Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 818
https://doi.org/10.69639/arandu.v13i3.2430

Viabilidad para la adopción de inteligencia artificial
generativa en el entorno escolar del Distrito de Educación
Alausí-Chunchi

Feasibility of Adopting Generative Artificial Intelligence in the School Setting of
Education District, Alausí-Chunchi

Darwin Alonso Verdezoto Sánchez

dverdezotos@unemi.edu.ec

https://orcid.org/0009-0009-2606-9763

Universidad Estatal de Milagro - Posgrado

Ecuador - Riobamba

Raúl Rigoberto Rivera Calle

rriverac10@unemi.edu.ec

https://orcid.org/0009-0002-9448-4407

Universidad Estatal de Milagro - Posgrado

Ecuador Azogues

Kevin Gabriel Castillo Villegas

kcastillov@unemi.edu.ec

https://orcid.org/0009-0004-1688-5613

Universidad Estatal de Milagro

Ecuador Milagro

Artículo recibido: 10 junio 2026- Aceptado para publicación:16 julio 2026

Conflictos de intereses: Ninguno que declarar.

RESUMEN

El objetivo de este estudio fue analizar la viabilidad, frecuencia de uso, conocimiento de
herramientas y percepciones docentes sobre la integración de la Inteligencia Artificial
Generativa en la práctica pedagógica de educación media en los cantones Alausí y Chunchi. Se
utilizó un enfoque cuantitativo, de alcance descriptivo-transversal y diseño no experimental. La
muestra estuvo conformada por 141 docentes de educación media que otorgaron su
consentimiento informado. La recolección de datos se realizó mediante un cuestionario
estructurado que evaluó características demográficas, nivel de apropiación tecnológica y ocho
dimensiones de viabilidad técnica y pedagógica mediante una escala Likert. Los resultados
revelan una alta tasa de adopción: el 82,98% de los docentes utiliza herramientas de IAG al
menos varias veces al mes, siendo ChatGPT (84,40%), Gemini (68,09%) y Canva IA (49,65%)
las de mayor penetración. Se identificaron percepciones marcadamente favorables sobre el
incremento de la eficiencia en la planificación (67,38%) y la personalización del aprendizaje
(64,54%). Sin embargo, existen limitaciones estructurales severas: el 65,25% reporta déficit de
conectividad y equipamiento institucional, mientras que el 58,87% señala la ausencia de
políticas y lineamientos éticos claros. Se concluye que, pese a la disposición positiva y
Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 819
apropiación individual docente, la viabilidad integral de la IAG requiere superar la brecha
digital de infraestructura y la carencia de gobernanza ética en las instituciones educativas
públicas.

Palabras clave: inteligencia artificial generativa, práctica docente, educación media,
innovación pedagógica, brecha digital

ABSTRACT

The objective of this study was to analyze the feasibility, frequency of use, knowledge of tools,
and teacher perceptions regarding the integration of Generative Artificial Intelligence in
secondary education teaching practice in the cantons of Alausí and Chunchi. A quantitative
approach, descriptive-cross-sectional in scope and non-experimental in design, was used. The
sample consisted of 141 secondary education teachers who provided informed consent. Data
collection was carried out through a structured questionnaire that assessed demographic
characteristics, level of technological appropriation, and eight dimensions of technical and
pedagogical feasibility measured on a Likert scale. The results reveal a high adoption rate:
82.98% of teachers use GAI tools at least several times a month, with ChatGPT (84.40%),
Gemini (68.09%), and Canva AI (49.65%) showing the highest penetration. Markedly
favorable perceptions were identified regarding increased efficiency in lesson planning
(67.38%) and the personalization of learning (64.54%). However, severe structural limitations
exist: 65.25% report a deficit in connectivity and institutional equipment, while 58.87% point
to the absence of clear ethical policies and guidelines. It is concluded that, despite positive
attitudes and individual teacher appropriation, the overall feasibility of GAI requires
overcoming the infrastructure digital divide and the lack of ethical governance in public
educational institutions.

