Recibido: 23/12/2025
Aprobado: 26/03/2026
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1236
DOI: https://doi.org/10.70747/cr.v5i1.1034
Influencia de la IA Generativa en la Producción Escrita de
Estudiantes de Educación General Básica en la Provincia de
Santa Elena – Ecuador
Shirley Nereyda Vinces Suárez
shirley.vinces@docentes.educacion.edu.ec
https://orcid.org/0009-0007-1605-8660
Ministerio de Educación
Santa Elena - Ecuador
Diana Elizabeth Ramírez Domínguez
diana.ramírezd@docentes.educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0009-0163-667X
Ministerio de Educación
Santa Elena - Ecuador
Maria Fernanda Almeida Marin
fernanda.almeida@docentes.educacion.edu.ec
https://orcid.org/0009-0001-7450-6405
Ministerio de Educación
Santa Elena - Ecuador
Mariana Marlene Holguín Muñoz
marlene.holguin@docentes.educacion.edu.ec
https://orcid.org/0009-0006-5807-731X
Ministerio de Educación
Santa Elena - Ecuador
Mercy Lorena Soriano Carvajal
mercy.soriano@docentes.educacion.edu.ec
https://orcid.org/0009-0000-3184-2372
Ministerio de Educación
Santa Elena - Ecuador
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ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1237
RESUMEN
La inteligencia artificial generativa (IAG) se ha consolidado como una herramienta
emergente con alto potencial para apoyar los procesos de enseñanza y aprendizaje,
particularmente en el desarrollo de la producción escrita en los niveles de Educación
General Básica (EGB). El presente estudio tuvo como objetivo analizar la influencia de la
inteligencia artificial generativa en la producción escrita de los estudiantes de EGB de la
provincia de Santa Elena. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con
un diseño no experimental de corte transversal y un tipo descriptivo-correlacional. La
población estuvo conformada por 40 docentes y 120 estudiantes pertenecientes a cinco
instituciones educativas. Para la recolección de datos se utilizó la técnica de la encuesta,
mediante la aplicación de un cuestionario estructurado con escala tipo Likert, validado
por juicio de expertos y con adecuada confiabilidad estadística. Los resultados
evidenciaron que una proporción significativa de docentes utiliza herramientas de
inteligencia artificial generativa como apoyo didáctico en la enseñanza de la escritura.
Asimismo, se identificó una relación positiva y estadísticamente significativa entre el nivel
de uso de la IA generativa y la calidad de la producción escrita de los estudiantes.
Adicionalmente, se observó que el uso pedagógico y orientado de la inteligencia artificial
generativa favorece la motivación, la autonomía y la confianza de los estudiantes durante
el proceso de redacción, siempre que exista mediación docente y criterios claros para su
aplicación. En conclusión, el estudio confirma que la inteligencia artificial generativa,
utilizada de manera planificada y crítica, contribuye al fortalecimiento de las habilidades
escriturales en Educación General Básica, resaltándose la necesidad de fortalecer la
capacitación docente y promover un uso ético y reflexivo de estas herramientas en el
contexto educativo.
Palabras clave: educación general básica, innovación pedagógica, inteligencia artificial
generativa, producción escrita, tecnología educativa
Los autores declaran no tener conflicto de intereses.
El Editor y los Revisores declararon no tener conflicto de intereses.
Licencia:
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Influence of Generative AI on the Written Production of Basic
General Education Students in the province of Santa Elena –
Ecuador.
ABSTRACT
Generative artificial intelligence (GAI) has emerged as a technological tool with significant
potential to support teaching and learning processes, particularly in the development of
writing skills in Basic General Education (BGE). The aim of this study was to analyze the
influence of generative artificial intelligence on the written production of BGE students.
