ENTRE DEPENDENCIA Y AUTONOMÍA:
TENSIONES EN EL USO DE INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN APRENDIZAJE DEL INGLÉS
UNIVERSITARIO
BETWEEN DEPENDENCY AND AUTONOMY: TENSIONS IN
THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ENGLISH
LANGUAGE LEARNING AMONG UNIVERSITY STUDENTS
Stefany Pamela Villegas Zenil
Universidad Veracruzana
Nabja Sarai Solís Leyva
Universidad Veracruzana
Guadalupe Vargas García
Universidad Veracruzana
Anabel Gutierrez Rodríguez
Universidad Veracruzana
Erika Paulina Madrigal Chavero
Universidad Veracruzana
Lilia Olivia Rodríguez Rocha
Universidad Veracruzana
pág. 234
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i3.23918
Entre dependencia y autonomía: tensiones en el uso de inteligencia
artificial en aprendizaje del inglés universitario
Stefany Pamela Villegas Zenil1
stvillegas@uv.mx
https://orcid.org/0009-0009-5719-2393
Universidad Veracruzana
México
Nabja Sarai Solís Leyva
nsolis@uv.mx
https://orcid.org/0000-0001-9464-4779
Universidad Veracruzana
México
Guadalupe Vargas García
guvargas@uv.mx
https://orcid.org/0000-0001-6507-2572
Universidad Veracruzana
México
Anabel Gutierrez Rodríguez
anagutierrez@uv.mx
https://orcid.org/0000-0001-8898-0856
Universidad Veracruzana
México
Erika Paulina Madrigal Chavero
emadrigal@uv.mx
https://orcid.org/0000-0002-8297-6087
Universidad Veracruzana
México
Lilia Olivia Rodríguez Rocha
lirodriguez@uv.mx
https://orcid.org/0009-0008-3551-0429
Universidad Veracruzana
México
RESUMEN
El presente estudio analiza las tensiones existentes entre la dependencia y la autonomía en el uso de la
inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje del inglés en estudiantes universitarios, con el objetivo de
comprender cómo estas tecnologías influyen en los procesos de adquisición lingüística y en el desarrollo
de habilidades cognitivas superiores. Metodológicamente, se adoptó un enfoque cualitativo de corte
interpretativo, basado en la aplicación de entrevistas semiestructuradas y un cuestionario diagnóstico a
una muestra intencional de estudiantes de nivel superior, complementado con el análisis de prácticas
digitales mediadas por herramientas de IA. Los resultados evidencian una dualidad significativa: por un
lado, la IA facilita el acceso inmediato a recursos lingüísticos, promueve la retroalimentación
instantánea y fortalece la confianza en la producción escrita; por otro, se identifican riesgos asociados a
la sobredependencia tecnológica, la reducción del esfuerzo cognitivo y la limitada apropiación del
conocimiento. Se concluye que el uso crítico y pedagógicamente orientado de la IA puede convertirse
en un aliado estratégico para el aprendizaje autónomo, siempre que se implementen estrategias
didácticas que equilibren su uso con el desarrollo de competencias metacognitivas y reflexivas en los
estudiantes.
Palabras clave: inteligencia artificial, aprendizaje del inglés, autonomía del aprendizaje, educación
superior, dependencia tecnológica.
1 Autor principal.
Correspondencia: stvillegas@uv.mx
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i3.23918
Entre dependencia y autonomía: tensiones en el uso de inteligencia
artificial en aprendizaje del inglés universitario
Stefany Pamela Villegas Zenil1
stvillegas@uv.mx
https://orcid.org/0009-0009-5719-2393
Universidad Veracruzana
México
Nabja Sarai Solís Leyva
nsolis@uv.mx
https://orcid.org/0000-0001-9464-4779
Universidad Veracruzana
México
Guadalupe Vargas García
guvargas@uv.mx
https://orcid.org/0000-0001-6507-2572
Universidad Veracruzana
México
Anabel Gutierrez Rodríguez
anagutierrez@uv.mx
https://orcid.org/0000-0001-8898-0856
Universidad Veracruzana
México
Erika Paulina Madrigal Chavero
emadrigal@uv.mx
https://orcid.org/0000-0002-8297-6087
Universidad Veracruzana
México
Lilia Olivia Rodríguez Rocha
lirodriguez@uv.mx
https://orcid.org/0009-0008-3551-0429
Universidad Veracruzana
México
RESUMEN
El presente estudio analiza las tensiones existentes entre la dependencia y la autonomía en el uso de la
inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje del inglés en estudiantes universitarios, con el objetivo de
comprender cómo estas tecnologías influyen en los procesos de adquisición lingüística y en el desarrollo
de habilidades cognitivas superiores. Metodológicamente, se adoptó un enfoque cualitativo de corte
interpretativo, basado en la aplicación de entrevistas semiestructuradas y un cuestionario diagnóstico a
una muestra intencional de estudiantes de nivel superior, complementado con el análisis de prácticas
digitales mediadas por herramientas de IA. Los resultados evidencian una dualidad significativa: por un
lado, la IA facilita el acceso inmediato a recursos lingüísticos, promueve la retroalimentación
instantánea y fortalece la confianza en la producción escrita; por otro, se identifican riesgos asociados a
la sobredependencia tecnológica, la reducción del esfuerzo cognitivo y la limitada apropiación del
conocimiento. Se concluye que el uso crítico y pedagógicamente orientado de la IA puede convertirse
en un aliado estratégico para el aprendizaje autónomo, siempre que se implementen estrategias
didácticas que equilibren su uso con el desarrollo de competencias metacognitivas y reflexivas en los
estudiantes.
Palabras clave: inteligencia artificial, aprendizaje del inglés, autonomía del aprendizaje, educación
superior, dependencia tecnológica.
1 Autor principal.
Correspondencia: stvillegas@uv.mx
pág. 235
Between Dependency and Autonomy: Tensions in the Use of Artificial
Intelligence in English Language Learning among University Students
ABSTRACT
This study examines the tensions between dependency and autonomy in the use of artificial intelligence
(AI) in English language learning among university students, aiming to understand how these
technologies influence language acquisition processes and the development of higher-order cognitive
skills. A qualitative, interpretative approach was employed, based on semi-structured interviews and a
diagnostic questionnaire applied to a purposive sample of higher education students, complemented by
the analysis of digitally mediated practices involving AI tools. The findings reveal a significant duality:
on the one hand, AI facilitates immediate access to linguistic resources, promotes instant feedback, and
enhances confidence in written production; on the other hand, risks associated with technological
overdependence, reduced cognitive effort, and limited knowledge appropriation are identified. The
study concludes that a critical and pedagogically guided use of AI can become a strategic ally for
autonomous learning, provided that didactic strategies are implemented to balance its use with the
development of metacognitive and reflective competencies in students.
