PERCEPCIÓN DE LOS DOCENTES SOBRE LA
INTEGRACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EN LOS PROCESOS DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE
TEACHERS' PERCEPTIONS OF THE INTEGRATION OF
ARTIFICIAL INTELLIGENCE INTO TEACHING AND
LEARNING PROCESSES
Nelly Yamile Bustamante Morán
Universidad Tecnológica TECH, México
Edwin Javier Lema Cusquillo
Universidad Estatal de Milagro, Ecuador
Kelly Maythe Andrade Santander
Universidad Estatal de Milagro, Ecuador
María Amparo León Vera
Universidad Estatal de Milagro, Ecuador
Diana Carolina Velásquez Cambell
Universidad Estatal de Milagro, Ecuador
pág. 6481
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i2.17382
Percepción de los Docentes Sobre la Integración de la Inteligencia Artificial
en los Procesos de Enseñanza y Aprendizaje
Nelly Yamile Bustamante Morán
nelly.bustamantem@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0008-9731-8272
TECH México Universidad Tecnológica
México DF-México
Edwin Javier Lema Cusquillo1
edwinj.lema@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0007-2047-2741
Universidad Estatal de Milagro
Milagro-Ecuador
Kelly Maythe Andrade Santander
andrademaythe1206@gmail.com
https://orcid.org/0009-0004-4435-8036
Universidad Estatal de Milagro
Milagro-Ecuador
María Amparo León Vera
amparo.leonv@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0002-6089-060X
Universidad Estatal de Milagro
Milagro-Ecuador
Diana Carolina Velásquez Cambell
diana.velasquezc@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0004-8155-7800
Universidad Estatal de Milagro
Milagro-Ecuador
RESUMEN
Este estudio analiza la percepción de los docentes sobre la integración de la inteligencia artificial (IA)
en los procesos de enseñanza y aprendizaje. El objetivo es identificar las actitudes, conocimientos y
barreras que enfrentan los docentes al utilizar herramientas basadas en IA en el ámbito educativo. La
investigación sigue un enfoque cuantitativo con un diseño no experimental de tipo descriptivo. Se
recopilaron datos mediante encuestas aplicadas a 100 docentes de diversas instituciones educativas. El
análisis se realizó a través de estadística descriptiva, utilizando tablas de frecuencia y gráficos de
porcentaje para interpretar los resultados. Los hallazgos indican que el 80% de los docentes percibe la
IA como una herramienta útil para mejorar la enseñanza, aunque solo el 55% ha recibido capacitación
específica en su uso. Además, el 74% considera que la IA impacta positivamente en el aprendizaje de
los estudiantes, pero el 45% señala que la falta de recursos tecnológicos dificulta su implementación
efectiva. Las conclusiones destacan que, aunque la percepción sobre la IA es favorable, existen desafíos
relacionados con la formación docente y la infraestructura tecnológica. La investigación subraya la
necesidad de desarrollar políticas educativas que promuevan la capacitación en IA y mejoren la
accesibilidad a tecnologías innovadoras en los centros educativos. Estos resultados aportan información
relevante para la planificación de estrategias que impulsen la transformación digital en la educación.
Palabras clave: percepción docente, inteligencia artificial, procesos de enseñanza, aprendizaje,
educación digital.
1 Autor principal
Correspondencia: edwinj.lema@educacion.gob.ec
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i2.17382
Percepción de los Docentes Sobre la Integración de la Inteligencia Artificial
en los Procesos de Enseñanza y Aprendizaje
Nelly Yamile Bustamante Morán
nelly.bustamantem@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0008-9731-8272
TECH México Universidad Tecnológica
México DF-México
Edwin Javier Lema Cusquillo1
edwinj.lema@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0007-2047-2741
Universidad Estatal de Milagro
Milagro-Ecuador
Kelly Maythe Andrade Santander
andrademaythe1206@gmail.com
https://orcid.org/0009-0004-4435-8036
Universidad Estatal de Milagro
Milagro-Ecuador
María Amparo León Vera
amparo.leonv@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0002-6089-060X
Universidad Estatal de Milagro
Milagro-Ecuador
Diana Carolina Velásquez Cambell
diana.velasquezc@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0004-8155-7800
Universidad Estatal de Milagro
Milagro-Ecuador
RESUMEN
Este estudio analiza la percepción de los docentes sobre la integración de la inteligencia artificial (IA)
en los procesos de enseñanza y aprendizaje. El objetivo es identificar las actitudes, conocimientos y
barreras que enfrentan los docentes al utilizar herramientas basadas en IA en el ámbito educativo. La
investigación sigue un enfoque cuantitativo con un diseño no experimental de tipo descriptivo. Se
recopilaron datos mediante encuestas aplicadas a 100 docentes de diversas instituciones educativas. El
análisis se realizó a través de estadística descriptiva, utilizando tablas de frecuencia y gráficos de
porcentaje para interpretar los resultados. Los hallazgos indican que el 80% de los docentes percibe la
IA como una herramienta útil para mejorar la enseñanza, aunque solo el 55% ha recibido capacitación
específica en su uso. Además, el 74% considera que la IA impacta positivamente en el aprendizaje de
los estudiantes, pero el 45% señala que la falta de recursos tecnológicos dificulta su implementación
efectiva. Las conclusiones destacan que, aunque la percepción sobre la IA es favorable, existen desafíos
relacionados con la formación docente y la infraestructura tecnológica. La investigación subraya la
necesidad de desarrollar políticas educativas que promuevan la capacitación en IA y mejoren la
accesibilidad a tecnologías innovadoras en los centros educativos. Estos resultados aportan información
relevante para la planificación de estrategias que impulsen la transformación digital en la educación.
Palabras clave: percepción docente, inteligencia artificial, procesos de enseñanza, aprendizaje,
educación digital.
1 Autor principal
Correspondencia: edwinj.lema@educacion.gob.ec
pág. 6482
pág. 6483
Teachers' Perceptions of the Integration of Artificial Intelligence Into
Teaching and Learning Processes
ABSTRACT
This study analyzes teachers' perceptions of the integration of artificial intelligence (AI) into teaching
and learning processes. The objective is to identify the attitudes, knowledge, and barriers teachers face
when using AI-based tools in education. The research follows a quantitative approach with a descriptive,
non-experimental design. Data were collected through surveys administered to 100 teachers from
various educational institutions. The analysis was conducted through descriptive statistics, using
frequency tables and percentage graphs to interpret the results. The findings indicate that 80% of
teachers perceive AI as a useful tool to improve teaching, although only 55% have received specific
training in its use. Furthermore, 74% consider AI to have a positive impact on student learning, but 45%
indicate that a lack of technological resources hinders its effective implementation. The conclusions
highlight that, although the perception of AI is favorable, there are challenges related to teacher training
and technological infrastructure. The research underscores the need to develop educational policies that
promote AI training and improve accessibility to innovative technologies in schools. These results
provide relevant information for planning strategies to drive digital transformation in education.