The research followed a quantitative approach, with a non-experimental cross-sectional
design and a descriptive–correlational scope. The population consisted of 40 teachers and
120 students from five educational institutions. Data were collected through a survey
technique using a structured Likert-scale questionnaire, validated by expert judgment and
showing adequate statistical reliability. The results revealed that a significant proportion
of teachers use generative AI tools as didactic support in writing instruction. In addition,
a positive and statistically significant relationship was identified between the level of
generative AI use and the quality of students’ written production. Furthermore, the
findings indicate that the pedagogical and guided use of generative artificial intelligence
enhances students’ motivation, autonomy, and confidence during the writing process,
provided that appropriate teacher mediation is present. In conclusion, the study confirms
that generative artificial intelligence, when used pedagogically and in a planned manner,
contributes to the strengthening of writing skills in Basic General Education, emphasizing
the importance of teacher training and the ethical and critical use of these technologies in
educational settings.
Keywords: basic general education, pedagogical innovation, generative artificial intelligence,
written production, educational technology
The authors declare no conflict of interest.
The Editor and the Reviewers declared no conflict of interest.
License:
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INTRODUCCIÓN
La incorporación de la inteligencia artificial generativa (IA generativa) en contextos educativos
ha generado un profundo debate en torno a sus efectos en los procesos de enseñanza y
aprendizaje. Este tipo de tecnología, caracterizada por la capacidad de generar textos y
contenidos complejos a partir de indicaciones breves, ha proliferado rápidamente en distintos
niveles educativos, transformando prácticas tradicionales de aprendizaje escrito (Sanz-Tejeda
et al., 2026).
En el presente estudio, la producción escrita se entiende de manera operacional como el
proceso mediante el cual los estudiantes planifican, redactan y revisan textos escritos,
evidenciando el uso adecuado de la coherencia, cohesión, organización de ideas, vocabulario
y corrección gramatical, en función de los objetivos comunicativos propuestos. Esta variable
se analiza a partir del desempeño observado en actividades de escritura escolar y de la
percepción docente y estudiantil sobre la calidad de los textos producidos, considerando el
apoyo pedagógico de herramientas de inteligencia artificial generativa.
En el ámbito de la escritura escolar, sus aplicaciones prometen facilitar la generación de ideas,
el proceso de revisión y la retroalimentación inmediata, elementos fundamentales para el
desarrollo de competencias escriturales en estudiantes de Educación General Básica (EGB)
(Eslami, Collins & Queen, 2026). Sin embargo, la evidencia también advierte sobre posibles
riesgos, como la disminución del pensamiento crítico y la dependencia excesiva de
herramientas automatizadas si no se enmarcan dentro de estrategias pedagógicas adecuadas
(Sanz-Tejeda et al., 2026).
Diversos estudios recientes han examinado la influencia de la IA generativa en la producción
escrita de estudiantes en contextos educativos superiores y secundarios, lo que ofrece un
marco comparativo para la educación básica. Por ejemplo, investigaciones internacionales
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han reportado mejoras en la coherencia discursiva, la organización de textos y la riqueza léxica
cuando los estudiantes utilizan IA generativa como apoyo, especialmente cuando su uso se
combina con instrucción pedagógica que promueve el pensamiento activo (Sanz-Tejeda et al.,
2026). No obstante, otras evidencias sugieren que el uso pasivo de estas herramientas —sin
modificación crítica de los textos generados— puede limitar el desarrollo de habilidades
cognoscitivas superiores, como la capacidad de formular argumentos propios y de
involucrarse en procesos reflexivos de escritura (Yang et al., 2024).
A nivel global, la discusión sobre la integración de IA generativa en las aulas ha cobrado
relevancia, impulsando la necesidad de enfoques que articulen el uso tecnológico con
objetivos educativos claros y éticos (Eslami et al., 2026). Esto resulta especialmente pertinente
en entornos educativos diversos, como los que caracterizan a la provincia de Santa Elena -
Ecuador, donde la equidad en el acceso a recursos tecnológicos, la preparación docente y las
particularidades socioculturales influyen en las prácticas pedagógicas y en los logros de
aprendizaje. En este contexto, la IA generativa puede ofrecer un apoyo valioso para fortalecer
la producción escrita de los estudiantes de EGB, siempre y cuando se implementen estrategias
didácticas que promuevan una participación activa del alumnado y que integren formación
docente en su uso responsable y eficaz.
