Recibido: 07/11/2025
Aprobado: 30/03/2026
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1645
DOI: https://doi.org/10.70747/cr.v5i1.1003
La Inteligencia Artificial como Recurso Formativo en Educación
Superior Mediante Investigación Acción
Ana Ruth Ulloa Pimienta
https://orcid.org/0000-0003-1375-4736
anar.up@laventa.tecnm.mx
TecNM/ ITS de Villa la Venta – México
Jhonny de la Cruz Ocaña
https://orcid.org/0000-0001-9511-3160
jhonny.co@laventa.tecnm.mx
TecNM/ ITS de Villa la Venta – México
Adriana Del Carmen Sánchez Trinidad
https://orcid.org/0000-0003-0547-7783
adriana.sanchez@upch.mx
Universidad Popular de la Chontalpa
Tabasco – México
Rosa del Carmen Sánchez Trinidad
https://orcid.org/0000-0002-6614-0685
rosa.sanchez@upch.mx
Universidad Popular de la Chontalpa
Tabasco – México
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1646
RESUMEN
La inteligencia artificial (IA) se convirtió en un recurso formativo representativo para el
profesorado universitario y para el ámbito académico, al ofrecer diversas oportunidades
para mejorar la práctica en el proceso de enseñanza y su desarrollo profesional. El objetivo
de estudio fue actualizar a los docentes de educación superior mediante el uso e
implementación de las herramientas de la inteligencia artificial como recurso tecnológico
formativo. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cualitativo con un tipo de
investigación acción, una muestra conformada por 35 docentes de ocho ingenierías. Los
hallazgos muestran que la implementación de la IA ha cambiado la forma de enseñar,
mejora el rendimiento académico, los docentes reconocen la falta de formación en este
recurso tecnológico, que a pesar de estar limitados de tiempo muestran disposición para
capacitarse y aprender, consideran que las instituciones educativas deben apoyar al
profesorado con recursos y herramientas que contribuyan a la práctica docente. Finalmente
más de un 51 % comparten que la formación del docente en recursos tecnológico
educativos como la IA debería ser parte del currículo para enseñar de manera efectiva y
adaptarse a las necesidades cambiantes del entorno en un mundo cada vez más digital
Palabras clave: enseñanza multimedia, formación, práctica pedagógica, tecnología de la
información
Los autores declaran no tener conflicto de intereses.
El Editor y los Revisores declararon no tener conflicto de intereses.
Licencia:
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1646
RESUMEN
La inteligencia artificial (IA) se convirtió en un recurso formativo representativo para el
profesorado universitario y para el ámbito académico, al ofrecer diversas oportunidades
para mejorar la práctica en el proceso de enseñanza y su desarrollo profesional. El objetivo
de estudio fue actualizar a los docentes de educación superior mediante el uso e
implementación de las herramientas de la inteligencia artificial como recurso tecnológico
formativo. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cualitativo con un tipo de
investigación acción, una muestra conformada por 35 docentes de ocho ingenierías. Los
hallazgos muestran que la implementación de la IA ha cambiado la forma de enseñar,
mejora el rendimiento académico, los docentes reconocen la falta de formación en este
recurso tecnológico, que a pesar de estar limitados de tiempo muestran disposición para
capacitarse y aprender, consideran que las instituciones educativas deben apoyar al
profesorado con recursos y herramientas que contribuyan a la práctica docente. Finalmente
más de un 51 % comparten que la formación del docente en recursos tecnológico
educativos como la IA debería ser parte del currículo para enseñar de manera efectiva y
adaptarse a las necesidades cambiantes del entorno en un mundo cada vez más digital
Palabras clave: enseñanza multimedia, formación, práctica pedagógica, tecnología de la
información
Los autores declaran no tener conflicto de intereses.
El Editor y los Revisores declararon no tener conflicto de intereses.
Licencia:
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ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1647
Artificial Intelligence as a Training Resource in Higher Education
through Action Research
ABSTRACT
Artificial intelligence (AI) has become a representative training resource for university
professors and the academic field, offering various opportunities to improve teaching
practices and professional development. The objective of the study was to update higher
education professors through the use and implementation of artificial intelligence tools as a
training technology resource. The research was conducted using a qualitative approach with
a type of action research, with a sample consisting of 35 professors from eight engineering
programs. The findings show that the implementation of AI has changed the way of teaching
and improved academic performance. Professors recognize the lack of training in this
technological resource, and that despite being limited in time, they show a willingness to
train and learn. They believe that educational institutions should support professors with
resources and tools that contribute to their teaching practice. Finally, more than 51% agree
that teacher training in educational technology resources such as AI should be part of the
curriculum to teach effectively and adapt to the changing needs of the environment in an
increasingly digital world
Keywords: multimedia teaching, training, pedagogical practice, information technology
The authors declare no conflict of interest.
The Editor and the Reviewers declared no conflict of interest.
License:
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1647
Artificial Intelligence as a Training Resource in Higher Education
through Action Research
ABSTRACT
Artificial intelligence (AI) has become a representative training resource for university
professors and the academic field, offering various opportunities to improve teaching
practices and professional development. The objective of the study was to update higher
education professors through the use and implementation of artificial intelligence tools as a
training technology resource. The research was conducted using a qualitative approach with
a type of action research, with a sample consisting of 35 professors from eight engineering
programs. The findings show that the implementation of AI has changed the way of teaching
and improved academic performance. Professors recognize the lack of training in this
technological resource, and that despite being limited in time, they show a willingness to
train and learn. They believe that educational institutions should support professors with
resources and tools that contribute to their teaching practice. Finally, more than 51% agree
that teacher training in educational technology resources such as AI should be part of the
curriculum to teach effectively and adapt to the changing needs of the environment in an
increasingly digital world
Keywords: multimedia teaching, training, pedagogical practice, information technology
The authors declare no conflict of interest.
The Editor and the Reviewers declared no conflict of interest.
License:
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ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1648
INTRODUCCIÓN
Actualmente En el contexto de la educación superior tecnológica en México, particularmente
en instituciones públicas del subsistema tecnológico, se identifica una problemática asociada
a la insuficiente formación y actualización de docentes en el uso pedagógico de herramientas
de inteligencia artificial (IA), lo que limita su integración efectiva en la práctica educativa. Esta
situación incide directamente en el proceso de enseñanza‑aprendizaje, al restringir la
personalización de los contenidos conforme a las necesidades del estudiantado, reducir las
posibilidades de análisis sistemático del rendimiento académico y mantener el predominio de
metodologías tradicionales poco acordes con entornos educativos digitalizados. En el caso
específico de docentes de áreas no vinculadas directamente a las tecnologías de la
información, la falta de competencias en IA puede profundizar brechas profesionales y
generar resistencia a la adopción de innovaciones didácticas, afectando tanto la calidad de la
enseñanza como su pertinencia académica. Desde esta perspectiva, el problema no radica
únicamente en la ausencia de recursos tecnológicos, sino en la carencia de procesos
formativos estructurados que permitan a los docentes comprender, adoptar y aplicar la IA
como recurso educativo, lo que evidencia un vacío empírico en estudios que analicen, desde
enfoques aplicados, cómo la capacitación docente en IA impacta su práctica pedagógica y su
disposición al cambio en contextos institucionales específicos de educación superior.
La IA como recurso tecnológico, ha emergido como una herramienta transformadora en
diversos ámbitos, y en la educación no es la excepción. La IA se ha convertido en una
herramienta invaluable para mejorar la calidad de la enseñanza y el aprendizaje (Vera et al.,
2023). El papel del docente es fundamental para poder integrar las tecnologías de IA de forma
adecuada.
Es frecuente que, con el surgimiento de nuevas tecnologías, se generen enfoques pedagógicos
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1648
INTRODUCCIÓN
Actualmente En el contexto de la educación superior tecnológica en México, particularmente
en instituciones públicas del subsistema tecnológico, se identifica una problemática asociada
a la insuficiente formación y actualización de docentes en el uso pedagógico de herramientas
de inteligencia artificial (IA), lo que limita su integración efectiva en la práctica educativa. Esta
situación incide directamente en el proceso de enseñanza‑aprendizaje, al restringir la
personalización de los contenidos conforme a las necesidades del estudiantado, reducir las
posibilidades de análisis sistemático del rendimiento académico y mantener el predominio de
metodologías tradicionales poco acordes con entornos educativos digitalizados. En el caso
específico de docentes de áreas no vinculadas directamente a las tecnologías de la
información, la falta de competencias en IA puede profundizar brechas profesionales y
generar resistencia a la adopción de innovaciones didácticas, afectando tanto la calidad de la
enseñanza como su pertinencia académica. Desde esta perspectiva, el problema no radica
únicamente en la ausencia de recursos tecnológicos, sino en la carencia de procesos
formativos estructurados que permitan a los docentes comprender, adoptar y aplicar la IA
como recurso educativo, lo que evidencia un vacío empírico en estudios que analicen, desde
enfoques aplicados, cómo la capacitación docente en IA impacta su práctica pedagógica y su
disposición al cambio en contextos institucionales específicos de educación superior.
La IA como recurso tecnológico, ha emergido como una herramienta transformadora en
diversos ámbitos, y en la educación no es la excepción. La IA se ha convertido en una
herramienta invaluable para mejorar la calidad de la enseñanza y el aprendizaje (Vera et al.,
2023). El papel del docente es fundamental para poder integrar las tecnologías de IA de forma
adecuada.
Es frecuente que, con el surgimiento de nuevas tecnologías, se generen enfoques pedagógicos
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que no estén completamente desarrollados, pero sí impulsados por el deseo de aprovechar
su potencial (Pinargote et al., 2024). En este sentido, los docentes tratan de experimentar con
estas herramientas modificando el tipo de tareas que plantean, en otras palabras, se conoce
como «pedagogías emergentes». Ahora bien, la IA puede ayudar en contextos educativos, no
obstante, para hacerlo adecuadamente, es fundamental que el profesorado conozca estos
sistemas a objeto de que tome las decisiones adecuadas, y si decide integrarlos, hacerlo en el
marco de estrategias didácticas coherentes (Sánchez, 2024).
