ene - jun 2026
Vol. 7 - Núm. 12
e-ISSN 2600-6006
Revista Cientíca Multidisciplinaria
ULEAM Bahía Magazine (UBM)
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EN LA EDUCACIÓN UNIVERSITARIA:
DESAFÍOS Y OPORTUNIDADES.
Articial intelligence in university education:
challenges and opportunities.
Resumen
El propósito del artículo es analizar la Inteligencia Articial empleada por los estudiantes
universitarios, resaltando su importancia para abordar aspectos éticos en el uso de esta
herramienta. La obtención de resultados se basó en una revisión bibliográca sobre un
estudio propuesto por Kro y Ferrada, donde se destaca la percepción que tienen los
docentes sobre el uso de la IA en los estudiantes universitarios. Se encontraron algunas
deciencias como la falta de capacitación docente para reducir las barreras de adopción
relacionas a la IA, lo que sugiere una estrategia de integración que se adapte al contexto
educativo. Se concluye que, la integración de la inteligencia articial en la educación
universitaria presenta desafíos diferenciados según la edad, género y experiencia
docente, siendo la capacitación y el desarrollo de una ética aplicada a la IA un aspecto
esencial para garantizar una educación universitaria efectiva.
Palabras clave: Educación, tecnología, enseñanza, capacidades.
Abstract
The purpose of the article is to analyze the Articial Intelligence used by university
students, highlighting its importance to address ethical aspects in the use of this tool.
The obtaining of results was based on a bibliographic review of a study proposed by
Kro and Ferrada, which highlights the perception that teachers have about the use
of AI in university students. Some deciencies were found, such as the lack of teacher
training to reduce adoption barriers related to AI, which suggests an integration strategy
that adapts to the educational context. It is concluded that the integration of articial
intelligence in university education presents dierentiated challenges depending on age,
gender and teaching experience, with the training and development of ethics applied to
AI being an essential aspect to guarantee an eective university education.
keywords: Education, technology, teaching, skills
Rosa Maribel Párraga Castro
https://orcid.org/0000-0003-3813-0583
rparragac@unemi.edu.ec
Universidad Estatal de Milagro, UNEMI,
Ecuador
Recibido: 08/08/2025 – Revisado: 10/09/2025 - Publicado: 08/01/2026
DOI: https://doi.org/10.56124/ubm.v7i12.009
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Revista Cientíca Multidisciplinaria ULEAM Bahía Magazine (UBM)
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí (ULEAM) - Ecuador
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Introducción
La inteligencia articial (IA) ha revolucionado múltiples
sectores, y la educación universitaria no es la excepción. En los
últimos años, su integración ha modicado la manera en que los
estudiantes aprenden, investigan y se preparan para el mundo
laboral.
La creciente automatización de procesos educativos genera
incertidumbre sobre los desafíos y oportunidades que tienen
los estudiantes al usar la IA. Investigaciones han explorado
el impacto de la IA en la redenición de la enseñanza y en la
necesidad de formar a los profesores en el uso ético y ecaz de
estas tecnologías, destacando que la IA no debe reemplazar a los
docentes, sino complementarlos en sus funciones pedagógicas
(Williamson, 2024).
El mercado laboral está requiriendo profesionales con
conocimientos en IA, lo que ha llevado a muchas universidades
a incluir cursos de aprendizaje automático y desarrollo de sus
propios programas, es por ello que, la capacidad de los estudiantes
para adaptarse y comprender la incidencia de estas herramientas
es determinante en el éxito profesional.
Vera (2023) expresa que, la IA permite la creación de entornos
de aprendizaje adaptativos que satisfacen las necesidades de cada
uno de los estudiantes, originando un aprendizaje más ecaz y
personicado, considerando que la IA nunca reemplazará la
conexión humana que el docente ofrece al estudiante.
Uno de los desafíos a los que se enfrentan docentes y estudiantes
es la capacitación o nivel de cono-cimiento que se debe tener por
parte del docente y del alumno, para que el uso de esta tecnología
alcance el nivel deseado. A n de establecer parámetros sobre
el nivel deseable, la UNESCO ha desarrolla-do la Agenda de
Educación 2030 con el objetivo de guiar a los países miembros,
en el uso de las tecnologías bajo los principios de equidad e
inclusión (UNESCO, 2021. p.1).
En este contexto, la integración de la IA puede generar en la
educación superior una brecha digital desigualdad de acceso a la
tecnología. Como plantea Vera (2018), la creciente dependencia
de las Tecnologías de Información y comunicación (TIC) en la
vida diaria nos obliga a reexionar sobre cómo podemos estrechar
la llamada brecha digital en nuestros estudiantes y así apalancar
la era digital.