Keywords: generative artificial intelligence, teaching practice, secondary education,
pedagogical innovation, digital divide

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INTRODUCCIÓN

La irrupción de la inteligencia artificial generativa en el ámbito educativo no es un
acontecimiento lejano, sino una realidad cotidiana que está reconfigurando las prácticas de
enseñanza en distintos niveles y contextos. Lejos de ser una promesa futurista, herramientas
como ChatGPT, Gemini o los asistentes integrados en plataformas de diseño han permeado los
salones de clase, a menudo con mayor velocidad que las propias políticas institucionales
diseñadas para regularlas. Esta penetración acelerada genera un escenario de tensión fértil: por
un lado, se abren posibilidades inéditas para la personalización del aprendizaje y la
optimización del trabajo docente; por otro, emergen riesgos éticos sustanciales relacionados
con la integridad académica, la privacidad de los datos y el debilitamiento de habilidades
cognitivas superiores en los estudiantes (UNESCO, 2023). Precisamente, esta dualidad entre
oportunidad y amenaza constituye el eje sobre el cual se sostiene la discusión actual en la
literatura especializada.

Diversos autores han señalado que el profesorado se enfrenta a una encrucijada
profesional: reconoce el valor de la IAG para aligerar su carga administrativa y diversificar sus
recursos didácticos, pero al mismo tiempo manifiesta inquietudes legítimas sobre la
dependencia tecnológica y la posible deshumanización de los procesos formativos (Chan Y Lee,
2023). Esta ambivalencia no es casual, sino que refleja la ausencia de marcos regulatorios
claros que orienten el quehacer docente en un entorno digital en permanente cambio. De hecho,
la literatura reciente sugiere que, aunque los educadores valoran la utilidad de la IAG para
atender la diversidad en el aula y generar materiales adaptativos, persisten dudas considerables
respecto a los dilemas éticos, el riesgo de plagio académico y la eventual desvalorización de su
rol como mediadores del conocimiento (Holmes et al., 2023; Luckin Y Holmes, 2016). Frente a
este escenario, la transparencia institucional sobre el funcionamiento de los algoritmos y la
gestión de los datos sensibles se erige como un requisito básico para fomentar la confianza
necesaria entre los docentes, confianza que actualmente parece estar más bien ausente en la
mayoría de los sistemas educativos latinoamericanos.

Ahora bien, la adopción tecnológica en educación rara vez obedece a una lógica
puramente racional o instrumental. Selwyn (2019) ha insistido en que la integración de la
tecnología en las aulas está mediada por factores complejos que trascienden las capacidades
técnicas del software, anclándose en las creencias pedagógicas del profesorado, en la cultura
organizacional de las escuelas y, de manera muy relevante, en las condiciones estructurales de
conectividad y equipamiento. Este autor advierte que la brecha digital no es únicamente un
problema de acceso, sino también de uso significativo y apropiación crítica. En este sentido,
investigaciones recientes han demostrado que un enfoque constructivista y reflexivo por parte
del docente favorece una adopción de la IAG más alineada con la innovación didáctica
Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 821
genuina, mientras que una actitud pasiva o meramente instrumental tiende a reproducir
prácticas tradicionales con ropaje tecnológico (Almenara et al., 2024). Por tanto, la mera
disponibilidad de herramientas de IAG en el mercado no garantiza su integración pedagógica
efectiva; se requiere, además, un ecosistema formativo y normativo que acompañe al educador
en este proceso de reaprendizaje continuo.

En el contexto ecuatoriano, esta problemática adquiere matices particulares derivados de
la heterogeneidad territorial y las asimetrías infraestructurales que caracterizan al sistema
educativo público. El Ministerio de Educación del Ecuador (2022), a través de su Agenda
Digital Educativa 2021-2025, ha reconocido la urgencia de cerrar las brechas de conectividad y
de fomentar competencias digitales en la comunidad educativa. No obstante, la
implementación de estas políticas presenta vacíos significativos cuando se examinan las
realidades concretas de los distritos rurales y semiurbanos, donde la inversión en infraestructura
tecnológica no siempre ha sido una prioridad sostenida. Castañeda y Selwyn (2018) ya
advertían sobre esta "incongruencia digital", un fenómeno que ocurre cuando el entusiasmo
pedagógico de los docentes individuales choca frontalmente con la desinversión estructural en
tecnología y mantenimiento de redes en zonas vulnerables. Este desajuste entre las expectativas
normativas y las condiciones materiales de trabajo es particularmente visible en provincias
como Chimborazo, donde el Distrito de Educación 06D02 Alausí-Chunchi concentra una
población docente que, a pesar de su disposición a innovar, enfrenta limitaciones objetivas
severas.