En el contexto del profesorado, la IA se presenta como un recurso formativo innovador que
tiene el potencial de revolucionar la manera en que los educadores se capacitan y desarrollan
sus habilidades. A medida que las instituciones educativas buscan adaptarse a un entorno en
constante cambio, la integración de la IA en la formación docente ofrece oportunidades para
personalizar el aprendizaje, optimizar la gestión del tiempo y enriquecer la experiencia
educativa. Desde la creación de contenidos hasta el análisis de datos sobre el rendimiento
estudiantil, así mismo permite a los docentes acceder a recursos actualizados y relevantes,
facilitando su crecimiento profesional y mejorando la calidad de la enseñanza. En tal
circunstancia, es fundamental explorar cómo la inteligencia artificial puede ser utilizada de
manera efectiva como un recurso formativo, empoderando a los educadores para enfrentar
los desafíos del siglo XXI y contribuir a un aprendizaje más significativo y adaptado a las
necesidades de sus estudiantes.
El objetivo del presente estudio fue actualizar a los docentes de educación superior mediante
una intervención formativa basada en el uso de la inteligencia artificial mediante un enfoque
cualitativo de tipo descriptivo- aplicado, orientado a fortalecer su desempeño en la práctica
educativa en contextos institucionales de educación superior.
La denominada era del conocimiento, exige cambios significativos en los sistemas educativos
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que no estén completamente desarrollados, pero sí impulsados por el deseo de aprovechar
su potencial (Pinargote et al., 2024). En este sentido, los docentes tratan de experimentar con
estas herramientas modificando el tipo de tareas que plantean, en otras palabras, se conoce
como «pedagogías emergentes». Ahora bien, la IA puede ayudar en contextos educativos, no
obstante, para hacerlo adecuadamente, es fundamental que el profesorado conozca estos
sistemas a objeto de que tome las decisiones adecuadas, y si decide integrarlos, hacerlo en el
marco de estrategias didácticas coherentes (Sánchez, 2024).
En el contexto del profesorado, la IA se presenta como un recurso formativo innovador que
tiene el potencial de revolucionar la manera en que los educadores se capacitan y desarrollan
sus habilidades. A medida que las instituciones educativas buscan adaptarse a un entorno en
constante cambio, la integración de la IA en la formación docente ofrece oportunidades para
personalizar el aprendizaje, optimizar la gestión del tiempo y enriquecer la experiencia
educativa. Desde la creación de contenidos hasta el análisis de datos sobre el rendimiento
estudiantil, así mismo permite a los docentes acceder a recursos actualizados y relevantes,
facilitando su crecimiento profesional y mejorando la calidad de la enseñanza. En tal
circunstancia, es fundamental explorar cómo la inteligencia artificial puede ser utilizada de
manera efectiva como un recurso formativo, empoderando a los educadores para enfrentar
los desafíos del siglo XXI y contribuir a un aprendizaje más significativo y adaptado a las
necesidades de sus estudiantes.
El objetivo del presente estudio fue actualizar a los docentes de educación superior mediante
una intervención formativa basada en el uso de la inteligencia artificial mediante un enfoque
cualitativo de tipo descriptivo- aplicado, orientado a fortalecer su desempeño en la práctica
educativa en contextos institucionales de educación superior.
La denominada era del conocimiento, exige cambios significativos en los sistemas educativos
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con el propósito de mejorar y fortalecer los escenarios académicos - laborales que se darán
en el futuro a causa de la transformación digital ligada a la cuarta revolución industrial o
revolución tecnológica (Fredy y Calderón, 2020; Martínez-Ruiz, 2019). Esta revolución se
caracteriza por interconectar, de forma inteligente, diversas tecnologías digitales como
podrían ser la impresión 3D, la inteligencia artificial o el internet de las cosas para alcanzar un
sistema productivo más eficiente (Chávez et al., 2020). De este modo, surge el paradigma de
la educación 4.0 que impulsa el autoaprendizaje a través de la reflexión en un contexto
formativo apoyado por la tecnología y su aprovechamiento para trabajar los contenidos
educativos y que estaría orientada a evitar desigualdades en el desarrollo social (UNCTAD,
2019).
Lo anterior hace referencia a las diversas herramientas tecnológicas (HT), en las que
actualmente el sector educativo de manera exponencial implementa como un recurso para
alcanzar los objetivos de la educación e ir a la par con las exigencias y demandas de la
sociedad cada vez más informatizada. De esta forma los docentes se adecuan a los nuevos
retos de enseñanza aprendizaje (E-A), a través de una interacción sincrónica y asíncrona;
mismo que permite fortalecer las destrezas tecnológicas y pedagógicas en diversas
situaciones que se demuestra en el accionar pedagógico en los diferentes niveles educativos
(Rizales et al., 2019). Por ello, el sistema educativo se viene adaptando a las nuevas formas de
enseñanza aprendizaje (E-A) virtual, utilizando plataformas y recursos digitales (Martínez et
al., 2020). De esta forma, las competencias digitales fortalecen el accionar pedagógico
(Basantes et al., 2020). Por ello, los docentes vienen incorporando las Tecnologías de la
Información y la Comunicación (TIC) como metodología interactiva en su labor pedagógica,
al mismo tiempo despojándose de su práctica tradicional para innovar la E-A de acuerdo con
el contexto (Pérez & del Carmen, 2019). Siendo esencial la capacitación de los docentes en la
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con el propósito de mejorar y fortalecer los escenarios académicos - laborales que se darán
en el futuro a causa de la transformación digital ligada a la cuarta revolución industrial o
revolución tecnológica (Fredy y Calderón, 2020; Martínez-Ruiz, 2019). Esta revolución se
caracteriza por interconectar, de forma inteligente, diversas tecnologías digitales como
podrían ser la impresión 3D, la inteligencia artificial o el internet de las cosas para alcanzar un
sistema productivo más eficiente (Chávez et al., 2020). De este modo, surge el paradigma de
la educación 4.0 que impulsa el autoaprendizaje a través de la reflexión en un contexto
formativo apoyado por la tecnología y su aprovechamiento para trabajar los contenidos
educativos y que estaría orientada a evitar desigualdades en el desarrollo social (UNCTAD,
2019).
Lo anterior hace referencia a las diversas herramientas tecnológicas (HT), en las que
actualmente el sector educativo de manera exponencial implementa como un recurso para
alcanzar los objetivos de la educación e ir a la par con las exigencias y demandas de la
sociedad cada vez más informatizada. De esta forma los docentes se adecuan a los nuevos
retos de enseñanza aprendizaje (E-A), a través de una interacción sincrónica y asíncrona;
mismo que permite fortalecer las destrezas tecnológicas y pedagógicas en diversas
situaciones que se demuestra en el accionar pedagógico en los diferentes niveles educativos
(Rizales et al., 2019). Por ello, el sistema educativo se viene adaptando a las nuevas formas de
enseñanza aprendizaje (E-A) virtual, utilizando plataformas y recursos digitales (Martínez et
al., 2020). De esta forma, las competencias digitales fortalecen el accionar pedagógico
(Basantes et al., 2020). Por ello, los docentes vienen incorporando las Tecnologías de la
Información y la Comunicación (TIC) como metodología interactiva en su labor pedagógica,
al mismo tiempo despojándose de su práctica tradicional para innovar la E-A de acuerdo con
el contexto (Pérez & del Carmen, 2019). Siendo esencial la capacitación de los docentes en la
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incorporación y uso de recursos tecnológicos en el accionar pedagógico (Pozú et al., 2020).
En efecto, es pertinente que los maestros y maestras utilicen HT, para lograr aprendizajes
significativos y crear entornos digitales conocidos como espacios virtuales mismos que
permiten a las personas interactuar, colaborar y compartir mediante plataformas y
aplicaciones tecnológicas.
De acuerdo con los autores; son ambientes diseñados para fortalecer el aprendizaje de los
estudiantes a través de la virtualidad, haciendo uso de las herramientas que ofrecen las TIC,
la similitud entre estos términos es lo que caracteriza la educación virtual, como el producto
de la colaboración en línea entre sus usuarios, (Morale et al., 2021). Se puede identificar que
las tecnologías producen un nuevo método de formación caracterizado por la
implementación de una comunicación unidireccional a un modo más abierto que posibilitan
la interacción, la diversificación de los soportes de la información y el autoaprendizaje.
De acuerdo a la UNESCO (2021), refiere que la IA son tecnologías de procesamiento de la
información que unifican modelos y algoritmos que tienen la habilidad de aprender y llevar a
cabo tareas cognitivas, generando resultados como la adopción de decisiones en entornos
virtuales y la predicción. Así, la IA puede ayudar en contextos educativos, para hacerlo
eficaces y eficientes, por ello es fundamental que el profesorado conozca estos sistemas para
tomar decisiones adecuadas, y si decide integrarlo en el desarrollo del programa educativo.
Diversas investigaciones comprueban que la IA es un recurso tecnológico que contribuye a la
mejora de los procesos educativos no solo en la formación de los estudiantes sino en la
actualización de los conocimientos y la práctica docente. Se ha convertido en un recurso
educativo transformador, ofreciendo nuevas oportunidades para mejorar la enseñanza y el
aprendizaje además de personalizar la experiencia de aprendizaje, adaptándose a las
necesidades y estilos de cada estudiante. A través de algoritmos de aprendizaje automático,
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incorporación y uso de recursos tecnológicos en el accionar pedagógico (Pozú et al., 2020).
En efecto, es pertinente que los maestros y maestras utilicen HT, para lograr aprendizajes
significativos y crear entornos digitales conocidos como espacios virtuales mismos que
permiten a las personas interactuar, colaborar y compartir mediante plataformas y
aplicaciones tecnológicas.
De acuerdo con los autores; son ambientes diseñados para fortalecer el aprendizaje de los
estudiantes a través de la virtualidad, haciendo uso de las herramientas que ofrecen las TIC,
la similitud entre estos términos es lo que caracteriza la educación virtual, como el producto
de la colaboración en línea entre sus usuarios, (Morale et al., 2021). Se puede identificar que
las tecnologías producen un nuevo método de formación caracterizado por la
implementación de una comunicación unidireccional a un modo más abierto que posibilitan
la interacción, la diversificación de los soportes de la información y el autoaprendizaje.