A pesar del creciente uso de la inteligencia artificial generativa en contextos educativos, existe
una limitada evidencia empírica sobre su impacto específico en la producción escrita en
niveles de Educación General Básica, particularmente en contextos latinoamericanos
caracterizados por condiciones socio tecnológicas heterogéneas. Esta carencia evidencia un
vacío en la literatura científica, ya que la mayoría de los estudios se han concentrado en niveles
de educación superior o en entornos con mayor acceso y madurez digital. En este sentido, la
presente investigación aporta evidencia cuantitativa situada que permite comprender cómo
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estas herramientas inciden en el desarrollo de habilidades de escritura en estudiantes de EGB,
contribuyendo al campo de la tecnología educativa y la didáctica de la lengua. Asimismo, sus
hallazgos ofrecen insumos relevantes para la toma de decisiones pedagógicas y el diseño de
políticas educativas contextualizadas, orientadas a una integración crítica, equitativa y efectiva
de la inteligencia artificial en el aula.
MATERIALES Y MÉTODOS
Enfoque y tipo de investigación
La presente investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo orientado a la recolección
y análisis de datos numéricos con el propósito de analizar la influencia de la inteligencia
artificial generativa en la producción escrita de los estudiantes de Educación General Básica
(EGB). Este enfoque permite examinar el fenómeno educativo de manera objetiva, sistemática
y verificable, facilitando la identificación de relaciones entre variables en contextos reales de
aprendizaje (Creswell & Creswell, 2018; Hernández-Sampieri & Mendoza, 2022).
El tipo de investigación fue descriptivo-correlacional, debido a que se buscó describir el nivel
de uso de herramientas de IA generativa en el proceso de producción escrita y,
simultáneamente, analizar la relación existente entre dicho uso y el desempeño escrito de los
estudiantes. El diseño fue no experimental y de corte transversal, ya que las variables no fueron
manipuladas y los datos se recolectaron en un único momento temporal, permitiendo analizar
la realidad educativa tal como se presenta en su contexto natural (Martínez, 2023).
Población y muestra
La población de estudio estuvo conformada por 40 docentes y 120 estudiantes de Educación
General Básica, pertenecientes a cinco instituciones educativas de la provincia de Santa Elena.
Los docentes participantes impartían la asignatura de Lengua y Literatura en los distintos
subniveles de EGB, mientras que los estudiantes correspondían a los cursos atendidos por
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dichos docentes.
Debido a las características del estudio y a la accesibilidad de los participantes, se trabajó con
una muestra no probabilística de tipo censal, considerando a la totalidad de la población
identificada en las cinco instituciones educativas seleccionadas. Esta estrategia permitió
obtener una visión integral del fenómeno de estudio en el contexto local, sin aplicar
procedimientos adicionales de selección muestral (Etikan et al., 2016).
Como criterios de inclusión se establecieron: a) pertenecer a la institución educativa durante
el período lectivo de estudio, b) participar activamente en el proceso de enseñanza-
aprendizaje de la producción escrita y c) aceptar voluntariamente su participación mediante
consentimiento informado.
Técnicas e instrumentos de recolección de datos
La técnica empleada para la recolección de datos fue la encuesta, debido a su eficacia para
obtener información estructurada y comparable en investigaciones educativas de enfoque
cuantitativo (Fowler, 2020).
Como instrumento se utilizó un cuestionario estructurado, elaborado a partir de la revisión de
literatura reciente sobre inteligencia artificial generativa aplicada a la educación y el desarrollo
de la producción escrita en niveles de educación básica (García-Pérez et al., 2024; Zheng &
Warschauer, 2025). El cuestionario estuvo conformado por ítems cerrados organizados en una
escala tipo Likert de cinco niveles, orientados a medir la frecuencia de uso de herramientas
de IA generativa, la percepción de su utilidad pedagógica y el nivel de producción escrita de
los estudiantes.