Ante lo expuesto, es fundamental analizar que, aprender no
se trata solo de obtener información, sino también debatir,
reexionar y enfrentarse a desafíos intelectuales. Por lo tanto, el
uso de la IA en la educación debería ser un complemento, no un
sustituto, ya que lo ideal sería encontrar un equilibrio donde los
estudiantes puedan aprovechar la tecnología sin perder la esencia
del aprendizaje colaborativo y crítico.
Esta investigación busca identicar los principales desafíos
y oportunidades que surgen al implementar IA en entornos
virtuales, para mejorar la calidad, accesibilidad y eciencia del
aprendizaje. La implementación de la inteligencia articial en la
educación universitaria representa una transformación profunda
en la manera en que los estudiantes aprenden y los docentes
enseñan. Analizar estos aspectos permitirá comprender mejor los
benecios y riesgos de la IA en la educación superior.
La revisión de la literatura existente revela que, si bien hay un
creciente interés en el uso de IA en educación, la mayoría de los
estudios se han centrado en contextos presenciales o en aspectos
especícos como la personalización del aprendizaje universitario
(Zawacki-Richter et al., 2019).
Ante lo expuesto, el propósito de esta investigación es examinar
los desafíos y oportunidades que ofrece la inteligencia articial
en la educación universitaria. Se busca analizar cómo la IA puede
mejorar la calidad y accesibilidad de la educación superior,
conociendo que, la inteligencia articial está transformando la
educación universitaria, ofreciendo grandes benecios, pero
también desafíos que requieren una adaptación responsable. Su
uso adecuado puede potenciar el aprendizaje y la formación de
profesionales altamente capacitados para el futuro.
Metodología
Para abordar el objetivo de la investigación sobre la inteligencia
Articial en los estudiantes universitarios, se adoptó un enfoque
descriptivo, con el n de comprender la situación actual del
aprendizaje de los estudiantes con la IA. La obtención de
resultados se basó en una revisión bibliográca sobre un estudio
propuesto por (Kro y Ferrada 2024). Los autores realizaron
un estudio con 27 docentes, donde se dejó en evidencia que,
aunque la adopción de la IA no es generalizada, quienes la usan
destacan benecios como retroalimentación personalizada y
ahorro de tiempo. Sin embargo, enfrentan desafíos como la falta
de formación y preocupaciones éticas.
El enfoque empleado fue cuantitativo, basado en la aplicación
de encuestas que fueron distribuidas a un total de 27 docentes,
abarcando una muestra representativa. Las preguntas de las
encuestas incluyeron aspectos relacionadas con el empleo de la
IA con los estudiantes universitarios, el impacto que genera y las
sugerencias para mejorar el uso de esta herramienta en el ámbito
educativo universitario.
El diseño de la investigación fue no experimental y transeccional,
ya que se observó y analizó la situación tal como ocurre de manera
natural, sin manipular las variables involucradas. En este caso,
la investigación se centró en la recopilación de datos en un solo
punto en el tiempo, observando los conocimientos y percepciones
actuales de los docentes (Calderón, 2023).
Resultados
Los resultados presentados por (Kro y Ferrada, 2024) destacan
e-ISSN 2600-6006, enero - junio 2026, Vol. 7 - Núm 12
ULEAM - Extensión Sucre - Bahía de Caráquez 73
la importancia del aprendizaje universitario por medio de la IA,
considerando el análisis de los desafíos y oportunidades que
dicha herramienta proporciona docentes y estudiantes.
Tabla 1
Percepción de la inuencia de la IA en el aprendizaje de los
estudiantes
acti-
vo
=4)
%
Neu-
tral
%
Positivo
(n=12)
%
Muy
posi-
tivo
(n=2) %
Tot
(n=2
al
%
Edad
25 - 34 años 1 12,50% 450,00% 225,00% 112,50% 829,63%
35 - 44 años 3 33,33% 222,22% 444,44% - - 933,33%
45 - 54 años - - 225,00% 562,50% 112,50% 829,63%
55 - 64 años - - - - 1100,00% - - 13,70%
65 o más años - - 1100,00% - - - - 13,70%
Género
Femenino 320,00% 533,33% 746,67% - - 15 55,56%
Masculino 18,33% 433,33% 541,67% 216,67% 12 44,44%
Años de
experiencia
docente
01 – 05 3 23,08% 646,15% 323,08% 17,69% 13 48,15%
06 – 10 - - 125,00% 250,00% 125,00% 414,81%
En la tabla 1, los resultados obtenidos de la investigación de
(Kro y Ferrada, 2024) en cuanto a la percepción del impacto de
la IA varía según la edad, género, experiencia docente y área de
enseñanza. Los docentes jóvenes, entre 25 y 34 años, suelen tener
una percepción neutral (50 %) y una valoración menos positiva
(25 %). En el grupo de 35 a 44 años, las opiniones están divididas,
con un 44,44 % que la considera favorable y un 33,33 % que la
ve de manera negativa. Los educadores de 45 a 54 años muestran
mayor aceptación, con un 62,50 % de opiniones positivas,
mientras que aquellos mayores de 55 años también tienen una
percepción favorable, aunque con menor representación (3,70 %).
