EL IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EN EL APRENDIZAJE DE ESTUDIANTES DEL
NIVEL MEDIO SUPERIOR
THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON THE LEARNING OF
UPPER SECONDARY SCHOOL STUDENTS
Norma Araceli Aguilar Covarrubias
Tecnológico Nacional de México: Instituto Tecnológico Superior de Monclova
Adriana Hernández Córdova
Tecnológico Nacional de México: Instituto Tecnológico Superior de Monclova
Gregorio González Zamarripa
Tecnológico Nacional de México: Instituto Tecnológico Superior de Monclova
Ulises Guillermo Esquivel Guajardo
Tecnológico Nacional de México: Instituto Tecnológico Superior de Monclova
pág. 4266
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i1.22544
El impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje de estudiantes del
nivel medio superior.
Norma Araceli Aguilar Covarrubias1
norma.ac@monclova.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0003-2444-4095
Tecnológico Nacional de México: Instituto
Tecnológico Superior de Monclova
México
Adriana Hernández Córdova
adriana.hc@monclova.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0005-7347-8640
Tecnológico Nacional de México: Instituto
Tecnológico Superior de Monclova
México
Gregorio González Zamarripa
gregorio.gz@monclova.tecnm.mx
https://orcid.org/0000-0001-5298-568X
Tecnológico Nacional de México: Instituto
Tecnológico Superior de Monclova
México
Ulises Guillermo Esquivel Guajardo
ulises_g_esquivel@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0000-0127-1548
Centro de Estudios Tecnológicos Industrial y de
Servicios No. 46.
México
RESUMEN
Este trabajo estudia el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en el aprendizaje de estudiantes del nivel
medio superior, analiza conceptos previos, identificando usos y experiencias, percepciones y actitudes
y expectativas de aprendizaje. Se define un tipo de investigación del tipo cuantitativo y cualitativo, con
una metodología con enfoque descriptivo, exploratorio y un diseño no experimental- transeccional. Se
diseñó y aplicó un instrumento donde se examina los ítems descritos anteriormente, posteriormente, se
realizó el análisis de datos a través de la estadística en ciencias sociales. Se concluye, los resultados
indican que los conocimientos y usos de la IA son mayormente descriptivos y funcionales, con una
comprensión técnica básica y pocas reflexiones críticas. Los estudiantes tienen un conocimiento
superficial de la IA a través de herramientas prácticas y cotidianas, utilizada como apoyo educativo en
lugar de ocio. Hay una alta conciencia sobre su impacto futuro en la sociedad, especialmente en la
automatización laboral, con sensibilidad social y ética hacia su desarrollo. Además, se destaca un gran
interés educativo que apoya la inclusión de la IA en el currículo, abarcando aspectos técnicos y
conceptuales. La inteligencia artificial puede mejorar la efectividad y la equidad en la educación. Sin
embargo, es importante hacer un seguimiento cuidadoso para aprovechar sus ventajas y reducir sus
riesgos.
Palabras clave: andamios-educativos-semillero; enseñanza-aprendizaje; Inteligencia Artificial,
informática.
1 Autor principal.
Correspondencia: norma.ac@monclova.tecnm.mx
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i1.22544
El impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje de estudiantes del
nivel medio superior.
Norma Araceli Aguilar Covarrubias1
norma.ac@monclova.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0003-2444-4095
Tecnológico Nacional de México: Instituto
Tecnológico Superior de Monclova
México
Adriana Hernández Córdova
adriana.hc@monclova.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0005-7347-8640
Tecnológico Nacional de México: Instituto
Tecnológico Superior de Monclova
México
Gregorio González Zamarripa
gregorio.gz@monclova.tecnm.mx
https://orcid.org/0000-0001-5298-568X
Tecnológico Nacional de México: Instituto
Tecnológico Superior de Monclova
México
Ulises Guillermo Esquivel Guajardo
ulises_g_esquivel@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0000-0127-1548
Centro de Estudios Tecnológicos Industrial y de
Servicios No. 46.
México
RESUMEN
Este trabajo estudia el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en el aprendizaje de estudiantes del nivel
medio superior, analiza conceptos previos, identificando usos y experiencias, percepciones y actitudes
y expectativas de aprendizaje. Se define un tipo de investigación del tipo cuantitativo y cualitativo, con
una metodología con enfoque descriptivo, exploratorio y un diseño no experimental- transeccional. Se
diseñó y aplicó un instrumento donde se examina los ítems descritos anteriormente, posteriormente, se
realizó el análisis de datos a través de la estadística en ciencias sociales. Se concluye, los resultados
indican que los conocimientos y usos de la IA son mayormente descriptivos y funcionales, con una
comprensión técnica básica y pocas reflexiones críticas. Los estudiantes tienen un conocimiento
superficial de la IA a través de herramientas prácticas y cotidianas, utilizada como apoyo educativo en
lugar de ocio. Hay una alta conciencia sobre su impacto futuro en la sociedad, especialmente en la
automatización laboral, con sensibilidad social y ética hacia su desarrollo. Además, se destaca un gran
interés educativo que apoya la inclusión de la IA en el currículo, abarcando aspectos técnicos y
conceptuales. La inteligencia artificial puede mejorar la efectividad y la equidad en la educación. Sin
embargo, es importante hacer un seguimiento cuidadoso para aprovechar sus ventajas y reducir sus
riesgos.
Palabras clave: andamios-educativos-semillero; enseñanza-aprendizaje; Inteligencia Artificial,
informática.
1 Autor principal.
Correspondencia: norma.ac@monclova.tecnm.mx
pág. 4267
The impact of artificial intelligence on the learning of upper secondary
school students
ABSTRACT
This study examines the impact of Artificial Intelligence (AI) on the learning of high school students. It
analyzes prior knowledge, identifying uses and experiences, perceptions, attitudes, and learning
expectations. The research employs a mixed-methods approach, combining quantitative and qualitative
methods, with a descriptive and exploratory methodology and a non-experimental, cross-sectional
design. An instrument was designed and administered to assess the aforementioned items, and the data
was subsequently analyzed using social science statistics. The results indicate that students' knowledge
and use of AI are primarily descriptive and functional, with a basic technical understanding and limited
critical reflection. Students have a superficial understanding of AI through practical, everyday tools,
using it as an educational support rather than for leisure. There is a high level of awareness regarding its
future impact on society, particularly on job automation, along with social and ethical sensitivity toward
its development. Furthermore, significant educational interest is evident, supporting the inclusion of AI
in the curriculum, encompassing both technical and conceptual aspects. Artificial intelligence can
improve effectiveness and equity in education. However, careful monitoring is crucial to harness its
benefits while mitigating its risks.
Keywords: educational-scaffolding-seedbed; teaching-learning; Artificial Intelligence, computer
science.
Artículo recibido 10 diciembre 2025
Aceptado para publicación: 10 enero 2026
The impact of artificial intelligence on the learning of upper secondary
school students
ABSTRACT
This study examines the impact of Artificial Intelligence (AI) on the learning of high school students. It
analyzes prior knowledge, identifying uses and experiences, perceptions, attitudes, and learning
expectations. The research employs a mixed-methods approach, combining quantitative and qualitative
methods, with a descriptive and exploratory methodology and a non-experimental, cross-sectional
design. An instrument was designed and administered to assess the aforementioned items, and the data
was subsequently analyzed using social science statistics. The results indicate that students' knowledge
and use of AI are primarily descriptive and functional, with a basic technical understanding and limited
critical reflection. Students have a superficial understanding of AI through practical, everyday tools,
using it as an educational support rather than for leisure. There is a high level of awareness regarding its
future impact on society, particularly on job automation, along with social and ethical sensitivity toward
its development. Furthermore, significant educational interest is evident, supporting the inclusion of AI
in the curriculum, encompassing both technical and conceptual aspects. Artificial intelligence can
improve effectiveness and equity in education. However, careful monitoring is crucial to harness its
benefits while mitigating its risks.
Keywords: educational-scaffolding-seedbed; teaching-learning; Artificial Intelligence, computer
science.
Artículo recibido 10 diciembre 2025
Aceptado para publicación: 10 enero 2026
pág. 4268
INTRODUCCIÓN
El presente proyecto de investigación, tiene como objetivo examinar el impacto de la inteligencia
artificial (IA) en el aprendizaje de estudiantes del nivel medio superior del Centro de Estudios
Tecnológicos Industrial y de Servicios No. 46 (Cetis # 46), ubicado en la Ciudad Frontera, Coahuila,
México; abordando temas como conocimientos previos, usos y experiencias, percepciones y actitudes,
entre otros. De acuerdo al Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2019)
sostiene que las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) son parte de muchos aspectos
de la vida diaria en nuestro país. Han mejorado la manera de trabajar, haciendo los procesos más
eficientes y facilitando la comunicación y la difusión de conocimientos. Estas tecnologías también han
cambiado cómo se percibe el trabajo (p. 1).
Las revoluciones tecnológicas de la Inteligencia Artificial o IA proporcionan una serie de beneficios a
muchos sectores por mencionar algunas sin ser exhaustivo, salud y medicina, finanzas, marketing,
entretenimiento e industria, etc., donde el sector educativo no es la excepción, se requiere mayor
conocimiento del impacto en la sociedad del conocimiento ante estos cambios tecnológicos. Al respecto
García-Peña et al., (2020) refiere, los ajustes en educación deben alinearse con nuevas tecnologías y
servicios intangibles para ser efectivos. Dicha IA, en el sector educativo ofrece una amplia gama de
posibilidades a la comunidad estudiantil, académica y administrativa. A diario, usamos la IA de forma
consciente o inconsciente. Al buscar en internet, mediante el uso de diferentes tipos de motores de
búsqueda, un ejemplo de ello está en el uso del ChatGPT (2026), de la última versión GPT-5.2 refiere
una actualización significativa enfocada en potenciar el razonamiento complejo, la fiabilidad profesional
y la automatización mediante agentes (long-running agents) donde se mejora el razonamiento profundo
de varios pasos en comparación a su antecesor inmediato GPT-5.1.
Dicha versión está integrada con sistemas y plataformas destacando su uso en entornos profesionales,
de codificación y análisis de datos, como Microsoft 365 Copilot, API de OpenAI, buscadores Edge,
Bing, entre otros, optimizando tareas educativas. Esto ha brindado nuevos retos y oportunidades para la
mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje tanto para catedráticos como para estudiantes, en este
mundo cada vez más digitalizado, además existe el desafío de la dependencia tecnológica donde puede
verse afectado el pensamiento crítico, la innovación, la creatividad y la resolución de problemas. Por
INTRODUCCIÓN
El presente proyecto de investigación, tiene como objetivo examinar el impacto de la inteligencia
artificial (IA) en el aprendizaje de estudiantes del nivel medio superior del Centro de Estudios
Tecnológicos Industrial y de Servicios No. 46 (Cetis # 46), ubicado en la Ciudad Frontera, Coahuila,
México; abordando temas como conocimientos previos, usos y experiencias, percepciones y actitudes,
entre otros. De acuerdo al Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2019)
sostiene que las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) son parte de muchos aspectos
de la vida diaria en nuestro país. Han mejorado la manera de trabajar, haciendo los procesos más
eficientes y facilitando la comunicación y la difusión de conocimientos. Estas tecnologías también han
cambiado cómo se percibe el trabajo (p. 1).
