LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO
TUTOR ACADÉMICO EN LA FORMACIÓN
DEL PROFESORADO: ESTUDIO DE CASO EN
ESTUDIANTES DEL SEXTO SEMESTRE DE LA
LICENCIATURA EN EDUCACIÓN FÍSICA
THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS AN ACADEMIC
TUTOR IN TEACHER EDUCATION: A CASE STUDY WITH
SIXTH-SEMESTER STUDENTS OF THE BACHELOR’S DEGREE
IN PHYSICAL EDUCATION
Wilfredo Oswaldo Gámez Peralta
Benemérita y Centenaria Escuela Normal, México
pág. 2274
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21360
La Inteligencia Artificial como Tutor Académico en la Formación del
Profesorado: Estudio de Caso en Estudiantes del Sexto Semestre de la
Licenciatura en Educación Física
Wilfredo Oswaldo Gámez Peralta1
wgamez@beceneslp.edu.mx
https://orcid.org/0009-0006-8435-4712
Benemérita y Centenaria Escuela Normal
Estado de San Luis Potosí
México
RESUMEN
La formación docente y su vinculación con la inteligencia artificial (IA) han favorecido la utilización
de una herramienta tecnológica de alto impacto en el ámbito educativo. Este estudio explora las
percepciones y experiencias de estudiantes de sexto semestre de la Benemérita y Centenaria Escuela
Normal del Estado de San Luis Potosí respecto al uso de la IA, mediante la técnica de grupo focal
aplicada a una muestra de 33 participantes. La metodología se basó en la propuesta de Ibáñ ez (1979),
considerando tres dimensiones de análisis: tutoría académica, uso ético de la IA y construcción de
prompts. Los hallazgos evidencian la viabilidad de promover la integración de la inteligencia artificial
en la educación superior, así como la necesidad de fomentar habilidades tecnológicas en docentes en
servicio e implementar políticas educativas que regulen su uso desde un enfoque sociocultural y ético.
Palabras clave: educación superior, formación docente, grupo focal, inteligencia artificial, tutoría
académica
1 Autor principal
Correspondencia: wgamez@beceneslp.edu.mx
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21360
La Inteligencia Artificial como Tutor Académico en la Formación del
Profesorado: Estudio de Caso en Estudiantes del Sexto Semestre de la
Licenciatura en Educación Física
Wilfredo Oswaldo Gámez Peralta1
wgamez@beceneslp.edu.mx
https://orcid.org/0009-0006-8435-4712
Benemérita y Centenaria Escuela Normal
Estado de San Luis Potosí
México
RESUMEN
La formación docente y su vinculación con la inteligencia artificial (IA) han favorecido la utilización
de una herramienta tecnológica de alto impacto en el ámbito educativo. Este estudio explora las
percepciones y experiencias de estudiantes de sexto semestre de la Benemérita y Centenaria Escuela
Normal del Estado de San Luis Potosí respecto al uso de la IA, mediante la técnica de grupo focal
aplicada a una muestra de 33 participantes. La metodología se basó en la propuesta de Ibáñ ez (1979),
considerando tres dimensiones de análisis: tutoría académica, uso ético de la IA y construcción de
prompts. Los hallazgos evidencian la viabilidad de promover la integración de la inteligencia artificial
en la educación superior, así como la necesidad de fomentar habilidades tecnológicas en docentes en
servicio e implementar políticas educativas que regulen su uso desde un enfoque sociocultural y ético.
Palabras clave: educación superior, formación docente, grupo focal, inteligencia artificial, tutoría
académica
1 Autor principal
Correspondencia: wgamez@beceneslp.edu.mx
pág. 2275
The Use of Artificial Intelligence as an Academic Tutor in Teacher
Education: A Case Study with Sixth-Semester Students of the Bachelor’s
Degree in Physical Education
ABSTRACT
Teacher Training and Its Connection to Artificial Intelligence (AI) have fostered the adoption of a high-
impact technological tool within the educational sphere. This study examines the perceptions and
experiences of sixth-semester students at the Benemérita y Centenaria Escuela Normal del Estado de
San Luis Potosí regarding the use of AI, employing the focus group technique with a sample of 33
participants. The methodology followed Ibáñez’s (1979) framework, encompassing three analytical
dimensions: academic tutoring, ethical use of AI, and prompt construction. The findings highlight both
the feasibility of promoting AI integration in higher education and the need to cultivate technological
skills among in-service teachers, while implementing educational policies that regulate its use from a
sociocultural and ethical perspective.
Keywords: higher education, teacher training, focus group, artificial intelligence, academic tutoring
Artículo recibido 20 octubre 2025
Aceptado para publicación: 15 noviembre 2025
The Use of Artificial Intelligence as an Academic Tutor in Teacher
Education: A Case Study with Sixth-Semester Students of the Bachelor’s
Degree in Physical Education
ABSTRACT
Teacher Training and Its Connection to Artificial Intelligence (AI) have fostered the adoption of a high-
impact technological tool within the educational sphere. This study examines the perceptions and
experiences of sixth-semester students at the Benemérita y Centenaria Escuela Normal del Estado de
San Luis Potosí regarding the use of AI, employing the focus group technique with a sample of 33
participants. The methodology followed Ibáñez’s (1979) framework, encompassing three analytical
dimensions: academic tutoring, ethical use of AI, and prompt construction. The findings highlight both
the feasibility of promoting AI integration in higher education and the need to cultivate technological
skills among in-service teachers, while implementing educational policies that regulate its use from a
sociocultural and ethical perspective.
Keywords: higher education, teacher training, focus group, artificial intelligence, academic tutoring
Artículo recibido 20 octubre 2025
Aceptado para publicación: 15 noviembre 2025
pág. 2276
INTRODUCCIÓN
La formación que reciben los estudiantes en las aulas de las instuciones formadoras de docentes ha
experimentado un cambio significativo en su proceso de enseñanza -aprendizaje, específicamente en el
ámbito educativo, a raíz de la revolución tecnológica. Este entorno ha generando un gran interés
progresivo por la integración de la inteligencia artificial (IA). Como lo señala Palma-Rivera (2025), “la
educación universitaria se encuentra en un proceso de transformación constante, impulsada por la
necesidad de adaptarse a las demandas de una sociedad en rápida evolución” (p. 130). En consecuencia,
este fenómeno promueve una automatización que da pauta a una compañía pedagógica oportuna con
las necesidades del alumno.
