2022,
6 de cada 10 hogares ecuatorianos tienen acceso a internet. Mientras que el 70.1% de los hogares
en zonas urbanas contaban con acceso a internet, en las zonas rurales la tasa de acceso fue del
38%, apenas más de la mitad en comparación con las áreas urbanas. Asimismo, en las zonas
urbanas se encuentra la mayor proporción de población con equipamiento tecnológico (49.6%),
en contraste con el 19.3% de los hogares en las áreas rurales.
De igual forma, el Acuerdo Nro. MINEDUC-MINEDUC-2023-00013-A emitido por el
Ministerio de Educación (2023) resalta que, en el período de 2018-2019 al 2021-2022, se
incrementó el servicio de internet para fines pedagógicos en 286 instituciones educativas. Las
provincias con el mayor número de centros educativos con internet para fines pedagógicos son:
Guayas (817), Manabí (638), Pichincha (552) y Azuay (409). Esta estadística refleja la brecha
educativa existente en términos de acceso a internet y tecnología, y subraya la necesidad de seguir
trabajando para reducir esta disparidad.
Estos datos subrayan los desafíos que enfrenta la educación en Ecuador para la implementación
de la inteligencia artificial (IA). La falta de acceso a internet y tecnología limita la capacidad de
los estudiantes y docentes para aprovechar herramientas educativas basadas en IA, que requieren
una infraestructura digital sólida. La brecha digital entre las zonas urbanas y rurales también
pág. 3594
significa que los estudiantes en áreas rurales tienen menos oportunidades de beneficiarse de estas
innovaciones tecnológicas, agudizando las desigualdades educativas.
En relación con la necesidad de formación específica en el uso de la IA, la UNESCO (2019)
destaca la importancia de capacitar a los educadores para que puedan implementar la inteligencia
artificial de manera efectiva en el apoyo al aprendizaje de los estudiantes. Por su parte, Kim y
Kwon (2023) subrayan la necesidad de que los docentes adquieran conocimientos específicos
sobre estas tecnologías para integrarlas de manera eficaz en el aula. Asimismo, Tramallino y Zeni
(2024) enfatizan que el éxito de la educación con inteligencia artificial está estrechamente ligado
a la preparación del profesorado. De manera similar, Morocho Cevallos et al. (2023) señalan que
la falta de capacitación puede generar resistencia al cambio entre algunos docentes. El
desconocimiento de estas herramientas puede dificultar su implementación efectiva, lo que
subraya la importancia de contar con programas de formación continua y estrategias específicas
para incentivar a los educadores. La estadística sobre la formación docente en el uso de IA revela
datos significativos.
Otro aspecto a considerar está relacionado con la privacidad y protección de los datos en el uso
de la IA, especialmente debido a la dependencia que esta herramienta puede generar. La
proliferación de algoritmos puede presentar retos significativos en cuanto a la privacidad y
seguridad de la información, en particular si estos algoritmos no se desarrollan ni se emplean con
ética y responsabilidad Faliero (2021). Además, Moreno y Gutiérrez, (2019) refieren que es
esencial priorizar la protección de datos personales en cualquier sistema que maneje grandes
volúmenes de información. La ausencia de políticas claras y rigurosas sobre el uso y resguardo
de datos puede llevar a una disminución de la confianza de los usuarios en las tecnologías
educativas basadas en IA. Por ello, es crucial implementar medidas de seguridad sólidas para
salvaguardar los datos personales y asegurar su uso ético. De igual modo Ramírez et al. (2023),
subrayan la necesidad de una regulación adecuada que supervise el uso de IA en la educación,
asegurando que los algoritmos sean transparentes y auditables. Esto permitiría a los usuarios
comprender cómo se recopilan, almacenan y utilizan sus datos, y a su vez, proporciona
mecanismos para que los individuos puedan controlar y proteger su información personal.
pág. 3595
El criterio de Vidal et al. (2024), uno de los desafíos actuales del ámbito académico es la capacidad
de las máquinas para realizar tareas asignadas a los estudiantes con una eficacia y precisión
notable, pudiendo alcanzar la exactitud total en un futuro cercano. Este avance plantea varios
desafíos significativos: primero, la redefinición del rol de los estudiantes en un entorno donde las
máquinas pueden asumir tareas tradicionales. Segundo, la necesidad de desarrollar nuevas
habilidades y competencias que vayan más allá de las capacidades técnicas de las máquinas,
fomentando la creatividad, el pensamiento crítico y la resolución de problemas complejos. El uso
de la IA debe ir acompañado de una reflexión profunda sobre cómo equilibrar la tecnología con
la intervención humana. Los docentes deben seguir desempeñando un papel crucial, no sólo como
facilitadores de conocimiento, sino también como guías que fomentan el pensamiento crítico y la
resolución de problemas. La interacción humana en el proceso educativo es insustituible, ya que
proporciona contextos y matices que los algoritmos de IA aún no pueden replicar completamente.