Por si fuera poco, el vacío normativo ético en los planteles educativos representa un
segundo cuello de botella de igual magnitud. La literatura especializada ha subrayado la
necesidad de establecer marcos de gobernanza que articulen dimensiones pedagógicas,
operativas y éticas para mitigar los riesgos asociados al uso indiscriminado de la IA,
especialmente en lo que respecta a la protección de datos de los estudiantes y la equidad en el
acceso (Chan, 2023; Chan Y Hu, 2023). Sin embargo, los datos empíricos disponibles en la
región andina son aún escasos, y la mayoría de los estudios se han centrado en contextos
universitarios o en países con alto desarrollo tecnológico, dejando un vacío considerable en lo
que respecta a la educación media pública en zonas periféricas. De hecho, Alpiste (2024) ha
argumentado que el éxito de la integración de la IAG no depende únicamente de la
alfabetización digital del docente, sino de la construcción de un ecosistema donde la ética, la
pedagogía y la infraestructura avancen de manera sincronizada. La ausencia de este
sincronismo genera, como efecto colateral, que los docentes terminen utilizando sus propios
recursos personales (dispositivos móviles, datos de internet) para sortear las deficiencias
institucionales, lo cual profundiza la brecha digital y externaliza el costo de la innovación hacia
el trabajador de la educación.

En este contexto, resulta evidente que la viabilidad de la IAG en entornos escolares
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públicos no puede evaluarse únicamente desde el ángulo de la aceptación o el rechazo
individual; es imperativo considerar las condiciones objetivas de conectividad, la existencia de
políticas institucionales claras y el nivel de preparación real del profesorado para enfrentar los
desafíos éticos y didácticos que plantea esta tecnología. Zawacki-Richter et al. (2019), en su
revisión sistemática, ya habían señalado la preocupante ausencia de estudios que pongan en el
centro de análisis al educador, y no únicamente a los artefactos tecnológicos. Esta
investigación se inscribe precisamente en esa línea, buscando llenar el vacío empírico existente
en el Distrito 06D02, donde hasta la fecha no se han reportado estudios de campo que midan la
adopción real de la IAG en las aulas de educación media.

Dado que el propósito central de este trabajo es caracterizar y diagnosticar, y no
establecer relaciones causales entre variables, la investigación no plantea hipótesis
direccionales. En su lugar, se orienta a mapear las percepciones, frecuencias de uso y
condiciones estructurales percibidas por los docentes, con el fin de ofrecer un retrato fidedigno
de la situación actual. Bajo este marco, el objetivo principal de este estudio es evaluar la
viabilidad, el conocimiento, la frecuencia de uso y las percepciones docentes sobre la
incorporación de la Inteligencia Artificial Generativa en la práctica pedagógica en instituciones
de educación media de los cantones Alausí y Chunchi. Como objetivos específicos se plantean:
a) caracterizar demográfica y profesionalmente a la población docente objeto de estudio; b)
identificar las herramientas de IAG más conocidas y la frecuencia de su aplicación
instruccional; y c) diagnosticar las dimensiones de viabilidad operativa, técnica, ética e
infraestructural percibidas por el profesorado, con el fin de aportar evidencia empírica que
pueda orientar futuras decisiones de política educativa en la zona.