Por lo tanto, en su desarrollo formativo, el alumno normalista dispone de la inteligencia artificial como
un recurso para contribuir, a manera de tutor acádemico, en consolidación del proceso educativo. Según
Williamson y Eynon (2020), “la inteligencia artificial en la educación durante más de una década:
primero, promoviendo el uso de macrodatos y el análisis del aprendizaje, y posteriormente, defendiendo
explícitamente y desarrollando sistemas de tutoría inteligente basados en IA” (p. 226). En este sentido,
permite la implementación de manera clara y específica, una asesoría adecuada conforme las
necesidades del alumnado.
De este modo, la aplicación y uso de tecnologías de forma ética y responsable resulta indispensable
para la creación y elaboración de productos académicos durante el proceso formativo del estudiante
normalista. Arriagada y Arias (2024) afirman que “la ética en IA es una disciplina suficientemente
robusta para que se integre sistemáticamente en la formación de profesionales del campo” (p. 139). Así
mismo, desde la perspectiva de González y Romero (2025), surge la necesidad de una
profesionalización docente aplicada a sesiones de trabajo en contextos virtuales y presenciales mediante
un estricto principio de responsabilidad académica.
En efecto, en el marco de este estudio se consideran las percepciones y la práxis de los alumnos del
sexto semestre de la Licenciatura en Educación Física de la Benemérita y Centenaria Escuela Normal
del Estado de San Luis Potosí. Dicho enfoque pemitirá comprender el modo y uso de la IA desde una
perspectiva pedagógica en los futuros docentes.
INTRODUCCIÓN
La formación que reciben los estudiantes en las aulas de las instuciones formadoras de docentes ha
experimentado un cambio significativo en su proceso de enseñanza -aprendizaje, específicamente en el
ámbito educativo, a raíz de la revolución tecnológica. Este entorno ha generando un gran interés
progresivo por la integración de la inteligencia artificial (IA). Como lo señala Palma-Rivera (2025), “la
educación universitaria se encuentra en un proceso de transformación constante, impulsada por la
necesidad de adaptarse a las demandas de una sociedad en rápida evolución” (p. 130). En consecuencia,
este fenómeno promueve una automatización que da pauta a una compañía pedagógica oportuna con
las necesidades del alumno.
Por lo tanto, en su desarrollo formativo, el alumno normalista dispone de la inteligencia artificial como
un recurso para contribuir, a manera de tutor acádemico, en consolidación del proceso educativo. Según
Williamson y Eynon (2020), “la inteligencia artificial en la educación durante más de una década:
primero, promoviendo el uso de macrodatos y el análisis del aprendizaje, y posteriormente, defendiendo
explícitamente y desarrollando sistemas de tutoría inteligente basados en IA” (p. 226). En este sentido,
permite la implementación de manera clara y específica, una asesoría adecuada conforme las
necesidades del alumnado.
De este modo, la aplicación y uso de tecnologías de forma ética y responsable resulta indispensable
para la creación y elaboración de productos académicos durante el proceso formativo del estudiante
normalista. Arriagada y Arias (2024) afirman que “la ética en IA es una disciplina suficientemente
robusta para que se integre sistemáticamente en la formación de profesionales del campo” (p. 139). Así
mismo, desde la perspectiva de González y Romero (2025), surge la necesidad de una
profesionalización docente aplicada a sesiones de trabajo en contextos virtuales y presenciales mediante
un estricto principio de responsabilidad académica.
En efecto, en el marco de este estudio se consideran las percepciones y la práxis de los alumnos del
sexto semestre de la Licenciatura en Educación Física de la Benemérita y Centenaria Escuela Normal
del Estado de San Luis Potosí. Dicho enfoque pemitirá comprender el modo y uso de la IA desde una
perspectiva pedagógica en los futuros docentes.
pág. 2277
Como advierte Ibáñ ez (1979), la conformación de grupos de discusión concede recopilar de manera
fidedigna el sentir de los participantes, de tal forma que esta investigación se encuentra alineada con
dicho propósito.
Para una mejor percepción, el uso de la inteligencia artificial requiere una visión académica y educativa,
con la finalidad de fortalcer los procesos de enseñanza y optimizar los recursos de manera eficiente,
todo ello sustentado en un margen normativo de políticas institucionales de las escuelas formadoras de
docentes. De acuerdo con Gámez Peralta et al. (2025), “la IA, vista desde un enfoque neuroeducativo,
no es solo una herramienta tecnológica, sino un catalizador que optimiza funciones cognitivas clave
como la atención, la memoria de trabajo, la autorregulación y la transferencia de conocimientos” (p. 2).
En este estudio se aportan evidencias sobre las oportunidades de poder implementar un curriculum
considerando el uso de la IA desde un horizonte integral que permita a los alumnos de manera pertinente
enfrentar los nuevos retos del siglo XXI.
METODOLOGÍA
En ese contexto, Wexell-Machado et al. (2024) respaldan que la inteligencia artificial pemite identificar
un escenario educativo en el cual el estudiante distingue aspectos esenciales en su trayecto formativo,
tal como la enseñanza, el aprendizaje y la evaluación. De acuerdo con Creswell (2018), la selección del
paradigma en esta investigación se ubica en el constructivismo, alineándose al enfoque cualitativo, lo
que permite respaldar el uso del método de grupo focal.