Las revoluciones tecnológicas de la Inteligencia Artificial o IA proporcionan una serie de beneficios a
muchos sectores por mencionar algunas sin ser exhaustivo, salud y medicina, finanzas, marketing,
entretenimiento e industria, etc., donde el sector educativo no es la excepción, se requiere mayor
conocimiento del impacto en la sociedad del conocimiento ante estos cambios tecnológicos. Al respecto
García-Peña et al., (2020) refiere, los ajustes en educación deben alinearse con nuevas tecnologías y
servicios intangibles para ser efectivos. Dicha IA, en el sector educativo ofrece una amplia gama de
posibilidades a la comunidad estudiantil, académica y administrativa. A diario, usamos la IA de forma
consciente o inconsciente. Al buscar en internet, mediante el uso de diferentes tipos de motores de
búsqueda, un ejemplo de ello está en el uso del ChatGPT (2026), de la última versión GPT-5.2 refiere
una actualización significativa enfocada en potenciar el razonamiento complejo, la fiabilidad profesional
y la automatización mediante agentes (long-running agents) donde se mejora el razonamiento profundo
de varios pasos en comparación a su antecesor inmediato GPT-5.1.
Dicha versión está integrada con sistemas y plataformas destacando su uso en entornos profesionales,
de codificación y análisis de datos, como Microsoft 365 Copilot, API de OpenAI, buscadores Edge,
Bing, entre otros, optimizando tareas educativas. Esto ha brindado nuevos retos y oportunidades para la
mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje tanto para catedráticos como para estudiantes, en este
mundo cada vez más digitalizado, además existe el desafío de la dependencia tecnológica donde puede
verse afectado el pensamiento crítico, la innovación, la creatividad y la resolución de problemas. Por
pág. 4269
añadidura, el uso, manejo e implementación de la IA en el sector educativo plantea una capacitación
continua en el uso de dichas herramientas, pero también, en los acuerdos de políticas públicas que
fomenten un manejo sostenible y ético, esto permitiría mayor articulación entre las partes involucradas.
Finalmente, el potencial innovador de la IA en el proceso formativo es innegable, comprender como esa
dualidad de los beneficios y los desafíos de su uso para maximizar sus ventajas, resulta imprescindible
par aprovechar y mejorar la calidad y equidad educativa.
Al respecto, Gonzáles et al., (2024) enfatizan que la IA en la enseñanza ecuatoriana tiene el potencial
de realizar cambios significativos en el proceso de enseñanza-aprendizaje, fomentando el acceso a
recursos educativos, sin embargo, advierte algunas desventajas éticas para una formación inclusiva, ética
y responsable. Por su parte, Anchapaxi-Díaz et al., (2024) mencionan de los cambios en la educación
por la IA, mejora el acceso al conocimiento y fomenta el aprendizaje autónomo. En su indagación se
centran en el impacto de la IA en la educación, con énfasis en los chatbots educativos y los dilemas
éticos que surgen de su uso. Finalmente, advierten, la IA puede transformar la educación, pero es crucial
atender los problemas como la desigualdad en el acceso a la tecnología y sesgos en los algoritmos que
pueden provocar desigualdades.
De esta manera, el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2023) y el Instituto Danés de
derechos humanos (2023) coinciden en un indicador de los objetivos de desarrollo sostenible en México,
relacionado con el objetivo 4, que busca ofrecer educación de calidad. Este objetivo quiere asegurar una
formación inclusiva y equitativa, promoviendo el aprendizaje continuo. En cuanto a, la Organización de
las Naciones Unidas para la educación, la ciencia y la cultura (UNESCO, 2022) propone en su
documento “Transformar la educación para el futuro” cinco enfoques para lograr esta meta, destacando
el enfoque 4 sobre el uso de tecnología para mejorar la educación.
Se presenta la investigación como producto del proyecto “Andamios educativos: Semilleros en las
ciencias e ingenierías”, que incluye talleres en ingeniería, cuyo objetivo es explorar y aplicar el
conocimiento científico y de ingeniería. El proyecto busca crear un entorno de reflexión y práctica para
los estudiantes, con la guía de profesores, para revisar contenidos de ciencia, tecnología e ingeniería, y
así mejorar habilidades útiles para la educación superior. Dicha indagación, se trabajó desde un enfoque
mixto que combina lo cuantitativo y lo cualitativo, su objetivo evalúa cómo la inteligencia artificial
añadidura, el uso, manejo e implementación de la IA en el sector educativo plantea una capacitación
continua en el uso de dichas herramientas, pero también, en los acuerdos de políticas públicas que
fomenten un manejo sostenible y ético, esto permitiría mayor articulación entre las partes involucradas.
Finalmente, el potencial innovador de la IA en el proceso formativo es innegable, comprender como esa
dualidad de los beneficios y los desafíos de su uso para maximizar sus ventajas, resulta imprescindible
par aprovechar y mejorar la calidad y equidad educativa.
Al respecto, Gonzáles et al., (2024) enfatizan que la IA en la enseñanza ecuatoriana tiene el potencial
de realizar cambios significativos en el proceso de enseñanza-aprendizaje, fomentando el acceso a
recursos educativos, sin embargo, advierte algunas desventajas éticas para una formación inclusiva, ética
y responsable. Por su parte, Anchapaxi-Díaz et al., (2024) mencionan de los cambios en la educación
por la IA, mejora el acceso al conocimiento y fomenta el aprendizaje autónomo. En su indagación se
centran en el impacto de la IA en la educación, con énfasis en los chatbots educativos y los dilemas
éticos que surgen de su uso. Finalmente, advierten, la IA puede transformar la educación, pero es crucial
atender los problemas como la desigualdad en el acceso a la tecnología y sesgos en los algoritmos que
pueden provocar desigualdades.
De esta manera, el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2023) y el Instituto Danés de
derechos humanos (2023) coinciden en un indicador de los objetivos de desarrollo sostenible en México,
relacionado con el objetivo 4, que busca ofrecer educación de calidad. Este objetivo quiere asegurar una
formación inclusiva y equitativa, promoviendo el aprendizaje continuo. En cuanto a, la Organización de
las Naciones Unidas para la educación, la ciencia y la cultura (UNESCO, 2022) propone en su
documento “Transformar la educación para el futuro” cinco enfoques para lograr esta meta, destacando
el enfoque 4 sobre el uso de tecnología para mejorar la educación.
Se presenta la investigación como producto del proyecto “Andamios educativos: Semilleros en las
ciencias e ingenierías”, que incluye talleres en ingeniería, cuyo objetivo es explorar y aplicar el
conocimiento científico y de ingeniería. El proyecto busca crear un entorno de reflexión y práctica para
los estudiantes, con la guía de profesores, para revisar contenidos de ciencia, tecnología e ingeniería, y
así mejorar habilidades útiles para la educación superior. Dicha indagación, se trabajó desde un enfoque
mixto que combina lo cuantitativo y lo cualitativo, su objetivo evalúa cómo la inteligencia artificial
pág. 4270
impacta el aprendizaje de los estudiantes de quinto semestre del nivel medio superior de la especialidad
en programación.
Se elaboró y aplicó un instrumento que incluía un cuestionario: la primera parte contiene aspectos
generales como edad, género, semestre, área de formación (especialidad), y cualitativos: “¿Deseas
continuar tus estudios a nivel universidad?”, “¿Cuál es el grado máximo de estudios al que aspira?”,
“¿Que le limita para lograr sus metas?”, “¿Qué áreas de conocimiento le son de interés?”, “¿Cómo
te enteraste del proyecto "Andamios educativos: semillero de ciencia e ingeniería"?”, “¿Cuáles son las
expectativas del proyecto "Andamios educativos: ¿Semillero de ciencia e ingeniería”?”, “¿Has
participado anteriormente en el proyecto de “ Andamios educativos: Semillero de ciencia e
ingeniería”, “Si la respuesta anterior fue Si... “¿Qué es lo que más te ha gustado? y ¿Qué cambiarias
para mejorar?”.
Además, de otros aspectos cualitativos dividido en 4 secciones distintas que se describen: En la Sección
2, contiene Conocimientos previos: en los que se encuentran las interrogantes ¿Qué entiendes por
Inteligencia Artificial? (respuesta abierta), ¿Has escuchado hablar de IA en tus clases? y ¿Cuál de
estas áreas de la IA te suena conocida? (elige todas las que quieras). Por su parte la Sección 3 incluía
la categoría Uso y experiencias, las interrogantes son ¿Has usado alguna aplicación de IA?, ¿Qué
aplicaciones de IA conoces o has usado? y ¿Con qué propósito las usaste? la Sección 4 Percepciones y
actitudes, con las preguntas: ¿Qué tan importante crees que será la IA en el futuro?, ¿Crees que la IA
puede sustituir a los humanos en algunos trabajos? y ¿Te preocupa el impacto de la IA en la sociedad?
y finalmente la Sección 5 Expectativas de aprendizaje: ¿Te gustaría aprender más sobre Inteligencia
Artificial en la preparatoria? y ¿Qué te gustaría aprender sobre IA?.
Marco referencial
Diversos estudios analizan las perspectivas y estrategias al implementar sus indagaciones de la IA, así
como la metodología y los resultados. Al respecto, Parra-Taboada et al., (2024) realizan un estudio e
investigan el impacto de la inteligencia artificial en la educación. Destaca su capacidad para mejorar la
atención, memoria, solución de problemas y pensamiento crítico en estudiantes y docentes. También
evalúa la personalización del aprendizaje, el reconocimiento de patrones en el comportamiento
estudiantil y su contribución a la investigación educativa a través del análisis de datos (pp. 169-170).
impacta el aprendizaje de los estudiantes de quinto semestre del nivel medio superior de la especialidad
en programación.
Se elaboró y aplicó un instrumento que incluía un cuestionario: la primera parte contiene aspectos
generales como edad, género, semestre, área de formación (especialidad), y cualitativos: “¿Deseas
continuar tus estudios a nivel universidad?”, “¿Cuál es el grado máximo de estudios al que aspira?”,
“¿Que le limita para lograr sus metas?”, “¿Qué áreas de conocimiento le son de interés?”, “¿Cómo
te enteraste del proyecto "Andamios educativos: semillero de ciencia e ingeniería"?”, “¿Cuáles son las
expectativas del proyecto "Andamios educativos: ¿Semillero de ciencia e ingeniería”?”, “¿Has
participado anteriormente en el proyecto de “ Andamios educativos: Semillero de ciencia e
ingeniería”, “Si la respuesta anterior fue Si... “¿Qué es lo que más te ha gustado? y ¿Qué cambiarias
para mejorar?”.
Además, de otros aspectos cualitativos dividido en 4 secciones distintas que se describen: En la Sección
2, contiene Conocimientos previos: en los que se encuentran las interrogantes ¿Qué entiendes por
Inteligencia Artificial? (respuesta abierta), ¿Has escuchado hablar de IA en tus clases? y ¿Cuál de
estas áreas de la IA te suena conocida? (elige todas las que quieras). Por su parte la Sección 3 incluía
la categoría Uso y experiencias, las interrogantes son ¿Has usado alguna aplicación de IA?, ¿Qué
aplicaciones de IA conoces o has usado? y ¿Con qué propósito las usaste? la Sección 4 Percepciones y
actitudes, con las preguntas: ¿Qué tan importante crees que será la IA en el futuro?, ¿Crees que la IA
puede sustituir a los humanos en algunos trabajos? y ¿Te preocupa el impacto de la IA en la sociedad?
y finalmente la Sección 5 Expectativas de aprendizaje: ¿Te gustaría aprender más sobre Inteligencia
Artificial en la preparatoria? y ¿Qué te gustaría aprender sobre IA?.