MATERIALES Y MÉTODOS

Para alcanzar los objetivos planteados, se adoptó un diseño de investigación cuantitativo,
de alcance descriptivo-transversal y carácter no experimental, mediante la aplicación de un
cuestionario estructurado dirigido a docentes de educación media del Distrito de Educación
06D02 Alausí-Chunchí. Esta decisión metodológica resulta coherente con la naturaleza
diagnóstica del estudio, cuyo propósito central es evaluar la viabilidad de la adopción de la
Inteligencia Artificial Generativa en el entorno escolar a partir de los indicadores de frecuencia
de uso, nivel de conocimiento de herramientas y percepciones del profesorado sobre su
integración pedagógica. El enfoque transversal permite obtener, en un único corte temporal,
una caracterización representativa del fenómeno en el contexto específico de las unidades
educativas fiscales y fiscomisionales del distrito, sin pretender establecer relaciones de
causalidad (Zawacki-Richter et al., 2019).

La población estuvo constituida por docentes de educación media en ejercicio dentro de
las unidades educativas de los cantones Alausí y Chunchi. De un total de 153 docentes que
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accedieron al instrumento, 12 no otorgaron el consentimiento informado (7,84%),
consolidándose una muestra final válida de 141 docentes (92,16% de tasa de efectividad). El
muestreo fue no probabilístico por conveniencia y accesibilidad.

Como se detalla en la caracterización muestral, la abrumadora mayoría de los
participantes pertenece al sostenimiento público con el 97,87% (n = 138), mientras que el
2,13% (n = 3) labora en instituciones Fiscomisionales. Territorialmente, el 81,56% (n = 115) se
ubica en el cantón Alausí y el 18,44% (n = 26) en el cantón Chunchi. En términos de
experiencia profesional en educación media, la muestra refleja un grupo consolidado: el
30,50% (n = 43) posee entre 5 y 10 años de servicio, el 29,08% (n = 41) entre 11 y 20 años, el
21,99% (n = 31) menos de 5 años y el 18,44% (n = 26) más de 20 años.

Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos

Se utilizó la encuesta como técnica y un cuestionario estructurado digital administrado
mediante Google Forms como instrumento. La elección del cuestionario digital se justificó por
su capacidad para alcanzar de forma eficiente a docentes distribuidos en dos cantones con
limitada conectividad, aprovechando los dispositivos personales de los participantes. El
cuestionario se dividió en tres secciones principales:

Consentimiento informado y variables sociodemográficas: Sostenimiento, años de
experiencia y cantón de la institución educativa.

Uso y apropiación de IAG: Frecuencia de uso en la planificación/práctica docente y
herramientas conocidas/utilizadas (pregunta de opción múltiple).

Evaluación de dimensiones de viabilidad pedagógica y técnica: Compuesta por ocho
reactivos redactados en formato de afirmaciones, evaluados mediante una escala Likert de 5
puntos (1 = Totalmente en desacuerdo, 2 = En desacuerdo, 3 = Neutro, 4 = De acuerdo, 5 =
Totalmente de acuerdo). Las dimensiones incluyeron: Eficiencia pedagógica (F1),
Personalización (F2), Integración metodológica (F3), Preparación técnica docente (F4),
Conectividad e infraestructura (F5), Políticas y lineamientos éticos (F6), Preocupación por la
honestidad académica y pensamiento crítico (F7) y Temor al reemplazo laboral (F8).

Análisis de Datos

Los datos recolectados fueron procesados y analizados utilizando el lenguaje de
programación Python (librerías Pandas y NumPy). Se calcularon estadísticas descriptivas de
frecuencias absolutas y relativas para variables categóricas, así como medidas de tendencia
central (media, mediana) y de dispersión (desviación estándar) para las dimensiones Likert. El
análisis se orientó a describir las condiciones de viabilidad observadas en el Distrito 06D02, sin
proceder a contrastes inferenciales entre subgrupos, en coherencia con el alcance descriptivo-
transversal previamente declarado.
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RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Frecuencia de Uso y Conocimiento de Herramientas de IAG

Los hallazgos demuestran una incorporación notable de la Inteligencia Artificial
Generativa en el trabajo diario de los educadores. El 42,55% (n = 60) de los docentes afirma
utilizar herramientas de IAG frecuentemente (varias veces a la semana), mientras que un
34,04% (n = 48) las utiliza ocasionalmente (varias veces al mes). Un 6,38% (n = 9) las emplea
diariamente. Sumados, el 82,98% del profesorado recurre a la IAG en su práctica profesional al
menos de manera mensual, frente a solo un 14,89% (n = 21) que la usa raramente y un residual
2,13% (n = 3) que no la ha utilizado nunca.