Keywords: artificial intelligence, English language learning, learner autonomy, higher education,
technological dependence.
Artículo recibido 25 abril 2026
Aceptado para publicación: 25 mayo 2026
Between Dependency and Autonomy: Tensions in the Use of Artificial
Intelligence in English Language Learning among University Students
ABSTRACT
This study examines the tensions between dependency and autonomy in the use of artificial intelligence
(AI) in English language learning among university students, aiming to understand how these
technologies influence language acquisition processes and the development of higher-order cognitive
skills. A qualitative, interpretative approach was employed, based on semi-structured interviews and a
diagnostic questionnaire applied to a purposive sample of higher education students, complemented by
the analysis of digitally mediated practices involving AI tools. The findings reveal a significant duality:
on the one hand, AI facilitates immediate access to linguistic resources, promotes instant feedback, and
enhances confidence in written production; on the other hand, risks associated with technological
overdependence, reduced cognitive effort, and limited knowledge appropriation are identified. The
study concludes that a critical and pedagogically guided use of AI can become a strategic ally for
autonomous learning, provided that didactic strategies are implemented to balance its use with the
development of metacognitive and reflective competencies in students.
Keywords: artificial intelligence, English language learning, learner autonomy, higher education,
technological dependence.
Artículo recibido 25 abril 2026
Aceptado para publicación: 25 mayo 2026
pág. 236
INTRODUCCIÓN
En el contexto de la denominada cuarta revolución industrial, la educación superior se encuentra inmersa
en un proceso de reconfiguración estructural impulsado por la expansión de tecnologías digitales
avanzadas, entre las cuales la inteligencia artificial (IA) ocupa un lugar central (Schwab, 2016;
UNESCO, 2021). Este fenómeno no solo implica la incorporación de nuevas herramientas en los
entornos educativos, sino que conlleva una transformación profunda en las formas de producir, acceder
y validar el conocimiento (Zawacki-Richter et al., 2019). En el ámbito específico del aprendizaje del
inglés como lengua extranjera, la irrupción de sistemas de IA basados en modelos de lenguaje ha
introducido una mediación tecnológica sin precedentes, capaz de intervenir directamente en los procesos
de comprensión, producción y evaluación lingüística (Godwin-Jones, 2022; Holmes et al., 2019). Esta
mediación redefine las condiciones bajo las cuales los estudiantes universitarios interactúan con el
idioma, generando un escenario complejo en el que coexisten oportunidades de innovación pedagógica
y riesgos asociados a la dependencia tecnológica (Area & Adell, 2009).
Desde una perspectiva epistemológica, la presencia de la IA en los procesos de aprendizaje cuestiona
los supuestos tradicionales sobre la construcción del conocimiento. Históricamente, el aprendizaje del
inglés ha sido concebido como un proceso gradual de internalización de estructuras lingüísticas,
mediado por la práctica, la interacción social y la reflexión metacognitiva (Ellis, 2008; Cassany, 2006).
Sin embargo, la disponibilidad de sistemas capaces de generar respuestas lingüísticas complejas en
tiempo real introduce una lógica de externalización del conocimiento, en la que ciertas funciones
cognitivas —como la formulación de ideas, la corrección gramatical o la selección léxica— pueden ser
delegadas a la tecnología (Luckin et al., 2016; Selwyn, 2019). Este desplazamiento plantea interrogantes
fundamentales sobre la naturaleza del aprendizaje y su autenticidad en entornos mediados por IA.
En este sentido, la tensión entre dependencia y autonomía emerge como una categoría analítica clave
para comprender las dinámicas contemporáneas del aprendizaje mediado por IA. La dependencia
tecnológica se manifiesta cuando los estudiantes recurren de manera sistemática a herramientas de IA
para resolver tareas que podrían realizar por sí mismos, reduciendo así el esfuerzo cognitivo y la
oportunidad de aprendizaje profundo (Carr, 2010; Area & Adell, 2009). Por el contrario, la autonomía
implica la capacidad de utilizar estas herramientas de manera estratégica, crítica y reflexiva,
INTRODUCCIÓN
En el contexto de la denominada cuarta revolución industrial, la educación superior se encuentra inmersa
en un proceso de reconfiguración estructural impulsado por la expansión de tecnologías digitales
avanzadas, entre las cuales la inteligencia artificial (IA) ocupa un lugar central (Schwab, 2016;
UNESCO, 2021). Este fenómeno no solo implica la incorporación de nuevas herramientas en los
entornos educativos, sino que conlleva una transformación profunda en las formas de producir, acceder
y validar el conocimiento (Zawacki-Richter et al., 2019). En el ámbito específico del aprendizaje del
inglés como lengua extranjera, la irrupción de sistemas de IA basados en modelos de lenguaje ha
introducido una mediación tecnológica sin precedentes, capaz de intervenir directamente en los procesos
de comprensión, producción y evaluación lingüística (Godwin-Jones, 2022; Holmes et al., 2019). Esta
mediación redefine las condiciones bajo las cuales los estudiantes universitarios interactúan con el
idioma, generando un escenario complejo en el que coexisten oportunidades de innovación pedagógica
y riesgos asociados a la dependencia tecnológica (Area & Adell, 2009).
Desde una perspectiva epistemológica, la presencia de la IA en los procesos de aprendizaje cuestiona
los supuestos tradicionales sobre la construcción del conocimiento. Históricamente, el aprendizaje del
inglés ha sido concebido como un proceso gradual de internalización de estructuras lingüísticas,
mediado por la práctica, la interacción social y la reflexión metacognitiva (Ellis, 2008; Cassany, 2006).
Sin embargo, la disponibilidad de sistemas capaces de generar respuestas lingüísticas complejas en
tiempo real introduce una lógica de externalización del conocimiento, en la que ciertas funciones
cognitivas —como la formulación de ideas, la corrección gramatical o la selección léxica— pueden ser
delegadas a la tecnología (Luckin et al., 2016; Selwyn, 2019). Este desplazamiento plantea interrogantes
fundamentales sobre la naturaleza del aprendizaje y su autenticidad en entornos mediados por IA.
