ENTRE ALGORITMOS Y CEREBROS: LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL
PENSAMIENTO CRÍTICO EN
ESTUDIANTES DE EDUCACIÓN SUPERIOR
BETWEEN ALGORITHMS AND BRAINS: ARTIFICIAL
INTELLIGENCE AND CRITICAL THINKING IN HIGHER
EDUCATION STUDENTS
Angel Edilberto Cruzado Romero
Universidad Católica de Trujillo,Perú
Mirtha Liliana Reymundo Ccanto
Universidad Católica de Trujillo, Perú
pág. 5011
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21610
Entre Algoritmos y Cerebros: la Inteligencia Artificial y el Pensamiento
Crítico en Estudiantes de Educación Superior
Angel Edilberto Cruzado Romero1
adoney.productions@gmail.com
https://orcid.org/0009-0009-6699-3504
Universidad Católica de Trujillo
Cajamarca, Perú
Mirtha Liliana Reymundo Canto
reymundomirtha7@gmail.com
https://orcid.org/0009-0003-1162-9461
Universidad Católica de Trujillo
San Ignacio, Perú
RESUMEN
La irrupción de la Inteligencia artificial se ha convertido en una especie de “brújula académica” en la
educación, principalmente en los estudiantes, abriendo puertas a un aprendizaje personalizado y acceso
inmediato a la información. Pero también plantea una pregunta alarmante ¿los estudiantes están
desarrollando su pensamiento crítico o están cediendo su capacidad de análisis a los algoritmos? En
esta dirección, el presente artículo tiene como objetivo aportar conocimientos sobre la relación que
existe entre la inteligencia artificial y el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes de educación
superior. Utilizando un enfoque cuantitativo, con un diseño correlacional – no experimental. Se
realizaron encuestas individuales utilizando cuestionarios con preguntas estructuradas que permiten
revelar la relación que existe con la inteligencia artificial. Como resultado se detalla que existe una
relación alta entre el conocimiento, la comprensión, el uso y aplicación de la inteligencia artificial con
el desarrollo del pensamiento crítico. De los resultados obtenidos se concluye que, a mayor comprensión
y aplicación práctica de herramientas de inteligencia artificial, se fortalece la capacidad analítica y
reflexiva. Estos hallazgos confirman la relevancia de integrar la IA como recurso formativo
Palabras Clave: competencias cognitivas, educación tecnológica, innovación educativa, inteligencia
artificial, pensamiento crítico
1 Autor principal
Correspondencia: adoney.productions@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21610
Entre Algoritmos y Cerebros: la Inteligencia Artificial y el Pensamiento
Crítico en Estudiantes de Educación Superior
Angel Edilberto Cruzado Romero1
adoney.productions@gmail.com
https://orcid.org/0009-0009-6699-3504
Universidad Católica de Trujillo
Cajamarca, Perú
Mirtha Liliana Reymundo Canto
reymundomirtha7@gmail.com
https://orcid.org/0009-0003-1162-9461
Universidad Católica de Trujillo
San Ignacio, Perú
RESUMEN
La irrupción de la Inteligencia artificial se ha convertido en una especie de “brújula académica” en la
educación, principalmente en los estudiantes, abriendo puertas a un aprendizaje personalizado y acceso
inmediato a la información. Pero también plantea una pregunta alarmante ¿los estudiantes están
desarrollando su pensamiento crítico o están cediendo su capacidad de análisis a los algoritmos? En
esta dirección, el presente artículo tiene como objetivo aportar conocimientos sobre la relación que
existe entre la inteligencia artificial y el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes de educación
superior. Utilizando un enfoque cuantitativo, con un diseño correlacional – no experimental. Se
realizaron encuestas individuales utilizando cuestionarios con preguntas estructuradas que permiten
revelar la relación que existe con la inteligencia artificial. Como resultado se detalla que existe una
relación alta entre el conocimiento, la comprensión, el uso y aplicación de la inteligencia artificial con
el desarrollo del pensamiento crítico. De los resultados obtenidos se concluye que, a mayor comprensión
y aplicación práctica de herramientas de inteligencia artificial, se fortalece la capacidad analítica y
reflexiva. Estos hallazgos confirman la relevancia de integrar la IA como recurso formativo
Palabras Clave: competencias cognitivas, educación tecnológica, innovación educativa, inteligencia
artificial, pensamiento crítico
1 Autor principal
Correspondencia: adoney.productions@gmail.com
pág. 5012
Between Algorithms and Brains: Artificial Intelligence and Critical
Thinking in Higher Education Students
ABSTRACT
The emergence of artificial intelligence has become a kind of “academic compass” in education, mainly
for students, opening doors to personalized learning and immediate access to information. But it also
raises an alarming question: are students developing their critical thinking skills or are they surrendering
their analytical abilities to algorithms? In this regard, this article aims to provide insight into the
relationship between artificial intelligence and the development of critical thinking in higher education
students. Using a quantitative approach, with a correlational—non-experimental—design, individual
surveys were conducted using questionnaires with structured questions that reveal the relationship with
artificial intelligence. The results show that there is a strong relationship between knowledge,
understanding, use, and application of artificial intelligence and the development of critical thinking.
The results conclude that greater understanding and practical application of artificial intelligence tools
strengthen analytical and reflective abilities. These findings confirm the relevance of integrating AI as
a training resource
Keywords: cognitive skills, technology education, educational innovation, artificial intelligence,
critical thinking
Artículo recibido 8 noviembre 2025
Aceptado para publicación: 15 diciembre 2025
Between Algorithms and Brains: Artificial Intelligence and Critical
Thinking in Higher Education Students
ABSTRACT
The emergence of artificial intelligence has become a kind of “academic compass” in education, mainly
for students, opening doors to personalized learning and immediate access to information. But it also
raises an alarming question: are students developing their critical thinking skills or are they surrendering
their analytical abilities to algorithms? In this regard, this article aims to provide insight into the
relationship between artificial intelligence and the development of critical thinking in higher education
students. Using a quantitative approach, with a correlational—non-experimental—design, individual
surveys were conducted using questionnaires with structured questions that reveal the relationship with
artificial intelligence. The results show that there is a strong relationship between knowledge,
understanding, use, and application of artificial intelligence and the development of critical thinking.
The results conclude that greater understanding and practical application of artificial intelligence tools
strengthen analytical and reflective abilities. These findings confirm the relevance of integrating AI as
a training resource
Keywords: cognitive skills, technology education, educational innovation, artificial intelligence,
critical thinking
Artículo recibido 8 noviembre 2025
Aceptado para publicación: 15 diciembre 2025
pág. 5013
INTRODUCCIÓN
En la actualidad la educación se ha visto retada a enfrentar los vertiginosos cambios tecnológicos que
se están suscitando, donde los estudiantes deben ser capaces de responder las demandas de una sociedad
globalizada. Uno de esos retos radica en que los discentes sean capaces de desarrollar su pensamiento
crítico, es decir, estar en la capacidad de analizar, evaluar y emitir juicios fundamentados frente a la
información que reciben. Según Fascione (1990) el pensamiento crítico constituye la capacidad que
permite tomar decisiones asertivas con un razonamiento lógico y reflexivo.
Cabe mencionar, que el uso de la Inteligencia Artificial (IA) constituye una gran oportunidad para
fomentar el pensamiento crítico, siempre y cuando esta se pueda integrar con un enfoque pedagógico
reflexivo y no como sustitutorio del razonamiento. Por ello que podemos encontrar investigaciones
donde se evidencia que la IA puede favorecer el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes
mediante la automatización de procesos cognitivos complejos y la generación de entornos virtuales para
la reflexión analítica (Slimi, 2023; Puche-Villalobos, 2024). Sin embargo, también debemos conocer
que el uso de las herramientas basadas en la IA trae consigo problemas asociados a la dependencia
creciente de estas herramientas, que podría limitar la capacidad crítica y la autonomía en la toma de
decisiones por parte de los estudiantes. (Rojas Marín et al., 2024; Dialnet, 2024).
