DOI: 10.26820/recimundo/9.(2).abril.2025.928-936

URL: https://recimundo.com/index.php/es/article/view/2714

EDITORIAL: Saberes del Conocimiento

REVISTA: RECIMUNDO

ISSN: 2588-073X

TIPO DE INVESTIGACIÓN: Artículo de revisión

CÓDIGO UNESCO: 58 Pedagogía

PAGINAS: 928-936

La IA como estrategia innovadora en la enseñanza de educación

superior

The AI as an innovative strategy in higher education teaching

A IA como estratégia inovadora no ensino superior

Anggie Katherine Meza Nieto

; María Fernanda Villegas Valle

; Betsabeth Virginia Jiménez Moreno

;

Rossana Narcisa Lozano Larrea

RECIBIDO: 10/03/2025 ACEPTADO: 19/04/2025 PUBLICADO: 13/08/2025

1. Máster Universitario en Dirección y Gestión Financiera; Economista Agrícola; Universidad Agraria del

Ecuador; Guayaquil, Ecuador; ameza@uagraria.edu.ec; https://orcid.org/0009-0004-9861-4955

2. Magíster en Negocios Internacionales y Gestión de Comercio Exterior; Diploma Superior en Comercio

Exterior; Licenciado en Comercio Exterior; Tecnólogo en Comercio Exterior;Universidad de Guayaquil;

Guayaquil, Ecuador; maria.villegasva@ug.edu.ec; https://orcid.org/0000-0002-5756-3926

3. Especialista en Atención Primaria en Salud; Médico Cirujano; Responsable de Gestión Distrital de Imple-

mentación y Licenciada en Bibliotecología y Archivología; Centro Educativo Naciones Unidas; Samboron-

dón, Ecuador; bjimenez@cenu.edu.ec; https://orcid.org/0009-0004-9883-9791

4. Magíster en Diseño Curricular; Licenciada en Ciencias de la Educación Especialización Administración y

Supervisión Educativa; Ingeniera en Gestión Empresarial; Tecnóloga Administrativa Bilingüe; Administra-

dora Educativa; Universidad de Guayaquil; Guayaquil, Ecuador; rossana.lozanola@ug.edu.ec; https://

orcid.org/0000-0003-3063-8139

CORRESPONDENCIA

Anggie Katherine Meza Nieto

ameza@uagraria.edu.ec

Guayaquil, Ecuador

RESUMEN

Para esta investigación, se implementó una metodología de revisión bibliográﬁca y documental. Se llevó a cabo una búsqueda de litera-

tura académica publicada entre los años 2021 y 2025, utilizando bases de datos especializadas como Scopus, Web of Science, Google

Scholar y Redalyc. Los criterios de inclusión se centraron en artículos de revista, capítulos de libro y tesis doctorales que abordaran la

Inteligencia Artiﬁcial (IA) como estrategia innovadora en la enseñanza de educación superior, incluyendo temáticas como el aprendizaje

adaptativo impulsado por IA, la gamiﬁcación con IA, las comunidades de aprendizaje mediadas por IA y la alfabetización en IA. Tras una

primera fase de ﬁltrado por título y resumen, los documentos seleccionados fueron sometidos a una lectura crítica completa para evaluar

su pertinencia y calidad metodológica, lo que permitió identiﬁcar tendencias, ventajas, limitaciones y desafíos reportados en la imple-

mentación de la IA en este ámbito educativo. La IA no es solo una tendencia, sino una estrategia innovadora que, gestionada de forma

responsable y con una visión pedagógica clara, tiene el potencial de redeﬁnir la calidad y el alcance de la educación superior, formando

profesionales más competentes, adaptables y preparados para liderar el futuro.

Palabras clave: Inteligencia Artiﬁcial, Educación superior, Innovación educativa, Aprendizaje adaptativo, Gamiﬁcación.