Tabla 1

Frecuencia de uso de Inteligencia Artificial Generativa en la práctica docente (n = 141)

Frecuencia absoluta (n)
Porcentaje (%)
Frecuentemente (Varias veces a la semana)
60 42,55
Ocasionalmente (Varias veces al mes)
48 34,04
Raramente (Una vez al mes o menos)
21 14,89
Diariamente
9 6,38
Nunca
3 2,13
Total
141 100,00
Respecto a la tipología de plataformas de IAG conocidas o empleadas por los docentes, ChatGPT se posiciona
como la herramienta hegemónica con un 84,40% de penetración (n = 119), seguida por Gemini con un 68,09% (n
= 96) y Canva (funciones de IA) con un 49,65% (n = 70). Otras herramientas especializadas registran porcentajes
menores, como los generadores de imágenes (Midjourney / DALL-E) con el 10,64% (n = 15) y Claude con el 8,51%
(n = 12).
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Figura 1

Distribución de herramientas de IA Generativa conocidas o utilizadas por los docentes

Tabla 2

Análisis descriptivo de los ítems de viabilidad de la IAG (n = 141)

Ítem / Dimensión de
Viabilidad

Media
(μ)

Desv.
Est.

(σ)

Mediana
%
Desacuerdo
(1+2)

%

Neutro

%

Acuerdo
(4+5)

F1. Mejora de la

eficiencia en
planificación

3,50
1,45 4,0 24,82% 7,80% 67,38%
F2. Personalización

del aprendizaje

3,44
1,47 4,0 27,66% 7,80% 64,54%
F3. Facilidad de
integración

metodológica

3,36
1,34 4,0 28,37% 12,06% 59,57%
F4. Preparación

técnica suficiente

3,24
1,21 4,0 28,37% 19,86% 51,77%
F5. Conectividad y
equipos en la

institución

2,28
1,27 2,0 65,25% 12,77% 21,99%
F6. Políticas y
lineamientos éticos

claros

2,43
1,22 2,0 58,87% 17,73% 23,40%
F7. Preocupación por
ética / pensamiento

crítico

2,82
1,29 3,0 43,26% 20,57% 36,17%
F8. Temor a ser
reemplazado / restar

valor

2,50
1,22 2,0 54,61% 20,57% 24,82%
Nota. Escala: 1 = Totalmente en desacuerdo, 2 = En desacuerdo, 3 = Neutro, 4 = De acuerdo, 5 = Totalmente de
acuerdo.
Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 826
A continuación, se desglosa la distribución de los porcentajes de respuesta para cada
ítem

Figura 2

Análisis descriptivo de los ítems de viabilidad de la IAG

Tabla 3

Distribución porcentual de respuestas por categoría de escala Likert (n = 141)

Ítem
Totalmente en
desacuerdo

(%)

En desacuerdo

(%)

Neutro
(%)

De acuerdo

(%)

Totalmente de
acuerdo

(%)

F1. Eficiencia
19,86 4,96 7,80 39,72 27,66
F2.

Personalización

19,86
7,80 7,80 37,59 26,95
F3. Integración
14,89 13,48 12,06 39,72 19,86
F4. Preparación

técnica

11,35
17,02 19,86 39,72 12,06
F5. Conectividad
35,46 29,79 12,77 15,60 6,38
F6. Políticas
26,95 31,91 17,73 17,73 5,67
F7. Preocupación
20,57 22,70 20,57 26,95 9,22
F8. Temor al
reemplazo

25,53
29,08 20,57 19,15 5,67
Los hallazgos empíricos de este estudio ofrecen un retrato nítido, aunque contradictorio,
de la penetración real de la IAG en sectores educativos semiurbanos de Ecuador. Por un lado, la
alta percepción de utilidad pedagógica expresada en la eficiencia de planificación (F1, μ =
3.50; 67.38% de acuerdo) y la personalización del aprendizaje (F2, μ = 3.44; 64.54% de
acuerdo) confirma lo que ya han señalado Luckin y Holmes (2016) y Miao et al. (2021): la IAG
funciona como un catalizador efectivo para reducir la carga administrativa docente y generar
recursos didácticos flexibles. Los docentes del Distrito 06D02 perciben con claridad que estas
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herramientas les devuelven tiempo valioso para dedicarlo a la interacción directa con los
estudiantes, un beneficio que trasciende la mera novedad tecnológica.