De acuerdo a los documentos y comunicaciones oficiales de la Comisión Europea, en particular en el
"Digital Education Action Plan 2021-2027" y documentos relacionados con la educación digital
emitidos por la Comisión Europea en 2020, se advierte que la enseñanza online y automatizada requiere
enfoques pedagógicos diferenciados, ya que el simple uso de tecnología no garantiza aprendizajes
profundos sin estrategias centradas en la reflexión y el análisis crítico, además tienden a fomentar
aprendizajes superficiales cuando no se acompañan de estrategias pedagógicas orientadas a la reflexión
(European Commission, 2020).
De acuerdo a investigaciones de Nagaveni et al. (2025) exploran exhaustivamente el papel indiscutible
que cumple la inteligencia artificial en la escritura y publicación de artículos académicos, destacando
su transformación en procesos como revisiones bibliográficas, asistencia en redacción, detección de
plagio, análisis de datos y visualizaciones mediante herramientas como Semantic Scholar, Grammarly,
Turnitin, Tableau e IBM Watson.
INTRODUCCIÓN
En la actualidad la educación se ha visto retada a enfrentar los vertiginosos cambios tecnológicos que
se están suscitando, donde los estudiantes deben ser capaces de responder las demandas de una sociedad
globalizada. Uno de esos retos radica en que los discentes sean capaces de desarrollar su pensamiento
crítico, es decir, estar en la capacidad de analizar, evaluar y emitir juicios fundamentados frente a la
información que reciben. Según Fascione (1990) el pensamiento crítico constituye la capacidad que
permite tomar decisiones asertivas con un razonamiento lógico y reflexivo.
Cabe mencionar, que el uso de la Inteligencia Artificial (IA) constituye una gran oportunidad para
fomentar el pensamiento crítico, siempre y cuando esta se pueda integrar con un enfoque pedagógico
reflexivo y no como sustitutorio del razonamiento. Por ello que podemos encontrar investigaciones
donde se evidencia que la IA puede favorecer el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes
mediante la automatización de procesos cognitivos complejos y la generación de entornos virtuales para
la reflexión analítica (Slimi, 2023; Puche-Villalobos, 2024). Sin embargo, también debemos conocer
que el uso de las herramientas basadas en la IA trae consigo problemas asociados a la dependencia
creciente de estas herramientas, que podría limitar la capacidad crítica y la autonomía en la toma de
decisiones por parte de los estudiantes. (Rojas Marín et al., 2024; Dialnet, 2024).
De acuerdo a los documentos y comunicaciones oficiales de la Comisión Europea, en particular en el
"Digital Education Action Plan 2021-2027" y documentos relacionados con la educación digital
emitidos por la Comisión Europea en 2020, se advierte que la enseñanza online y automatizada requiere
enfoques pedagógicos diferenciados, ya que el simple uso de tecnología no garantiza aprendizajes
profundos sin estrategias centradas en la reflexión y el análisis crítico, además tienden a fomentar
aprendizajes superficiales cuando no se acompañan de estrategias pedagógicas orientadas a la reflexión
(European Commission, 2020).
De acuerdo a investigaciones de Nagaveni et al. (2025) exploran exhaustivamente el papel indiscutible
que cumple la inteligencia artificial en la escritura y publicación de artículos académicos, destacando
su transformación en procesos como revisiones bibliográficas, asistencia en redacción, detección de
plagio, análisis de datos y visualizaciones mediante herramientas como Semantic Scholar, Grammarly,
Turnitin, Tableau e IBM Watson.
pág. 5014
Los autores detallan aplicaciones específicas en publicación, incluyendo automatización de revisiones
por pares, edición, selección de revistas y diseminación de acceso abierto, optimizando eficiencia y
accesibilidad global.
De acuerdo a su investigación, señalan ventajas de la inteligencia artificial como el incremento de la
eficiencia al automatizar tareas repetitivas, mejora la precisión reduciendo errores, facilita la
colaboración y acelera publicaciones mediante análisis predictivos en campos como medicina y ciencias
sociales. Para contextos educativos peruanos, estos beneficios apoyan la innovación pedagógica al
potenciar análisis de datos en investigaciones sobre estilos de aprendizaje o competencias críticas,
alineándose con enfoques sociotécnicos. En el contexto latinoamericano, el Banco Interamericano de
Desarrollo (BID, 2020) también señala que los sistemas educativos aún muestran limitaciones para
integrar metodologías que fortalezcan esta competencia, lo que evidencia la necesidad de replantear
enfoques pedagógicos innovadores orientados a la formación de estudiantes críticos y reflexivos.
Complementario a esto se observa la brecha digital en la región, lo que amplía desigualdades educativas
y genera que muchos estudiantes no solo carezcan de acceso tecnológico, sino también de oportunidades
para ejercitar competencias críticas frente a los entornos digitales (CEPAL, 2022, América Latina).
Cabe añadir que, en investigaciones nacionales, como la de García (2023) se evidencian que los alumnos
peruanos utilizan con mayor frecuencia aplicaciones de inteligencia artificial con el fin de resolver
actividades escolares, más sin embargo en la mayoría de situaciones este uso se restringe a obtener
respuestas rápidas o elaborar trabajos, sin fomentar procesos de análisis profundo, contraste de fuentes
o elaboración de juicios propios. El Ministerio de Educación (MINEDU, 2023) reconoce el aumento
acelerado en la adopción de tecnologías digitales, especialmente a partir de la pandemia, aunque señala
la carencia de lineamientos pedagógicos que orienten su empleo hacia el desarrollo del pensamiento
crítico. En congruencia con ello, un estudio sobre “Inteligencia artificial en el pensamiento crítico en
estudiantes de una universidad pública de Tarma, 2024”, el cual se planteó como objetivo determinar
la influencia del uso de herramientas de IA en el desarrollo del pensamiento crítico, teniendo en
consideración las dimensiones de razonamiento profundo, toma de decisiones y resolución de
problemas, considerando para su estudio una muestra de 82 estudiantes; obtuvo resultados donde se
evidencia una correlación positiva y significativa entre el uso de IA y el pensamiento crítico,
Los autores detallan aplicaciones específicas en publicación, incluyendo automatización de revisiones
por pares, edición, selección de revistas y diseminación de acceso abierto, optimizando eficiencia y
accesibilidad global.
De acuerdo a su investigación, señalan ventajas de la inteligencia artificial como el incremento de la
eficiencia al automatizar tareas repetitivas, mejora la precisión reduciendo errores, facilita la
colaboración y acelera publicaciones mediante análisis predictivos en campos como medicina y ciencias
sociales. Para contextos educativos peruanos, estos beneficios apoyan la innovación pedagógica al
potenciar análisis de datos en investigaciones sobre estilos de aprendizaje o competencias críticas,
alineándose con enfoques sociotécnicos. En el contexto latinoamericano, el Banco Interamericano de
Desarrollo (BID, 2020) también señala que los sistemas educativos aún muestran limitaciones para
integrar metodologías que fortalezcan esta competencia, lo que evidencia la necesidad de replantear
enfoques pedagógicos innovadores orientados a la formación de estudiantes críticos y reflexivos.
Complementario a esto se observa la brecha digital en la región, lo que amplía desigualdades educativas
y genera que muchos estudiantes no solo carezcan de acceso tecnológico, sino también de oportunidades
para ejercitar competencias críticas frente a los entornos digitales (CEPAL, 2022, América Latina).