ABSTRACT

This research employed a bibliographic and documentary review methodology. A search for academic literature published between 2021

and 2025 was conducted using specialized databases such as Scopus, Web of Science, Google Scholar, and Redalyc. Inclusion criteria

focused on journal articles, book chapters, and doctoral theses that addressed Artiﬁcial Intelligence (AI) as an innovative strategy in

higher education teaching, including topics such as AI-powered adaptive learning, AI-enhanced gamiﬁcation, AI-mediated learning com-

munities, and AI literacy. After an initial ﬁltering phase by title and abstract, the selected documents underwent a critical full-text reading

to evaluate their relevance and methodological quality. This process allowed for the identiﬁcation of trends, advantages, limitations, and

challenges reported in the implementation of AI in this educational ﬁeld. AI is not merely a trend, but an innovative strategy that, managed

responsibly and with a clear pedagogical vision, has the potential to redeﬁne the quality and scope of higher education, forming more

competent, adaptable professionals prepared to lead the future.

Keywords: Artiﬁcial Intelligence, Higher education, Educational innovation, Adaptive learning, Gamiﬁcation.

RESUMO

Esta pesquisa utilizou uma metodologia de revisão bibliográﬁca e documental. Foi realizada uma busca por literatura acadêmica pu-

blicada entre 2021 e 2025, utilizando bases de dados especializadas como Scopus, Web of Science, Google Acadêmico e Redalyc.

Os critérios de inclusão foram artigos de periódicos, capítulos de livros e teses de doutorado que abordassem a Inteligência Artiﬁcial

(IA) como estratégia inovadora no ensino superior, incluindo tópicos como aprendizagem adaptativa impulsionada por IA, gamiﬁcação

aprimorada por IA, comunidades de aprendizagem mediadas por IA e alfabetização em IA. Após uma fase inicial de ﬁltragem por título

e resumo, os documentos selecionados foram submetidos a uma leitura crítica completa do texto para avaliar sua relevância e qualidade

metodológica. Esse processo permitiu a identiﬁcação de tendências, vantagens, limitações e desaﬁos relatados na implementação da

IA nesse campo educacional. A IA não é apenas uma tendência, mas uma estratégia inovadora que, gerida de forma responsável e

com uma visão pedagógica clara, tem o potencial de redeﬁnir a qualidade e o escopo do ensino superior, formando proﬁssionais mais

competentes, adaptáveis e preparados para liderar o futuro.

Palavras-chave: Inteligência Artiﬁcial, Ensino superior, Inovação educacional, Aprendizagem adaptativa, Gamiﬁcação.

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RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)

Introducción

La educación superior enfrenta desafíos

signiﬁcativos impulsados por la globaliza-

ción y la rápida evolución tecnológica. In-

novar en estrategias de enseñanza es cru-

cial para responder a estas demandas. En

este contexto, la inteligencia artiﬁcial (IA) ha

emergido como una herramienta poderosa

que puede transformar la educación supe-

rior al personalizar el aprendizaje y optimi-

zar la administración académica (Rodríguez

Abrego, 2024).

Estrategias innovadoras como el aprendi-

zaje adaptativo, la gamiﬁcación, las comu-

nidades de aprendizaje y la alfabetización

en IA representan enfoques prometedores

para potenciar la calidad educativa y el ren-

dimiento estudiantil. El aprendizaje adapta-

tivo permite que los sistemas educativos se

ajusten a las necesidades individuales de

cada alumno, ofreciendo una experiencia

más personalizada y enfocada en sus pun-

tos fuertes y débiles. Por su parte, la gami-

ﬁcación incorpora elementos y diseños de

juegos en el ámbito educativo para motivar

a los estudiantes, fomentar su participación

activa y mejorar la retención de conoci-

mientos. Las comunidades de aprendizaje

promueven la colaboración y el intercambio

de saberes entre estudiantes y docentes,

creando entornos enriquecedores. Final-

mente, la alfabetización en IA dota a los es-

tudiantes de la capacidad de comprender,

utilizar y aprovechar las tecnologías de inte-

ligencia artiﬁcial en su proceso de aprendi-

zaje (Rodríguez Abrego, 2024).

