Inteligencia artificial generativa en el proceso de enseñanza del docente universitario
DOI:
https://doi.org/10.31637/epsir-2025-1612Palabras clave:
Inteligencia artificial, Entornos virtuales, Tecnología, Enseñanza, Aprendizaje, Interacción, Calidad educativaResumen
Introducción: La aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la enseñanza universitaria no solo presenta una oportunidad para mejorar la educación superior, sino que también se constituye como un campo emergente de estudio que requiere atención multidisciplinaria. Este estudio busca identificar el uso de la IAG por parte de los docentes universitarios durante el desarrollo de sus clases. Metodología: Este es un enfoque cuantitativo, de estudio transversal y descriptivo. Participaron 63 docentes universitarios peruanos seleccionados a través de un muestreo no probabilístico por conveniencia. Se utilizó el cuestionario TPACK en el contexto de la Inteligencia Artificial Generativa. Resultados: Los resultados mostraron que el 52,4% de los docentes son hombres, el 66,7% trabaja a tiempo completo, el 54,0% tiene doctorado y el 66,7% tiene publicaciones de artículos. Respecto a la integración de la IAG en las clases, el 1,6% la integró de manera baja, el 31,7% de manera regular, y el 66,7% de manera alta. Se encontraron diferencias significativas en función del sexo de los docentes (p<0,05). Discusión y Conclusiones: Es necesario capacitar más a los docentes en el uso de tecnologías como la IAG para que, independientemente de la modalidad de enseñanza, todos estén a la vanguardia y se logre una mejor calidad educativa.
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Barrientos-Báez, A. (2019). El desarrollo de la Inteligencia Emocional en los estudios del Grado en Turismo en la Universidad de La Laguna (Tenerife). Tesis Doctoral. Universidad Camilo José Cela. Madrid. https://bit.ly/3wWEPnk
Barrientos-Báez, A., Piñeiro-Otero, T. y Porto Renó, D. (2024). Imágenes falsas, efectos reales. Deepfakes como manifestaciones de la violencia política de género [Fake Images, Real Effects: Deepfakes as Manifestations of Gender-based Political Violence]. Revista Latina de Comunicación Social, 82, 01-29. https://www.doi.org/10.4185/RLCS-2024-2278 DOI: https://doi.org/10.4185/rlcs-2024-2278
Bernilla, E. (2024). Docentes ante la inteligencia artificial en una universidad pública del norte del Perú. Educación, 33(64), 8-28. https://lc.cx/rWRsQW DOI: https://doi.org/10.18800/educacion.202401.M001
Cruz, F., García, I., Martínez, J., Ruiz, A., Ruiz, P., Sánchez, A. y Turro, C. (2024). La inteligencia artificial generativa en la docencia universitaria. Conferencia de Rectores de las Universidades Españolas. https://lc.cx/npgbtq
Cruz, S., Padilla, L., Buenaño, L. y Herrera, M. (2024). Impacto de la inteligencia artificial en la formación del docente para la educación superior. RECIAMUC, 189-195. https://doi.org/10.26820/reciamuc/8.(1).ene.2024.189-195 DOI: https://doi.org/10.26820/reciamuc/8.(1).ene.2024.189-195
Díaz, F., Rodríguez, K. y Estrada, L. (2024). Impacto de la Inteligencia Artificial en la formación de estudiantes de Educación superior. Yachay, 13(1), 44-61. https://revistas.uandina.edu.pe/index.php/Yachay/article/view/782/387 DOI: https://doi.org/10.36881/yachay.v13i1.782
Fernández-Bringas, T. y Chinchay, A. (2023). Competencia digital de información e inteligencia artificial en docentes universitarios en el Perú: retos de la pospandemia. REJIE, 14, 1. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9458703
Franganillo, J. (2023). La inteligencia artificial generativa y su impacto en la creación de contenidos mediáticos. Methaodos. Revista de Ciencias Sociales, 11(2), 1-17. http://dx.doi.org/10.17502/mrcs.v11i2.710 DOI: https://doi.org/10.17502/mrcs.v11i2.710