Por lo tanto, los grupos de discusión o grupos focales establecen un valioso recurso para la
investigación, ya que permiten compilar las expresiones de los participantes obteniendo claridad
respecto a sus posturas para una posterior reflexión. Como bien señala Ibáñ ez (1979), “aplicar la técnica
del «grupo de discusión» para cumplir unos objetivos concretos en una situación” (p. 262), por lo cual
los grupos focales favorecen la exploración que contribuye a seguir la ruta metodológica planteada.
Con base en el cuestionamiento central de esta investigación, que busca responder a la interrogante
¿Qué experiencias y percepciones tienen los estudiantes del sexto semestre de la Licenciatura en
Educación Física respecto al uso de la inteligencia artificial como tutor académico en su formación
docente?
Como advierte Ibáñ ez (1979), la conformación de grupos de discusión concede recopilar de manera
fidedigna el sentir de los participantes, de tal forma que esta investigación se encuentra alineada con
dicho propósito.
Para una mejor percepción, el uso de la inteligencia artificial requiere una visión académica y educativa,
con la finalidad de fortalcer los procesos de enseñanza y optimizar los recursos de manera eficiente,
todo ello sustentado en un margen normativo de políticas institucionales de las escuelas formadoras de
docentes. De acuerdo con Gámez Peralta et al. (2025), “la IA, vista desde un enfoque neuroeducativo,
no es solo una herramienta tecnológica, sino un catalizador que optimiza funciones cognitivas clave
como la atención, la memoria de trabajo, la autorregulación y la transferencia de conocimientos” (p. 2).
En este estudio se aportan evidencias sobre las oportunidades de poder implementar un curriculum
considerando el uso de la IA desde un horizonte integral que permita a los alumnos de manera pertinente
enfrentar los nuevos retos del siglo XXI.
METODOLOGÍA
En ese contexto, Wexell-Machado et al. (2024) respaldan que la inteligencia artificial pemite identificar
un escenario educativo en el cual el estudiante distingue aspectos esenciales en su trayecto formativo,
tal como la enseñanza, el aprendizaje y la evaluación. De acuerdo con Creswell (2018), la selección del
paradigma en esta investigación se ubica en el constructivismo, alineándose al enfoque cualitativo, lo
que permite respaldar el uso del método de grupo focal.
Por lo tanto, los grupos de discusión o grupos focales establecen un valioso recurso para la
investigación, ya que permiten compilar las expresiones de los participantes obteniendo claridad
respecto a sus posturas para una posterior reflexión. Como bien señala Ibáñ ez (1979), “aplicar la técnica
del «grupo de discusión» para cumplir unos objetivos concretos en una situación” (p. 262), por lo cual
los grupos focales favorecen la exploración que contribuye a seguir la ruta metodológica planteada.
Con base en el cuestionamiento central de esta investigación, que busca responder a la interrogante
¿Qué experiencias y percepciones tienen los estudiantes del sexto semestre de la Licenciatura en
Educación Física respecto al uso de la inteligencia artificial como tutor académico en su formación
docente?
pág. 2278
En concordancia con ello, el objetivo general consiste en analizar las percepciones y experiencias de
los estudiantes sobre la utilización de la inteligencia artificial como tutor académico en la formación
del profesorado.
De acuerdo con Hernández, Fernández y Baptista (2014), en “los estudios descriptivos se busca
especificar las propiedades, las características y los perfiles de personas, grupos, comunidades,
procesos, objetos o cualquier otro fenómeno que se someta a un análisis” (p. 92). Por lo anterior, este
estudio se clasifica como descriptivo y exploratorio.
En relación con el diseño, el estudio de caso establece una estrategia que permite hacer análisis a
profundidad sobre las aportaciones por parte de los estudiantes y, en efecto, permite poder comprender
el fenómeno en un panorama real y dentro de un contexto determinado. Este diseño se complementa
con la técnica de grupo focal, con la participación de un coordinador, moderadores y estudiantes
previamente distribuidos, lo cual genera un escenario que permite una organización adecuada para la
recopilación de información.
Por otra parte, la conformación de los grupos focales se llevó a cabo con la participación de 10 mujeres
y 23 hombres, todos ellos matriculados en el sexto semestre de la Licenciatura en Educación Física de
la Benemérita y Centenaria Escuela Normal del Estado de San Luis Potosí. En este sentido, el muestreo
realizado fue de tipo intencional, debido a que los participantes fueron seleccionados con base en la
pertinencia del objeto de estudio.
En cuanto a la recolección de los datos, ésta se realizó por medio de una guía semiestructurada con
aplicación al grupo focal, conformada por preguntas diseñadas que permitan poder explorar las
aportaciones de los estudiantes. En lo concerniente al uso ético, se solicitó a los participantes su
consentimiento informado, para garantizar la confindencialidad. Al respecto, Arista y Soto (2025)
comparten que “su aplicación ha evolucionado hacia la implementación de sistemas de tutoría
inteligentes” (p. 152). Esto contribuye al desarrollo óptimo de la investigación en el nivel educativo
analizado.
En concordancia con ello, el objetivo general consiste en analizar las percepciones y experiencias de
los estudiantes sobre la utilización de la inteligencia artificial como tutor académico en la formación
del profesorado.
De acuerdo con Hernández, Fernández y Baptista (2014), en “los estudios descriptivos se busca
especificar las propiedades, las características y los perfiles de personas, grupos, comunidades,
procesos, objetos o cualquier otro fenómeno que se someta a un análisis” (p. 92). Por lo anterior, este
estudio se clasifica como descriptivo y exploratorio.
En relación con el diseño, el estudio de caso establece una estrategia que permite hacer análisis a
profundidad sobre las aportaciones por parte de los estudiantes y, en efecto, permite poder comprender
el fenómeno en un panorama real y dentro de un contexto determinado. Este diseño se complementa
con la técnica de grupo focal, con la participación de un coordinador, moderadores y estudiantes
previamente distribuidos, lo cual genera un escenario que permite una organización adecuada para la
recopilación de información.