Cabe añadir que, en investigaciones nacionales, como la de García (2023) se evidencian que los alumnos
peruanos utilizan con mayor frecuencia aplicaciones de inteligencia artificial con el fin de resolver
actividades escolares, más sin embargo en la mayoría de situaciones este uso se restringe a obtener
respuestas rápidas o elaborar trabajos, sin fomentar procesos de análisis profundo, contraste de fuentes
o elaboración de juicios propios. El Ministerio de Educación (MINEDU, 2023) reconoce el aumento
acelerado en la adopción de tecnologías digitales, especialmente a partir de la pandemia, aunque señala
la carencia de lineamientos pedagógicos que orienten su empleo hacia el desarrollo del pensamiento
crítico. En congruencia con ello, un estudio sobre “Inteligencia artificial en el pensamiento crítico en
estudiantes de una universidad pública de Tarma, 2024”, el cual se planteó como objetivo determinar
la influencia del uso de herramientas de IA en el desarrollo del pensamiento crítico, teniendo en
consideración las dimensiones de razonamiento profundo, toma de decisiones y resolución de
problemas, considerando para su estudio una muestra de 82 estudiantes; obtuvo resultados donde se
evidencia una correlación positiva y significativa entre el uso de IA y el pensamiento crítico,
pág. 5015
especialmente en razonamiento profundo y toma de decisiones, llegando a la conclusión que la
Inteligencia artificial impacta de manera positiva el pensamiento crítico siempre que su integración sea
acompañada por políticas inclusivas y formación docente para promover un uso responsable en el
currículo universitario.
Adicionalmente, estudios nacionales han señalado la importancia de incluir la metacognición y la ética
profesional en el diseño curricular para el uso responsable de la IA en ambientes educativos, lo que
contribuye a preservar y fortalecer el pensamiento crítico frente a la creciente digitalización (Martínez
Sánchez et al., 2024; EPSIR, 2024). Asimismo, se destaca la necesidad de formar tanto a estudiantes
como a docentes en competencias digitales críticas para evitar una dependencia tecnológica que pueda
afectar la calidad educativa y el desarrollo integral del alumnado (Revista Social Fronteriza, 2024).
Estas investigaciones reflejan una problemática educativa nacional que converge con las alertas
internacionales. En este sentido, es fundamental abordar el impacto de la IA en el pensamiento crítico
desde un enfoque ético, profesional y contextualizado, que permita diseñar políticas educativas que
equilibren innovación tecnológica con desarrollo cognitivo profundo.
Este estudio, específicamente la Inteligencia Artificial se sustenta en la Teoría del aprendizaje
conectivista, que de acuerdo a Siemens (2005), mostraba que el conocimiento se distribuía a través de
redes de personas y tecnologías, aprender crear era necesario conocer esas conexiones para acceder,
evaluar y aplicar información. Apoyaba que dicha teoría daba mucha importancia al papel que
desempeñaba las herramientas digitales y la habilidad del estudiante para aprender a discernir acerca de
que la información es confiable y los sesgos. También, planteó que el uso de la IA potenciaba el
aprendizaje conectado, al ofrecer rutas individualizadas para potenciar el pensamiento crítico, lo cual
siempre ayuda a los estudiantes a visualizar, comparar y reconocer patrones en datos complejos,
promoviendo análisis profundos y reflexivos.
Otro enfoque, vinculando a la misma variable, fue la Teoría Sociotécnica que a principios fue
desarrollada por Eric Trist y Ken Bamforth (1951), quienes resaltaba el papel de las tecnologías y las
personas como aspectos complementarios dentro de las organizaciones, proponiendo que tanto las
tecnologías como las personas debían integrarse en sistemas sinérgicos para un mejor desempeño, y por
ende mejores resultados.
especialmente en razonamiento profundo y toma de decisiones, llegando a la conclusión que la
Inteligencia artificial impacta de manera positiva el pensamiento crítico siempre que su integración sea
acompañada por políticas inclusivas y formación docente para promover un uso responsable en el
currículo universitario.
Adicionalmente, estudios nacionales han señalado la importancia de incluir la metacognición y la ética
profesional en el diseño curricular para el uso responsable de la IA en ambientes educativos, lo que
contribuye a preservar y fortalecer el pensamiento crítico frente a la creciente digitalización (Martínez
Sánchez et al., 2024; EPSIR, 2024). Asimismo, se destaca la necesidad de formar tanto a estudiantes
como a docentes en competencias digitales críticas para evitar una dependencia tecnológica que pueda
afectar la calidad educativa y el desarrollo integral del alumnado (Revista Social Fronteriza, 2024).
Estas investigaciones reflejan una problemática educativa nacional que converge con las alertas
internacionales. En este sentido, es fundamental abordar el impacto de la IA en el pensamiento crítico
desde un enfoque ético, profesional y contextualizado, que permita diseñar políticas educativas que
equilibren innovación tecnológica con desarrollo cognitivo profundo.
Este estudio, específicamente la Inteligencia Artificial se sustenta en la Teoría del aprendizaje
conectivista, que de acuerdo a Siemens (2005), mostraba que el conocimiento se distribuía a través de
redes de personas y tecnologías, aprender crear era necesario conocer esas conexiones para acceder,
evaluar y aplicar información. Apoyaba que dicha teoría daba mucha importancia al papel que
desempeñaba las herramientas digitales y la habilidad del estudiante para aprender a discernir acerca de
que la información es confiable y los sesgos. También, planteó que el uso de la IA potenciaba el
aprendizaje conectado, al ofrecer rutas individualizadas para potenciar el pensamiento crítico, lo cual
siempre ayuda a los estudiantes a visualizar, comparar y reconocer patrones en datos complejos,
promoviendo análisis profundos y reflexivos.
Otro enfoque, vinculando a la misma variable, fue la Teoría Sociotécnica que a principios fue
desarrollada por Eric Trist y Ken Bamforth (1951), quienes resaltaba el papel de las tecnologías y las
personas como aspectos complementarios dentro de las organizaciones, proponiendo que tanto las
tecnologías como las personas debían integrarse en sistemas sinérgicos para un mejor desempeño, y por
ende mejores resultados.
pág. 5016
Desde esta perspectiva, la IA no podía analizarse solamente como un sistema técnico, sino como un
sistema sociocognitivo que combina componentes tecnológicos y sociales (Bryniolffson & McAfee,
2017). En educación, se consideró cómo los docentes, estudiantes y el diseño pedagógico interactuaban
con la IA para lograr metas relacionadas con el desarrollo del pensamiento crítico.
Además, resaltar que Carlson (2014) sostiene que la inteligencia artificial es conjunto de procedimientos
algorítmicos, diseñados para crear sistemas capaces de ejecutar tareas como reconocimiento de voces e
imágenes, toma de decisiones, aprendizaje automático y interacción con el entorno, que normalmente
requieren inteligencia humana.
Para sustentar la variable Desarrollo del pensamiento crítico se ha considerado la teoría de El
constructivismo Cognitivo de Jean Piaget, quien postula que el aprendizaje se forma principalmente por
medio de las vivencias y el contacto constante en su entorno. Esto nos brinda un marco teórico fuerte
para integrar la IA en el desarrollo del pensamiento crítico, es decir, lo que produce la interacción del
estudiante con la inteligencia artificial. El papel que desempeña la IA es como un medio que facilita las
oportunidades de aprendizaje activo y reflexivo, pero siempre bajo la guía y supervisión del docente,
ya que, al implementar esta sinergia de manera consciente, los educadores pueden cultivar en los
estudiantes habilidades críticas que trascienden el aula y los preparan para enfrentar los desafíos del
siglo XXI.