De acuerdo a la UNESCO (2021), refiere que la IA son tecnologías de procesamiento de la
información que unifican modelos y algoritmos que tienen la habilidad de aprender y llevar a
cabo tareas cognitivas, generando resultados como la adopción de decisiones en entornos
virtuales y la predicción. Así, la IA puede ayudar en contextos educativos, para hacerlo
eficaces y eficientes, por ello es fundamental que el profesorado conozca estos sistemas para
tomar decisiones adecuadas, y si decide integrarlo en el desarrollo del programa educativo.
Diversas investigaciones comprueban que la IA es un recurso tecnológico que contribuye a la
mejora de los procesos educativos no solo en la formación de los estudiantes sino en la
actualización de los conocimientos y la práctica docente. Se ha convertido en un recurso
educativo transformador, ofreciendo nuevas oportunidades para mejorar la enseñanza y el
aprendizaje además de personalizar la experiencia de aprendizaje, adaptándose a las
necesidades y estilos de cada estudiante. A través de algoritmos de aprendizaje automático,
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las plataformas educativas pueden analizar el rendimiento de los alumnos y proporcionar
recomendaciones personalizadas, lo que permite un enfoque más centrado en el estudiante.
Así, el nuevo paradigma educativo el cual surge la sociedad del conocimiento en donde los
docentes, estudiantes, y demás actores que forman parte del proceso educativo construyen
entre todos nuevos conocimientos utilizando la información disponible en la red, la cual es
compartida a través de la misma. Un problema común y que debe resolverse es proveer de
conocimientos a todo aquel que lo necesiten para vivir en sociedad, exitosamente alineados
a los planes y proyectos educativos; para ello, un grupo de personas (profesores) deben
proveer un conjunto de condiciones, instrumentos y metodologías para facilitarles la
adquisición de nuevos conocimientos en temas de tecnologías educativas. Lo antes
mencionado es considerado como un recurso formativo para el docente al dotarlo de
conocimientos e informaciones para la implementación de la enseñanza apoyados de los
diversos recursos tecnológicos y digitales educativos. Losada et al., (2020), definen los
recursos educativos digitales como elementos o materiales en formato digital que son
distribuidos para ser utilizados en el proceso enseñanza-aprendizaje por profesores,
estudiantes e investigadores.
Por ello, la formación del docente es un proceso de aprendizaje continuo que permite
desarrollar conocimientos, habilidades, y prácticas profesionales, que posibilita el desarrollo
de competencias propias del ejercicio profesional en los diferentes niveles y modalidades del
sistema educativo. El conjunto de cursos o eventos académicos con validez oficial, que tienen
por objeto habilitar la práctica y/o actualizar a quienes realizan funciones de docencia, en las
teorías, procedimientos y técnicas para impartir la enseñanza.
Esta definición por lo tanto comprenderá desde los cursos de diplomado, hasta los estudios
de licenciatura, maestría y doctorado en docencia (Arenas et al., 2009).
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las plataformas educativas pueden analizar el rendimiento de los alumnos y proporcionar
recomendaciones personalizadas, lo que permite un enfoque más centrado en el estudiante.
Así, el nuevo paradigma educativo el cual surge la sociedad del conocimiento en donde los
docentes, estudiantes, y demás actores que forman parte del proceso educativo construyen
entre todos nuevos conocimientos utilizando la información disponible en la red, la cual es
compartida a través de la misma. Un problema común y que debe resolverse es proveer de
conocimientos a todo aquel que lo necesiten para vivir en sociedad, exitosamente alineados
a los planes y proyectos educativos; para ello, un grupo de personas (profesores) deben
proveer un conjunto de condiciones, instrumentos y metodologías para facilitarles la
adquisición de nuevos conocimientos en temas de tecnologías educativas. Lo antes
mencionado es considerado como un recurso formativo para el docente al dotarlo de
conocimientos e informaciones para la implementación de la enseñanza apoyados de los
diversos recursos tecnológicos y digitales educativos. Losada et al., (2020), definen los
recursos educativos digitales como elementos o materiales en formato digital que son
distribuidos para ser utilizados en el proceso enseñanza-aprendizaje por profesores,
estudiantes e investigadores.
Por ello, la formación del docente es un proceso de aprendizaje continuo que permite
desarrollar conocimientos, habilidades, y prácticas profesionales, que posibilita el desarrollo
de competencias propias del ejercicio profesional en los diferentes niveles y modalidades del
sistema educativo. El conjunto de cursos o eventos académicos con validez oficial, que tienen
por objeto habilitar la práctica y/o actualizar a quienes realizan funciones de docencia, en las
teorías, procedimientos y técnicas para impartir la enseñanza.
Esta definición por lo tanto comprenderá desde los cursos de diplomado, hasta los estudios
de licenciatura, maestría y doctorado en docencia (Arenas et al., 2009).
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Es vital en la praxis educativa la formación del docente como mencionan algunos autores
independientemente de las modalidades del sistema educativo porque en el quehacer del
docente se refleja el aprendizaje de los estudiantes, algunos autores afirman que la práctica
docente está condicionada por la estructura social, institucional y por opciones de valor, de
carácter ético y moral, donde el significado de los intercambios que en ella se producen define
el sentido y la calidad de su desarrollo (Sacristán & Pérez, 1998). En la práctica el docente, de
acuerdo a Porlán (1993), es un profesional activo, “... deja de ser un mediador pasivo entre
teoría-práctica, para convertirse en un mediador activo que desde la práctica reconstruye
críticamente su propia teoría, y participa, así, en el desarrollo significativo del conocimiento y
la práctica profesional” (Porlán, 1993, p. 132). La práctica docente tiene implicaciones no solo
en el ámbito educativo, social y cultura del aprendiz sino de todo lo que conforman su entorno.
Algunas investigaciones han demostrado que la tecnología ha revolucionado tanto la
enseñanza como en el aprendizaje y que la integración de herramientas tecnológicas en el
proceso educativo ha generado nuevas oportunidades y desafíos, que cuando el docente tiene
conocimientos e implementa la tecnología, esta se adapta a las necesidades individuales de
los estudiantes, se promueve la colaboración, inclusión, creatividad, pensamiento crítico y se
enriquece el proceso educativo.
MATERIALES Y MÉTODOS
El enfoque metodológico del estudio fue de naturaleza cualitativa, de tipo descriptivo, con un
diseño de investigación‑acción, orientado a la mejora de la práctica docente mediante la
incorporación de la inteligencia artificial como recurso formativo.
La investigación acción se estructuró en fases cíclicas de diagnóstico, planificación,
implementación, observación y reflexión, permitiendo intervenir directamente en el contexto
educativo y, al mismo tiempo, generar conocimiento sistemático sobre dicho proceso. Como
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1653
Es vital en la praxis educativa la formación del docente como mencionan algunos autores
independientemente de las modalidades del sistema educativo porque en el quehacer del
docente se refleja el aprendizaje de los estudiantes, algunos autores afirman que la práctica
docente está condicionada por la estructura social, institucional y por opciones de valor, de
carácter ético y moral, donde el significado de los intercambios que en ella se producen define
el sentido y la calidad de su desarrollo (Sacristán & Pérez, 1998). En la práctica el docente, de
acuerdo a Porlán (1993), es un profesional activo, “... deja de ser un mediador pasivo entre
teoría-práctica, para convertirse en un mediador activo que desde la práctica reconstruye
críticamente su propia teoría, y participa, así, en el desarrollo significativo del conocimiento y
la práctica profesional” (Porlán, 1993, p. 132). La práctica docente tiene implicaciones no solo
en el ámbito educativo, social y cultura del aprendiz sino de todo lo que conforman su entorno.
Algunas investigaciones han demostrado que la tecnología ha revolucionado tanto la
enseñanza como en el aprendizaje y que la integración de herramientas tecnológicas en el
proceso educativo ha generado nuevas oportunidades y desafíos, que cuando el docente tiene
conocimientos e implementa la tecnología, esta se adapta a las necesidades individuales de
los estudiantes, se promueve la colaboración, inclusión, creatividad, pensamiento crítico y se
enriquece el proceso educativo.
MATERIALES Y MÉTODOS
El enfoque metodológico del estudio fue de naturaleza cualitativa, de tipo descriptivo, con un
diseño de investigación‑acción, orientado a la mejora de la práctica docente mediante la
incorporación de la inteligencia artificial como recurso formativo.
La investigación acción se estructuró en fases cíclicas de diagnóstico, planificación,
implementación, observación y reflexión, permitiendo intervenir directamente en el contexto
educativo y, al mismo tiempo, generar conocimiento sistemático sobre dicho proceso. Como
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
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parte del plan de acción, se incorporaron técnicas estructuradas de recolección de datos,
específicamente encuestas aplicadas a docentes durante y posterior al curso de formación,
con el propósito de documentar cambios percibidos en conocimientos, actitudes y prácticas
relacionadas con el uso de la IA. Si bien estas encuestas produjeron información cuantitativa
de carácter descriptivo, su función metodológica fue complementaria, ya que los datos
obtenidos se integraron al análisis reflexivo propio de la investigación‑acción, permitiendo
contrastar la experiencia formativa con evidencias empíricas y fortalecer la toma de
decisiones pedagógicas. De este modo, la información cuantitativa no se utilizó con fines
inferenciales, sino como apoyo sistemático para comprender el impacto de la intervención y
retroalimentar el proceso de transformación de la práctica docente.
Es importante mencionar que durante y posterior al curso: se realizó la aplicación de dos
encuestas (previamente 8 ítems; posteriormente 20 ítems de opción múltiple) para estimar
cambios percibidos y frecuencia de uso de IA, con presentación de resultados por porcentajes.
Posterior a la recolección de datos se realizó un análisis reflexivo de la acción directa:
docente- problemática y solución. Este enfoque permitió al investigador comprender la
situación o fenómeno de estudio además de generar y contribuir a cambios positivos a la
resolución o mejora de la práctica educativa del docente mediante el uso e implementación
de las herramientas de IA. Para reunir evidencias significativas en torno a las acciones
desarrolladas y los aprendizajes que se han producido en los sujetos que participaron en la
investigación: docente y docente capacitador. De acuerdo a Restrepo “La investigación
acción es un instrumento que permite al maestro comportarse como aprendiz de largo
alcance, aprendiz de por vida, ya que le enseña como aprender a aprender, cómo comprender
la estructura de su propia práctica y cómo transformar permanente y sistemáticamente su
práctica pedagógica” (2003, p. 7).
