Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1827
https://doi.org/10.69639/arandu.v13i2.2306
Ecosistemas educativos inteligentes: Integración de la
inteligencia artificial en el aprendizaje
Intelligent educational ecosystems: integrating artificial intelligence into learning
Sonia del Pilar Andrade Andino
sdandradea@ube.edu.ec
https://orcid.org/0009-0007-6926-9074
Universidad Bolivariana del Ecuador
Durán - Ecuador
Carlos Alberto Altamirano Chávez
caaltamiranoc@ube.edu.ec
https://orcid.org/0009-0002-2086-102X
Universidad Bolivariana del Ecuador
Durán - Ecuador
Angel León Coloma Carrasco
alcolomac@ube.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-9625-5950
Universidad Bolivariana del Ecuador
Durán - Ecuador
Hendy Maier Perez Barrera
hmperezb@ube.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-1989-2136
Universidad Bolivariana del Ecuador
Durán – Ecuador
Artículo recibido: 10 mayo 2026- Aceptado para publicación:16 junio 2026
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar.
RESUMEN
La inteligencia artificial en la educación ha impulsado la transformación de los procesos de
enseñanza-aprendizaje, permitiendo la construcción de ecosistemas educativos inteligentes
caracterizados por la integración de tecnologías digitales, sistemas de actividades pedagógicas
innovadoras y mediación docente. En este contexto, la presente investigación tuvo como objetivo
diseñar un sistema de actividades pedagógicas mediadas por IA para complementar los procesos
de enseñanza-aprendizaje en estudiantes de educación general básica media mediante estrategias
activas, colaborativas y contextualizadas. La investigación se desarrolló desde un enfoque mixto
con alcance descriptivo y carácter aplicado, bajo un diseño no experimental. Asimismo, se
incorporó una revisión documental, orientada al análisis de investigaciones relacionadas con
inteligencia artificial y educación. Población 60 estudiantes de la Unidad Educativa Comunitaria
Intercultural Bilingüe Santiago de Quito. Como técnicas de recolección, la encuesta y la revisión
documental científica. Los resultados del diagnóstico evidencian la viabilidad de incorporar
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1828
sistemas de actividades pedagógicas innovadoras que fomenten la participación activa, el
aprendizaje autónomo, la motivación y la integración de recursos tecnológicos dentro del aula. A
partir de esto, se diseñó la propuesta pedagógica “Smart Learning School: Modelo de integración
de IA en Educación Básica”, estructurada mediante un sistema de actividades pedagógicas como
gamificación, aprendizaje basado en proyectos, aula invertida y trabajo colaborativo, articuladas
con herramientas de IA como ChatGPT, Kahoot, Quizizz, Canva IA y Perplexity. Se concluye
que la integración estructurada de la IA dentro de los ecosistemas educativos da lugar a
experiencias de aprendizaje más dinámicas, participativas y contextualizadas.
Palabras clave: inteligencia artificial, ecosistemas educativos inteligentes, estrategias
pedagógicas, aprendizaje autónomo, gamificación
ABSTRACT
Artificial intelligence in education has driven the transformation of teaching–learning processes,
enabling the construction of intelligent educational ecosystems characterized by the integration
of digital technologies, innovative pedagogical activity systems, and teacher mediation. In this
context, the present research aimed to design a system of pedagogical activities mediated by AI
to complement the teaching–learning processes of middle-level basic education students through
active, collaborative, and contextualized strategies. The research was developed from a mixed-
methods approach with a descriptive scope and an applied nature, following a non-experimental
design. A documentary review was also included, focused on the analysis of studies related to
artificial intelligence and education. Population: 60 students from the Unidad Educativa
Comunitaria Intercultural Bilingüe Santiago de Quito. Data collection techniques included a
survey and a scientific documentary review. The diagnostic results demonstrate the feasibility of
incorporating innovative pedagogical activity systems that promote active participation,
autonomous learning, motivation, and the integration of technological resources within the
classroom. Based on this, the pedagogical proposal “Smart Learning School: AI Integration
Model in Basic Education” was designed, structured through a system of pedagogical activities
such as gamification, project-based learning, flipped classroom, and collaborative work,
articulated with AI tools like ChatGPT, Kahoot, Quizizz, Canva AI, and Perplexity. It is
concluded that the structured integration of AI within educational ecosystems leads to more
dynamic, participatory, and contextualized learning experiences.
Keywords: artificial intelligence, intelligent educational ecosystems, pedagogical
strategies, autonomous learning, gamification
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
sistemas de actividades pedagógicas innovadoras que fomenten la participación activa, el
aprendizaje autónomo, la motivación y la integración de recursos tecnológicos dentro del aula. A
partir de esto, se diseñó la propuesta pedagógica “Smart Learning School: Modelo de integración
de IA en Educación Básica”, estructurada mediante un sistema de actividades pedagógicas como
gamificación, aprendizaje basado en proyectos, aula invertida y trabajo colaborativo, articuladas
con herramientas de IA como ChatGPT, Kahoot, Quizizz, Canva IA y Perplexity. Se concluye
que la integración estructurada de la IA dentro de los ecosistemas educativos da lugar a
experiencias de aprendizaje más dinámicas, participativas y contextualizadas.
Palabras clave: inteligencia artificial, ecosistemas educativos inteligentes, estrategias
pedagógicas, aprendizaje autónomo, gamificación
ABSTRACT
Artificial intelligence in education has driven the transformation of teaching–learning processes,
enabling the construction of intelligent educational ecosystems characterized by the integration
of digital technologies, innovative pedagogical activity systems, and teacher mediation. In this
context, the present research aimed to design a system of pedagogical activities mediated by AI
to complement the teaching–learning processes of middle-level basic education students through
active, collaborative, and contextualized strategies. The research was developed from a mixed-
methods approach with a descriptive scope and an applied nature, following a non-experimental
design. A documentary review was also included, focused on the analysis of studies related to
artificial intelligence and education. Population: 60 students from the Unidad Educativa
Comunitaria Intercultural Bilingüe Santiago de Quito. Data collection techniques included a
survey and a scientific documentary review. The diagnostic results demonstrate the feasibility of
incorporating innovative pedagogical activity systems that promote active participation,
autonomous learning, motivation, and the integration of technological resources within the
classroom. Based on this, the pedagogical proposal “Smart Learning School: AI Integration
Model in Basic Education” was designed, structured through a system of pedagogical activities
such as gamification, project-based learning, flipped classroom, and collaborative work,
articulated with AI tools like ChatGPT, Kahoot, Quizizz, Canva AI, and Perplexity. It is
concluded that the structured integration of AI within educational ecosystems leads to more
dynamic, participatory, and contextualized learning experiences.
Keywords: artificial intelligence, intelligent educational ecosystems, pedagogical
strategies, autonomous learning, gamification
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1829
INTRODUCCIÓN
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la enseñanza ha dado paso a nuevos
entornos caracterizados por la interacción entre recursos digitales, metodologías activas y
procesos de personalización del conocimiento. En la actualidad, la IA representa una innovación
tecnológica y una herramienta viable para fortalecer la mediación pedagógica, optimizar el
acompañamiento docente y responder a las necesidades educativas presentes en la sociedad
contemporánea. Su implementación dentro de los ecosistemas educativos inteligentes ha
favorecido el desarrollo de plataformas adaptativas, sistemas de tutoría virtual, asistentes
inteligentes y recursos digitales orientados a mejorar la experiencia formativa de los estudiantes
(Baltazar, 2023; Troncoso et al., 2023; Martínez et al., 2023; Román, 2024).
La aplicación de herramientas de IA dentro de actividades pedagógicas complementa la
personalización del aprendizaje, el acceso a retroalimentación inmediata y el fortalecimiento de
habilidades cognitivas relacionadas con la resolución de problemas, el pensamiento crítico y la
autonomía académica. Asimismo, estas estrategias permiten diversificar las experiencias
educativas y responder a las necesidades presentes en contextos escolares contemporáneos
(Merino et al., 2023; Durán et al., 2024; Gangotena et al., 2023).
Cuyas necesidades se presentan en diferentes contextos e instituciones educativas, como es
el caso de la Unidad Educativa Comunitaria Intercultural Bilingüe Santiago de Quito, ubicada en
una zona rural de la provincia de Chimborazo se identifica una carencia en la integración
pedagógica sistemática de herramientas de (IA) en las actividades escolares. Aunque la IA tiene
potencial para personalizar el aprendizaje, ofrecer retroalimentación inmediata y fortalecer
habilidades como la resolución de problemas, el pensamiento crítico y la autonomía, su
incorporación actual es puntual y no responde a propuestas pedagógicas organizadas. Esta
situación genera prácticas docentes desarticuladas, uso instrumental de la tecnología y
desigualdad en las experiencias educativas entre estudiantes, limitando la posibilidad de diseñar
actividades dinámicas, participativas y contextualizadas donde la IA funcione como recurso
mediador. Además, la ausencia de una metodología clara y de formación docente específica
dificulta la adaptación de las estrategias a la diversidad intercultural y bilingüe del plantel,
poniendo en riesgo la pertinencia cultural y la equidad en el acceso a los beneficios educativos de
la IA.
La implementación de la IA en la educación requiere propuestas pedagógicas organizadas
que permitan integrar estas tecnologías de manera coherente dentro del proceso de enseñanza-
aprendizaje. En este sentido, los sistemas de actividades pedagógicas establecen una alternativa
metodológica orientada a estructurar experiencias de aprendizaje dinámicas, participativas y
contextualizadas, donde la tecnología actúe como un recurso mediador y no únicamente
instrumental.
INTRODUCCIÓN
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la enseñanza ha dado paso a nuevos
entornos caracterizados por la interacción entre recursos digitales, metodologías activas y
procesos de personalización del conocimiento. En la actualidad, la IA representa una innovación
tecnológica y una herramienta viable para fortalecer la mediación pedagógica, optimizar el
acompañamiento docente y responder a las necesidades educativas presentes en la sociedad
contemporánea. Su implementación dentro de los ecosistemas educativos inteligentes ha
favorecido el desarrollo de plataformas adaptativas, sistemas de tutoría virtual, asistentes
inteligentes y recursos digitales orientados a mejorar la experiencia formativa de los estudiantes
(Baltazar, 2023; Troncoso et al., 2023; Martínez et al., 2023; Román, 2024).