Además, se ubica la teoría sociocultural del aprendizaje de Lev Vygotsky, pero específicamente un
concepto clave como es La Zona de Desarrollo Próximo (ZDP). Esta hace alusión al espacio entre lo
que un alumno puede conseguir con sus propios medios y lo que es capaz de alcanzar con el apoyo de
un mentor o un recurso auxiliar, como la inteligencia artificial. En este contexto podemos afirmar que
los Sistemas Educativos Online (Plataformas) se apoyan en algoritmos de IA para evaluar el nivel de
conocimiento de cada alumno y adecuar la información y la dificultad de las actividades a su ZDP, de
esta manera ofrecen un aprendizaje individualizado, donde cada estudiante puede progresar a su propio
ritmo y recibe acompañamiento en las áreas donde requiere refuerzo, favoreciendo de esta manera el
desarrollo de su pensamiento crítico. Sumado a ello la IA posibilita la creación de escenarios de
aprendizaje simulados donde los estudiantes poseen la capacidad de explorar conceptos dentro de su
ZDP, sin riesgos o consecuencias negativas.
Desde esta perspectiva, la IA no podía analizarse solamente como un sistema técnico, sino como un
sistema sociocognitivo que combina componentes tecnológicos y sociales (Bryniolffson & McAfee,
2017). En educación, se consideró cómo los docentes, estudiantes y el diseño pedagógico interactuaban
con la IA para lograr metas relacionadas con el desarrollo del pensamiento crítico.
Además, resaltar que Carlson (2014) sostiene que la inteligencia artificial es conjunto de procedimientos
algorítmicos, diseñados para crear sistemas capaces de ejecutar tareas como reconocimiento de voces e
imágenes, toma de decisiones, aprendizaje automático y interacción con el entorno, que normalmente
requieren inteligencia humana.
Para sustentar la variable Desarrollo del pensamiento crítico se ha considerado la teoría de El
constructivismo Cognitivo de Jean Piaget, quien postula que el aprendizaje se forma principalmente por
medio de las vivencias y el contacto constante en su entorno. Esto nos brinda un marco teórico fuerte
para integrar la IA en el desarrollo del pensamiento crítico, es decir, lo que produce la interacción del
estudiante con la inteligencia artificial. El papel que desempeña la IA es como un medio que facilita las
oportunidades de aprendizaje activo y reflexivo, pero siempre bajo la guía y supervisión del docente,
ya que, al implementar esta sinergia de manera consciente, los educadores pueden cultivar en los
estudiantes habilidades críticas que trascienden el aula y los preparan para enfrentar los desafíos del
siglo XXI.
Además, se ubica la teoría sociocultural del aprendizaje de Lev Vygotsky, pero específicamente un
concepto clave como es La Zona de Desarrollo Próximo (ZDP). Esta hace alusión al espacio entre lo
que un alumno puede conseguir con sus propios medios y lo que es capaz de alcanzar con el apoyo de
un mentor o un recurso auxiliar, como la inteligencia artificial. En este contexto podemos afirmar que
los Sistemas Educativos Online (Plataformas) se apoyan en algoritmos de IA para evaluar el nivel de
conocimiento de cada alumno y adecuar la información y la dificultad de las actividades a su ZDP, de
esta manera ofrecen un aprendizaje individualizado, donde cada estudiante puede progresar a su propio
ritmo y recibe acompañamiento en las áreas donde requiere refuerzo, favoreciendo de esta manera el
desarrollo de su pensamiento crítico. Sumado a ello la IA posibilita la creación de escenarios de
aprendizaje simulados donde los estudiantes poseen la capacidad de explorar conceptos dentro de su
ZDP, sin riesgos o consecuencias negativas.
pág. 5017
El problema planteado que es parte de la investigación es ¿Cuál es la relación entre la Inteligencia
Artificial y el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes de un Instituto Tecnológico?
Por ello se ha abordado como como objetivo principal Determinar el nivel de relación que existe entre
la Inteligencia Artificial y el desarrollo del Pensamiento Crítico en estudiantes de un Instituto
Tecnológico. Incluyendo en este estudio 3 objetivos específicos: a) Identificar la relación entre la
dimensión Conocimiento y comprensión de la IA y el desarrollo del pensamiento crítico en los
estudiantes de un Instituto Tecnológico. b) Analizar la relación entre la dimensión Nivel de Uso y
aplicación práctica de herramientas de IA y el desarrollo del pensamiento crítico en los estudiantes de
un Instituto Tecnológico. c) Describir la relación entre la dimensión Actitud y percepción hacia la IA y
el pensamiento crítico en los estudiantes de un Instituto Tecnológico.
METODOLOGÍA
Los procedimientos utilizados para alcanzar el objetivo planteado en el presente estudio, se llevó a cabo
bajo un enfoque cuantitativo basado en la medición numérica de las variables. Este enfoque permitió
la recopilación de los datos con apoyo de técnicas estadísticas facilitando la respuesta a las preguntas
de la investigación y así comprueben la validez de las hipótesis planteadas. Siguiendo este tipo de
metodología el estudio se caracterizó como básica, dado que el principal objetivo es la generar
conocimiento teórico que amplie la comprensión del fenómeno estudiado, sin buscar una inmediata
aplicación práctica. El método utilizado fue el método hipotético-deductivo, que partió de supuesto
teóricos para formular la hipótesis que luego se contrastaron a través del análisis riguroso de los datos
asegurando rigor, objetividad durante el proceso. Seguidamente el diseño de la investigación fue no
experimental y de corte transversal, lo que permitió analizar situaciones tal como ocurren en su entorno
natural, sin intervención deliberada sobre las variables de estudio. Asimismo, es de tipo descriptivo –
correlacional, ya que describieron las variables de interés en el estudio, Inteligencia Artificial y
Desarrollo Pensamiento Crítico, donde se buscó establecer la relación entre ellas. En este sentido, la
población estuvo conformada por 409 estudiantes del Instituto de Educación Superior Tecnológico
Publico “San Ignacio”, se optó por un muestreo no probabilístico por conveniencia, en el cual la
selección respondió a criterios relacionados con las características del estudio y los objetivos
planteados.
El problema planteado que es parte de la investigación es ¿Cuál es la relación entre la Inteligencia
Artificial y el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes de un Instituto Tecnológico?
Por ello se ha abordado como como objetivo principal Determinar el nivel de relación que existe entre
la Inteligencia Artificial y el desarrollo del Pensamiento Crítico en estudiantes de un Instituto
Tecnológico. Incluyendo en este estudio 3 objetivos específicos: a) Identificar la relación entre la
dimensión Conocimiento y comprensión de la IA y el desarrollo del pensamiento crítico en los
estudiantes de un Instituto Tecnológico. b) Analizar la relación entre la dimensión Nivel de Uso y
aplicación práctica de herramientas de IA y el desarrollo del pensamiento crítico en los estudiantes de
un Instituto Tecnológico. c) Describir la relación entre la dimensión Actitud y percepción hacia la IA y
el pensamiento crítico en los estudiantes de un Instituto Tecnológico.