Sin embargo, emerge aquí una paradoja que merece atención. Mientras que más de la
mitad del profesorado (51.77%) se siente con preparación técnica suficiente y un 59.57%
encuentra sencilla la integración metodológica de la IAG, un abrumador 65.25% denuncia la
falta de conectividad y equipamiento adecuado en sus instituciones (F5, μ = 2.28). Esta brecha
entre la autoeficacia individual y las condiciones estructurales no es menor: sugiere que los
docentes están sorteando las carencias institucionales con sus propios recursos personales
(planes de datos móviles y dispositivos particulares) para poder utilizar la IAG en su práctica
diaria. Este fenómeno no solo confirma la tesis de Selwyn (2019) sobre la "incongruencia
digital" en contextos vulnerables, sino que la agrava al evidenciar una externalización del costo
de la innovación hacia el trabajador de la educación. En otras palabras, el sistema público está
transfiriendo la responsabilidad de la infraestructura tecnológica al bolsillo del docente, lo que
profundiza la brecha digital en lugar de cerrarla.

Otro hallazgo que desafía ciertos supuestos de la literatura especializada es el relativo a
las actitudes emocionales y de identidad profesional. Más de la mitad de los participantes
(54.61%) rechaza explícitamente el temor a ser reemplazado por la tecnología (F8, μ = 2.50), un
resultado que contrasta con estudios realizados en contextos europeos y norteamericanos,
donde los niveles de ansiedad tecnológica suelen superar el 60% (Holmes et al., 2023). Este
dato, leído en conjunto con el elevado porcentaje de adopción, sugiere que los docentes del
Distrito 06D02 no perciben a la IAG como una amenaza existencial, sino como un asistente
cognitivo que potencia su labor. Castañeda y Selwyn (2018) ya habían advertido que la
relación del profesorado con la tecnología está mediada por sus creencias pedagógicas; en este
caso, la confianza en la irreemplazabilidad de la mediación humana parece ser un anclaje cultural
sólido en la zona rural andina. No obstante, esta seguridad podría ser frágil si no se acompaña
de procesos de alfabetización crítica que permitan comprender los límites y sesgos de los
algoritmos.

En el plano normativo, los datos revelan un vacío institucional alarmante. El 58.87% del
profesorado señala la ausencia de políticas o lineamientos éticos claros en sus planteles (F6, μ
= 2.43), una carencia que no parece derivar de la resistencia docente, sino de la inacción de las
autoridades educativas locales y nacionales para normar el uso de la IA en el currículo
(Ministerio de Educación del Ecuador, 2022). Curiosamente, al consultar sobre la preocupación
por el impacto negativo en el pensamiento crítico de los alumnos (F7, μ = 2.82), las opiniones
se dividen casi por igual: un 43.26% no percibe una amenaza inminente, mientras que un
36.17% sí muestra inquietud. Esta división interna sugiere que el profesorado no ha tenido
espacios de formación o reflexión colectiva sobre los dilemas éticos que plantea la IAG. Chan
(2023) ha insistido en que la gobernanza ética no puede improvisarse; requiere marcos
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explícitos que articulen dimensiones pedagógicas, operativas y de protección de datos. La
ausencia de estos marcos en el Distrito 06D02 expone a los docentes a tomar decisiones éticas
de manera aislada, lo que incrementa el riesgo de usos inapropiados o acríticos de la tecnología.