La aplicación de herramientas de IA dentro de actividades pedagógicas complementa la
personalización del aprendizaje, el acceso a retroalimentación inmediata y el fortalecimiento de
habilidades cognitivas relacionadas con la resolución de problemas, el pensamiento crítico y la
autonomía académica. Asimismo, estas estrategias permiten diversificar las experiencias
educativas y responder a las necesidades presentes en contextos escolares contemporáneos
(Merino et al., 2023; Durán et al., 2024; Gangotena et al., 2023).
Cuyas necesidades se presentan en diferentes contextos e instituciones educativas, como es
el caso de la Unidad Educativa Comunitaria Intercultural Bilingüe Santiago de Quito, ubicada en
una zona rural de la provincia de Chimborazo se identifica una carencia en la integración
pedagógica sistemática de herramientas de (IA) en las actividades escolares. Aunque la IA tiene
potencial para personalizar el aprendizaje, ofrecer retroalimentación inmediata y fortalecer
habilidades como la resolución de problemas, el pensamiento crítico y la autonomía, su
incorporación actual es puntual y no responde a propuestas pedagógicas organizadas. Esta
situación genera prácticas docentes desarticuladas, uso instrumental de la tecnología y
desigualdad en las experiencias educativas entre estudiantes, limitando la posibilidad de diseñar
actividades dinámicas, participativas y contextualizadas donde la IA funcione como recurso
mediador. Además, la ausencia de una metodología clara y de formación docente específica
dificulta la adaptación de las estrategias a la diversidad intercultural y bilingüe del plantel,
poniendo en riesgo la pertinencia cultural y la equidad en el acceso a los beneficios educativos de
la IA.
La implementación de la IA en la educación requiere propuestas pedagógicas organizadas
que permitan integrar estas tecnologías de manera coherente dentro del proceso de enseñanza-
aprendizaje. En este sentido, los sistemas de actividades pedagógicas establecen una alternativa
metodológica orientada a estructurar experiencias de aprendizaje dinámicas, participativas y
contextualizadas, donde la tecnología actúe como un recurso mediador y no únicamente
instrumental.
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1830
Desde esta perspectiva, el diseño de actividades mediadas por IA debe responder a criterios
pedagógicos claros, considerando las características del contexto educativo, los objetivos de
aprendizaje y la participación activa del estudiante dentro del aula. De esta manera, la IA se
orienta a convertirse en una herramienta de apoyo para fortalecer procesos educativos más
innovadores, inclusivos y adaptables a las demandas actuales de la educación.
En la Unidad Educativa Comunitaria Intercultural Bilingüe Santiago de Quito se evidencia
una limitada integración pedagógica de herramientas de IA dentro de las actividades escolares.
Aunque estas tecnologías poseen potencial para fortalecer el aprendizaje personalizado y la
retroalimentación inmediata, su utilización continúa siendo aislada y poco estructurada
pedagógicamente. Esta situación limita el desarrollo de experiencias educativas dinámicas,
participativas y contextualizadas.
En base a estas necesidades e insuficiencias surge la siguiente interrogante, ¿Cómo mejorar
el aprendizaje de los estudiantes de educación básica de la Unidad Educativa Comunitaria
Intercultural Bilingüe Santiago de Quito?
Para dar solución al problema de investigación se plantea como objetivo, diseñar un sistema
de actividades pedagógicas basadas en IA orientadas al fortalecimiento de sistema de actividades
pedagógicas de aprendizaje activas e innovadoras en educación básica media.
La IA en la educación ha dado lugar a la estructuración de ecosistemas educativos
inteligentes, entendidos como entornos dinámicos donde convergen tecnologías digitales, actores
educativos y procesos pedagógicos interrelacionados. En estos escenarios, la IA no asume
únicamente una función instrumental, sino que reorganiza la dinámica del aprendizaje mediante
el análisis de datos, la automatización de procesos y la generación de respuestas adaptativas
acordes con las demandas de la sociedad moderna (Baltazar, 2023; Troncoso et al., 2023;
Martínez et al., 2023; Román, 2024).
Diversos estudios destacan que la IA optimiza la gestión educativa y enriquece la
experiencia de aprendizaje a través de herramientas como sistemas de tutoría inteligente,
plataformas adaptativas, asistentes virtuales y sistemas de evaluación automatizada. Asimismo,
su integración facilita el análisis del desempeño estudiantil y favorece la toma de decisiones
pedagógicas fundamentadas en datos (Chounta et al., 2022).
No obstante, la incorporación de estas tecnologías requiere una articulación coherente con
los enfoques pedagógicos, evitando una adopción centrada únicamente en la eficiencia
tecnológica y promoviendo una visión crítica que garantice su pertinencia en contextos educativos
diversos (Gallent et al., 2024).
Personalización del aprendizaje
Uno de los principales aportes de la IA en el ámbito educativo radica en la capacidad de
personalizar el aprendizaje. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, las plataformas
digitales consiguen adaptar contenidos, ritmos y estrategias didácticas de acuerdo con las
Desde esta perspectiva, el diseño de actividades mediadas por IA debe responder a criterios
pedagógicos claros, considerando las características del contexto educativo, los objetivos de
aprendizaje y la participación activa del estudiante dentro del aula. De esta manera, la IA se
orienta a convertirse en una herramienta de apoyo para fortalecer procesos educativos más
innovadores, inclusivos y adaptables a las demandas actuales de la educación.
En la Unidad Educativa Comunitaria Intercultural Bilingüe Santiago de Quito se evidencia
una limitada integración pedagógica de herramientas de IA dentro de las actividades escolares.
Aunque estas tecnologías poseen potencial para fortalecer el aprendizaje personalizado y la
retroalimentación inmediata, su utilización continúa siendo aislada y poco estructurada
pedagógicamente. Esta situación limita el desarrollo de experiencias educativas dinámicas,
participativas y contextualizadas.
En base a estas necesidades e insuficiencias surge la siguiente interrogante, ¿Cómo mejorar
el aprendizaje de los estudiantes de educación básica de la Unidad Educativa Comunitaria
Intercultural Bilingüe Santiago de Quito?
Para dar solución al problema de investigación se plantea como objetivo, diseñar un sistema
de actividades pedagógicas basadas en IA orientadas al fortalecimiento de sistema de actividades
pedagógicas de aprendizaje activas e innovadoras en educación básica media.
La IA en la educación ha dado lugar a la estructuración de ecosistemas educativos
inteligentes, entendidos como entornos dinámicos donde convergen tecnologías digitales, actores
educativos y procesos pedagógicos interrelacionados. En estos escenarios, la IA no asume
únicamente una función instrumental, sino que reorganiza la dinámica del aprendizaje mediante
el análisis de datos, la automatización de procesos y la generación de respuestas adaptativas
acordes con las demandas de la sociedad moderna (Baltazar, 2023; Troncoso et al., 2023;
Martínez et al., 2023; Román, 2024).
Diversos estudios destacan que la IA optimiza la gestión educativa y enriquece la
experiencia de aprendizaje a través de herramientas como sistemas de tutoría inteligente,
plataformas adaptativas, asistentes virtuales y sistemas de evaluación automatizada. Asimismo,
su integración facilita el análisis del desempeño estudiantil y favorece la toma de decisiones
pedagógicas fundamentadas en datos (Chounta et al., 2022).
No obstante, la incorporación de estas tecnologías requiere una articulación coherente con
los enfoques pedagógicos, evitando una adopción centrada únicamente en la eficiencia
tecnológica y promoviendo una visión crítica que garantice su pertinencia en contextos educativos
diversos (Gallent et al., 2024).
Personalización del aprendizaje
Uno de los principales aportes de la IA en el ámbito educativo radica en la capacidad de
personalizar el aprendizaje. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, las plataformas
digitales consiguen adaptar contenidos, ritmos y estrategias didácticas de acuerdo con las
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1831
características individuales de cada estudiante, favoreciendo procesos educativos
contextualizados y con flexibilidad (Bolaño & Duarte, 2024; Robalino et al., 2024).
Esta característica de adaptación fortalece la atención a la diversidad y promueve la
inclusión educativa, permitiendo responder a distintos estilos y ritmos de aprendizaje presentes
en la educación básica. También, la IA contribuye a la detección temprana de dificultades
académicas y facilita la implementación de estrategias diferenciadas orientadas al
acompañamiento estudiantil (Casillas et al., 2024; Camones et al., 2023).
Sin embargo, este proceso no se considera pertinente en su totalidad como una
automatización sistémica del aprendizaje, es un mecanismo de mediación pedagógica que
requiere la participación activa del docente para garantizar la eficacia de los contenidos y evitar
la fragmentación del conocimiento (Casanova y Martínez, 2025).
Motivación, autonomía y participación
El uso de herramientas de IA influye en dimensiones fundamentales del aprendizaje, como
la motivación, la autonomía y la participación estudiantil. Por lo tanto, estas tecnologías
incrementan el interés de los estudiantes y favorecen su implicación en las actividades
académicas, especialmente cuando incorporan recursos interactivos y elementos gamificados
(Rojas & Soto, 2025).
La IA ha revolucionado la educación primaria mediante tecnologías que personalizan el
aprendizaje, fortalecen el desarrollo cognitivo y promueven procesos educativos más equitativos.
Entre las aplicaciones más relevantes se encuentran los tutores virtuales, plataformas adaptativas,
sistemas de evaluación automatizada y herramientas de aprendizaje gamificadas, las cuales han
demostrado mejorar habilidades matemáticas, comprensión lectora y motivación estudiantil al
ajustar contenidos a las necesidades individuales y proporcionar retroalimentación inmediata
(Rojas & Soto, 2025).
Gangotena et al. (2023), en el artículo “Recursos digitales con inteligencia artificial para
mejorar el aprendizaje de los estudiantes de Primaria”, enfatizan que la importancia de estas
herramientas reside en su capacidad para personalizar el proceso educativo, mejorar la
interactividad, proporcionar retroalimentación inmediata, facilitar el acceso a información
actualizada y promover habilidades del siglo XXI, como el pensamiento crítico y la resolución de
problemas. Además, destacan que estas tecnologías favorecen la inclusión y la equidad al
adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes y fortalecer su motivación y
compromiso académico (Gangotena et al., 2023).
Asimismo, la retroalimentación inmediata y la adaptación de contenidos que ofrecen los
recursos digitales dotados de IA posibilitan que cada estudiante avance a su propio ritmo y
fortalezca áreas específicas de mejora mediante experiencias más interactivas y dinámicas,
promoviendo el aprendizaje autónomo y el desarrollo de competencias cognitivas relevantes en
los contextos educativos actuales (Merino et al., 2023; Durán et al., 2024).
características individuales de cada estudiante, favoreciendo procesos educativos
contextualizados y con flexibilidad (Bolaño & Duarte, 2024; Robalino et al., 2024).