En este sentido, la tensión entre dependencia y autonomía emerge como una categoría analítica clave
para comprender las dinámicas contemporáneas del aprendizaje mediado por IA. La dependencia
tecnológica se manifiesta cuando los estudiantes recurren de manera sistemática a herramientas de IA
para resolver tareas que podrían realizar por sí mismos, reduciendo así el esfuerzo cognitivo y la
oportunidad de aprendizaje profundo (Carr, 2010; Area & Adell, 2009). Por el contrario, la autonomía
implica la capacidad de utilizar estas herramientas de manera estratégica, crítica y reflexiva,
pág. 237
integrándolas como un recurso que potencia —y no sustituye— los procesos de construcción del
conocimiento (Holec, 1981; Benson, 2011; Monereo, 2007). Esta dualidad debe entenderse como un
continuum dinámico, influido por variables pedagógicas, tecnológicas y socioculturales.
La literatura reciente en el campo de la inteligencia artificial aplicada a la educación ha comenzado a
documentar esta ambivalencia. Por un lado, se destacan los beneficios de la IA en términos de
personalización del aprendizaje, acceso a retroalimentación inmediata y ampliación de oportunidades
de práctica lingüística (Zawacki-Richter et al., 2019; Godwin-Jones, 2022). Estas características resultan
particularmente relevantes en contextos universitarios donde la diversidad de perfiles estudiantiles
demanda enfoques flexibles y adaptativos. Asimismo, la IA puede contribuir a democratizar el acceso a
recursos educativos de calidad, reduciendo brechas de acceso al conocimiento (Holmes et al., 2019;
UNESCO, 2021).
Sin embargo, diversos estudios advierten sobre los riesgos de una adopción acrítica de estas tecnologías.
La facilidad con la que los estudiantes pueden obtener respuestas correctas mediante IA puede fomentar
prácticas de aprendizaje superficiales, centradas en el resultado más que en el proceso (Selwyn, 2019;
Pozo, 2016). Desde la teoría de la carga cognitiva, esta externalización puede disminuir la activación de
procesos mentales necesarios para la consolidación del conocimiento (Sweller, 2011). Asimismo, desde
el enfoque del aprendizaje autorregulado, el uso indiscriminado de la IA puede debilitar habilidades
como la planificación, el monitoreo y la autoevaluación del aprendizaje (Zimmerman, 2002; Monereo
& Pozo, 2003).
La problemática se intensifica en contextos donde el uso de la IA no ha sido plenamente integrado en el
currículo ni acompañado por lineamientos institucionales claros. En muchas universidades, el uso de
estas herramientas ocurre de manera informal, sin una orientación pedagógica que promueva su uso
crítico (Selwyn, 2019; Area & Adell, 2009). Esta situación genera un escenario ambivalente en el que
algunos estudiantes utilizan la IA como apoyo estratégico, mientras que otros la emplean como sustituto
del esfuerzo académico, afectando la calidad del aprendizaje.
Desde un enfoque sociocultural, la IA puede entenderse como una herramienta mediadora que amplía
las posibilidades de interacción con el conocimiento (Vygotsky, 1978). No obstante, esta mediación está
condicionada por factores tecnológicos, culturales y éticos (Crawford, 2021). En este sentido, el uso de
integrándolas como un recurso que potencia —y no sustituye— los procesos de construcción del
conocimiento (Holec, 1981; Benson, 2011; Monereo, 2007). Esta dualidad debe entenderse como un
continuum dinámico, influido por variables pedagógicas, tecnológicas y socioculturales.
La literatura reciente en el campo de la inteligencia artificial aplicada a la educación ha comenzado a
documentar esta ambivalencia. Por un lado, se destacan los beneficios de la IA en términos de
personalización del aprendizaje, acceso a retroalimentación inmediata y ampliación de oportunidades
de práctica lingüística (Zawacki-Richter et al., 2019; Godwin-Jones, 2022). Estas características resultan
particularmente relevantes en contextos universitarios donde la diversidad de perfiles estudiantiles
demanda enfoques flexibles y adaptativos. Asimismo, la IA puede contribuir a democratizar el acceso a
recursos educativos de calidad, reduciendo brechas de acceso al conocimiento (Holmes et al., 2019;
UNESCO, 2021).
Sin embargo, diversos estudios advierten sobre los riesgos de una adopción acrítica de estas tecnologías.
La facilidad con la que los estudiantes pueden obtener respuestas correctas mediante IA puede fomentar
prácticas de aprendizaje superficiales, centradas en el resultado más que en el proceso (Selwyn, 2019;
Pozo, 2016). Desde la teoría de la carga cognitiva, esta externalización puede disminuir la activación de
procesos mentales necesarios para la consolidación del conocimiento (Sweller, 2011). Asimismo, desde
el enfoque del aprendizaje autorregulado, el uso indiscriminado de la IA puede debilitar habilidades
como la planificación, el monitoreo y la autoevaluación del aprendizaje (Zimmerman, 2002; Monereo
& Pozo, 2003).
La problemática se intensifica en contextos donde el uso de la IA no ha sido plenamente integrado en el
currículo ni acompañado por lineamientos institucionales claros. En muchas universidades, el uso de
estas herramientas ocurre de manera informal, sin una orientación pedagógica que promueva su uso
crítico (Selwyn, 2019; Area & Adell, 2009). Esta situación genera un escenario ambivalente en el que
algunos estudiantes utilizan la IA como apoyo estratégico, mientras que otros la emplean como sustituto
del esfuerzo académico, afectando la calidad del aprendizaje.
Desde un enfoque sociocultural, la IA puede entenderse como una herramienta mediadora que amplía
las posibilidades de interacción con el conocimiento (Vygotsky, 1978). No obstante, esta mediación está
condicionada por factores tecnológicos, culturales y éticos (Crawford, 2021). En este sentido, el uso de
pág. 238
la IA en el aprendizaje del inglés no solo implica una interacción técnica, sino también una relación con
sistemas que incorporan determinadas visiones del lenguaje y del conocimiento (Cassany, 2006).
En el ámbito del aprendizaje del inglés, esta discusión adquiere especial relevancia, dado que el idioma
se configura como una herramienta clave para la inserción en contextos académicos y laborales
globalizados (Crystal, 2003). El desarrollo de competencias comunicativas implica procesos complejos
de interpretación y producción de significados (Canale & Swain, 1980), los cuales pueden verse
facilitados o distorsionados por el uso de IA si no se gestionan adecuadamente.
