REVISTA CIENTÍFICA
rcientica@uisrael.edu.ec
• e-ISSN: 2631 - 2786
101
REVISTA CIENTÍFICA UISRAEL
QUITO-ECUADOR
2025
Período Septiembre - Diciembre 2025
Vol. 12, No. 3
Actitudes y capacidades investigativas frente a la inteligencia
articial: Desafíos de los docentes universitarios
Attitudes and research skills towards articial intelligence: Challenges
for university teachers
Fecha de recepción: 2024-11-08 · Fecha de aceptación: 2025-06-19 · Fecha de publicación: 2025-09-10
Ocupa-Cabrera Hitler Giovanni
1
Universidad César Vallejo, Lima, Perú
hocupaca@ucv.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-0387-1130
Meneses-La-Riva Monica Elisa
2
Universidad César Vallejo, Lima, Perú
mmenesesl@ucv.edu.pe
https://orcid.org/0000-0001-6885-9207
https://doi.org/10.35290/rcui.v12n3.2025.1452
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Resumen
La presente investigación examinó la prevalencia de la inteligencia articial (IA) y su capacidad
transformadora en el ámbito educativo, abordando los retos y oportunidades que plantea. La
rápida evolución de la IA exige que los docentes se actualicen de manera continua para adquirir las
competencias investigativas y tecnológicas. El objetivo del trabajo fue analizar la evidencia cientíca
sobre las actitudes y competencias investigativas de los docentes universitarios frente al desafío de
la IA. Se llevó a cabo una revisión de literatura centrada en la base de datos Scopus. Los hallazgos
indicaron que la actitud de los docentes hacia la IA varía en función de su nivel de formación en
plataformas digitales. Aunque muchos reconocen el potencial de la IA, también expresan resistencia,
atribuida a la falta de capacitación y al temor de que la IA disminuya la interacción personal en el
proceso educativo. Se concluyó que la IA es una herramienta versátil que facilita la automatización
y optimización de la educación. Es fundamental desarrollar políticas que integren la IA en la práctica
académica, asegurando que los docentes estén capacitados para enfrentar los desafíos de la
sociedad digital y fomentar buenas prácticas en investigación.
Palabras clave: Inteligencia articial, aprendizaje, tecnología, docente universitario, capacidades
investigativas, educación
Abstract
This research investigated the prevalence and transformative capacity of Articial Intelligence (AI)
within the educational sphere, addressing both the challenges and opportunities it presents. The
rapid evolution of AI necessitates continuous professional development for educators to acquire
essential research and technological competencies. The study aimed to analyze the scientic
evidence regarding university faculty members’ attitudes and research competencies in response to
the challenges posed by AI. A comprehensive literature review was conducted, primarily focusing on
the Scopus database. The ndings indicated that educators’ attitudes toward AI varied signicantly
based on their level of training in digital platforms. While many acknowledged AI’s potential, they
also expressed resistance, largely attributed to insucient training and concerns that AI might
diminish personal interaction in the educational process. In conclusion, AI is a versatile tool
capable of facilitating the automation and optimization of educational practices. It is imperative to
develop policies that effectively integrate AI into academic practice, thereby ensuring educators are
adequately prepared to navigate the challenges of the digital society and promote sound research
practices.
Keywords: articial intelligence, learning, technology, university teachers, research skills, education
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ACTITUDES Y CAPACIDADES INVESTIGATIVAS FRENTE A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: DESAFÍOS DE LOS
DOCENTES UNIVERSITARIOS
Introducción
La calidad educativa es un objetivo esencial que se relaciona estrechamente con la prosperidad
de las naciones, al buscar garantizar el crecimiento económico y mejorar calidad de vida
(Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico [OCDE] (2019). El surgimiento de
tecnologías emergentes, especialmente la inteligencia articial (IA), transforma diversos ámbitos
de la vida social, laboral, política y educativa, recongurando el panorama educativo global y
generando retos y oportunidades que demandan la adaptación de la comunidad educativa a una
sociedad cada vez más digital. Según la Organización de las Naciones Unidas para la Educación,
la Ciencia y la Cultura [UNESCO] (2019), el 40% de los estudiantes en países de bajos ingresos
carecen de acceso a la IA, lo que subraya la necesidad personalizar la pedagogía mediante
competencias adecuadas para garantizar una buena práctica educativa.
