INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO HE-
RRAMIENTA EDUCATIVA EN CONTEXTOS
ESCOLARES
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS AN EDUCATIONAL TOOL IN
SCHOOL CONTEXTS
Brayan Daniel Sandoval Jarro
Ministerio de Educación del Ecuador
Yulissa Fernanda Zapata Valverde
Ministerio de Educación del Ecuador
José Manuel Vicente Merino
Ministerio de Educación del Ecuador
Vismar Leonardo Saavedra Ortiz
Ministerio de Educación del Ecuador
Bryan Alexander Guaján Otavalo
Mavir School
Abel de Jesús Guayllas Morocho
Ministerio de Educación del Ecuador
pág. 3359
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i1.16089
Inteligencia artificial como herramienta educativa en contextos escolares
Brayan Daniel Sandoval Jarro1
brayan.sandoval@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0003-3275-0519
Ministerio de Educación del Ecuador
Yulissa Fernanda Zapata Valverde
yulissa.zapata@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0005-9746-6919
Ministerio de Educación del Ecuador
José Manuel Vicente Merino
jose.vicente@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0002-1994-9534
Ministerio de Educación del Ecuador
Vismar Leonardo Saavedra Ortiz
vismar.saavedra@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0003-9787-9137
Ministerio de Educación del Ecuador
Bryan Alexander Guaján Otavalo
bryanguajan@mavir.org
https://orcid.org/0009-0004-9196-6739
Mavir School
Abel de Jesús Guayllas Morocho
abel.guayllas@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0005-3462-9258
Ministerio de Educación del Ecuador
RESUMEN
El documento denominado "Inteligencia Artificial como herramienta educativa en contextos escolares"
examina el impacto y las oportunidades que la inteligencia artificial (IA) proporciona como un instrumento
transformador en el contexto educativo. En un contexto donde la innovación tecnológica progresa a un
ritmo acelerado, este estudio se enfoca en cómo la Inteligencia Artificial puede ser utilizada para persona-
lizar el aprendizaje, optimizar procesos pedagógicos y fomentar competencias fundamentales del siglo XXI.
El estudio adopta una metodología mixta, incorporando análisis cuantitativos y cualitativos para investigar
la aplicación de herramientas de Inteligencia Artificial en entornos educativos, poniendo especial énfasis
en su aplicabilidad en campos como la instrucción personalizada, la administración de recursos pedagógi-
cos y el aprendizaje adaptativo. La investigación implicó la participación de 200 alumnos y 50 educadores
de diversas instituciones educativas en un proyecto de implementación de plataformas basadas en inteli-
gencia artificial, incluyendo chatbots educativos, sistemas de tutoría inteligente y aplicaciones de análisis
de aprendizaje. Los hallazgos señalaron que la Inteligencia Artificial propició un incremento del 45% en el
rendimiento académico de los alumnos mediante la personalización de las actividades en función de sus
estilos y ritmos de aprendizaje. Además, el 85% de los educadores indicaron que estas herramientas sim-
plificaron la administración del aula y la detección inmediata de áreas de mejora. Desde una perspectiva
cualitativa, se subrayó que la Inteligencia Artificial fomentó la motivación intrínseca de los alumnos, al
ofrecerles experiencias de aprendizaje más interactivas y pertinentes. Adicionalmente, los educadores apre-
ciaron el potencial de la Inteligencia Artificial para mitigar la carga administrativa, facilitando así la con-
centración en el acompañamiento pedagógico. No obstante, el estudio también detecta retos tales como la
exigencia de capacitación docente en la utilización de dichas tecnologías y las disparidades de acceso en
contextos de desventaja. Estos elementos enfatizan la relevancia de políticas públicas inclusivas que ase-
guren la equidad en la implementación de la Inteligencia Artificial en contextos educativos. Para concluir,
la inteligencia artificial emerge como un instrumento educativo prometedor que, al ser integrado eficaz-
mente, posee el potencial de metamorfosear la educación hacia un modelo más personalizado, inclusivo y
enfocado en el desarrollo de competencias críticas para el futuro. Se propone expandir su puesta en práctica
en diversos niveles educativos y continuar con la investigación de su repercusión a largo plazo.
Palabras Claves: inteligencia artificial, aprendizaje personalizado, educación adaptativa, innovación edu-
cativa, gestión del aula
1 Autor principal
Correspondencia: brayan.sandoval@educacion.gob.ec
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i1.16089
Inteligencia artificial como herramienta educativa en contextos escolares
Brayan Daniel Sandoval Jarro1
brayan.sandoval@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0003-3275-0519
Ministerio de Educación del Ecuador
Yulissa Fernanda Zapata Valverde
yulissa.zapata@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0005-9746-6919
Ministerio de Educación del Ecuador
José Manuel Vicente Merino
jose.vicente@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0002-1994-9534
Ministerio de Educación del Ecuador
Vismar Leonardo Saavedra Ortiz
vismar.saavedra@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0003-9787-9137
Ministerio de Educación del Ecuador
Bryan Alexander Guaján Otavalo
bryanguajan@mavir.org
https://orcid.org/0009-0004-9196-6739
Mavir School
Abel de Jesús Guayllas Morocho
abel.guayllas@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0005-3462-9258
Ministerio de Educación del Ecuador
RESUMEN
El documento denominado "Inteligencia Artificial como herramienta educativa en contextos escolares"
examina el impacto y las oportunidades que la inteligencia artificial (IA) proporciona como un instrumento
transformador en el contexto educativo. En un contexto donde la innovación tecnológica progresa a un
ritmo acelerado, este estudio se enfoca en cómo la Inteligencia Artificial puede ser utilizada para persona-
lizar el aprendizaje, optimizar procesos pedagógicos y fomentar competencias fundamentales del siglo XXI.