A partir de estas consideraciones, el presente estudio tiene como objetivo analizar las tensiones entre
dependencia y autonomía en el uso de la inteligencia artificial en el aprendizaje del inglés en estudiantes
universitarios. Su relevancia radica en la necesidad de generar evidencia empírica que permita orientar
la integración pedagógica de estas tecnologías, promoviendo un equilibrio entre innovación y desarrollo
de competencias críticas (Luckin et al., 2016; UNESCO, 2021).
METODOLOGÍA
El presente estudio se desarrolló bajo un enfoque cualitativo, dado que se buscó comprender en
profundidad las percepciones, experiencias y prácticas de los estudiantes universitarios en relación con
el uso de la inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje del inglés. Este enfoque resulta pertinente cuando
el interés de investigación se centra en interpretar fenómenos complejos desde la perspectiva de los
propios actores sociales, privilegiando el significado sobre la medición (Creswell, 2014).
En cuanto al tipo de investigación, se adoptó un diseño descriptivo–interpretativo con alcance
exploratorio, ya que el fenómeno analizado —el uso de IA generativa en el aprendizaje del inglés— es
relativamente reciente y aún carece de suficiente evidencia empírica consolidada en contextos
específicos de educación superior. Este estudio busca, por tanto, identificar patrones, tensiones y
significados emergentes en torno a la relación entre dependencia y autonomía en el uso de estas
tecnologías.
El diseño metodológico fue no experimental, de corte transversal, puesto que no se manipularon
variables, sino que se observaron las prácticas en su contexto natural en un momento determinado del
tiempo. Asimismo, el estudio se inscribe en una perspectiva fenomenológica–constructivista, al
centrarse en la interpretación de las experiencias subjetivas de los estudiantes y en la construcción de
la IA en el aprendizaje del inglés no solo implica una interacción técnica, sino también una relación con
sistemas que incorporan determinadas visiones del lenguaje y del conocimiento (Cassany, 2006).
En el ámbito del aprendizaje del inglés, esta discusión adquiere especial relevancia, dado que el idioma
se configura como una herramienta clave para la inserción en contextos académicos y laborales
globalizados (Crystal, 2003). El desarrollo de competencias comunicativas implica procesos complejos
de interpretación y producción de significados (Canale & Swain, 1980), los cuales pueden verse
facilitados o distorsionados por el uso de IA si no se gestionan adecuadamente.
A partir de estas consideraciones, el presente estudio tiene como objetivo analizar las tensiones entre
dependencia y autonomía en el uso de la inteligencia artificial en el aprendizaje del inglés en estudiantes
universitarios. Su relevancia radica en la necesidad de generar evidencia empírica que permita orientar
la integración pedagógica de estas tecnologías, promoviendo un equilibrio entre innovación y desarrollo
de competencias críticas (Luckin et al., 2016; UNESCO, 2021).
METODOLOGÍA
El presente estudio se desarrolló bajo un enfoque cualitativo, dado que se buscó comprender en
profundidad las percepciones, experiencias y prácticas de los estudiantes universitarios en relación con
el uso de la inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje del inglés. Este enfoque resulta pertinente cuando
el interés de investigación se centra en interpretar fenómenos complejos desde la perspectiva de los
propios actores sociales, privilegiando el significado sobre la medición (Creswell, 2014).
En cuanto al tipo de investigación, se adoptó un diseño descriptivo–interpretativo con alcance
exploratorio, ya que el fenómeno analizado —el uso de IA generativa en el aprendizaje del inglés— es
relativamente reciente y aún carece de suficiente evidencia empírica consolidada en contextos
específicos de educación superior. Este estudio busca, por tanto, identificar patrones, tensiones y
significados emergentes en torno a la relación entre dependencia y autonomía en el uso de estas
tecnologías.
El diseño metodológico fue no experimental, de corte transversal, puesto que no se manipularon
variables, sino que se observaron las prácticas en su contexto natural en un momento determinado del
tiempo. Asimismo, el estudio se inscribe en una perspectiva fenomenológica–constructivista, al
centrarse en la interpretación de las experiencias subjetivas de los estudiantes y en la construcción de
pág. 239
significados a partir de su interacción con la IA (Vygotsky, 1978; Creswell, 2014).
• Población y muestra
La población de estudio estuvo conformada por estudiantes universitarios inscritos en programas de
educación superior en el área de ingeniería, específicamente en una facultad pública del contexto
mexicano. La muestra fue intencional no probabilística, integrada por 30 estudiantes de primer semestre,
seleccionados bajo criterios de accesibilidad y pertinencia para el estudio, considerando que se
encuentran en una etapa inicial de formación académica y presentan contacto reciente con el aprendizaje
formal del inglés.
Como criterios de inclusión, se consideró a estudiantes que:
a) estuvieran inscritos en asignaturas relacionadas con el aprendizaje del inglés,
b) tuvieran acceso a herramientas de inteligencia artificial, y
c) manifestaran haber utilizado dichas herramientas con fines académicos.
Como criterios de exclusión, se descartaron aquellos estudiantes que no tuvieran experiencia previa con
el uso de IA o que no aceptaran participar voluntariamente en el estudio.
• Técnicas e instrumentos de recolección de datos
Para la obtención de información, se emplearon técnicas cualitativas que permitieron una aproximación
profunda al fenómeno estudiado:
❖ Entrevistas semiestructuradas: Se aplicaron a los participantes con el fin de explorar sus
percepciones, experiencias y formas de uso de la IA en el aprendizaje del inglés. Se utilizó una guía de
entrevista previamente diseñada, que incluyó preguntas abiertas orientadas a identificar beneficios,
riesgos, frecuencia de uso y niveles de dependencia tecnológica.
❖ Cuestionario diagnóstico: Como complemento, se aplicó un instrumento de tipo descriptivo
que permitió caracterizar las prácticas generales de uso de IA, así como identificar tendencias en la
frecuencia, tipo de herramientas utilizadas y fines académicos.
❖ Análisis de prácticas digitales: Se realizó una revisión interpretativa de ejemplos de uso de IA
(traducciones, redacción de textos, correcciones), con el propósito de identificar patrones de interacción
entre el estudiante y la tecnología.
