Diálogos sobre educación

Antropofobia: Inteligencia Artificial y Crueldad Calculada

Gladys del Carmen Medina Morales — 2025-10-30

Antropofobia: Inteligencia Artificial y Crueldad Calculada de Castro Rey explora la relación entre la inteligencia artificial y las contradicciones éticas de la humanidad, argumentando que la delegación de decisiones a algoritmos no elimina la crueldad, sino que la abstrae y normaliza. A través de ejemplos como sistemas de justicia predictiva, drones militares y robots cuidadores, Rey desnuda cómo la IA reproduce sesgos históricos y banaliza la violencia, invitando a una reflexión urgente sobre qué revela esta tecnología de nuestra incapacidad para reconciliar progreso y humanidad. El libro, lejos de catastrofismos, cuestiona si la eficiencia tecnológica no estaría perpetuando una "crueldad sin rostro", exhortándonos a confrontar nuestros propios demonios antes de que las máquinas los hereden.

Hacia un paradigma cíborg de la escritura académica en la era de Inteligencia Artificial

Eduardo Santiago Ruiz — 2025-10-30

Horizontes de la inteligencia artificial en la educación: entre el colonialismo algorítmico y la agencia crítica

Eduardo Santiago Ruiz — 2025-10-30

Experiencias socioemocionales de mujeres lesbianas en su trayectoria escolar en educación secundaria en La Araucanía, Chile

Camila Barria Avendaño — 2025-10-30

El artículo aborda las experiencias socioemocionales que viven mujeres lesbianas, durante su trayectoria escolar en escuelas situadas en La Araucanía, Chile. La problemática sostiene que, en los sistemas educativos escolares, históricamente se ha invisibilizado una educación sexual integral, lo que se expresa en la negación y rechazo a la orientación sexual de mujeres lesbianas, lo que incide negativamente en el desarrollo de la identidad y el aspecto socioemocional en ellas. La metodología es cualitativa desde un enfoque descriptivo; se aplicaron entrevistas semiestructuradas, la técnica de análisis de la información consideró la teoría fundamentada. Los principales resultados dan cuenta de experiencias socioemocionales en la trayectoria educativa sustentadas en el heterocentrismo y la invisibilización de una diversidad sexual que existe de la educación escolar. Concluimos que el heterocentrismo y la falta de educación sexual integral entorpece el adecuado desarrollo socioemocional de mujeres lesbianas

Propensión a la automatización del aprendizaje por el uso de inteligencia artificial generativa

Mauricio Dagoberto Deleon Villagrán — 2025-10-30

Esta investigación tiene como propósito explorar el estado actual del uso de plataformas de inteligencia artificial en el contexto universitario, como soporte y ayuda para el estudiantado en la elaboración de trabajos académicos, siendo una práctica que induce hacia la automatización del aprendizaje. El estudio se estructura a partir de una perspectiva cuantitativa, desde un enfoque exploratorio, de corte trasversal, y concilia características descriptivas y correlacionales; implementándose un cuestionario estandarizado ad hoc para una participación de 445 estudiantes, procedentes de una universidad privada de El Salvador, ejecutándose el relevamiento de datos en un periodo de tres meses entre 2023 y 2024. Los resultados demuestran una tendencia hacia el uso habitual y normalizado de herramientas de IAG por un poco más del 60% de los discentes, en diferentes niveles de recurrencia, estas herramientas proporcionan un sostén que facilita a los discentes el poder dar cumplimiento a actividades que forman parte del sistema de evaluaciones. En conclusión, la utilización de estos recursos recae en prácticas que rozan posibles riesgos éticos y pedagógicos, la normalización en la utilidad de estas plataformas la justifican por los beneficios y resultados positivos que los estudiantes obtienen en la inmediatez; esto evidencia que los procesos de enseñanza y evaluación necesitan ser adaptados a los avances de estas tecnologías.

Palabras clave: Inteligencia artificial, proceso de aprendizaje, evaluación del estudiante, rendimiento académico, educación superior.