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parte del plan de acción, se incorporaron técnicas estructuradas de recolección de datos,
específicamente encuestas aplicadas a docentes durante y posterior al curso de formación,
con el propósito de documentar cambios percibidos en conocimientos, actitudes y prácticas
relacionadas con el uso de la IA. Si bien estas encuestas produjeron información cuantitativa
de carácter descriptivo, su función metodológica fue complementaria, ya que los datos
obtenidos se integraron al análisis reflexivo propio de la investigación‑acción, permitiendo
contrastar la experiencia formativa con evidencias empíricas y fortalecer la toma de
decisiones pedagógicas. De este modo, la información cuantitativa no se utilizó con fines
inferenciales, sino como apoyo sistemático para comprender el impacto de la intervención y
retroalimentar el proceso de transformación de la práctica docente.
Es importante mencionar que durante y posterior al curso: se realizó la aplicación de dos
encuestas (previamente 8 ítems; posteriormente 20 ítems de opción múltiple) para estimar
cambios percibidos y frecuencia de uso de IA, con presentación de resultados por porcentajes.
Posterior a la recolección de datos se realizó un análisis reflexivo de la acción directa:
docente- problemática y solución. Este enfoque permitió al investigador comprender la
situación o fenómeno de estudio además de generar y contribuir a cambios positivos a la
resolución o mejora de la práctica educativa del docente mediante el uso e implementación
de las herramientas de IA. Para reunir evidencias significativas en torno a las acciones
desarrolladas y los aprendizajes que se han producido en los sujetos que participaron en la
investigación: docente y docente capacitador. De acuerdo a Restrepo “La investigación
acción es un instrumento que permite al maestro comportarse como aprendiz de largo
alcance, aprendiz de por vida, ya que le enseña como aprender a aprender, cómo comprender
la estructura de su propia práctica y cómo transformar permanente y sistemáticamente su
práctica pedagógica” (2003, p. 7).
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1655
La selección de la muestra se realizó mediante un muestreo no probabilístico por
conveniencia, definido a partir de criterios pedagógicos y operativos vinculados con el
objetivo formativo de la investigación. En este sentido, se incluyeron docentes que
manifestaron no contar con formación previa en herramientas de inteligencia artificial y que,
por tanto, presentaban una necesidad explícita de actualización, lo que permitió focalizar la
intervención y maximizar su pertinencia formativa. La exclusión de docentes de Mecatrónica
y Sistemas Computacionales respondió a la existencia de un dominio previo de dichas
herramientas, así como a su adscripción a otra oferta formativa simultánea, evitando un efecto
techo que pudiera sesgar los resultados.
No obstante, este tipo de muestreo implica limitaciones en términos de generalización, por lo
que los hallazgos deben interpretarse como contextuales y no inferenciales, circunscritos a las
condiciones institucionales y a la población participante. En cuanto al tamaño muestral, no se
realizó un cálculo estadístico, ya que el estudio se inscribe en un enfoque cualitativo con
diseño de investigación‑acción. La inclusión de los 35 docentes respondió a criterios de
saturación práctica y viabilidad operativa, considerando que todos los participantes asistieron
al curso completo y aportaron información suficiente para la reflexión crítica y la mejora de
la intervención formativa. En consecuencia, los resultados buscan aportar comprensión
situada y orientada a la transformación de la práctica docente, más que a la extrapolación de
conclusiones a otros contextos.
Con base a:
1. Validez interna y foco formativo: el objetivo fue actualizar a docentes con necesidades
explícitas en IA; incluir perfiles con alto dominio previo habría introducido un techo de efecto,
sesgando a la baja la sensibilidad del curso para detectar cambios formativos.
2. Homogeneidad pedagógica inicial: la exclusión reduce heterogeneidad de competencia
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La selección de la muestra se realizó mediante un muestreo no probabilístico por
conveniencia, definido a partir de criterios pedagógicos y operativos vinculados con el
objetivo formativo de la investigación. En este sentido, se incluyeron docentes que
manifestaron no contar con formación previa en herramientas de inteligencia artificial y que,
por tanto, presentaban una necesidad explícita de actualización, lo que permitió focalizar la
intervención y maximizar su pertinencia formativa. La exclusión de docentes de Mecatrónica
y Sistemas Computacionales respondió a la existencia de un dominio previo de dichas
herramientas, así como a su adscripción a otra oferta formativa simultánea, evitando un efecto
techo que pudiera sesgar los resultados.
No obstante, este tipo de muestreo implica limitaciones en términos de generalización, por lo
que los hallazgos deben interpretarse como contextuales y no inferenciales, circunscritos a las
condiciones institucionales y a la población participante. En cuanto al tamaño muestral, no se
realizó un cálculo estadístico, ya que el estudio se inscribe en un enfoque cualitativo con
diseño de investigación‑acción. La inclusión de los 35 docentes respondió a criterios de
saturación práctica y viabilidad operativa, considerando que todos los participantes asistieron
al curso completo y aportaron información suficiente para la reflexión crítica y la mejora de
la intervención formativa. En consecuencia, los resultados buscan aportar comprensión
situada y orientada a la transformación de la práctica docente, más que a la extrapolación de
conclusiones a otros contextos.
Con base a:
1. Validez interna y foco formativo: el objetivo fue actualizar a docentes con necesidades
explícitas en IA; incluir perfiles con alto dominio previo habría introducido un techo de efecto,
sesgando a la baja la sensibilidad del curso para detectar cambios formativos.
2. Homogeneidad pedagógica inicial: la exclusión reduce heterogeneidad de competencia
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tecnológica, permitiendo diseño instruccional alineado a necesidades comunes y evaluación
más comparable durante y posterior al curso.
3. Pertinencia ética y logística: se evitó sobrecargar a perfiles que no requerían el mismo nivel
de actualización y se optimizaron recursos institucionales al distribuirlos en ofertas más
pertinentes para cada docente.
Criterios de exclusión declarados: (1) alto dominio declarado del uso de IA en docencia; (2)
asignación programática del docente a otra oferta formativa simultánea de mayor pertinencia;
(3) no disponibilidad de parte del docente para cumplir el itinerario completo del curso.
Como parte de desarrollo metodológico del estudio en la figura 1, se identifica el proceso de
ejecución de la investigación, en la cual se emplearon 2 instrumentos que fue elaborado por
el investigador:
El instrumento 1 (aplicado durante, conformado por 8 ítems): orientado a establecer línea
base sobre conocimientos y uso de IA.
Incluyó:
Ítems dicotómicos (Sí/No) sobre uso previo de IA;
Ítems de respuesta múltiple para identificar herramientas/finalidades;
Ítems de escala tipo Likert de 5 puntos (1 = “Totalmente en desacuerdo” a 5 = “Totalmente
de acuerdo”) para evaluar percepciones iniciales sobre utilidad y autoeficacia tecnológica.
El instrumento 2 (posterior al curso, integrado por 20 ítems de opción múltiple): aplicado
nueve semanas después para valorar implantación y efectos percibidos. Además de ítems de
opción múltiple (frecuencia y ámbitos de uso), incorporó ítems Likert de 5 puntos sobre
impacto en el rendimiento del alumnado, mejoras en el proceso de enseñanza - aprendizaje y
necesidad de formación curricular e institucional (correspondientes a los gráficos 2-5).
La adopción de una escala tipo Likert de cinco puntos permitió operacionalizar de forma
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1656
tecnológica, permitiendo diseño instruccional alineado a necesidades comunes y evaluación
más comparable durante y posterior al curso.
3. Pertinencia ética y logística: se evitó sobrecargar a perfiles que no requerían el mismo nivel
de actualización y se optimizaron recursos institucionales al distribuirlos en ofertas más
pertinentes para cada docente.
Criterios de exclusión declarados: (1) alto dominio declarado del uso de IA en docencia; (2)
asignación programática del docente a otra oferta formativa simultánea de mayor pertinencia;
(3) no disponibilidad de parte del docente para cumplir el itinerario completo del curso.
Como parte de desarrollo metodológico del estudio en la figura 1, se identifica el proceso de
ejecución de la investigación, en la cual se emplearon 2 instrumentos que fue elaborado por
el investigador:
El instrumento 1 (aplicado durante, conformado por 8 ítems): orientado a establecer línea
base sobre conocimientos y uso de IA.
Incluyó:
Ítems dicotómicos (Sí/No) sobre uso previo de IA;
Ítems de respuesta múltiple para identificar herramientas/finalidades;
Ítems de escala tipo Likert de 5 puntos (1 = “Totalmente en desacuerdo” a 5 = “Totalmente
de acuerdo”) para evaluar percepciones iniciales sobre utilidad y autoeficacia tecnológica.
El instrumento 2 (posterior al curso, integrado por 20 ítems de opción múltiple): aplicado
nueve semanas después para valorar implantación y efectos percibidos. Además de ítems de
opción múltiple (frecuencia y ámbitos de uso), incorporó ítems Likert de 5 puntos sobre
impacto en el rendimiento del alumnado, mejoras en el proceso de enseñanza - aprendizaje y
necesidad de formación curricular e institucional (correspondientes a los gráficos 2-5).
La adopción de una escala tipo Likert de cinco puntos permitió operacionalizar de forma
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sistemática los principales constructos del estudio, favoreciendo la sensibilidad para captar
cambios sutiles en actitudes, percepciones y valoraciones docentes, manteniendo al mismo
tiempo simplicidad de respuesta y adecuada consistencia interna en contextos educativos. En
este sentido, el constructo uso de la inteligencia artificial se definió como el grado de
incorporación de herramientas de IA en la práctica docente y se operacionalizó mediante
indicadores de frecuencia, tipos de herramientas empleadas y ámbitos de aplicación, medidos
a través de ítems de opción múltiple y categorías ordinales. La autoeficacia tecnológica se
conceptualizó como la percepción del docente sobre su capacidad para utilizar la IA en
actividades pedagógicas y se midió mediante ítems Likert que evaluaron confianza, seguridad
y percepción de competencia digital. Por su parte, el impacto en el aprendizaje se
operacionalizó como la percepción del efecto del uso de la IA en el rendimiento académico
y en el proceso de enseñanza‑aprendizaje del estudiantado, evaluado a través de indicadores
relacionados con mejora percibida, participación y personalización de la enseñanza, también
medidos en escala ordinal. La definición explícita de variables, dimensiones, indicadores y
tipo de escala permitió asegurar la validez interna del estudio, así como la reproducibilidad
metodológica, al establecer una correspondencia clara entre los constructos teóricos, los
instrumentos de medición y el análisis de los datos obtenidos.