Keywords: teacher perception, artificial intelligence, teaching processes, learning, digital education
Artículo recibido 20 marzo 2025
Aceptado para publicación: 15 abril 2025
Teachers' Perceptions of the Integration of Artificial Intelligence Into
Teaching and Learning Processes
ABSTRACT
This study analyzes teachers' perceptions of the integration of artificial intelligence (AI) into teaching
and learning processes. The objective is to identify the attitudes, knowledge, and barriers teachers face
when using AI-based tools in education. The research follows a quantitative approach with a descriptive,
non-experimental design. Data were collected through surveys administered to 100 teachers from
various educational institutions. The analysis was conducted through descriptive statistics, using
frequency tables and percentage graphs to interpret the results. The findings indicate that 80% of
teachers perceive AI as a useful tool to improve teaching, although only 55% have received specific
training in its use. Furthermore, 74% consider AI to have a positive impact on student learning, but 45%
indicate that a lack of technological resources hinders its effective implementation. The conclusions
highlight that, although the perception of AI is favorable, there are challenges related to teacher training
and technological infrastructure. The research underscores the need to develop educational policies that
promote AI training and improve accessibility to innovative technologies in schools. These results
provide relevant information for planning strategies to drive digital transformation in education.
Keywords: teacher perception, artificial intelligence, teaching processes, learning, digital education
Artículo recibido 20 marzo 2025
Aceptado para publicación: 15 abril 2025
pág. 6484
INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una tecnología disruptiva con el potencial de
transformar diversos sectores, incluida la educación. A nivel macro, organismos internacionales como
la UNESCO han enfatizado la importancia de desarrollar políticas que promuevan una transformación
digital ética y sostenible en los sistemas educativos (UNESCO, 2023). En América Latina y el Caribe,
la rápida adopción de la IA presenta tanto oportunidades como desafíos, especialmente en términos de
cerrar brechas de talento e infraestructura (Banco Mundial, 2025).
En el contexto meso, Ecuador ha tomado medidas significativas hacia la integración de la IA en su
ecosistema educativo. El Ministerio de Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información
(MINTEL) estableció en 2023 el Comité de Inteligencia Artificial, alineándose con las
recomendaciones de la UNESCO sobre la ética en la IA (UNESCO, 2023). Además, se han
implementado iniciativas para mejorar la conectividad y el acceso a tecnologías digitales en áreas
rurales, facilitando así la adopción de herramientas basadas en IA en instituciones educativas
(UNESCO, 2023).
A nivel micro, la percepción y disposición de los docentes hacia la IA son determinantes para su efectiva
integración en el aula. Estudios recientes en Ecuador indican que, aunque existe un reconocimiento
generalizado del potencial de la IA para personalizar el aprendizaje y optimizar tareas administrativas,
persisten preocupaciones éticas y desafíos relacionados con la formación y la infraestructura
tecnológica (Pasos et al., 2025)
Analizar las variables clave en este contexto es esencial. La variable "conocimiento y familiaridad con
la IA" se refiere al grado en que los docentes están informados y capacitados en el uso de herramientas
de IA. La variable "actitudes y creencias" abarca las percepciones, expectativas y posibles resistencias
hacia la IA en la educación. Por último, la variable "necesidades de formación y recursos" identifica las
carencias en capacitación y equipamiento tecnológico que podrían obstaculizar la implementación
efectiva de la IA en las prácticas pedagógicas.
Comprender estas variables en los diferentes niveles contextuales permitirá diseñar estrategias más
efectivas para la integración de la IA en la educación ecuatoriana, asegurando que los docentes estén
preparados y dispuestos a adoptar estas tecnologías en beneficio del proceso de enseñanza-aprendizaje.
INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una tecnología disruptiva con el potencial de
transformar diversos sectores, incluida la educación. A nivel macro, organismos internacionales como
la UNESCO han enfatizado la importancia de desarrollar políticas que promuevan una transformación
digital ética y sostenible en los sistemas educativos (UNESCO, 2023). En América Latina y el Caribe,
la rápida adopción de la IA presenta tanto oportunidades como desafíos, especialmente en términos de
cerrar brechas de talento e infraestructura (Banco Mundial, 2025).
En el contexto meso, Ecuador ha tomado medidas significativas hacia la integración de la IA en su
ecosistema educativo. El Ministerio de Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información
(MINTEL) estableció en 2023 el Comité de Inteligencia Artificial, alineándose con las
recomendaciones de la UNESCO sobre la ética en la IA (UNESCO, 2023). Además, se han
implementado iniciativas para mejorar la conectividad y el acceso a tecnologías digitales en áreas
rurales, facilitando así la adopción de herramientas basadas en IA en instituciones educativas
(UNESCO, 2023).
A nivel micro, la percepción y disposición de los docentes hacia la IA son determinantes para su efectiva
integración en el aula. Estudios recientes en Ecuador indican que, aunque existe un reconocimiento
generalizado del potencial de la IA para personalizar el aprendizaje y optimizar tareas administrativas,
persisten preocupaciones éticas y desafíos relacionados con la formación y la infraestructura
tecnológica (Pasos et al., 2025)
Analizar las variables clave en este contexto es esencial. La variable "conocimiento y familiaridad con
la IA" se refiere al grado en que los docentes están informados y capacitados en el uso de herramientas
de IA. La variable "actitudes y creencias" abarca las percepciones, expectativas y posibles resistencias
hacia la IA en la educación. Por último, la variable "necesidades de formación y recursos" identifica las
carencias en capacitación y equipamiento tecnológico que podrían obstaculizar la implementación
efectiva de la IA en las prácticas pedagógicas.
Comprender estas variables en los diferentes niveles contextuales permitirá diseñar estrategias más
efectivas para la integración de la IA en la educación ecuatoriana, asegurando que los docentes estén
preparados y dispuestos a adoptar estas tecnologías en beneficio del proceso de enseñanza-aprendizaje.
pág. 6485
Diversos estudios han abordado la percepción de los docentes sobre la IA en la educación. Infante
(2023) realizó una investigación en el Instituto Tecnológico Superior Urdesa en Guayaquil, revelando
que un alto porcentaje de docentes tiene una percepción positiva hacia la IA, reconociendo su potencial
para enriquecer el proceso educativo. Sin embargo, también se identificó una falta de formación
adecuada, lo que limita su implementación efectiva. Por otro lado, Basantes et al. (2024) identificaron
múltiples desafíos en la adopción de la IA en la educación ecuatoriana, destacando la falta de
capacitación docente y la brecha digital como barreras significativas. Además, García et al. (2024)
analizaron el uso de la IA por docentes de bachillerato en Ecuador, encontrando que, aunque reconocen
los beneficios de la IA, su uso es esporádico debido a la falta de formación y acceso a tecnología
adecuada. Estos estudios subrayan la necesidad de abordar las percepciones y desafíos que enfrentan
los docentes para facilitar una integración efectiva de la IA en la educación.