La IA se posiciona como una herramienta clave para potenciar el conocimiento, contribuir al
desarrollo social y alinear los esfuerzos de la comunidad educativa con los Objetivos de Desarrollo
Sostenible. A nivel mundial, la UNESCO (2019), enfatiza que la adaptación de la IA al contexto
educativo depende de la formación docente y de una infraestructura tecnológica adecuada. Esta
tecnología enriquece las competencias investigativas, permitiendo a los docentes llevar a cabo
investigaciones creativas y relevantes (García Peñalvo, 2023). Es fundamental abordar este desafío
mediante la formación universitaria, que promueva la capacitación de estudiantes en el uso de
herramientas digitales y de los docentes en competencias tecnologías, permitiéndoles desarrollar
estrategias de aprendizaje efectivas (Viñoles et al., 2022).
A partir de lo anterior, se planteó el siguiente problema general: ¿Cuáles son las actitudes y
capacidades investigativas de los docentes universitarios frente al desafío de la IA?, los problemas
especícos son: ¿Qué competencias docentes se maniestan en las actividades de enseñanza
e investigación? ¿Cuál es la actitud de los docentes universitarios hacia la IA y los cambios
tecnológicos? ¿Qué oportunidades ofrece la IA para mejorar la enseñanza y la investigación?
El desarrollo de competencias investigativas es esencial para la labor docente, ya que implica no
solo la experiencia laboral, sino la capacidad de explorar, analizar y desarrollar nuevas estrategias
de aprendizaje apoyadas en la IA, integrando habilidades digitales para la gestión y procesamiento
de información (Van Der Vlies, 2020). Estas competencias son cruciales para que los docentes
realicen investigaciones cientícas de calidad, contribuyendo así al avance del conocimiento y a la
mejora de prácticas didácticas. A pesar del tiempo transcurrido, persisten brechas signicativas
entre las propuestas pedagógicas que fomentan la investigación cientíca y las capacidades
investigativas de los docentes en el aula. La enseñanza y la investigación cientíca requieren
docentes innovadores, abiertos al aprendizaje continuo (Soylu y Özkan,2021).
En el contexto peruano, la implementación de políticas educativas es fundamental para orientar
el sistema educativo, integrando acciones y decisiones que impulsen la calidad educativa y su
impacto en el desarrollo económico, cultural y social (Pita, 2020). Estas políticas deben adaptarse
a los avances globales y a las necesidades locales para gestionar mejoras en los diversos
sistemas educativos. No obstante, la inserción de la IA enfrenta desafíos estructurales y de
conectividad en algunas universidades, mientras que otras han comenzado a integrarla en sus
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programas académicos, a pesar se la falta de capacidades digitales entre sus docentes y el acceso
limitado a recursos tecnológicos, lo cual restringe las actividades de enseñanza e investigación
(Torres et al., 2024).
La vinculación entre política y educación es crucial para garantizar la eciencia y ecacia en
la implementación de modelos y políticas sociales. Es necesario asegurar la relevancia de la
gobernanza pública, la participación ciudadana y la transparencia en la gestión (Cotrado, 2020).
Actualmente, muchos docentes carecen de habilidades para manejar y adaptar la IA a la enseñanza
y la investigación, lo que, junto con el limitado acceso a internet, restringe la autoformación y
afecta la calidad educativa (Ministerio de Educación del Perú [MINEDU], 2020). Sin embargo, la IA
no busca sustituir a los docentes, sino transformar la educación mediante la optimizando de la
gestión en el aula y la personalización del aprendizaje. Su éxito depende de una adaptación que
conlleva retos y riesgos signicativos, los cuales deben ser abordados de manera crítica por las
autoridades educativas.