La Inteligencia Artiﬁcial (IA) se consolida

como una herramienta educativa funda-

mental que contribuye al cuarto Objetivo de

Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU, al

impulsar una educación inclusiva, equitati-

va y de calidad que prepara a los estudian-

tes para los desafíos futuros de la sociedad.

Esta tecnología permite personalizar las ex-

periencias de aprendizaje y presenta un po-

tencial considerable para la innovación en

las prácticas docentes. Entre sus beneﬁcios

MEZA NIETO, A. K., VILLEGAS VALLE, M. F., JIMÉNEZ MORENO, B. V., & LOZANO LARREA, R. N.

para la educación superior, se incluyen el

aprendizaje personalizado, la adaptación

de contenidos y estrategias para optimizar

resultados, la tutoría inteligente, y la caliﬁ-

cación automática con análisis de datos,

que proporciona información valiosa a los

profesores sobre el rendimiento estudiantil

y la eﬁcacia de la enseñanza. No obstante,

la IA también enfrenta limitaciones impor-

tantes, tales como cuestiones éticas y de

privacidad, barreras tecnológicas y de ac-

cesibilidad, la potencial falta de interacción

humana, una comprensión contextual limita-

da, el riesgo de dependencia excesiva que

podría menoscabar el pensamiento crítico,

y la resistencia al cambio junto con la falta

de formación del personal (Villegas-José &

Delgado-García, 2024).

En la educación superior ecuatoriana, (Chá-

vez et al., 2024) citado por Espinales-Franco

et al (2024) considera que la integración de

la IA es un hito signiﬁcativo en el avance ha-

cia una enseñanza más adaptativa, eﬁciente

y equitativa. A lo largo de décadas de inves-

tigación interdisciplinaria, se han desarrolla-

do herramientas y sistemas de la Inteligencia

Artiﬁcial destinados a transformar la expe-

riencia educativa, desde la automatización

de tareas administrativas hasta la persona-

lización del aprendizaje para cada estudian-

te. Sin embargo, su adopción plantea tam-

bién importantes desafíos éticos, sociales y

económicos que deben ser abordados de

manera cuidadosa y responsable.

Metodología

Para esta investigación, se implementó una

metodología de revisión bibliográﬁca y do-

cumental. Se llevó a cabo una búsqueda

de literatura académica publicada entre los

años 2021 y 2025, utilizando bases de da-

tos especializadas como Scopus, Web of

Science, Google Scholar y Redalyc. Los cri-

terios de inclusión se centraron en artículos

de revista, capítulos de libro y tesis docto-

rales que abordaran la Inteligencia Artiﬁcial

(IA) como estrategia innovadora en la en-

señanza de educación superior, incluyendo

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RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)

LA IA COMO ESTRATEGIA INNOVADORA EN LA ENSEÑANZA DE EDUCACIÓN SUPERIOR

temáticas como el aprendizaje adaptativo

impulsado por IA, la gamiﬁcación con IA, las

comunidades de aprendizaje mediadas por

IA y la alfabetización en IA. Se emplearon

palabras clave como "Inteligencia Artiﬁcial",

"educación superior", "innovación educativa",

"aprendizaje adaptativo", "gamiﬁcación", "co-

munidades de aprendizaje" y "alfabetización

digital", combinadas con operadores boo-

leanos. Tras una primera fase de ﬁltrado por

título y resumen, los documentos seleccio-

nados fueron sometidos a una lectura crítica

completa para evaluar su pertinencia y cali-

dad metodológica, lo que permitió identiﬁcar

tendencias, ventajas, limitaciones y desafíos

reportados en la implementación de la IA en

este ámbito educativo.

Resultados

Inteligencia Articial en la Educación

(IAE)

La Inteligencia Artiﬁcial (IA), según Gon-

záles (2024) citado por Vargas-Parga &

Cediel-Acosta (2025), es un área de la in-

formática enfocada en crear sistemas y al-

goritmos que pueden ejecutar tareas que

usualmente requieren inteligencia humana.