A pesar del creciente interés en la incorporación de la IA en la educación, persiste una brecha en la
comprensión de cómo los docentes perciben esta tecnología y los factores que influyen en su disposición
para integrarla en sus prácticas pedagógicas. Esta falta de comprensión puede obstaculizar la
implementación efectiva de la IA en los procesos de enseñanza y aprendizaje.
La integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación ha sido analizada a través de diversos
modelos teóricos que buscan explicar la adopción y aceptación de nuevas tecnologías por parte de los
docentes. Entre los más relevantes se encuentran el Modelo de Aceptación de la Tecnología (TAM), el
Conocimiento Tecnológico Pedagógico del Contenido (TPACK) y la Teoría Unificada de Aceptación y
Uso de Tecnología (UTAUT).
Propuesto por Davis en 1989, el Modelo de Aceptación de la Tecnología (TAM) sugiere que la
aceptación de una tecnología está determinada principalmente por dos factores: la percepción de utilidad
(creencia de que el uso de la tecnología mejorará el rendimiento laboral) y la percepción de facilidad
de uso (grado en que se considera que el uso de la tecnología es libre de esfuerzo). Estos factores
influyen en la actitud del usuario hacia la tecnología y, en última instancia, en su intención de uso.
Estudios recientes han ampliado el TAM para incluir variables como la motivación intrínseca y la
autoeficacia, proporcionando una comprensión más profunda de la adopción de la IA en entornos
educativos.
Diversos estudios han abordado la percepción de los docentes sobre la IA en la educación. Infante
(2023) realizó una investigación en el Instituto Tecnológico Superior Urdesa en Guayaquil, revelando
que un alto porcentaje de docentes tiene una percepción positiva hacia la IA, reconociendo su potencial
para enriquecer el proceso educativo. Sin embargo, también se identificó una falta de formación
adecuada, lo que limita su implementación efectiva. Por otro lado, Basantes et al. (2024) identificaron
múltiples desafíos en la adopción de la IA en la educación ecuatoriana, destacando la falta de
capacitación docente y la brecha digital como barreras significativas. Además, García et al. (2024)
analizaron el uso de la IA por docentes de bachillerato en Ecuador, encontrando que, aunque reconocen
los beneficios de la IA, su uso es esporádico debido a la falta de formación y acceso a tecnología
adecuada. Estos estudios subrayan la necesidad de abordar las percepciones y desafíos que enfrentan
los docentes para facilitar una integración efectiva de la IA en la educación.
A pesar del creciente interés en la incorporación de la IA en la educación, persiste una brecha en la
comprensión de cómo los docentes perciben esta tecnología y los factores que influyen en su disposición
para integrarla en sus prácticas pedagógicas. Esta falta de comprensión puede obstaculizar la
implementación efectiva de la IA en los procesos de enseñanza y aprendizaje.
La integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación ha sido analizada a través de diversos
modelos teóricos que buscan explicar la adopción y aceptación de nuevas tecnologías por parte de los
docentes. Entre los más relevantes se encuentran el Modelo de Aceptación de la Tecnología (TAM), el
Conocimiento Tecnológico Pedagógico del Contenido (TPACK) y la Teoría Unificada de Aceptación y
Uso de Tecnología (UTAUT).
Propuesto por Davis en 1989, el Modelo de Aceptación de la Tecnología (TAM) sugiere que la
aceptación de una tecnología está determinada principalmente por dos factores: la percepción de utilidad
(creencia de que el uso de la tecnología mejorará el rendimiento laboral) y la percepción de facilidad
de uso (grado en que se considera que el uso de la tecnología es libre de esfuerzo). Estos factores
influyen en la actitud del usuario hacia la tecnología y, en última instancia, en su intención de uso.
Estudios recientes han ampliado el TAM para incluir variables como la motivación intrínseca y la
autoeficacia, proporcionando una comprensión más profunda de la adopción de la IA en entornos
educativos.
pág. 6486
El marco TPACK (Conocimiento Tecnológico Pedagógico del Contenido), desarrollado por Mishra y
Koehler en 2006, describe la intersección de tres tipos de conocimiento esenciales para la enseñanza
efectiva con tecnología: el conocimiento del contenido (CK), el conocimiento pedagógico (PK) y el
conocimiento tecnológico (TK). La integración de la IA en la educación requiere que los docentes
posean un conocimiento equilibrado de estos tres componentes, permitiéndoles diseñar e implementar
estrategias pedagógicas efectivas que incorporen herramientas de IA. Investigaciones recientes destacan
la importancia de la formación docente en IA para fortalecer el componente tecnológico del TPACK y
facilitar su integración en el aula (Guggemos, 2024).
Formulada por Venkatesh et al. (2019) (Venkatesh, 2019), la UTAUT (Unificada de Aceptación y Uso
de Tecnología) identifica cuatro constructos principales que influyen en la intención de uso y el
comportamiento real hacia una tecnología: expectativa de rendimiento, expectativa de esfuerzo,
influencia social y condiciones facilitadoras. Aplicada al contexto educativo, la UTAUT sugiere que la
percepción de los docentes sobre la eficacia de la IA, la facilidad de su uso, la presión social para
adoptarla y la disponibilidad de recursos y apoyo institucional son determinantes clave en su adopción.
Entre los principales conceptos clave utilizados en el estudio, es importante destacar los siguientes:
▪ Inteligencia Artificial (IA): Campo de la informática que se centra en la creación de sistemas
capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento
y la resolución de problemas. En educación, la IA se utiliza para personalizar el aprendizaje,
automatizar tareas administrativas y proporcionar retroalimentación inmediata.
▪ Percepción docente: Opiniones, actitudes y creencias que tienen los docentes respecto a una
tecnología o innovación educativa. Estas percepciones influyen significativamente en la disposición
y eficacia con la que integran nuevas herramientas en su práctica pedagógica.
▪ Adopción de tecnología: Proceso mediante el cual los individuos aceptan e implementan una nueva
tecnología en sus actividades habituales. En el contexto educativo, la adopción de tecnología por
parte de los docentes es crucial para la integración efectiva de herramientas digitales en el aula.
▪ Autoeficacia tecnológica: Creencia en la propia capacidad para utilizar tecnologías de manera
efectiva. Una alta autoeficacia tecnológica está asociada con una mayor disposición para adoptar e
integrar nuevas herramientas tecnológicas en la enseñanza.
El marco TPACK (Conocimiento Tecnológico Pedagógico del Contenido), desarrollado por Mishra y
Koehler en 2006, describe la intersección de tres tipos de conocimiento esenciales para la enseñanza
efectiva con tecnología: el conocimiento del contenido (CK), el conocimiento pedagógico (PK) y el
conocimiento tecnológico (TK). La integración de la IA en la educación requiere que los docentes
posean un conocimiento equilibrado de estos tres componentes, permitiéndoles diseñar e implementar
estrategias pedagógicas efectivas que incorporen herramientas de IA. Investigaciones recientes destacan
la importancia de la formación docente en IA para fortalecer el componente tecnológico del TPACK y
facilitar su integración en el aula (Guggemos, 2024).