La universidad en la caja negra: disputas institucionales en torno a la inclusión y la gestión algorítmica

Lorena Litai Ramos Luna — 2025-10-30

La incorporación de inteligencia artificial y gestión algorítmica en las instituciones de educación superior busca mejorar la eficiencia operativa y la toma de decisiones basada en datos. Sin embargo, su implementación presenta desafíos significativos en términos de inclusión universitaria. Este artículo analiza, desde una perspectiva teórica del Nuevo Institucionalismo Sociológico, el impacto de estas tecnologías en la inclusión. A través de una revisión crítica de la literatura, se investiga cómo la inteligencia artificial y la gestión algorítmica afectan los procesos de toma de decisiones, la legitimidad institucional y las disputas organizacionales sobre inclusión, considerando problemáticas como la mercantilización educativa y la opacidad algorítmica. Se sostiene que la adopción de herramientas algorítmicas no se basa solo en criterios técnicos, sino que está influenciada por presiones normativas y la búsqueda de legitimidad institucional. Estas dinámicas pueden perpetuar prácticas excluyentes si no se toman en cuenta las trayectorias académicas y personales de los estudiantes. En este contexto, se propone que la gobernanza institucional puede ofrecer un marco alternativo para desafiar la configuración de la universidad como una “caja negra algorítmica”, promoviendo una gestión más transparente y comprometida con la inclusión.

Arquitectura, Educación e Inteligencia Artificial

Juan Carlos Lobato Valdespino — 2025-10-30

Este ensayo examina las transformaciones fundamentales en la intersección entre arquitectura, educación e inteligencia artificial (IA). Más allá de representar una simple actualización tecnológica, la incorporación de IA está reconfigurando las bases del conocimiento arquitectónico y sus prácticas pedagógicas. Proponemos que estos nuevos marcos epistémicos no sustituyen el saber tradicional, sino que abren espacios donde lo humano y lo computacional establecen relaciones complementarias. El texto desarrolla un enfoque crítico basado en un "humanismo digital" que articula estas complementariedades, abordando retos epistemológicos y éticos con especial atención al contexto latinoamericano, donde las desigualdades en el acceso tecnológico plantean consideraciones particulares para la educación arquitectónica.

Desafíos éticos del uso de la inteligencia artificial. Una aproximación desde la percepción de estudiantes universitarios

María Consuelo Lemus Pool — 2025-10-30

Las herramientas de inteligencia artificial (IA) ofrecen oportunidades significativas para transformar los procesos de enseñanza-aprendizaje, pero presentan diversos desafíos éticos y prácticos en su integración educativa. El objetivo del presente estudio fue analizar las percepciones de estudiantes universitarios sobre el acceso, uso y apropiación ética y crítica de herramientas de IA en contextos académicos. Mediante una metodología cualitativa descriptiva, se aplicaron entrevistas estructuradas a 76 estudiantes de seis programas educativos de la Facultad de Derecho y Ciencias Sociales de la Universidad Autónoma de Tamaulipas. Los hallazgos revelan un acceso extendido pero superficial a herramientas como ChatGPT, usadas principalmente para redacción y elaboración rápida de materiales didácticos. Los estudiantes perciben un uso informal y esporádico de la IA por parte de los docentes, identificando la falta de formación específica, resistencia generacional, e infraestructura tecnológica insuficiente como principales limitaciones. Se reconoce abiertamente la existencia de prácticas no éticas, como el plagio deliberado, derivadas del desconocimiento sobre cómo declarar fuentes generadas con IA. Se concluye enfatizando la necesidad de lineamientos institucionales claros, capacitación docente-estudiantil específica, e inversión en infraestructura tecnológica para fomentar un uso ético, crítico y significativo de la IA en educación superior.