METODOLOGÍA
Los procedimientos utilizados para alcanzar el objetivo planteado en el presente estudio, se llevó a cabo
bajo un enfoque cuantitativo basado en la medición numérica de las variables. Este enfoque permitió
la recopilación de los datos con apoyo de técnicas estadísticas facilitando la respuesta a las preguntas
de la investigación y así comprueben la validez de las hipótesis planteadas. Siguiendo este tipo de
metodología el estudio se caracterizó como básica, dado que el principal objetivo es la generar
conocimiento teórico que amplie la comprensión del fenómeno estudiado, sin buscar una inmediata
aplicación práctica. El método utilizado fue el método hipotético-deductivo, que partió de supuesto
teóricos para formular la hipótesis que luego se contrastaron a través del análisis riguroso de los datos
asegurando rigor, objetividad durante el proceso. Seguidamente el diseño de la investigación fue no
experimental y de corte transversal, lo que permitió analizar situaciones tal como ocurren en su entorno
natural, sin intervención deliberada sobre las variables de estudio. Asimismo, es de tipo descriptivo –
correlacional, ya que describieron las variables de interés en el estudio, Inteligencia Artificial y
Desarrollo Pensamiento Crítico, donde se buscó establecer la relación entre ellas. En este sentido, la
población estuvo conformada por 409 estudiantes del Instituto de Educación Superior Tecnológico
Publico “San Ignacio”, se optó por un muestreo no probabilístico por conveniencia, en el cual la
selección respondió a criterios relacionados con las características del estudio y los objetivos
planteados.
pág. 5018
De esta manera, la muestra ha estuvo integrada por los estudiantes del programa de estudio de
Producción Agropecuaria, correspondiente a los ciclos I, III y V del Instituto Tecnológico de San
Ignacio. Para su selección se aplicaron los siguientes criterios de Inclusión, tales como Disponibilidad
y consentimiento informado para de participar en el estudio, matriculas activa en el periodo 2025-I,
asistencia regular al programa de estudio correspondientes, capacidad para comprender y responder los
instrumentos de recolección, mientras los criterios de exclusión en la negativa a participar, matriculados
en el Instituto, condiciones que imposibilitan la participación efectiva y participación simultánea en
otros estudios que interfieren los resultados. Cabe destacar que en el estudio se priorizaron dentro de
las consideraciones éticas: el consentimiento informado de los participantes, la protección de la
privacidad y confidencialidad de los datos, la equidad y representatividad en la selección de la muestra,
y la minimización de riesgos potenciales. Al respecto, los datos se recolectaron mediante encuesta
aplicadas en formato fisico, empleando un cuestionario que constaba de 40 ítems disgregados en tres
dimensiones con tres indicadores cada una. En esta línea, el instrumento fue validado por cinco (3)
expertos de investigación, conformado por un doctor y dos docentes con grado magister en educación.
La confiablidad se realizó mediante el coeficiente de confiabilidad Alfa de Cronbach, que arrojó valores
altos: 0.866 para la variable Inteligencia Artificial y 0.966 para el desarrollo del pensamiento crítico.
Para el procesamiento y análisis de datos se utilizó el software estadístico SPSS, versión 26, en tal
sentido se establecieron tablas de frecuencia relativas y porcentuales que facilitan la interpretación de
los resultados.
RESULTADOS
Luego del procesamiento de información, los resultados reflejaron:
Tabla 1 nivel de correlación entre inteligencia artificial y desarrollo del pensamiento crítico
Correlaciones
Inteligencia
artificial
Desarrollo del
pensamiento crítico
Inteligencia artificial Correlación de
Pearson
1 ,678**
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
Desarrollo del pensamiento
crítico
Correlación de
Pearson
,678** 1
De esta manera, la muestra ha estuvo integrada por los estudiantes del programa de estudio de
Producción Agropecuaria, correspondiente a los ciclos I, III y V del Instituto Tecnológico de San
Ignacio. Para su selección se aplicaron los siguientes criterios de Inclusión, tales como Disponibilidad
y consentimiento informado para de participar en el estudio, matriculas activa en el periodo 2025-I,
asistencia regular al programa de estudio correspondientes, capacidad para comprender y responder los
instrumentos de recolección, mientras los criterios de exclusión en la negativa a participar, matriculados
en el Instituto, condiciones que imposibilitan la participación efectiva y participación simultánea en
otros estudios que interfieren los resultados. Cabe destacar que en el estudio se priorizaron dentro de
las consideraciones éticas: el consentimiento informado de los participantes, la protección de la
privacidad y confidencialidad de los datos, la equidad y representatividad en la selección de la muestra,
y la minimización de riesgos potenciales. Al respecto, los datos se recolectaron mediante encuesta
aplicadas en formato fisico, empleando un cuestionario que constaba de 40 ítems disgregados en tres
dimensiones con tres indicadores cada una. En esta línea, el instrumento fue validado por cinco (3)
expertos de investigación, conformado por un doctor y dos docentes con grado magister en educación.
La confiablidad se realizó mediante el coeficiente de confiabilidad Alfa de Cronbach, que arrojó valores
altos: 0.866 para la variable Inteligencia Artificial y 0.966 para el desarrollo del pensamiento crítico.
Para el procesamiento y análisis de datos se utilizó el software estadístico SPSS, versión 26, en tal
sentido se establecieron tablas de frecuencia relativas y porcentuales que facilitan la interpretación de
los resultados.
RESULTADOS
Luego del procesamiento de información, los resultados reflejaron:
Tabla 1 nivel de correlación entre inteligencia artificial y desarrollo del pensamiento crítico
Correlaciones
Inteligencia
artificial
Desarrollo del
pensamiento crítico
Inteligencia artificial Correlación de
Pearson
1 ,678**
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
Desarrollo del pensamiento
crítico
Correlación de
Pearson
,678** 1
pág. 5019
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).
Nota: Datos obtenidos luego de ser procesados en el software SPSS
De acuerdo a los resultados que se muestran en la Tabla 3, obtenidos en la prueba de correlación de
Pearson fueron r=0.678** y una significancia = 0,000. En este contexto, se rechaza la Ho y se acepta la
H1 de la investigación, reafirmando de esta manera que existe una relación directa y significativa entre
Inteligencia artificial y Desarrollo del pensamiento crítico.
Tabla 2nivel de correlación entre la dimensión conocimiento y comprensión de la ia y la variable
desarrollo del pensamiento crítico
Correlaciones
Conocimiento y
comprensión de la
IA
Desarrollo del
pensamiento crítico
Conocimiento y
comprensión de
la IA
Correlación de
Pearson
1 ,659**
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
Desarrollo del
pensamiento
crítico
Correlación de
Pearson
,659** 1
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).
Nota: Datos obtenidos luego de ser procesados en el software SPSS
En relación con el objetivo específico 1, que buscaba identificar la relación entre la dimensión
Conocimiento y comprensión de la Inteligencia Artificial y el desarrollo del pensamiento crítico en
estudiantes de un Instituto Tecnológico de San Ignacio (2025), los resultados del análisis de correlación
de Pearson muestran un coeficiente r = 0,659** con un nivel de significancia p = 0,000 (p < 0,05).
Esto indica que si hay una correlación positiva y estadísticamente significativa entre la dimensión y la
variable. En términos prácticos, esto significa que, a mayor nivel de conocimiento y comprensión de la
Inteligencia Artificial por parte de los estudiantes, mayor es su desarrollo del pensamiento crítico. De
acuerdo con la clasificación de Hernández, Fernández y Baptista (2014), un coeficiente de 0,659*
corresponde a una correlación alta.
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).
Nota: Datos obtenidos luego de ser procesados en el software SPSS
De acuerdo a los resultados que se muestran en la Tabla 3, obtenidos en la prueba de correlación de
Pearson fueron r=0.678** y una significancia = 0,000. En este contexto, se rechaza la Ho y se acepta la
H1 de la investigación, reafirmando de esta manera que existe una relación directa y significativa entre
Inteligencia artificial y Desarrollo del pensamiento crítico.
Tabla 2nivel de correlación entre la dimensión conocimiento y comprensión de la ia y la variable
desarrollo del pensamiento crítico
Correlaciones
Conocimiento y
comprensión de la
IA
Desarrollo del
pensamiento crítico
Conocimiento y
comprensión de
la IA
Correlación de
Pearson
1 ,659**
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
Desarrollo del
pensamiento
crítico
Correlación de
Pearson
,659** 1
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).
Nota: Datos obtenidos luego de ser procesados en el software SPSS
En relación con el objetivo específico 1, que buscaba identificar la relación entre la dimensión
Conocimiento y comprensión de la Inteligencia Artificial y el desarrollo del pensamiento crítico en
estudiantes de un Instituto Tecnológico de San Ignacio (2025), los resultados del análisis de correlación
de Pearson muestran un coeficiente r = 0,659** con un nivel de significancia p = 0,000 (p < 0,05).