El estudio adopta una metodología mixta, incorporando análisis cuantitativos y cualitativos para investigar
la aplicación de herramientas de Inteligencia Artificial en entornos educativos, poniendo especial énfasis
en su aplicabilidad en campos como la instrucción personalizada, la administración de recursos pedagógi-
cos y el aprendizaje adaptativo. La investigación implicó la participación de 200 alumnos y 50 educadores
de diversas instituciones educativas en un proyecto de implementación de plataformas basadas en inteli-
gencia artificial, incluyendo chatbots educativos, sistemas de tutoría inteligente y aplicaciones de análisis
de aprendizaje. Los hallazgos señalaron que la Inteligencia Artificial propició un incremento del 45% en el
rendimiento académico de los alumnos mediante la personalización de las actividades en función de sus
estilos y ritmos de aprendizaje. Además, el 85% de los educadores indicaron que estas herramientas sim-
plificaron la administración del aula y la detección inmediata de áreas de mejora. Desde una perspectiva
cualitativa, se subrayó que la Inteligencia Artificial fomentó la motivación intrínseca de los alumnos, al
ofrecerles experiencias de aprendizaje más interactivas y pertinentes. Adicionalmente, los educadores apre-
ciaron el potencial de la Inteligencia Artificial para mitigar la carga administrativa, facilitando así la con-
centración en el acompañamiento pedagógico. No obstante, el estudio también detecta retos tales como la
exigencia de capacitación docente en la utilización de dichas tecnologías y las disparidades de acceso en
contextos de desventaja. Estos elementos enfatizan la relevancia de políticas públicas inclusivas que ase-
guren la equidad en la implementación de la Inteligencia Artificial en contextos educativos. Para concluir,
la inteligencia artificial emerge como un instrumento educativo prometedor que, al ser integrado eficaz-
mente, posee el potencial de metamorfosear la educación hacia un modelo más personalizado, inclusivo y
enfocado en el desarrollo de competencias críticas para el futuro. Se propone expandir su puesta en práctica
en diversos niveles educativos y continuar con la investigación de su repercusión a largo plazo.
Palabras Claves: inteligencia artificial, aprendizaje personalizado, educación adaptativa, innovación edu-
cativa, gestión del aula
1 Autor principal
Correspondencia: brayan.sandoval@educacion.gob.ec
pág. 3360
Artificial intelligence as an educational tool in school contexts
ABSTRACT
The document titled "Artificial Intelligence as an Educational Tool in School Contexts" examines the im-
pact and opportunities that artificial intelligence (AI) offers as a transformative instrument in the educa-
tional field. In a context where technological innovation progresses at an accelerated pace, this study fo-
cuses on how AI can be utilized to personalize learning, optimize pedagogical processes, and foster essen-
tial 21st-century competencies. The study adopts a mixed-methods approach, incorporating both quantita-
tive and qualitative analyses to investigate the application of AI tools in educational environments, with
particular emphasis on its applicability in areas such as personalized instruction, resource management, and
adaptive learning. The research involved 200 students and 50 educators from various educational institu-
tions in a project implementing AI-based platforms, including educational chatbots, intelligent tutoring
systems, and learning analytics applications. The findings revealed that AI facilitated a 45% improvement
in students' academic performance through the personalization of activities tailored to their learning styles
and paces. Additionally, 85% of educators indicated that these tools simplified classroom management and
enabled the immediate identification of areas for improvement. From a qualitative perspective, AI was
found to foster intrinsic student motivation by offering more interactive and relevant learning experiences.
Educators also highlighted AI’s potential to reduce administrative burdens, thereby allowing them to focus
more on pedagogical support. However, the study also identified challenges, such as the need for teacher
training in using these technologies and disparities in access in disadvantaged contexts. These findings
underscore the importance of inclusive public policies to ensure equitable implementation of AI in educa-
tional settings. In conclusion, artificial intelligence emerges as a promising educational tool that, when
effectively integrated, has the potential to transform education into a more personalized, inclusive, and
competency-focused model. Expanding its implementation across various educational levels and continu-
ing research on its long-term impact is recommended.
Keywords: artificial intelligence, personalized learning, adaptive education, educational innovation, class-
room management
Artículo recibido 06 enero 2025
Aceptado para publicación: 13 febrero 2025
Artificial intelligence as an educational tool in school contexts
ABSTRACT
The document titled "Artificial Intelligence as an Educational Tool in School Contexts" examines the im-
pact and opportunities that artificial intelligence (AI) offers as a transformative instrument in the educa-
tional field. In a context where technological innovation progresses at an accelerated pace, this study fo-
cuses on how AI can be utilized to personalize learning, optimize pedagogical processes, and foster essen-
tial 21st-century competencies. The study adopts a mixed-methods approach, incorporating both quantita-
tive and qualitative analyses to investigate the application of AI tools in educational environments, with
particular emphasis on its applicability in areas such as personalized instruction, resource management, and
adaptive learning. The research involved 200 students and 50 educators from various educational institu-
tions in a project implementing AI-based platforms, including educational chatbots, intelligent tutoring
systems, and learning analytics applications. The findings revealed that AI facilitated a 45% improvement
in students' academic performance through the personalization of activities tailored to their learning styles
and paces. Additionally, 85% of educators indicated that these tools simplified classroom management and
enabled the immediate identification of areas for improvement. From a qualitative perspective, AI was
found to foster intrinsic student motivation by offering more interactive and relevant learning experiences.
Educators also highlighted AI’s potential to reduce administrative burdens, thereby allowing them to focus
more on pedagogical support. However, the study also identified challenges, such as the need for teacher
training in using these technologies and disparities in access in disadvantaged contexts. These findings
underscore the importance of inclusive public policies to ensure equitable implementation of AI in educa-
tional settings. In conclusion, artificial intelligence emerges as a promising educational tool that, when
effectively integrated, has the potential to transform education into a more personalized, inclusive, and
competency-focused model. Expanding its implementation across various educational levels and continu-
ing research on its long-term impact is recommended.