Marco referencial
Diversos estudios analizan las perspectivas y estrategias al implementar sus indagaciones de la IA, así
como la metodología y los resultados. Al respecto, Parra-Taboada et al., (2024) realizan un estudio e
investigan el impacto de la inteligencia artificial en la educación. Destaca su capacidad para mejorar la
atención, memoria, solución de problemas y pensamiento crítico en estudiantes y docentes. También
evalúa la personalización del aprendizaje, el reconocimiento de patrones en el comportamiento
estudiantil y su contribución a la investigación educativa a través del análisis de datos (pp. 169-170).
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Según, Álvarez et al., (2024), en un estudio en diversos entornos educativos de la Ciudad de Quevedo
en la Región de Ecuador, entrevistaron a 21 docentes de distintas áreas, con el propósito de indagar sus
conocimientos sobre la IA en la educación y como estos algoritmos están impactando el proceso
formativo, además de otros temas éticos y sociales, con una investigación empírica que incluía consultas
y una encuesta, concluyen, se han notado avances importantes en la personalización del aprendizaje,
como la retroalimentación inmediata y la colaboración. La IA puede adaptar el contenido educativo a
las necesidades individuales, pero hay desafíos como el acceso equitativo a la tecnología y la protección
de la privacidad. Se sugiere mejorar la formación de los docentes y manejar cuidadosamente los aspectos
éticos de la integración de la IA en educación. La IA puede aumentar la efectividad y equidad en la
enseñanza, pero es crucial abordar sus riesgos (p. 599).
Asimismo, el aporte de Flores Arguelles, et al., (2025) con un tipo de enfoque cuantitativo y un alcance
correlacional, presentan los hallazgos derivado de una encuesta a 86 docentes de programas de posgrado
en la Universidad de Sonora, dicho estudio, examinó el impacto de la IA en la personalización del
aprendizaje. Se analizaron los pros y contras de su uso en la educación con la finalidad de sugerir
estrategias pedagógicas que ajusten contenidos y métodos a las necesidades de los
estudiantes. Concluyen que la IA es vista como una herramienta importante para personalizar el
aprendizaje, y que los catedráticos con más experiencia tecnológica tienen una visión más positiva sobre
su uso. Finalmente, refieren hay obstáculos como la falta de formación, infraestructura inadecuada y
cuestiones éticas que deben resolverse para una implementación exitosa (pp. 1-2).
Igualmente, desde la posición de Zavala Cárdenas, et al., (2023) analizaron el papel de la IA en la
educación superior a través de una revisión de la literatura que permita reflexionar sobre sus
contribuciones al aprendizaje significativo. Esta búsqueda bibliográfica destacó que la IA influye en la
educación, aunque hay desafíos por la falta de comprensión sobre cómo cambiará la educación
superior. Las instituciones deben aceptar que la tecnología y la inteligencia artificial están presentes y
ajustarse a ellas, evitando depender de conocimientos obsoletos. También es importante crear políticas
que protejan la privacidad y la ética en su uso, así como fomentar un análisis crítico sobre su función
educativa (p. 3029).
Según, Álvarez et al., (2024), en un estudio en diversos entornos educativos de la Ciudad de Quevedo
en la Región de Ecuador, entrevistaron a 21 docentes de distintas áreas, con el propósito de indagar sus
conocimientos sobre la IA en la educación y como estos algoritmos están impactando el proceso
formativo, además de otros temas éticos y sociales, con una investigación empírica que incluía consultas
y una encuesta, concluyen, se han notado avances importantes en la personalización del aprendizaje,
como la retroalimentación inmediata y la colaboración. La IA puede adaptar el contenido educativo a
las necesidades individuales, pero hay desafíos como el acceso equitativo a la tecnología y la protección
de la privacidad. Se sugiere mejorar la formación de los docentes y manejar cuidadosamente los aspectos
éticos de la integración de la IA en educación. La IA puede aumentar la efectividad y equidad en la
enseñanza, pero es crucial abordar sus riesgos (p. 599).
Asimismo, el aporte de Flores Arguelles, et al., (2025) con un tipo de enfoque cuantitativo y un alcance
correlacional, presentan los hallazgos derivado de una encuesta a 86 docentes de programas de posgrado
en la Universidad de Sonora, dicho estudio, examinó el impacto de la IA en la personalización del
aprendizaje. Se analizaron los pros y contras de su uso en la educación con la finalidad de sugerir
estrategias pedagógicas que ajusten contenidos y métodos a las necesidades de los
estudiantes. Concluyen que la IA es vista como una herramienta importante para personalizar el
aprendizaje, y que los catedráticos con más experiencia tecnológica tienen una visión más positiva sobre
su uso. Finalmente, refieren hay obstáculos como la falta de formación, infraestructura inadecuada y
cuestiones éticas que deben resolverse para una implementación exitosa (pp. 1-2).
Igualmente, desde la posición de Zavala Cárdenas, et al., (2023) analizaron el papel de la IA en la
educación superior a través de una revisión de la literatura que permita reflexionar sobre sus
contribuciones al aprendizaje significativo. Esta búsqueda bibliográfica destacó que la IA influye en la
educación, aunque hay desafíos por la falta de comprensión sobre cómo cambiará la educación
superior. Las instituciones deben aceptar que la tecnología y la inteligencia artificial están presentes y
ajustarse a ellas, evitando depender de conocimientos obsoletos. También es importante crear políticas
que protejan la privacidad y la ética en su uso, así como fomentar un análisis crítico sobre su función
educativa (p. 3029).
pág. 4272
Por añadidura, la indagación de Zhang, (2023), enfatiza, que la inteligencia artificial en la educación
universitaria mejora la obtención de nuevas habilidades. Puede ofrecer a los estudiantes desafíos y datos
reales, fomentando el pensamiento crítico. Además, actúa como una herramienta para crear conceptos y
explorar diferentes puntos de vista, aumentando así la creatividad de los alumnos. Esto ayuda a los
graduados a estar mejor preparados para el mercado laboral del futuro (p. 822).
Fundamentos teóricos
Según Parra Silva, et al., (2021), sostienen que las técnicas de enseñanza activas, junto con las
Tecnologías de la Información y la Comunicación, fomentan el aprendizaje independiente y en grupo
(p. 26). La IA según Zavala Cárdenas (2023) es un campo de la informática que intenta desarrollar
dispositivos y sistemas que pueden hacer tareas que normalmente requieren pensamiento
humano. Recientemente, con el avance de nuevas metodologías y dispositivos basados en redes
neuronales, la inteligencia artificial se ha entendido como un tipo de "aprendizaje profundo automático
supervisado" (pp. 3031-3032). Del mismo modo, Badaró, et al., (2013) enfatizan, el concepto de IA, se
refiere a la capacidad de imitar las habilidades del cerebro humano. Actualmente, se utiliza sobre todo
en computación y robótica, pero su uso se está extendiendo a las ciencias sociales y los negocios. Las
redes neuronales artificiales y los algoritmos genéticos son tecnologías que están tomando fuerza,
especialmente en investigación y análisis de mercado.
En lo que respecta, Gómez, (2024) en su indagación autoetnográfica, analiza su experiencia como
profesor universitario al usar inteligencia artificial en la enseñanza. Donde examino el estudio sobre
motivaciones, aprendizajes, obstáculos y dilemas éticos, así como el futuro de la IA en la educación
superior. Finalmente, enfatiza, el potencial de la IA para mejorar habilidades y optimizar tareas es claro,
junto con la necesidad de fomentar el pensamiento crítico ante posibles prejuicios. Se destaca la
importancia de la curiosidad, la creatividad y un enfoque ético para un uso responsable. Así mismo,
desde la óptica de Roman-Acosta, (2024), señala, la necesidad de realizar más estudios sobre la relación
entre la filosofía y la tecnología, especialmente en IA. El rápido crecimiento de la IA plantea preguntas
sobre el tipo de conocimiento que producen las máquinas. La investigación aclara la situación de los
argumentos filosóficos y resalta la importancia de considerar la ética y la epistemología al analizar el
conocimiento generado por la IA (pp. 114-115).
Por añadidura, la indagación de Zhang, (2023), enfatiza, que la inteligencia artificial en la educación
universitaria mejora la obtención de nuevas habilidades. Puede ofrecer a los estudiantes desafíos y datos
reales, fomentando el pensamiento crítico. Además, actúa como una herramienta para crear conceptos y
explorar diferentes puntos de vista, aumentando así la creatividad de los alumnos. Esto ayuda a los
graduados a estar mejor preparados para el mercado laboral del futuro (p. 822).
Fundamentos teóricos
Según Parra Silva, et al., (2021), sostienen que las técnicas de enseñanza activas, junto con las
Tecnologías de la Información y la Comunicación, fomentan el aprendizaje independiente y en grupo
(p. 26). La IA según Zavala Cárdenas (2023) es un campo de la informática que intenta desarrollar
dispositivos y sistemas que pueden hacer tareas que normalmente requieren pensamiento
humano. Recientemente, con el avance de nuevas metodologías y dispositivos basados en redes
neuronales, la inteligencia artificial se ha entendido como un tipo de "aprendizaje profundo automático
supervisado" (pp. 3031-3032). Del mismo modo, Badaró, et al., (2013) enfatizan, el concepto de IA, se
refiere a la capacidad de imitar las habilidades del cerebro humano. Actualmente, se utiliza sobre todo
en computación y robótica, pero su uso se está extendiendo a las ciencias sociales y los negocios. Las
redes neuronales artificiales y los algoritmos genéticos son tecnologías que están tomando fuerza,
especialmente en investigación y análisis de mercado.
En lo que respecta, Gómez, (2024) en su indagación autoetnográfica, analiza su experiencia como
profesor universitario al usar inteligencia artificial en la enseñanza. Donde examino el estudio sobre
motivaciones, aprendizajes, obstáculos y dilemas éticos, así como el futuro de la IA en la educación
superior. Finalmente, enfatiza, el potencial de la IA para mejorar habilidades y optimizar tareas es claro,
junto con la necesidad de fomentar el pensamiento crítico ante posibles prejuicios. Se destaca la
importancia de la curiosidad, la creatividad y un enfoque ético para un uso responsable. Así mismo,
desde la óptica de Roman-Acosta, (2024), señala, la necesidad de realizar más estudios sobre la relación
entre la filosofía y la tecnología, especialmente en IA. El rápido crecimiento de la IA plantea preguntas
sobre el tipo de conocimiento que producen las máquinas. La investigación aclara la situación de los
argumentos filosóficos y resalta la importancia de considerar la ética y la epistemología al analizar el
conocimiento generado por la IA (pp. 114-115).
pág. 4273
Por otra parte, la indagación bibliográfica de Quinto Ochoa et al., (2024) enfatizan
cómo la IA puede ayudar en la educación en todos los niveles, incluyendo, así como los desafíos que
presenta, como los riesgos de prejuicios y la importancia de políticas adecuadas para un uso ético. Se
menciona que la IA puede crear nuevos problemas de seguridad y privacidad, además de aumentar
prejuicios existentes. Este resumen destaca la importancia de considerar tanto las oportunidades como
los desafíos de la IA, enfocándose en la equidad, la ética, la efectividad, privacidad y promover la
igualdad (p. 193).