Esto indica que si hay una correlación positiva y estadísticamente significativa entre la dimensión y la
variable. En términos prácticos, esto significa que, a mayor nivel de conocimiento y comprensión de la
Inteligencia Artificial por parte de los estudiantes, mayor es su desarrollo del pensamiento crítico. De
acuerdo con la clasificación de Hernández, Fernández y Baptista (2014), un coeficiente de 0,659*
corresponde a una correlación alta.
pág. 5020
Tabla 3 nivel de correlación entre la dimensión uso y aplicación práctica de herramientas de ia y la
variable desarrollo del pensamiento crítico
Correlaciones
Uso y
aplicación
práctica de
herramientas de
IA
Desarrollo del
pensamiento
crítico
Uso y aplicación práctica
de herramientas de IA
Correlación de Pearson 1 ,646**
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
Desarrollo del
pensamiento crítico
Correlación de Pearson ,646** 1
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).
Nota: Datos obtenidos luego de ser procesados en el software SPSS
En relación con el objetivo específico 2, que buscó identificar la relación entre el nivel de uso y
aplicación práctica de herramientas de Inteligencia Artificial y el desarrollo del pensamiento crítico
en estudiantes de un Instituto Tecnológico de San Ignacio (2025), los resultados del análisis de
correlación de Pearson muestran un coeficiente r = 0,646 con un nivel de significancia p = 0,000 (p <
0,01).
De acuerdo con el baremo propuesto por Hernández, Fernández y Baptista (2014), un coeficiente de
correlación entre 0,51 y 0,75 se clasifica como correlación alta. Esto implica que existe una relación
positiva fuerte entre el nivel de uso y aplicación de herramientas de IA y el desarrollo del pensamiento
crítico.
Estos resultados sugieren que la integración práctica de herramientas y recursos enfocados en
Inteligencia Artificial dentro del proceso de enseñanza puede favorecer el desarrollo de habilidades
cognitivas de orden superior, como el pensamiento crítico, en estudiantes de educación tecnológica.
Tabla 3 nivel de correlación entre la dimensión uso y aplicación práctica de herramientas de ia y la
variable desarrollo del pensamiento crítico
Correlaciones
Uso y
aplicación
práctica de
herramientas de
IA
Desarrollo del
pensamiento
crítico
Uso y aplicación práctica
de herramientas de IA
Correlación de Pearson 1 ,646**
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
Desarrollo del
pensamiento crítico
Correlación de Pearson ,646** 1
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).
Nota: Datos obtenidos luego de ser procesados en el software SPSS
En relación con el objetivo específico 2, que buscó identificar la relación entre el nivel de uso y
aplicación práctica de herramientas de Inteligencia Artificial y el desarrollo del pensamiento crítico
en estudiantes de un Instituto Tecnológico de San Ignacio (2025), los resultados del análisis de
correlación de Pearson muestran un coeficiente r = 0,646 con un nivel de significancia p = 0,000 (p <
0,01).
De acuerdo con el baremo propuesto por Hernández, Fernández y Baptista (2014), un coeficiente de
correlación entre 0,51 y 0,75 se clasifica como correlación alta. Esto implica que existe una relación
positiva fuerte entre el nivel de uso y aplicación de herramientas de IA y el desarrollo del pensamiento
crítico.
Estos resultados sugieren que la integración práctica de herramientas y recursos enfocados en
Inteligencia Artificial dentro del proceso de enseñanza puede favorecer el desarrollo de habilidades
cognitivas de orden superior, como el pensamiento crítico, en estudiantes de educación tecnológica.
pág. 5021
Tabla 4 nivel de correlación entre la dimensión actitud y percepción hacia la ia y la variable desarrollo
del pensamiento crítico
Correlaciones
Actitud y
percepción
hacia la IA
Desarrollo
del
pensamiento
crítico
Actitud y percepción hacia
la IA
Correlación de Pearson 1 ,590**
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
Desarrollo del pensamiento
crítico
Correlación de Pearson ,590** 1
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).
Nota: Datos obtenidos luego de ser procesados en el software SPSS
Según se muestra en la Tabla 6, la relación entre actitud y percepción hacia la IA y desarrollo del
pensamiento crítico presentó un coeficiente r = 0,590 con p = 0,000 (p < 0,05). Este valor se clasifica
igualmente como correlación alta según el baremo utilizado, lo que implica que una actitud y percepción
más favorable hacia la IA está asociada con un mayor desarrollo del pensamiento crítico.
DISCUSIÓN
Los hallazgos en esta investigación evidencian que existe una relación significativa y de carácter
positivo entre la Inteligencia Artificial (IA) y el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes de un
Instituto Tecnológico en San Ignacio durante el año 2025. En efecto, la correlación de Pearson
r=0.678**, con una significancia p=0.000, sugiere una fuerte y relevante asociación entre ambas
variables, tal como también verificaron distintas investigaciones previas en diferentes escenarios
educativos (Puche-Villalobos, 2024; Benique, 2024; Altez, 2025).
La correlación alta se observó en la dimensión Conocimiento y comprensión (r=0.659, p=0.000), lo que
demuestra que los estudiantes deben no solo desempeñarse en actividades que impliquen el uso de la
tecnología, sino también comprender en que se basan, como funcionan y que limites tienen con este en
Tabla 4 nivel de correlación entre la dimensión actitud y percepción hacia la ia y la variable desarrollo
del pensamiento crítico
Correlaciones
Actitud y
percepción
hacia la IA
Desarrollo
del
pensamiento
crítico
Actitud y percepción hacia
la IA
Correlación de Pearson 1 ,590**
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
Desarrollo del pensamiento
crítico
Correlación de Pearson ,590** 1
Sig. (bilateral) ,000
N 85 85
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).
Nota: Datos obtenidos luego de ser procesados en el software SPSS
Según se muestra en la Tabla 6, la relación entre actitud y percepción hacia la IA y desarrollo del
pensamiento crítico presentó un coeficiente r = 0,590 con p = 0,000 (p < 0,05). Este valor se clasifica
igualmente como correlación alta según el baremo utilizado, lo que implica que una actitud y percepción
más favorable hacia la IA está asociada con un mayor desarrollo del pensamiento crítico.
DISCUSIÓN
Los hallazgos en esta investigación evidencian que existe una relación significativa y de carácter
positivo entre la Inteligencia Artificial (IA) y el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes de un
Instituto Tecnológico en San Ignacio durante el año 2025. En efecto, la correlación de Pearson
r=0.678**, con una significancia p=0.000, sugiere una fuerte y relevante asociación entre ambas
variables, tal como también verificaron distintas investigaciones previas en diferentes escenarios
educativos (Puche-Villalobos, 2024; Benique, 2024; Altez, 2025).
La correlación alta se observó en la dimensión Conocimiento y comprensión (r=0.659, p=0.000), lo que
demuestra que los estudiantes deben no solo desempeñarse en actividades que impliquen el uso de la
tecnología, sino también comprender en que se basan, como funcionan y que limites tienen con este en
pág. 5022
mente, el presente estudio respalda las recomendaciones de UNESCO (2021) y Long & Magerko
(2020), según los cuales es necesario desarrollar competencias críticas y éticas para garantizar un uso
adecuado y responsable de la IA en la educación. La alfabetización en IA (AI literacy) permite a los
estudiantes desarrollar la capacidad de analizar con sentido crítico la información producida por
sistemas inteligentes, evitando interpretaciones superficiales o una dependencia excesiva que limite su
autonomía y pensamiento crítico.