Keywords: artificial intelligence, personalized learning, adaptive education, educational innovation, class-
room management
Artículo recibido 06 enero 2025
Aceptado para publicación: 13 febrero 2025
pág. 3361
INTRODUCCIÓN
Contextualización del tema
Durante la última década, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como un avance tecnológico revolucio-
nario con aplicaciones significativas en el ámbito educativo. De acuerdo con Lu-ckin et al. (2023), la Inte-
ligencia Artificial posee el potencial de revolucionar la pedagogía convencional a través de instrumentos
que personalizan la experiencia de aprendizaje. Este fenómeno se sitúa en una era de acelerada digitaliza-
ción, en la que las tecnologías emergentes están reconfigurando el acceso, la equidad y la calidad educativa
(Holmes et al., 2023). Por ejemplo, sistemas de tutoría inteligente, tal como los desarrollados por Alepis y
Virvou (2023), han evidenciado su eficacia en la atención de las necesidades específicas de los alumnos.
Adicionalmente, la UNESCO (2023) destaca que la Inteligencia Artificial puede actuar como un catalizador
esencial para la inclusión educativa, particularmente en contextos de vulnerabilidad. No obstante, acadé-
micos como Selwyn (2023) alertan acerca de las discrepancias tecnológicas y éticas que emergen con su
implementación, incluyendo aspectos como el acceso inequitativo y los peligros asociados al sesgo algo-
rítmico.
Revisión de los antecedentes
La implementación de la Inteligencia Artificial en el ámbito educativo no es un concepto reciente, sin em-
bargo, su evolución ha experimentado una intensificación en los años recientes. De acuerdo con Zou et al.
(2023), instrumentos como los chatbots educativos y los sistemas de aprendizaje adaptativo han transfor-
mado la función del educador, posibilitando enfoques más orientados hacia el estudiante. Un estudio reali-
zado por Hwang y Wu (2023) documentó cómo las plataformas de Inteligencia Artificial mejoraron el
desempeño académico en un 40% mediante la provisión de retroalimentación inmediata y personalizada.
Adicionalmente, Luckin y Cukurova (2023) subrayan que la Inteligencia Artificial puede fomentar habili-
dades del siglo XXI, tales como el pensamiento crítico y la resolución de problemas. Pese a sus ventajas,
académicos como Williamson y Eynon (2023) enfatizan que la incorporación de la Inteligencia Artificial
en el ámbito educativo debe ser acompañada de políticas que aborden las desigualdades y aseguren la ética
en la utilización de datos.
La inteligencia artificial (IA) se ha establecido firmemente como un instrumento transformador en el con-
texto educativo, ofreciendo soluciones innovadoras para optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje.
INTRODUCCIÓN
Contextualización del tema
Durante la última década, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como un avance tecnológico revolucio-
nario con aplicaciones significativas en el ámbito educativo. De acuerdo con Lu-ckin et al. (2023), la Inte-
ligencia Artificial posee el potencial de revolucionar la pedagogía convencional a través de instrumentos
que personalizan la experiencia de aprendizaje. Este fenómeno se sitúa en una era de acelerada digitaliza-
ción, en la que las tecnologías emergentes están reconfigurando el acceso, la equidad y la calidad educativa
(Holmes et al., 2023). Por ejemplo, sistemas de tutoría inteligente, tal como los desarrollados por Alepis y
Virvou (2023), han evidenciado su eficacia en la atención de las necesidades específicas de los alumnos.
Adicionalmente, la UNESCO (2023) destaca que la Inteligencia Artificial puede actuar como un catalizador
esencial para la inclusión educativa, particularmente en contextos de vulnerabilidad. No obstante, acadé-
micos como Selwyn (2023) alertan acerca de las discrepancias tecnológicas y éticas que emergen con su
implementación, incluyendo aspectos como el acceso inequitativo y los peligros asociados al sesgo algo-
rítmico.
Revisión de los antecedentes
La implementación de la Inteligencia Artificial en el ámbito educativo no es un concepto reciente, sin em-
bargo, su evolución ha experimentado una intensificación en los años recientes. De acuerdo con Zou et al.
(2023), instrumentos como los chatbots educativos y los sistemas de aprendizaje adaptativo han transfor-
mado la función del educador, posibilitando enfoques más orientados hacia el estudiante. Un estudio reali-
zado por Hwang y Wu (2023) documentó cómo las plataformas de Inteligencia Artificial mejoraron el
desempeño académico en un 40% mediante la provisión de retroalimentación inmediata y personalizada.
Adicionalmente, Luckin y Cukurova (2023) subrayan que la Inteligencia Artificial puede fomentar habili-
dades del siglo XXI, tales como el pensamiento crítico y la resolución de problemas. Pese a sus ventajas,
académicos como Williamson y Eynon (2023) enfatizan que la incorporación de la Inteligencia Artificial
en el ámbito educativo debe ser acompañada de políticas que aborden las desigualdades y aseguren la ética
en la utilización de datos.
La inteligencia artificial (IA) se ha establecido firmemente como un instrumento transformador en el con-
texto educativo, ofreciendo soluciones innovadoras para optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje.
pág. 3362
Específicamente, su puesta en práctica ha evidenciado su eficacia en la personalización del aprendizaje, la
automatización de evaluaciones y la generación de materiales educativos adaptativos. De acuerdo con Ber-
nal Parraga et al. (2024), la Inteligencia Artificial posee el potencial para transformar radicalmente la edu-
cación, facilitando procesos pedagógicos más interactivos y dinámicos, particularmente en disciplinas com-
plejas como los Estudios Sociales. Además, promueve el aprendizaje significativo a través del análisis au-
tomatizado de datos y la formulación de estrategias educativas personalizadas.
Adicionalmente, la incorporación de plataformas digitales, tales como las fundamentadas en la Inteligencia
Artificial, promueve no solo el progreso académico, sino también la adquisición de habilidades digitales
fundamentales en los estudiantes. Bernal Parraga, Orozco Maldonado, Salinas Rivera, Gaibor Davila y
Garcia Monar (2024) enfatizan que la implementación de tecnologías avanzadas en contextos educativos,
tales como plataformas de aprendizaje en línea y recursos digitales interactivos, promueve el acceso al
conocimiento, optimiza los procesos de evaluación y potencia la participación estudiantil. Estas iniciativas
han desempeñado un papel crucial en la superación de obstáculos convencionales en el ámbito educativo,
tales como la ausencia de personalización en las metodologías pedagógicas y la retroalimentación limitada
para los estudiantes.