Esta característica de adaptación fortalece la atención a la diversidad y promueve la
inclusión educativa, permitiendo responder a distintos estilos y ritmos de aprendizaje presentes
en la educación básica. También, la IA contribuye a la detección temprana de dificultades
académicas y facilita la implementación de estrategias diferenciadas orientadas al
acompañamiento estudiantil (Casillas et al., 2024; Camones et al., 2023).
Sin embargo, este proceso no se considera pertinente en su totalidad como una
automatización sistémica del aprendizaje, es un mecanismo de mediación pedagógica que
requiere la participación activa del docente para garantizar la eficacia de los contenidos y evitar
la fragmentación del conocimiento (Casanova y Martínez, 2025).
Motivación, autonomía y participación
El uso de herramientas de IA influye en dimensiones fundamentales del aprendizaje, como
la motivación, la autonomía y la participación estudiantil. Por lo tanto, estas tecnologías
incrementan el interés de los estudiantes y favorecen su implicación en las actividades
académicas, especialmente cuando incorporan recursos interactivos y elementos gamificados
(Rojas & Soto, 2025).
La IA ha revolucionado la educación primaria mediante tecnologías que personalizan el
aprendizaje, fortalecen el desarrollo cognitivo y promueven procesos educativos más equitativos.
Entre las aplicaciones más relevantes se encuentran los tutores virtuales, plataformas adaptativas,
sistemas de evaluación automatizada y herramientas de aprendizaje gamificadas, las cuales han
demostrado mejorar habilidades matemáticas, comprensión lectora y motivación estudiantil al
ajustar contenidos a las necesidades individuales y proporcionar retroalimentación inmediata
(Rojas & Soto, 2025).
Gangotena et al. (2023), en el artículo “Recursos digitales con inteligencia artificial para
mejorar el aprendizaje de los estudiantes de Primaria”, enfatizan que la importancia de estas
herramientas reside en su capacidad para personalizar el proceso educativo, mejorar la
interactividad, proporcionar retroalimentación inmediata, facilitar el acceso a información
actualizada y promover habilidades del siglo XXI, como el pensamiento crítico y la resolución de
problemas. Además, destacan que estas tecnologías favorecen la inclusión y la equidad al
adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes y fortalecer su motivación y
compromiso académico (Gangotena et al., 2023).
Asimismo, la retroalimentación inmediata y la adaptación de contenidos que ofrecen los
recursos digitales dotados de IA posibilitan que cada estudiante avance a su propio ritmo y
fortalezca áreas específicas de mejora mediante experiencias más interactivas y dinámicas,
promoviendo el aprendizaje autónomo y el desarrollo de competencias cognitivas relevantes en
los contextos educativos actuales (Merino et al., 2023; Durán et al., 2024).
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1832
Rol docente
La incorporación de la inteligencia artificial en el aula no sustituye la función del docente,
más bien fortalece su rol como mediador estratégico y reflexivo dentro del proceso educativo. En
este contexto, el profesorado asume funciones de guía, orientador y facilitador del aprendizaje,
integrando herramientas tecnológicas en función de objetivos pedagógicos claros y
contextualizados.
La investigación titulada “Educación primaria mediada con IA desde la mirada docente”
analiza la implementación de la IA en educación primaria desde las experiencias del profesorado.
El estudio señala que los docentes relacionan estas tecnologías con la personalización del
aprendizaje, la detección temprana de dificultades académicas y la reducción de tareas
administrativas, destacando su utilidad como apoyo pedagógico dentro de la práctica educativa
cotidiana (Camones et al., 2023).
Asimismo, en el contexto ecuatoriano comienzan a desarrollarse experiencias educativas
que incorporan sistemas de tutoría virtual basados en IA y plataformas digitales orientadas al
fortalecimiento de contenidos curriculares específicos. Estas iniciativas manifiestan interés
creciente por integrar tecnologías emergentes en los procesos de enseñanza-aprendizaje (Flores,
2023).
No obstante, la integración de la inteligencia artificial en la educación ecuatoriana continúa
enfrentando limitaciones relacionadas con la brecha digital, la infraestructura tecnológica
insuficiente y la necesidad de procesos de formación docente que superen el dominio técnico de
las herramientas e incorporen enfoques pedagógicos y reflexivos (Ruiz, M. & Yépez, G. 2024).
MATERIALES Y MÉTODOS
La presente investigación se desarrolló desde un enfoque cualitativo y cuantitativo, en este
sentido, el componente cuantitativo permitió identificar tendencias en las respuestas de los
participantes , debido a que estuvo orientada a comprender las necesidades pedagógicas
relacionadas con la integración de la inteligencia artificial en los procesos educativos y, a partir
de ello, diseñar un sistema de actividades pedagógicas contextualizado (Arias, 2023). Este
enfoque permitió analizar de manera interpretativa las dinámicas educativas asociadas al uso de
herramientas tecnológicas dentro del aula, considerando las características del contexto escolar y
las posibilidades de aplicación de estrategias innovadoras.
Asimismo, la investigación incorporó elementos de revisión documental sistemática
mediante el modelo PRISMA 2020 (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-
Analyses), el cual garantiza transparencia, rigor y reproducibilidad en el proceso de revisión, lo
que permitió organizar, seleccionar y analizar información científica relacionada con IA y
educación.
Rol docente
La incorporación de la inteligencia artificial en el aula no sustituye la función del docente,
más bien fortalece su rol como mediador estratégico y reflexivo dentro del proceso educativo. En
este contexto, el profesorado asume funciones de guía, orientador y facilitador del aprendizaje,
integrando herramientas tecnológicas en función de objetivos pedagógicos claros y
contextualizados.
La investigación titulada “Educación primaria mediada con IA desde la mirada docente”
analiza la implementación de la IA en educación primaria desde las experiencias del profesorado.
El estudio señala que los docentes relacionan estas tecnologías con la personalización del
aprendizaje, la detección temprana de dificultades académicas y la reducción de tareas
administrativas, destacando su utilidad como apoyo pedagógico dentro de la práctica educativa
cotidiana (Camones et al., 2023).
Asimismo, en el contexto ecuatoriano comienzan a desarrollarse experiencias educativas
que incorporan sistemas de tutoría virtual basados en IA y plataformas digitales orientadas al
fortalecimiento de contenidos curriculares específicos. Estas iniciativas manifiestan interés
creciente por integrar tecnologías emergentes en los procesos de enseñanza-aprendizaje (Flores,
2023).
No obstante, la integración de la inteligencia artificial en la educación ecuatoriana continúa
enfrentando limitaciones relacionadas con la brecha digital, la infraestructura tecnológica
insuficiente y la necesidad de procesos de formación docente que superen el dominio técnico de
las herramientas e incorporen enfoques pedagógicos y reflexivos (Ruiz, M. & Yépez, G. 2024).
MATERIALES Y MÉTODOS
La presente investigación se desarrolló desde un enfoque cualitativo y cuantitativo, en este
sentido, el componente cuantitativo permitió identificar tendencias en las respuestas de los
participantes , debido a que estuvo orientada a comprender las necesidades pedagógicas
relacionadas con la integración de la inteligencia artificial en los procesos educativos y, a partir
de ello, diseñar un sistema de actividades pedagógicas contextualizado (Arias, 2023). Este
enfoque permitió analizar de manera interpretativa las dinámicas educativas asociadas al uso de
herramientas tecnológicas dentro del aula, considerando las características del contexto escolar y
las posibilidades de aplicación de estrategias innovadoras.
Asimismo, la investigación incorporó elementos de revisión documental sistemática
mediante el modelo PRISMA 2020 (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-
Analyses), el cual garantiza transparencia, rigor y reproducibilidad en el proceso de revisión, lo
que permitió organizar, seleccionar y analizar información científica relacionada con IA y
educación.
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1833
La investigación es de tipo descriptiva. Se fundamenta en el diseño de un sistema de
actividades pedagógicas mediadas por IA como respuesta a una necesidad educativa dentro del
contexto escolar, el alcance descriptivo permitió caracterizar aspectos relacionados con el uso
pedagógico de la IA, las didácticas y las necesidades presentes en el proceso de enseñanza-
aprendizaje (Haro et al., 2024).
El estudio respondió a un diseño no experimental, ya que el fenómeno investigado fue
analizado en su contexto natural sin manipulación de variables. La investigación se centró en
identificar necesidades pedagógicas vinculadas con la integración de herramientas de inteligencia
artificial dentro del aula, con el propósito de estructurar una propuesta pedagógica adaptable a
distintos escenarios educativos.
La población estuvo conformada por 60 estudiantes de educación general básica media
pertenecientes a la Unidad Educativa Comunitaria Intercultural Bilingüe Santiago de Quito,
ubicada en la provincia de Chimborazo. Debido a que se trabajó con la totalidad de los
participantes accesibles dentro del contexto investigado, no fue necesario aplicar procedimientos
de muestreo.
Como técnicas de recolección de información se emplearon:
Encuesta dirigida a estudiantes
La revisión documental permitió identificar antecedentes, enfoques teóricos y
experiencias relacionadas con la integración de la IA en contextos educativos. Por su parte, la
encuesta permitió la identificación de necesidades pedagógicas.
Para la recolección de información se utilizaron los siguientes instrumentos:
Cuestionario estructurado dirigido a estudiantes
El cuestionario estuvo compuesto por diez ítems relacionados con el aprendizaje, uso de
herramientas tecnológicas y actividades innovadoras mediadas por inteligencia artificial. Los
instrumentos fueron sometidos a validación mediante juicio de expertos, quienes evaluaron
criterios de claridad, pertinencia y coherencia en relación con los objetivos de la investigación.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Resultados de la encuesta a estudiantes
Figura 1
Inteligencia artificial en el proceso pedagógico
La investigación es de tipo descriptiva. Se fundamenta en el diseño de un sistema de
actividades pedagógicas mediadas por IA como respuesta a una necesidad educativa dentro del
contexto escolar, el alcance descriptivo permitió caracterizar aspectos relacionados con el uso
pedagógico de la IA, las didácticas y las necesidades presentes en el proceso de enseñanza-
aprendizaje (Haro et al., 2024).