Los instrumentos fueron validados mediante juicio de expertos en el área de educación y tecnología,
significados a partir de su interacción con la IA (Vygotsky, 1978; Creswell, 2014).
• Población y muestra
La población de estudio estuvo conformada por estudiantes universitarios inscritos en programas de
educación superior en el área de ingeniería, específicamente en una facultad pública del contexto
mexicano. La muestra fue intencional no probabilística, integrada por 30 estudiantes de primer semestre,
seleccionados bajo criterios de accesibilidad y pertinencia para el estudio, considerando que se
encuentran en una etapa inicial de formación académica y presentan contacto reciente con el aprendizaje
formal del inglés.
Como criterios de inclusión, se consideró a estudiantes que:
a) estuvieran inscritos en asignaturas relacionadas con el aprendizaje del inglés,
b) tuvieran acceso a herramientas de inteligencia artificial, y
c) manifestaran haber utilizado dichas herramientas con fines académicos.
Como criterios de exclusión, se descartaron aquellos estudiantes que no tuvieran experiencia previa con
el uso de IA o que no aceptaran participar voluntariamente en el estudio.
• Técnicas e instrumentos de recolección de datos
Para la obtención de información, se emplearon técnicas cualitativas que permitieron una aproximación
profunda al fenómeno estudiado:
❖ Entrevistas semiestructuradas: Se aplicaron a los participantes con el fin de explorar sus
percepciones, experiencias y formas de uso de la IA en el aprendizaje del inglés. Se utilizó una guía de
entrevista previamente diseñada, que incluyó preguntas abiertas orientadas a identificar beneficios,
riesgos, frecuencia de uso y niveles de dependencia tecnológica.
❖ Cuestionario diagnóstico: Como complemento, se aplicó un instrumento de tipo descriptivo
que permitió caracterizar las prácticas generales de uso de IA, así como identificar tendencias en la
frecuencia, tipo de herramientas utilizadas y fines académicos.
❖ Análisis de prácticas digitales: Se realizó una revisión interpretativa de ejemplos de uso de IA
(traducciones, redacción de textos, correcciones), con el propósito de identificar patrones de interacción
entre el estudiante y la tecnología.
Los instrumentos fueron validados mediante juicio de expertos en el área de educación y tecnología,
pág. 240
asegurando su pertinencia y claridad.
• Procedimiento
La recolección de datos se llevó a cabo en tres fases:
1) Fase inicial: Aplicación del cuestionario diagnóstico para identificar el nivel de uso de IA.
2) Fase de profundización: Realización de entrevistas semiestructuradas a los participantes
seleccionados.
3) Fase analítica: Sistematización y análisis de la información mediante un proceso de
codificación temática, identificando categorías emergentes relacionadas con dependencia, autonomía,
beneficios y riesgos.
El análisis de datos se realizó siguiendo los principios del análisis cualitativo, priorizando la
interpretación contextualizada de los discursos.
Consideraciones éticas
El estudio se desarrolló bajo principios éticos fundamentales, garantizando la confidencialidad,
anonimato y consentimiento informado de los participantes. Se explicó a los estudiantes el propósito de
la investigación, su carácter voluntario y el uso académico de la información recopilada. Asimismo, se
evitó cualquier tipo de sesgo o coerción durante el proceso.
Limitaciones del estudio
Entre las principales limitaciones se encuentra el tamaño reducido de la muestra y su carácter no
probabilístico, lo que limita la generalización de los resultados. Asimismo, al tratarse de un estudio de
corte transversal, no permite analizar la evolución del fenómeno a lo largo del tiempo. No obstante,
estos elementos no afectan la validez interna del estudio, dado su enfoque interpretativo.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos a partir del análisis cualitativo evidencian que el uso de la inteligencia artificial
generativa, particularmente herramientas como ChatGPT, en el aprendizaje del inglés en estudiantes
universitarios se configura como un fenómeno complejo y ambivalente, caracterizado por una tensión
constante entre el fortalecimiento de la autonomía y la generación de dependencia tecnológica. Este
hallazgo se alinea con estudios recientes que conceptualizan el uso de la IA como un “arma de doble
filo” en contextos educativos, al mismo tiempo facilitador del aprendizaje y potencial limitante del
asegurando su pertinencia y claridad.
• Procedimiento
La recolección de datos se llevó a cabo en tres fases:
1) Fase inicial: Aplicación del cuestionario diagnóstico para identificar el nivel de uso de IA.
2) Fase de profundización: Realización de entrevistas semiestructuradas a los participantes
seleccionados.
3) Fase analítica: Sistematización y análisis de la información mediante un proceso de
codificación temática, identificando categorías emergentes relacionadas con dependencia, autonomía,
beneficios y riesgos.
El análisis de datos se realizó siguiendo los principios del análisis cualitativo, priorizando la
interpretación contextualizada de los discursos.
Consideraciones éticas
El estudio se desarrolló bajo principios éticos fundamentales, garantizando la confidencialidad,
anonimato y consentimiento informado de los participantes. Se explicó a los estudiantes el propósito de
la investigación, su carácter voluntario y el uso académico de la información recopilada. Asimismo, se
evitó cualquier tipo de sesgo o coerción durante el proceso.
Limitaciones del estudio
Entre las principales limitaciones se encuentra el tamaño reducido de la muestra y su carácter no
probabilístico, lo que limita la generalización de los resultados. Asimismo, al tratarse de un estudio de
corte transversal, no permite analizar la evolución del fenómeno a lo largo del tiempo. No obstante,
estos elementos no afectan la validez interna del estudio, dado su enfoque interpretativo.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos a partir del análisis cualitativo evidencian que el uso de la inteligencia artificial
generativa, particularmente herramientas como ChatGPT, en el aprendizaje del inglés en estudiantes
universitarios se configura como un fenómeno complejo y ambivalente, caracterizado por una tensión
constante entre el fortalecimiento de la autonomía y la generación de dependencia tecnológica. Este
hallazgo se alinea con estudios recientes que conceptualizan el uso de la IA como un “arma de doble
filo” en contextos educativos, al mismo tiempo facilitador del aprendizaje y potencial limitante del
pág. 241
desarrollo cognitivo (Dizon, 2024; Kohnke et al., 2023).
A partir del proceso de codificación temática, emergieron cuatro categorías principales: uso instrumental
de la IA, percepción de apoyo al aprendizaje, dependencia tecnológica y desarrollo de autonomía crítica,
las cuales permiten comprender las dinámicas de interacción entre el estudiante y la tecnología en el
proceso de aprendizaje del idioma.