Esto incluye aprendizaje, razonamiento, re-

solución de problemas, reconocimiento de

patrones y toma de decisiones. La IA pro-

cesa grandes cantidades de datos y utiliza

algoritmos avanzados para aprender de for-

ma autónoma y mejorar su rendimiento. Sus

ramas, como el aprendizaje automático, el

procesamiento del lenguaje natural y la vi-

sión por computadora, tienen aplicaciones

diversas, desde la automatización hasta los

asistentes virtuales.

Para Carbonell et al. (2023) citado por Var-

gas-Parga & Cediel-Acosta (2025), las ca-

racterísticas de la IA en la educación giran

en torno a la personalización del aprendiza-

je. La IA adapta los contenidos y recursos a

las necesidades y ritmos de cada estudian-

te, analizando su desempeño con algoritmos

de aprendizaje automático para ajustar las

estrategias pedagógicas y ofrecer retroali-

mentación inmediata. Además, permite de-

sarrollar entornos de aprendizaje interactivos

y dinámicos con herramientas como asisten-

tes virtuales y chatbots que facilitan la comu-

nicación constante. Otra cualidad clave es

su habilidad para gestionar grandes volúme-

nes de datos, lo que optimiza la toma de de-

cisiones y la planiﬁcación educativa.

Aprendizaje Activo e Inteligencia Articial

La Inteligencia Artiﬁcial (IA) y el aprendizaje

activo son cruciales en la educación actual

por su impacto positivo. El aprendizaje ac-

tivo implica que los estudiantes construyan

su propio conocimiento mediante activida-

des prácticas y reﬂexivas, mientras que la

IA permite a las máquinas replicar habili-

dades humanas como el reconocimiento

de patrones y la toma de decisiones. Una

ventaja clave de la IA en el aprendizaje ac-

tivo es su capacidad para personalizar la

enseñanza, ajustando el contenido al ritmo

y las preferencias de cada estudiante. Esto

se logra analizando sus patrones de estudio

y puntos fuertes/débiles con algoritmos de

aprendizaje automático, lo que fomenta la

autonomía y la autoconﬁanza (Otero, 2024).

Además de la personalización, la IA facilita

la retroalimentación inmediata y la evalua-

ción formativa continua, permitiendo a los

estudiantes corregir errores y mejorar cons-

tantemente. También ofrece un seguimiento

detallado del progreso académico, adap-

tando las estrategias en tiempo real. Final-

mente, la integración de la IA en el apren-

dizaje activo abre nuevas oportunidades

profesionales para los estudiantes, al dotar-

los de conocimientos tecnológicos valiosos

y conectarlos con el mercado laboral, lo que

les proporciona una ventaja competitiva en

un mundo donde las habilidades en IA son

cada vez más demandadas (Otero, 2024).

Tipos de IA utilizados en la educación su-

perior

En la educación superior, la Inteligencia

Artiﬁcial (IA) se despliega en varias formas

para optimizar la experiencia de aprendi-

zaje y la gestión. Los Sistemas de Aprendi-

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RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)

zaje Adaptativo usan algoritmos para per-

sonalizar el contenido y las evaluaciones

según el desempeño de cada estudiante,

ajustando el material en tiempo real, como

se ve en plataformas como Knewton. Los

Chatbots y Asistentes Virtuales, basados

en IA y procesamiento de lenguaje natural,

ofrecen soporte 24/7, responden preguntas

y gestionan tareas administrativas, mejoran-

do la accesibilidad y eﬁciencia. El Análisis

Predictivo utiliza IA para analizar datos del

estudiante, prediciendo resultados y detec-

tando riesgos de fracaso para permitir inter-

venciones tempranas, como lo hacen plata-

formas como Civitas Learning (Borja López

et al., 2025).

La enseñanza adaptativa es un enfoque pe-

dagógico que personaliza métodos, conte-

nido y ritmo de aprendizaje según las ne-

cesidades y progreso de cada estudiante.