Por otra parte, la conformación de los grupos focales se llevó a cabo con la participación de 10 mujeres
y 23 hombres, todos ellos matriculados en el sexto semestre de la Licenciatura en Educación Física de
la Benemérita y Centenaria Escuela Normal del Estado de San Luis Potosí. En este sentido, el muestreo
realizado fue de tipo intencional, debido a que los participantes fueron seleccionados con base en la
pertinencia del objeto de estudio.
En cuanto a la recolección de los datos, ésta se realizó por medio de una guía semiestructurada con
aplicación al grupo focal, conformada por preguntas diseñadas que permitan poder explorar las
aportaciones de los estudiantes. En lo concerniente al uso ético, se solicitó a los participantes su
consentimiento informado, para garantizar la confindencialidad. Al respecto, Arista y Soto (2025)
comparten que “su aplicación ha evolucionado hacia la implementación de sistemas de tutoría
inteligentes” (p. 152). Esto contribuye al desarrollo óptimo de la investigación en el nivel educativo
analizado.
pág. 2279
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El uso de la inteligencia artificial en programas de educación superior establece una herramienta
innovadora desde una perspectiva educativa, habilitando la invención de redes de apoyo mediante un
proceso de tutoría orientada, con sustento en el análisis y la reflexión pedagógica de los estudiantes
respecto a su quehacer docente.
Los resultados obtenidos a partir de la participación de los alumnos derivan a favorecer con gran
importancia y de manera sustancial el desarrollo académico de los alumnos durante su formación
docente. Bajo este entendido, se observa concordancia con lo planteado por Bustos-Moyano et al.
(2024), quienes lo advierten “como una forma de complementar las estrategias metodológicas y de
evaluación aplicadas a los estudiantes que se enfrentaron con los procesos de formación” (p. 38). De
este modo, las estrategias identificadas en la investigación permiten poder generar espacios de
intercambio de información clave que fortalecen los procesos pedagógicos y consolidan el aprendizaje
de los docentes en formación.
Se conformaron cuatro grupos focales aplicándose un cuestionario previamente valorado y validado por
el juicio de expertos en el área. Para la recopilación de datos se contó con la participación de catedráticos
que fungieron como secretarios y moderadores. Este trabajo se desarrollo en una temporalidad de 11
semanas, con un promedio de 45 minutos por cada grupo de trabajo.
En el desarrollo de los grupos focales con los alumnos participantes, se identificaron tres dimensiones
centrales (Tabla 1): tutoría académica (TA), uso ético de la inteligencia artificial (UIA), y constucción
de prompts (CP). En la primera dimensión, los participantes hacen referencia a que el uso de la IA
representa un avance significativo, ya que contribuye en la organización del tiempo y en una
productividad más eficiente. Un estudiante comentó que “el poder tener un tutor en una aplicación,
usando nuestro celular o tablet, nos da la facilidad de poder hacer un repaso en cualquier momento”
(Grupo focal 1, secretario 1). Este hallazgo coincide con lo planteado por Benavides-Lara et al. (2025),
quienes sostienen que, en el contexto de educación superior, los aumnos “hacen de la IAGen tienen que
ver con la obtención y búsqueda de información, seguido de aspectos de apoyo del proceso de enseñanza
y de aprendizaje” (p. 1).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El uso de la inteligencia artificial en programas de educación superior establece una herramienta
innovadora desde una perspectiva educativa, habilitando la invención de redes de apoyo mediante un
proceso de tutoría orientada, con sustento en el análisis y la reflexión pedagógica de los estudiantes
respecto a su quehacer docente.
Los resultados obtenidos a partir de la participación de los alumnos derivan a favorecer con gran
importancia y de manera sustancial el desarrollo académico de los alumnos durante su formación
docente. Bajo este entendido, se observa concordancia con lo planteado por Bustos-Moyano et al.
(2024), quienes lo advierten “como una forma de complementar las estrategias metodológicas y de
evaluación aplicadas a los estudiantes que se enfrentaron con los procesos de formación” (p. 38). De
este modo, las estrategias identificadas en la investigación permiten poder generar espacios de
intercambio de información clave que fortalecen los procesos pedagógicos y consolidan el aprendizaje
de los docentes en formación.
Se conformaron cuatro grupos focales aplicándose un cuestionario previamente valorado y validado por
el juicio de expertos en el área. Para la recopilación de datos se contó con la participación de catedráticos
que fungieron como secretarios y moderadores. Este trabajo se desarrollo en una temporalidad de 11
semanas, con un promedio de 45 minutos por cada grupo de trabajo.
En el desarrollo de los grupos focales con los alumnos participantes, se identificaron tres dimensiones
centrales (Tabla 1): tutoría académica (TA), uso ético de la inteligencia artificial (UIA), y constucción
de prompts (CP). En la primera dimensión, los participantes hacen referencia a que el uso de la IA
representa un avance significativo, ya que contribuye en la organización del tiempo y en una
productividad más eficiente. Un estudiante comentó que “el poder tener un tutor en una aplicación,
usando nuestro celular o tablet, nos da la facilidad de poder hacer un repaso en cualquier momento”
(Grupo focal 1, secretario 1). Este hallazgo coincide con lo planteado por Benavides-Lara et al. (2025),
quienes sostienen que, en el contexto de educación superior, los aumnos “hacen de la IAGen tienen que
ver con la obtención y búsqueda de información, seguido de aspectos de apoyo del proceso de enseñanza
y de aprendizaje” (p. 1).
pág. 2280
Tabla 1. Hallazgos y categorías localizadas en el grupo focal sobre el uso de la inteligencia artificial
Categoría Indicadores Hallazgos Autores que respaldan
Tutoría académica
(TA)
Organización de tareas
y proyectos.
Retroalimentación.
El estudiante valora la
respuestas rápida, esto
contribuye en la
optimización de
tiempos.
Benavides-Lara et al.
(2025); Oseda-Gago et
al. (2024).
Uso ético de la IA
(UIA)
Codependencia
tecnológica.
Lineamientos de uso
ético.
Se identifica una alerta
académica de acciones
de plagio.
Cotton et al. (2023);
Chan (2023).