En conclusión, la adopción de la IA en el contexto universitario ofrece diversas oportunidades
para mejorar la calidad educativa y avanzar en la investigación cientíca, pero también plantea
grandes desafíos que deben ser tratados a nivel estructural, formativo y ético. Las universidades
tienen la responsabilidad de adecuarse mediante estrategias que permitan a los distintos
actores educativos aprovechar las ventajas de la IA y responder a los retos tecnológicos del siglo
XXI. Por lo tanto, se formuló el siguiente objetivo general: analizar las actitudes y capacidades
investigativas de los docentes universitarios frente al desafío de la IA. Además, los objetivos
especícos buscaron identicar las competencias docentes en las actividades de enseñanza
e investigación; evaluar la actitud de los docentes universitarios hacia la IA y los cambios
tecnológicos, y analizar las oportunidades que la IA ofrece para mejorar la enseñanza y la
investigativa.
Metodología
Se realizó una revisión bibliográca de tipo analítico-reexiva, utilizando un método hermenéutico
para analizar de manera interpretativa la información recopilada. La investigación adoptó un
enfoque observacional-descriptivo, centrado en estudios de los últimos cinco años, revisando
datos de eventos pasados. La recopilación de información se realizó en la base de datos Scopus,
y las publicaciones seleccionadas se alinearon con la evaluación de actitudes y competencias
investigativas de los docentes universitarios frente al desafío de la IA, empleando términos clave
especícos para la investigación. Se excluyeron los artículos que no estuviesen fundamentalmente
en español e inglés.
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DOCENTES UNIVERSITARIOS
Tabla 1
Ecuaciones de Búsqueda.
Base de datos de criterios
Scopus
Términos de búsqueda
Operadores booleanos
TITLE-ABS-KEY ((qualities OR attitudes OR abilities OR abilities) AND (re-
search OR inquire) AND (IA OR articial AND intelligence) AND (teachers
OR teachers OR professor))
AND – OR
Nota: Resultados según base de datos Scopus
La Tabla 1 muestra la exploración inicial que se llevó a cabo en la base de datos Scopus,
reconocida por su relevancia e impacto a mundial. Se utilizaron operadores booleanos y palabras
clave para realizar una búsqueda más precisa de las publicaciones.
Tabla 2
Ecuaciones de Búsqueda de Artículos.
Database Search-
Language
Resulted Period Open ac-
cess
Thematic Analyzed
Scopus
825
Language: Spanish
12 documents
- 2020 - -
-
2 2021 - - -
- 2022 - - -
5 2023 2 - -
5 2024 5 2 2
Total 12 2020 - 2024 7 2 2
Language: English 651docu-
ments
60 2020 27 1 1
113 2021 42 5 4
112 2022 58 5 4
153 2023 54 2 1
213 2024 98 17 13
Total 651 2020 - 2024 279 30 23
Nota: Elaboración según los resultados de la base de datos Scopus.
El enfoque adoptado se fundamenta en un análisis documental que se alinea con los objetivos
de la investigación. Los artículos fueron seleccionados mediante el uso de palabras clave como:
inteligencia articial, aprendizaje, tecnología, docentes y capacidades, entre otros términos
relevantes al estudio. Los criterios de inclusión establecidos fueron: manuscritos publicados entre
2020 y 2024, en inglés y español, de acceso abierto y pertinentes al tema.
El análisis permitió recopilar las evidencias cientícas más relevantes para evaluar las actitudes y
capacidades investigativas de los docentes universitarios ante el desafío de la IA. Se excluyeron
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artículos que no estuvieran redactados en español o inglés, que no fueran de acceso abierto, que
no se relacionaran con la temática o que no cumplieran con el rango temporal mencionado (Tabla
2).
Figura 1
Publicaciones según Base de Datos Scopus.
Nota: Resultados según Scopus
Los hallazgos de los años 2022 y 2023 evidenciaron una disminución notable en la producción
de investigaciones centradas en las actitudes y capacidades investigativas de los docentes
universitarios frente al desafío de la IA, lo que indica una resistencia al cambio entre educadores, a
pesar de los avances tecnológicos (Figura 1).
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Resultados
Figura 2
Diagrama Prisma.
