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
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
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
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. 3 2026 pág. 820
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
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
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
Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 822
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
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
Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 823
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.
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.
Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 824
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).
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).
Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 825
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.
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
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