El estudio respondió a un diseño no experimental, ya que el fenómeno investigado fue
analizado en su contexto natural sin manipulación de variables. La investigación se centró en
identificar necesidades pedagógicas vinculadas con la integración de herramientas de inteligencia
artificial dentro del aula, con el propósito de estructurar una propuesta pedagógica adaptable a
distintos escenarios educativos.
La población estuvo conformada por 60 estudiantes de educación general básica media
pertenecientes a la Unidad Educativa Comunitaria Intercultural Bilingüe Santiago de Quito,
ubicada en la provincia de Chimborazo. Debido a que se trabajó con la totalidad de los
participantes accesibles dentro del contexto investigado, no fue necesario aplicar procedimientos
de muestreo.
Como técnicas de recolección de información se emplearon:
Encuesta dirigida a estudiantes
La revisión documental permitió identificar antecedentes, enfoques teóricos y
experiencias relacionadas con la integración de la IA en contextos educativos. Por su parte, la
encuesta permitió la identificación de necesidades pedagógicas.
Para la recolección de información se utilizaron los siguientes instrumentos:
Cuestionario estructurado dirigido a estudiantes
El cuestionario estuvo compuesto por diez ítems relacionados con el aprendizaje, uso de
herramientas tecnológicas y actividades innovadoras mediadas por inteligencia artificial. Los
instrumentos fueron sometidos a validación mediante juicio de expertos, quienes evaluaron
criterios de claridad, pertinencia y coherencia en relación con los objetivos de la investigación.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Resultados de la encuesta a estudiantes
Figura 1
Inteligencia artificial en el proceso pedagógico
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1834
Análisis de resultados de la figura 1: Los resultados de la pregunta uno refleja que el
68,3% de los estudiantes indicó estar totalmente de acuerdo con que el uso de herramientas
basadas en IA puede apoyar el proceso de aprendizaje, mientras que el 21,7% indicó estar de
acuerdo y un 10% se ubicó en una posición neutral, sin registrarse respuestas de desacuerdo. Estos
resultados permiten inferir que la IA en contextos educativos es un elemento de apoyo para el
aprendizaje.
Figura 2
Inteligencia artificial en la comprensión de contenidos académicos
Análisis de resultados de la figura 2: El análisis de resultados de la pregunta dos indica
que el 76,7% está totalmente de acuerdo con que la IA facilita la comprensión de contenidos
académicos, seguido de un 13,3% que señaló estar de acuerdo, mientras que el 8,3% adoptó una
postura neutral y apenas un 1,7% expresó desacuerdo, sin registrarse respuestas de rechazo
absoluto. Este análisis demuestra que la implementación de herramientas de IA es necesaria para
comprender contenidos académicos en la básica media.
Figura 3
Autonomía del aprendizaje con inteligencia artificial
Análisis de resultados de la figura 3: Según lo expresado por los encuestados en la
pregunta tres, el 83,3% manifestó estar en total concordancia con que el uso de la IA promueve
la autonomía en el aprendizaje, mientras que el 10% se ubicó en la opción de acuerdo y un 6,7%
adoptó una postura neutral. Por lo tanto, este análisis permite inferir que la IA es un recurso que
impulsa el aprendizaje autónomo.
Análisis de resultados de la figura 1: Los resultados de la pregunta uno refleja que el
68,3% de los estudiantes indicó estar totalmente de acuerdo con que el uso de herramientas
basadas en IA puede apoyar el proceso de aprendizaje, mientras que el 21,7% indicó estar de
acuerdo y un 10% se ubicó en una posición neutral, sin registrarse respuestas de desacuerdo. Estos
resultados permiten inferir que la IA en contextos educativos es un elemento de apoyo para el
aprendizaje.
Figura 2
Inteligencia artificial en la comprensión de contenidos académicos
Análisis de resultados de la figura 2: El análisis de resultados de la pregunta dos indica
que el 76,7% está totalmente de acuerdo con que la IA facilita la comprensión de contenidos
académicos, seguido de un 13,3% que señaló estar de acuerdo, mientras que el 8,3% adoptó una
postura neutral y apenas un 1,7% expresó desacuerdo, sin registrarse respuestas de rechazo
absoluto. Este análisis demuestra que la implementación de herramientas de IA es necesaria para
comprender contenidos académicos en la básica media.
Figura 3
Autonomía del aprendizaje con inteligencia artificial
Análisis de resultados de la figura 3: Según lo expresado por los encuestados en la
pregunta tres, el 83,3% manifestó estar en total concordancia con que el uso de la IA promueve
la autonomía en el aprendizaje, mientras que el 10% se ubicó en la opción de acuerdo y un 6,7%
adoptó una postura neutral. Por lo tanto, este análisis permite inferir que la IA es un recurso que
impulsa el aprendizaje autónomo.
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1835
Figura 4
Adaptabilidad de la inteligencia artificial con los ritmos de aprendizaje
Análisis de resultados de la figura 4: Los resultados de la pregunta cuatro muestran que
el 85% de los encuestados se manifestó totalmente de acuerdo con que el uso de tecnologías
basadas en IA se adapta a los distintos ritmos de aprendizaje, donde el 11,7% indicó estar de
acuerdo y un 3,3% se mantuvo en una posición neutral. Es decir, se refleja que la IA es necesaria
para atender la diversidad de ritmos en el proceso educativo.
Figura 5
Inteligencia artificial en relación con la motivación
Análisis de resultados de la figura 5: En los resultados de la pregunta cinco se observa
que el 90% de los encuestados manifestó estar totalmente de acuerdo con que las herramientas de
IA promueven la motivación por aprender, siguiendo con un porcentaje menor que indicó estar
de acuerdo y una proporción mínima se ubicó entre las opciones ni de acuerdo ni en desacuerdo
y en desacuerdo, sin registrarse respuestas de total desacuerdo. Este resultado permite comprender
que la IA es viable para estimular el interés, el compromiso y la disposición hacia el aprendizaje
dentro del ámbito educativo.
Figura 6
Organización de actividades académicas con inteligencia artificial
Figura 4
Adaptabilidad de la inteligencia artificial con los ritmos de aprendizaje
Análisis de resultados de la figura 4: Los resultados de la pregunta cuatro muestran que
el 85% de los encuestados se manifestó totalmente de acuerdo con que el uso de tecnologías
basadas en IA se adapta a los distintos ritmos de aprendizaje, donde el 11,7% indicó estar de
acuerdo y un 3,3% se mantuvo en una posición neutral. Es decir, se refleja que la IA es necesaria
para atender la diversidad de ritmos en el proceso educativo.
Figura 5
Inteligencia artificial en relación con la motivación
Análisis de resultados de la figura 5: En los resultados de la pregunta cinco se observa
que el 90% de los encuestados manifestó estar totalmente de acuerdo con que las herramientas de
IA promueven la motivación por aprender, siguiendo con un porcentaje menor que indicó estar
de acuerdo y una proporción mínima se ubicó entre las opciones ni de acuerdo ni en desacuerdo
y en desacuerdo, sin registrarse respuestas de total desacuerdo. Este resultado permite comprender
que la IA es viable para estimular el interés, el compromiso y la disposición hacia el aprendizaje
dentro del ámbito educativo.
Figura 6
Organización de actividades académicas con inteligencia artificial
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1836
Análisis de resultados de la figura 6: El análisis de resultados de la pregunta seis
demuestra, a consideración, que el 85% de los estudiantes se mostró totalmente de acuerdo en que
la IA contribuye a la organización de las actividades académicas; de la misma manera, un grupo
minoritario expresó estar de acuerdo y una proporción reducida que adoptó una postura neutral.
Este análisis refleja que la IA es una herramienta funcional para optimizar la planificación y el
orden de las tareas académicas.
Figura 7
Inteligencia artificial y el aprendizaje personalizado
Análisis de resultados de la figura 7: Los resultados de la pregunta siete muestran que
el 85% de los participantes manifestó estar totalmente de acuerdo en que la IA contribuye a un
aprendizaje personalizado; de igual forma, el 10% indicó estar de acuerdo. Este análisis sugiere
que la IA es un medio que permite adaptar los contenidos a las necesidades individuales de los
estudiantes.
Figura 8
Inteligencia artificial y la participación activa
Análisis de resultados de la figura 8: El análisis de los datos de la pregunta ocho refleja
que el 83,3% de los estudiantes expresó estar en total relación con que el uso de la IA en el aula
incentiva la participación de los estudiantes, seguido de un 10% que se mostró de acuerdo. Por lo
cual, la IA es un recurso necesario que dinamiza el entorno de aprendizaje, mayor interacción e
involucramiento activo y participación estudiantil durante el desarrollo de las actividades
académicas.
Análisis de resultados de la figura 6: El análisis de resultados de la pregunta seis
demuestra, a consideración, que el 85% de los estudiantes se mostró totalmente de acuerdo en que
la IA contribuye a la organización de las actividades académicas; de la misma manera, un grupo
minoritario expresó estar de acuerdo y una proporción reducida que adoptó una postura neutral.
Este análisis refleja que la IA es una herramienta funcional para optimizar la planificación y el
orden de las tareas académicas.
Figura 7
Inteligencia artificial y el aprendizaje personalizado
Análisis de resultados de la figura 7: Los resultados de la pregunta siete muestran que
el 85% de los participantes manifestó estar totalmente de acuerdo en que la IA contribuye a un
aprendizaje personalizado; de igual forma, el 10% indicó estar de acuerdo. Este análisis sugiere
que la IA es un medio que permite adaptar los contenidos a las necesidades individuales de los
estudiantes.
Figura 8
Inteligencia artificial y la participación activa
Análisis de resultados de la figura 8: El análisis de los datos de la pregunta ocho refleja
que el 83,3% de los estudiantes expresó estar en total relación con que el uso de la IA en el aula
incentiva la participación de los estudiantes, seguido de un 10% que se mostró de acuerdo. Por lo
cual, la IA es un recurso necesario que dinamiza el entorno de aprendizaje, mayor interacción e
involucramiento activo y participación estudiantil durante el desarrollo de las actividades
académicas.
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1837
Figura 9
Acompañamiento docente y la inteligencia artificial
Análisis de resultados de la figura 9: Los resultados de la pregunta nueve ponen de
manifiesto que el 88,3% de los estudiantes está totalmente de acuerdo en que la IA puede
complementar el acompañamiento del docente, mientras que un 10% señaló estar de acuerdo. Por
consiguiente, se considera que la IA es un apoyo pedagógico que fortalece la labor docente, al
facilitar el seguimiento, retroalimentación y la atención a las necesidades del estudiantado, sin
sustituir el rol del profesor.