Respecto al género, las docentes mujeres tienden a valorar el
impacto de manera más positiva (46,67 %) en comparación con
los hombres (41,67 %). En cuanto a la experiencia, los docentes
con 11-15 años en la profesión tienen una visión ampliamente
positiva (75,00 %), mientras que aquellos con 1-5 años muestran
un equilibrio entre posturas neutrales (46,15 %) y positivas
(23,08 %).
Tabla 2
Principales desafíos par integrar la IA en el aprendizaje
universitario
Falta de capacitación Resistencia al cambio Prob. Técnico Otros
25 - 34 años 4 33,33% - - 216,67% 541,67% 18,33% 12 33,33%
35 - 44 años 6 54,55% 19,09% - - 433,33% - - 11 30,56%
45 - 54 años 6 60,00% - - 18,33% 216,67% 18,33% 10 27,78%
55 - 64 años -1100,00% - - - - - - 12,78%
65 o más 1 50,00% - - - -18,33% - - 25,56%
Género
Femenino 47,62% 14,76% 325,00% 650,00% 18,33% 21 58,33%
Masculino 746,67% 16,67% - - 650,00% 18,33% 15 41,67%
Años de experiencia docente
01 - 05 6 33,33% - - 216,67% 975,00% 18,33% 18 50,00%
06 - 10 2 50,00% 125,00% - - - - 18,33% 411,11%
Revista Cientíca Multidisciplinaria ULEAM Bahía Magazine (UBM)
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí (ULEAM) - Ecuador
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11 - 15 4 57,14% 114,29% 18,33% 18,33% - - 719,44%
16 - 20 2 66,67% - - - - 18,33% - - 38,33%
Más de 20 3 75,00% - - - - 18,33% - - 411,11%
Área de enseñanza
Ciencias 7 46,67% - - 216,67% 541,67% 18,33% 15 41,67%
Educación 1 100,00% - - - - - - - - 12,78%
Humanidades 2 50,00% - - - - 216,67% - - 411,11%
Ingeniería 4 36,36% 218,18% 18,33% 325,00% 18,33% 11 30,56%
Salud 3 6L0,00% - - - - 216,67% - - 513,89%
La Tabla 2 evidencia que los retos asociados a la integración de la
inteligencia articial en la enseñanza dependen de factores como
edad, género, experiencia y área de especialización. Los docentes
jóvenes (25-34 años) suelen enfrentar obstáculos técnicos y
preocupaciones éticas, además de la falta de formación. Por otro
lado, los profesores de 35 a 44 años y de 45 a 54 años identican
la carencia de capacitación como el desafío más relevante,
seguido de inquietudes éticas.
En cuanto al género, hombres y mujeres afrontan desafíos
similares, aunque las docentes femeninas expresan una mayor
preocupación por los aspectos éticos. Respecto a la experiencia
profesional, los docentes con menos trayectoria (1-5 años)
consideran la falta de formación como el principal obstáculo,
mientras que aquellos con mayor experiencia también enfrentan
preocupaciones relacionadas con el impacto de la IA en la
educación.
Discusión
La investigación de Kro y Ferrada (2024) sobre la percepción
de la inteligencia articial (IA) en la enseñanza revela variaciones
signicativas según edad, género, experiencia docente y área de
enseñanza. Estos hallazgos pueden contextualizarse dentro del
marco de la literatura académica sobre la adopción de tecnologías
educativas, el impacto en la práctica docente y las consideraciones
éticas asociadas.
El avance de la IA en la educación ha sido ampliamente
estudiado. Luckin et al. (2018) destacan la capacidad de la IA
para personalizar el aprendizaje y mejorar la eciencia en la
enseñanza. Sin embargo, Selwyn (2019) advierte sobre las barreras
institucionales y la necesidad de capacitar a los docentes para
lograr una integración efectiva. Esto coincide con la percepción
de los docentes en el estudio de Kro y Ferrada (2024), donde la
falta de formación es uno de los principales obstáculos.