Figura 1. Fases de ejecución de la investigación
Fuente: elaboración propia
Respecto a la validez de contenido: ambos instrumentos se sometieron a juicio de expertos
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1657
sistemática los principales constructos del estudio, favoreciendo la sensibilidad para captar
cambios sutiles en actitudes, percepciones y valoraciones docentes, manteniendo al mismo
tiempo simplicidad de respuesta y adecuada consistencia interna en contextos educativos. En
este sentido, el constructo uso de la inteligencia artificial se definió como el grado de
incorporación de herramientas de IA en la práctica docente y se operacionalizó mediante
indicadores de frecuencia, tipos de herramientas empleadas y ámbitos de aplicación, medidos
a través de ítems de opción múltiple y categorías ordinales. La autoeficacia tecnológica se
conceptualizó como la percepción del docente sobre su capacidad para utilizar la IA en
actividades pedagógicas y se midió mediante ítems Likert que evaluaron confianza, seguridad
y percepción de competencia digital. Por su parte, el impacto en el aprendizaje se
operacionalizó como la percepción del efecto del uso de la IA en el rendimiento académico
y en el proceso de enseñanza‑aprendizaje del estudiantado, evaluado a través de indicadores
relacionados con mejora percibida, participación y personalización de la enseñanza, también
medidos en escala ordinal. La definición explícita de variables, dimensiones, indicadores y
tipo de escala permitió asegurar la validez interna del estudio, así como la reproducibilidad
metodológica, al establecer una correspondencia clara entre los constructos teóricos, los
instrumentos de medición y el análisis de los datos obtenidos.
Figura 1. Fases de ejecución de la investigación
Fuente: elaboración propia
Respecto a la validez de contenido: ambos instrumentos se sometieron a juicio de expertos
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ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1658
(panel de tres académicos con experiencia en tecnología educativa y medición), quienes
revisaron claridad, relevancia y representatividad de los ítems respecto del constructo central
(formación y uso de IA en la práctica docente). Se incorporaron ajustes de redacción y orden
de ítems antes de su aplicación.
Validez de apariencia: se efectuó una prueba piloto cognitiva con un grupo reducido de
docentes (no incluidos en la muestra final) para asegurar comprensión de las instrucciones,
categorías de respuesta y términos técnicos; se corrigieron ambigüedades detectadas.
Confiabilidad (consistencia interna): para las sub escalas tipo Likert, se estimó la consistencia
interna mediante el coeficiente alfa de Cronbach a nivel de sub escala (utilidad percibida,
autoeficacia, apoyo institucional). Dado el propósito descriptivo del estudio y el tamaño
muestral, se consideró aceptable una consistencia ≥ .70.
Para el análisis de datos se realizó una codificación de los datos obtenidos es decir la
categorización y re categorización de temas abordados en las interrogantes realizadas al
docente:
Se implementó una codificación temática con enfoque deductivo - inductivo:
• Marco inicial (deductivo): se partió de los objetivos del estudio (actualización docente
mediante IA), de los ejes del instrumento y de los tópicos trabajados en el curso.
• Apertura inductiva: durante la lectura línea a línea de respuestas.
La codificación se realizó de forma manual con apoyo de hojas de cálculo (registro de
fragmentos y vínculos a categorías), lo que favoreció a una cadena de evidencia entre datos
y temas.
Con respecto a criterios de calidad y fiabilidad del análisis, se realizó:
• Doble lectura independiente de un subconjunto de respuestas.
• Revisión por pares del sistema categorial y resolución por consenso en discrepancias;
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1658
(panel de tres académicos con experiencia en tecnología educativa y medición), quienes
revisaron claridad, relevancia y representatividad de los ítems respecto del constructo central
(formación y uso de IA en la práctica docente). Se incorporaron ajustes de redacción y orden
de ítems antes de su aplicación.
Validez de apariencia: se efectuó una prueba piloto cognitiva con un grupo reducido de
docentes (no incluidos en la muestra final) para asegurar comprensión de las instrucciones,
categorías de respuesta y términos técnicos; se corrigieron ambigüedades detectadas.
Confiabilidad (consistencia interna): para las sub escalas tipo Likert, se estimó la consistencia
interna mediante el coeficiente alfa de Cronbach a nivel de sub escala (utilidad percibida,
autoeficacia, apoyo institucional). Dado el propósito descriptivo del estudio y el tamaño
muestral, se consideró aceptable una consistencia ≥ .70.
Para el análisis de datos se realizó una codificación de los datos obtenidos es decir la
categorización y re categorización de temas abordados en las interrogantes realizadas al
docente:
Se implementó una codificación temática con enfoque deductivo - inductivo:
• Marco inicial (deductivo): se partió de los objetivos del estudio (actualización docente
mediante IA), de los ejes del instrumento y de los tópicos trabajados en el curso.
• Apertura inductiva: durante la lectura línea a línea de respuestas.
La codificación se realizó de forma manual con apoyo de hojas de cálculo (registro de
fragmentos y vínculos a categorías), lo que favoreció a una cadena de evidencia entre datos
y temas.
Con respecto a criterios de calidad y fiabilidad del análisis, se realizó:
• Doble lectura independiente de un subconjunto de respuestas.
• Revisión por pares del sistema categorial y resolución por consenso en discrepancias;
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ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1659
• Triangulación con resultados cuantitativos (coherencia entre categorías y tendencias en
gráficos).
RESULTADOS
Con el propósito de fortalecer y dar respuestas al objetivo planteado al inicio de la
investigación se comparten los resultados de forma analítica y cuantitativa derivados de los
instrumentos aplicados.
El gráfico 1, muestra los resultados obtenidos en la etapa diagnóstica previo al diseño del
curso mismo en el que se aprecia que la mayor parte de los docentes no tenían conocimientos,
no había una implementación de la herramienta IA en su enseñanza. Se identifica que la falta
de conocimiento en la aplicación de recursos tecnológicos puede generar deficiencias en la
práctica docente y en el aprendizaje del alumno incluyendo la disminución de la calidad
educativa, la desmotivación del alumno y del docente, pérdida de tiempo en procesos o
actividades que las herramientas digitales pueden desarrollar de forma eficiente y finalmente
trae consigo la dificultad para aprovechar las oportunidades que ofrece la tecnología en el
medio educativo.
Es importante mencionar que en la etapa diagnóstica, se obtuvieron las siguientes frecuencias
(N = 35):
▪ Docentes que no habían implementado IA previamente: n = 26 (74.3%).
▪ Docentes que sí habían implementado IA alguna vez: n = 9 (25.7%).
El predominio de frecuencias asociadas a la ausencia de uso confirma la pertinencia de la
intervención formativa.
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1659
• Triangulación con resultados cuantitativos (coherencia entre categorías y tendencias en
gráficos).
RESULTADOS
Con el propósito de fortalecer y dar respuestas al objetivo planteado al inicio de la
investigación se comparten los resultados de forma analítica y cuantitativa derivados de los
instrumentos aplicados.
El gráfico 1, muestra los resultados obtenidos en la etapa diagnóstica previo al diseño del
curso mismo en el que se aprecia que la mayor parte de los docentes no tenían conocimientos,
no había una implementación de la herramienta IA en su enseñanza. Se identifica que la falta
de conocimiento en la aplicación de recursos tecnológicos puede generar deficiencias en la
práctica docente y en el aprendizaje del alumno incluyendo la disminución de la calidad
educativa, la desmotivación del alumno y del docente, pérdida de tiempo en procesos o
actividades que las herramientas digitales pueden desarrollar de forma eficiente y finalmente
trae consigo la dificultad para aprovechar las oportunidades que ofrece la tecnología en el
medio educativo.
Es importante mencionar que en la etapa diagnóstica, se obtuvieron las siguientes frecuencias
(N = 35):
▪ Docentes que no habían implementado IA previamente: n = 26 (74.3%).
▪ Docentes que sí habían implementado IA alguna vez: n = 9 (25.7%).
El predominio de frecuencias asociadas a la ausencia de uso confirma la pertinencia de la
intervención formativa.
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ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1660
El hallazgo es significativo porque el docente reconoce la necesidad de adaptarse al uso de la
tecnología considerando los entornos educativos actuales para un mejor desempeño de su
práctica y un mayor aprendizaje del alumno. Cuando el docente integra este tipo de
herramientas en las actividades de enseñanza, su pedagogía es más creativa, interactiva e
innovadora, además fomenta el desarrollo de habilidades digitales en el alumno.
Gráfico 1. Implementación de la herramienta IA antes de la formación docente
Fuente: elaboración propia
Posterior a la implementación de herramientas tecnológicas de IA de la actualización docente
se obtuvieron los siguientes resultados del instrumento 2, aplicado a los docentes, en el gráfico
2, se identifica el porcentaje de profesores que confirma que el uso de IA en su enseñanza ha
demostrado un rendimiento académico del alumno, algunos afirman que los estudiantes
mejoraron de forma moderada lo cual indica que la integración tecnológica en la enseñanza
ha tenido un impacto positivo en el proceso de aprendizaje, también puede significar que ese
rendimiento está limitado por factores como: la formación del docente, la calidad, creatividad,
innovación e inclusión de herramientas implementadas en el desarrollo de las actividades de
enseñanza aún no le permiten al alumno la adaptación para el uso del recurso tecnológico.
Sin embargo se distingue un porcentaje representativo de docentes que aún no hacen uso de
la herramienta en su quehacer docente. Esta situación implica tanto para el docente y alumno
que exista una brecha en la actualización profesional y académica por la falta de adaptación
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1660
El hallazgo es significativo porque el docente reconoce la necesidad de adaptarse al uso de la
tecnología considerando los entornos educativos actuales para un mejor desempeño de su
práctica y un mayor aprendizaje del alumno. Cuando el docente integra este tipo de
herramientas en las actividades de enseñanza, su pedagogía es más creativa, interactiva e
innovadora, además fomenta el desarrollo de habilidades digitales en el alumno.