Esto asegura que cada alumno reciba los

recursos adecuados a su estilo de apren-

dizaje, superando las limitaciones de los

enfoques uniformes. La IA es crucial para

la enseñanza adaptativa porque proporcio-

na las herramientas para analizar grandes

volúmenes de datos sobre el desempeño

estudiantil. Mediante algoritmos de aprendi-

zaje automático, los sistemas de IA pueden

personalizar el aprendizaje en tiempo real,

ajustando la diﬁcultad, el tipo y el formato

de los materiales. Esto crea una experiencia

de aprendizaje más efectiva y personaliza-

da, permitiendo a los estudiantes avanzar

a su propio ritmo y mejorar su comprensión

(Borja López et al., 2025).

Herramientas Basadas en Inteligencia Ar-

ticial

Tabla 1. Herramientas basadas en IA para la educación superior

Fuente: Tomado de Otero, O. (2024). Desafíos éticos, beneﬁcios y competencias clave

para implementar la inteligencia artiﬁcial en la educación superior. Código Cientíﬁco Revista

de Investigación.

Herramienta

Descripción

Plagscan

Herramienta de inteligencia artificial diseñada para la detección de plagio. Su función es

analizar los trabajos estudiantiles para garantizar su originalidad y así fomentar la ética

académica entre los alumnos.

Turnitin

Similar a Plagscan, esta herramienta se especializa en verificar coincidencias de contenido

en trabajos académicos. Compara los textos con fuentes en línea y extensas bases de datos,

proporcionando a los estudiantes retroalimentación detallada sobre la originalidad de sus

escritos.

ChatGPT

Prototipo de chatbot con IA desarrollado por OpenAI en 2022. Está diseñado para facilitar

la interacción mediante un diálogo conversacional, utilizando técnicas

avanzadas de

aprendizaje supervisado y de refuerzo para generar respuestas coherentes y relevantes.

Socrative

Una herramienta de evaluación en línea que integra IA. Permite a los educadores crear

cuestionarios y pruebas interactivas, ofreciendo retroalimentación en tiempo real basada

en las respuestas de los estudiantes, lo que contribuye a una mejor comprensión de los

temas.

Brainly

Plataforma de aprendizaje colaborativo que conecta a estudiantes. Su propósito es que los

alumnos puedan resolver dudas aca

démicas de manera conjunta, promoviendo el

aprendizaje entre pares y facilitando el acceso a conocimientos compartidos por expertos

en diversas materias.

Google

Classroom

Plataforma integral de gestión educativa que utiliza IA. Su funcionalidad abarca la

organización de materiales, la asignación de tareas y la calificación automática. Facilita

enormemente la colaboración y la comunicación en línea entre estudiantes y docentes,

optimizando los procesos administrativos y pedagógicos en el aula virtual.

MEZA NIETO, A. K., VILLEGAS VALLE, M. F., JIMÉNEZ MORENO, B. V., & LOZANO LARREA, R. N.

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RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)

• Sistemas de Tutoría Virtual: Utilizan IA

para ofrecer retroalimentación persona-

lizada, responder preguntas y guiar a

los estudiantes en tiempo real. Son útiles

para reforzar habilidades, complemen-

tar la educación presencial o remota,

reducir la carga docente y fomentar la

autonomía del estudiante (Otero, 2024).

• Plataformas de Aprendizaje Adaptati-

vo: Mediante algoritmos de IA, ajustan

el contenido, las actividades y las eva-

luaciones a las necesidades, preferen-

cias y ritmos individuales de cada es-

tudiante. Esto optimiza el proceso de

enseñanza, haciendo cada experiencia

educativa más única y efectiva, y per-

mitiendo que los estudiantes avancen a

su propio ritmo para una educación más

inclusiva y eﬁciente (Otero, 2024).

• Herramientas de Detección de Plagio:

Basadas en IA, comparan los trabajos

estudiantiles con una vasta base de da-

tos para detectar similitudes o contenido

copiado. Además de identiﬁcar el pla-

gio, promueven la ética académica y la

creación de trabajos originales, siendo

esenciales para la integridad académi-

ca (Otero, 2024).

• Asistentes de Escritura: Impulsados

por IA, ofrecen sugerencias sobre gra-

mática, estilo y coherencia durante la

redacción. Ayudan a los estudiantes a

mejorar su expresión escrita, optimizar

la estructura y claridad de sus textos, lo

que resulta en trabajos de mayor cali-

dad y un mejor rendimiento académico

(Otero, 2024).

