Adopción y uso de la inteligencia artificial en la docencia universitaria de académicos adscritos a un contexto regional

Autores/as

Descargar

Resumen

En la actualidad, lo educativo se encuentra marcado por las transformaciones que se están llevando a cabo a partir del uso de las nuevas tecnologías. En ese contexto, la presente investigación identifica la manera en que docentes de una universidad chilena con sedes en diversas regiones del país emplean la inteligencia artificial (IA) para favorecer el desarrollo de su trabajo. A partir de un paradigma pragmático, de enfoque metodológico mixto y con un diseño secuencial anidado, se encuestó a profesores con la finalidad de identificar sus prácticas, percepciones y desafíos relacionados con la implementación de la IA en contextos de educación superior. Entre los resultados preliminares destacan que los docentes participantes si utilizan, en su mayoría la IA como herramienta para el aprendizaje, en tanto facilitador del proceso en la creación de material, pero no como una estrategia didáctica que permita robustecer aspectos didáctico-curriculares del quehacer pedagógico.

Palabras clave:

inteligencia artificial, docencia, contexto regional, educación superior

Citas

Alfaro Salas, H., y Díaz Porras, J. A. (2024). Percepciones del personal docente acerca del uso ético de la inteligencia artificial en su labor educativa. Revista Innovaciones Educativas, 26(41), 63–77. https://doi.org/10.22458/ie.v26i41.4952

Cortés, F., De Tezanos-Pinto, P., y Helsper, E. (2022). ¿Se ha reducido la brecha digital en Chile? Diferencias entre acceso, uso y factores asociados al empleo de internet. MIDevidencias, (22), 1–12. https://mideuc.cl/wp-content/uploads/2022/11/MIDevidencias-N22.pdf

Creswell, J. W., y Clark, V. L. P. (2017). Designing and conducting mixed methods research. Sage Publications.

De León, C. H., Ábrego, A., y Gutiérrez, L. (2024). La brecha de conocimiento sobre inteligencia artificial entre catedráticos y estudiantes universitarios en Guatemala: Percepción desde el punto de vista del docente. Revista Espacios, 45(2), 16–28. https://doi.org/10.48082/espacios-a24v45n02p02

Delgado de Frutos, N., Campo-Carrasco, L., Sainz de la Maza, M., y Etxabe-Urbieta, J. M. (2024). Aplicación de la inteligencia artificial (IA) en educación: Los beneficios y limitaciones de la IA percibidos por el profesorado de educación primaria, educación secundaria y educación superior. Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 27(1), 207–224. https://doi.org/10.6018/reifop.577211

Ertmer, P., y Ottenbreit-Leftwich, A. (2010). Teacher technology change: How knowledge, beliefs, and culture intersect. Journal of Research on Technology in Education, 42(3), 255–284. https://doi.org/10.1080/15391523.2010.10782551

Ferede, B., Elen, J., y Goeman, K. (2022). Instructors’ educational ICT use in higher education in developing countries: Evidence from three Ethiopian universities. Journal of Computing in Higher Education, 34(3), 658–678. https://doi.org/10.1007/s12528-022-09316-3

Johns, B. T., Jamieson, R. K., y Jones, M. N. (2023). Scalable cognitive modelling: Putting Simon’s (1969) ant back on the beach. Canadian Journal of Experimental Psychology / Revue Canadienne de Psychologie Expérimentale. Advance online publication. https://doi.org/10.1037/cep0000306

Kus, Z., y Mert, H. (2024). Digital competence of educators in Turkey according to the European Digital Competence Framework. Journal of Learning and Teaching in Digital Age, 9(1), 102–114. https://doi.org/10.53850/joltida.1301592

Llorent-Vaquero, M., y De Pablos Pons, J. (2022). Estudio comparado de políticas educativas digitales autonómicas en España. Revista Fuentes, 24(1), 28–38. https://doi.org/10.12795/revistafuentes.2022.18564

Maione, E., y García, G. V. (2025). Limits and possibilities for a transfeminist foreign policy. Relaciones Internacionales-Madrid, 58, Article 006. https://doi.org/10.15366/relacionesinternacionales2025.58.006

Mishra, P., y Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054. https://doi.org/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x

Paidicán-Soto, M. Á., y Arredondo-Herrera, P. A. (2024). Conocimiento técnico-pedagógico del contenido (TPACK) en contextos rurales: Una revisión bibliográfica. Revista de Estudios y Experiencias en Educación, 23(51), 128–152. https://doi.org/10.21703/rexe.v23i51.2183

Pérez Pérez, O. J., y González de Pirela, N. J. (2024). Formación docente para el uso de la inteligencia artificial. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(5), 11772–11788. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i5.14594

Polimeno, A., Mignone, P., Braghin, C., Anisetti, M., Ceci, M., Malerba, D., y Ardagna, C. A. (2025). Balancing protection and quality in big data analytics pipelines. Big Data, 13(2), 127–143. https://doi.org/10.1089/big.2023.0065

Ramón Fernández, F. (2020). Inteligencia artificial y agricultura: Nuevos retos en el sector agrario. Campo Jurídico, 8(2), 123–139. https://doi.org/10.37497/revcampojur.v8i2.662

Recsko, M., y Aranyossy, M. (2024). User acceptance of social network-backed cryptocurrency: A unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT)-based analysis. Financial Innovation, 10(1), Article 57. https://doi.org/10.1186/s40854-023-00511-4

Rivero Panaqué, C., y Beltrán Castañón, C. (2024). La inteligencia artificial en la educación del siglo XXI: Avances, desafíos y oportunidades. Educación, 33(64), 5–7. https://doi.org/10.18800/educacion.202401.p001

Román-Soto, D. (2024). Interclusión: Aproximaciones epistemológicas y didácticas para el devenir educativo contemporáneo. Revista Electrónica Educare, 28(3), 1–19. https://doi.org/10.15359/ree.28-3.18476

Smith, M. C. H., y Bazis, P. S. (2021). Conducting mixed methods research systematic methodological reviews: A review of practice and recommendations. Journal of Mixed Methods Research, 15(4), 546–566. https://doi.org/10.1177/1558689820967626

Tashakkori, A., y Teddlie, C. (2010). Putting the human back in “human research methodology”: The researcher in mixed methods research. Journal of Mixed Methods Research, 4(4), 271–277. https://doi.org/10.1177/1558689810382532

Teo, T. (2011). Factors influencing teachers’ intention to use technology: Model development and test. Computers & Education, 57(4), 2432–2440. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.06.008

Teräs, M. (2022). Neil Selwyn: Education and technology: Key issues and debates. International Review of Education, 68(5), 757–760. https://doi.org/10.1007/s11159-022-09971-9

Touretzky, D., Gardner-McCune, C., y Seehorn, D. (2023). Machine learning and the five big ideas in AI. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 33(2), 233–266. https://doi.org/10.1007/s40593-022-00314-1

UNESCO. (2024). Qué necesita saber acerca del aprendizaje digital y la transformación de la educación. UNESCO. https://www.unesco.org/es/digital-education/need-know

Van Dijk, J. (2020). The digital divide. Polity Press.

Xing, W. L., Nixon, N., Crossley, S., Denny, P., Lan, A., Stamper, J., y Yu, Z. (2025). The use of large language models in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 35(2), 439–443. https://doi.org/10.1007/s40593-025-00457-x