Figura 10
El aprendizaje con inteligencia artificial
Análisis de resultados de la figura 10: De acuerdo con los resultados de la pregunta
diez, la mayoría de los estudiantes encuestados consideran que la implementación de la IA en la
educación favorece la experiencia de aprendizaje, evidenciándose que el 76,7% manifestó estar
totalmente de acuerdo, mientras que un 15% señaló estar de acuerdo. En contraste, un porcentaje
reducido se ubicó en una posición neutral o de desacuerdo, reflejando una presencia mínima de
percepciones negativas frente a esta temática. Este resultado permite comprender que, la IA es
definida como un recurso que fortalece los procesos de enseñanza-aprendizaje.
Propuesta pedagógica
Como resultado del diagnóstico realizado en el contexto educativo, se evidenció la
necesidad de incorporar un sistema de actividades innovadoras que favorezcan la participación
activa de los estudiantes, el aprendizaje dinámico y la integración de recursos tecnológicos dentro
del proceso de enseñanza-aprendizaje.
A partir de estas necesidades, se diseñó un sistema de actividades pedagógicas mediadas
por inteligencia artificial, orientado a fortalecer el aprendizaje en estudiantes de educación básica
media mediante experiencias educativas participativas, contextualizadas y adaptables a diferentes
Figura 9
Acompañamiento docente y la inteligencia artificial
Análisis de resultados de la figura 9: Los resultados de la pregunta nueve ponen de
manifiesto que el 88,3% de los estudiantes está totalmente de acuerdo en que la IA puede
complementar el acompañamiento del docente, mientras que un 10% señaló estar de acuerdo. Por
consiguiente, se considera que la IA es un apoyo pedagógico que fortalece la labor docente, al
facilitar el seguimiento, retroalimentación y la atención a las necesidades del estudiantado, sin
sustituir el rol del profesor.
Figura 10
El aprendizaje con inteligencia artificial
Análisis de resultados de la figura 10: De acuerdo con los resultados de la pregunta
diez, la mayoría de los estudiantes encuestados consideran que la implementación de la IA en la
educación favorece la experiencia de aprendizaje, evidenciándose que el 76,7% manifestó estar
totalmente de acuerdo, mientras que un 15% señaló estar de acuerdo. En contraste, un porcentaje
reducido se ubicó en una posición neutral o de desacuerdo, reflejando una presencia mínima de
percepciones negativas frente a esta temática. Este resultado permite comprender que, la IA es
definida como un recurso que fortalece los procesos de enseñanza-aprendizaje.
Propuesta pedagógica
Como resultado del diagnóstico realizado en el contexto educativo, se evidenció la
necesidad de incorporar un sistema de actividades innovadoras que favorezcan la participación
activa de los estudiantes, el aprendizaje dinámico y la integración de recursos tecnológicos dentro
del proceso de enseñanza-aprendizaje.
A partir de estas necesidades, se diseñó un sistema de actividades pedagógicas mediadas
por inteligencia artificial, orientado a fortalecer el aprendizaje en estudiantes de educación básica
media mediante experiencias educativas participativas, contextualizadas y adaptables a diferentes
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1838
escenarios escolares. La propuesta se fundamenta en la integración de herramientas tecnológicas
como recursos de mediación pedagógica, promoviendo el desarrollo de habilidades cognitivas, el
aprendizaje autónomo, la motivación académica y la interacción activa de los estudiantes durante
el desarrollo de las actividades.
Nombre de la propuesta
Smart Learning School: Modelo de integración de IA en Educación Básica
Objetivo
Diseñar una planificación de actividades mediadas por inteligencia artificial para
complementar los procesos de enseñanza-aprendizaje en estudiantes de educación general básica
media, mediante estrategias activas, colaborativas y contextualizadas.
Justificación
La propuesta: “Smart Learning School: Modelo de integración de IA en Educación
Básica”, nace como apoyo en la enseñanza y aprendizaje y sus características viables en la
personalización de contenidos, la motivación y el acompañamiento pedagógico.
En este sentido, la propuesta ofrece una guía práctica y flexible que permita integrar la
IA en actividades cotidianas del aula, respetando los principios pedagógicos, el currículo y las
características propias de la educación básica media. Asimismo, se pretende fomentar un uso
responsable de estas tecnologías, promoviendo el pensamiento crítico, la autonomía y la
participación activa del estudiantado, sin sustituir el rol del docente como mediador del
aprendizaje.
Estructura
La propuesta: “Smart Learning School: Modelo de integración de IA en Educación
Básica”, está dirigida a estudiantes de educación general básica media (5.º a 7.º grado) y se
plantea como una planificación flexible, aplicable de manera transversal en áreas como Lengua y
Literatura, Ciencias Naturales, Estudios Sociales y Matemática.
Se basa en la integración de estrategias metodológicas activas, tales como:
• Aprendizaje basado en proyectos
• Aula invertida
• Gamificación
• Trabajo colaborativo
Estas estrategias se articulan con el uso de herramientas de IA como apoyo en la búsqueda
de información, organización de tareas, generación de contenidos y evaluación del aprendizaje.
Recursos para la implementación
• Tecnológicos: computadoras, tablets o dispositivos móviles, conexión a internet y
proyector o pantalla interactiva.
• Plataformas con IA: herramientas como ChatGPT, Perplexity, Kahoot, Quizizz, Canva
con IA, entre otras.
escenarios escolares. La propuesta se fundamenta en la integración de herramientas tecnológicas
como recursos de mediación pedagógica, promoviendo el desarrollo de habilidades cognitivas, el
aprendizaje autónomo, la motivación académica y la interacción activa de los estudiantes durante
el desarrollo de las actividades.
Nombre de la propuesta
Smart Learning School: Modelo de integración de IA en Educación Básica
Objetivo
Diseñar una planificación de actividades mediadas por inteligencia artificial para
complementar los procesos de enseñanza-aprendizaje en estudiantes de educación general básica
media, mediante estrategias activas, colaborativas y contextualizadas.
Justificación
La propuesta: “Smart Learning School: Modelo de integración de IA en Educación
Básica”, nace como apoyo en la enseñanza y aprendizaje y sus características viables en la
personalización de contenidos, la motivación y el acompañamiento pedagógico.
En este sentido, la propuesta ofrece una guía práctica y flexible que permita integrar la
IA en actividades cotidianas del aula, respetando los principios pedagógicos, el currículo y las
características propias de la educación básica media. Asimismo, se pretende fomentar un uso
responsable de estas tecnologías, promoviendo el pensamiento crítico, la autonomía y la
participación activa del estudiantado, sin sustituir el rol del docente como mediador del
aprendizaje.
Estructura
La propuesta: “Smart Learning School: Modelo de integración de IA en Educación
Básica”, está dirigida a estudiantes de educación general básica media (5.º a 7.º grado) y se
plantea como una planificación flexible, aplicable de manera transversal en áreas como Lengua y
Literatura, Ciencias Naturales, Estudios Sociales y Matemática.
Se basa en la integración de estrategias metodológicas activas, tales como:
• Aprendizaje basado en proyectos
• Aula invertida
• Gamificación
• Trabajo colaborativo
Estas estrategias se articulan con el uso de herramientas de IA como apoyo en la búsqueda
de información, organización de tareas, generación de contenidos y evaluación del aprendizaje.
Recursos para la implementación
• Tecnológicos: computadoras, tablets o dispositivos móviles, conexión a internet y
proyector o pantalla interactiva.
• Plataformas con IA: herramientas como ChatGPT, Perplexity, Kahoot, Quizizz, Canva
con IA, entre otras.
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1839
• Pedagógicos: guías de trabajo, rúbricas, listas de cotejo y materiales audiovisuales.
• Humanos: docente como mediador del aprendizaje y estudiantes organizados en
dinámicas individuales y colaborativas.
Estrategias de evaluación
La evaluación se plantea como un proceso formativo, considerando:
• Observación del desempeño del estudiante
• Rúbricas para trabajos colaborativos
• Escalas de valoración (participación, autonomía, uso responsable de IA)
• Autoevaluación y coevaluación
• Revisión de productos elaborados con apoyo de IA
Resultados esperados
• Incremento de la motivación y participación estudiantil
• Mejora en la comprensión de contenidos
• Desarrollo de la autonomía y autorregulación del aprendizaje
• Uso responsable y crítico de la IA
• Optimización del tiempo pedagógico y fortalecimiento del acompañamiento docente
Validación de la propuesta
La propuesta fue sometida a un proceso de validación mediante juicio de expertos,
quienes evaluaron su pertinencia pedagógica, coherencia con los objetivos educativos, viabilidad
de implementación y relevancia en el contexto de la educación básica media.
Los resultados de esta validación permitieron realizar ajustes orientados a mejorar la
claridad de las actividades propuestas, la coherencia metodológica y la aplicabilidad en el aula.
En este sentido, la propuesta se consolida como una alternativa viable, fundamentada y adaptable
para la integración de la IA en el proceso educativo.
Propuesta de planificación de actividades con inteligencia artificial
Nivel educativo
Educación general básica media (5.º a 7.º grado).
Área
Aplicable de manera transversal (Lengua y Literatura, Ciencias Naturales, Estudios
Sociales y Matemática).
• Pedagógicos: guías de trabajo, rúbricas, listas de cotejo y materiales audiovisuales.
• Humanos: docente como mediador del aprendizaje y estudiantes organizados en
dinámicas individuales y colaborativas.
Estrategias de evaluación
La evaluación se plantea como un proceso formativo, considerando:
• Observación del desempeño del estudiante
• Rúbricas para trabajos colaborativos
• Escalas de valoración (participación, autonomía, uso responsable de IA)
• Autoevaluación y coevaluación
• Revisión de productos elaborados con apoyo de IA
Resultados esperados
• Incremento de la motivación y participación estudiantil
• Mejora en la comprensión de contenidos
• Desarrollo de la autonomía y autorregulación del aprendizaje
• Uso responsable y crítico de la IA
• Optimización del tiempo pedagógico y fortalecimiento del acompañamiento docente
Validación de la propuesta
La propuesta fue sometida a un proceso de validación mediante juicio de expertos,
quienes evaluaron su pertinencia pedagógica, coherencia con los objetivos educativos, viabilidad
de implementación y relevancia en el contexto de la educación básica media.