En primer lugar, se identificó que la mayoría de los participantes utiliza la IA de manera instrumental,
principalmente para actividades como traducción, redacción de textos, corrección gramatical y
generación de ideas. Este uso coincide con lo reportado en investigaciones recientes, donde los
estudiantes emplean herramientas como ChatGPT como asistentes lingüísticos inmediatos que
optimizan tareas académicas (Godwin-Jones, 2022; Irianto, 2024). No obstante, este tipo de uso tiende
a centrarse en la obtención de resultados rápidos, lo que puede limitar la profundización en el aprendizaje
y la internalización de estructuras lingüísticas (Pozo, 2016).
En segundo lugar, los participantes manifestaron una percepción positiva del apoyo que brinda la IA,
destacando principalmente la retroalimentación inmediata, la accesibilidad y la mejora en la confianza
al momento de producir textos en inglés. Estos hallazgos coinciden con estudios recientes que señalan
que ChatGPT puede mejorar la motivación, la participación y la seguridad lingüística en estudiantes de
inglés como lengua extranjera (Kohnke et al., 2023; Al-Obaydi, 2025). Asimismo, la IA permite generar
entornos de aprendizaje personalizados, lo que favorece la práctica constante y la interacción con el
idioma.
Sin embargo, uno de los hallazgos más relevantes del estudio es la identificación de una dependencia
tecnológica progresiva. Los estudiantes reportaron que, ante tareas complejas, recurren de manera
automática a la IA sin intentar resolverlas previamente de forma autónoma. Este comportamiento
coincide con investigaciones recientes que advierten sobre el fenómeno de “externalización cognitiva”
o cognitive offloading, en el cual los estudiantes delegan procesos de pensamiento a sistemas
inteligentes (Wang & Fan, 2025). Este tipo de prácticas puede afectar el desarrollo del pensamiento
crítico y la capacidad de producción lingüística independiente, tal como señalan estudios
contemporáneos sobre el impacto de la inteligencia artificial en la cognición y el aprendizaje
autorregulado (Kohnke et al., 2023; Zawacki-Richter et al., 2019).
desarrollo cognitivo (Dizon, 2024; Kohnke et al., 2023).
A partir del proceso de codificación temática, emergieron cuatro categorías principales: uso instrumental
de la IA, percepción de apoyo al aprendizaje, dependencia tecnológica y desarrollo de autonomía crítica,
las cuales permiten comprender las dinámicas de interacción entre el estudiante y la tecnología en el
proceso de aprendizaje del idioma.
En primer lugar, se identificó que la mayoría de los participantes utiliza la IA de manera instrumental,
principalmente para actividades como traducción, redacción de textos, corrección gramatical y
generación de ideas. Este uso coincide con lo reportado en investigaciones recientes, donde los
estudiantes emplean herramientas como ChatGPT como asistentes lingüísticos inmediatos que
optimizan tareas académicas (Godwin-Jones, 2022; Irianto, 2024). No obstante, este tipo de uso tiende
a centrarse en la obtención de resultados rápidos, lo que puede limitar la profundización en el aprendizaje
y la internalización de estructuras lingüísticas (Pozo, 2016).
En segundo lugar, los participantes manifestaron una percepción positiva del apoyo que brinda la IA,
destacando principalmente la retroalimentación inmediata, la accesibilidad y la mejora en la confianza
al momento de producir textos en inglés. Estos hallazgos coinciden con estudios recientes que señalan
que ChatGPT puede mejorar la motivación, la participación y la seguridad lingüística en estudiantes de
inglés como lengua extranjera (Kohnke et al., 2023; Al-Obaydi, 2025). Asimismo, la IA permite generar
entornos de aprendizaje personalizados, lo que favorece la práctica constante y la interacción con el
idioma.
Sin embargo, uno de los hallazgos más relevantes del estudio es la identificación de una dependencia
tecnológica progresiva. Los estudiantes reportaron que, ante tareas complejas, recurren de manera
automática a la IA sin intentar resolverlas previamente de forma autónoma. Este comportamiento
coincide con investigaciones recientes que advierten sobre el fenómeno de “externalización cognitiva”
o cognitive offloading, en el cual los estudiantes delegan procesos de pensamiento a sistemas
inteligentes (Wang & Fan, 2025). Este tipo de prácticas puede afectar el desarrollo del pensamiento
crítico y la capacidad de producción lingüística independiente, tal como señalan estudios
contemporáneos sobre el impacto de la inteligencia artificial en la cognición y el aprendizaje
autorregulado (Kohnke et al., 2023; Zawacki-Richter et al., 2019).
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Por otra parte, se identificó un grupo minoritario de estudiantes que evidencia el desarrollo de una
autonomía crítica, caracterizada por el uso estratégico de la IA como herramienta de apoyo y no como
sustituto del aprendizaje. Estos estudiantes utilizan ChatGPT para verificar información, mejorar sus
textos y reflexionar sobre sus errores, lo que demuestra habilidades de autorregulación y metacognición.
Este hallazgo coincide con estudios recientes que destacan el potencial de la IA para fomentar el
aprendizaje autodirigido cuando se utiliza de manera consciente y reflexiva (Dizon, 2024).
A continuación, se presenta la síntesis de las categorías emergentes:
Tabla 1. Categorías emergentes del análisis cualitativo
Categoría Descripción
Frecuencia
(n=30)
Uso instrumental de la
IA
Uso enfocado en traducción, redacción y corrección
inmediata
28
Percepción de apoyo
Valoración positiva de la IA como facilitador del
aprendizaje
25
Dependencia
tecnológica
Uso recurrente sin reflexión crítica ni intento autónomo
previo
22
Autonomía crítica
Uso reflexivo y estratégico de la IA como herramienta
complementaria
8
Fuente: Elaboración propia.
Los resultados permiten afirmar que el impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje del inglés
no es homogéneo, sino que depende de las prácticas de uso adoptadas por los estudiantes. En este
sentido, la coexistencia de dependencia y autonomía no debe entenderse como una contradicción, sino
como una manifestación de los procesos de transición en los modelos educativos contemporáneos.