Según Jara y Ochoa (2020), la dependencia excesiva en la inteligencia artificial como herramienta
educativa podría reducir la relevancia del pensamiento crítico y la capacidad de resolver
problemas. En lugar de desarrollar sus propias habilidades analíticas, los estudiantes podrían
llegar a depender en exceso de las soluciones proporcionadas por la IA, lo que podría afectar
negativamente su crecimiento académico y profesional a largo plazo. Esta tendencia a confiar en
las respuestas automatizadas podría limitar su habilidad para enfrentar desafíos de manera
autónoma y creativa. Además, la falta de práctica en la resolución independiente de problemas
podría disminuir su capacidad para innovar y adaptarse a nuevas situaciones en el futuro. Por lo
tanto, es esencial equilibrar el uso de la IA con métodos tradicionales de enseñanza que fomenten
el desarrollo integral de habilidades críticas y analíticas en los estudiantes.
Además, la adopción de la IA en el ámbito educativo plantea importantes desafíos, especialmente
en términos de la alfabetización digital de los padres, necesaria para apoyar efectivamente a sus
hijos. Según un estudio reciente, la IA se ha convertido en un tema emergente en la educación
digital, destacando la necesidad de que tanto educadores como familias desarrollen competencias
en esta área Han et al. (2024). La alfabetización digital no solo facilita un mejor entendimiento
de las herramientas tecnológicas, sino que también permite a los padres colaborar más
pág. 3596
estrechamente con las escuelas para asegurar que todos los estudiantes tengan acceso equitativo
a los recursos tecnológicos necesarios Han et al. (2024).
Finalmente, la implementación de la inteligencia artificial en la educación ofrece numerosas
oportunidades para mejorar el proceso de enseñanza y aprendizaje a través de la personalización
del aprendizaje, la evaluación automatizada y la tutoría inteligente. No obstante, también presenta
desafíos significativos, como la necesidad de abordar la brecha digital y garantizar la
alfabetización digital de todas las partes involucradas, incluyendo a los padres y docentes. Es
esencial proporcionar una formación continua y adecuada a los educadores para integrar
eficazmente estas herramientas en el aula, así como establecer políticas claras sobre privacidad y
seguridad de datos. El equilibrio entre el uso de la IA y los métodos tradicionales de enseñanza
es fundamental para desarrollar habilidades críticas y analíticas en los estudiantes, asegurando su
crecimiento académico y profesional integral.
METODOLOGÍA
El enfoque metodológico adoptado en este estudio es de naturaleza cualitativa y se distingue por
su carácter descriptivo. Para llevar a cabo la investigación, se realizó una revisión sistemática
exhaustiva de tesis de maestría y doctorado, así como de repositorios de revistas científicas y
documentos legales y normativos, siguiendo las directrices establecidas por PRISMA-SCR. Los
términos de búsqueda utilizados incluyeron "desafíos", "educación", "inteligencia artificial",
"aprendizaje con IA". Se consultaron diversas fuentes como los repositorios de Nueva Sociedad,
Ciencia Latina, Derecho y tecnología, Ried, Chi 24, entre otras, abarcando un periodo de los
últimos diez años.
Además, se aplicaron los criterios PICO y la lista de verificación PRISMA como herramientas
fundamentales en el proceso de investigación. Los criterios PICO permitieron formular cuatro
preguntas de investigación clave, mientras que la lista de verificación PRISMA aseguró la calidad
y claridad del análisis sistemático. Este proceso involucró la exploración exhaustiva de la
literatura disponible, la selección de estudios pertinentes, la recopilación detallada de datos, la
síntesis de la información obtenida y la presentación de los resultados. De este modo, estas
herramientas metodológicas proporcionaron un enfoque riguroso y objetivo, facilitando una
pág. 3597
evaluación precisa y bien fundamentada de los datos analizados.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los resultados del estudio revelan desafíos críticos para la implementación de la inteligencia
artificial (IA) en la educación, destacando la infraestructura tecnológica inadecuada como uno de
los principales obstáculos. Muchas instituciones, especialmente en zonas rurales, carecen de
acceso a internet y dispositivos tecnológicos, limitando el potencial de la IA para mejorar el
aprendizaje (Marcayata, 2023). Además, existe resistencia al cambio por parte de educadores y
administradores, quienes ven la IA como una amenaza para los métodos tradicionales de
enseñanza (Morocho Cevallos et al., 2023).