Construcción de
prompts (CP)
Aplicación de
contextos claros.
Calidad de elaboración
de prompt.
La respuestas de la
inteligencia artificial,
de un prompt de
calidad.
Puche-Villalobos
(2024); Rodríguez
Flores y Sánchez Trujillo
(2025).
Fuente: elaboración propia
En lo que corresponde al uso ético de la inteligencia artificial (UIA), los estudiantes expresaron la
importancia de disponer de esta herramienta de manera responsable y adecuada. Por ejemplo, una
alumna comparte que “el hacer uso de la inteligencia artificial, y solo aprender a copiar y pegar lo que
el algoritmo nos brinde, no es correcto hacerlo y menos hacerlo pasar por una producción propia”
(Grupo focal 2, secretario 2). En la opinión de Cotton et al. (2023), se destaca que “ChatGPT es una
herramienta de inteligencia artificial que ofrece una amplia gama de beneficios, entre los que destacan
el aumento del compromiso estudiantil, el fomento de la colaboración y la mejora de la accesibilidad”
(p. 2). Estos hallazgos exhortan a una reflexión sobre la necesidad de implementar cursos, talleres,
seminarios, para evitar vulnerar las aportaciones intelectuales de los diferentes autores.
En este sentido, se enfatiza que el uso de la inteligencia artificial puede fortalecer las capacidades de
investigación de los alumnos bajo principios de orientación ética y de responsabilidad. Un participante
expresó que “un elemento importante en la redacción del prompt es saber preguntar correctamente, es
decir, entre mejor esté redactado, tendremos una útil respuesta” (Grupo focal 3, secretario 3). En ese
sentido, Oseda Gago et al. (2025) mencionan que el “proceso meticuloso de investigación permanente,
que conduce al pensamiento crítico, a estrategias específicas para fortalecer la investigación en el campo
disciplinar” (p. 292).
Tabla 1. Hallazgos y categorías localizadas en el grupo focal sobre el uso de la inteligencia artificial
Categoría Indicadores Hallazgos Autores que respaldan
Tutoría académica
(TA)
Organización de tareas
y proyectos.
Retroalimentación.
El estudiante valora la
respuestas rápida, esto
contribuye en la
optimización de
tiempos.
Benavides-Lara et al.
(2025); Oseda-Gago et
al. (2024).
Uso ético de la IA
(UIA)
Codependencia
tecnológica.
Lineamientos de uso
ético.
Se identifica una alerta
académica de acciones
de plagio.
Cotton et al. (2023);
Chan (2023).
Construcción de
prompts (CP)
Aplicación de
contextos claros.
Calidad de elaboración
de prompt.
La respuestas de la
inteligencia artificial,
de un prompt de
calidad.
Puche-Villalobos
(2024); Rodríguez
Flores y Sánchez Trujillo
(2025).
Fuente: elaboración propia
En lo que corresponde al uso ético de la inteligencia artificial (UIA), los estudiantes expresaron la
importancia de disponer de esta herramienta de manera responsable y adecuada. Por ejemplo, una
alumna comparte que “el hacer uso de la inteligencia artificial, y solo aprender a copiar y pegar lo que
el algoritmo nos brinde, no es correcto hacerlo y menos hacerlo pasar por una producción propia”
(Grupo focal 2, secretario 2). En la opinión de Cotton et al. (2023), se destaca que “ChatGPT es una
herramienta de inteligencia artificial que ofrece una amplia gama de beneficios, entre los que destacan
el aumento del compromiso estudiantil, el fomento de la colaboración y la mejora de la accesibilidad”
(p. 2). Estos hallazgos exhortan a una reflexión sobre la necesidad de implementar cursos, talleres,
seminarios, para evitar vulnerar las aportaciones intelectuales de los diferentes autores.
En este sentido, se enfatiza que el uso de la inteligencia artificial puede fortalecer las capacidades de
investigación de los alumnos bajo principios de orientación ética y de responsabilidad. Un participante
expresó que “un elemento importante en la redacción del prompt es saber preguntar correctamente, es
decir, entre mejor esté redactado, tendremos una útil respuesta” (Grupo focal 3, secretario 3). En ese
sentido, Oseda Gago et al. (2025) mencionan que el “proceso meticuloso de investigación permanente,
que conduce al pensamiento crítico, a estrategias específicas para fortalecer la investigación en el campo
disciplinar” (p. 292).
pág. 2281
En lo que respecta a la construcción de prompts, los estudiante indicaron que se tiene un déficít en su
elaboración para interactuar con modelos generales de procesamiento de datos, lo que limita obtener
resultados idóneos y de calidad. Esta área de oportunidad formativa concuerda con lo documentado por
Chan (2023), quien afirma que “esta situación ha generado una necesidad urgente de que las
universidades establezcan políticas educativas sobre inteligencia artificial que preparen a los estudiantes
para interactuar con esta tecnología” (p. 3). Asimismo, un estudiante expresó que “la inteligencia
artificial ha venido a traer consigo una herramienta, mas no podemos verlo como un fin” (Grupo focal
4, secretario 4). Estas percepciones refuerzan la necesidad de que las intituciones de educación superior
sean pioneras en promover y crear lineamiantos de regulación para el uso en contextos académicos.
De esta manera, los estudiantes perciben la inteligencia artificial como una oportunidad para agilizar
sus procesos educativos y académicos; pero también reconocen una tensión que puede generarse dentro
de la comunidad educativa, en relación con el uso ético en la producción de productos elaborados con
inteligencia artificial. Según Lim et al. (2023), “intrínsecamente paradójica de la inteligencia artificial
generativa y su papel en la educación: si bien tiene el potencial de transformar el aprendizaje, también
podría debilitar ciertas prácticas educativas establecidas” (p. 3). Este panorama muestra una
ambivalencia educativa y regulaciones normativas precisas en las instituciones de educación superior.