• Plataformas de Análisis de Datos Edu-

cativos: Usan IA para recopilar, analizar

y visualizar datos sobre el rendimiento y

progreso de los estudiantes. Docentes

y administradores obtienen información

valiosa para tomar decisiones informa-

das, identiﬁcar estudiantes en riesgo,

ajustar metodologías de enseñanza y

desarrollar estrategias de apoyo y eva-

luación personalizadas (Otero, 2024).

Desafíos y oportunidades

Uno de los principales desafíos es la brecha

de acceso y equidad. Aunque la IA puede

democratizar el acceso a la educación me-

diante oportunidades en línea, existe el riesgo

de que solo quienes tienen acceso a la tec-

nología y recursos adecuados se beneﬁcien

plenamente, lo que podría ampliar la brecha

educativa entre estudiantes de diferentes orí-

genes socioeconómicos, geográﬁcos y tec-

nológicos. Es fundamental garantizar una in-

tegración inclusiva y equitativa (Vera, 2023).

Otro desafío crítico es la ética y la privaci-

dad. La recopilación masiva de datos y el

uso de algoritmos de IA para análisis y toma

de decisiones plantean preocupaciones so-

bre la privacidad y seguridad de la informa-

ción estudiantil. La IA genera dilemas éti-

cos en torno a la privacidad vs. vigilancia,

el sesgo vs. la discriminación, y el rol del

juicio humano. El uso de algoritmos de IA en

la evaluación y caliﬁcación de estudiantes

también suscita cuestionamientos sobre la

imparcialidad y la justicia. Por lo tanto, es

esencial establecer políticas claras para

proteger la privacidad y la ética, promovien-

do una reﬂexión crítica sobre el papel de la

tecnología en la educación (Vera, 2023).

Oportunidades de la IA en la Educación

Superior

A pesar de los desafíos, la IA ofrece nume-

rosas oportunidades destacadas:

• Personalización del aprendizaje: La IA

puede adaptar el proceso de enseñan-

za-aprendizaje a las necesidades y pre-

ferencias individuales de cada estudian-

te. Mediante algoritmos de aprendizaje

automático, analiza el comportamiento

de estudio, el estilo de aprendizaje, las

fortalezas y debilidades, y proporciona

retroalimentación y recomendaciones

personalizadas. Esto crea una experien-

cia educativa más individualizada y sig-

niﬁcativa, que puede mejorar la motiva-

ción, la comprensión y la retención del

material (Vera, 2023).

LA IA COMO ESTRATEGIA INNOVADORA EN LA ENSEÑANZA DE EDUCACIÓN SUPERIOR

934

RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)

• Mejora de la eciencia y efectividad del

proceso educativo: La automatización de

tareas administrativas y rutinarias (como la

corrección automática de exámenes y la

gestión de datos) libera tiempo y recur-

sos para que los profesores se centren en

actividades pedagógicas más creativas y

de mayor valor. Esto agiliza la evaluación

y retroalimentación, permitiendo a los do-

centes dedicar más tiempo a la interac-

ción con los estudiantes, ofrecer apoyo

adicional y proporcionar retroalimentación

signiﬁcativa (Vera, 2023).

• Acceso a recursos de aprendizaje

avanzados: La IA puede ampliar el ac-

ceso a recursos de aprendizaje que de

otro modo serían limitados o costosos.

Por ejemplo, plataformas de aprendiza-

je en línea con contenido interactivo, si-

mulaciones y herramientas basadas en

datos enriquecen el proceso educativo,

brindando a los estudiantes oportunida-

des de explorar y aplicar el conocimien-

to de manera práctica (Vera, 2023).

• Mejora en la retención y nalización

de programas educativos: La IA puede

identiﬁcar patrones y señales tempranas

de desafíos académicos, permitiendo in-

tervenciones oportunas para mejorar la

retención y el éxito estudiantil. Por ejem-

plo, puede identiﬁcar a estudiantes en

riesgo de bajo rendimiento o deserción

y ofrecer intervenciones personalizadas

como tutoriales en línea, programas de

apoyo académico o retroalimentación

individualizada para ayudarles a supe-

rar obstáculos y completar sus estudios

(Vera, 2023).