La ética y la privacidad de los datos también son desafíos importantes. La recopilación y el uso
de grandes cantidades de datos estudiantiles plantean preocupaciones sobre la protección de la
privacidad y la seguridad de la información personal. Sin políticas claras y regulaciones estrictas,
la confianza en las tecnologías educativas basadas en IA puede disminuir (Faliero, 2021; Ramírez
et al., 2023). Además, la falta de capacitación adecuada para los docentes en el uso de estas
tecnologías es una barrera significativa (UNESCO, 2019; Kim y Kwon, 2023).
Chen et al. (2020) destacan que la IA puede personalizar el aprendizaje adaptativo, mejorando los
resultados educativos y el compromiso estudiantil. Sin embargo, Holmes et al. (2019) subrayan
que la implementación de la IA debe ser equitativa y ética, abordando las preocupaciones sobre
la privacidad de los datos y la equidad educativa. Sharifuddin y Hashim (2024) subrayan la
necesidad de infraestructura tecnológica adecuada y la formación docente para superar estos
desafíos, especialmente en la enseñanza del inglés como segunda lengua. Del mismo modo,
Delgado et al. (2020) mencionan la resistencia al cambio y la falta de recursos como barreras
significativas.
En el contexto ecuatoriano, las cifras del INEC y el Acuerdo del Ministerio de Educación (2023)
reflejan la brecha digital existente, subrayando la necesidad de políticas inclusivas para garantizar
un acceso equitativo a las herramientas de IA (Marcayata, 2023). Mayer Schönberger y Cukier
(2019) enfatizan la importancia de cerrar esta brecha digital.
pág. 3598
La capacitación docente en el uso de IA es crucial. Kim y Kwon (2023) y Tramallino y Zeni
(2024) destacan la necesidad de que los educadores adquieran conocimientos específicos sobre
estas tecnologías. Además, la alfabetización digital de los padres es esencial para apoyar a los
estudiantes (Han et al., 2024).
Finalmente, aunque la IA ofrece oportunidades para personalizar el aprendizaje y mejorar la
evaluación automatizada, su implementación debe equilibrarse con la intervención humana para
desarrollar habilidades críticas y analíticas en los estudiantes (Jara y Ochoa, 2020; Vidal et al.,
2024). La reflexión sobre el uso ético y responsable de la IA en la educación es fundamental para
su éxito.
ILUSTRACIONES, TABLAS, FIGURAS
Ilustración 1. Registro identificado mediante la búsqueda en base de datos.
Nota: Elaboración propia (2024)
pág. 3599
Tabla 1. Lista de verificación de evaluación de calidad del documento.
QA1
¿El documento aborda la falta de infraestructura
tecnológica adecuada en las instituciones educativas?
(+1) Sí/(+0) No
QA2
¿Se mencionan los desafíos relacionados con la
resistencia al cambio por parte de educadores y
administradores?
(+1) Sí/(+0) No
QA3
¿El documento considera las cuestiones éticas y de
privacidad de los datos en la implementación de la IA?
(+1) Sí/(+0) No
QA4
¿Se discuten las necesidades de formación específica
y continua para los docentes en el uso de la IA?
(+1) Sí/(+0) No
Nota: Elaboración propia (2024)
CONCLUSIONES
Del presente estudio se puede concluir:
● La falta de acceso a internet y dispositivos en zonas rurales limita la implementación
efectiva de la IA en la educación, evidenciando la necesidad de políticas inclusivas.
● La formación adecuada de los docentes y la superación de la resistencia al cambio son
esenciales para integrar la IA de manera efectiva en el proceso educativo.
● La implementación de IA en educación debe abordar preocupaciones éticas y de
privacidad, estableciendo regulaciones claras para proteger la información estudiantil y
mantener la confianza en las tecnologías educativas.
● La IA tiene el potencial de personalizar el aprendizaje y mejorar los resultados educativos,
pero su implementación debe ser equitativa y accesible para todos los estudiantes.
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