Enseguida, Nagaraj et al., (2023), consideran que la incorporación de la IA en la educación superior en
campos STEM tiene el potencial de transformar la enseñanza y el aprendizaje. Las tecnologías de IA
ofrecen aprendizaje escalables y personalizados, tutorías inteligentes, análisis de datos y sistemas de
evaluación efectivos, entre otros, que pueden aumentar la participación de los estudiantes y mejorar los
resultados de aprendizaje. En resumen, el uso de la IA en la educación superior STEM puede mejorar
significativamente la experiencia educativa, pero es fundamental abordar cuestiones éticas y promover
la capacitación y la colaboración (p. 16).
Por último, el estudio de Matos et al., (2025) enfatizan, la incorporación de la IA, tiene el potencial de
cambiar la educación al ofrecer respuestas personalizadas y mejorar el aprendizaje individualizado,
aumentando la participación y la efectividad en la enseñanza. Se menciona que ChatGPT es la
herramienta de IA más estudiada, apareciendo en el 36% de los estudios educativos revisados, además
de la realidad aumentada que también ha mostrado mejoras en la comprensión y el interés de los
alumnos. Las tecnologías de IA enfrentan problemas relacionados con la precisión, así como
preocupaciones éticas y sobre la privacidad de los datos en la educación. Por lo que es importante tener
una visión crítica para abordar las limitaciones y garantizar la calidad del contenido generado por
inteligencia artificial. En cuanto a Canadá y China lideran en la investigación educativa sobre IA,
contribuyendo con el 16% y el 12%, respectivamente. Finalmente, concluyen que herramientas
avanzadas como ChatGPT y GPT-4 tienen resultados prometedores en la educación, especialmente en
áreas médicas y técnicas.
Por otra parte, la indagación bibliográfica de Quinto Ochoa et al., (2024) enfatizan
cómo la IA puede ayudar en la educación en todos los niveles, incluyendo, así como los desafíos que
presenta, como los riesgos de prejuicios y la importancia de políticas adecuadas para un uso ético. Se
menciona que la IA puede crear nuevos problemas de seguridad y privacidad, además de aumentar
prejuicios existentes. Este resumen destaca la importancia de considerar tanto las oportunidades como
los desafíos de la IA, enfocándose en la equidad, la ética, la efectividad, privacidad y promover la
igualdad (p. 193).
Enseguida, Nagaraj et al., (2023), consideran que la incorporación de la IA en la educación superior en
campos STEM tiene el potencial de transformar la enseñanza y el aprendizaje. Las tecnologías de IA
ofrecen aprendizaje escalables y personalizados, tutorías inteligentes, análisis de datos y sistemas de
evaluación efectivos, entre otros, que pueden aumentar la participación de los estudiantes y mejorar los
resultados de aprendizaje. En resumen, el uso de la IA en la educación superior STEM puede mejorar
significativamente la experiencia educativa, pero es fundamental abordar cuestiones éticas y promover
la capacitación y la colaboración (p. 16).
Por último, el estudio de Matos et al., (2025) enfatizan, la incorporación de la IA, tiene el potencial de
cambiar la educación al ofrecer respuestas personalizadas y mejorar el aprendizaje individualizado,
aumentando la participación y la efectividad en la enseñanza. Se menciona que ChatGPT es la
herramienta de IA más estudiada, apareciendo en el 36% de los estudios educativos revisados, además
de la realidad aumentada que también ha mostrado mejoras en la comprensión y el interés de los
alumnos. Las tecnologías de IA enfrentan problemas relacionados con la precisión, así como
preocupaciones éticas y sobre la privacidad de los datos en la educación. Por lo que es importante tener
una visión crítica para abordar las limitaciones y garantizar la calidad del contenido generado por
inteligencia artificial. En cuanto a Canadá y China lideran en la investigación educativa sobre IA,
contribuyendo con el 16% y el 12%, respectivamente. Finalmente, concluyen que herramientas
avanzadas como ChatGPT y GPT-4 tienen resultados prometedores en la educación, especialmente en
áreas médicas y técnicas.
pág. 4274
METODOLOGÍA
En cuanto a Hernández et al., (2003) consideran que tanto la investigación cuantitativa como la
cualitativa emplean diferentes procedimientos y pueden aplicarse de manera efectiva. Mientras que la
primera, permite alcanzar resultados más amplios, dando control sobre los fenómenos y una manera de
medir y evaluar sus magnitudes. Además, ofrece una gran capacidad para ser repetida y se centra en
aspectos concretos de dichos fenómenos, lo que también facilita la comparación entre investigaciones
similares. Por su parte, la investigación cualitativa aporta un nivel más profundo a los datos, introduce
variabilidad, enriquece la interpretación, contextualiza el entorno y resalta detalles y experiencias
particulares. También brinda una visión novedosa, natural y global de los fenómenos además de ser
adaptable. En consecuencia, la fusión de ambos enfoques fortalece el crecimiento del conocimiento, la
creación de teorías y la solución de problemas. Los dos métodos son empíricos, ya que recogen datos
del fenómeno estudiado, ambos requieren formalismo (p. 18).
Así mismo, Hernández-Sampieri y Mendoza (2018), enfatizan la representación de los métodos híbridos
(cuantitativos y cualitativos), son procesos sistémicos, profesionales y empíricos, realizan conjeturas
como producto del análisis de los datos recabados. Para entender el fenómeno en cuestión, los tipos de
datos recolectados en dicho enfoque pueden ser numéricos, de texto, de observación y verbales, entre
otros (p. 10). Mientras el enfoque cuantitativo se fundamenta en pre-indagaciones, con la finalidad de
consolidar conjeturas y establecer comportamientos del fenómeno estudiado, el fundamento cualitativo
en los antecedentes, donde el investigador se formula creencias propias del objeto de estudio (p. 12).
Alcance
Se define un tipo de investigación del tipo cuantitativo y cualitativo, con una metodología con enfoque
descriptivo, exploratorio y un diseño no experimental- transeccional. Las observaciones de índole
cualitativas permiten analizar su aprendizaje, comportamiento y actitud en el aula.
Diseño
En cuanto a esto, Hernández-Sampieri et al., (2018) indica en la indagación cuantitativa, el diseño es
“Estructurado, predeterminado e implementado según el plan (un mapa a seguir rigurosamente)”,
mientras la cualitativa “Abierto, flexible, construido durante el proceso. Es un abordaje que se adapta al
contexto y las circunstancias […]” (p. 13). Entonces, una vez que se determinó el planteamiento del
METODOLOGÍA
En cuanto a Hernández et al., (2003) consideran que tanto la investigación cuantitativa como la
cualitativa emplean diferentes procedimientos y pueden aplicarse de manera efectiva. Mientras que la
primera, permite alcanzar resultados más amplios, dando control sobre los fenómenos y una manera de
medir y evaluar sus magnitudes. Además, ofrece una gran capacidad para ser repetida y se centra en
aspectos concretos de dichos fenómenos, lo que también facilita la comparación entre investigaciones
similares. Por su parte, la investigación cualitativa aporta un nivel más profundo a los datos, introduce
variabilidad, enriquece la interpretación, contextualiza el entorno y resalta detalles y experiencias
particulares. También brinda una visión novedosa, natural y global de los fenómenos además de ser
adaptable. En consecuencia, la fusión de ambos enfoques fortalece el crecimiento del conocimiento, la
creación de teorías y la solución de problemas. Los dos métodos son empíricos, ya que recogen datos
del fenómeno estudiado, ambos requieren formalismo (p. 18).
Así mismo, Hernández-Sampieri y Mendoza (2018), enfatizan la representación de los métodos híbridos
(cuantitativos y cualitativos), son procesos sistémicos, profesionales y empíricos, realizan conjeturas
como producto del análisis de los datos recabados. Para entender el fenómeno en cuestión, los tipos de
datos recolectados en dicho enfoque pueden ser numéricos, de texto, de observación y verbales, entre
otros (p. 10). Mientras el enfoque cuantitativo se fundamenta en pre-indagaciones, con la finalidad de
consolidar conjeturas y establecer comportamientos del fenómeno estudiado, el fundamento cualitativo
en los antecedentes, donde el investigador se formula creencias propias del objeto de estudio (p. 12).
Alcance
Se define un tipo de investigación del tipo cuantitativo y cualitativo, con una metodología con enfoque
descriptivo, exploratorio y un diseño no experimental- transeccional. Las observaciones de índole
cualitativas permiten analizar su aprendizaje, comportamiento y actitud en el aula.
Diseño
En cuanto a esto, Hernández-Sampieri et al., (2018) indica en la indagación cuantitativa, el diseño es
“Estructurado, predeterminado e implementado según el plan (un mapa a seguir rigurosamente)”,
mientras la cualitativa “Abierto, flexible, construido durante el proceso. Es un abordaje que se adapta al
contexto y las circunstancias […]” (p. 13). Entonces, una vez que se determinó el planteamiento del
pág. 4275
problema, se definió el alcance y las conjeturas, posteriormente se elige uno o más diseños de la
indagación, para formular y responder al objetivo del problema y las preguntas de investigación (p. 150).
Encima, Muñoz (2016), postula, la estrategia para validar teóricas y hechos, es mediante la estructura de
la investigación, actuando como un esquema para la verificación. Para este análisis se utilizó un
enfoque descriptivo, exploratorio y un diseño no experimental- transeccional. Se observaron y
caracterizaron condiciones sin modificar las variables, con técnicas de entrevistas, cuestionarios y
observaciones in situ. Se compilaron y analizaron datos utilizando el software estadístico para ciencias
sociales.
Reseña del método de trabajo:
Al principio, se revisó la viabilidad del proyecto y se contactó al encargado de vinculación del centro
educativo, quien determinó la población de alumnos. A partir de esto, se utilizó un método de selección
aleatoria para asegurar que todos pudieran ser elegidos, se seleccionaron alumnos con los siguientes
criterios: cupo limitado a 20 lugares debido a la infraestructura tecnológica: computadoras y acceso a
internet, sólo alumnos inscritos del quinto semestre, de la especialidad en ciencias informáticas, alumno
regular y con deseos de superación (mentalidad libre). Se obtuvo una muestra de 19 alumnos para el
“taller de herramientas de inteligencia artificial (IA) para el aprendizaje”.
Se elaboró y aplicó un instrumento que incluía un cuestionario con 5 secciones, la primera parte contiene
aspectos generales y elementos cualitativos sobre sus representaciones previas de IA, usos y
experiencias, percepciones y actitudes y expectativas del proyecto. La aplicación fue llevada a cabo de
forma presencial en el Cetis # 46, en el laboratorio de usos múltiples en la Ciudad Frontera, Coahuila,
México, primeramente, se hizo el encuadre del proyecto y posteriormente se les solicitó su
consentimiento verbal para responder el cuestionario, entregándose copia fotostática del mismo,
solicitándoles que no hicieran consultas previas, la finalidad de este era conocer de primera mano las
representaciones previas antes de iniciar el proyecto. El tiempo estimado de respuesta osciló entre 5-8
minutos (Figura 1).
problema, se definió el alcance y las conjeturas, posteriormente se elige uno o más diseños de la
indagación, para formular y responder al objetivo del problema y las preguntas de investigación (p. 150).