Finalmente, los resultados confirman la importancia y viabilidad de implementar la inteligencia
artificial en las instituciones de educación superior, en concordancia con el objetivo planteado de
comprender su potencial como un tutor académico en la formación del profesorado. Al respecto, Puche-
Villalobos (2024) destaca la importancia de la construcción eficiente de prompts, lo cual posibilita
usarla como una herramienta de acompañamiento desde una perspectiva pedagógica.
Si bien los hallazgos muestran una realidad acerca de la aplicación de estrategias de aprendizaje y su
gestión, también se reconoce la necesidad de establecer una regulación interna en las instituciones de
formación superior, lo que constituye un primer paso para impulsar políticas estratégicas en este rubro
(Sanabria-Navarro et al., 2023; Santillán De La Torre et al., 2024).
En lo que respecta a la construcción de prompts, los estudiante indicaron que se tiene un déficít en su
elaboración para interactuar con modelos generales de procesamiento de datos, lo que limita obtener
resultados idóneos y de calidad. Esta área de oportunidad formativa concuerda con lo documentado por
Chan (2023), quien afirma que “esta situación ha generado una necesidad urgente de que las
universidades establezcan políticas educativas sobre inteligencia artificial que preparen a los estudiantes
para interactuar con esta tecnología” (p. 3). Asimismo, un estudiante expresó que “la inteligencia
artificial ha venido a traer consigo una herramienta, mas no podemos verlo como un fin” (Grupo focal
4, secretario 4). Estas percepciones refuerzan la necesidad de que las intituciones de educación superior
sean pioneras en promover y crear lineamiantos de regulación para el uso en contextos académicos.
De esta manera, los estudiantes perciben la inteligencia artificial como una oportunidad para agilizar
sus procesos educativos y académicos; pero también reconocen una tensión que puede generarse dentro
de la comunidad educativa, en relación con el uso ético en la producción de productos elaborados con
inteligencia artificial. Según Lim et al. (2023), “intrínsecamente paradójica de la inteligencia artificial
generativa y su papel en la educación: si bien tiene el potencial de transformar el aprendizaje, también
podría debilitar ciertas prácticas educativas establecidas” (p. 3). Este panorama muestra una
ambivalencia educativa y regulaciones normativas precisas en las instituciones de educación superior.
Finalmente, los resultados confirman la importancia y viabilidad de implementar la inteligencia
artificial en las instituciones de educación superior, en concordancia con el objetivo planteado de
comprender su potencial como un tutor académico en la formación del profesorado. Al respecto, Puche-
Villalobos (2024) destaca la importancia de la construcción eficiente de prompts, lo cual posibilita
usarla como una herramienta de acompañamiento desde una perspectiva pedagógica.
Si bien los hallazgos muestran una realidad acerca de la aplicación de estrategias de aprendizaje y su
gestión, también se reconoce la necesidad de establecer una regulación interna en las instituciones de
formación superior, lo que constituye un primer paso para impulsar políticas estratégicas en este rubro
(Sanabria-Navarro et al., 2023; Santillán De La Torre et al., 2024).
pág. 2282
CONCLUSIONES
En síntesis, este estudio confirma que el uso de la inteligencia artificial en las instituciones de educación
superior es aplicable y adecuado como un tutor acádemico, al contribuir de manera significativa al
desarrollo educativo en la formacion de los estudiantes de Licenciatura en Educación Física. Los
hallazgos obtenidos en la muestra de 33 participantes revelan que esta herramienta favorece la consulta
inmediata y dirigida, además de optimizar la información en cuestión de un lapso breve, aportando una
construcción de conocimiento. Sin embargo, su uso mediante plataformas web o aplicaciónes móviles
debe ejercerse con responsabilidad y ética, a fin de evitar el transgredir los derechos intelectuales de las
obras de autor, lo cual va en concordancia de hacer correctamente el citado según la normas acádemicas
actuales y apegado a su formato.
Por lo tanto, los hallazgos obtenidos revelan que la inteligencia artificial constituye una herramienta
que permite favorecer una consulta inmedita, la cual posibilita la optimización de tiempo y análisis
adecuado de la información, teniendo en consideración la construcción de un prompt debidamente
redactado, con el fin de obtener una respuesta adecuada con base en nuestro propósito.
Finalmente, se debe comprender que la inteligencia artificial no puede ser visualizada como un sustituto
de los profesores, sino como un recurso tecnológico que potencializa su labor, para la generación de un
nuevo proceso de enseñanza-aprendizaje basado en un contexto real, esto indica un reto para las
autoridades tanto internas como externas en la creación de un diseño de políticas educativas y
curriculares, garantizando un uso de carácter formativo y ético. En lo que respecta al campo de
investigación, se debe considerar un marco de reflexión pertinente en una integración óptima que
verdaderamente contribuya de forma pertinente.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Arista Huaco, M. J., Soto Zedano, F. A., Trujillo Reyna, Q., y Díaz Manrique, J. D. (2025). La
inteligencia artificial como herramienta educativa universitaria: una revisión bibliográfica
narrativa. IGOBERNANZA, 8(29), 150–165. https://doi.org/10.47865/igob.vol8.n29.2025.398.
Arriagada Bruneau, G. y Arias, J. (2024). ¿Cómo integrar la ética de la inteligencia artificial en el
currículo? Análisis y recomendaciones desde el feminismo de la ciencia y de datos. Revista de
filosofía, 81, 137-160. https://dx.doi.org/10.5354/0718-4360.2024.74905.
CONCLUSIONES
En síntesis, este estudio confirma que el uso de la inteligencia artificial en las instituciones de educación
superior es aplicable y adecuado como un tutor acádemico, al contribuir de manera significativa al
desarrollo educativo en la formacion de los estudiantes de Licenciatura en Educación Física. Los
hallazgos obtenidos en la muestra de 33 participantes revelan que esta herramienta favorece la consulta
inmediata y dirigida, además de optimizar la información en cuestión de un lapso breve, aportando una
construcción de conocimiento. Sin embargo, su uso mediante plataformas web o aplicaciónes móviles
debe ejercerse con responsabilidad y ética, a fin de evitar el transgredir los derechos intelectuales de las
obras de autor, lo cual va en concordancia de hacer correctamente el citado según la normas acádemicas
actuales y apegado a su formato.