Gallent, C., Zapata, A. y Ortego, J. L. (2023). El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica. RELIEVE - Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 29(2). https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134 DOI: https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134
García-Peñalvo, F. J. (2023). The perception of Artificial Intelligence in educational contexts after the launch of ChatGPT: Disruption or Panic?. Education in the Knowledge Society, 24. https://doi.org/10.14201/eks.31279 DOI: https://doi.org/10.14201/eks.31279
Goenechea, C. y Valero-Franco, C. (2021). Educación e Inteligencia Artificial: Un Análisis desde la Perspectiva de los Docentes en Formación. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 22(2), 33-50. https://doi.org/10.15366/reice2024.22.2.002 DOI: https://doi.org/10.15366/reice2024.22.2.002
Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación. Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. Ciudad de México, México: Editorial Mc Graw Hill Education. DOI: https://doi.org/10.17993/CcyLl.2018.15
Lievens, J. (2023). Artificial Int6elligence (AI) in higher education: tool or trickery?. Education and New Developments, 2, 645-647. https://lc.cx/QQMbwi
López del Castillo, F. L. (2024). Inteligencia artificial generativa: determinismo tecnológico o artefacto construido socialmente. Palabra Clave, 27(1), 1-23. https://doi.org/10.5294/pacla.2024.27.1.9 DOI: https://doi.org/10.5294/pacla.2024.27.1.9
López, E. y Escobedo, F. (2021). El conectivismo, el nuevo paradigma del aprendizaje. Desafíos, 12(1), 73-9. https://doi.org/10.37711/desafios.2021.12.1.259 DOI: https://doi.org/10.37711/desafios.2021.12.1.259
Lopezosa, C. (2023). La Inteligencia artificial generativa en la comunicación científica: retos y oportunidades. Revista de Investigación e Innovación En Ciencias de la Salud, 5(1), 1-5. https://doi.org/10.46634/riics.211 DOI: https://doi.org/10.46634/riics.211
Moya, B. A. y Eaton, S. E. (2023). Examining Recommendations for Generative Artificial Intelligence Use with Integrity from a Scholarship of Teaching and Learning Lens. RELIEVE - Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 29(2), 1-21. https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29295 DOI: https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29295
Mujica-Sequera, R. (05 de mayo 2019). La inteligencia artificial en la educación. https://lc.cx/EcOkbb
Ocaña-Fernández, Y., Valenzuela-Fernández, L. y Garro-Aburto, L. (2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior. Propósitos y Representaciones, 7(2), 536-568. http://www.scielo.org.pe/pdf/pyr/v7n2/a21v7n2.pdf DOI: https://doi.org/10.20511/pyr2019.v7n2.274
Sánchez, J. (2019). Desarrollo de un entorno digital de aprendizaje desde el Conectivismo y su posterior análisis utilizando algoritmos de machine learning. EDUTEC. Revista Electrónica de Tecnología Educativa, 69, 1-22. https://doi.org/10.21556/edutec.2019.69.1355 DOI: https://doi.org/10.21556/edutec.2019.69.1355
Sánchez, M. (2024). La inteligencia artificial como recurso docente: usos y posibilidades para el profesorado. Educar, 60, 133-47. https://doi.org/10.5565/rev/educar.1810
Sánchez, M. (2024). La inteligencia artificial como recurso docente: usos y posibilidades para el profesorado. Educar, 60(1), 33-47. https://doi.org/10.5565/rev/educar.1810 DOI: https://doi.org/10.5565/rev/educar.1810
Saz-Pérez, F., Pizà-Mir, B. y Lizana, A. (2024). Validación y estructura factorial de un cuestionario tpack en el contexto de inteligencia artificial generativa (IAG). Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación, 28, 1-14. https://doi.org/10.25267/Hachetetepe.2024.i28.1101 DOI: https://doi.org/10.25267/Hachetetepe.2024.i28.1101
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