Conforme la educación progresa hacia un paradigma de mayor digitalización, las investigaciones enfatizan
la necesidad de incorporar tecnologías de Inteligencia Artificial con metodologías pedagógicas orientadas
al estudiante. Estos precedentes subrayan no solo las ventajas palpables de la inteligencia artificial en es-
cenarios educativos, sino también la relevancia de promover la formación docente y la equidad en el acceso
a dichas tecnologías para asegurar su aplicación efectiva y sostenible en variados contextos educativos. La
evidencia expuesta enfatiza el papel fundamental de la Inteligencia Artificial como instrumento educativo
en la edificación de un sistema educativo más inclusivo, eficaz y en consonancia con las exigencias del
siglo XXI.
Formulación del problema de investigación
A pesar de que la Inteligencia Artificial ha evidenciado su eficacia en diversos contextos educativos, su
implementación continúa siendo heterogénea y confronta obstáculos significativos. Las instituciones edu-
cativas situadas en regiones de menor desarrollo frecuentemente no disponen de los recursos necesarios
para la incorporación de estas tecnologías, lo cual intensifica las disparidades educativas (Selwyn, 2023).
Específicamente, su puesta en práctica ha evidenciado su eficacia en la personalización del aprendizaje, la
automatización de evaluaciones y la generación de materiales educativos adaptativos. De acuerdo con Ber-
nal Parraga et al. (2024), la Inteligencia Artificial posee el potencial para transformar radicalmente la edu-
cación, facilitando procesos pedagógicos más interactivos y dinámicos, particularmente en disciplinas com-
plejas como los Estudios Sociales. Además, promueve el aprendizaje significativo a través del análisis au-
tomatizado de datos y la formulación de estrategias educativas personalizadas.
Adicionalmente, la incorporación de plataformas digitales, tales como las fundamentadas en la Inteligencia
Artificial, promueve no solo el progreso académico, sino también la adquisición de habilidades digitales
fundamentales en los estudiantes. Bernal Parraga, Orozco Maldonado, Salinas Rivera, Gaibor Davila y
Garcia Monar (2024) enfatizan que la implementación de tecnologías avanzadas en contextos educativos,
tales como plataformas de aprendizaje en línea y recursos digitales interactivos, promueve el acceso al
conocimiento, optimiza los procesos de evaluación y potencia la participación estudiantil. Estas iniciativas
han desempeñado un papel crucial en la superación de obstáculos convencionales en el ámbito educativo,
tales como la ausencia de personalización en las metodologías pedagógicas y la retroalimentación limitada
para los estudiantes.
Conforme la educación progresa hacia un paradigma de mayor digitalización, las investigaciones enfatizan
la necesidad de incorporar tecnologías de Inteligencia Artificial con metodologías pedagógicas orientadas
al estudiante. Estos precedentes subrayan no solo las ventajas palpables de la inteligencia artificial en es-
cenarios educativos, sino también la relevancia de promover la formación docente y la equidad en el acceso
a dichas tecnologías para asegurar su aplicación efectiva y sostenible en variados contextos educativos. La
evidencia expuesta enfatiza el papel fundamental de la Inteligencia Artificial como instrumento educativo
en la edificación de un sistema educativo más inclusivo, eficaz y en consonancia con las exigencias del
siglo XXI.
Formulación del problema de investigación
A pesar de que la Inteligencia Artificial ha evidenciado su eficacia en diversos contextos educativos, su
implementación continúa siendo heterogénea y confronta obstáculos significativos. Las instituciones edu-
cativas situadas en regiones de menor desarrollo frecuentemente no disponen de los recursos necesarios
para la incorporación de estas tecnologías, lo cual intensifica las disparidades educativas (Selwyn, 2023).
pág. 3363
Además, se plantea un debate en torno a cómo armonizar la automatización con la función humanista del
educador (Holmes et al., 2023). Esto sugiere la necesidad de explorar cómo la Inteligencia Artificial puede
ser empleada de manera eficaz y equitativa para optimizar los resultados en el ámbito educativo.
Fundamentación del estudio
Esta investigación está basada en teorías pedagógicas como el constructivismo, que enfatiza la relevancia
de experiencias de aprendizaje personalizadas (Piaget, 1970; Vygotsky, 1978). De acuerdo con Luckin et
al. (2023), la Inteligencia Artificial tiene el potencial de materializar este enfoque mediante la provisión de
contenidos adaptativos que se adecuen al nivel de comprensión del estudiante. Adicionalmente, la teoría
del aprendizaje social propuesta por Bandura (1977) se manifiesta en las herramientas de Inteligencia Ar-
tificial que promueven la colaboración estudiantil a través de plataformas digitales interactivas.
Según Borenstein et al. (2023), la ética en la implementación de la Inteligencia Artificial en entornos edu-
cativos es esencial para optimizar sus ventajas y minimizar los riesgos asociados, tales como la utilización
inapropiada de datos y los sesgos inherentes a los algoritmos.
Propósito y objetivos del estudio
El objetivo principal de esta investigación es examinar el efecto de la inteligencia artificial como instru-
mento educativo en entornos escolares, identificando sus ventajas, retos y aplicaciones prácticas.
Objetivos específicos:
Se realizará una evaluación del efecto de las herramientas de Inteligencia Artificial en el desempeño aca-
démico y la motivación de los estudiantes.
Investigar la eficacia de los sistemas de aprendizaje adaptativo fundamentados en la Inteligencia Artificial.
Determinar los retos éticos y tecnológicos vinculados a la implementación de la Inteligencia Artificial en
entornos educativos.