Formulada por Venkatesh et al. (2019) (Venkatesh, 2019), la UTAUT (Unificada de Aceptación y Uso
de Tecnología) identifica cuatro constructos principales que influyen en la intención de uso y el
comportamiento real hacia una tecnología: expectativa de rendimiento, expectativa de esfuerzo,
influencia social y condiciones facilitadoras. Aplicada al contexto educativo, la UTAUT sugiere que la
percepción de los docentes sobre la eficacia de la IA, la facilidad de su uso, la presión social para
adoptarla y la disponibilidad de recursos y apoyo institucional son determinantes clave en su adopción.
Entre los principales conceptos clave utilizados en el estudio, es importante destacar los siguientes:
▪ Inteligencia Artificial (IA): Campo de la informática que se centra en la creación de sistemas
capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento
y la resolución de problemas. En educación, la IA se utiliza para personalizar el aprendizaje,
automatizar tareas administrativas y proporcionar retroalimentación inmediata.
▪ Percepción docente: Opiniones, actitudes y creencias que tienen los docentes respecto a una
tecnología o innovación educativa. Estas percepciones influyen significativamente en la disposición
y eficacia con la que integran nuevas herramientas en su práctica pedagógica.
▪ Adopción de tecnología: Proceso mediante el cual los individuos aceptan e implementan una nueva
tecnología en sus actividades habituales. En el contexto educativo, la adopción de tecnología por
parte de los docentes es crucial para la integración efectiva de herramientas digitales en el aula.
▪ Autoeficacia tecnológica: Creencia en la propia capacidad para utilizar tecnologías de manera
efectiva. Una alta autoeficacia tecnológica está asociada con una mayor disposición para adoptar e
integrar nuevas herramientas tecnológicas en la enseñanza.
pág. 6487
▪ Formación en IA para docentes: Programas educativos diseñados para equipar a los docentes con
conocimientos y habilidades relacionados con la inteligencia artificial, permitiéndoles comprender
y aplicar herramientas de IA en contextos educativos. La formación adecuada en IA es esencial para
su adopción efectiva en el aula.
La creciente digitalización en el ámbito educativo ha impulsado la incorporación de la inteligencia
artificial (IA) como una herramienta clave en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Su
implementación promete transformar la educación mediante la personalización del aprendizaje, la
automatización de tareas y el análisis de datos para la mejora continua de las estrategias pedagógicas.
Sin embargo, la aceptación y el uso efectivo de la IA en el aula dependen en gran medida de la
percepción y preparación de los docentes. Basándose en modelos como TAM, TPACK y UTAUT, este
estudio tiene como objetivo analizar la percepción de los docentes sobre la integración de la inteligencia
artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje, identificando los factores que influyen en su
aceptación y los desafíos que enfrentan en su implementación.
METODOLOGÍA
El presente estudio adopta un enfoque mixto, combinando métodos cuantitativos y cualitativos para
proporcionar una comprensión integral de la percepción de los docentes sobre la integración de la
inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje. El enfoque cuantitativo permite medir
y analizar tendencias generales en la percepción docente, mientras que el enfoque cualitativo profundiza
en las experiencias individuales, creencias y barreras percibidas mediante entrevistas abiertas.
El diseño del estudio es no experimental, transversal y descriptivo. Se trata de un estudio no
experimental, ya que no se manipulan variables, sino que se observan tal como ocurren en el entorno
educativo. Es transversal, dado que los datos se recolectan en un solo momento en el tiempo, y
descriptivo, porque busca caracterizar las percepciones docentes sin establecer relaciones causales.
Los participantes del estudio son docentes de nivel básico y medio en instituciones educativas públicas
y privadas que han tenido algún tipo de exposición a herramientas de inteligencia artificial en sus
prácticas pedagógicas. Se empleó un muestreo intencional para seleccionar a los docentes con
experiencia en tecnologías educativas. La muestra estuvo compuesta por aproximadamente 100
docentes para la fase cuantitativa (encuesta) y 10 docentes para la fase cualitativa (entrevistas).
▪ Formación en IA para docentes: Programas educativos diseñados para equipar a los docentes con
conocimientos y habilidades relacionados con la inteligencia artificial, permitiéndoles comprender
y aplicar herramientas de IA en contextos educativos. La formación adecuada en IA es esencial para
su adopción efectiva en el aula.
La creciente digitalización en el ámbito educativo ha impulsado la incorporación de la inteligencia
artificial (IA) como una herramienta clave en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Su
implementación promete transformar la educación mediante la personalización del aprendizaje, la
automatización de tareas y el análisis de datos para la mejora continua de las estrategias pedagógicas.
Sin embargo, la aceptación y el uso efectivo de la IA en el aula dependen en gran medida de la
percepción y preparación de los docentes. Basándose en modelos como TAM, TPACK y UTAUT, este
estudio tiene como objetivo analizar la percepción de los docentes sobre la integración de la inteligencia
artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje, identificando los factores que influyen en su
aceptación y los desafíos que enfrentan en su implementación.
METODOLOGÍA
El presente estudio adopta un enfoque mixto, combinando métodos cuantitativos y cualitativos para
proporcionar una comprensión integral de la percepción de los docentes sobre la integración de la
inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje. El enfoque cuantitativo permite medir
y analizar tendencias generales en la percepción docente, mientras que el enfoque cualitativo profundiza
en las experiencias individuales, creencias y barreras percibidas mediante entrevistas abiertas.
El diseño del estudio es no experimental, transversal y descriptivo. Se trata de un estudio no
experimental, ya que no se manipulan variables, sino que se observan tal como ocurren en el entorno
educativo. Es transversal, dado que los datos se recolectan en un solo momento en el tiempo, y
descriptivo, porque busca caracterizar las percepciones docentes sin establecer relaciones causales.
Los participantes del estudio son docentes de nivel básico y medio en instituciones educativas públicas
y privadas que han tenido algún tipo de exposición a herramientas de inteligencia artificial en sus
prácticas pedagógicas. Se empleó un muestreo intencional para seleccionar a los docentes con
experiencia en tecnologías educativas. La muestra estuvo compuesta por aproximadamente 100
docentes para la fase cuantitativa (encuesta) y 10 docentes para la fase cualitativa (entrevistas).
pág. 6488
Se consideraron criterios de inclusión como la experiencia mínima de un año en enseñanza y el uso de
tecnología en el aula.
Por otra parte, con respecto de la recolección de datos, se aplicaron los siguientes instrumentos:
▪ Encuesta estructurada: Se diseñó un cuestionario con escala tipo Likert de 5 puntos para evaluar la
percepción de los docentes sobre la IA en educación. La encuesta consta de secciones sobre
conocimiento de IA, utilidad percibida, facilidad de uso y barreras para su adopción.