Según el análisis desarrollado, los hallazgos encontrados fueron los siguientes:
3.1. Contextualización y evolución de la IA
La implementación de la IA conlleva la automatización de tareas (Zielinski et al., 2023), y la
necesidad de mantener una actitud ética y responsable (Vera, 2023), promoviendo la inclusión de
los estudiantes en las evaluaciones académicas y la equidad global (Wang et al., 2024). Asimismo,
el análisis de datos y la mejora continua son elementos esenciales para la personalización del
aprendizaje signicativo (Zielinski et al., 2023).
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3.2. Actitud y percepción de los docentes hacia la IA
Las infraestructuras digitales son fundamentales para facilitar el acceso universal a las tecnologías
de la información y la comunicación (TIC) y la integración de la IA en la educación, lo que requiere
apertura y capacitación (García Velázquez, 2023). La ecacia de la IA depende de la capacidad
humana, permitiendo a los docentes realizar análisis predictivos y diagnósticos del rendimiento
escolar, así como identicar patrones de aprendizaje y problemas en el aula (Aguirre et al., 2024).
3.3. Formación docente y desarrollo de capacidades investigativas
La formación docente y la capacitación continua son esenciales para el desarrollo de capacidades
investigativas y habilidades digitales, las cuales se reejan en la práctica en el aula (Kiryakova
y Kozhuharova, 2024). La alfabetización digital facilita el diseño de experiencias de aprendizaje
mediante el uso de la IA que, a pesar de sus riesgos y limitaciones, representa una oportunidad
para generar nuevo conocimiento (García Peñalvo, 2024).
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3.4. Desafíos, desigualdades y brechas digitales
La adaptación de la educación a la IA plantea diversos desafíos éticos y exige responsabilidad a
la comunidad educativa en su búsqueda de igualdad educativa, a pesar de la resistencia al cambio
en muchas instituciones (International Telecommunication Unión, 2021). La digitalización requiere
docentes competentes que implementen estrategias innovadoras en el aula (Viñoles et al., 2022) y
alineadas a los desafíos tecnológicos globales (Coronel de León, 2022).
3.5. Oportunidades de la IA en la formación docente- investigativa
La IA es un valioso instrumento para la enseñanza, la automatización de tareas y actividades
escolares (Joksimovic et al., 2023), lo que fortalece y fomenta la interdisciplinariedad en las
investigaciones (González, 2023). Sin embargo, su uso indebido puede generar riesgos, divisiones y
exacerbar desigualdades sociales (Lloret et al., 2022).
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3.6. Papel de las políticas educativas y estrategias institucionales
En el Perú, la educación es un derecho elemental (Roncal, 2024), y las políticas públicas se centran
en la formación continua de los docentes y la integración global de la IA en las aulas (García
Peñalvo, 2024). El enfoque de acción respecto a los problemas sociales se basa en los principios
de equidad e inclusión, subrayando la necesidad de mejorar el currículo (Martínez y Herrera, 2023).
La calidad educativa implica innovación en infraestructura y recursos para transformar el ejercicio
docente y el sistema educativo (Villegas et al., 2022). Este enfoque busca la formación continua, la
mejora de la infraestructura, la gestión educativa, y la actualización de los procesos (Ccoto, 2023).
3.7. Impacto y restos de la IA en la calidad educativa
La tecnología desempeña un papel esencial en la formación educativa, abordando problemas
sociales (García Velásquez, 2023). Las políticas educativas se enfocan en la atención de brechas
sociales para reducir las desigualdades que limitan el acceso equitativo a la educación (Narcizo,
2021). La IA en la educación representa retos y oportunidades en términos de equidad y acceso
digital, integrando diversos componentes educativos para fortalecer los recursos de aprendizaje
(Baidoo y Owusu, 2023).