Encima, Muñoz (2016), postula, la estrategia para validar teóricas y hechos, es mediante la estructura de
la investigación, actuando como un esquema para la verificación. Para este análisis se utilizó un
enfoque descriptivo, exploratorio y un diseño no experimental- transeccional. Se observaron y
caracterizaron condiciones sin modificar las variables, con técnicas de entrevistas, cuestionarios y
observaciones in situ. Se compilaron y analizaron datos utilizando el software estadístico para ciencias
sociales.
Reseña del método de trabajo:
Al principio, se revisó la viabilidad del proyecto y se contactó al encargado de vinculación del centro
educativo, quien determinó la población de alumnos. A partir de esto, se utilizó un método de selección
aleatoria para asegurar que todos pudieran ser elegidos, se seleccionaron alumnos con los siguientes
criterios: cupo limitado a 20 lugares debido a la infraestructura tecnológica: computadoras y acceso a
internet, sólo alumnos inscritos del quinto semestre, de la especialidad en ciencias informáticas, alumno
regular y con deseos de superación (mentalidad libre). Se obtuvo una muestra de 19 alumnos para el
“taller de herramientas de inteligencia artificial (IA) para el aprendizaje”.
Se elaboró y aplicó un instrumento que incluía un cuestionario con 5 secciones, la primera parte contiene
aspectos generales y elementos cualitativos sobre sus representaciones previas de IA, usos y
experiencias, percepciones y actitudes y expectativas del proyecto. La aplicación fue llevada a cabo de
forma presencial en el Cetis # 46, en el laboratorio de usos múltiples en la Ciudad Frontera, Coahuila,
México, primeramente, se hizo el encuadre del proyecto y posteriormente se les solicitó su
consentimiento verbal para responder el cuestionario, entregándose copia fotostática del mismo,
solicitándoles que no hicieran consultas previas, la finalidad de este era conocer de primera mano las
representaciones previas antes de iniciar el proyecto. El tiempo estimado de respuesta osciló entre 5-8
minutos (Figura 1).
pág. 4276
Figura 1. Aplicación de encuesta.
Para concluir, para el procesamiento de los datos, codificación, tabulación, y el análisis e interpretación
de los datos y graficación, se utilizó el software estadístico para ciencias sociales “Statistical Package
for the Social Sciences (SPSS)” versión 25, en el cual se generaron el cálculo de porcentajes, medias
aritméticas y ponderaciones, entre otros.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El resultado de los promedios obtenidos en la encuesta, el 100% de los alumnos son del 5º semestre de
la especialidad en Programación. Mientras tanto, en la figura 2 describe los aspectos generales:
Figura 2.- Resultado de las variables aspectos generales.
17 años
95%
19 años
5%
2A) EDAD
FEMENINO
37%
MASCULINO
58%
PREFIERO NO
RESPONDER
5%
2B) GÉNERO
Si
95%
No sé
5%
2C) ¿DESEAS CONTINUAR TUS
ESTUDIOS A NIVEL UNIVERSIDAD?
Doctorado
21%
Ingeniería
68%
Maestría
11%
2D) ¿A QUÉ GRADO DE ESTUDIOS TE
GUSTARÍA LLEGAR?
Situación
económica
40%
Hijos
0%
Falta de apoyoFalta de
Inseguridad
17%
No cuento con
computadora
personal o
portátil para
trabajar
10%
Otros: Falta de
transporte
13%
2E) SELECCIONA LA(S) OPCION(ES) QUE LE
LIMITA PARA LOGRAR SUS METAS:
Industrial
23%
Mecánica
5%
Gestión
empresarial
3%
Electrónica
14%
Energías
Renovables
6%
Otras
(repostería)
3%
Otras
(Psicología)
3%
2F) ¿QUÉ ÁREAS DE CONOCIMIENTO LE
SON DE INTERÉS?
Figura 1. Aplicación de encuesta.
Para concluir, para el procesamiento de los datos, codificación, tabulación, y el análisis e interpretación
de los datos y graficación, se utilizó el software estadístico para ciencias sociales “Statistical Package
for the Social Sciences (SPSS)” versión 25, en el cual se generaron el cálculo de porcentajes, medias
aritméticas y ponderaciones, entre otros.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El resultado de los promedios obtenidos en la encuesta, el 100% de los alumnos son del 5º semestre de
la especialidad en Programación. Mientras tanto, en la figura 2 describe los aspectos generales:
Figura 2.- Resultado de las variables aspectos generales.
17 años
95%
19 años
5%
2A) EDAD
FEMENINO
37%
MASCULINO
58%
PREFIERO NO
RESPONDER
5%
2B) GÉNERO
Si
95%
No sé
5%
2C) ¿DESEAS CONTINUAR TUS
ESTUDIOS A NIVEL UNIVERSIDAD?
Doctorado
21%
Ingeniería
68%
Maestría
11%
2D) ¿A QUÉ GRADO DE ESTUDIOS TE
GUSTARÍA LLEGAR?
Situación
económica
40%
Hijos
0%
Falta de apoyoFalta de
Inseguridad
17%
No cuento con
computadora
personal o
portátil para
trabajar
10%
Otros: Falta de
transporte
13%
2E) SELECCIONA LA(S) OPCION(ES) QUE LE
LIMITA PARA LOGRAR SUS METAS:
Industrial
23%
Mecánica
5%
Gestión
empresarial
3%
Electrónica
14%
Energías
Renovables
6%
Otras
(repostería)
3%
Otras
(Psicología)
3%
2F) ¿QUÉ ÁREAS DE CONOCIMIENTO LE
SON DE INTERÉS?
pág. 4277
Tal como se muestra en la figura 2A), un porcentaje muy significativo del 95% corresponde a los 17
años con un 95% (n= 18), y solo el 5% (n= 1) corresponde a los 19 años. En la Figura 2B), el
comportamiento de la variable género, se muestra en su mayoría la muestra está compuesta del género
masculino con 58% (n=11), mientras las féminas representan el 37% (n= 7) y el 5% (n=1) prefiere no
responder. Al respecto de la pregunta “¿Deseas continuar tus estudios a nivel universidad?”, la figura
2C) muestra los resultados de los promedios obtenidos en la encuesta, en un 95% (n= 18) los
respondientes señalaron que sí desean continuar sus estudios en el nivel superior, y tan solo el 5% (n=1)
se muestra indeciso al no saber que estudiar. En el cuestionamiento de “¿A qué grado de estudios te
gustaría llegar?”, la figura 2D) indica el 68% (n= 13) le gustaría estudiar una ingeniería, en tanto, el
21% (n= 4) menciona que hasta doctorado y solo el 11% (n= 2) respondió solo maestría.
En cuanto a la interrogante “¿Que le limita para lograr sus metas?”, el análisis de la figura 2E),
relaciona que la situación económica es la principal barrera (40% de los participantes, n= 12). Se
identifican barreras personales como falta de conocimientos y la inseguridad con el 17% (n= 5)
respectivamente, lo cual sugiere la necesidad de acompañamiento académico mediante tutorías
individuales y/o asesorías, así como apoyo socioemocional. Por otra parte, aparecen como factores
relevantes en limitantes tecnológicas y de acceso: transporte (13%, n= 4) y computadora (10%, n= 3).
Finalmente se encuentra el aspecto de falta de apoyo en el seno familiar con el 3% (n= 1). Además, la
pregunta, “¿Qué áreas de conocimiento le son de interés?”, en la figura 2F), se identifica un alto interés
en áreas de informática con un 43% (n= 15), lo que representa una fortaleza clara para el enfoque del
proyecto. Mientras el área de Industrial con el 23% (n= 8) y electrónica con un 14% (n= 5)
complementan un perfil técnico e ingenieril para los respondientes, luego se encuentra el área de
energías renovables en un 6% (n= 2) y mecánica con el 5% (n= 2), para finalizar gestión empresarial y
otras: repostería y psicología con un 3% (n= 1) respectivamente. Se enfatiza que los intereses diversos
sugieren oportunidades para proyectos interdisciplinarios.
Tal como se muestra en la figura 2A), un porcentaje muy significativo del 95% corresponde a los 17
años con un 95% (n= 18), y solo el 5% (n= 1) corresponde a los 19 años. En la Figura 2B), el
comportamiento de la variable género, se muestra en su mayoría la muestra está compuesta del género
masculino con 58% (n=11), mientras las féminas representan el 37% (n= 7) y el 5% (n=1) prefiere no
responder. Al respecto de la pregunta “¿Deseas continuar tus estudios a nivel universidad?”, la figura
2C) muestra los resultados de los promedios obtenidos en la encuesta, en un 95% (n= 18) los
respondientes señalaron que sí desean continuar sus estudios en el nivel superior, y tan solo el 5% (n=1)
se muestra indeciso al no saber que estudiar. En el cuestionamiento de “¿A qué grado de estudios te
gustaría llegar?”, la figura 2D) indica el 68% (n= 13) le gustaría estudiar una ingeniería, en tanto, el
21% (n= 4) menciona que hasta doctorado y solo el 11% (n= 2) respondió solo maestría.
En cuanto a la interrogante “¿Que le limita para lograr sus metas?”, el análisis de la figura 2E),
relaciona que la situación económica es la principal barrera (40% de los participantes, n= 12). Se
identifican barreras personales como falta de conocimientos y la inseguridad con el 17% (n= 5)
respectivamente, lo cual sugiere la necesidad de acompañamiento académico mediante tutorías
individuales y/o asesorías, así como apoyo socioemocional. Por otra parte, aparecen como factores
relevantes en limitantes tecnológicas y de acceso: transporte (13%, n= 4) y computadora (10%, n= 3).
Finalmente se encuentra el aspecto de falta de apoyo en el seno familiar con el 3% (n= 1). Además, la
pregunta, “¿Qué áreas de conocimiento le son de interés?”, en la figura 2F), se identifica un alto interés
en áreas de informática con un 43% (n= 15), lo que representa una fortaleza clara para el enfoque del
proyecto. Mientras el área de Industrial con el 23% (n= 8) y electrónica con un 14% (n= 5)
complementan un perfil técnico e ingenieril para los respondientes, luego se encuentra el área de
energías renovables en un 6% (n= 2) y mecánica con el 5% (n= 2), para finalizar gestión empresarial y
otras: repostería y psicología con un 3% (n= 1) respectivamente. Se enfatiza que los intereses diversos
sugieren oportunidades para proyectos interdisciplinarios.
pág. 4278
Figura 2.- Resultado de las variables aspectos generales (continuación…).
Figura 8.- Resultado de la variable.
Respecto a la figura 2G), en el cuestionamiento de “¿Cómo te enteraste del proyecto "Andamios
educativos: semillero de ciencia e ingeniería"?”, predomina el exhorto del profesor con un 58% (n=
11) ubicándose como el principal canal de difusión, seguido del anuncio institucional en un 32%,
revelando que la comunicación institucional es efectiva. Para finalizar, la invitación de un amigo y por
invitación representa el 5% (n= 1) respectivamente. Puede ampliarse el impacto incorporando redes
sociales.