▪ Entrevistas semiestructuradas: Se desarrolló una guía de entrevistas para profundizar en la
experiencia de los docentes con la IA en su práctica educativa. Las preguntas incluyen aspectos
como beneficios percibidos, desafíos de implementación y formación docente en IA.
Ambos instrumentos fueron validados a través de juicio de expertos en educación y tecnología educativa
para asegurar su pertinencia y claridad.
▪ Recolección de datos cuantitativos: Se distribuyó la encuesta de manera digital a los docentes
participantes, garantizando el anonimato de sus respuestas.
▪ Recolección de datos cualitativos: Se realizaron entrevistas individuales en modalidad presencial o
virtual, con una duración aproximada de 30 minutos cada una. Todas las entrevistas fueron grabadas
con el consentimiento de los participantes y posteriormente transcritas para su análisis.
Para la fase cuantitativa, se aplicó estadística descriptiva e inferencial, utilizando medidas de tendencia
central y dispersión para analizar las respuestas de la encuesta. Mientras que, para la fase cualitativa, se
utilizó análisis temático, codificando las respuestas de las entrevistas para identificar patrones y
categorías emergentes. Se empleó el software Atlas. Ti para organizar y analizar la información de
manera sistemática.
Finalmente, el estudio cumple con los principios éticos de investigación, asegurando la confidencialidad
y anonimato de los participantes. Se obtuvo consentimiento informado previo a la aplicación de
encuestas y entrevistas, explicando la finalidad del estudio y el derecho de los participantes a retirarse
en cualquier momento.
Además, se garantizó que los datos recopilados serían utilizados únicamente con fines académicos y
científicos.
Se consideraron criterios de inclusión como la experiencia mínima de un año en enseñanza y el uso de
tecnología en el aula.
Por otra parte, con respecto de la recolección de datos, se aplicaron los siguientes instrumentos:
▪ Encuesta estructurada: Se diseñó un cuestionario con escala tipo Likert de 5 puntos para evaluar la
percepción de los docentes sobre la IA en educación. La encuesta consta de secciones sobre
conocimiento de IA, utilidad percibida, facilidad de uso y barreras para su adopción.
▪ Entrevistas semiestructuradas: Se desarrolló una guía de entrevistas para profundizar en la
experiencia de los docentes con la IA en su práctica educativa. Las preguntas incluyen aspectos
como beneficios percibidos, desafíos de implementación y formación docente en IA.
Ambos instrumentos fueron validados a través de juicio de expertos en educación y tecnología educativa
para asegurar su pertinencia y claridad.
▪ Recolección de datos cuantitativos: Se distribuyó la encuesta de manera digital a los docentes
participantes, garantizando el anonimato de sus respuestas.
▪ Recolección de datos cualitativos: Se realizaron entrevistas individuales en modalidad presencial o
virtual, con una duración aproximada de 30 minutos cada una. Todas las entrevistas fueron grabadas
con el consentimiento de los participantes y posteriormente transcritas para su análisis.
Para la fase cuantitativa, se aplicó estadística descriptiva e inferencial, utilizando medidas de tendencia
central y dispersión para analizar las respuestas de la encuesta. Mientras que, para la fase cualitativa, se
utilizó análisis temático, codificando las respuestas de las entrevistas para identificar patrones y
categorías emergentes. Se empleó el software Atlas. Ti para organizar y analizar la información de
manera sistemática.
Finalmente, el estudio cumple con los principios éticos de investigación, asegurando la confidencialidad
y anonimato de los participantes. Se obtuvo consentimiento informado previo a la aplicación de
encuestas y entrevistas, explicando la finalidad del estudio y el derecho de los participantes a retirarse
en cualquier momento.
Además, se garantizó que los datos recopilados serían utilizados únicamente con fines académicos y
científicos.
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RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La presente sección expone los principales hallazgos obtenidos a partir del análisis de los datos
recolectados mediante el cuestionario aplicado a los docentes participantes. A través de la recopilación
de percepciones en torno a la integración de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y
aprendizaje, se identificaron patrones de opinión, niveles de conocimiento, actitudes y experiencias
concretas relacionadas con esta tecnología emergente. Los resultados permiten comprender el nivel de
aceptación, preparación y desafíos que enfrentan los educadores al incorporar herramientas basadas en
inteligencia artificial en sus prácticas pedagógicas. La información se presenta de manera estructurada
mediante tablas de frecuencia, porcentajes y gráficos, acompañada del análisis correspondiente que
permite una interpretación clara y fundamentada. Se utilizó una encuesta tipo Likert de cinco niveles
aplicada a 100 docentes. Los resultados se organizan en tablas de frecuencia y figura para facilitar su
interpretación.
De acuerdo a la Tabla 1, el 80% de los docentes declara tener al menos un conocimiento básico sobre
inteligencia artificial, lo cual es un buen indicio de familiarización inicial con la tecnología.
Tabla 1 Conocimiento sobre la Inteligencia Artificial
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 35 35
De acuerdo 45 45
Neutral 10 10
En desacuerdo 7 7
Muy en desacuerdo 3 3
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
Por otra parte, en la Tabla 2 se observa que el 80% de los docentes percibe la IA como útil para la mejora
del proceso educativo. Esto refuerza la potencial aceptación futura si se brindan las condiciones
necesarias.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La presente sección expone los principales hallazgos obtenidos a partir del análisis de los datos
recolectados mediante el cuestionario aplicado a los docentes participantes. A través de la recopilación
de percepciones en torno a la integración de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y
aprendizaje, se identificaron patrones de opinión, niveles de conocimiento, actitudes y experiencias
concretas relacionadas con esta tecnología emergente. Los resultados permiten comprender el nivel de
aceptación, preparación y desafíos que enfrentan los educadores al incorporar herramientas basadas en
inteligencia artificial en sus prácticas pedagógicas. La información se presenta de manera estructurada
mediante tablas de frecuencia, porcentajes y gráficos, acompañada del análisis correspondiente que
permite una interpretación clara y fundamentada. Se utilizó una encuesta tipo Likert de cinco niveles
aplicada a 100 docentes. Los resultados se organizan en tablas de frecuencia y figura para facilitar su
interpretación.
De acuerdo a la Tabla 1, el 80% de los docentes declara tener al menos un conocimiento básico sobre
inteligencia artificial, lo cual es un buen indicio de familiarización inicial con la tecnología.
Tabla 1 Conocimiento sobre la Inteligencia Artificial
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 35 35
De acuerdo 45 45
Neutral 10 10
En desacuerdo 7 7
Muy en desacuerdo 3 3
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
Por otra parte, en la Tabla 2 se observa que el 80% de los docentes percibe la IA como útil para la mejora
del proceso educativo. Esto refuerza la potencial aceptación futura si se brindan las condiciones
necesarias.
pág. 6490
Tabla 2 Utilidad percibida de la IA
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 42 42
De acuerdo 38 38
Neutral 10 10
En desacuerdo 5 5
Muy en desacuerdo 5 5
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
Y, aunque el 70% considera fácil el uso de herramientas de IA, el 25% mantiene posturas de neutralidad
o desacuerdo, lo cual podría indicar una necesidad de mayor capacitación práctica (Tabla 3).