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DOCENTES UNIVERSITARIOS
3.8. Perspectivas futuras y proyección de la labor docente
Los docentes reconocen la importancia de la IA en su labor profesional, en los contenidos
académicos y estrategias de aprendizajes (Baidoo y Owusu, 2023). Por ello, es fundamental que
desarrollen habilidades digitales para integrarlas en su práctica pedagógica y alfabetización digital
(Ramazan y Gizem et al., 2023). Asimismo, las universidades deben entender la funcionalidad de
la IA para superar las barreras tecnológicas (García Peñalvo, 2024), considerando la necesidad
de adaptar los procesos educativos a la modalidad virtual. Esto resalta la importancia de ajustar
normas y procedimientos en un contexto académico que priorice la ética y la reexión crítica
(Tuesta et al., 2022).
El desarrollo de capacidades investigativas es esencial para responder a las demandas educativas,
lo que implica no solo adquirir habilidades técnicas en IA, sino también fomentar el pensamiento
crítico y la reexión sobre la práctica docente. La IA facilita el acceso a grandes volúmenes de
información, permitiendo a los docentes realizar investigaciones más profundas fundamentadas en
la evidencia (Aguirre et al., 2024). Además, la capacitación en herramientas de IA puede estimular
la curiosidad intelectual y la innovación en la enseñanza, promoviendo un enfoque más activo en la
investigación educativa (González, 2023).
Sin embargo, una limitación común en los artículos analizados es la falta de investigaciones
longitudinales que evalúen el impacto a largo plazo de la IA en la práctica docente y en el
aprendizaje de los estudiantes. Algunos estudios se centran en contextos especícos, lo que puede
restringir la generalización de los resultados a otras realidades educativas (Ccoto, 2023). Además,
la mayoría de los trabajos no abordan como integrar efectivamente las herramientas de IA en el
currículo, lo que es esencial para maximizar su potencial (Kiryakowa y Kozhuharova, 2024). Estas
limitaciones subrayan la necesidad de realizar estudios más amplios que consideren diferentes
contextos y enfoque pedagógicos.
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Tabla 3
Artículos Revisados.
Autores Conclusiones Aportes
Vera (2023) La IA presenta desafíos signicativos, pero
también oportunidades para mejorar la edu-
cación superior
Fomenta actitudes positivas y mejora las
competencias investigativas en los docen-
tes
Zielinski et al. (2023) Los chatbots facilitan la redacción y revisión
de publicaciones académicos de manera
eciente
Aumenta habilidades investigativas median-
te el uso de herramientas de IA en educación
Shan et al. (2024) La IA está transformando la educación, me-
jorando la enseñanza y el aprendizaje
Resalta la importancia de la IA en el desarro-
llo de competencias docentes
Aguirre-Aguilar et al.
(2024)
La IA potencia las competencias investigati-
vas en la formación universitaria
Desarrolla las habilidades críticas y analíti-
cas en los docentes
García-Velásquez
(2023)
La IA es crucial para la preservación y análi-
sis del patrimonio cultural educativo
La IA enriquece las competencias investiga-
tivas docentes en comunidades digitales.
Kiryakova & Kozhuha-
rova (2024).
Los docentes requieren competencias
digitales especícas para integrar la IA a la
enseñanza
Los docentes deben mejorar las actitudes
hacia la IA en la práctica pedagógica
Viñoles-Cosentino et
al. (2022)
Capacitar a los docentes en competencias
digitales es esencial en el contexto universi-
tario
La capacitación refuerza las actitudes positi-
vas hacia la adopción de la IA
Coronel de León
(2022)
El conectivismo redene la educación me-
diante la integración de tecnologías emer-
gentes.
La IA promueve la investigación colaborativa
y la conectividad en el aprendizaje.
Joksimovic et al.
(2023)
La IA apoya la resolución de problemas com-
plejos en el ámbito educativo.
La IA mejora las competencias investigativas
y metodológicas en docentes.
González-González
(2023)
La IA transforma metodologías de enseñan-
za, requiriendo adaptación por parte de los
docentes.
La IA fomenta la mejora de capacidades
investigativas en la práctica educativa.
Lloret et al. (2022) Los sistemas educativos basados en IA pue-
den evaluar y mejorar la calidad educativa.
La IA proporciona recursos que fortalecen y
dinamizan la investigación docente.
García et al. (2024) La IA generativa presenta oportunidades
signicativas para la mejora educativa.
Urgente necesidad de capacitación docente
en tecnologías emergentes.