Formación docente para la integración de

inteligencia articial

La integración de la Inteligencia Artiﬁcial

(IA) en la formación docente busca familiari-

zar a los educadores con estas tecnologías

emergentes para su uso efectivo. No obs-

tante, Castro, Ortega, Alvarado y Sánchez

(2023) citados por Alcívar-Loor et al (2024)

enfatizan el papel crucial del docente para

una integración adecuada de la IA, seña-

lando que el surgimiento de nuevas tec-

nologías a menudo da lugar a pedagogías

emergentes. Estas pedagogías son un pro-

ceso experimental donde los docentes ex-

ploran y modiﬁcan sus tareas para integrar

la IA de la mejor manera en el aula, bus-

cando maximizar su potencial y enriquecer

la experiencia educativa. En esencia, la cla-

ve reside en la capacidad de adaptación y

evolución de los educadores.

Uso de aplicaciones de Inteligencia Arti-

cial en la educación superior ecuatoriana

Los resultados de la investigación realiza-

da por García Peña et al (2024), centrados

en el uso, infraestructura, capacitación,

normalización y regularización de la IA en

la educación superior en Ecuador, revelan

un impacto positivo de la IA en la educa-

ción superior ecuatoriana. La mayoría de

los docentes (48%) creen que la IA mejora

la personalización del aprendizaje, el 57%

percibe un impacto positivo en la calidad

educativa, y el 60% considera que es bene-

ﬁciosa para el desarrollo de nuevas meto-

dologías de enseñanza.

A pesar del optimismo, existen desafíos sig-

niﬁcativos en infraestructura y capacitación

docente. El 48% de los docentes señalan

que las instituciones no están preparadas

con la infraestructura tecnológica necesaria

para implementar aplicaciones de IA, aun-

que el 39% cree que tienen la capacidad

de hacerlo eﬁcazmente. Además, más de

la mitad de los docentes (52%) se sienten

poco preparados para integrar la IA en su

enseñanza, a pesar de que el 54% cree que

la IA debería ser una parte integral del currí-

culo universitario (García Peña et al., 2024).

En cuanto a la normalización y regulariza-

ción, persisten preocupaciones sobre po-

sibles sesgos en las decisiones automati-

zadas por IA (36% de los docentes están

preocupados). No obstante, el 51% de los

docentes percibe que las instituciones es-

tán abordando adecuadamente los desa-

fíos éticos. Una mayoría signiﬁcativa (48%)

MEZA NIETO, A. K., VILLEGAS VALLE, M. F., JIMÉNEZ MORENO, B. V., & LOZANO LARREA, R. N.

935

RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)

está de acuerdo en que las universidades

deben colaborar con el gobierno para esta-

blecer normas claras sobre el uso de la IA,

y el 66% cree que la normalización mejora-

rá la calidad educativa. Además, el 57% de

los docentes considera que la falta de re-

gulación podría afectar negativamente a los

estudiantes, y el 50% está poco satisfecho

con las políticas actuales sobre el uso de

IA en la educación superior ecuatoriana. En

general, se subraya la necesidad de invertir

en infraestructura, implementar programas

de formación docente, y establecer políti-

cas éticas y transparentes para garantizar

un uso equitativo de la IA y maximizar su

impacto positivo en la calidad educativa y

la preparación de los estudiantes para el

entorno laboral digitalizado (García Peña et

al., 2024).

Futuro de la IA en la educación

La Inteligencia Artiﬁcial (IA) tiene un poten-

cial enorme para transformar la educación,

desde personalizar cómo aprenden los

alumnos hasta mejorar la calidad de la en-

señanza y la administración escolar. Es cru-

cial que las universidades sigan explorando

activamente estas posibilidades y fomenten

la colaboración entre distintas disciplinas

para asegurar un futuro exitoso para la IA

en el ámbito educativo (Barcia Cedeño et

al., 2024).