Desde una perspectiva teórica, estos hallazgos refuerzan la idea de que la tecnología no determina por
sí misma los resultados del aprendizaje, sino que estos dependen de las mediaciones pedagógicas y del
nivel de alfabetización digital crítica del estudiante (Area & Adell, 2009). Asimismo, se confirma lo
planteado por Luckin et al. (2016), en el sentido de que la IA debe ser concebida como un complemento
Por otra parte, se identificó un grupo minoritario de estudiantes que evidencia el desarrollo de una
autonomía crítica, caracterizada por el uso estratégico de la IA como herramienta de apoyo y no como
sustituto del aprendizaje. Estos estudiantes utilizan ChatGPT para verificar información, mejorar sus
textos y reflexionar sobre sus errores, lo que demuestra habilidades de autorregulación y metacognición.
Este hallazgo coincide con estudios recientes que destacan el potencial de la IA para fomentar el
aprendizaje autodirigido cuando se utiliza de manera consciente y reflexiva (Dizon, 2024).
A continuación, se presenta la síntesis de las categorías emergentes:
Tabla 1. Categorías emergentes del análisis cualitativo
Categoría Descripción
Frecuencia
(n=30)
Uso instrumental de la
IA
Uso enfocado en traducción, redacción y corrección
inmediata
28
Percepción de apoyo
Valoración positiva de la IA como facilitador del
aprendizaje
25
Dependencia
tecnológica
Uso recurrente sin reflexión crítica ni intento autónomo
previo
22
Autonomía crítica
Uso reflexivo y estratégico de la IA como herramienta
complementaria
8
Fuente: Elaboración propia.
Los resultados permiten afirmar que el impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje del inglés
no es homogéneo, sino que depende de las prácticas de uso adoptadas por los estudiantes. En este
sentido, la coexistencia de dependencia y autonomía no debe entenderse como una contradicción, sino
como una manifestación de los procesos de transición en los modelos educativos contemporáneos.
Desde una perspectiva teórica, estos hallazgos refuerzan la idea de que la tecnología no determina por
sí misma los resultados del aprendizaje, sino que estos dependen de las mediaciones pedagógicas y del
nivel de alfabetización digital crítica del estudiante (Area & Adell, 2009). Asimismo, se confirma lo
planteado por Luckin et al. (2016), en el sentido de que la IA debe ser concebida como un complemento
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del aprendizaje humano y no como un sustituto.
Aportación científica y relevancia
La principal contribución de este estudio radica en evidenciar que la tensión entre dependencia y
autonomía constituye un eje estructural en el uso de la IA en el aprendizaje del inglés. A diferencia de
investigaciones que abordan únicamente los beneficios o los riesgos, este trabajo ofrece una visión
integradora que permite comprender la complejidad del fenómeno desde la perspectiva del estudiante.
Asimismo, el estudio aporta evidencia empírica en un contexto específico de educación superior, lo que
contribuye al desarrollo de un campo emergente de investigación sobre inteligencia artificial y
aprendizaje de lenguas.
Implicaciones prácticas y prospectivas
En términos aplicados, los resultados sugieren la necesidad de:
• Diseñar estrategias pedagógicas que promuevan el uso crítico de la IA.
• Fomentar el desarrollo de habilidades metacognitivas y de autorregulación.
• Integrar la IA en el currículo como herramienta formativa.
Finalmente, se plantea la necesidad de desarrollar estudios longitudinales que permitan analizar la
evolución del uso de la IA en el aprendizaje del inglés y su impacto en el desarrollo de competencias
comunicativas a largo plazo.
CONCLUSIONES
Los hallazgos del presente estudio permiten sostener que el uso de la inteligencia artificial generativa
en el aprendizaje del inglés en estudiantes universitarios no produce efectos unidireccionales, sino que
configura un campo de tensiones entre dependencia y autonomía, determinado por las prácticas
concretas de uso y por el nivel de alfabetización digital y metacognitiva de los estudiantes. A partir de
la evidencia obtenida, se concluye que la IA no actúa como un sustituto del aprendizaje, sino como un
mediador cognitivo cuya influencia puede ser formativa o limitante según las condiciones pedagógicas
en las que se inserta.
En términos sustantivos, los resultados muestran que el uso instrumental predominante de la IA favorece
la resolución eficiente de tareas, pero no garantiza la internalización del conocimiento lingüístico. Este
patrón de uso, cuando no es acompañado por procesos reflexivos, tiende a reducir la implicación
del aprendizaje humano y no como un sustituto.
Aportación científica y relevancia
La principal contribución de este estudio radica en evidenciar que la tensión entre dependencia y
autonomía constituye un eje estructural en el uso de la IA en el aprendizaje del inglés. A diferencia de
investigaciones que abordan únicamente los beneficios o los riesgos, este trabajo ofrece una visión
integradora que permite comprender la complejidad del fenómeno desde la perspectiva del estudiante.
Asimismo, el estudio aporta evidencia empírica en un contexto específico de educación superior, lo que
contribuye al desarrollo de un campo emergente de investigación sobre inteligencia artificial y
aprendizaje de lenguas.
Implicaciones prácticas y prospectivas
En términos aplicados, los resultados sugieren la necesidad de:
• Diseñar estrategias pedagógicas que promuevan el uso crítico de la IA.
• Fomentar el desarrollo de habilidades metacognitivas y de autorregulación.
• Integrar la IA en el currículo como herramienta formativa.
Finalmente, se plantea la necesidad de desarrollar estudios longitudinales que permitan analizar la
evolución del uso de la IA en el aprendizaje del inglés y su impacto en el desarrollo de competencias
comunicativas a largo plazo.
CONCLUSIONES
Los hallazgos del presente estudio permiten sostener que el uso de la inteligencia artificial generativa
en el aprendizaje del inglés en estudiantes universitarios no produce efectos unidireccionales, sino que
configura un campo de tensiones entre dependencia y autonomía, determinado por las prácticas
concretas de uso y por el nivel de alfabetización digital y metacognitiva de los estudiantes. A partir de
la evidencia obtenida, se concluye que la IA no actúa como un sustituto del aprendizaje, sino como un
mediador cognitivo cuya influencia puede ser formativa o limitante según las condiciones pedagógicas
en las que se inserta.