Los resultados de esta validación permitieron realizar ajustes orientados a mejorar la
claridad de las actividades propuestas, la coherencia metodológica y la aplicabilidad en el aula.
En este sentido, la propuesta se consolida como una alternativa viable, fundamentada y adaptable
para la integración de la IA en el proceso educativo.
Propuesta de planificación de actividades con inteligencia artificial
Nivel educativo
Educación general básica media (5.º a 7.º grado).
Área
Aplicable de manera transversal (Lengua y Literatura, Ciencias Naturales, Estudios
Sociales y Matemática).
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1840
Tabla 1
Planificación de las actividades
Tabla 1
Planificación de las actividades
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1841
Nota: Elaboración propia del autor
Nota: Elaboración propia del autor
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1842
Estrategias de evaluación
• Observación directa del desempeño del estudiante
• Rúbricas sencillas para trabajos grupales y exposiciones
• Escalas de valoración (participación, autonomía, uso responsable de la IA)
• Autoevaluación y coevaluación guiada
• Revisión de productos digitales elaborados con apoyo de IA
Resultados esperados de la propuesta
• Fortalecimiento de la motivación y participación activa de los estudiantes
• Mejora en la comprensión de contenidos curriculares
• Desarrollo de la autonomía y autorregulación del aprendizaje
• Uso responsable y pedagógico de la IA
• Optimización del tiempo docente y fortalecimiento del acompañamiento pedagógico
El diseño de la propuesta planteada permite ser adaptado a las particularidades de cada
contexto escolar, considerando las necesidades, características y dinámicas propias de cada aula.
Esta condición de adaptabilidad favorece su aplicabilidad en diversos escenarios educativos,
promoviendo su ajuste en función de los ritmos de aprendizaje, los recursos disponibles y los
enfoques pedagógicos institucionales. Asimismo, esta apertura metodológica no solo amplía su
alcance, sino que también invita a la continuidad del proceso investigativo, generando nuevas
líneas de estudio orientadas a profundizar en la integración de la IA en la educación y a explorar
su impacto en distintos niveles y realidades educativas.
Tabla 2
Validación de expertos
Aspectos Evaluados Puntaje Total Promedio Valoración
Pertinencia de la propuesta 24 4.8 Excelente
Claridad de objetivo 23 4.6 Excelente
Integración de IA 25 5.0 Excelente
Innovación 24 4.8 Excelente
Factibilidad de aplicación 22 4.4 Muy Bueno
Planificación de las actividades 24 4.8 Excelente
Evaluación y seguimiento 22 4.4 Muy Bueno
Promedio General 164 4.7 Excelente
En conclusión, los expertos consideran que la propuesta posee un nivel de aceptación
excelente, destacando la innovación, la integración de la IA y el impacto positivo en el
aprendizaje. Asimismo, se recomienda fortalecer algunos aspectos metodológicos y de
seguimiento para mejorar su aplicación educativa.
Estrategias de evaluación
• Observación directa del desempeño del estudiante
• Rúbricas sencillas para trabajos grupales y exposiciones
• Escalas de valoración (participación, autonomía, uso responsable de la IA)
• Autoevaluación y coevaluación guiada
• Revisión de productos digitales elaborados con apoyo de IA
Resultados esperados de la propuesta
• Fortalecimiento de la motivación y participación activa de los estudiantes
• Mejora en la comprensión de contenidos curriculares
• Desarrollo de la autonomía y autorregulación del aprendizaje
• Uso responsable y pedagógico de la IA
• Optimización del tiempo docente y fortalecimiento del acompañamiento pedagógico
El diseño de la propuesta planteada permite ser adaptado a las particularidades de cada
contexto escolar, considerando las necesidades, características y dinámicas propias de cada aula.
Esta condición de adaptabilidad favorece su aplicabilidad en diversos escenarios educativos,
promoviendo su ajuste en función de los ritmos de aprendizaje, los recursos disponibles y los
enfoques pedagógicos institucionales. Asimismo, esta apertura metodológica no solo amplía su
alcance, sino que también invita a la continuidad del proceso investigativo, generando nuevas
líneas de estudio orientadas a profundizar en la integración de la IA en la educación y a explorar
su impacto en distintos niveles y realidades educativas.
Tabla 2
Validación de expertos
Aspectos Evaluados Puntaje Total Promedio Valoración
Pertinencia de la propuesta 24 4.8 Excelente
Claridad de objetivo 23 4.6 Excelente
Integración de IA 25 5.0 Excelente
Innovación 24 4.8 Excelente
Factibilidad de aplicación 22 4.4 Muy Bueno
Planificación de las actividades 24 4.8 Excelente
Evaluación y seguimiento 22 4.4 Muy Bueno
Promedio General 164 4.7 Excelente
En conclusión, los expertos consideran que la propuesta posee un nivel de aceptación
excelente, destacando la innovación, la integración de la IA y el impacto positivo en el
aprendizaje. Asimismo, se recomienda fortalecer algunos aspectos metodológicos y de
seguimiento para mejorar su aplicación educativa.
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1843
DISCUSIÓN
La propuesta pedagógica “Smart Learning School: Modelo de integración de IA en
Educación Básica” se fundamenta en la necesidad de incorporar sistemas de actividades
innovadoras que permitan integrar la IA de manera estructurada dentro del proceso de enseñanza-
aprendizaje. Desde esta perspectiva, la propuesta no estima la IA únicamente como un recurso
tecnológico; se considera como una herramienta de mediación pedagógica orientada al
fortalecimiento de experiencias educativas dinámicas, participativas y contextualizadas. En este
sentido, Baltazar (2023), Troncoso et al. (2023), Martínez et al. (2023) y Román (2024) sostienen
que la IA propicia la construcción de ecosistemas educativos inteligentes mediante la articulación
de tecnologías digitales, actores educativos y procesos pedagógicos interrelacionados.
La incorporación de estrategias metodológicas activas como el aprendizaje basado en
proyectos, la gamificación, el aula invertida y el trabajo colaborativo responde a la necesidad de
promover procesos de aprendizaje más participativos y centrados en el estudiante. Bajo esta línea,
Rojas y Soto (2025) destacan que las tecnologías mediadas por IA incrementan la motivación y
el interés académico mediante recursos interactivos y dinámicos, mientras que Gangotena et al.
(2023) enfatizan que estas herramientas favorecen la interactividad, la participación y el
compromiso estudiantil dentro del aula.
En relación con el aprendizaje basado en proyectos, la propuesta integra herramientas
como ChatGPT, Perplexity y Canva con IA como recursos de apoyo para la búsqueda guiada de
información, organización de contenidos y elaboración de productos digitales. Esta perspectiva
coincide con Merino et al. (2023), quienes afirman que la IA en los procesos de aprendizaje
autónomo hace posible que los estudiantes tengan retroalimentación inmediata y adaptación de
contenidos según las necesidades. Asimismo, Durán et al. (2024) sostienen que estas herramientas
son competentes porque se vinculan con el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la
toma de decisiones, habilidades fundamentales dentro de los contextos educativos actuales.
Por otra parte, el aula invertida propuesta en “Smart Learning School” busca optimizar el
tiempo pedagógico mediante el acceso previo a materiales interactivos y recursos digitales
apoyados en IA. Este enfoque se relaciona con lo planteado por Bolaño y Duarte (2024) y
Robalino et al. (2024), quienes señalan que las plataformas basadas en IA viabilizan experiencias
de aprendizaje personalizadas y adaptadas a distintos ritmos y estilos de aprendizaje.
De igual manera, la gamificación incorporada en la propuesta mediante herramientas
como Kahoot, Quizizz y Blooket favorece la creación de ambientes de aprendizaje dinámicos e
interactivos. Según Rojas y Soto (2025), el uso de estrategias gamificadas mediadas por IA
promueve la participación activa del estudiante y la motivación académica. La propuesta también
enfatiza el trabajo colaborativo como estrategia para la interacción social y la construcción
conjunta del conocimiento mediante herramientas digitales como Canva IA, Miro y Notion IA.
DISCUSIÓN
La propuesta pedagógica “Smart Learning School: Modelo de integración de IA en
Educación Básica” se fundamenta en la necesidad de incorporar sistemas de actividades
innovadoras que permitan integrar la IA de manera estructurada dentro del proceso de enseñanza-
aprendizaje. Desde esta perspectiva, la propuesta no estima la IA únicamente como un recurso
tecnológico; se considera como una herramienta de mediación pedagógica orientada al
fortalecimiento de experiencias educativas dinámicas, participativas y contextualizadas. En este
sentido, Baltazar (2023), Troncoso et al. (2023), Martínez et al. (2023) y Román (2024) sostienen
que la IA propicia la construcción de ecosistemas educativos inteligentes mediante la articulación
de tecnologías digitales, actores educativos y procesos pedagógicos interrelacionados.
La incorporación de estrategias metodológicas activas como el aprendizaje basado en
proyectos, la gamificación, el aula invertida y el trabajo colaborativo responde a la necesidad de
promover procesos de aprendizaje más participativos y centrados en el estudiante. Bajo esta línea,
Rojas y Soto (2025) destacan que las tecnologías mediadas por IA incrementan la motivación y
el interés académico mediante recursos interactivos y dinámicos, mientras que Gangotena et al.
(2023) enfatizan que estas herramientas favorecen la interactividad, la participación y el
compromiso estudiantil dentro del aula.
En relación con el aprendizaje basado en proyectos, la propuesta integra herramientas
como ChatGPT, Perplexity y Canva con IA como recursos de apoyo para la búsqueda guiada de
información, organización de contenidos y elaboración de productos digitales. Esta perspectiva
coincide con Merino et al. (2023), quienes afirman que la IA en los procesos de aprendizaje
autónomo hace posible que los estudiantes tengan retroalimentación inmediata y adaptación de
contenidos según las necesidades. Asimismo, Durán et al. (2024) sostienen que estas herramientas
son competentes porque se vinculan con el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la
toma de decisiones, habilidades fundamentales dentro de los contextos educativos actuales.
Por otra parte, el aula invertida propuesta en “Smart Learning School” busca optimizar el
tiempo pedagógico mediante el acceso previo a materiales interactivos y recursos digitales
apoyados en IA. Este enfoque se relaciona con lo planteado por Bolaño y Duarte (2024) y
Robalino et al. (2024), quienes señalan que las plataformas basadas en IA viabilizan experiencias
de aprendizaje personalizadas y adaptadas a distintos ritmos y estilos de aprendizaje.