En lo que respecta a la figura 2H), al cuestionamiento de “¿Cuáles son las expectativas del proyecto
"Andamios educativos: ¿Semillero de ciencia e ingeniería”?”, en orden de mayor a menor significancia,
se encuentra el aprender cosas nuevas con un 26% (n= 5), luego hacer crecer más los conocimientos con
Anuncios
en la
escuela
32%
Por un
profesor
58%
Por
invitación
5%
Por un
amigo
5%
2G) ¿CÓMO TE ENTERASTE DEL PROYECTO
"ANDAMIOS EDUCATIVOS: SEMILLERO DE CIENCIA E
INGENIERÍA"?
Aprender
cosas nuevas
26%
Aprender
mas…
Aprender
más,y
especializarm
e aún más
16%
Aprender nuevas
cosas y también
reforzar
aprendizajes
11%
Espero
expandir
mi…
Hacer crecer
mas mis
conocimiento
s
21%
Que sea muy
bueno
5%
Poder adquirir
todo lo que se…
2H) ¿CUÁLES SON LAS EXPECTATIVAS DEL PROYECTO
" ANDAMIOS EDUCATIVOS: ¿SEMILLERO DE CIENCIA
E INGENIERÍA “?
Si
5%
No
95%
2I) ¿HAS PARTICIPADO ANTERIORMENTE EN EL
PROYECTO DE “ ANDAMIOS
EDUCATIVOS: SEMILLERO DE CIENCIA E
INGENIERÍA “ Pues, me ha
gustado la
dedicación que
tienen los
maestros para
explicar
detenidamente
los temas
5%
No habia
participado
antes
95%
2J) SI LA RESPUESTA ANTERIOR FUE SI... QUE
ES LO QUE MÁS TE HA GUSTADO? Y ¿QUÉ
CAMBIARIAS PARA MEJORAR?
Figura 2.- Resultado de las variables aspectos generales (continuación…).
Figura 8.- Resultado de la variable.
Respecto a la figura 2G), en el cuestionamiento de “¿Cómo te enteraste del proyecto "Andamios
educativos: semillero de ciencia e ingeniería"?”, predomina el exhorto del profesor con un 58% (n=
11) ubicándose como el principal canal de difusión, seguido del anuncio institucional en un 32%,
revelando que la comunicación institucional es efectiva. Para finalizar, la invitación de un amigo y por
invitación representa el 5% (n= 1) respectivamente. Puede ampliarse el impacto incorporando redes
sociales.
En lo que respecta a la figura 2H), al cuestionamiento de “¿Cuáles son las expectativas del proyecto
"Andamios educativos: ¿Semillero de ciencia e ingeniería”?”, en orden de mayor a menor significancia,
se encuentra el aprender cosas nuevas con un 26% (n= 5), luego hacer crecer más los conocimientos con
Anuncios
en la
escuela
32%
Por un
profesor
58%
Por
invitación
5%
Por un
amigo
5%
2G) ¿CÓMO TE ENTERASTE DEL PROYECTO
"ANDAMIOS EDUCATIVOS: SEMILLERO DE CIENCIA E
INGENIERÍA"?
Aprender
cosas nuevas
26%
Aprender
mas…
Aprender
más,y
especializarm
e aún más
16%
Aprender nuevas
cosas y también
reforzar
aprendizajes
11%
Espero
expandir
mi…
Hacer crecer
mas mis
conocimiento
s
21%
Que sea muy
bueno
5%
Poder adquirir
todo lo que se…
2H) ¿CUÁLES SON LAS EXPECTATIVAS DEL PROYECTO
" ANDAMIOS EDUCATIVOS: ¿SEMILLERO DE CIENCIA
E INGENIERÍA “?
Si
5%
No
95%
2I) ¿HAS PARTICIPADO ANTERIORMENTE EN EL
PROYECTO DE “ ANDAMIOS
EDUCATIVOS: SEMILLERO DE CIENCIA E
INGENIERÍA “ Pues, me ha
gustado la
dedicación que
tienen los
maestros para
explicar
detenidamente
los temas
5%
No habia
participado
antes
95%
2J) SI LA RESPUESTA ANTERIOR FUE SI... QUE
ES LO QUE MÁS TE HA GUSTADO? Y ¿QUÉ
CAMBIARIAS PARA MEJORAR?
pág. 4279
un 21% (n= 4), seguido de aprender más y especializarme aún más con un 16% (n= 3), con un 11% (n=
2) respectivamente se encuentran: aprender nuevas cosas y también reforzar aprendizajes, aprender más
sobre el tema. Posteriormente, el expandir los saberes, que sea muy bueno y poder adquirir todo lo que
se enseñe con un 5% (n= 1) respectivamente. Para resumir, las respuestas abiertas muestran expectativas
relacionadas con aprender conocimientos prácticos, desarrollar habilidades aplicables a la vida
académica, profesional y acceso a recursos que normalmente no están a su alcance. Se enfatiza, dichas
expectativas están alineadas con un enfoque de aprendizaje activo y aplicado y se refuerza la pertinencia
del proyecto como estrategia de equidad educativa.
Ha continuación en la figura 2I), se muestra la interrogante, “¿Has participado anteriormente en el
proyecto de “Andamios educativos: Semillero de ciencia e ingeniería”, el 95% (n= 18) de los
encuestados respondió que No ha participado, por la tanto el último cuestionamiento no tiene opinión
alguna sobre el tema. Mientras el 5% (n= 1) menciona que Sí ha participado, de ahí que el último
cuestionamiento, de “Si la respuesta anterior fue Si... “¿Qué es lo que más te ha gustado? y ¿Qué
cambiarias para mejorar?”, el 5% restante, menciona “me ha gustado la dedicación que tienen los
maestros para explicar detenidamente los temas y no cambiaría nada más”. En otras palabras, el grupo
es completamente nuevo, lo que facilita, el diseño de actividades introductorias, el diagnóstico es
homogéneo, esto permite la implementación de estrategias de inducción y motivación inicial.
Tabla 1.- Resultado de la variable ¿Qué entiendes por Inteligencia Artificial? (respuesta abierta).
¿Qué entiendes por Inteligencia Artificial?
Inteligencia que proviene de alguna máquina y ayuda a facilitar ciertos aspectos
La inteligencia artificial es un campo de la informática que crea sistemas capaces de realizar tareas
que requieren inteligencia humana
Por inteligencia artificial entiendo que es la creación de sistemas informáticos que son capaces de
realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, y la solución de
problemas
programa que entiende, analiza, procesa, información que le es indicada en el momento
Programa que resuelve problemas para los que generalmente se ocuparía una persona
Un programa que analiza y resuelve problemas según un algoritmo
un 21% (n= 4), seguido de aprender más y especializarme aún más con un 16% (n= 3), con un 11% (n=
2) respectivamente se encuentran: aprender nuevas cosas y también reforzar aprendizajes, aprender más
sobre el tema. Posteriormente, el expandir los saberes, que sea muy bueno y poder adquirir todo lo que
se enseñe con un 5% (n= 1) respectivamente. Para resumir, las respuestas abiertas muestran expectativas
relacionadas con aprender conocimientos prácticos, desarrollar habilidades aplicables a la vida
académica, profesional y acceso a recursos que normalmente no están a su alcance. Se enfatiza, dichas
expectativas están alineadas con un enfoque de aprendizaje activo y aplicado y se refuerza la pertinencia
del proyecto como estrategia de equidad educativa.
Ha continuación en la figura 2I), se muestra la interrogante, “¿Has participado anteriormente en el
proyecto de “Andamios educativos: Semillero de ciencia e ingeniería”, el 95% (n= 18) de los
encuestados respondió que No ha participado, por la tanto el último cuestionamiento no tiene opinión
alguna sobre el tema. Mientras el 5% (n= 1) menciona que Sí ha participado, de ahí que el último
cuestionamiento, de “Si la respuesta anterior fue Si... “¿Qué es lo que más te ha gustado? y ¿Qué
cambiarias para mejorar?”, el 5% restante, menciona “me ha gustado la dedicación que tienen los
maestros para explicar detenidamente los temas y no cambiaría nada más”. En otras palabras, el grupo
es completamente nuevo, lo que facilita, el diseño de actividades introductorias, el diagnóstico es
homogéneo, esto permite la implementación de estrategias de inducción y motivación inicial.
Tabla 1.- Resultado de la variable ¿Qué entiendes por Inteligencia Artificial? (respuesta abierta).
¿Qué entiendes por Inteligencia Artificial?
Inteligencia que proviene de alguna máquina y ayuda a facilitar ciertos aspectos
La inteligencia artificial es un campo de la informática que crea sistemas capaces de realizar tareas
que requieren inteligencia humana
Por inteligencia artificial entiendo que es la creación de sistemas informáticos que son capaces de
realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, y la solución de
problemas
programa que entiende, analiza, procesa, información que le es indicada en el momento
Programa que resuelve problemas para los que generalmente se ocuparía una persona
Un programa que analiza y resuelve problemas según un algoritmo
pág. 4280
Una herramienta que nos puede ayudar a ciertas cosas de manera rápida y concisa
Una herramienta de apoyo
Una inteligencia que como su nombre lo dice es Artificial de software
Una inteligencia que me brinda información sobre cualquier tema.
En la sección 2 de conocimientos previos, la siguiente Tabla 1, se observa el concentrado de la pregunta
“¿Qué entiendes por Inteligencia Artificial?” (respuesta abierta):
en la cual no se mencionan aspectos como ética, sesgos, toma de decisiones autónoma, límites o impacto
social, lo que indica un enfoque centrado en el “qué hace” y no en el “cómo” o “con qué consecuencias”.
Además, el lenguaje utilizado sugiere familiaridad práctica, pero poca problematización conceptual.
Existen algunas expresiones informales que reflejan curiosidad y asombro, un punto positivo para el
aprendizaje. Para resumir, los resultados son predominantemente descriptivo y funcional, con indicios
de comprensión técnica básica y pocas referencias a dimensiones críticas o reflexivas.
Figura 3.- Resultado de las variables.
Por añadidura, la pregunta “¿Has escuchado hablar de IA en tus clases?”, la figura 3A), representa los
promedios obtenidos, donde se visualiza el 89% (n= 17) de los respondientes Sí, ha escuchado varias
veces hablar de la IA en sus clases, y el 11% (n= 2) Si, pocas veces ha escuchado hablar sobre IA. En
lo que respecta a la figura 3B) “¿Cuál de estas áreas de la IA le son conocidas?”, se le brinda una serie
de opciones para que el respondiente elija todas las que requiera, los resultados enfatizan, con el
porcentaje más alto está el Reconocimiento de voz (ej. Alexa, Siri, Google Assistant) con un 32%, luego
con un 28% se encuentran los Chatbots (como ChatGPT), un 20% está el Reconocimiento facial, seguido
Sí pocas
veces
11%
Sí varias
veces
89%
3A) ¿HAS ESCUCHADO HABLAR
DE IA EN TUS CLASES?
Chatbots
(como
ChatGPT)
28%
Robots
inteligentes
9%
Reconocimiento
de voz (ej. Alexa,
Siri, Google
Assistant)
32%
Reconocimiento
facial
20%
Traducción
automática
11%
No conozco
ninguna
0%
3B) ¿CUÁL DE ESTAS ÁREAS DE LA IA TE SUENA
CONOCIDA?
Una herramienta que nos puede ayudar a ciertas cosas de manera rápida y concisa
Una herramienta de apoyo
Una inteligencia que como su nombre lo dice es Artificial de software
Una inteligencia que me brinda información sobre cualquier tema.