En la dimensión relativa al uso y aplicación prácticas de herramienta de inteligencia artificial, la
correlación observada (r=0.646, p=0.000) indica una relación estadísticamente significativa que
muestra como la implementación de tecnologías inteligentes se asocia con la adquisición y el
fortalecimiento de habilidades cognitivas de orden superior. El resultado respalda la hipótesis de que la
integración activa y contextualizada de la IA en los procesos de enseñanza- aprendizaje constituye un
factor que potencia el desarrollo del pensamiento crítico, al favorecer la toma de decisiones
fundamentadas, en el análisis riguroso de argumentos y la resolución de problemas complejos, en
concordancia con lo planteado por Facione (2020) y Halpern (2014).
La dimensión alusiva a la Actitud y percepción hacia la IA mostró igualmente una relación significativa
(r=0.590, p=0.000) con el desarrollo del pensamiento crítico, lo que sugiere que una disposición positiva
y una valoración propicio de estas tecnologías se asocian con un mayor aprovechamiento pedagógico.
Este resultado coincide con lo señalado por Zawacki-Richter et al. (2019), quienes argumentan que las
actitudes favorables hacia la IA Facilitan su adopción efectiva en el contexto educativo, particularmente
cuando se integran con ya comprensión crítica y un marco ético sólido.
Adicionalmente, los hallazgos proponen que las herramientas de inteligencia artificial en el campo
educativo aportan múltiples fortalezas y oportunidades relevantes en términos de aprendizaje
individualizado y adaptativo. Sin embargo, el análisis también indica que estos efectos no son
suficientes si no se acompañan de una mediación docente que oriente la reflexión y fomente el
cuestionamiento critico por parte de los estudiantes (Brynjolfsson & McAfee, 2017; Siemens, 2005).
De este modo, la sola incorporación de herramientas de IA no garantiza el desarrollo de habilidades
cognitivas de orden superior, lo mismo que refleja que existe una gran necesidad de estrategias
mente, el presente estudio respalda las recomendaciones de UNESCO (2021) y Long & Magerko
(2020), según los cuales es necesario desarrollar competencias críticas y éticas para garantizar un uso
adecuado y responsable de la IA en la educación. La alfabetización en IA (AI literacy) permite a los
estudiantes desarrollar la capacidad de analizar con sentido crítico la información producida por
sistemas inteligentes, evitando interpretaciones superficiales o una dependencia excesiva que limite su
autonomía y pensamiento crítico.
En la dimensión relativa al uso y aplicación prácticas de herramienta de inteligencia artificial, la
correlación observada (r=0.646, p=0.000) indica una relación estadísticamente significativa que
muestra como la implementación de tecnologías inteligentes se asocia con la adquisición y el
fortalecimiento de habilidades cognitivas de orden superior. El resultado respalda la hipótesis de que la
integración activa y contextualizada de la IA en los procesos de enseñanza- aprendizaje constituye un
factor que potencia el desarrollo del pensamiento crítico, al favorecer la toma de decisiones
fundamentadas, en el análisis riguroso de argumentos y la resolución de problemas complejos, en
concordancia con lo planteado por Facione (2020) y Halpern (2014).
La dimensión alusiva a la Actitud y percepción hacia la IA mostró igualmente una relación significativa
(r=0.590, p=0.000) con el desarrollo del pensamiento crítico, lo que sugiere que una disposición positiva
y una valoración propicio de estas tecnologías se asocian con un mayor aprovechamiento pedagógico.
Este resultado coincide con lo señalado por Zawacki-Richter et al. (2019), quienes argumentan que las
actitudes favorables hacia la IA Facilitan su adopción efectiva en el contexto educativo, particularmente
cuando se integran con ya comprensión crítica y un marco ético sólido.
Adicionalmente, los hallazgos proponen que las herramientas de inteligencia artificial en el campo
educativo aportan múltiples fortalezas y oportunidades relevantes en términos de aprendizaje
individualizado y adaptativo. Sin embargo, el análisis también indica que estos efectos no son
suficientes si no se acompañan de una mediación docente que oriente la reflexión y fomente el
cuestionamiento critico por parte de los estudiantes (Brynjolfsson & McAfee, 2017; Siemens, 2005).
De este modo, la sola incorporación de herramientas de IA no garantiza el desarrollo de habilidades
cognitivas de orden superior, lo mismo que refleja que existe una gran necesidad de estrategias
pág. 5023
educativas donde combinen el potencial tecnológico con pedagogías centradas en la metacognición y
el análisis crítico.
En comparación con investigaciones nacionales e internacionales revisadas (por ejemplo, estudios de
Rodríguez, 2022 en Puno; Fajardo et al., 2023 en Ecuador; y García y Almeida, 2025), el presente
estudio ratifica que la IA tiene el potencial para enriquecer significativamente el pensamiento crítico en
estudiantes, siempre y cuando se utilice en un entorno educativo planificado, inclusivo y con acceso
equitativo a la tecnología.
Finalmente, esta investigación pone en relieve la necesidad de incorporar planes de formación docente
que incluyan capacitación en el manejo pedagógico de la IA, así como de revisar y actualizar los
currículos educativos para integrar transversalmente estas tecnologías. De este modo se puede potenciar
el desarrollo de competencias cognitivas clave para enfrentar los retos de la era digital con autonomía,
creatividad y pensamiento crítico
CONCLUSIONES
Según hallazgos que se evidencian en la prueba de correlación se ha corroborado de esta manera que
existe una relación significativa entre la Inteligencia Artificial y el Desarrollo del pensamiento crítico.
Asimismo, con relación del primer objetivo específico, indica que, a mayor conocimiento y
comprensión de la Inteligencia Artificial, mayor es el desarrollo del pensamiento crítico en los
estudiantes. La correlación que existe es estadísticamente significativa. Respecto al segundo objetivo
específico los hallazgos indican que un mayor nivel de uso y aplicación práctica de herramientas de IA
se asocia con un mayor desarrollo del pensamiento crítico. La relación es significativa, lo que respalda
la investigación. Finalmente, en cuanto al tercer objetivo específico, se establecen que una actitud y
percepción más positiva hacia la Inteligencia Artificial está relacionada con un mayor desarrollo del
pensamiento crítico. La significancia estadística respalda el rechazo de la hipótesis nula y la aceptación
de la alterna.
educativas donde combinen el potencial tecnológico con pedagogías centradas en la metacognición y
el análisis crítico.
En comparación con investigaciones nacionales e internacionales revisadas (por ejemplo, estudios de
Rodríguez, 2022 en Puno; Fajardo et al., 2023 en Ecuador; y García y Almeida, 2025), el presente
estudio ratifica que la IA tiene el potencial para enriquecer significativamente el pensamiento crítico en
estudiantes, siempre y cuando se utilice en un entorno educativo planificado, inclusivo y con acceso
equitativo a la tecnología.
Finalmente, esta investigación pone en relieve la necesidad de incorporar planes de formación docente
que incluyan capacitación en el manejo pedagógico de la IA, así como de revisar y actualizar los
currículos educativos para integrar transversalmente estas tecnologías. De este modo se puede potenciar
el desarrollo de competencias cognitivas clave para enfrentar los retos de la era digital con autonomía,
creatividad y pensamiento crítico
CONCLUSIONES
Según hallazgos que se evidencian en la prueba de correlación se ha corroborado de esta manera que
existe una relación significativa entre la Inteligencia Artificial y el Desarrollo del pensamiento crítico.