Tabla 3 Facilidad de uso de herramientas con IA
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 30 30
De acuerdo 40 40
Neutral 50 50
En desacuerdo 10 10
Muy en desacuerdo 5 5
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
Mientras que, en cuanto a la disponibilidad tecnológica aún representa una barrera para el uso efectivo
de IA, en la Tabla 4 se observa que un 45% de docentes, se posicionan en niveles de neutralidad o
desacuerdo.
Tabla 4 Disponibilidad de recursos tecnológicos
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 20 20
De acuerdo 35 35
Neutral 25 25
En desacuerdo 15 15
Muy en desacuerdo 5 5
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
Tabla 2 Utilidad percibida de la IA
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 42 42
De acuerdo 38 38
Neutral 10 10
En desacuerdo 5 5
Muy en desacuerdo 5 5
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
Y, aunque el 70% considera fácil el uso de herramientas de IA, el 25% mantiene posturas de neutralidad
o desacuerdo, lo cual podría indicar una necesidad de mayor capacitación práctica (Tabla 3).
Tabla 3 Facilidad de uso de herramientas con IA
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 30 30
De acuerdo 40 40
Neutral 50 50
En desacuerdo 10 10
Muy en desacuerdo 5 5
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
Mientras que, en cuanto a la disponibilidad tecnológica aún representa una barrera para el uso efectivo
de IA, en la Tabla 4 se observa que un 45% de docentes, se posicionan en niveles de neutralidad o
desacuerdo.
Tabla 4 Disponibilidad de recursos tecnológicos
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 20 20
De acuerdo 35 35
Neutral 25 25
En desacuerdo 15 15
Muy en desacuerdo 5 5
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
pág. 6491
Mientras que solo el 55% de los docentes ha recibido o percibe que ha tenido suficiente capacitación
en IA. Esto indica una clara necesidad de estrategias de formación continua (Tabla 5).
Tabla 5 Capacitación en IA
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 25 25
De acuerdo 30 30
Neutral 20 20
En desacuerdo 20 20
Muy en desacuerdo 5 5
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
En la Tabla 6 se observa que un 82% muestra actitud positiva hacia la integración de la IA en el aula,
lo que puede facilitar la adopción siempre que existan condiciones institucionales favorables.
Tabla 6 Actitud positiva hacia la IA
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 40 40
De acuerdo 42 42
Neutral 10 10
En desacuerdo 5 5
Muy en desacuerdo 3 3
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
Así también que el 74% considera que la IA tiene un impacto positivo en el aprendizaje, lo que justifica
su inclusión en las políticas educativas como recurso didáctico innovador (Tabla 7).
Tabla 7 Percepción de impacto en el aprendizaje
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 38 38
De acuerdo 36 36
Neutral 15 15
En desacuerdo 8 8
Muy en desacuerdo 3 3
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
Mientras que solo el 55% de los docentes ha recibido o percibe que ha tenido suficiente capacitación
en IA. Esto indica una clara necesidad de estrategias de formación continua (Tabla 5).
Tabla 5 Capacitación en IA
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 25 25
De acuerdo 30 30
Neutral 20 20
En desacuerdo 20 20
Muy en desacuerdo 5 5
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
En la Tabla 6 se observa que un 82% muestra actitud positiva hacia la integración de la IA en el aula,
lo que puede facilitar la adopción siempre que existan condiciones institucionales favorables.
Tabla 6 Actitud positiva hacia la IA
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 40 40
De acuerdo 42 42
Neutral 10 10
En desacuerdo 5 5
Muy en desacuerdo 3 3
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
Así también que el 74% considera que la IA tiene un impacto positivo en el aprendizaje, lo que justifica
su inclusión en las políticas educativas como recurso didáctico innovador (Tabla 7).
Tabla 7 Percepción de impacto en el aprendizaje
Respuesta Frecuencia Porcentaje (%)
Muy de acuerdo 38 38
De acuerdo 36 36
Neutral 15 15
En desacuerdo 8 8
Muy en desacuerdo 3 3
Total 100 100
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
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Finalmente, en la Figura 1 se resume visualmente estos resultados, destacando un alto grado de
aceptación y percepción positiva de la IA por parte de los docentes, aunque persisten desafíos asociados
a la capacitación y disponibilidad de recursos tecnológicos.
Figura 1 Percepción de los docentes sobre la integración de la IA en educación.
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos en este estudio ofrecen una visión profunda sobre la percepción de los docentes
respecto a la integración de la inteligencia artificial (IA) en los procesos educativos. A continuación, se
discuten estos hallazgos en relación con la literatura existente, se exploran sus implicaciones teóricas y
prácticas, y se identifican las limitaciones del estudio.
El 80% de los docentes encuestados indicaron poseer un conocimiento básico sobre la IA y una actitud
positiva hacia su integración en el aula. Este hallazgo es consistente con estudios previos que sugieren
que, aunque los educadores reconocen el potencial transformador de la IA en la educación, su
comprensión profunda y aplicación práctica aún son limitadas (Lara, 2023). Además, investigaciones
recientes indican que la actitud de los docentes hacia la IA está influenciada por su familiaridad con la
tecnología y la percepción de su relevancia en el contexto educativo (Adefemi, 2024).
Un 80% de los participantes perciben la IA como una herramienta útil para mejorar el proceso educativo,
y el 70% considera que las herramientas de IA son fáciles de usar.
Finalmente, en la Figura 1 se resume visualmente estos resultados, destacando un alto grado de
aceptación y percepción positiva de la IA por parte de los docentes, aunque persisten desafíos asociados
a la capacitación y disponibilidad de recursos tecnológicos.
Figura 1 Percepción de los docentes sobre la integración de la IA en educación.
Nota. Elaborado por autores. Fuente: Encuesta aplicada a docentes.
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos en este estudio ofrecen una visión profunda sobre la percepción de los docentes
respecto a la integración de la inteligencia artificial (IA) en los procesos educativos. A continuación, se
discuten estos hallazgos en relación con la literatura existente, se exploran sus implicaciones teóricas y
prácticas, y se identifican las limitaciones del estudio.
El 80% de los docentes encuestados indicaron poseer un conocimiento básico sobre la IA y una actitud
positiva hacia su integración en el aula. Este hallazgo es consistente con estudios previos que sugieren
que, aunque los educadores reconocen el potencial transformador de la IA en la educación, su
comprensión profunda y aplicación práctica aún son limitadas (Lara, 2023). Además, investigaciones
recientes indican que la actitud de los docentes hacia la IA está influenciada por su familiaridad con la
tecnología y la percepción de su relevancia en el contexto educativo (Adefemi, 2024).