Menacho et al. (2024) La IA facilita el aprendizaje autónomo de los
futuros docentes universitarios
El uso de la IA como herramienta educativa
busca mejorar la investigación docente.
Villegas et al. (2022) El acompañamiento pedagógico mejora
signicativamente el desempeño de los
docentes.
La capacitación fomenta la investigación y la
adaptación docente a la IA.
Ccoto (2023) El desempeño docente está directamente
relacionado con la calidad educativa.
La capacitación en IA mejora las competen-
cias investigativas y el desempeño docente.
Socorro & Reche
(2022)
Las actitudes de los docentes hacia las TIC
inuyen en la formación educativa eciente.
La capacitación de los docentes es clave
para el manejo de tecnologías educativas.
Gallent et al. (2023) La IA generativa plantea desafíos éticos que
afectan la integridad académica en educa-
ción superior
La capacitación promueve la reexión sobre
la ética y la integridad en la investigación
docente.
Narcizo (2021) La brecha digital es un desafío signicativo
en la educación peruana
Cerrar brechas digitales es esencial para la
integración de la IA en la educación
Baidoo-Anu & Owusu
(2023).
La IA puede mejorar la enseñanza y el apren-
dizaje en diversos entornos educativos.
La IA fortalece las habilidades investigativas
y metodológicas de los docentes.
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ACTITUDES Y CAPACIDADES INVESTIGATIVAS FRENTE A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: DESAFÍOS DE LOS
DOCENTES UNIVERSITARIOS
Ramazan & Gizem
(2023)
El uso de herramientas de IA mejora las habi-
lidades, el pensamiento y motivación
La IA impacta positivamente en las compe-
tencias investigativas de los docentes.
Tuesta et al. (2022) La responsabilidad educativa debe adop-
tar tecnologías que mejoren la educación
virtual.
La IA puede mejorar las capacidades investi-
gativas para atender la educación virtual
Velander et al. (2024) La comprensión de la IA es crucial para la
implementación efectiva en la educación.
La formación continua mejora las capacida-
des investigativas en docentes.
Cotrado (2020) Las políticas educativas afectan la práctica
docente, promoviendo una cultura de rendi-
miento y eciencia.
Es esencial la formación docente en ca-
pacidades investigativas en contextos de
cambio.
Los artículos revisados ofrecen resultados variados sobre la implementación de la IA en diferentes
contextos educativos. Por ejemplo, Gallent et al. (2023) abordaron la ética y la integridad
académica, destacando cómo la IA puede inuir en la percepción del aprendizaje en la educación
universitaria. En contraste, Menacho et al. (2024) enfatizaron el uso de la IA como herramienta
para el aprendizaje autónomo, presentando un enfoque más positivo y proactivo. Para innovar
en la labor docente y la investigación, se podrían establecer plataformas de colaboración entre
instituciones, permitiendo a los docentes intercambiar recursos y experiencias sobre el uso de la
IA. Esto enriquecería la práctica docente y fomentaría una investigación más activa y colaborativa
(González-, 2023).
Además, la IA se emplea en diversas actividades de investigación. Los docentes pueden
utilizar herramientas de análisis de datos basadas en IA para trabajar con información sobre
el rendimiento estudiantil, lo que les permite identicar tendencia, patrones y áreas de mejora
(Ramazan y Gizem, 2023). Asimismo, el uso de plataformas de IA para la revisión de literatura
facilita el acceso a estudios relevantes, optimizando la elaboración de publicaciones académicas
(Zielinski et al., 2023). Estas aplicaciones no solo mejoran la calidad de la investigación docente,
sino que también promueven un enfoque centrado en la toma de decisiones educativas.
No obstante, para superar la resistencia de los docentes al uso de la IA es esencial implementar
estrategias de capacitación especica que aborden los aspectos técnicos como pedagógicos. Se
propone desarrollar de programas de formación que incluyan talleres prácticos sobre el uso de
herramientas de IA en al aula y sesiones que discutan sus benecios en el proceso de enseñanza
y aprendizaje. Además, es fundamental fomentar una cultura de colaboración donde los docentes
compartan experiencias y buenas prácticas (Aguirre et al., 2024). La formación debe ser continua
y adaptativa, permitiendo a los docentes explorar distintas aplicaciones de la IA en su contexto
educativo, lo que ayudará a reducir la resistencia y aumentar la aceptación (Wang et al., 2024).