La inteligencia artificial generativa en la educación superior. Consideraciones desde la pedagogía digital crítica y feminista

Karla Kral — 2025-10-30

Este ensayo crítico explora la integración de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la educación superior desde la perspectiva de la pedagogía digital crítica y feminista. La incorporación de la IAG en entornos educativos tiene un potencial transformador; sin embargo, también plantea desafíos significativos, especialmente en el contexto de la educación superior. Una perspectiva pedagógica crítica, digital y feminista ofrece un marco sólido para analizar estas dinámicas, al centrarse en la intersección entre tecnología, género y educación. Desde esta óptica, es fundamental abordar los riesgos de sesgo y desigualdad, al mismo tiempo que se aprovechan las oportunidades de la IAG para fomentar prácticas educativas más inclusivas y equitativas. La clave está en adoptar la tecnología como una herramienta de empoderamiento, en lugar de un mecanismo de opresión. El ensayo comienza con una exposición de los fundamentos de la pedagogía digital crítica y feminista. A continuación, se analizan tres dimensiones clave de la IAG en el ámbito de la educación superior: poder, cultura y género. Finalmente, se presentan consideraciones y recomendaciones para una praxis digital crítica y feminista en el uso de la IAG. Este texto pone de relieve la necesidad de un enfoque matizado de la integración de la IAG en la educación superior, basado en principios feministas y comprometido con la justicia social. A pesar de los retos, la IAG presenta importantes oportunidades para mejorar las prácticas educativas. Desde el punto de vista de la pedagogía digital crítica y feminista, IAG puede aprovecharse para crear entornos de aprendizaje más inclusivos y participativos.

Grandes Modelos de lenguaje y escritura académica: una secuencia de Enseñanza-Aprendizaje en Educación Superior

Adriana Guadalupe Ramírez Camacho — 2025-10-30

En la actualidad los estudiantes universitarios utilizan diversas herramientas de Inteligencia Artificial (IA) como el ChatGPT o Gemini como soporte a la redacción académica. El objetivo de esta investigación es analizar los desafíos y posibles beneficios que estos Grandes Modelos de lenguaje tienen en la educación, y transitar al uso de metodologías más innovadoras para el diseño de propuestas de aula que se adapten a las nuevas circunstancias en la enseñanza de la escritura. A partir de la planificación de una Secuencia de Enseñanza Aprendizaje (SEA) basada en la Investigación Basada en Diseño que se llevó a cabo en dos grupos de estudiantes de pedagogía (control y experimental), se presentan los resultados en donde el estudiantado reconoce un avance en la mejora de la coherencia de sus textos. De manera particular, quienes utilizaron un prototipo de software diseñado con este fin, valoran positivamente el impacto de la usabilidad en los resultados. La discusión se centra en cómo se puede garantizar que estos modelos se utilicen de manera ética y responsable, y que el conocimiento metacognitivo y procedimental de los procesos de escritura académica que poseen los estudiantes a partir de la SEA, sirvan para reconocer que existen sesgos en la IA.

Inteligencia artificial como herramienta para la evaluación formativa de la escritura en alumnos de bachillerato

Carmen Leticia Borrayo Rodríguez — 2025-10-30

La investigación sobre el aprendizaje de la escritura en el nivel bachillerato a través del uso de la Inteligencia Artificial, en particular el ChatGPT como herramienta didáctica para la producción y evaluación aporta elementos que faciliten la forma en que la habilidad comunicativa se desarrolla favorablemente y contribuye a mejorar la práctica docente, tanto en los aspectos pedagógicos como en las estrategias de evaluación. Con la investigación acción como estrategia metodológica y la aplicación de encuestas a estudiantes y alumnos de una escuela de educación media superior en la zona metropolitana de Guadalajara, se procede a una intervención de prácticas de aprendizaje en el aula y se procede a la triangulación de resultados para contar con información diagnóstica sobre las deficiencias de aprendizaje y de evaluación. Los resultados evidencian que la implementación de herramientas de IA fomenta procesos reflexivos en el aula y facilitan una evaluación formativa más objetiva que exhortan a proponer modelos centrados en el uso de las tecnologías innovadoras, tanto para la práctica didáctica como para el logro de aprendizajes significativos con la participación activa de estudiantes y docentes en la construcción del conocimiento.