La validez de contenido del instrumento fue establecida mediante juicio de expertos, quienes
evaluaron la claridad, coherencia y pertinencia de los ítems en relación con los objetivos de la
investigación. La confiabilidad del instrumento se determinó mediante el coeficiente alfa de
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Cronbach, obteniéndose un valor de α = 0,87, lo que indica una alta consistencia interna del
cuestionario, conforme a los criterios aceptados en investigación educativa, donde valores
superiores a 0,80 son considerados adecuados. (Taber, 2018).
La calidad de la producción escrita de los estudiantes se evaluó mediante una rúbrica analítica,
diseñada para valorar dimensiones clave del proceso escritural: coherencia y cohesión textual,
organización de ideas, riqueza léxica y corrección gramatical. Cada dimensión fue medida a
través de una escala tipo Likert de cinco niveles, cuyos puntajes permitieron clasificar el nivel
de producción escrita en bajo, medio y alto. La rúbrica fue aplicada con mediación docente y
validada mediante juicio de expertos.
El puntaje total de la rúbrica se obtuvo a partir de la suma de las puntuaciones asignadas en
cada una de las dimensiones evaluadas (coherencia y cohesión, organización de ideas, riqueza
léxica y corrección gramatical), cada una medida en una escala de 1 a 5. En consecuencia, el
puntaje global osciló entre 4 y 20 puntos. Para su interpretación, los resultados se clasificaron
en tres niveles: bajo (4–9 puntos), medio (10–15 puntos) y alto (16–20 puntos), lo que permitió
categorizar de manera objetiva el nivel de producción escrita de los estudiantes.
Procedimiento y análisis de datos
La aplicación del instrumento se realizó de manera presencial, previa autorización de las
autoridades de las cinco instituciones educativas participantes y con el consentimiento
informado de docentes y estudiantes. Se garantizó en todo momento la confidencialidad, el
anonimato y el uso exclusivo de la información con fines académicos y científicos, en
concordancia con los principios éticos de la investigación educativa (Resnik, 2020).
La confiabilidad del instrumento se determinó mediante el coeficiente alfa de Cronbach,
obteniéndose un valor de α = 0,87, lo que indica una alta consistencia interna del cuestionario,
conforme a los criterios aceptados en investigación educativa, donde valores superiores a 0,80
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son considerados adecuados.
Previo a la aplicación del coeficiente de correlación de Pearson, se verificaron los supuestos
estadísticos necesarios para su uso, específicamente la normalidad de los datos, la relación
lineal entre las variables y la ausencia de valores atípicos significativos. Los resultados
indicaron que las variables cumplían con dichos supuestos, lo que permitió aplicar esta prueba
paramétrica de manera adecuada.
El procesamiento y análisis de los datos se realizaron mediante el software estadístico IBM
SPSS Statistics, versión 26, el cual permitió calcular estadísticos descriptivos, el coeficiente
alfa de Cronbach y el coeficiente de correlación de Pearson, garantizando precisión y
confiabilidad en el análisis de los resultados. Posteriormente, se emplearon técnicas de
estadística inferencial, como el coeficiente de correlación de Pearson, con el fin de analizar la
relación entre el uso de la inteligencia artificial generativa y el nivel de producción escrita de
los estudiantes, considerando un nivel de significancia estadística de α = 0,05 (Field, 2018;
Pallant, 2020).
RESULTADOS
El análisis de los datos obtenidos a partir de la aplicación de los cuestionarios a 40 docentes
y 120 estudiantes de Educación General Básica, pertenecientes a cinco instituciones
educativas, permitió identificar tendencias relevantes sobre el uso de la inteligencia artificial
generativa y su influencia en la producción escrita. Los resultados se presentan mediante
estadística descriptiva e inferencial, de acuerdo con los objetivos planteados en la
investigación.
En primer lugar, se analizaron las percepciones de los docentes respecto al uso de
herramientas de inteligencia artificial generativa como apoyo en el proceso de enseñanza de
la producción escrita.