Por lo tanto, los hallazgos obtenidos revelan que la inteligencia artificial constituye una herramienta
que permite favorecer una consulta inmedita, la cual posibilita la optimización de tiempo y análisis
adecuado de la información, teniendo en consideración la construcción de un prompt debidamente
redactado, con el fin de obtener una respuesta adecuada con base en nuestro propósito.
Finalmente, se debe comprender que la inteligencia artificial no puede ser visualizada como un sustituto
de los profesores, sino como un recurso tecnológico que potencializa su labor, para la generación de un
nuevo proceso de enseñanza-aprendizaje basado en un contexto real, esto indica un reto para las
autoridades tanto internas como externas en la creación de un diseño de políticas educativas y
curriculares, garantizando un uso de carácter formativo y ético. En lo que respecta al campo de
investigación, se debe considerar un marco de reflexión pertinente en una integración óptima que
verdaderamente contribuya de forma pertinente.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Arista Huaco, M. J., Soto Zedano, F. A., Trujillo Reyna, Q., y Díaz Manrique, J. D. (2025). La
inteligencia artificial como herramienta educativa universitaria: una revisión bibliográfica
narrativa. IGOBERNANZA, 8(29), 150–165. https://doi.org/10.47865/igob.vol8.n29.2025.398.
Arriagada Bruneau, G. y Arias, J. (2024). ¿Cómo integrar la ética de la inteligencia artificial en el
currículo? Análisis y recomendaciones desde el feminismo de la ciencia y de datos. Revista de
filosofía, 81, 137-160. https://dx.doi.org/10.5354/0718-4360.2024.74905.
pág. 2283
Benavides-Lara, Mario Alberto, Rendón Cazales, Víctor Jesús, Escalante Rivas, Nancy, del Pilar
Martínez Hernández, Ana María, y Sánchez Mendiola, Melchor. (2025, enero-febrero).
Presencia y uso de la inteligencia artificial generativa en la Universidad Nacional Autónoma de
México. Revista Digital Universitaria (rdu), 26(1).
http://doi.org/10.22201/ceide.16076079e.2025.26.1.10.
Bustos-Moyano, O., Morales-Barrientos, P., Tapia-Gallardo, H., Medina-González, P., y Escobar-
Cabello, M. (2024). El Podcast como Apoyo al Razonamiento Profesional Evaluado por la
Inteligencia Artificial. Revista de estudios y experiencias en educación, 23(52), 29-42.
https://dx.doi.org/10.21703/rexe.v23i52.2214.
Chan, C.K.Y. (2023). A comprehensive AI policy education framework for university teaching and
learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(38).
https://doi.org/10.1186/s41239-023-00408-3.
Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., y Shipway, J. R. (2023). Chatting and cheating: Ensuring academic
integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2),
228–239. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148.
Creswell, J. W. (2018). Research Design: Qualitative, Quantitative and Mixed Methods Approaches
(4th ed.). Thousand Oaks, CA: Sage
Gámez Peralta, W. O., Illicachi Rojas, G. K., Camba Herrera, O. N., y Bello Cervantes, F. N. (2025).
Aplicación de la inteligencia artificial desde un enfoque neuroeducativo para optimizar los
procesos cognitivos en la enseñanza y el aprendizaje. Imperium Académico Multidisciplinary
Journal, 2(4), 1-11. https://doi.org/10.63969/p539k221.
González-Fernández, M. O., Romero-López, M. A., Sgreccia, N. F., y Latorre Medina, M. J. (2025).
Normative framework for ethical and trustworthy AI in higher education: state of the art.
[Marcos normativos para una IA ética y confiable en la educación superior: estado de la
cuestión]. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 181-208.
https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43511.
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., y Baptista Lucio, M. del P. (2014). Metodología de la
Investigación (6a Edición). https://doi.org/10.5281/zenodo.15338867.
Benavides-Lara, Mario Alberto, Rendón Cazales, Víctor Jesús, Escalante Rivas, Nancy, del Pilar
Martínez Hernández, Ana María, y Sánchez Mendiola, Melchor. (2025, enero-febrero).
Presencia y uso de la inteligencia artificial generativa en la Universidad Nacional Autónoma de
México. Revista Digital Universitaria (rdu), 26(1).
http://doi.org/10.22201/ceide.16076079e.2025.26.1.10.
Bustos-Moyano, O., Morales-Barrientos, P., Tapia-Gallardo, H., Medina-González, P., y Escobar-
Cabello, M. (2024). El Podcast como Apoyo al Razonamiento Profesional Evaluado por la
Inteligencia Artificial. Revista de estudios y experiencias en educación, 23(52), 29-42.
https://dx.doi.org/10.21703/rexe.v23i52.2214.
Chan, C.K.Y. (2023). A comprehensive AI policy education framework for university teaching and
learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(38).
https://doi.org/10.1186/s41239-023-00408-3.
Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., y Shipway, J. R. (2023). Chatting and cheating: Ensuring academic
integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2),
228–239. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148.
Creswell, J. W. (2018). Research Design: Qualitative, Quantitative and Mixed Methods Approaches
(4th ed.). Thousand Oaks, CA: Sage
Gámez Peralta, W. O., Illicachi Rojas, G. K., Camba Herrera, O. N., y Bello Cervantes, F. N. (2025).
Aplicación de la inteligencia artificial desde un enfoque neuroeducativo para optimizar los
procesos cognitivos en la enseñanza y el aprendizaje. Imperium Académico Multidisciplinary
Journal, 2(4), 1-11. https://doi.org/10.63969/p539k221.
González-Fernández, M. O., Romero-López, M. A., Sgreccia, N. F., y Latorre Medina, M. J. (2025).
Normative framework for ethical and trustworthy AI in higher education: state of the art.