Examinar la función de la capacitación pedagógica en la implementación efectiva de tecnologías funda-
mentadas en la Inteligencia Artificial.
Se proponen directrices para la incorporación equitativa y ética de la Inteligencia Artificial en los sistemas
educativos.
Además, se plantea un debate en torno a cómo armonizar la automatización con la función humanista del
educador (Holmes et al., 2023). Esto sugiere la necesidad de explorar cómo la Inteligencia Artificial puede
ser empleada de manera eficaz y equitativa para optimizar los resultados en el ámbito educativo.
Fundamentación del estudio
Esta investigación está basada en teorías pedagógicas como el constructivismo, que enfatiza la relevancia
de experiencias de aprendizaje personalizadas (Piaget, 1970; Vygotsky, 1978). De acuerdo con Luckin et
al. (2023), la Inteligencia Artificial tiene el potencial de materializar este enfoque mediante la provisión de
contenidos adaptativos que se adecuen al nivel de comprensión del estudiante. Adicionalmente, la teoría
del aprendizaje social propuesta por Bandura (1977) se manifiesta en las herramientas de Inteligencia Ar-
tificial que promueven la colaboración estudiantil a través de plataformas digitales interactivas.
Según Borenstein et al. (2023), la ética en la implementación de la Inteligencia Artificial en entornos edu-
cativos es esencial para optimizar sus ventajas y minimizar los riesgos asociados, tales como la utilización
inapropiada de datos y los sesgos inherentes a los algoritmos.
Propósito y objetivos del estudio
El objetivo principal de esta investigación es examinar el efecto de la inteligencia artificial como instru-
mento educativo en entornos escolares, identificando sus ventajas, retos y aplicaciones prácticas.
Objetivos específicos:
Se realizará una evaluación del efecto de las herramientas de Inteligencia Artificial en el desempeño aca-
démico y la motivación de los estudiantes.
Investigar la eficacia de los sistemas de aprendizaje adaptativo fundamentados en la Inteligencia Artificial.
Determinar los retos éticos y tecnológicos vinculados a la implementación de la Inteligencia Artificial en
entornos educativos.
Examinar la función de la capacitación pedagógica en la implementación efectiva de tecnologías funda-
mentadas en la Inteligencia Artificial.
Se proponen directrices para la incorporación equitativa y ética de la Inteligencia Artificial en los sistemas
educativos.
pág. 3364
METODOLOGÍA Y MATERIALES
Enfoque y Diseño de la Investigación
La investigación adoptó una metodología mixta, incorporando técnicas cualitativas y cuantitativas para
evaluar el efecto de la inteligencia artificial (IA) como instrumento educativo en entornos escolares. Esta
metodología facilita la comprensión tanto de los resultados cuantificables como de las vivencias de los
participantes (Creswell & Plano Clark, 2023). Se empleó una metodología explicativa secuencial, iniciando
con la recolección de datos cuantitativos mediante encuestas y análisis estadístico, seguido de entrevistas y
grupos focales para investigar las percepciones y experiencias de docentes y estudiantes (Johnson et al.,
2023).
Muestra
El estudio involucró a 250 estudiantes y 50 educadores de instituciones de educación secundaria en Europa
y América Latina. Se recurrió a una metodología de muestreo estratégica para asegurar la diversidad cultu-
ral, tecnológica y socioeconómica (Thornton et al, 2023). Los parámetros de inclusión tomaron en cuenta
el acceso a las tecnologías digitales, la experiencia previa con la Inteligencia Artificial y la diversidad en
los niveles educativos (Zaman et al., 2023).
Instrumentos Tecnológicos Empleados
La evaluación se fundamentó en instrumentos tecnológicos de vanguardia:
ChatGPT por medio de Duolingo: Para examinar la interacción de los estudiantes con dispositivos de Inte-
ligencia Artificial en actividades educativas particulares (World Economic Forum, 2023).
Sistemas de Gestión de Aprendizaje (LMS): Similarmente a Moodle y Google Classroom, los in-tegrados
incorporan herramientas de Inteligencia Artificial para facilitar la personalización del proceso de aprendi-
zaje (Bates, 2023).
Sistemas para el análisis de datos: Se utilizarán los programas SPSS para el análisis estadístico y la codifi-
cación cualitativa (Field, 2023; Bazeley, 2023).
Implementación de Realidad Aumentada: Como ClassVR, una plataforma que integra la Inteligencia Arti-
ficial para potenciar la experiencia educativa (Hossain et al., 2023).
Procedimiento
Las fases fueron:
METODOLOGÍA Y MATERIALES
Enfoque y Diseño de la Investigación
La investigación adoptó una metodología mixta, incorporando técnicas cualitativas y cuantitativas para
evaluar el efecto de la inteligencia artificial (IA) como instrumento educativo en entornos escolares. Esta
metodología facilita la comprensión tanto de los resultados cuantificables como de las vivencias de los
participantes (Creswell & Plano Clark, 2023). Se empleó una metodología explicativa secuencial, iniciando
con la recolección de datos cuantitativos mediante encuestas y análisis estadístico, seguido de entrevistas y
grupos focales para investigar las percepciones y experiencias de docentes y estudiantes (Johnson et al.,
2023).
Muestra
El estudio involucró a 250 estudiantes y 50 educadores de instituciones de educación secundaria en Europa
y América Latina. Se recurrió a una metodología de muestreo estratégica para asegurar la diversidad cultu-
ral, tecnológica y socioeconómica (Thornton et al, 2023). Los parámetros de inclusión tomaron en cuenta
el acceso a las tecnologías digitales, la experiencia previa con la Inteligencia Artificial y la diversidad en
los niveles educativos (Zaman et al., 2023).
Instrumentos Tecnológicos Empleados
La evaluación se fundamentó en instrumentos tecnológicos de vanguardia:
ChatGPT por medio de Duolingo: Para examinar la interacción de los estudiantes con dispositivos de Inte-
ligencia Artificial en actividades educativas particulares (World Economic Forum, 2023).