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Tabla 1. Uso de la inteligencia artificial generativa como apoyo didáctico según docentes
Nivel De Uso
Frecuencia (N)
Porcentaje (%)
Alto
18
45,0 %
Medio
14
35,0 %
Bajo
8
20,0 %
Total
40
100 %
Nota: elaboración propia
Los datos presentados en la Tabla 1 evidencian que el 45,0 % de los docentes manifiesta un
alto nivel de uso de herramientas de IA generativa en actividades relacionadas con la
producción escrita, mientras que el 35,0 % presenta un nivel medio y el 20,0 % un nivel bajo.
Posteriormente, se analizaron los niveles de producción escrita alcanzados por los estudiantes,
considerando el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa como apoyo durante
el proceso de escritura.
Tabla 2. Nivel de producción escrita de los estudiantes
Nivel De Producción Escrita
Frecuencia (N)
Porcentaje (%)
Alto
46
38,3 %
Medio
52
43,4 %
Bajo
22
18,3 %
Total
120
100 %
Nota: elaboración propia
Como se observa en la Tabla 2, el 43,4 % de los estudiantes presenta un nivel medio de
producción escrita, seguido de un 38,3 % con nivel alto. Sin embargo, un 18,3 % evidencia un
nivel bajo.
Para el análisis inferencial, se aplicó el coeficiente de correlación de Pearson con el fin de
determinar la relación entre el nivel de uso de la inteligencia artificial generativa y la calidad
de la producción escrita de los estudiantes. Los resultados evidenciaron una correlación
positiva y estadísticamente significativa (r = 0,56; p < 0,05; n = 120), lo que indica que, a mayor
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uso pedagógico de la IA generativa, mejor es el nivel de producción escrita alcanzado por los
estudiantes.
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos evidencian una correlación positiva moderada (r = 0,56; p < 0,05)
entre el uso de la inteligencia artificial generativa y la producción escrita de los estudiantes de
Educación General Básica, especialmente cuando se utiliza como apoyo didáctico y no como
sustituto del proceso cognitivo del estudiante. Este hallazgo coincide con investigaciones
recientes que destacan que la IA generativa favorece la planificación, organización y
coherencia textual cuando su uso es orientado pedagógicamente (Zheng & Warschauer, 2025;
Lam, 2024).
El hecho de que casi la mitad de los docentes manifieste un alto nivel de uso de estas
herramientas refleja una apertura progresiva hacia la innovación educativa. No obstante, la
presencia de docentes con bajo nivel de utilización sugiere que aún existen limitaciones
relacionadas con la formación profesional y la integración didáctica efectiva de la IA en el
aula, tal como señalan estudios recientes en contextos educativos similares (García-Pérez et
al., 2024).
En relación con los estudiantes, el predominio de niveles medios y altos de producción escrita
sugiere que el uso de la IA generativa puede contribuir al fortalecimiento de habilidades,
aunque su efectividad depende de factores como la mediación docente, el acceso tecnológico
y el uso crítico por parte de los estudiantes. Sin embargo, la existencia de un grupo con bajo
nivel de desempeño confirma que la tecnología, por sí sola, no garantiza mejoras significativas,
sino que debe estar acompañada de estrategias pedagógicas que promuevan la reflexión
crítica y la autorregulación del aprendizaje (Yang et al., 2024).
La correlación positiva y significativa encontrada entre el uso de la IA generativa y la
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producción escrita respalda los planteamientos de la literatura reciente, que sostiene que estas
herramientas potencian el aprendizaje cuando se emplean como apoyo al proceso creativo y
cognitivo del estudiante, bajo la mediación constante del docente (Sanz-Tejeda et al., 2026).
En este sentido, el rol del docente continúa siendo fundamental para orientar el uso ético,
crítico y pedagógico de la inteligencia artificial en el aula.
En el contexto específico de la provincia de Santa Elena, los resultados refuerzan la necesidad
de fortalecer la capacitación docente en el uso pedagógico de la IA generativa y de promover
políticas institucionales que favorezcan su integración responsable. De esta manera, estas
tecnologías pueden consolidarse como un recurso didáctico que contribuya al mejoramiento
de la producción escrita y a la calidad educativa en los niveles de Educación General Básica.