Un 80% de los participantes perciben la IA como una herramienta útil para mejorar el proceso educativo,
y el 70% considera que las herramientas de IA son fáciles de usar.
pág. 6493
Sin embargo, estudios como el de Guggemos (2024) destacan que, aunque la percepción de utilidad es
alta, existen desafíos relacionados con la integración efectiva de la IA debido a la falta de formación
específica y recursos adecuados. Asimismo, Bustamante & Loor (2023) señalan que la facilidad de uso
percibida puede estar condicionada por la experiencia previa del docente con tecnologías similares.
La disponibilidad de recursos tecnológicos y la capacitación en IA fueron identificadas como áreas de
preocupación, con un 45% y 55% de respuestas positivas, respectivamente. Estos resultados reflejan las
conclusiones de estudios previos que enfatizan la necesidad de infraestructuras adecuadas y programas
de formación continua para facilitar la adopción efectiva de la IA en la educación. Por otra parte, el
74% de los docentes considera que la IA tiene un impacto positivo en el aprendizaje de los estudiantes.
Este hallazgo está alineado con investigaciones que sugieren que la IA puede personalizar la enseñanza
y mejorar los resultados educativos cuando se implementa correctamente (Macias, 2024).
Los resultados refuerzan la aplicabilidad de modelos como el de Aceptación de Tecnología (TAM) en
el contexto educativo, destacando que la percepción de utilidad y facilidad de uso son determinantes
clave en la adopción de nuevas tecnologías por parte de los docentes. Además, subrayan la importancia
de considerar factores contextuales, como la disponibilidad de recursos y la capacitación, en la
integración de la IA en la enseñanza.
Para una implementación efectiva de la IA en la educación, es esencial desarrollar programas de
formación docente que no solo aborden el uso técnico de las herramientas de IA, sino también sus
implicaciones pedagógicas y éticas. Asimismo, las instituciones educativas deben garantizar la
provisión de recursos tecnológicos adecuados y fomentar una cultura organizacional que apoye la
innovación y el uso responsable de la IA.
Aunque se encuestó a 100 docentes, la muestra puede no ser representativa de la diversidad de contextos
educativos, limitando la generalización de los resultados. Sin embargo, a pesar de estas limitaciones, el
estudio proporciona información valiosa sobre la percepción de los docentes respecto a la integración
de la IA en la educación y ofrece una base para futuras investigaciones que aborden estos desafíos y
exploren estrategias para una implementación efectiva.
Sin embargo, estudios como el de Guggemos (2024) destacan que, aunque la percepción de utilidad es
alta, existen desafíos relacionados con la integración efectiva de la IA debido a la falta de formación
específica y recursos adecuados. Asimismo, Bustamante & Loor (2023) señalan que la facilidad de uso
percibida puede estar condicionada por la experiencia previa del docente con tecnologías similares.
La disponibilidad de recursos tecnológicos y la capacitación en IA fueron identificadas como áreas de
preocupación, con un 45% y 55% de respuestas positivas, respectivamente. Estos resultados reflejan las
conclusiones de estudios previos que enfatizan la necesidad de infraestructuras adecuadas y programas
de formación continua para facilitar la adopción efectiva de la IA en la educación. Por otra parte, el
74% de los docentes considera que la IA tiene un impacto positivo en el aprendizaje de los estudiantes.
Este hallazgo está alineado con investigaciones que sugieren que la IA puede personalizar la enseñanza
y mejorar los resultados educativos cuando se implementa correctamente (Macias, 2024).
Los resultados refuerzan la aplicabilidad de modelos como el de Aceptación de Tecnología (TAM) en
el contexto educativo, destacando que la percepción de utilidad y facilidad de uso son determinantes
clave en la adopción de nuevas tecnologías por parte de los docentes. Además, subrayan la importancia
de considerar factores contextuales, como la disponibilidad de recursos y la capacitación, en la
integración de la IA en la enseñanza.
Para una implementación efectiva de la IA en la educación, es esencial desarrollar programas de
formación docente que no solo aborden el uso técnico de las herramientas de IA, sino también sus
implicaciones pedagógicas y éticas. Asimismo, las instituciones educativas deben garantizar la
provisión de recursos tecnológicos adecuados y fomentar una cultura organizacional que apoye la
innovación y el uso responsable de la IA.
Aunque se encuestó a 100 docentes, la muestra puede no ser representativa de la diversidad de contextos
educativos, limitando la generalización de los resultados. Sin embargo, a pesar de estas limitaciones, el
estudio proporciona información valiosa sobre la percepción de los docentes respecto a la integración
de la IA en la educación y ofrece una base para futuras investigaciones que aborden estos desafíos y
exploren estrategias para una implementación efectiva.
pág. 6494
CONCLUSIONES
Los resultados evidencian que los docentes tienen una percepción mayormente positiva sobre la
integración de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Sin embargo,
también identifican barreras como la falta de capacitación especializada y la disponibilidad limitada de
recursos tecnológicos. Esto refuerza la necesidad de diseñar estrategias institucionales que fomenten la
alfabetización digital y la formación continua en IA para el personal docente.
Se confirma que los docentes reconocen el potencial de la IA para mejorar la enseñanza, especialmente
en la personalización del aprendizaje y la automatización de tareas administrativas. La literatura
revisada respalda esta perspectiva, indicando que la IA puede optimizar la eficiencia educativa y generar
experiencias más adaptadas a las necesidades individuales de los estudiantes. No obstante, su
implementación efectiva dependerá de la apropiación tecnológica por parte de los educadores y del
desarrollo de marcos regulatorios que garanticen su uso ético y responsable.
El estudio destaca la importancia de fortalecer políticas educativas que faciliten la incorporación de IA
en la enseñanza, asegurando acceso equitativo a tecnologías innovadoras y promoviendo su integración
dentro de los planes de estudio. Además, se resalta la urgencia de mejorar la infraestructura tecnológica
en las instituciones educativas para garantizar que todos los docentes y estudiantes puedan beneficiarse
de estas herramientas.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Adefemi, F. (2024). Lecturers’ Perceptions on the Integration of Artificial Intelligence Tools into
Teaching Practice. Trends in Higher Education, 3(4), 21-33.
https://doi.org/10.3390/higheredu3040066
Banco Mundial. (2025). La IA debe amplificar las capacidades educativas, no sustituirlas. El País.
Basantes Ortega, M., Miranda Castillo, A., Lara Luzuriaga, E., & Zamora Altamirano, H. (2024).
Desafíos y retos de la inteligencia artificial en la educación ecuatoriana: Una mirada desde la
enseñanza y el rol del docente. Arandu UTIC, 11(1), 558–1575.
https://doi.org/https://doi.org/10.69639/arandu.v12i1.694
Bustamante, M., & Loor, P. (2023). The impact of self-efficacy on teachers' adoption of educational
technology: A meta-analysis. Educational Technology Research and Development, 7(1), 1-26.