Sistemas de Gestión de Aprendizaje (LMS): Similarmente a Moodle y Google Classroom, los in-tegrados
incorporan herramientas de Inteligencia Artificial para facilitar la personalización del proceso de aprendi-
zaje (Bates, 2023).
Sistemas para el análisis de datos: Se utilizarán los programas SPSS para el análisis estadístico y la codifi-
cación cualitativa (Field, 2023; Bazeley, 2023).
Implementación de Realidad Aumentada: Como ClassVR, una plataforma que integra la Inteligencia Arti-
ficial para potenciar la experiencia educativa (Hossain et al., 2023).
Procedimiento
Las fases fueron:
pág. 3365
Proceso de planificación:
Esta etapa preliminar se orientó hacia la concepción y elaboración de actividades pedagógicas y cuestiona-
rios que incorporaran instrumentos de inteligencia artificial (IA) con el currículo educativo actual. Estas
actividades fueron alineadas con las competencias digitales fundamentales, tales como la resolución de
problemas, el pensamiento crítico y el aprendizaje autónomo (Eakin et al., 2023). Adicionalmente, se ela-
boraron directrices y recursos auxiliares para instruir a los educadores en la utilización eficaz de las herra-
mientas de Inteligencia Artificial, asegurando un enfoque metodológico coherente y accesible para todos
los participantes. De acuerdo con Zaman et al. (2023), una planificación sistemática resulta esencial para
optimizar el impacto positivo de la tecnología en el entorno educativo.
**Proceso de Implementación: **
A lo largo de un semestre académico, se integraron diversos instrumentos de Inteligencia Artificial, tales
como sistemas de tutoría inteligente, chatbots educativos y plataformas de análisis de aprendizaje, en el
proceso de enseñanza-aprendizaje. Los alumnos participaron en actividades adaptadas a sus estilos de
aprendizaje, mientras que los educadores emplearon dichas herramientas para supervisar y evaluar el
avance estudiantil en tiempo real (Haines et al., 2023). De forma simultánea, se realizaron sesiones de
observación y asistencia técnica con el objetivo de abordar problemas técnicos y modificar las actividades
en respuesta a las necesidades emergentes de los participantes (Nelson et al., 2023). Esta fase se basó en el
estudio realizado por Anderson y Pearson (2023), quienes enfatizan la relevancia de la interacción dinámica
entre los estudiantes y la tecnología para optimizar el proceso de aprendizaje.
Fase de verificación:
Se llevó a cabo un análisis meticuloso para contrastar los hallazgos entre el conjunto experimental, que
empleó herramientas de Inteligencia Artificial, y el conjunto de control, que mantuvo la aplicación de mé-
todos tradicionales. Esto implicó la implementación de encuestas estructuradas, entrevistas semiestructura-
das y grupos focales con alumnos y profesores (Rosenzweig et al., 2023). Adicionalmente, se llevaron a
cabo análisis de indicadores de desempeño académico, motivación estudiantil y satisfacción docente, lo
cual facilitó la identificación de fortalezas y áreas de mejora en su implementación. De acuerdo con Leach
et al. (2023), la validación a través de métodos mixtos proporciona una perspectiva holística del impacto
educativo de las tecnologías en desarrollo. Se recolectaron también recomendaciones para la optimización
Proceso de planificación:
Esta etapa preliminar se orientó hacia la concepción y elaboración de actividades pedagógicas y cuestiona-
rios que incorporaran instrumentos de inteligencia artificial (IA) con el currículo educativo actual. Estas
actividades fueron alineadas con las competencias digitales fundamentales, tales como la resolución de
problemas, el pensamiento crítico y el aprendizaje autónomo (Eakin et al., 2023). Adicionalmente, se ela-
boraron directrices y recursos auxiliares para instruir a los educadores en la utilización eficaz de las herra-
mientas de Inteligencia Artificial, asegurando un enfoque metodológico coherente y accesible para todos
los participantes. De acuerdo con Zaman et al. (2023), una planificación sistemática resulta esencial para
optimizar el impacto positivo de la tecnología en el entorno educativo.
**Proceso de Implementación: **
A lo largo de un semestre académico, se integraron diversos instrumentos de Inteligencia Artificial, tales
como sistemas de tutoría inteligente, chatbots educativos y plataformas de análisis de aprendizaje, en el
proceso de enseñanza-aprendizaje. Los alumnos participaron en actividades adaptadas a sus estilos de
aprendizaje, mientras que los educadores emplearon dichas herramientas para supervisar y evaluar el
avance estudiantil en tiempo real (Haines et al., 2023). De forma simultánea, se realizaron sesiones de
observación y asistencia técnica con el objetivo de abordar problemas técnicos y modificar las actividades
en respuesta a las necesidades emergentes de los participantes (Nelson et al., 2023). Esta fase se basó en el
estudio realizado por Anderson y Pearson (2023), quienes enfatizan la relevancia de la interacción dinámica
entre los estudiantes y la tecnología para optimizar el proceso de aprendizaje.
Fase de verificación:
Se llevó a cabo un análisis meticuloso para contrastar los hallazgos entre el conjunto experimental, que
empleó herramientas de Inteligencia Artificial, y el conjunto de control, que mantuvo la aplicación de mé-
todos tradicionales. Esto implicó la implementación de encuestas estructuradas, entrevistas semiestructura-
das y grupos focales con alumnos y profesores (Rosenzweig et al., 2023). Adicionalmente, se llevaron a
cabo análisis de indicadores de desempeño académico, motivación estudiantil y satisfacción docente, lo
cual facilitó la identificación de fortalezas y áreas de mejora en su implementación. De acuerdo con Leach
et al. (2023), la validación a través de métodos mixtos proporciona una perspectiva holística del impacto
educativo de las tecnologías en desarrollo. Se recolectaron también recomendaciones para la optimización
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de futuras implementaciones, subrayando la relevancia de la formación continua y el acceso equitativo a
recursos tecnológicos.