En términos sustantivos, los resultados muestran que el uso instrumental predominante de la IA favorece
la resolución eficiente de tareas, pero no garantiza la internalización del conocimiento lingüístico. Este
patrón de uso, cuando no es acompañado por procesos reflexivos, tiende a reducir la implicación
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cognitiva del estudiante, lo que coincide con los planteamientos teóricos sobre externalización del
pensamiento y aprendizaje superficial. En contraste, el estudio evidencia que el desarrollo de una
autonomía crítica es posible cuando los estudiantes utilizan la IA como herramienta de apoyo para la
revisión, mejora y reflexión sobre su propio desempeño, lo que implica la activación de procesos de
autorregulación y metacognición.
Desde esta perspectiva, la contribución central del estudio radica en demostrar que la tensión entre
dependencia y autonomía no es un efecto colateral del uso de la IA, sino un eje estructural del
aprendizaje mediado por tecnologías emergentes. Este planteamiento permite superar visiones
dicotómicas que reducen el debate a beneficios o riesgos, proponiendo en su lugar una comprensión más
compleja y contextualizada del fenómeno. En consecuencia, la evidencia sugiere que el impacto
educativo de la IA depende menos de la herramienta en sí misma y más de las estrategias pedagógicas
y del posicionamiento del estudiante frente a la tecnología.
Asimismo, los resultados respaldan la necesidad de transitar hacia modelos educativos que integren la
IA desde un enfoque crítico y formativo, en el que el desarrollo de competencias lingüísticas se articule
con el fortalecimiento de habilidades metacognitivas, pensamiento crítico y autonomía del aprendizaje.
En este sentido, la IA debe ser concebida como un recurso pedagógico intencionado, cuya eficacia está
condicionada por la mediación docente y por el diseño de experiencias de aprendizaje que eviten su uso
como sustituto del esfuerzo cognitivo.
No obstante, el estudio presenta limitaciones inherentes a su diseño, particularmente el carácter
transversal y el tamaño reducido de la muestra, lo que restringe la posibilidad de generalización de los
resultados. A partir de ello, se identifican diversas líneas de investigación futura que resultan pertinentes
para profundizar en la comprensión del fenómeno. En primer lugar, se plantea la necesidad de estudios
longitudinales que permitan analizar la evolución del uso de la IA y su impacto en el desarrollo de
competencias lingüísticas a lo largo del tiempo. En segundo lugar, se sugiere explorar la relación entre
el uso de IA y variables como el rendimiento académico, el pensamiento crítico y la autorregulación del
aprendizaje. Finalmente, resulta relevante ampliar el análisis a otros contextos educativos y disciplinas,
con el fin de construir un marco comparativo que permita identificar patrones y diferencias en el uso de
estas tecnologías.
cognitiva del estudiante, lo que coincide con los planteamientos teóricos sobre externalización del
pensamiento y aprendizaje superficial. En contraste, el estudio evidencia que el desarrollo de una
autonomía crítica es posible cuando los estudiantes utilizan la IA como herramienta de apoyo para la
revisión, mejora y reflexión sobre su propio desempeño, lo que implica la activación de procesos de
autorregulación y metacognición.
Desde esta perspectiva, la contribución central del estudio radica en demostrar que la tensión entre
dependencia y autonomía no es un efecto colateral del uso de la IA, sino un eje estructural del
aprendizaje mediado por tecnologías emergentes. Este planteamiento permite superar visiones
dicotómicas que reducen el debate a beneficios o riesgos, proponiendo en su lugar una comprensión más
compleja y contextualizada del fenómeno. En consecuencia, la evidencia sugiere que el impacto
educativo de la IA depende menos de la herramienta en sí misma y más de las estrategias pedagógicas
y del posicionamiento del estudiante frente a la tecnología.
Asimismo, los resultados respaldan la necesidad de transitar hacia modelos educativos que integren la
IA desde un enfoque crítico y formativo, en el que el desarrollo de competencias lingüísticas se articule
con el fortalecimiento de habilidades metacognitivas, pensamiento crítico y autonomía del aprendizaje.
En este sentido, la IA debe ser concebida como un recurso pedagógico intencionado, cuya eficacia está
condicionada por la mediación docente y por el diseño de experiencias de aprendizaje que eviten su uso
como sustituto del esfuerzo cognitivo.
No obstante, el estudio presenta limitaciones inherentes a su diseño, particularmente el carácter
transversal y el tamaño reducido de la muestra, lo que restringe la posibilidad de generalización de los
resultados. A partir de ello, se identifican diversas líneas de investigación futura que resultan pertinentes
para profundizar en la comprensión del fenómeno. En primer lugar, se plantea la necesidad de estudios
longitudinales que permitan analizar la evolución del uso de la IA y su impacto en el desarrollo de
competencias lingüísticas a lo largo del tiempo. En segundo lugar, se sugiere explorar la relación entre
el uso de IA y variables como el rendimiento académico, el pensamiento crítico y la autorregulación del
aprendizaje. Finalmente, resulta relevante ampliar el análisis a otros contextos educativos y disciplinas,
con el fin de construir un marco comparativo que permita identificar patrones y diferencias en el uso de
estas tecnologías.
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En síntesis, el presente estudio aporta evidencia empírica que permite afirmar que la integración de la
inteligencia artificial en el aprendizaje del inglés constituye un proceso en construcción, cuya
orientación dependerá de la capacidad de los sistemas educativos para equilibrar innovación tecnológica
y formación integral. En este marco, el desafío no radica en limitar el uso de la IA, sino en garantizar
que su incorporación contribuya al desarrollo de sujetos capaces de aprender de manera autónoma,
crítica y reflexiva en entornos digitales complejos.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Al-Obaydi, L. H. (2025). ChatGPT and the development of core language skills: An exploratory study
of EFL college students. Contemporary Educational Technology, 17(1), ep456.
Area, M., & Adell, J. (2009). eLearning: Enseñar y aprender en espacios virtuales. En J. De Pablos
(Coord.), Tecnología educativa: La formación del profesorado en la era de Internet (pp. 391–
424). Alianza Editorial.
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Technology, 26(2), 1–17.
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implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
En síntesis, el presente estudio aporta evidencia empírica que permite afirmar que la integración de la
inteligencia artificial en el aprendizaje del inglés constituye un proceso en construcción, cuya
orientación dependerá de la capacidad de los sistemas educativos para equilibrar innovación tecnológica
y formación integral. En este marco, el desafío no radica en limitar el uso de la IA, sino en garantizar
que su incorporación contribuya al desarrollo de sujetos capaces de aprender de manera autónoma,
crítica y reflexiva en entornos digitales complejos.
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Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research
on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational
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Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research
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