Gráfico 1. Implementación de la herramienta IA antes de la formación docente
Fuente: elaboración propia
Posterior a la implementación de herramientas tecnológicas de IA de la actualización docente
se obtuvieron los siguientes resultados del instrumento 2, aplicado a los docentes, en el gráfico
2, se identifica el porcentaje de profesores que confirma que el uso de IA en su enseñanza ha
demostrado un rendimiento académico del alumno, algunos afirman que los estudiantes
mejoraron de forma moderada lo cual indica que la integración tecnológica en la enseñanza
ha tenido un impacto positivo en el proceso de aprendizaje, también puede significar que ese
rendimiento está limitado por factores como: la formación del docente, la calidad, creatividad,
innovación e inclusión de herramientas implementadas en el desarrollo de las actividades de
enseñanza aún no le permiten al alumno la adaptación para el uso del recurso tecnológico.
Sin embargo se distingue un porcentaje representativo de docentes que aún no hacen uso de
la herramienta en su quehacer docente. Esta situación implica tanto para el docente y alumno
que exista una brecha en la actualización profesional y académica por la falta de adaptación
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ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1661
a las actuales exigencias educativas. Mismo que limita la innovación en las metodologías de
enseñanza, puede también desmotivar al alumno por la resistencia al cambio o actualización
por parte del docente, además de la disminución de la eficacia en el proceso de aprendizaje
del alumno.
Los docentes calificaron el impacto percibido tras nueve semanas de implementación.
Las frecuencias registradas fueron:
▪ Mejora notable: n = 7 (20%).
▪ Mejora moderada: n = 15 (42.8%).
▪ Mejora mínima o nula: n = 8 (22.8%).
▪ No utiliza IA aún: n = 5 (14.3%).
La frecuencias muestra que más de la mitad de los docentes perciben mejoras apreciables, lo
cual coincide con los cambios reportados cualitativamente en la fase de acción.
Gráfico 2. Impacto de la IA en el rendimiento del alumno.
Fuente: elaboración propia
Se observa que cuando un docente no se actualiza enfrenta desventajas y dificultades en la
enseñanza, no hay que olvidar que en la era de la información en la que se distingue esta
generación es una obligación estar profesionalmente capacitado en medios tecnológicos para
hacer uso de ellos y enfrentar las demandas del mundo digitalizado.
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1661
a las actuales exigencias educativas. Mismo que limita la innovación en las metodologías de
enseñanza, puede también desmotivar al alumno por la resistencia al cambio o actualización
por parte del docente, además de la disminución de la eficacia en el proceso de aprendizaje
del alumno.
Los docentes calificaron el impacto percibido tras nueve semanas de implementación.
Las frecuencias registradas fueron:
▪ Mejora notable: n = 7 (20%).
▪ Mejora moderada: n = 15 (42.8%).
▪ Mejora mínima o nula: n = 8 (22.8%).
▪ No utiliza IA aún: n = 5 (14.3%).
La frecuencias muestra que más de la mitad de los docentes perciben mejoras apreciables, lo
cual coincide con los cambios reportados cualitativamente en la fase de acción.
Gráfico 2. Impacto de la IA en el rendimiento del alumno.
Fuente: elaboración propia
Se observa que cuando un docente no se actualiza enfrenta desventajas y dificultades en la
enseñanza, no hay que olvidar que en la era de la información en la que se distingue esta
generación es una obligación estar profesionalmente capacitado en medios tecnológicos para
hacer uso de ellos y enfrentar las demandas del mundo digitalizado.
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1662
En el gráfico 3, el docente admite que el uso de la IA contribuye al proceso de enseñanza –
aprendizaje, al implementar en la práctica educativa esta herramienta puede personalizar su
enseñanza adaptándola a las necesidades del alumno así como atender los diversos tipos de
aprendizaje que se presentan en el aula, es importante que el docente evalúe el impacto de la
tecnología para el desarrollo de su quehacer en el aula. De este modo ambos actores
educativos (docente y alumno) pueden automatizar sus actividades, ahorrar tiempos, realizar
trabajos colaborativos e interactivos, además de crear o diseñar estrategias pedagógicas
innovadoras. Es imprescindible que al hacer uso de la IA el docente como parte de la
formación de alumno considere hacer conciencia del uso ético de esta herramienta. Los
recursos tecnológicos son ya parte de la educación en la era del conocimiento por ello se
debe considerar como medios que apoyan, mejoran y complementan los proceso de
enseñanza aprendizaje en entornos educativos.
La evaluación del impacto en el proceso E - A arrojó las siguientes frecuencias:
▪ Definitivamente mejora la práctica: n = 18 (51.4%).
▪ Mejora de forma moderada: n = 10 (28.6%).
▪ Poca mejora o dudas: n = 4 (11.4%).
▪ Sin uso de IA: n = 3 (8.6%).
Se observa que más del 80% de los docentes perciben beneficios claros o moderados en sus
prácticas pedagógicas.
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En el gráfico 3, el docente admite que el uso de la IA contribuye al proceso de enseñanza –
aprendizaje, al implementar en la práctica educativa esta herramienta puede personalizar su
enseñanza adaptándola a las necesidades del alumno así como atender los diversos tipos de
aprendizaje que se presentan en el aula, es importante que el docente evalúe el impacto de la
tecnología para el desarrollo de su quehacer en el aula. De este modo ambos actores
educativos (docente y alumno) pueden automatizar sus actividades, ahorrar tiempos, realizar
trabajos colaborativos e interactivos, además de crear o diseñar estrategias pedagógicas
innovadoras. Es imprescindible que al hacer uso de la IA el docente como parte de la
formación de alumno considere hacer conciencia del uso ético de esta herramienta. Los
recursos tecnológicos son ya parte de la educación en la era del conocimiento por ello se
debe considerar como medios que apoyan, mejoran y complementan los proceso de
enseñanza aprendizaje en entornos educativos.
La evaluación del impacto en el proceso E - A arrojó las siguientes frecuencias:
▪ Definitivamente mejora la práctica: n = 18 (51.4%).
▪ Mejora de forma moderada: n = 10 (28.6%).
▪ Poca mejora o dudas: n = 4 (11.4%).
▪ Sin uso de IA: n = 3 (8.6%).
Se observa que más del 80% de los docentes perciben beneficios claros o moderados en sus
prácticas pedagógicas.
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1663
Gráfico 3. La IA en el proceso enseñanza aprendizaje
Fuente: elaboración propia
La actualización docente es fundamental para contribuir a la calidad educativa, permite al
profesorado mantenerse al día con las demandas, retos y tendencias de la educación. La
formación debe ser considerada como un proceso que nunca termina y en el tema de
herramientas y recursos tecnológicos “IA”, tampoco es la excepción para el docente. La
formación o capacitación docente es uno de los procesos invariantes que los sistemas
educativos y se implementan para el alcance de metas educativas y contribuir a la calidad de
los aprendizajes del alumno, este proceso, mismo que va de la mano con la gestión del
currículo.
Los resultados del gráfico 4, representan la necesidad de integrar la formación tecnológica en
el currículo, considerando la tendencia de las TIC en el contexto educativo, los docentes
consideraron que la formación en herramientas tecnológicas como la IA, debe ser
contemplada en las instituciones educativas como parte fundamental de las necesidades
futuras de los programas educativos. Sin embargo un participante consideró que la formación
docente no debería ser parte del currículo debido a que no todos la necesitan. No hay que
olvidar que en una sociedad digitalizada aquellos que no adquieran conocimientos en el uso
de los medios digitales quedarán sin posibilidades de ser competitivos.
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1663
Gráfico 3. La IA en el proceso enseñanza aprendizaje
Fuente: elaboración propia
La actualización docente es fundamental para contribuir a la calidad educativa, permite al
profesorado mantenerse al día con las demandas, retos y tendencias de la educación. La
formación debe ser considerada como un proceso que nunca termina y en el tema de
herramientas y recursos tecnológicos “IA”, tampoco es la excepción para el docente. La
formación o capacitación docente es uno de los procesos invariantes que los sistemas
educativos y se implementan para el alcance de metas educativas y contribuir a la calidad de
los aprendizajes del alumno, este proceso, mismo que va de la mano con la gestión del
currículo.
Los resultados del gráfico 4, representan la necesidad de integrar la formación tecnológica en
el currículo, considerando la tendencia de las TIC en el contexto educativo, los docentes
consideraron que la formación en herramientas tecnológicas como la IA, debe ser
contemplada en las instituciones educativas como parte fundamental de las necesidades
futuras de los programas educativos. Sin embargo un participante consideró que la formación
docente no debería ser parte del currículo debido a que no todos la necesitan. No hay que
olvidar que en una sociedad digitalizada aquellos que no adquieran conocimientos en el uso
de los medios digitales quedarán sin posibilidades de ser competitivos.
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1664
De acuerdo con las respuestas de los 35 docentes:
▪ Debe ser parte obligatoria del currículo: n = 18 (51.4%).
▪ Debe ser opcional pero recomendada: n = 12 (34.3%).
▪ No es necesaria en el currículo formal: n = 1 (2.8%).
▪ Indecisos: n = 4 (11.4%).
Se observó que la mayoría favorece a una integración curricular formal, lo cual fortalece la
interpretación expuesta en la discusión.
Gráfico 4. Formación docente como parte del currículo.
Fuente: elaboración propia
En la era tecnológica en la que el mundo educativo y la sociedad se encuentran, las
instituciones educativas deben colaborar y contribuir con la formación del profesorado,
porque la tecnología juega un elemento importante en el proceso enseñanza-aprendizaje en
todos los niveles educativos. Cuando las instituciones y los docentes aprovechan el uso de
nuevas tecnologías como es la IA se garantiza la integración efectiva de estos recursos
digitales, plataformas, educativas y herramientas innovadoras que son de gran apoyo en el
aula. En el gráfico 5, se identifica rol de las instituciones educativas en la formación docente
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De acuerdo con las respuestas de los 35 docentes:
▪ Debe ser parte obligatoria del currículo: n = 18 (51.4%).
▪ Debe ser opcional pero recomendada: n = 12 (34.3%).
▪ No es necesaria en el currículo formal: n = 1 (2.8%).
▪ Indecisos: n = 4 (11.4%).
Se observó que la mayoría favorece a una integración curricular formal, lo cual fortalece la
interpretación expuesta en la discusión.
Gráfico 4. Formación docente como parte del currículo.