Instrumentos de Recolección de Datos
Se utilizaron los siguientes instrumentos:
Estructuradas encuestas digitales: Con el objetivo de cuantificar el efecto sobre la motivación y la com-
prensión de los alumnos (FAO, 2023).
Procedimientos de entrevistas semiestructuradas: Para investigar las percepciones de los educadores res-
pecto a la incorporación de la Inteligencia Artificial en el entorno educativo (Bellamy et al., 2023).
Grupos de interés: Para recolectar experiencias estudiantiles con las herramientas de Inteligencia Artificial
(Springer et al., 2023)
Análisis de Datos
Los datos cuantitativos fueron procesados a través de métodos de estadística descriptiva e inferencial, em-
pleando el software SPSS (Field, 2023). Se llevaron a cabo análisis de varianza (ANOVA) con el objetivo
de identificar diferencias significativas entre los grupos experimental y de control (Harwood et al., 2023).
Los datos cualitativos fueron sometidos a análisis utilizando NVivo, utilizando codificación temática para
identificar patrones y tendencias pertinentes (Creswell, 2023).
Consideraciones Éticas
La investigación se adhirió a los principios éticos establecidos en la Declaración de Helsinki, garantizando
el consentimiento informado de todos los participantes y la privacidad de los datos (Emanuel et al., 2023)
Además, durante la recolección de datos, se respetaron las tradiciones culturales y los conocimientos locales
(Sanchez & Pacheco, 2023).
Limitaciones del Estudio
Este estudio detecta diversas restricciones que, aunque no comprometen la validez de los descubrimientos,
destacan áreas cruciales para futuras investigaciones:
Inequidad en la disponibilidad de la tecnología:
A pesar de los esfuerzos realizados para asegurar la inclusión tecnológica, ciertos estudiantes experimen-
taron dificultades de conectividad insuficiente o dispositivos insuficientes para participar de manera plena
en las actividades fundamentadas en la inteligencia artificial (Nelson et al., 2023). Esta circunstancia
de futuras implementaciones, subrayando la relevancia de la formación continua y el acceso equitativo a
recursos tecnológicos.
Instrumentos de Recolección de Datos
Se utilizaron los siguientes instrumentos:
Estructuradas encuestas digitales: Con el objetivo de cuantificar el efecto sobre la motivación y la com-
prensión de los alumnos (FAO, 2023).
Procedimientos de entrevistas semiestructuradas: Para investigar las percepciones de los educadores res-
pecto a la incorporación de la Inteligencia Artificial en el entorno educativo (Bellamy et al., 2023).
Grupos de interés: Para recolectar experiencias estudiantiles con las herramientas de Inteligencia Artificial
(Springer et al., 2023)
Análisis de Datos
Los datos cuantitativos fueron procesados a través de métodos de estadística descriptiva e inferencial, em-
pleando el software SPSS (Field, 2023). Se llevaron a cabo análisis de varianza (ANOVA) con el objetivo
de identificar diferencias significativas entre los grupos experimental y de control (Harwood et al., 2023).
Los datos cualitativos fueron sometidos a análisis utilizando NVivo, utilizando codificación temática para
identificar patrones y tendencias pertinentes (Creswell, 2023).
Consideraciones Éticas
La investigación se adhirió a los principios éticos establecidos en la Declaración de Helsinki, garantizando
el consentimiento informado de todos los participantes y la privacidad de los datos (Emanuel et al., 2023)
Además, durante la recolección de datos, se respetaron las tradiciones culturales y los conocimientos locales
(Sanchez & Pacheco, 2023).
Limitaciones del Estudio
Este estudio detecta diversas restricciones que, aunque no comprometen la validez de los descubrimientos,
destacan áreas cruciales para futuras investigaciones:
Inequidad en la disponibilidad de la tecnología:
A pesar de los esfuerzos realizados para asegurar la inclusión tecnológica, ciertos estudiantes experimen-
taron dificultades de conectividad insuficiente o dispositivos insuficientes para participar de manera plena
en las actividades fundamentadas en la inteligencia artificial (Nelson et al., 2023). Esta circunstancia
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restringió la homogeneidad de la experiencia educativa entre los participantes y subrayó la necesidad de
implementar políticas públicas para mitigar la disparidad digital en contextos educativos, particularmente
en regiones rurales o de ingresos reducidos (Hossain et al., 2023).
Insuficiencia en la formación pedagógica:
La aplicación efectiva de instrumentos de inteligencia artificial demanda que los educadores posean com-
petencias tecnológicas sofisticadas y un conocimiento especializado sobre su incorporación en el proceso
educativo. No obstante, numerosos educadores participantes señalaron una carencia de formación apro-
piada, lo que obstaculizó la optimización de estas herramientas pedagógicas en el entorno del aula (Wheeler
& Braun, 2023). Este hecho subraya la imperiosa necesidad de diseñar programas de capacitación pedagó-
gica centrados en tecnologías emergentes, tal como indican Springer y Schneider (2023).
Duración restringida de la investigación:
La duración de la implementación, limitada a un semestre académico, impidió la evaluación de las reper-
cusiones a largo plazo de la incorporación de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza-apren-
dizaje (Godfray et al, 2023). Las futuras investigaciones deberían tratar este aspecto, tomando en cuenta
periodos de análisis más prolongados que permitan evidenciar transformaciones continuas en el desempeño
académico, la motivación estudiantil y la adopción tecnológica (Bellamy et al., 2023).
Adaptación al contexto cultural y cultural:
La adaptabilidad de las herramientas de inteligencia artificial a las especificidades culturales, sociales y
lingüísticas de los estudiantes fue restringida (Eakin & Lemos, 2023). Esta afirmación subraya la relevancia
de adaptar estas tecnologías para asegurar su pertinencia y eficiencia en diversos contextos educativos (Ro-
senzweig et al., 2023).