CONCLUSIONES
Los resultados evidencian que los docentes tienen una percepción mayormente positiva sobre la
integración de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Sin embargo,
también identifican barreras como la falta de capacitación especializada y la disponibilidad limitada de
recursos tecnológicos. Esto refuerza la necesidad de diseñar estrategias institucionales que fomenten la
alfabetización digital y la formación continua en IA para el personal docente.
Se confirma que los docentes reconocen el potencial de la IA para mejorar la enseñanza, especialmente
en la personalización del aprendizaje y la automatización de tareas administrativas. La literatura
revisada respalda esta perspectiva, indicando que la IA puede optimizar la eficiencia educativa y generar
experiencias más adaptadas a las necesidades individuales de los estudiantes. No obstante, su
implementación efectiva dependerá de la apropiación tecnológica por parte de los educadores y del
desarrollo de marcos regulatorios que garanticen su uso ético y responsable.
El estudio destaca la importancia de fortalecer políticas educativas que faciliten la incorporación de IA
en la enseñanza, asegurando acceso equitativo a tecnologías innovadoras y promoviendo su integración
dentro de los planes de estudio. Además, se resalta la urgencia de mejorar la infraestructura tecnológica
en las instituciones educativas para garantizar que todos los docentes y estudiantes puedan beneficiarse
de estas herramientas.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Adefemi, F. (2024). Lecturers’ Perceptions on the Integration of Artificial Intelligence Tools into
Teaching Practice. Trends in Higher Education, 3(4), 21-33.
https://doi.org/10.3390/higheredu3040066
Banco Mundial. (2025). La IA debe amplificar las capacidades educativas, no sustituirlas. El País.
Basantes Ortega, M., Miranda Castillo, A., Lara Luzuriaga, E., & Zamora Altamirano, H. (2024).
Desafíos y retos de la inteligencia artificial en la educación ecuatoriana: Una mirada desde la
enseñanza y el rol del docente. Arandu UTIC, 11(1), 558–1575.
https://doi.org/https://doi.org/10.69639/arandu.v12i1.694
Bustamante, M., & Loor, P. (2023). The impact of self-efficacy on teachers' adoption of educational
technology: A meta-analysis. Educational Technology Research and Development, 7(1), 1-26.
pág. 6495
García Peña, V., López Rodríguez, C., Mora Marcillo, A., Alcívar Chávez, A., & Yépez Benalcázar, J.
(2024). Uso de la inteligencia artificial por docentes en Bachillerato de unidades educativas de
Ecuador. Código Científico. Revista de Investigación, 5(2), 1849–1869.
Guggemos, J. (2024). Acceptance of pre-service teachers towards artificial intelligence (AI): The role
of AI-related teacher training courses and AI-TPACK within the Technology Acceptance
Model. Education Sciences, 15(2), 20-29.
Lara, G. (2023). Artificial Intelligence in Education: Investigating Teacher Attitudes. AI and Tech in
Behavioral and Social Sciences, 1(1), 35-42. https://doi.org/10.61838/1.1.6
Luna, K. (2019). Explicating the influences that drive teachers' intention to use technology: A study of
pre-service teachers in Hong Kong. Interactive Learning Environments, 27(4), 460-475.
https://doi.org/10.17705/1.00428
Macias, H. (2024). Exploring pre-service teachers' use of AI in teacher training: Implications for AI-
related courses. Computers & Education, 8(3), 25-39. https://doi.org/10.1016/j.2022.104463
Pasos, A., Diaz, G., Moran, M., & Delgado, M. (2025). Inteligencia artificial en docentes y estudiantes
universitarios: Usos y percepciones. Journal of Science and Research, 9(1), 34-57.
Plaza, A. I. (2023). Percepción de los docentes sobre la inteligencia artificial en la educación superior.
Scripta Mundi, 2(1), 45-56. https://doi.org/https://doi.org/10.53591/scmu.v2i1.59
Scherer, R., & Tondeur, J. (2019). he technology acceptance model (TAM): A meta-analytic structural
equation modeling approach to explaining teachers' adoption of digital technology in education.
Computers & Education, 12(8), 13-35.
UNESCO. (21 de diciembre de 2023). Ecuador avanza en la transformación digital y ética en IA con
apoyo de MINTEL, expertos y UNESCO. Unesco: https://www.unesco.org/es/articles/ecuador-
avanza-en-la-transformacion-digital-y-etica-en-ia-con-apoyo-de-mintel-expertos-y-unesco
Venkatesh, V. (2019). Unified theory of acceptance and use of technology: A synthesis and the road
ahead. Journal of the Association for Information Systems, 17(5), 328-376.
https://doi.org/https://doi.org/10.17705/1jais.00428
García Peña, V., López Rodríguez, C., Mora Marcillo, A., Alcívar Chávez, A., & Yépez Benalcázar, J.
(2024). Uso de la inteligencia artificial por docentes en Bachillerato de unidades educativas de
Ecuador. Código Científico. Revista de Investigación, 5(2), 1849–1869.
Guggemos, J. (2024). Acceptance of pre-service teachers towards artificial intelligence (AI): The role
of AI-related teacher training courses and AI-TPACK within the Technology Acceptance
Model. Education Sciences, 15(2), 20-29.
Lara, G. (2023). Artificial Intelligence in Education: Investigating Teacher Attitudes. AI and Tech in
Behavioral and Social Sciences, 1(1), 35-42. https://doi.org/10.61838/1.1.6
Luna, K. (2019). Explicating the influences that drive teachers' intention to use technology: A study of
pre-service teachers in Hong Kong. Interactive Learning Environments, 27(4), 460-475.
https://doi.org/10.17705/1.00428
Macias, H. (2024). Exploring pre-service teachers' use of AI in teacher training: Implications for AI-
related courses. Computers & Education, 8(3), 25-39. https://doi.org/10.1016/j.2022.104463
Pasos, A., Diaz, G., Moran, M., & Delgado, M. (2025). Inteligencia artificial en docentes y estudiantes
universitarios: Usos y percepciones. Journal of Science and Research, 9(1), 34-57.
Plaza, A. I. (2023). Percepción de los docentes sobre la inteligencia artificial en la educación superior.
Scripta Mundi, 2(1), 45-56. https://doi.org/https://doi.org/10.53591/scmu.v2i1.59
Scherer, R., & Tondeur, J. (2019). he technology acceptance model (TAM): A meta-analytic structural
equation modeling approach to explaining teachers' adoption of digital technology in education.
Computers & Education, 12(8), 13-35.
UNESCO. (21 de diciembre de 2023). Ecuador avanza en la transformación digital y ética en IA con
apoyo de MINTEL, expertos y UNESCO. Unesco: https://www.unesco.org/es/articles/ecuador-
avanza-en-la-transformacion-digital-y-etica-en-ia-con-apoyo-de-mintel-expertos-y-unesco
Venkatesh, V. (2019). Unified theory of acceptance and use of technology: A synthesis and the road
ahead. Journal of the Association for Information Systems, 17(5), 328-376.
https://doi.org/https://doi.org/10.17705/1jais.00428