De igual manera, la gamificación incorporada en la propuesta mediante herramientas
como Kahoot, Quizizz y Blooket favorece la creación de ambientes de aprendizaje dinámicos e
interactivos. Según Rojas y Soto (2025), el uso de estrategias gamificadas mediadas por IA
promueve la participación activa del estudiante y la motivación académica. La propuesta también
enfatiza el trabajo colaborativo como estrategia para la interacción social y la construcción
conjunta del conocimiento mediante herramientas digitales como Canva IA, Miro y Notion IA.
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1844
Esta orientación pedagógica coordina con Casillas et al. (2024), quienes destacan que la IA es un
recurso para mejorar la inclusión y la atención a la diversidad mediante actividades adaptables a
las características individuales y colectivas de los estudiantes.
Asimismo, la estructura de la propuesta reconoce al docente como mediador principal del
aprendizaje y no como una figura sustituible por la tecnología. En este contexto, Camones et al.
(2023) sostienen que la IA dispone el rol docente al facilitar procesos de seguimiento académico,
retroalimentación y acompañamiento pedagógico. Bajo esta perspectiva, la propuesta establece
funciones específicas para el docente dentro de cada actividad, relacionadas con la orientación
metodológica, la validación de información y el acompañamiento permanente del estudiante
durante el desarrollo de las tareas.
En cuanto a la evaluación, la propuesta se sustenta en una visión formativa orientada a
valorar la participación, la autonomía, el uso responsable de la IA y la construcción de productos
colaborativos. Esta orientación coincide con Chounta et al. (2022), quienes señalan que las
herramientas basadas en IA optimizan procesos de seguimiento y evaluación mediante el análisis
del desempeño estudiantil y la retroalimentación continua.
No obstante, la implementación de la IA dentro de los contextos educativos requiere
propuestas organizadas y pedagógicamente estructuradas que orienten su aplicación de manera
responsable y contextualizada. Gallent et al. (2024) advierten que el uso de la IA no debe limitarse
a una incorporación instrumental o desarticulada, sino que debe responder a objetivos educativos
claros y a estrategias metodológicas coherentes. De igual manera, Ruiz, M. y Yépez, G. (2024)
enfatizan que las limitaciones relacionadas con infraestructura tecnológica, formación docente y
brecha digital evidencian la necesidad de modelos pedagógicos flexibles y adaptables a distintos
escenarios educativos.
CONCLUSIONES
La integración de la inteligencia artificial en los procesos educativos constituye una
alternativa innovadora para fortalecer los ecosistemas educativos inteligentes, favoreciendo
experiencias de aprendizaje más dinámicas, participativas y contextualizadas. Su incorporación
dentro del aula permite complementar las prácticas pedagógicas tradicionales mediante recursos
tecnológicos orientados al desarrollo del aprendizaje autónomo, la motivación estudiantil y la
personalización de contenidos.
Los resultados obtenidos en el diagnóstico evidenciaron una percepción favorable por
parte de los estudiantes respecto al uso de herramientas de inteligencia artificial en el aprendizaje,
destacándose aspectos como la comprensión de contenidos, la participación activa, la
organización de actividades académicas y el fortalecimiento del acompañamiento docente. Estos
hallazgos permitieron identificar la necesidad de implementar propuestas pedagógicas
Esta orientación pedagógica coordina con Casillas et al. (2024), quienes destacan que la IA es un
recurso para mejorar la inclusión y la atención a la diversidad mediante actividades adaptables a
las características individuales y colectivas de los estudiantes.
Asimismo, la estructura de la propuesta reconoce al docente como mediador principal del
aprendizaje y no como una figura sustituible por la tecnología. En este contexto, Camones et al.
(2023) sostienen que la IA dispone el rol docente al facilitar procesos de seguimiento académico,
retroalimentación y acompañamiento pedagógico. Bajo esta perspectiva, la propuesta establece
funciones específicas para el docente dentro de cada actividad, relacionadas con la orientación
metodológica, la validación de información y el acompañamiento permanente del estudiante
durante el desarrollo de las tareas.
En cuanto a la evaluación, la propuesta se sustenta en una visión formativa orientada a
valorar la participación, la autonomía, el uso responsable de la IA y la construcción de productos
colaborativos. Esta orientación coincide con Chounta et al. (2022), quienes señalan que las
herramientas basadas en IA optimizan procesos de seguimiento y evaluación mediante el análisis
del desempeño estudiantil y la retroalimentación continua.
No obstante, la implementación de la IA dentro de los contextos educativos requiere
propuestas organizadas y pedagógicamente estructuradas que orienten su aplicación de manera
responsable y contextualizada. Gallent et al. (2024) advierten que el uso de la IA no debe limitarse
a una incorporación instrumental o desarticulada, sino que debe responder a objetivos educativos
claros y a estrategias metodológicas coherentes. De igual manera, Ruiz, M. y Yépez, G. (2024)
enfatizan que las limitaciones relacionadas con infraestructura tecnológica, formación docente y
brecha digital evidencian la necesidad de modelos pedagógicos flexibles y adaptables a distintos
escenarios educativos.
CONCLUSIONES
La integración de la inteligencia artificial en los procesos educativos constituye una
alternativa innovadora para fortalecer los ecosistemas educativos inteligentes, favoreciendo
experiencias de aprendizaje más dinámicas, participativas y contextualizadas. Su incorporación
dentro del aula permite complementar las prácticas pedagógicas tradicionales mediante recursos
tecnológicos orientados al desarrollo del aprendizaje autónomo, la motivación estudiantil y la
personalización de contenidos.
Los resultados obtenidos en el diagnóstico evidenciaron una percepción favorable por
parte de los estudiantes respecto al uso de herramientas de inteligencia artificial en el aprendizaje,
destacándose aspectos como la comprensión de contenidos, la participación activa, la
organización de actividades académicas y el fortalecimiento del acompañamiento docente. Estos
hallazgos permitieron identificar la necesidad de implementar propuestas pedagógicas
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1845
estructuradas que integren la inteligencia artificial de manera coherente y contextualizada dentro
del proceso de enseñanza-aprendizaje.
En respuesta a esta problemática, se diseñó la propuesta pedagógica “Smart Learning
School: Modelo de integración de IA en Educación Básica”, fundamentada en estrategias
metodológicas activas como el aprendizaje basado en proyectos, la gamificación, el aula invertida
y el trabajo colaborativo, articuladas con herramientas de inteligencia artificial. La propuesta
constituye una guía flexible y adaptable que favorece la innovación educativa y promueve el uso
responsable de las tecnologías digitales en educación básica media.
Asimismo, la validación mediante juicio de expertos permitió determinar la pertinencia,
viabilidad y coherencia metodológica de la propuesta, obteniendo una valoración general de
excelencia. Esto demuestra que el sistema de actividades diseñado representa una alternativa
pedagógica viable para fortalecer los procesos educativos y responder a las demandas
tecnológicas y formativas de la educación contemporánea.
Finalmente, la investigación aporta nuevas perspectivas para el desarrollo de estudios
relacionados con inteligencia artificial, mediación tecnológica y transformación digital en la
educación, incentivando la construcción de modelos pedagógicos innovadores orientados a
mejorar la calidad educativa en distintos contextos escolares.
estructuradas que integren la inteligencia artificial de manera coherente y contextualizada dentro
del proceso de enseñanza-aprendizaje.
En respuesta a esta problemática, se diseñó la propuesta pedagógica “Smart Learning
School: Modelo de integración de IA en Educación Básica”, fundamentada en estrategias
metodológicas activas como el aprendizaje basado en proyectos, la gamificación, el aula invertida
y el trabajo colaborativo, articuladas con herramientas de inteligencia artificial. La propuesta
constituye una guía flexible y adaptable que favorece la innovación educativa y promueve el uso
responsable de las tecnologías digitales en educación básica media.
Asimismo, la validación mediante juicio de expertos permitió determinar la pertinencia,
viabilidad y coherencia metodológica de la propuesta, obteniendo una valoración general de
excelencia. Esto demuestra que el sistema de actividades diseñado representa una alternativa
pedagógica viable para fortalecer los procesos educativos y responder a las demandas
tecnológicas y formativas de la educación contemporánea.
Finalmente, la investigación aporta nuevas perspectivas para el desarrollo de estudios
relacionados con inteligencia artificial, mediación tecnológica y transformación digital en la
educación, incentivando la construcción de modelos pedagógicos innovadores orientados a
mejorar la calidad educativa en distintos contextos escolares.
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1846
REFERENCIAS
Arias, F. (2023). El paradigma pragmático como fundamento epistemológico de la investigación
mixta. Revisión sistematizada. Educación, Arte, Comunicación: Revista Académica E
Investigativa, 12(2), 11–24. https://doi.org/10.54753/eac.v12i2.2020
Baltazar, C. (2023). Herramientas de IA aplicables a la educación. Technology Rain
Journal, 2(2), e15. https://doi.org/10.55204/trj.v2i2.e15
Bolaño García, M., & Duarte Acosta, N. (2024). Una revisión sistemática del uso de la
inteligencia artificial en la educación. Revista Colombiana de Cirugía, 39(1), 51-63. Epub
September 15, 2023. https://doi.org/10.30944/20117582.2365
Camones Gonzales, F., Bardalez Castillo, R., Pérez Saavedra, S., & Padilla Caballero, J. (2023).
Educación primaria mediada con inteligencia artificial desde la mirada docente. Revista
Tribunal, 3(6), 90-110. Epub 01 de julio de 2023.
https://doi.org/10.59659/revistatribunal.v3i6.37
Casanova Pistón, A., & Martínez Domínguez, M. (2025). Inteligencia artificial en educación
primaria: directrices para una implementación ética y eficaz en el aula. Aula de
Encuentro, 27(1), 173-196. https://doi.org/10.17561/ae.v27n1.9258
Casillas González, A. C., López Hernández, C. A., & Del Pilar Ortega, R. D. (2024). Hacia un
aprendizaje avanzado: La integración de la inteligencia artificial en la educación
básica. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(4), 9702-9714.
https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.13126
Chounta, I.A., Bardone, E., Raudsep, A., & Pedaste, M. (2022). Exploring teachers’ perceptions
of artificial intelligence as a tool to support their practice in Estonian K-12 education.