En la sección 2 de conocimientos previos, la siguiente Tabla 1, se observa el concentrado de la pregunta
“¿Qué entiendes por Inteligencia Artificial?” (respuesta abierta):
en la cual no se mencionan aspectos como ética, sesgos, toma de decisiones autónoma, límites o impacto
social, lo que indica un enfoque centrado en el “qué hace” y no en el “cómo” o “con qué consecuencias”.
Además, el lenguaje utilizado sugiere familiaridad práctica, pero poca problematización conceptual.
Existen algunas expresiones informales que reflejan curiosidad y asombro, un punto positivo para el
aprendizaje. Para resumir, los resultados son predominantemente descriptivo y funcional, con indicios
de comprensión técnica básica y pocas referencias a dimensiones críticas o reflexivas.
Figura 3.- Resultado de las variables.
Por añadidura, la pregunta “¿Has escuchado hablar de IA en tus clases?”, la figura 3A), representa los
promedios obtenidos, donde se visualiza el 89% (n= 17) de los respondientes Sí, ha escuchado varias
veces hablar de la IA en sus clases, y el 11% (n= 2) Si, pocas veces ha escuchado hablar sobre IA. En
lo que respecta a la figura 3B) “¿Cuál de estas áreas de la IA le son conocidas?”, se le brinda una serie
de opciones para que el respondiente elija todas las que requiera, los resultados enfatizan, con el
porcentaje más alto está el Reconocimiento de voz (ej. Alexa, Siri, Google Assistant) con un 32%, luego
con un 28% se encuentran los Chatbots (como ChatGPT), un 20% está el Reconocimiento facial, seguido
Sí pocas
veces
11%
Sí varias
veces
89%
3A) ¿HAS ESCUCHADO HABLAR
DE IA EN TUS CLASES?
Chatbots
(como
ChatGPT)
28%
Robots
inteligentes
9%
Reconocimiento
de voz (ej. Alexa,
Siri, Google
Assistant)
32%
Reconocimiento
facial
20%
Traducción
automática
11%
No conozco
ninguna
0%
3B) ¿CUÁL DE ESTAS ÁREAS DE LA IA TE SUENA
CONOCIDA?
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de la Traducción automática con el 11%, el 9% respondió que es conocido el tema de Robots
inteligentes. Mientras tanto, nadie respondió desconocer el tema. Los respondientes han tenido
interacciones previas con el concepto de la IA, y en áreas de programación o tecnología, lo que indica
un conocimiento superficial pero existente de la IA.
Figura 4.- Resultado de las variables.
La sección 3 del uso y experiencias, la figura 4A), muestra los resultados, con la pregunta “¿Has usado
alguna aplicación de IA?”, indican, la mayoría ya interactúa con IA con un 53% (n= 10) que Sí,
frecuentemente y un 47% (n= 9) indica no haberlas usado conscientemente con la opción de Sí, algunas
veces. Asimismo, la figura 4B), muestra el resultado promedio del cuestionamiento “¿Qué aplicaciones
de IA conoces o has usado?”, se mencionan principalmente, asistentes virtuales: CHATGPT con un
31% y el asistente Google con un 14%, Meta IA con 12%, Gemini con 16% y Character AI con el 7%,
y el 5% el Reconocimiento facial y otras aplicaciones tecnológicas comunes: el traductor (5%), Cici IA
(2%), Luzia (2%), Picasso (2%), Resume (2%) y Seashark (2%). En resumen, el contacto con la IA se
da principalmente a través de herramientas prácticas y cotidianas.
Sí,
algunas
veces
47%
Sí,
frecuentemente
53%
4A) ¿HAS USADO ALGUNA APLICACIÓN
DE IA?
Chat gpt
31%
Asistente
Google
14%character AI
7%
Cici IA
2%
Gemini
16%
Luzia
2%
Meta IA
12%
Picasso
2%
Reconocimiento
facial
5%
Resume
2%
Seashark
2% Traductor
5%
4B) ¿QUÉ APLICACIONES DE IA CONOCES O HAS USADO?
Para estudiar
39%
Para jugar o
divertirme
13%
Para tareas
escolares
13%
Para redes
sociales (filtros,
imágenes, etc.)
4%
Para casi
cualquier cosa
31%
4C) ¿CON QUÉ PROPÓSITO LAS USASTE?
de la Traducción automática con el 11%, el 9% respondió que es conocido el tema de Robots
inteligentes. Mientras tanto, nadie respondió desconocer el tema. Los respondientes han tenido
interacciones previas con el concepto de la IA, y en áreas de programación o tecnología, lo que indica
un conocimiento superficial pero existente de la IA.
Figura 4.- Resultado de las variables.
La sección 3 del uso y experiencias, la figura 4A), muestra los resultados, con la pregunta “¿Has usado
alguna aplicación de IA?”, indican, la mayoría ya interactúa con IA con un 53% (n= 10) que Sí,
frecuentemente y un 47% (n= 9) indica no haberlas usado conscientemente con la opción de Sí, algunas
veces. Asimismo, la figura 4B), muestra el resultado promedio del cuestionamiento “¿Qué aplicaciones
de IA conoces o has usado?”, se mencionan principalmente, asistentes virtuales: CHATGPT con un
31% y el asistente Google con un 14%, Meta IA con 12%, Gemini con 16% y Character AI con el 7%,
y el 5% el Reconocimiento facial y otras aplicaciones tecnológicas comunes: el traductor (5%), Cici IA
(2%), Luzia (2%), Picasso (2%), Resume (2%) y Seashark (2%). En resumen, el contacto con la IA se
da principalmente a través de herramientas prácticas y cotidianas.
Sí,
algunas
veces
47%
Sí,
frecuentemente
53%
4A) ¿HAS USADO ALGUNA APLICACIÓN
DE IA?
Chat gpt
31%
Asistente
14%character AI
7%
Cici IA
2%
Gemini
16%
Luzia
2%
Meta IA
12%
Picasso
2%
Reconocimiento
facial
5%
Resume
2%
Seashark
2% Traductor
5%
4B) ¿QUÉ APLICACIONES DE IA CONOCES O HAS USADO?
Para estudiar
39%
Para jugar o
divertirme
13%
Para tareas
escolares
13%
Para redes
sociales (filtros,
imágenes, etc.)
4%
Para casi
cualquier cosa
31%
4C) ¿CON QUÉ PROPÓSITO LAS USASTE?
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Para finalizar, la figura 4C), enfatiza los resultados de la interrogante “¿Con qué propósito la(s)
usaste?”, el 39% (n= 9) mencionan Para estudiar, el 31% (n= 7), sostiene que, Para casi cualquier cosa,
mientras Para jugar o divertirme y Para tareas escolares con el 13% (n= 3) respectivamente. Finalmente,
el 4% Para redes sociales (filtros, imágenes, etc.). En síntesis, la IA es percibida como una herramienta
de apoyo educativo, más que de ocio.
Figura 5.- Resultado de las variables.
En el apartado 4 de percepciones y actitudes, el aspecto de “¿Qué tan importante crees que será la IA
en el futuro?”, la figura 5A) señala los promedios obtenidos, donde el 84% (n= 16) enfatiza como
Importante, mientras el 11% (n= 2) y solo el 5% (n= 1) de los respondientes menciona como
importancia Nula. Para finalizar, se observa que existe una alta conciencia del impacto futuro de la IA
en la sociedad. Otro ítem analizado en esta sección corresponde a la pregunta “¿Crees que la IA puede
sustituir a los humanos en algunos trabajos?”, en la figura 5B), se muestran los resultados, en un 69%
(n= 13) declara como Parcialmente, un 26% (n= 5) como opción Sí, y el 5% %(n=1) menciona No saber.
Por tanto, los alumnos reconocen la automatización laboral, aunque con una visión parcialmente crítica.
Importante
11%
Muy
importante.
84%
Neutral
5%
5A) ¿QUÉ TAN IMPORTANTE CREES QUE SERÁ
LA IA EN EL FUTURO?
Sí
26%
No lo sé
5%
Parcialment
e
69%
No
0%
5B) ¿CREES QUE LA IA PUEDE SUSTITUIR A LOS
HUMANOS EN ALGUNOS TRABAJOS?
Mucho
32%
Poco
47%
Nada
10%
No lo he
pensado
11%
5C) ¿TE PREOCUPA EL IMPACTO DE LA IA EN LA
SOCIEDAD?
Para finalizar, la figura 4C), enfatiza los resultados de la interrogante “¿Con qué propósito la(s)
usaste?”, el 39% (n= 9) mencionan Para estudiar, el 31% (n= 7), sostiene que, Para casi cualquier cosa,
mientras Para jugar o divertirme y Para tareas escolares con el 13% (n= 3) respectivamente. Finalmente,
el 4% Para redes sociales (filtros, imágenes, etc.). En síntesis, la IA es percibida como una herramienta
de apoyo educativo, más que de ocio.
Figura 5.- Resultado de las variables.
En el apartado 4 de percepciones y actitudes, el aspecto de “¿Qué tan importante crees que será la IA
en el futuro?”, la figura 5A) señala los promedios obtenidos, donde el 84% (n= 16) enfatiza como
Importante, mientras el 11% (n= 2) y solo el 5% (n= 1) de los respondientes menciona como
importancia Nula. Para finalizar, se observa que existe una alta conciencia del impacto futuro de la IA
en la sociedad. Otro ítem analizado en esta sección corresponde a la pregunta “¿Crees que la IA puede
sustituir a los humanos en algunos trabajos?”, en la figura 5B), se muestran los resultados, en un 69%
(n= 13) declara como Parcialmente, un 26% (n= 5) como opción Sí, y el 5% %(n=1) menciona No saber.
Por tanto, los alumnos reconocen la automatización laboral, aunque con una visión parcialmente crítica.
Importante
11%
Muy
importante.
84%
Neutral
5%
5A) ¿QUÉ TAN IMPORTANTE CREES QUE SERÁ
LA IA EN EL FUTURO?
Sí
26%
No lo sé
5%
Parcialment
e
69%
No
0%
5B) ¿CREES QUE LA IA PUEDE SUSTITUIR A LOS
HUMANOS EN ALGUNOS TRABAJOS?
Mucho
32%
Poco
47%
Nada
10%
No lo he
pensado
11%
5C) ¿TE PREOCUPA EL IMPACTO DE LA IA EN LA
SOCIEDAD?
pág. 4283
Del mismo modo, otra de las percepciones observadas, corresponde a la pregunta “¿Te preocupa el
impacto de la IA en la sociedad?”, la figura 5C) sostiene en un 47% (n= 9) que considera como poco
preocupante, seguido del 32% (n= 6) con mucho, en la opción de no lo he pensado con un 11% (n= 2)
y nada con el 10% (n= 2). De tal manera que, predomina la respuesta afirmativa, existe una minoría
neutral o indecisa, además de sensibilidad social y ética respecto al desarrollo de la IA.
Figura 6.- Resultado de las variables.