Efectividad de un Chatbot educativo en el aprendizaje de operaciones de mecanizado: Un estudio cuantitativo en estudiantes de Ingeniería

Fernando Montemayor-Ibarra — 2025-10-30

Este estudio investiga el impacto de un chatbot de IA en el aprendizaje de operaciones de mecanizado en estudiantes de ingeniería. Utilizando un diseño descriptivo correlacional, se implementó un chatbot en Microsoft Teams para apoyar a los estudiantes mediante retroalimentación inmediata y personalizada. La actividad consistió en resolver un crucigrama técnico, evaluando la comprensión de conceptos clave. Los resultados mostraron un rendimiento similar entre los grupos (Grupo 1: 78.3%, Grupo 3: 73.6%, Grupo 2: 70.8%), sin diferencias significativas (ANOVA, p = 0.152). Además, no se encontró impacto relevante por experiencia previa con IA (t-test, p = 0.495). Los chatbots demostraron ser herramientas efectivas para reforzar conceptos técnicos, ofreciendo ventajas como accesibilidad 24/7, anonimato y adaptabilidad. Sin embargo, se destacan desafíos como la precisión de respuestas y la equidad en el acceso. El estudio concluye que la IA puede transformar la educación en ingeniería, recomendando su integración progresiva en el currículo y futuras investigaciones longitudinales.

Educación superior en la era digital: la Inteligencia Artificial como herramienta de transformación

Andrés Valencia Sánchez — 2025-10-30

El presente ensayo tiene como objetivo analizar elementos teóricos que contribuyan al enriquecimiento acerca del análisis sobre la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) dentro de las Instituciones de Educación Superior (IES). Mediante una revisión sistemática de la literatura que venga a contribuir en este importante campo. El interés que ha despertado la irrupción de la IA dentro de la educación superior ha generado cambios en la enseñanza y el aprendizaje. Ante esto, el potencial que presenta la IA en el campo de la educación es considerado una herramienta para mejorar la calidad educativa y contribuye a la preparación de las y los estudiantes en la inserción del mercado laboral. Además, se estudia el desarrollo que ha tenido la IA por las diferentes universidades educativas del mundo y la integración de estas mismas dentro de sus planes y programas de estudio, adaptándolas a las demandas del mercado laboral. Se concluye que la IA no solo es considerada una herramienta tecnológica, sino que opera como un catalizador de cambio que exige a las universidades revisar y repensar sus estrategias educativas ajustándose a los tiempos actuales que la humanidad está viviendo en la era digital.

Co-creación de estrategias didácticas con IAG: Un modelo para la integración de chatbots como asistentes de la docencia

Guillermo Emmanuel Pech Torres — 2025-10-30

¿De qué manera podemos apoyarnos de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para crear estrategias didácticas? En este texto se exploran diversos referentes para la integración tecnológica en la educación, a partir de elementos teóricos para comenzar a cocrear estrategias pedagógicas de forma participativa con chatbots de IAG. Se propone una ruta metodológica constructivista con base en el concepto de Zona de Desarrollo Próximo (Vygotsky, 1979) para definir un marco sociocultural de construcción del conocimiento; el modelo tecnopedagógico #PPAI6 para la colaboración Humano-Inteligencia Artificial en los procesos aprendizaje (Urmeneta, Romero, 2024); y el modelo el Diseño Instruccional Sistemático (Dick et al., 2009) como una guía para la construcción de estrategias de enseñanza-aprendizaje. A partir de estas consideraciones, se establece una primera secuencia metodológica para propiciar la co-creación colaborativa de contenido con la IAG (Romero et al., 2024), a la que se incluyen estrategias para y con docentes de todos los niveles educativos. De esta manera, se propone la construcción de prompts (instrucciones) que apoyen el diseño de propuestas educativas orientadas a la enseñanza y a la evaluación. Finalmente, se presentan algunas conclusiones preliminares sobre cómo continuar el desarrollo de metodologías que apoyen la co-creación participativa con IAG.

