Percepción y uso de la Inteligencia Artificial Generativa en la planificación de docentes de la Facultad de Ciencias Contables, Administrativas y Económicas de la UNP, Año 2026

Autores/as

  • Claudia Carolina Duré Sánchez Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación de la Universidad Nacional de Pilar

DOI:

https://doi.org/10.69639/arandu.v13i3.2549

Palabras clave:

ética académica, innovación pedagógica, inteligencia artificial generativa, planificación docente

Resumen

El presente artículo científico analiza la percepción pedagógica, las actitudes éticas y el nivel de uso práctico de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la planificación docente por parte de los profesores de la Facultad de Ciencias Contables, Administrativas y Económicas (FCCAyE) de la Universidad Nacional de Pilar (UNP) durante el año 2026. Se implementó una metodología de enfoque mixto (cuali-cuanti), de diseño no experimental, transversal y alcance descriptivo-correlacional. La recolección cuantitativa se realizó mediante un censo poblacional aplicado a 61 docentes efectivos de las carreras de Contaduría Pública y Administración de Empresas, mientras que el componente cualitativo abarcó entrevistas semiestructuradas a directivos académicos. Los resultados evidencian un alto consenso positivo respecto al potencial pragmático de la IAG para la eficiencia docente (74%) y la innovación metodológica (80%). No obstante, coexiste una elevada preocupación ética vinculada al riesgo de plagio académico (71%) y al posible debilitamiento de la autonomía y pensamiento crítico estudiantil (72%). En el plano operativo, predomina la adopción de ChatGPT (79%) orientada a la creación de casos prácticos (59%) y la redacción de contenidos (74%), manteniéndose un uso incipiente en la estructuración de programas sintéticos (19%). Se halló un condicionamiento estadístico significativo entre la alfabetización digital y la frecuencia de integración pedagógica. Se concluye que la IAG constituye un catalizador estratégico para la transformación docente, cuya efectividad requiere de políticas institucionales de acompañamiento, formación ética y lineamientos claros de evaluación auténtica.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Alario-Hoyos, C., Kemcha, R., Delgado Kloos, C., Callejo, P., Estévez-Ayres, I., Santín Cristóbal, D., . . . López-Sánchez, J. L. (2024). Personalizando tu compañero de código: Aprovechando los programas LLM y RAG para desarrollar un chatbot que apoye a los estudiantes en un curso de programación. IEEE Xplore. https://doi.org/DOI: 10.1109/TALE62452.2024.10834365

Berg, C., Omsén, L., Hansson, H., & Mozelius, P. (2024). Imágenes generadas por IA por los estudiantes: Impacto en la motivación, el aprendizaje y la satisfacción. Actas de la 5ª Conferencia Internacional sobre Investigación en IA, ICAIR 2024, Vol. 5(núm. 1). https://doi.org/https://doi.org/10.34190/icair.4.1.3243

Figueredo Montiel, M. D., & Sánchez, L. M. (2025). Integración de la Inteligencia Artificial en la formación docente: Desafíos y Oportunidades. Pedagogical Constellations, Vol. 4(núm. 2), 404–427.

García-Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F., & Vidal, J. (2024). La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa. RIED: revista iberoamericana de educación a distancia, Vol. 27(Nº 1), 9-39. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9220257

Hernández-Fernández, A. (16 de setiembre de 2024). Inteligencia artificial para docentes según la UNESCO. Educational. International Magazine Evidence: https://educationalevidence.com/inteligencia-artificial-para-docentes-segun-la-unesco/

Hernández-Sampieri, R., & Mendoza Torres, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. Ciudad de México, México: McGraw-Hill Education. https://doi.org/https://doi.org/10.22201/fesc.20072236e.2019.10.18.6

Karim, R. A., & Mahphoth, M. H. (2025). El impacto de las diapositivas infográficas sobre IA en la experiencia de aprendizaje de los estudiantes en la asignatura de Fundamentos de Gestión. Revista Internacional de Investigación e Innovación en Ciencias Sociales (IJRISS), Vol. 9(núm. 11), 7643-7648. https://doi.org/DOI: 10.47772/IJRISS.2025.91100594

Management Solutions. (2024). El auge de los large language models: de los fundamentos a la aplicación. Management Solutions, 14-21. https://www.managementsolutions.com/sites/default/files/minisite/static/72b0015f-39c9-4a52-ba63-872c115bfbd0/llm/pdf/auge-de-los-llm-03.pdf

Manga, d., & Islami, A. N. (2026). Encuesta sobre la aceptación de la tecnología y la percepción sociopedagógica del uso de la IA generativa para la planificación de lecciones por parte de futuros maestros de educación infantil. Revista privada de ciencias sociales, Vol. 6(núm. 5), 54–68. https://doi.org/https://doi.org/10.55942/pssj.v6i5.1084

OpenAI. (19 de noviembre de 2025). Una versión gratuita de ChatGPT diseñada para profesores. https://openai.com/es-ES/index/chatgpt-for-teachers/

Ramírez Martinell, A., & Casillas Alvarado, M. A. (2024). Presentación Dossier: Inteligencia Artificial en la Educación. Revista Paraguaya de Educación a Distancia, Vol. 5(núm. 2), 1-4. https://doi.org/https://doi.org/10.56152/reped2024-dossierIA1-ed1

Rodrigues, R., Miranda, M. L., Valenzuela Averruz, T. W., & Pérez Zeledón, I. (junio-diciembre de 2025). Conocimiento, uso y percepción de la inteligencia artificial en estudiantes y docentes universitarios: confluencias y contrastes. Revista Científica de Estudios Sociales, Vol. 4(núm. 7). https://doi.org/https://doi.org/10.62407/98jthke6

UNESCO. (2023). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. https://www.unesco.org/es/articles/guia-para-el-uso-de-ia-generativa-en-educacion-e-investigacion

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., . . . Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017). Long Beach, CA, USA. https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf

Vivas Urías, M. D., Ruiz Rosillo, M. A., & Fernández Martínez, A. I. (2025). Inteligencia artificial generativa: Buenas prácticas docentes en educación superior. España: Editorial Octaedro. https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=1018749

Weizenbaum, J. (1966). ELIZA: un programa informático para el estudio de la comunicación en lenguaje natural entre el hombre y la máquina. Comunicaciones de la ACM, Vol. 9(Núm. 1), 36 - 45. https://doi.org/https://doi.org/10.1145/365153.365168

Descargas

Publicado

2026-09-24

Cómo citar

Duré Sánchez, C. C. (2026). Percepción y uso de la Inteligencia Artificial Generativa en la planificación de docentes de la Facultad de Ciencias Contables, Administrativas y Económicas de la UNP, Año 2026. Arandu UTIC, 13(3), 2473–2487. https://doi.org/10.69639/arandu.v13i3.2549

Número

Sección

Ciencias de la Educación