La última sección 5 corresponde a las expectativas de aprendizaje, la figura 6A) describe los promedios
respecto al cuestionamiento “¿Te gustaría aprender más sobre Inteligencia Artificial en la
preparatoria?”, en donde se observa que, existe una alta motivación e interés educativo, lo cual respalda
la inclusión de contenidos de IA en el currículo con el 95% (n= 18) y una minoría del 5% (n= 1) que
respondió No. La última pregunta de esta sección, se describen en la figura 6B) los resultados de la
pregunta “¿Qué te gustaría aprender sobre IA?”, indican: Cómo funciona la IA, Programación y
creación de modelos con el 32% (n= 6) respectivamente, luego con el 26% (n= 5) están Otros: Todas
las a anteriores y más. Seguido de Aplicaciones en la vida diaria con un 10% (n= 2) y nulo interés por
aprender sobre los Riesgos y ética en la IA. Es decir, el interés abarca tanto aspectos técnicos como
conceptuales y prácticos.
CONCLUSIONES
La presente indagación aporta evidencia del impacto de la IA en el aprendizaje de estudiantes del nivel
medio superior, se concluye, los resultados sobre los conocimientos y usos, son predominantemente
descriptivo y funcional, con indicios de comprensión técnica básica y pocas referencias a dimensiones
críticas o reflexivas. Los respondientes han tenido un conocimiento superficial pero existente de la IA,
esto es, a través de herramientas prácticas y cotidianas. La inteligencia artificial es percibida como una
Sí
95%
No
5%
6A) ¿TE GUSTARÍA APRENDER MÁS SOBRE
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA
PREPARATORIA? Cómo funciona
la IA
32%
Programación y
creación de
modelos
32%
Aplicaciones en
la vida diaria
10%
Riesgos y ética
en la IA
0%
Otro: Todas las
a anteriores y
más.
26%
5E) ¿QUÉ TE GUSTARÍA APRENDER SOBRE IA?
Del mismo modo, otra de las percepciones observadas, corresponde a la pregunta “¿Te preocupa el
impacto de la IA en la sociedad?”, la figura 5C) sostiene en un 47% (n= 9) que considera como poco
preocupante, seguido del 32% (n= 6) con mucho, en la opción de no lo he pensado con un 11% (n= 2)
y nada con el 10% (n= 2). De tal manera que, predomina la respuesta afirmativa, existe una minoría
neutral o indecisa, además de sensibilidad social y ética respecto al desarrollo de la IA.
Figura 6.- Resultado de las variables.
La última sección 5 corresponde a las expectativas de aprendizaje, la figura 6A) describe los promedios
respecto al cuestionamiento “¿Te gustaría aprender más sobre Inteligencia Artificial en la
preparatoria?”, en donde se observa que, existe una alta motivación e interés educativo, lo cual respalda
la inclusión de contenidos de IA en el currículo con el 95% (n= 18) y una minoría del 5% (n= 1) que
respondió No. La última pregunta de esta sección, se describen en la figura 6B) los resultados de la
pregunta “¿Qué te gustaría aprender sobre IA?”, indican: Cómo funciona la IA, Programación y
creación de modelos con el 32% (n= 6) respectivamente, luego con el 26% (n= 5) están Otros: Todas
las a anteriores y más. Seguido de Aplicaciones en la vida diaria con un 10% (n= 2) y nulo interés por
aprender sobre los Riesgos y ética en la IA. Es decir, el interés abarca tanto aspectos técnicos como
conceptuales y prácticos.
CONCLUSIONES
La presente indagación aporta evidencia del impacto de la IA en el aprendizaje de estudiantes del nivel
medio superior, se concluye, los resultados sobre los conocimientos y usos, son predominantemente
descriptivo y funcional, con indicios de comprensión técnica básica y pocas referencias a dimensiones
críticas o reflexivas. Los respondientes han tenido un conocimiento superficial pero existente de la IA,
esto es, a través de herramientas prácticas y cotidianas. La inteligencia artificial es percibida como una
Sí
95%
No
5%
6A) ¿TE GUSTARÍA APRENDER MÁS SOBRE
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA
PREPARATORIA? Cómo funciona
la IA
32%
Programación y
creación de
modelos
32%
Aplicaciones en
la vida diaria
10%
Riesgos y ética
en la IA
0%
Otro: Todas las
a anteriores y
más.
26%
5E) ¿QUÉ TE GUSTARÍA APRENDER SOBRE IA?
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herramienta de apoyo educativo, más que de ocio. Existe una alta conciencia del impacto futuro de está,
en la sociedad, principalmente en la automatización laboral, con una alta sensibilidad social y ética
respecto al desarrollo. Por añadidura, se enfatiza una alta motivación e interés educativo, lo cual respalda
la inclusión de contenidos de IA en el currículo. Es decir, el interés abarca tanto aspectos técnicos como
conceptuales y prácticos.
Para terminar, de los aspectos generales, el factor económico es la principal barrera limitante para lograr
metas académicas/personales, por lo que el proyecto puede funcionar como un andamio de inclusión
educativa. Existe un alto interés en informática, por tanto, se valida la pertinencia del enfoque
tecnológico del programa; al no existir experiencia previa en el proyecto, se recomienda: fases iniciales
de nivelación, actividades guiadas y colaborativas, se identifican oportunidades claras para integrar
como las metodologías activas (aprendizaje basado en proyectos (ABP), retos, prototipos, entre otros).
Por añadidura, debe existir o permanecer el acompañamiento socioemocional y fortalecimiento de la
autoconfianza. Así como la capacitación continua a docentes y comunidad tecnológica.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Álvarez Merelo, J. C., & Cepeda Morante, L. J. (2024). El impacto de la inteligencia artificial en la
enseñanza y el aprendizaje: The impact of artificial intelligence on teaching and
Learning. LATAM Revista Latinoamericana De Ciencias Sociales Y Humanidades, 5(3), 599 –
610. https://doi.org/10.56712/latam.v5i3.2061
Anchapaxi-Díaz, C. L.Pinenla-Palaguaray, Y. M., Caiza-Olapincha, S. P.,Parra-Taboada, I. A. yAbad-
Guamán, M. A.Viñamagua-Arias, B. V.(2024). Uso de Chatbots educativos y su impacto en el
aprendizaje autónomo en bachillerato. Revista Científica Retos de la Ciencia. 1(4). Ed. Esp.
200-214.https://doi.org/10.53877/rc.8.19e.202409.16
Badaró, S., Ibañez, L., & Agüero, M. (2013). Sistemas expertos: fundamentos, metodologías y
aplicaciones. Ciencia y tecnología, 13(0), 349-364.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4843871
Flores Arguelles, J. E., León Bazán, M. J., & Martín Guillermo, M. G. (2025). Impacto de la inteligencia
artificial en el aprendizaje personalizado . Revista De Investigación Académica Sin Frontera:
Facultad Interdisciplinaria De Ciencias Económicas Administrativas - Departamento De
herramienta de apoyo educativo, más que de ocio. Existe una alta conciencia del impacto futuro de está,
en la sociedad, principalmente en la automatización laboral, con una alta sensibilidad social y ética
respecto al desarrollo. Por añadidura, se enfatiza una alta motivación e interés educativo, lo cual respalda
la inclusión de contenidos de IA en el currículo. Es decir, el interés abarca tanto aspectos técnicos como
conceptuales y prácticos.
Para terminar, de los aspectos generales, el factor económico es la principal barrera limitante para lograr
metas académicas/personales, por lo que el proyecto puede funcionar como un andamio de inclusión
educativa. Existe un alto interés en informática, por tanto, se valida la pertinencia del enfoque
tecnológico del programa; al no existir experiencia previa en el proyecto, se recomienda: fases iniciales
de nivelación, actividades guiadas y colaborativas, se identifican oportunidades claras para integrar
como las metodologías activas (aprendizaje basado en proyectos (ABP), retos, prototipos, entre otros).
Por añadidura, debe existir o permanecer el acompañamiento socioemocional y fortalecimiento de la
autoconfianza. Así como la capacitación continua a docentes y comunidad tecnológica.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Álvarez Merelo, J. C., & Cepeda Morante, L. J. (2024). El impacto de la inteligencia artificial en la
enseñanza y el aprendizaje: The impact of artificial intelligence on teaching and
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aprendizaje autónomo en bachillerato. Revista Científica Retos de la Ciencia. 1(4). Ed. Esp.
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Flores Arguelles, J. E., León Bazán, M. J., & Martín Guillermo, M. G. (2025). Impacto de la inteligencia
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Facultad Interdisciplinaria De Ciencias Económicas Administrativas - Departamento De
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Ciencias Económico Administrativas-Campus Navojoa, 1(43).
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García-Peña, V. R., Mora-Marcillo, A. B., & Ávila-Ramírez, J. A. (2020). La inteligencia
artificial en la educación. DOI: http://dx.doi.org/10.23857/dc.v6i3.1421
Gómez Loero, L. J. (2024). Una experiencia sistematizada: La inteligencia artificial, ¿aliada en la
enseñanza o amenaza para el futuro? Revista Multidisciplinaria Voces de América y el Caribe,
1(1), 327-358. https://doi.org/10.5281/zenodo.11254519
Gonzáles Torres, L. M., Plúas Castro, A. E., Lamilla Pita, A. R., & Plúas Castro, M. M. (2024).
Innovación educativa: El impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje en la
educación en Ecuador.: Educational innovation: the impact of artificial intelligence on learning
in Ecuadorian education. Revista Científica Multidisciplinar G-nerando, 5(2), Article 2.
https://doi.org/10.60100/rcmg.v5i2.357
Hernández Sampieri, R., Fernández, Collado C. y Baptista Lucio, P. (2003). Metodología de la
investigación. McGraw-Hill, México. Tercera Edición.
Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas
cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill, México.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2019). Estadísticas a propósito de las
ocupaciones relacionadas con las tecnologías de la información y de la comunicación datos
nacionales, 310-19.
https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/aproposito/2019/OcupaTIC2019_Nal.pdf
Instituto Nacional de estadística y geografía (INEGI). (2023). Sistema de información de los objetivos
de desarrollo sostenible. https://agenda2030.mx/#/home
Instituto Danés de derechos humanos. (2023). La guía de los derechos humanos a los ODS.
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Matos, T, Walter, S., Zdravevski, E., Coelho, P. J., Pires, I.M. & Madeira, F.(2025). A systematic
review of artificial intelligence applications in education: Emerging trends and challenges.
15(2025), 1-17. Decision Analytics Journal. Editorial: Elsevier.
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Gómez Loero, L. J. (2024). Una experiencia sistematizada: La inteligencia artificial, ¿aliada en la
enseñanza o amenaza para el futuro? Revista Multidisciplinaria Voces de América y el Caribe,
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Innovación educativa: El impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje en la
educación en Ecuador.: Educational innovation: the impact of artificial intelligence on learning
in Ecuadorian education. Revista Científica Multidisciplinar G-nerando, 5(2), Article 2.
https://doi.org/10.60100/rcmg.v5i2.357
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cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill, México.
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Matos, T, Walter, S., Zdravevski, E., Coelho, P. J., Pires, I.M. & Madeira, F.(2025). A systematic
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Muñoz, C. I. (2016). Metodología de la investigación. Oxford. México D.F.
Nagaraj, BK, A, K., R, SB, S, A., Sachdev, HK y N, SK (2023). El rol emergente de la inteligencia
artificial en la educación superior STEM: una revisión crítica. Revista Internacional de
Investigación de Technovation Multidisciplinaria , 5 (5), 1–19.
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OpenAI. (2026). ChatGPT (versión GPT-5.2) [Modelo de lenguaje grande]. https://chat.openai.com/
Organización de das Naciones Unidas para la educación, la ciencia y la cultura (UNESCO). (2022).
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