No obstante, el estudio presenta algunas limitaciones que deben ser consideradas al interpretar
los resultados. En primer lugar, el diseño no experimental y de corte transversal no permite
establecer relaciones causales, sino únicamente asociaciones entre las variables. Asimismo, el
tamaño y tipo de muestra, de carácter no probabilístico y circunscrita a una provincia
específica, limita la generalización de los hallazgos a otros contextos educativos. Finalmente,
el uso de instrumentos basados en percepción puede introducir sesgos subjetivos en las
respuestas de los participantes.
Consideraciones éticas
La presente investigación se desarrolló respetando los principios éticos fundamentales que
rigen la investigación educativa, en concordancia con las normativas nacionales e
internacionales vigentes para estudios que involucran a seres humanos. En todo el proceso
investigativo se priorizó el respeto a la dignidad, los derechos y el bienestar de los
participantes, garantizando una participación voluntaria, informada y libre de cualquier tipo de
coerción (UNESCO, 2023).
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Previo a la recolección de datos, se solicitó la autorización formal de las autoridades de las
cinco instituciones educativas participantes, así como el consentimiento informado de los
docentes y de los representantes legales de los estudiantes. En dicho consentimiento se
explicó de manera clara el propósito del estudio, los procedimientos a seguir, los beneficios
esperados, la confidencialidad de la información y el derecho de los participantes a retirarse
del estudio en cualquier momento, sin que ello implicara perjuicio alguno (Resnik, 2020).
Asimismo, se garantizó la confidencialidad y el anonimato de los participantes mediante la
codificación de los datos recolectados, evitando el registro de información personal que
permitiera su identificación individual o institucional. Los datos obtenidos fueron utilizados
exclusivamente con fines académicos y científicos, y su tratamiento se realizó conforme a los
principios de protección de datos y uso responsable de la información en investigaciones
educativas mediadas por tecnologías digitales (OECD, 2022).
Dado que el estudio aborda el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa en el
ámbito educativo, se tuvo especial cuidado en considerar los principios éticos asociados a su
implementación, tales como la transparencia, la equidad, la responsabilidad y la supervisión
humana. En este sentido, se evitó la recopilación de datos sensibles y se promovió una
comprensión crítica del uso de la IA como apoyo didáctico, alineándose con las
recomendaciones internacionales sobre ética en inteligencia artificial aplicada a la educación
(UNESCO, 2021; UNESCO, 2023).
Finalmente, la investigación se condujo bajo los principios de integridad científica, asegurando
la veracidad de la información, la objetividad en el análisis de los resultados y el respeto por
la autoría intelectual de las fuentes consultadas. De este modo, el estudio se ajustó a las buenas
prácticas de la investigación académica contemporánea y contribuyó al desarrollo
responsable del conocimiento en el ámbito educativo (OECD, 2021).
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CONCLUSIONES
Los resultados de la presente investigación permiten concluir que la inteligencia artificial
generativa ejerce una influencia positiva y significativa en la producción escrita de los
estudiantes de Educación General Básica, evidenciándose una relación directa entre su uso
pedagógico y la mejora en aspectos fundamentales de la escritura, tales como la coherencia,
la organización de ideas y el desarrollo del contenido textual. Este hallazgo confirma que la
incorporación de herramientas de IA generativa puede contribuir al fortalecimiento del
proceso de enseñanza-aprendizaje de la escritura cuando se integra de manera planificada y
contextualizada.
Asimismo, se concluye que una proporción considerable de los docentes participantes utiliza
herramientas de inteligencia artificial generativa como apoyo didáctico en el aula, lo que refleja
una apertura progresiva hacia la innovación educativa en las instituciones educativas
estudiadas. No obstante, la presencia de docentes con bajo nivel de uso evidencia la
persistencia de limitaciones relacionadas con la formación docente, la familiaridad con
tecnologías emergentes y la integración didáctica efectiva de la IA generativa en los procesos
de enseñanza de la producción escrita.