Fuente: elaboración propia
En la era tecnológica en la que el mundo educativo y la sociedad se encuentran, las
instituciones educativas deben colaborar y contribuir con la formación del profesorado,
porque la tecnología juega un elemento importante en el proceso enseñanza-aprendizaje en
todos los niveles educativos. Cuando las instituciones y los docentes aprovechan el uso de
nuevas tecnologías como es la IA se garantiza la integración efectiva de estos recursos
digitales, plataformas, educativas y herramientas innovadoras que son de gran apoyo en el
aula. En el gráfico 5, se identifica rol de las instituciones educativas en la formación docente
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1665
en IA.
Las frecuencias obtenidas fueron:
▪ Las instituciones deben brindar recursos y herramientas tecnológicas: n = 20 (57.1%).
▪ Las instituciones deben ofrecer capacitación continua: n = 11 (31.4%).
▪ Otros enfoques alternos: n = 4 (11.4%).
Estos valores visibles permiten interpretar claramente la tendencia hacia la necesidad de una
política institucional activa en la capacitación del profesorado
Un porcentaje representativo expresan que las instituciones educativas deberían colaborar en
la formación del docente mediante el acceso de recursos y herramientas tecnológicas para su
actualización. Otro porcentaje significativo afirmó que las instituciones deberían capacitar a
los docentes constantemente en temas tecnológicos sino también para que a corto plazo
pueda crearse en la plantilla docente una cultura de innovación en la práctica educativa.
Gráfico 5. Instituciones educativas colaboradoras de la formación tecnológica
Fuente: elaboración propia
A partir de la codificación temática de respuestas y reflexiones de la fase de acción,
emergieron las siguientes categorías analíticas (con sus subcategorías indicativas), alineadas
con los resultados:
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1665
en IA.
Las frecuencias obtenidas fueron:
▪ Las instituciones deben brindar recursos y herramientas tecnológicas: n = 20 (57.1%).
▪ Las instituciones deben ofrecer capacitación continua: n = 11 (31.4%).
▪ Otros enfoques alternos: n = 4 (11.4%).
Estos valores visibles permiten interpretar claramente la tendencia hacia la necesidad de una
política institucional activa en la capacitación del profesorado
Un porcentaje representativo expresan que las instituciones educativas deberían colaborar en
la formación del docente mediante el acceso de recursos y herramientas tecnológicas para su
actualización. Otro porcentaje significativo afirmó que las instituciones deberían capacitar a
los docentes constantemente en temas tecnológicos sino también para que a corto plazo
pueda crearse en la plantilla docente una cultura de innovación en la práctica educativa.
Gráfico 5. Instituciones educativas colaboradoras de la formación tecnológica
Fuente: elaboración propia
A partir de la codificación temática de respuestas y reflexiones de la fase de acción,
emergieron las siguientes categorías analíticas (con sus subcategorías indicativas), alineadas
con los resultados:
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ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1666
1. Impacto percibido en el aprendizaje del estudiantado (gráfico 2).
Mejora del rendimiento académico (gradual y moderada), y limitantes ligadas a la formación
docente y a la calidad de implementación de herramientas IA.
2. Transformación de la práctica de enseñanza - aprendizaje (gráfico 3).
Personalización, atención a diversidad de estilos, automatización de tareas, colaboración,
diseño de estrategias innovadoras y ética en el uso de IA en el aula.
3. Formación docente como política curricular (gráfico 4).
Inclusión de competencias digitales/IA en el currículo institucional y reconocimiento de
necesidades futuras del programa educativo.
4. Rol de la institución en el desarrollo profesional (gráfico 5).
Acceso a recursos/herramientas, capacitación continua y cultura de innovación
5. Brechas y condiciones de contexto
Conectividad y equipamiento, alfabetización digital, motivación y disposición al cambio
docente.
Estas categorías sustentan la propuesta de integración de IA (Figura 2) y articulan los hallazgos
con acciones formativas e institucionales.
Figura 2. Propuesta para integrar la IA en la enseñanza
Fuente: elaboración propia, a partir de los resultados
DISCUSIÓN
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1666
1. Impacto percibido en el aprendizaje del estudiantado (gráfico 2).
Mejora del rendimiento académico (gradual y moderada), y limitantes ligadas a la formación
docente y a la calidad de implementación de herramientas IA.
2. Transformación de la práctica de enseñanza - aprendizaje (gráfico 3).
Personalización, atención a diversidad de estilos, automatización de tareas, colaboración,
diseño de estrategias innovadoras y ética en el uso de IA en el aula.
3. Formación docente como política curricular (gráfico 4).
Inclusión de competencias digitales/IA en el currículo institucional y reconocimiento de
necesidades futuras del programa educativo.
4. Rol de la institución en el desarrollo profesional (gráfico 5).
Acceso a recursos/herramientas, capacitación continua y cultura de innovación
5. Brechas y condiciones de contexto
Conectividad y equipamiento, alfabetización digital, motivación y disposición al cambio
docente.
Estas categorías sustentan la propuesta de integración de IA (Figura 2) y articulan los hallazgos
con acciones formativas e institucionales.
Figura 2. Propuesta para integrar la IA en la enseñanza
Fuente: elaboración propia, a partir de los resultados
DISCUSIÓN
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1667
Los resultados obtenidos en esta investigación permiten identificar una tendencia clara: la
formación docente en herramientas de IA constituye un elemento estratégico para responder
a las necesidades educativas actuales. La evidencia diagnosticada muestra que, antes del
curso de capacitación, la mayoría de los docentes tenían escasos conocimientos sobre IA y,
por tanto, su nivel de implementación en el aula era limitado. Este hallazgo coincide con
estudios previos que señalan que la ausencia de competencias digitales y pedagógicas
vinculadas a tecnologías emergentes continúa siendo un desafío importante en educación
superior (Basantes Andrade et al., 2020; Pozú Franco et al., 2020).
En coherencia con el consenso de Beijin sobre IA y educación (UNESCO, 2019), la
investigación confirma que la falta de formación especializada limita la capacidad de los
educadores para integrar soluciones tecnológicas que permitan personalizar la enseñanza,
mejorar el rendimiento académico y optimizar los procesos educativos.
También, los hallazgos posteriores a la capacitación revelan una actitud favorable hacia la
incorporación de herramientas basadas en IA, tanto por los beneficios percibidos en el
aprendizaje como por la posibilidad de innovar en la práctica pedagógica. Esta disposición al
cambio es un elemento clave, ya que investigaciones recientes destacan que la aceptación
docente es un factor determinante para la apropiación tecnológica efectiva (Pinargote Castro
et al., 2024). No obstante, todavía persiste un porcentaje que manifiesta no utilizar IA, lo cual
responde a brechas más profundas relacionadas con limitaciones de tiempo, falta de recursos
institucionales, alfabetización digital incompleta y resistencia al cambio, aspectos reportados
en estudios internacionales sobre integración tecnológica (Tuomi, 2018; Sánchez Vera, 2024).
El análisis también evidencia que la mayoría de los participantes reconocen la necesidad de
incluir la formación docente en IA dentro del currículo institucional. Este planteamiento es
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1667
Los resultados obtenidos en esta investigación permiten identificar una tendencia clara: la
formación docente en herramientas de IA constituye un elemento estratégico para responder
a las necesidades educativas actuales. La evidencia diagnosticada muestra que, antes del
curso de capacitación, la mayoría de los docentes tenían escasos conocimientos sobre IA y,
por tanto, su nivel de implementación en el aula era limitado. Este hallazgo coincide con
estudios previos que señalan que la ausencia de competencias digitales y pedagógicas
vinculadas a tecnologías emergentes continúa siendo un desafío importante en educación
superior (Basantes Andrade et al., 2020; Pozú Franco et al., 2020).
En coherencia con el consenso de Beijin sobre IA y educación (UNESCO, 2019), la
investigación confirma que la falta de formación especializada limita la capacidad de los
educadores para integrar soluciones tecnológicas que permitan personalizar la enseñanza,
mejorar el rendimiento académico y optimizar los procesos educativos.
También, los hallazgos posteriores a la capacitación revelan una actitud favorable hacia la
incorporación de herramientas basadas en IA, tanto por los beneficios percibidos en el
aprendizaje como por la posibilidad de innovar en la práctica pedagógica. Esta disposición al
cambio es un elemento clave, ya que investigaciones recientes destacan que la aceptación
docente es un factor determinante para la apropiación tecnológica efectiva (Pinargote Castro
et al., 2024). No obstante, todavía persiste un porcentaje que manifiesta no utilizar IA, lo cual
responde a brechas más profundas relacionadas con limitaciones de tiempo, falta de recursos
institucionales, alfabetización digital incompleta y resistencia al cambio, aspectos reportados
en estudios internacionales sobre integración tecnológica (Tuomi, 2018; Sánchez Vera, 2024).
El análisis también evidencia que la mayoría de los participantes reconocen la necesidad de
incluir la formación docente en IA dentro del currículo institucional. Este planteamiento es
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congruente con las directrices de organismos internacionales como la UNESCO (2021), que
enfatizan que el desarrollo de competencias digitales y tecno pedagógicas debe asumirse
como una política educativa prioritaria.
Integrar esta formación en programas institucionales contribuye no solo a la actualización
permanente del profesorado, sino también al fortalecimiento de ecosistemas educativos
innovadores capaces de responder a los desafíos de la educación 4.0.
El presente trabajo contribuye al analizar la problemática desde un diseño de
investigación‑acción, lo que permite no solo describir el fenómeno, sino intervenir
directamente en la práctica docente y observar cambios percibidos tras una experiencia
formativa concreta. A diferencia de investigaciones de carácter transversal o diagnóstico, los
resultados muestran cómo una intervención situada favorece la apropiación progresiva de
herramientas de IA, así como transformaciones en la percepción del impacto pedagógico y
en la disposición al cambio. De este modo, el estudio no solo confirma tendencias
ampliamente documentadas en la literatura, sino que aporta una perspectiva aplicada y
reflexiva que evidencia la viabilidad de la IA como recurso formativo cuando se articula con
procesos sistemáticos de actualización docente.
CONCLUSIONES
La investigación demuestra que la inteligencia artificial es un recurso formativo significativo
que potencia el desarrollo de competencias tecno pedagógicas en el profesorado de
educación superior.
