Percepción del profesorado sobre la inteligencia artificial generativa en la educación superior
DOI:
https://doi.org/10.51247/pdlc.v7iEspecial1.962Palabras clave:
inteligencia artificial generativa; educación superior; competencias digitales docentes; innovación educativaResumen
La presente investigación tuvo como objetivo analizar el conocimiento, la actitud y la percepción del profesorado de la Facultad Jurídica, Social y Administrativa de la Universidad Nacional de Loja sobre la inteligencia artificial generativa en el contexto educativo. Se desarrolló un estudio con enfoque cuantitativo, de alcance descriptivo y diseño transversal, en el que participaron 56 docentes seleccionados mediante muestreo no probabilístico por conveniencia. La información se recopiló utilizando el cuestionario CAPIAG-P, aplicado a través de Google Forms, y se procesó mediante técnicas de estadística descriptiva para determinar la distribución de frecuencias, porcentajes y tendencias de las respuestas. Los resultados evidenciaron un predominio de niveles intermedios de conocimiento sobre la inteligencia artificial generativa, acompañado de una actitud favorable hacia su incorporación en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Asimismo, los docentes reconocieron su potencial para fortalecer la creatividad, la personalización del aprendizaje, la motivación y el desarrollo de la autonomía estudiantil; no obstante, manifestaron que la formación recibida resulta insuficiente para integrar estas herramientas de manera sistemática en la práctica educativa. También identificaron la necesidad de contar con orientaciones institucionales que regulen su utilización desde perspectivas pedagógicas y éticas. Se concluye que la inteligencia artificial generativa representa una oportunidad para impulsar la innovación en la educación superior, siempre que su implementación esté acompañada por procesos permanentes de formación docente, el fortalecimiento de las competencias digitales y políticas institucionales que promuevan un uso responsable, crítico y éticamente fundamentado
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Referencias
Bommasani, R., Hudson, D. A., Adeli, E., Altman, R., Arora, S., von Arx, S., & Liang, P. (2021). On the opportunities and risks of foundation models. Stanford University. https://arxiv.org/abs/2108.07258
Cabero-Almenara, J., & Llorente-Cejudo, M. C. (2020). La formación del profesorado en competencias digitales. Revista de Educación a Distancia, 20(63), 1–20.
Cabero-Almenara, J., & Palacios-Rodríguez, A. (2020). Marco europeo de competencia digital docente “DigCompEdu”. Edutec. Revista Electrónica de Tecnología Educativa, (74), 1–14.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.
Espinoza Freire, E. E. (2020). La investigación formativa. Una reflexión teórica. Conrado, 16(74), 45-53.
Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., … Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society. Minds and Machines, 28(4), 689–707.
Galán-Íñigo, J., et al. (2025). Inteligencia artificial y educación en Europa. Revista de Innovación Educativa, 15(2), 45–60.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
Holmes, W., Persson, J., Chounta, I. A., Wasson, B., & Dimitrova, V. (2022). Artificial intelligence and education: A critical view through the lens of human rights, democracy and the rule of law. Council of Europe.
Knowles, M. (1975). Self-directed learning: A guide for learners and teachers. Cambridge Books.
Lara, P., et al. (2025). Tendencias globales de la inteligencia artificial en educación. Revista Latinoamericana de Tecnología Educativa, 14(1), 23–38.
Lee, C. (1986). Adaptación del aprendizaje en contextos educativos. Educational Psychology Review, 8(2), 113–128.
López Ros, V., Cascales Martínez, A., & Gomariz Vicente, M. Á. (2024). Validación del cuestionario CAPIAG-P en educación superior. Revista de Investigación Educativa, 42(1), 89–105.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson.
Matas, A. (2018). Diseño del formato de escalas tipo Likert. Revista de Investigación Educativa, 36(1), 29–38.
McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., & Shannon, C. (1955). A proposal for the Dartmouth summer research project on artificial intelligence.
Newell, A., & Simon, H. A. (1956). The logic theory machine. IRE Transactions on Information Theory, 2(3), 61–79.
Peter, S. (2004). Lifelong learning and professional development. International Journal of Educational Development, 24(3), 289–305.
Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators (DigCompEdu). European Commission.
Ruiz, L. (2025). Uso de inteligencia artificial en estudiantes universitarios. Universidad Nacional de Loja.
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.
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 Technology in Higher Education, 16(39).
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