International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(3), 725–755.
https://doi.org/10.1007/s40593-021-00243-5
Durán Sánchez, F. A., Mora Naranjo, B. M., Basurto Cobeña, M. P., Barcia López, D. E., &
Rosales Macas, F. J. (2024). Desarrollo de competencias del siglo XXI en estudiantes de
educación primaria a través de la enseñanza de habilidades cognitivas con apoyo de
inteligencia artificial. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y
Humanidades 5 (1), 2718–2730. https://doi.org/10.56712/latam.v5i1.1793
Flores, V. (2023). Estrategia didáctica para desarrollar competencias socioemocionales en
estudiantes del curso de pediatría de medicina humana de una universidad nacional de
Lima. Universidad San Ignacio de Loyola.
https://doi.org/https://hdl.handle.net/20.500.14005/13422
Gallent Torres, C., Romero Begoña A., Vallespir Adillón, M., & Foltýnek, Tomáš. (2024).
Inteligencia artificial en educación: entre riesgos y potencialidades. Práxis Educativa, 19,
e23760. Epub 14 de octubre de 2024. https://doi.org/10.5212/praxeduc.v.19.23760.083
REFERENCIAS
Arias, F. (2023). El paradigma pragmático como fundamento epistemológico de la investigación
mixta. Revisión sistematizada. Educación, Arte, Comunicación: Revista Académica E
Investigativa, 12(2), 11–24. https://doi.org/10.54753/eac.v12i2.2020
Baltazar, C. (2023). Herramientas de IA aplicables a la educación. Technology Rain
Journal, 2(2), e15. https://doi.org/10.55204/trj.v2i2.e15
Bolaño García, M., & Duarte Acosta, N. (2024). Una revisión sistemática del uso de la
inteligencia artificial en la educación. Revista Colombiana de Cirugía, 39(1), 51-63. Epub
September 15, 2023. https://doi.org/10.30944/20117582.2365
Camones Gonzales, F., Bardalez Castillo, R., Pérez Saavedra, S., & Padilla Caballero, J. (2023).
Educación primaria mediada con inteligencia artificial desde la mirada docente. Revista
Tribunal, 3(6), 90-110. Epub 01 de julio de 2023.
https://doi.org/10.59659/revistatribunal.v3i6.37
Casanova Pistón, A., & Martínez Domínguez, M. (2025). Inteligencia artificial en educación
primaria: directrices para una implementación ética y eficaz en el aula. Aula de
Encuentro, 27(1), 173-196. https://doi.org/10.17561/ae.v27n1.9258
Casillas González, A. C., López Hernández, C. A., & Del Pilar Ortega, R. D. (2024). Hacia un
aprendizaje avanzado: La integración de la inteligencia artificial en la educación
básica. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(4), 9702-9714.
https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.13126
Chounta, I.A., Bardone, E., Raudsep, A., & Pedaste, M. (2022). Exploring teachers’ perceptions
of artificial intelligence as a tool to support their practice in Estonian K-12 education.
International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(3), 725–755.
https://doi.org/10.1007/s40593-021-00243-5
Durán Sánchez, F. A., Mora Naranjo, B. M., Basurto Cobeña, M. P., Barcia López, D. E., &
Rosales Macas, F. J. (2024). Desarrollo de competencias del siglo XXI en estudiantes de
educación primaria a través de la enseñanza de habilidades cognitivas con apoyo de
inteligencia artificial. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y
Humanidades 5 (1), 2718–2730. https://doi.org/10.56712/latam.v5i1.1793
Flores, V. (2023). Estrategia didáctica para desarrollar competencias socioemocionales en
estudiantes del curso de pediatría de medicina humana de una universidad nacional de
Lima. Universidad San Ignacio de Loyola.
https://doi.org/https://hdl.handle.net/20.500.14005/13422
Gallent Torres, C., Romero Begoña A., Vallespir Adillón, M., & Foltýnek, Tomáš. (2024).
Inteligencia artificial en educación: entre riesgos y potencialidades. Práxis Educativa, 19,
e23760. Epub 14 de octubre de 2024. https://doi.org/10.5212/praxeduc.v.19.23760.083
Vol. 13/ Núm. 2 2026 pág. 1847
Gangotena Echeverría, G. S., Yuctor Álvarez, A. F., Arias Espinosa, M. J., López Aguayo, E. M.,
& Luna Rodríguez, P. M. (2023). Recursos digitales con inteligencia artificial para mejorar
el aprendizaje de los estudiantes de primaria. Ciencia Latina Revista Científica
Multidisciplinar, 7(4), 1463-1481. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i4.6967
Haro Sarango, A. F., Chisag Pallmay, E. R., Ruiz Sarzosa, J. P., & Caicedo Pozo, J. E. (2024).
Tipos y clasificación de las investigaciones. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias
Sociales y Humanidades 5 (2), 956–966. https://doi.org/10.56712/latam.v5i2.1927
Martínez Comesaña, M., Rigueira Díaz, X., Ana, A., Martínez Torres, J., Ocarranza Prado, I., &
Kreibel, D. (2023). Impacto de la inteligencia artificial en los métodos de evaluación en la
educación primaria y secundaria: revisión sistemática de la literatura. Revista de
psicodidáctica, 28(2). https://doi.org/10.1016/j.psicod.2023.06.001
Merino Luzón, D. M., Rojas Catota, J. W., Gutiérrez Bautista, L. K., Suárez Urbina, L. V., &
Páez Andrade, M. R. (2023). Recursos digitales con inteligencia artificial para mejorar el
aprendizaje de los estudiantes de educación media: Digital resources with artificial
intelligence to improve the learning of secondary education students. Revista Científica
Multidisciplinar G-Nerando, 4(2). https://doi.org/10.60100/rcmg.v4i2.141
Robalino Ibarra, C. P., Chicaiza Marchan, K. A., Coello Rivas, C. R., & Castillo Mainato, A. F.
(2024). Revisión sistemática: Inteligencia artificial en la transformación de la educación
primaria. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 5 (5),
1952–1966. https://doi.org/10.56712/latam.v5i5.2754
Rojas Cajamarca, W., & Soto Rodríguez, E. (2025). Evaluación del impacto de la inteligencia
artificial en el aprendizaje de los estudiantes de educación primaria. Polo del
Conocimiento, 10(1), 2432-2446. Doi: https://doi.org/10.23857/pc.v10i1.8980
Román, G. (2024). El rol de la IA en la enseñanza de matemáticas en entornos virtuales. Reincisol,
3(6), pp. 2111-2133. https://doi.org/10.59282/reincisol.V3(6)2111-2133
Ruiz Muñoz, G. F., & Yépez González, D. A. (2024). Transformando la educación a través de la
inteligencia artificial: un enfoque en el aprendizaje significativo. Revista Social Fronteriza,
4(2), 42191. https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(2)191
Torres Asprilla, A. A. (2025). Inteligencia artificial: herramienta pedagógica en educación
primaria en Chocó: revisión sistemática. Revista Científica de Salud Y Desarrollo Humano,
6(2), 577–601. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v6i2.622
Troncoso Heredia, M., Dueñas Correo, Y., & Verdecia Carballo, E. (2023). Inteligencia artificial
y educación: nuevas relaciones en un mundo interconectado. Revista Estudios del
Desarrollo Social: Cuba y América Latina, 11(2). Epub 01 de agosto de 2023. Recuperado
el 18 de diciembre de 2025, de
http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2308-
01322023000200014&lng=es&tlng=es
Gangotena Echeverría, G. S., Yuctor Álvarez, A. F., Arias Espinosa, M. J., López Aguayo, E. M.,
& Luna Rodríguez, P. M. (2023). Recursos digitales con inteligencia artificial para mejorar
el aprendizaje de los estudiantes de primaria. Ciencia Latina Revista Científica
Multidisciplinar, 7(4), 1463-1481. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i4.6967
Haro Sarango, A. F., Chisag Pallmay, E. R., Ruiz Sarzosa, J. P., & Caicedo Pozo, J. E. (2024).
Tipos y clasificación de las investigaciones. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias
Sociales y Humanidades 5 (2), 956–966. https://doi.org/10.56712/latam.v5i2.1927
Martínez Comesaña, M., Rigueira Díaz, X., Ana, A., Martínez Torres, J., Ocarranza Prado, I., &
Kreibel, D. (2023). Impacto de la inteligencia artificial en los métodos de evaluación en la
educación primaria y secundaria: revisión sistemática de la literatura. Revista de
psicodidáctica, 28(2). https://doi.org/10.1016/j.psicod.2023.06.001
Merino Luzón, D. M., Rojas Catota, J. W., Gutiérrez Bautista, L. K., Suárez Urbina, L. V., &
Páez Andrade, M. R. (2023). Recursos digitales con inteligencia artificial para mejorar el
aprendizaje de los estudiantes de educación media: Digital resources with artificial
intelligence to improve the learning of secondary education students. Revista Científica
Multidisciplinar G-Nerando, 4(2). https://doi.org/10.60100/rcmg.v4i2.141
Robalino Ibarra, C. P., Chicaiza Marchan, K. A., Coello Rivas, C. R., & Castillo Mainato, A. F.
(2024). Revisión sistemática: Inteligencia artificial en la transformación de la educación
primaria. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 5 (5),
1952–1966. https://doi.org/10.56712/latam.v5i5.2754
Rojas Cajamarca, W., & Soto Rodríguez, E. (2025). Evaluación del impacto de la inteligencia
artificial en el aprendizaje de los estudiantes de educación primaria. Polo del
Conocimiento, 10(1), 2432-2446. Doi: https://doi.org/10.23857/pc.v10i1.8980
Román, G. (2024). El rol de la IA en la enseñanza de matemáticas en entornos virtuales. Reincisol,
3(6), pp. 2111-2133. https://doi.org/10.59282/reincisol.V3(6)2111-2133
Ruiz Muñoz, G. F., & Yépez González, D. A. (2024). Transformando la educación a través de la
inteligencia artificial: un enfoque en el aprendizaje significativo. Revista Social Fronteriza,
4(2), 42191. https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(2)191
Torres Asprilla, A. A. (2025). Inteligencia artificial: herramienta pedagógica en educación
primaria en Chocó: revisión sistemática. Revista Científica de Salud Y Desarrollo Humano,
6(2), 577–601. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v6i2.622
Troncoso Heredia, M., Dueñas Correo, Y., & Verdecia Carballo, E. (2023). Inteligencia artificial
y educación: nuevas relaciones en un mundo interconectado. Revista Estudios del
Desarrollo Social: Cuba y América Latina, 11(2). Epub 01 de agosto de 2023. Recuperado
el 18 de diciembre de 2025, de
http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2308-
01322023000200014&lng=es&tlng=es