Del aprendizaje a la automatización, implicaciones de la IA en la educación superior: revisión literaria

Jesús Velázquez Macías — 2025-10-30

La educación ha experimentado una transformación significativa debido al uso de la Inteligencia Artificial en el ámbito académico, tanto para estudiantes, docentes y administrativos. En su mayoría, la integración de la IA ha traído beneficios, mejorando la personalización del aprendizaje y la eficiencia en la enseñanza. Sin embargo, también surgen desafíos y desventajas que deben ser considerados cuidadosamente para asegurar un proceso de enseñanza-aprendizaje efectivo. El objetivo de esta investigación es llevar a cabo una revisión sistemática y bibliométrica que responda a las preguntas de investigación planteadas y cumpla con los objetivos propuestos enfocados las implicaciones de la IA en la educación superior. Se identificaron 532 artículos relacionados con el tema, de los cuales se seleccionaron 55 para realizar la revisión literaria. Utilizando la metodología PRISMA para el cribado y la herramienta biblioshiny para el análisis estadístico. Los resultados muestran que existe una alta correlación entre los términos “educación”, “estudiantes” e “inteligencia artificial” en la literatura. No obstante, también se destaca la importancia de un uso adecuado de las herramientas de IA para evitar posibles consecuencias negativas. Es fundamental que tanto educadores como estudiantes aprovechen las ventajas de la IA con las implicaciones que supone su uso.

Inteligencia artificial generativa texto a imagen en educación preuniversitaria: objetivos y competencias. Revisión sistemática

Luna Solas Almagro — 2025-10-30

Diversas instituciones internacionales resaltan la necesidad de educar en el uso de la inteligencia artificial generativa (IAGen) antes del ingreso al mercado laboral. Sin embargo, la literatura advierte sobre la posible pérdida de capacidades cognitivas, lo que enfatiza la importancia de regular su uso mediante objetivos didácticos adecuados. Para analizar los objetivos y competencias asociadas a su implementación, se realizó una Revisión Sistemática de la Literatura siguiendo el Protocolo PRISMA 2020. Se identificaron 551 artículos, de los cuales 16 fueron seleccionados para un análisis detallado. Los objetivos encontrados se clasificaron en tres categorías: éticos, técnicos y creativos, predominando aquellos enfocados en fomentar el pensamiento crítico. En cuanto a competencias, algunas pueden verse limitadas mientras que otras se potencian. Se concluye que el enfoque adoptado en el uso de IAGen de texto a imagen influirá en la promoción o restricción de ciertas habilidades estudiantiles. Aunque se recomienda su enseñanza antes de la inserción laboral, es necesario profundizar en la investigación sobre los objetivos de aprendizaje y su impacto en la adquisición o disminución de competencias. En especial, la creatividad es un concepto en desarrollo que requiere mayor estudio para comprender su relación con la IAGen.

Recomendaciones éticas sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) en educación superior: revisión sistemática

Claudia Selene Tapia Ruelas — 2025-10-30

La Inteligencia Artificial (IA) evidencia el potencial que tiene para tratar los desafíos actuales de la educación, pero a su vez implica nuevas preocupaciones éticas. Fue un estudio de revisión sistemática con un análisis cualitativo de 10 de los estudios más recientes entre 2024-2025 recopilados en tres bases de datos: Dialnet, Eric, Scopus. Se realizó un análisis de contenido de las recomendaciones éticas de cada estudio en el programa cualitativo MAXQDA2022, obteniendo mediante la función de herramientas visuales la estadística de códigos y subcódigos. Además, se utilizaron herramientas de IA ChatGPT, ChafPDF y SCISPACE, a fin de realizar la investigación considerando el uso ético y responsable de las mismas. Emergieron recomendaciones éticas del uso de la IA y se ubicaron en tres categorías ordenadas de mayor a menor cantidad de segmentos codificados: a) recomendaciones para instituciones, b) recomendaciones metodológicas para profesorado y c) para alumnado. Se identificaron como sobresalientes las recomendaciones para instituciones el código: Formar en el uso de la IA; en el de profesorado: Propiciar el uso de la IA en los procesos formativos y Crear espacios reflexivos sobre uso éticos de IA; y en el alumnado: Asumir responsabilidad sobre el uso de IA en el contenido final académico.

Inteligencia Artificial y educación: una tensión presente

Sergio Solorio Silva — 2025-10-30