[Marcos normativos para una IA ética y confiable en la educación superior: estado de la
cuestión]. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 181-208.
https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43511.
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., y Baptista Lucio, M. del P. (2014). Metodología de la
Investigación (6a Edición). https://doi.org/10.5281/zenodo.15338867.
pág. 2284
Ibáñez, J. (1979). Más allá de la sociología. El grupo de discusión: técnica y crítica. Siglo XXI.
Lim, W.M., Gunasekara, A.N., Pallant, J.L., Pallant, J.I., y Pechenkina, E. (2023). Generative AI and
the future of education: Ragnarök or reformation? A paradoxical perspective from management
educators. The International Journal of Management Education.
Oseda Gago, D., Torres Chumbiauca, L. E., Mencia-Sánchez, N., y Rivera-Casavilca, R. (2024). Uso
de la inteligencia artificial como recurso para potenciar las competencias investigativas y el
pensamiento crítico en la educación superior. ENCUENTROS. Revista de ciencias humanas,
teoría social y pensamiento crítico, 23, 290-297. https://doi.org/10.5281/zenodo.14283439.
Palma-Rivera, D. P., Machuca-Vivar, S. A., y Villalta-Jada, B. E. (2025). Impacto de la inteligencia
artificial en la Educación Superior: percepciones docentes y desafíos académicos. Revista de la
Universidad del Golfo de California, 3(S1), 129-135.
Puche-Villalobos, D. (2024). Inteligencia artificial como herramienta educativa: ventajas y desventajas
desde la perspectiva docente. Areté. Revista Digital del Doctorado en Educación, 10(ee), 85–
100. https://doi.org/10.55560/arete.2024.ee.10.7.
Rodríguez Flores, E. A. y Sánchez Trujillo, M. A. (2025). Investigación científica e inteligencia artificial
en estudiantes de posgrado. Un análisis cualitativo [Scientific research and artificial intelligence
in graduate students. A qualitative analysis]. European Public & Social Innovation Review, 10,
01-17. https://doi.org/10.31637/epsir-2025-1049.
Sanabria-Navarro, J., Silveira-Pérez, Y., Pérez-Bravo, D., y de-Jesús-Cortina-Núñez, M. (2023).
Incidences of artificial intelligence in contemporary education. [Incidencias de la inteligencia
artificial en la educación contemporánea]. Comunicar, 77, 97-107.
https://doi.org/10.3916/C77-2023-08.
Santillán De La Torre, C. A., Silva López, M. A., Limongi Basantes, D. S., y Criollo Chango, E. A.
(2024). El papel de la Inteligencia Artificial en la adaptación curricular: Perspectivas para la
mejora continua de la educación digital. Revista Imaginario Social, 7(2).
https://doi.org/10.59155/is.v7i2.186.
Ibáñez, J. (1979). Más allá de la sociología. El grupo de discusión: técnica y crítica. Siglo XXI.
Lim, W.M., Gunasekara, A.N., Pallant, J.L., Pallant, J.I., y Pechenkina, E. (2023). Generative AI and
the future of education: Ragnarök or reformation? A paradoxical perspective from management
educators. The International Journal of Management Education.
Oseda Gago, D., Torres Chumbiauca, L. E., Mencia-Sánchez, N., y Rivera-Casavilca, R. (2024). Uso
de la inteligencia artificial como recurso para potenciar las competencias investigativas y el
pensamiento crítico en la educación superior. ENCUENTROS. Revista de ciencias humanas,
teoría social y pensamiento crítico, 23, 290-297. https://doi.org/10.5281/zenodo.14283439.
Palma-Rivera, D. P., Machuca-Vivar, S. A., y Villalta-Jada, B. E. (2025). Impacto de la inteligencia
artificial en la Educación Superior: percepciones docentes y desafíos académicos. Revista de la
Universidad del Golfo de California, 3(S1), 129-135.
Puche-Villalobos, D. (2024). Inteligencia artificial como herramienta educativa: ventajas y desventajas
desde la perspectiva docente. Areté. Revista Digital del Doctorado en Educación, 10(ee), 85–
100. https://doi.org/10.55560/arete.2024.ee.10.7.
Rodríguez Flores, E. A. y Sánchez Trujillo, M. A. (2025). Investigación científica e inteligencia artificial
en estudiantes de posgrado. Un análisis cualitativo [Scientific research and artificial intelligence
in graduate students. A qualitative analysis]. European Public & Social Innovation Review, 10,
01-17. https://doi.org/10.31637/epsir-2025-1049.
Sanabria-Navarro, J., Silveira-Pérez, Y., Pérez-Bravo, D., y de-Jesús-Cortina-Núñez, M. (2023).
Incidences of artificial intelligence in contemporary education. [Incidencias de la inteligencia
artificial en la educación contemporánea]. Comunicar, 77, 97-107.
https://doi.org/10.3916/C77-2023-08.
Santillán De La Torre, C. A., Silva López, M. A., Limongi Basantes, D. S., y Criollo Chango, E. A.
(2024). El papel de la Inteligencia Artificial en la adaptación curricular: Perspectivas para la
mejora continua de la educación digital. Revista Imaginario Social, 7(2).
https://doi.org/10.59155/is.v7i2.186.
pág. 2285
Wexell-Machado, L. y Canese, V. (2024). Métodos de apropiación de la inteligencia artificial en la
enseñanza de idiomas y sus consideraciones éticas. Lengua y Sociedad, 23(2), 1021-1046. Epub
30 de diciembre de 2024. https://doi.org/10.15381/lengsoc.v23i2.29268.
Williamson, B. y Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in
education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223–235.
https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995.
Wexell-Machado, L. y Canese, V. (2024). Métodos de apropiación de la inteligencia artificial en la
enseñanza de idiomas y sus consideraciones éticas. Lengua y Sociedad, 23(2), 1021-1046. Epub
30 de diciembre de 2024. https://doi.org/10.15381/lengsoc.v23i2.29268.
Williamson, B. y Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in
education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223–235.
https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995.