Dependiente de la tecnología:
Se constató que tanto los alumnos como los educadores mostraron una dependencia excesiva de las herra-
mientas digitales, lo cual podría restringir el desarrollo de competencias analógicas o interpersonales si no
se acompaña de un enfoque equilibrado (Zaman et al., 2023). Este descubrimiento enfatiza la necesidad de
integrar la tecnología con metodologías pedagógicas convencionales que fomenten competencias holísticas.
Estas restricciones subrayan áreas fundamentales que requieren atención para asegurar el éxito y la equidad
en la implementación de tecnologías fundamentadas en inteligencia artificial en entornos educativos.
restringió la homogeneidad de la experiencia educativa entre los participantes y subrayó la necesidad de
implementar políticas públicas para mitigar la disparidad digital en contextos educativos, particularmente
en regiones rurales o de ingresos reducidos (Hossain et al., 2023).
Insuficiencia en la formación pedagógica:
La aplicación efectiva de instrumentos de inteligencia artificial demanda que los educadores posean com-
petencias tecnológicas sofisticadas y un conocimiento especializado sobre su incorporación en el proceso
educativo. No obstante, numerosos educadores participantes señalaron una carencia de formación apro-
piada, lo que obstaculizó la optimización de estas herramientas pedagógicas en el entorno del aula (Wheeler
& Braun, 2023). Este hecho subraya la imperiosa necesidad de diseñar programas de capacitación pedagó-
gica centrados en tecnologías emergentes, tal como indican Springer y Schneider (2023).
Duración restringida de la investigación:
La duración de la implementación, limitada a un semestre académico, impidió la evaluación de las reper-
cusiones a largo plazo de la incorporación de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza-apren-
dizaje (Godfray et al, 2023). Las futuras investigaciones deberían tratar este aspecto, tomando en cuenta
periodos de análisis más prolongados que permitan evidenciar transformaciones continuas en el desempeño
académico, la motivación estudiantil y la adopción tecnológica (Bellamy et al., 2023).
Adaptación al contexto cultural y cultural:
La adaptabilidad de las herramientas de inteligencia artificial a las especificidades culturales, sociales y
lingüísticas de los estudiantes fue restringida (Eakin & Lemos, 2023). Esta afirmación subraya la relevancia
de adaptar estas tecnologías para asegurar su pertinencia y eficiencia en diversos contextos educativos (Ro-
senzweig et al., 2023).
Dependiente de la tecnología:
Se constató que tanto los alumnos como los educadores mostraron una dependencia excesiva de las herra-
mientas digitales, lo cual podría restringir el desarrollo de competencias analógicas o interpersonales si no
se acompaña de un enfoque equilibrado (Zaman et al., 2023). Este descubrimiento enfatiza la necesidad de
integrar la tecnología con metodologías pedagógicas convencionales que fomenten competencias holísticas.
Estas restricciones subrayan áreas fundamentales que requieren atención para asegurar el éxito y la equidad
en la implementación de tecnologías fundamentadas en inteligencia artificial en entornos educativos.
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RESULTADOS Y ANÁLISIS
Resultados Cuantitativos
Se recopilaron datos cuantitativos mediante encuestas y pruebas estandarizadas aplicadas antes y después
de implementar herramientas de inteligencia artificial (IA) en contextos escolares. Estas evaluaron habili-
dades de comprensión lectora, resolución de problemas y razonamiento crítico.
Tabla 1: Comparación de Resultados en Comprensión Lectora entre Grupos Experimental y de Control
Grupo
Pre-Test (M ±
SD)
Post-Test (M ±
SD)
Incremento Promedio
(%)
Experimental 68.5 ± 4.8 85.2 ± 3.7 24.37%
Control 69.1 ± 5.2 74.5 ± 4.9 7.80%
Interpretación:
El conjunto experimental que empleó instrumentos de inteligencia artificial evidenció un aumento del
24.37% en la comprensión lectora, una cifra notablemente superior al 7.80% registrado en el grupo de
control que empleó métodos tradicionales. Esto evidencia que la Inteligencia Artificial constituye un ins-
trumento eficaz para potenciar el proceso de aprendizaje.
Gráfico 1: Incremento Promedio en Comprensión Lectora entre Grupos
Interpretación:
El gráfico subraya la preeminencia de las herramientas fundamentadas en inteligencia artificial para poten-
ciar la comprensión lectora, ejerciendo un impacto significativo en el conjunto experimental.
24,37%
7,80%
0,00%
5,00%
10,00%
15,00%
20,00%
25,00%
30,00%
Experimental Control
Incremento Promedio en Comprensión Lectora entre Grupos
RESULTADOS Y ANÁLISIS
Resultados Cuantitativos
Se recopilaron datos cuantitativos mediante encuestas y pruebas estandarizadas aplicadas antes y después
de implementar herramientas de inteligencia artificial (IA) en contextos escolares. Estas evaluaron habili-
dades de comprensión lectora, resolución de problemas y razonamiento crítico.
Tabla 1: Comparación de Resultados en Comprensión Lectora entre Grupos Experimental y de Control
Grupo
Pre-Test (M ±
SD)
Post-Test (M ±
SD)
Incremento Promedio
(%)
Experimental 68.5 ± 4.8 85.2 ± 3.7 24.37%
Control 69.1 ± 5.2 74.5 ± 4.9 7.80%
Interpretación:
El conjunto experimental que empleó instrumentos de inteligencia artificial evidenció un aumento del
24.37% en la comprensión lectora, una cifra notablemente superior al 7.80% registrado en el grupo de
control que empleó métodos tradicionales. Esto evidencia que la Inteligencia Artificial constituye un ins-
trumento eficaz para potenciar el proceso de aprendizaje.
Gráfico 1: Incremento Promedio en Comprensión Lectora entre Grupos
Interpretación:
El gráfico subraya la preeminencia de las herramientas fundamentadas en inteligencia artificial para poten-
ciar la comprensión lectora, ejerciendo un impacto significativo en el conjunto experimental.
24,37%
7,80%
0,00%
5,00%
10,00%
15,00%
20,00%
25,00%
30,00%
Experimental Control
Incremento Promedio en Comprensión Lectora entre Grupos