Asimismo, con relación del primer objetivo específico, indica que, a mayor conocimiento y
comprensión de la Inteligencia Artificial, mayor es el desarrollo del pensamiento crítico en los
estudiantes. La correlación que existe es estadísticamente significativa. Respecto al segundo objetivo
específico los hallazgos indican que un mayor nivel de uso y aplicación práctica de herramientas de IA
se asocia con un mayor desarrollo del pensamiento crítico. La relación es significativa, lo que respalda
la investigación. Finalmente, en cuanto al tercer objetivo específico, se establecen que una actitud y
percepción más positiva hacia la Inteligencia Artificial está relacionada con un mayor desarrollo del
pensamiento crítico. La significancia estadística respalda el rechazo de la hipótesis nula y la aceptación
de la alterna.
pág. 5024
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Carlson, M. (2014). The Robotic Reporter: Automated journalism and the redefinition of labor,
compositional forms, and journalistic authority. Digital Journalism, 3(3), 416–431.
https://doi.org/10.1080/21670811.2014.976412
Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th
ed.). Sage.
https://www.academia.edu/57201640/Creswell_J_W_2014_Research_Design_Qualitative_Q
uantitative_and_Mixed_Methods_Approaches_4th_ed_Thousand_Oaks_CA_Sage
Dialnet (2024). Pensamiento crítico vs inteligencia artificial, un desafío para la educación
superior. Dialnet Revista, 33(1), 27-40.
https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/9666231.pdf
European Commission. (2020). Digital Education Action Plan 2021-2027: Resetting education and
training for the digital age (COM(2020) 624 final). https://eur-lex.europa.eu/legal-
content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52020DC0624
Facione, P. A. (1990). Critical thinking: A statement of expert consensus for purposes of educational
assessment and instruction (The Delphi Report). American Philosophical Association. ERIC
ED315423. https://eric.ed.gov/?id=ED315423
Hernández, R., & Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa,
cualitativa y mixta. Universidad Nacional Autónoma de México y academia.edu.
https://www.academia.edu/112987196/Hern%C3%A1ndez_Sampieri_R_and_Mendoza_C_2
018_Metodolog%C3%ADa_de_la_investigaci%C3%B3n_Las_rutas_cuantitativa_cualitativa
_y_mixta
Hernández-Sampieri, R., Fernández-Collado, C., & Baptista-Lucio, P. (2014). Metodología de la
investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill Interamericana. https://doi.org/10.5281/zenodo.15338867
https://revista.inicc-peru.edu.pe/index.php/delectus/article/view/242
Johnson, R. B. (2014). Mixed methods research paradigm: A paradigm whose time has come.
Academic.edu.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Carlson, M. (2014). The Robotic Reporter: Automated journalism and the redefinition of labor,
compositional forms, and journalistic authority. Digital Journalism, 3(3), 416–431.
https://doi.org/10.1080/21670811.2014.976412
Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th
ed.). Sage.
https://www.academia.edu/57201640/Creswell_J_W_2014_Research_Design_Qualitative_Q
uantitative_and_Mixed_Methods_Approaches_4th_ed_Thousand_Oaks_CA_Sage
Dialnet (2024). Pensamiento crítico vs inteligencia artificial, un desafío para la educación
superior. Dialnet Revista, 33(1), 27-40.
https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/9666231.pdf
European Commission. (2020). Digital Education Action Plan 2021-2027: Resetting education and
training for the digital age (COM(2020) 624 final). https://eur-lex.europa.eu/legal-
content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52020DC0624
Facione, P. A. (1990). Critical thinking: A statement of expert consensus for purposes of educational
assessment and instruction (The Delphi Report). American Philosophical Association. ERIC
ED315423. https://eric.ed.gov/?id=ED315423
Hernández, R., & Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa,
cualitativa y mixta. Universidad Nacional Autónoma de México y academia.edu.
https://www.academia.edu/112987196/Hern%C3%A1ndez_Sampieri_R_and_Mendoza_C_2
018_Metodolog%C3%ADa_de_la_investigaci%C3%B3n_Las_rutas_cuantitativa_cualitativa
_y_mixta
Hernández-Sampieri, R., Fernández-Collado, C., & Baptista-Lucio, P. (2014). Metodología de la
investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill Interamericana. https://doi.org/10.5281/zenodo.15338867
https://revista.inicc-peru.edu.pe/index.php/delectus/article/view/242
Johnson, R. B. (2014). Mixed methods research paradigm: A paradigm whose time has come.
Academic.edu.
pág. 5025
https://www.academia.edu/96961191/Mixed_Methods_Research_A_Research_Paradigm_Wh
ose_Time_Has_Come
Martínez, P. (2018). Relación entre inteligencia artificial y desarrollo del pensamiento crítico. Delectus.
Medina Romero, M. Á. (2024). Aplicaciones de la inteligencia artificial para la investigación y la
innovación en la educación superior. Revista Social Fronteriza, 4(4), e44336.
https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(4)336
Nagaveni, N. B., Hegde, S., Gupta, T., & Bhovi, N. (2025). Artificial intelligence (AI) in academic
research paper writing and publications – A fascinating revolutionary tool. Chronicles of
Clinical Reviews and Case Reports, 2, 1-6. https://doi.org/10.XXXX/ccrcr.2025.tgc.0354.
Puche-Villalobos, D. J. (2024). La inteligencia artificial y el desarrollo del pensamiento crítico en
estudiantes universitarios. Revista Delectus, 18(2), 112-127. https://revista.inicc-
peru.edu.pe/index.php/delectus/article/view/242
Rojas Marín, J., Espinoza Padilla, N., & Martínez-Comesaña, J. (2024). Inteligencia artificial:
dependencia y la afección del pensamiento crítico en estudiantes. Ciencia Latina, 9(4), 45-56.
http://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/13462
Sampieri, R. H., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación (6ª ed.).
McGraw-Hill. https://www.uv.mx/personal/cbustamante/files/2011/06/metodologia-de-la-
investigaci%C3%83%C2%B3n_sampieri.pdf
Universidad César Vallejo. (2025). Inteligencia artificial en el pensamiento crítico en estudiantes de
una universidad pública de Tarma, 2024 [Tesis de maestría, Universidad César Vallejo].
ALICIA–CONCYTEC.
https://alicia.concytec.gob.pe/vufind/Record/UCVV_e15c8a631fd841615c0f1e43d27b2654
https://www.academia.edu/96961191/Mixed_Methods_Research_A_Research_Paradigm_Wh
ose_Time_Has_Come
Martínez, P. (2018). Relación entre inteligencia artificial y desarrollo del pensamiento crítico. Delectus.
Medina Romero, M. Á. (2024). Aplicaciones de la inteligencia artificial para la investigación y la
innovación en la educación superior. Revista Social Fronteriza, 4(4), e44336.
https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(4)336
Nagaveni, N. B., Hegde, S., Gupta, T., & Bhovi, N. (2025). Artificial intelligence (AI) in academic
research paper writing and publications – A fascinating revolutionary tool. Chronicles of
Clinical Reviews and Case Reports, 2, 1-6. https://doi.org/10.XXXX/ccrcr.2025.tgc.0354.
Puche-Villalobos, D. J. (2024). La inteligencia artificial y el desarrollo del pensamiento crítico en
estudiantes universitarios. Revista Delectus, 18(2), 112-127. https://revista.inicc-
peru.edu.pe/index.php/delectus/article/view/242
Rojas Marín, J., Espinoza Padilla, N., & Martínez-Comesaña, J. (2024). Inteligencia artificial:
dependencia y la afección del pensamiento crítico en estudiantes. Ciencia Latina, 9(4), 45-56.
http://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/13462
Sampieri, R. H., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación (6ª ed.).
McGraw-Hill. https://www.uv.mx/personal/cbustamante/files/2011/06/metodologia-de-la-
investigaci%C3%83%C2%B3n_sampieri.pdf
Universidad César Vallejo. (2025). Inteligencia artificial en el pensamiento crítico en estudiantes de
una universidad pública de Tarma, 2024 [Tesis de maestría, Universidad César Vallejo].
ALICIA–CONCYTEC.
https://alicia.concytec.gob.pe/vufind/Record/UCVV_e15c8a631fd841615c0f1e43d27b2654