En cuanto a la diferencia según el área de enseñanza, con docentes
de ciencias sociales e ingeniería se muestra una percepción más
favorable, mientras que aquellos de salud y educación parvularia
presentan mayores reservas. Esto puede estar relacionado con la
aplicabilidad de la IA en distintas disciplinas. Por ejemplo, la IA
ha demostrado ser útil en análisis de datos y automatización de
procesos en ingeniería y ciencias sociales (Siau & Wang, 2020),
mientras que, en áreas como educación infantil, la interacción
humana sigue siendo fundamental, lo que puede generar más
dudas sobre su impacto.
Los profesores con edades entre 25-34 años, suelen experimentar
dicultades técnicas debido a su familiaridad con la IA, pero
también expresan preocupaciones éticas y una falta de formación
en su aplicación pedagógica (Luckin, 2018). Por otro lado, los
docentes entre 35 y 54 años enfatizan la carencia de capacitación
como el mayor desafío, lo que sugiere que el acceso a herramientas
y metodologías educativas actualizadas es insuciente (Holmes
et al., 2021).
Conclusiones
Los hallazgos de la investigación refuerzan la necesidad de
un enfoque integral en la implementación de IA en educación.
La capacitación docente es esencial para reducir barreras de
adopción, y las preocupaciones éticas deben abordarse mediante
políticas claras. Además, el impacto de la IA varía según
experiencia, género y disciplina, lo que sugiere que las estrategias
de integración deben ser adaptadas a cada contexto educativo.
La integración de la inteligencia articial en la educación
universitaria presenta desafíos diferenciados según la edad,
género y experiencia docente. La capacitación y el desarrollo
de una ética aplicada a la IA son esenciales para garantizar
una implementación efectiva. Futuras investigaciones pueden
centrarse en estrategias de formación inclusivas que consideren
estas diferencias y en el desarrollo de políticas educativas que
favorezcan la apropiación de la IA en el aprendizaje de los
estudiantes universitarios.
Referencias
Calderón P. (2023). Metodología de la Investigación Cientíca.
[Online]; https://gc.scalahed.com/recursos/les/r161r/
w24908w/S2/metodologia_investigacion_cientifica_
lecturas.pdf.
Holmes, W., Hui, Z., Miao, F., & Ronghuai, H. (2021). Inteligencia
articial y educación: Guía para las personas a cargo de
formular políticas. UNESCO Publishing.
e-ISSN 2600-6006, enero - junio 2026, Vol. 7 - Núm 12
ULEAM - Extensión Sucre - Bahía de Caráquez 75
Luckin, R. (2018). Machine Learning and Human Intelligence.
The future of education for the 21st century. UCL institute
of education press.
Kro, F. J., Coria, D. F., & Ferrada, C. A. (2024). Inteligencia
Articial en la educación universitaria: Innovaciones,
desafíos y oportunidades. Revista Espacios, 45(5), 120-
135.
Selwyn, N. (2019). What’s the problem with learning analytics?
Journal of Learning Analytics, 6(3), 11-19.
Siau, K., & Wang, W. (2020). Articial intelligence (AI)
ethics: ethics of AI and ethical AI. Journal of Database
Management (JDM), 31(2), 74-87.
UNESCO (2021). La educación superior debe adaptarse a las
necesidades de las personas. Foro Internacional de Política
Educativa del IIPE UNESCO. https://www.buenosaires.
iiep.unesco.org/index.php/es/portal/la-educacion-
superior-debe-adaptarse-las-necesidades-de-las-personas
Vera, F. (2018). Tecnología digital para la inclusión social:
Experiencia en la Universidad de Aconcagua. IKASNAR
2018. Universidad del País Vasco. https://rediie.cl/wp-
content/uploads/UCPDF201218-43-53.pdf
Vera, F. (2023). Integración de la Inteligencia Articial en
la Educación superior: Desafíos y oportunidades.
Transformar, 4(1), 17–34. Recuperado a partir de https://
revistatransformar.cl/index.php/transformar/article/
view/84
Williamson, B. (2024). The social life of AI in education.
International Journal of Articial Intelligence in Education,
34(1), 97-104.
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur,
F. (2019). Systematic review of research on articial
intelligence applications in higher education – Where
are the educators? International Journal of Educational
Technology in Higher Education, 16(1), 39. https://doi.
org/10.1186/s41239-019-0171-0