En relación con los estudiantes, los resultados muestran que la mayoría alcanza niveles medios
y altos de producción escrita, lo que sugiere que el uso de la inteligencia artificial generativa
favorece el desarrollo de habilidades escriturales y la confianza en el proceso de redacción.
Sin embargo, la existencia de un grupo con bajo nivel de desempeño pone de manifiesto que
el uso de la tecnología, por sí solo, no garantiza mejoras sustanciales, siendo indispensable la
mediación pedagógica del docente y el uso crítico y reflexivo de estas herramientas.
Desde el contexto educativo de la provincia de Santa Elena, la investigación evidencia la
necesidad de fortalecer la capacitación docente en el uso pedagógico y ético de la inteligencia
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artificial generativa, así como de promover políticas institucionales que aseguren el acceso
equitativo a recursos tecnológicos en las instituciones educativas. Estas acciones permitirían
consolidar la IA generativa como un apoyo didáctico sostenible y alineado con los objetivos
curriculares de la Educación General Básica.
Finalmente, el estudio aporta evidencia empírica relevante para el ámbito educativo local, al
destacar la importancia de integrar la inteligencia artificial generativa como complemento de
la labor docente y no como sustituto de esta. Se recomienda que futuras investigaciones
profundicen en esta temática mediante enfoques mixtos o longitudinales, así como la
incorporación de variables pedagógicas adicionales, con el fin de ampliar la comprensión del
impacto de la IA generativa en la producción escrita y contribuir al mejoramiento continuo de
la calidad educativa.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed
methods approaches (5th ed.). SAGE Publications.
Etikan, I., Musa, S. A., & Alkassim, R. S. (2016). Comparison of convenience sampling and
purposive sampling. American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 5(1), 1–4.
https://doi.org/10.11648/j.ajtas.20160501.11
Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). SAGE Publications.
García-Pérez, R. M., Pérez, L. F., & López, V. D. (2024). Inteligencia artificial y escritura escolar:
Potencialidades y retos en la educación básica. Journal of Educational Technology, 13(2),
89–104.
Lam, T. (2024). AI tools and student writing quality: Effects on structure, coherence, and
learner autonomy. Journal of Educational Computing Research, 60(4), 1157–1179.
https://doi.org/10.1177/07356331231198765
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1251
Martínez, L. (2023). Diseño no experimental en estudios educativos: Consideraciones
contemporáneas. Revista de Investigación Educativa, 27(3), 373–389.
https://doi.org/10.6018/rie.492681
OECD. (2021). OECD digital education outlook 2021: Pushing the frontiers with AI, blockchain and
robots. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/589b283f-en
OECD. (2022). Education at a glance 2022: OECD indicators. OECD Publishing.
https://doi.org/10.1787/3197152b-en
Pallant, J. (2020). SPSS survival manual (7th ed.). McGraw-Hill Education.
Resnik, D. B. (2020). The ethics of research with human subjects: Protecting people, advancing
science, and benefitting society. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-35386-3
Sanz-Tejeda, A., Domínguez-Oller, J. C., Baldaquí-Escandell, J. M., Gómez-Díaz, R., & García-
Rodríguez, A. (2026). The impact of generative AI on academic reading and writing: A
synthesis of recent evidence (2023–2025). Frontiers in Education.
https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1711718
UNESCO. (2021). Artificial intelligence and education: Guidance for policy-makers. UNESCO
Publishing.
UNESCO. (2023). Ethical guidelines for the use of artificial intelligence in education. UNESCO
Publishing.
Yang, K., Raković, M., Liang, Z., Yan, L., Zeng, Z., Fan, Y., & Chen, G. (2024). Modifying AI,
enhancing essays: How active engagement with generative AI boosts writing quality.
arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.07200
Ciencia y Reflexión - Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN 3045-5537 (en línea) Enero-Marzo, 2026, Volumen 5, Número 1 Pág. 1252
Zheng, Y., & Warschauer, M. (2025). AI-supported writing tools in elementary classrooms:
Impacts and teacher perceptions. Computers & Education: Artificial Intelligence, 6,
100203. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100203