La capacitación impartida permitió identificar mejoras en la práctica docente, particularmente
en la capacidad para innovar en la enseñanza, personalizar la instrucción y promover un
aprendizaje más dinámico y significativo. Esta actualización contribuyó a mejorar el
rendimiento académico de los estudiantes, de acuerdo con la percepción de los docentes, lo
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1668
congruente con las directrices de organismos internacionales como la UNESCO (2021), que
enfatizan que el desarrollo de competencias digitales y tecno pedagógicas debe asumirse
como una política educativa prioritaria.
Integrar esta formación en programas institucionales contribuye no solo a la actualización
permanente del profesorado, sino también al fortalecimiento de ecosistemas educativos
innovadores capaces de responder a los desafíos de la educación 4.0.
El presente trabajo contribuye al analizar la problemática desde un diseño de
investigación‑acción, lo que permite no solo describir el fenómeno, sino intervenir
directamente en la práctica docente y observar cambios percibidos tras una experiencia
formativa concreta. A diferencia de investigaciones de carácter transversal o diagnóstico, los
resultados muestran cómo una intervención situada favorece la apropiación progresiva de
herramientas de IA, así como transformaciones en la percepción del impacto pedagógico y
en la disposición al cambio. De este modo, el estudio no solo confirma tendencias
ampliamente documentadas en la literatura, sino que aporta una perspectiva aplicada y
reflexiva que evidencia la viabilidad de la IA como recurso formativo cuando se articula con
procesos sistemáticos de actualización docente.
CONCLUSIONES
La investigación demuestra que la inteligencia artificial es un recurso formativo significativo
que potencia el desarrollo de competencias tecno pedagógicas en el profesorado de
educación superior.
La capacitación impartida permitió identificar mejoras en la práctica docente, particularmente
en la capacidad para innovar en la enseñanza, personalizar la instrucción y promover un
aprendizaje más dinámico y significativo. Esta actualización contribuyó a mejorar el
rendimiento académico de los estudiantes, de acuerdo con la percepción de los docentes, lo
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cual refuerza el valor de la IA como herramienta educativa complementaria.
Los resultados permiten concluir que la formación en IA debe asumirse como un componente
esencial del desarrollo profesional docente, y no como un elemento accesorio. Su
incorporación en el currículo institucional garantizaría una actualización sistemática,
pertinente y alineada con las demandas de la educación 4.0. Para ello, es imprescindible que
las instituciones educativas establezcan políticas que aseguren acceso a recursos digitales,
infraestructura, capacitación continua y acompañamiento tecnológico.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Arenas Castellanos, M. V., & Fernández de Juan, T. (2009). Formación pedagógica docente y
desempeño académico de alumnos en la facultad de Ciencias Administrativas de la
UABC. Revista de la Educación Superior, 38(150), 7-18.
https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-276020900
Basantes Andrade, A. V., Cabezas González, M., & Casillas Martí n, S. (2020). Competencias
digitales en la formación de tutores virtuales en la Universidad Té cnica del Norte,
Ibarra- Ecuador. Formació n universitaria, 13(5), 269-282.
Bulgarín S., R. (2024). Inteligencia artificial en el contexto de la formación docente.
RECIAMUC, 7(4), 153-161.
https://reciamuc.com/index.php/RECIAMUC/article/view/1266
Calderón, O. (2020). Los retos de la Educación 4.0. frente a los tiempos de confinamiento.
Revista Educación, Cultura y Cambio, 1(1), 1-18.
http://historico.upel.edu.ve:81/revistas/index.php/EDUCA/article/view/9674/6
151
Chávez, F. J., Carreto, C., Ramos, J. M., Ávalos, R. V., Cruz, C. S., Panchi, A., Ordaz, J., y
Argüello, M. E. (2020). Los docentes de educación media y superior ante los
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1669
cual refuerza el valor de la IA como herramienta educativa complementaria.
Los resultados permiten concluir que la formación en IA debe asumirse como un componente
esencial del desarrollo profesional docente, y no como un elemento accesorio. Su
incorporación en el currículo institucional garantizaría una actualización sistemática,
pertinente y alineada con las demandas de la educación 4.0. Para ello, es imprescindible que
las instituciones educativas establezcan políticas que aseguren acceso a recursos digitales,
infraestructura, capacitación continua y acompañamiento tecnológico.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Arenas Castellanos, M. V., & Fernández de Juan, T. (2009). Formación pedagógica docente y
desempeño académico de alumnos en la facultad de Ciencias Administrativas de la
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151
Chávez, F. J., Carreto, C., Ramos, J. M., Ávalos, R. V., Cruz, C. S., Panchi, A., Ordaz, J., y
Argüello, M. E. (2020). Los docentes de educación media y superior ante los
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1670
desafíos digitales de la 4ª Revolución Industrial y la pandemia del COVID-19. Un
estudio de caso [Comunicación]. Congreso Mundial Virtual Educa Lisboa.
https://bit.ly/3tkgSGM
Martínez Ruiz, X. (2019). La industria 4.0. y las pedagogías digitales: aporías e implicaciones
para la educación superior. Innovación Educativa, 19(79), 7-12.
https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1665-
26732019000100007
Morales, J. T., Delgado, R. G., & Guzmán, D. S. (2021). Innovando el servicio social en la
construcción de ecosistemas digitales de aprendizaje. Revista Aletheia IEU
Universidad, 5 (9). https://revista-
aletheia.ieu.edu.mx/documentos/revistaVol_9/revistaVol9_Art3.pdf
Losada, M., Zapata, M. & Arango, S. (2020). Entorno virtual para cocrear recursos educativos
digitales en la educación superior. Campus Virtuales, 1(1), 101-111.
Pinargote Castro, M. A., Solorzano Ortega, C. V., Ruilova Alvarado, N. A., & Bulgarín Sánchez,
R. M. (2024). Inteligencia artificial en el contexto de la formación docente.
RECIAMUC, 7(4), 153–161.
https://doi.org/10.26820/reciamuc/7.(4).oct.2023.153-161
Porlán, F. (1993). Constructivismo y escuela. Sevilla: Diada.
Pozú Franco, J., Fernández Otoya, F. A., & Muñ oz-Guevara, L. (2020). Valoración de las
competencias digitales en docentes universitarios. Revista Psicoló gica
Herediana,13(1), 20-31.
https://doi.org/10.20453/rph.v13i1.3850
Restrepo Gómez, B. (2003). Aportes de la investigación-acción educativa a la hipótesis del
maestro investigador. Pedagogía y Saberes, (18), 65-69.
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1670
desafíos digitales de la 4ª Revolución Industrial y la pandemia del COVID-19. Un
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Losada, M., Zapata, M. & Arango, S. (2020). Entorno virtual para cocrear recursos educativos
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Restrepo Gómez, B. (2003). Aportes de la investigación-acción educativa a la hipótesis del
maestro investigador. Pedagogía y Saberes, (18), 65-69.
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1671
https://doi.org/10.17227/01212494.18pys65.69
Rizales Semprum, M. J., Gómez-Valderrama, C. L., & Hernández Suarez, C. A. (2019). Uso de
herramientas tecnológicas para la enseñ anza de las ciencias en educación media
diversi cada de acuerdo con la modalidad de estudio a distancia. Eco matemá tico,
10 (2), 35-46.
https://revistas.ufps.edu.co/index.php/ecomatematico/article/view/2591
Sacristán, J., & Pérez, A. (1998). La enseñanza: su teoría y su práctica. España: Editorial Akal.
Sánchez Vera, M. d. (2024). La inteligencia artificial como recurso docente: usos y
posibilidades para el profesorado. Educar, 1, 33-47.
https://doi.org/10.5565/rev/educar.1810
Toribio Pérez, M. (2019). Importancia del uso de las TIC en educación primaria. Atlante
Cuadernos de Educació n y Desarrollo.
https://www.eumed.net/rev/atlante/2019/02/uso-tic-primaria.html
Tuomi, I. (2018). The Impact of Artificial Intelligence on Learning, Teaching, and Education.
Publications Office of the European Union.
https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/5cb8eee3-e888-11e8-
b690-01aa75ed71a1/language-en
UNCTAD (2019). Transformación estructural, cuarta revolución industrial y desigualdad: desafíos
para las políticas de ciencia, tecnología e innovación. Ginebra, Suiza.
https://bit.ly/3MZYCu8
UNESCO & Consenso de Beijing. (2019). Sobre la inteligencia artificial y la educación. UNESCO.
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368303
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1671
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Rizales Semprum, M. J., Gómez-Valderrama, C. L., & Hernández Suarez, C. A. (2019). Uso de
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Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1672
UNESCO (2021). Inteligencia Artificial y educación: Guía para las personas a cargo de formular
políticas. UNESCO.
Vera, P., Bonilla, G., Quishpe, A., & Campos, H. (2023). La inteligencia artificial en la
educación superior: un enfoque transformador. Polo del conocimiento, (8), 67-80.
https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/9205902.pdf
Wenting, M. Olusola, A. O., Nesbit, J.C., y Qing, L. (2014). Intelligent Tutoring Systems and
Learning Outcomes: A Meta-Analysis. Journal of Educational Psychology, 106(4),
901-918.
https://www.apa.org/pubs/journals/features/edu-a0037123.pdf
La Revista utiliza códigos para identificar al Revisor y al equipo de
PARES REVISORES. Si tiene dudas o consultas, contacte a:
contacto@cienciayreflexion.org
Código de Editor: 109
Código de Revisores: 1003
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1672
UNESCO (2021). Inteligencia Artificial y educación: Guía para las personas a cargo de formular
políticas. UNESCO.
Vera, P., Bonilla, G., Quishpe, A., & Campos, H. (2023). La inteligencia artificial en la
educación superior: un enfoque transformador. Polo del conocimiento, (8), 67-80.
https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/9205902.pdf
Wenting, M. Olusola, A. O., Nesbit, J.C., y Qing, L. (2014). Intelligent Tutoring Systems and
Learning Outcomes: A Meta-Analysis. Journal of Educational Psychology, 106(4),
901-918.
https://www.apa.org/pubs/journals/features/edu-a0037123.pdf
La Revista utiliza códigos para identificar al Revisor y al equipo de
PARES REVISORES. Si tiene dudas o consultas, contacte a:
contacto@cienciayreflexion.org
Código de Editor: 109
Código de Revisores: 1003