Finalmente, los resultados de este estudio interpelan directamente a la literatura sobre la
adopción tecnológica en educación. Zawacki-Richter et al. (2019) señalaron en su revisión
sistemática la preocupante ausencia de investigaciones que coloquen al educador en el centro
del análisis, y este trabajo precisamente llena ese vacío en un contexto latinoamericano de
ruralidad semiurbana. La evidencia presentada demuestra que la viabilidad de la IAG no es un
problema exclusivamente técnico o de formación individual; es, ante todo, un problema de
justicia social y de política pública. Mientras la infraestructura y la gobernanza ética sigan
rezagadas respecto a la velocidad de adopción espontánea de los docentes, el sistema educativo
público estará condenado a una innovación precaria, sostenida por el esfuerzo personal de sus
profesores y no por un proyecto institucional coherente. Esta tensión entre el entusiasmo
pedagógico de base y la precariedad estructural constituye, quizás, el principal desafío para la
integración equitativa y sostenible de la IAG en el sistema educativo ecuatoriano.

CONCLUSIONES

La inteligencia artificial generativa se ha integrado de forma irreversible en la
cotidianidad laboral de los docentes de educación media en los cantones Alausí y Chunchi,
registrando un uso recurrente en más del 82% de los encuestados. ChatGPT, Gemini y Canva
IA constituyen la tríada tecnológica predominante en la práctica educativa local. Existe un
consenso mayoritario positivo respecto al valor pedagógico de la IAG para mejorar la
eficiencia en la preparación de clases y posibilitar la personalización del aprendizaje. Asimismo,
la mayoría de los educadores percibe contar con la preparación técnica básica para integrar estas
herramientas en su metodología habitual.

La viabilidad integral de la IAG en el sistema público se encuentra gravemente limitada
por dos cuellos de botella estructurales: la deficiente infraestructura tecnológica y conectividad
en los planteles educativos (65,25% de insatisfacción), y la ausencia de políticas normativas e
institucionales claras sobre el uso ético y permitido de la IA (58,87% de deficiencia). El cuerpo
docente muestra una actitud resiliente y segura frente a la innovación, al descartar en su
mayoría el temor al reemplazo profesional. No obstante, se requiere con urgencia una política
pública educativa que complemente la alfabetización digital docente con inversión en
infraestructura tecnológica y marcos de gobernanza ética.
Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 829
REFERENCIAS

Almenara, J. C., Palacios-Rodríguez, A., Aguirre, M. I. L., Y Rivas-Manzano, M. del R. de. (2024).
Acceptance of Educational Artificial Intelligence by Teachers and Its Relationship with Some
Variables and Pedagogical Beliefs. Education Sciences, 14(7), 740740.

https://doi.org/10.3390/educsci14070740

Alpiste, M. F. i. (2024). Enmarcando las aplicaciones de IA generativa como herramientas para la
cognición en educación. Pixel-Bit Revista de Medios y Educación, 71, 4257.

https://doi.org/10.12795/pixelbit.107697

Castañeda, L., Y Selwyn, N. (2018). More than tools? Making sense of teachers' digital technology
use. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 15(1), 1-14.

https://doi.org/10.1186/s41239-018-0109-y

Chan, C. K. Y. (2023). A comprehensive AI policy education framework for university teaching and
learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1).

https://doi.org/10.1186/s41239-023-00408-3

Chan, C. K. Y., Y Hu, W. (2023). Students’ voices on generative AI: perceptions, benefits, and
challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher
Education, 20(1).
https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8
Chan, C. K. Y., Y Lee, K. K. W. (2023). The AI generation gap: Are Gen Z students more interested
in adopting generative AI such as ChatGPT in teaching and learning than their Gen X and
millennial generation teachers? Smart Learning Environments, 10(1).

https://doi.org/10.1186/s40561-023-00269-3

Holmes, W., Bialik, M., Y Fadel, C. (2023). Artificial intelligence in education: Promises and
implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., Y Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument
for AI in education. Pearson Education.

Miao, F., Holmes, W., Huang, R., Y Zhang, H. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers.
UNESCO Publishing.

Ministerio de Educación del Ecuador. (2022). Agenda Digital Educativa 2021-2025. MinEduc.
Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity
Press.

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. United Nations
Educational, Scientific and Cultural Organization.

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., Y Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research
on artificial intelligence applications in higher education Where are the educators?
International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39-58
.
https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0