Conclusiones
Se concluyó que las actitudes docentes frente a la IA son heterogéneas, oscilando entre la
aceptación y la resistencia. Si bien muchos reconocen el potencial de la IA para enriquecer sus
prácticas pedagógicas e investigativas, también maniestan inquietudes respecto a su capacidad
de adaptarse a esta nueva realidad. Las competencias investigativas se ven condicionadas por
el nivel de formación digital de los docentes, lo que subraya la necesidad de una capacitación
especializada para afrontar los retos que la IA plantea en el ámbito académico.
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También se determinó que las competencias docentes esenciales para la enseñanza y la
investigación incluyen habilidades en el manejo de herramientas digitales, análisis de datos y la
integración de la IA en el diseño de experiencias de aprendizaje. Además, resulta imprescindible
una formación continua que permita a los docentes mantenerse actualizados en un entorno
tecnológico dinámico. Estas competencias son fundamentales para desarrollar estrategias
pedagógicas efectivas y realizar investigaciones relevantes y de calidad.
Asimismo, la evaluación de las actitudes docentes revela una combinación de entusiasmo y
resistencia. Un número considerable de docentes muestra apertura hacia la adopción de la IA,
reconociendo su potencial transformador en la educación. Sin embargo, persisten preocupaciones
relacionadas con la falta de capacitación especíca y el temor a que la IA pueda sustituir la
interacción humana en el aula. Este contexto demanda programas de formación que aborden tanto
las habilidades técnicas como las actitudes hacia el cambio.
La IA ofrece múltiples oportunidades para mejorar la enseñanza y la investigación, destacándose
la personalización del aprendizaje, que permite adaptar los contenidos a las necesidades
individuales, y la automatización de tareas administrativas que libera tiempo para la enseñanza.
Además, la facilita la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos, enriqueciendo la
calidad investigativa apoyando la toma de decisiones educativas. No obstante, es fundamental
implementar estas oportunidades de manera crítica, considerando los riesgos asociados y
manteniendo un enfoque centrado en el estudiante.
Dentro de esto, se propone implementar programas especícos sobre el uso de la IA en la
educación, que incluyan talleres prácticos, seminarios y cursos en línea. Estos programas deben
enfocarse en el desarrollo de competencias digitales e investigativas, asegurando que los docentes
adquieran conanza y habilidades para integrar la IA en su práctica pedagógica. Además, se
sugiere ofrecer certicaciones para reconocer formalmente estas competencias.
Las universidades deben establecer marcos normativos que promuevan la integración de la IA
en el currículo y en las prácticas académicas, facilitando la adopción de tecnologías emergentes
y garantizando el acceso a los recursos tecnológicos adecuados. También es esencial fomentar
la cooperación entre campus, liales y disciplinas para desarrollar enfoques multidisciplinarios
en la enseñanza e investigación sobre la IA, potenciando el intercambio de conocimientos y
experiencias. Se resalta la necesidad de incentivar la participación de los docentes en proyectos
que utilicen IA, permitiendo la experimentación con sus benecios y desafíos. La difusión de
casos de éxito a través de conferencias, seminarios y publicaciones servirá como motivación para
adoptar nuevas metodologías.
Las universidades deben invertir en mejorar la infraestructura tecnológica para garantizar que
docentes y estudiantes cuenten con las herramientas necesarias para un uso efectivo de las IA.
Asimismo, se deben implementar sistema de evaluación continua para medir el impacto de la
formación y el uso de la IA en los aprendizajes, junto con mecanismos de apoyo psicológico y
emocional para abordar la resistencia al cambio y las inquietudes relacionadas con la adopción
tecnológica.
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ACTITUDES Y CAPACIDADES INVESTIGATIVAS FRENTE A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: DESAFÍOS DE LOS
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