En el futuro, veremos una integración aún

mayor de la IA en la educación superior,

con un énfasis en la colaboración entre hu-

manos y sistemas de IA. Esto beneﬁciará

a profesores, estudiantes y personal admi-

nistrativo, ya que los sistemas se volverán

más adaptables. Además, será esencial

actualizar constantemente las estrategias

de enseñanza para incorporar herramientas

tecnológicas que motiven e interesen a los

alumnos. También será importante incluir

la programación informática en los planes

de estudio universitarios, para que los estu-

diantes aprendan a manejar recursos digi-

tales y comprendan nuevas formas de crea-

ción (Barcia Cedeño et al., 2024).

Conclusión

La integración de la Inteligencia Artiﬁcial (IA)

en la educación superior emerge como una

estrategia innovadora con el potencial de

transformar radicalmente los procesos de

enseñanza y aprendizaje. Lejos de ser una

mera herramienta tecnológica, la IA se posi-

ciona como un catalizador para una pedago-

gía más adaptativa, personalizada y eﬁcien-

te, preparando a los futuros profesionales

para un mundo cada vez más digitalizado.

La IA facilita una personalización del apren-

dizaje sin precedentes. Mediante algoritmos

avanzados, puede analizar el rendimiento

individual de los estudiantes, identiﬁcar sus

fortalezas y debilidades, y adaptar los con-

tenidos, ritmos y métodos de evaluación a

sus necesidades especíﬁcas. Esto no solo

optimiza la comprensión y retención del co-

nocimiento, sino que también empodera al

estudiante, al colocarlo en el centro de su

propio proceso educativo.

La IA impulsa la eﬁciencia y la optimización

de los recursos docentes. Herramientas

basadas en IA pueden automatizar tareas

repetitivas como la caliﬁcación de exáme-

nes estandarizados, la gestión de horarios

o la provisión de retroalimentación inicial.

Esto libera tiempo valioso para los profe-

sores, permitiéndoles dedicarse a activi-

dades de mayor valor añadido, como la tu-

torización individualizada, la investigación

y el desarrollo de estrategias pedagógicas

más complejas.

La IA fomenta el desarrollo de habilidades

críticas para el siglo XXI. Al interactuar con

sistemas de IA, los estudiantes pueden me-

jorar su pensamiento crítico, su capacidad

de resolución de problemas y su alfabeti-

zación digital. La exposición a entornos de

aprendizaje asistidos por IA también puede

simular escenarios complejos del mundo

real, preparando a los estudiantes para los

desafíos y oportunidades de sus futuras ca-

rreras profesionales.

LA IA COMO ESTRATEGIA INNOVADORA EN LA ENSEÑANZA DE EDUCACIÓN SUPERIOR

936

RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)

Es crucial destacar que la implementación

exitosa de la IA en la educación superior

requiere un enfoque holístico y ético. No

se trata de reemplazar al docente, sino de

potenciar su labor pedagógica y comple-

mentar la experiencia humana con las ca-

pacidades analíticas y adaptativas de la IA.

Es fundamental abordar los desafíos rela-

cionados con la equidad, la privacidad de

los datos y la necesidad de una formación

continua para docentes y estudiantes, ase-

gurando que la IA se utilice como una herra-

mienta para cerrar brechas y no para crear

nuevas divisiones.

Bibliografía

Alcívar-Loor, M. G., Bernal-Álava, Á. F., & Artea-

ga-Loor, W. (2024). Estrategia didáctica para el

uso de inteligencia artiﬁcial en la enseñanza de los

estudiantes de básica superior. Revista Cientíﬁca

Arbitrada de Investigación En Comunicación, Mar-

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CITAR ESTE ARTICULO:

Meza Nieto, A. K., Villegas Valle, M. F., Jiménez Moreno, B. V., & Lozano Larrea,

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MEZA NIETO, A. K., VILLEGAS VALLE, M. F., JIMÉNEZ MORENO, B. V., & LOZANO LARREA, R. N.