Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 4
Abril del 2026
Página 180
DESAFÍOS Y RESISTENCIA A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA EN
DOCENTES DE EDUCACIÓN SUPERIOR Y SU INFLUENCIA EN LA
IMPLEMENTACIÓN DE INNOVACIONES PEDAGÓGICAS
CHALLENGES AND RESISTANCE TO GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE
AMONG HIGHER EDUCATION TEACHERS AND ITS INFLUENCE ON THE
IMPLEMENTATION OF PEDAGOGICAL INNOVATIONS
Autores: ¹Ronald Patricio Villano Maz, ²Laura Marcela Medina Herrera, ³Marcelo Gustavo
Barriga Tamay y
4
Steven Arturo Torres Burgos.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0002-7368-1305
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0009-3274-5086
3
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-8306-4306
4
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-9299-3254
¹E-mail de contacto: rvillanom@unemi.edu.ec
²E-mail de contacto: lmedinah3@unemi.edu.ec
³E-mail de contacto: mbarrigat2@unemi.edu.ec
4
E-mail de contacto: storresb5@unemi.edu.ec
Afiliación: ¹*²*³*
4
*Universidad estatal de milagro, (Ecuador).
Artículo recibido: 1 de Abril del 2026
Artículo revisado: 3 de Abril del 2026
Artículo aprobado: 5 de Abril del 2026
1
Licenciado en Ciencias de la Educación, mención Educación Básica, graduado de la Universidad Nacional de Loja, (Ecuador). Curso la
Maestría en Inteligencia Artificial para la Educación en la Universidad Estatal de Milagro (Ecuador), cuenta con 4 años de experiencia
laboral.
2
Licenciada en Educación Física, Recreación y Deporte por la Universidad Libre de Colombia y Especialista en Gestión de la Seguridad
en el Trabajo por la Fundación Universitaria UNITEC, (Colombia). Actualmente, curso la Maestría en Inteligencia Artificial para la
Educación en la Universidad Estatal de Milagros (UNEMI). Cuenta con 14 años de experiencia en docencia y formación profesional
integral.
3
Licenciada en Comunicación Social, graduada de la Universidad Técnica de Ambato, (Ecuador). Especialista en Imagen Corporativa y
Maestría en Comunicación Corporativa, graduada de la Universidad de los Andes, (Ecuador). Maestrante en la Maestría en Inteligencia
Artificial para la Educación, de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador). Docente pregrado y posgrado: Universidad Técnica de
Ambato (UTA) y Universidad Estatal de Bolívar (UEB). Director Académico-Administrativo Maestría ‘Periodismo Digital’ UTA.
4
Licenciado en Cultura Física, egresado de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador) con 15 años de experiencia laboral. Máster en
Pedagogía de la Actividad Física y mención en Educación Física Inclusiva. Maestrante en Entrenamiento Deportivo en la Universidad
Estatal de la Península de Santa Elena, (Ecuador). Máster en Gerencia del Deporte por la Universidad del Sur, (Venezuela). Doctorante
en Educación Física por el Centro De Estudios para la Calidad Educativa y la Investigación.
Resumen
La incorporación de tecnologías emergentes en
la educación superior ha generado
transformaciones significativas en los procesos
de enseñanza y aprendizaje, particularmente
con el desarrollo reciente de la inteligencia
artificial generativa, la cual ofrece nuevas
posibilidades para la producción de contenidos
educativos, la personalización del aprendizaje y
el fortalecimiento de las estrategias pedagógicas
innovadoras dentro del ámbito universitario.
Sin embargo, la integración efectiva de estas
herramientas depende en gran medida de las
percepciones, actitudes y niveles de aceptación
del profesorado frente a su uso en contextos
educativos. En este contexto, el presente estudio
tuvo como objetivo analizar la resistencia a la
inteligencia artificial generativa en docentes de
educación superior y su influencia en la
implementación de innovaciones pedagógicas.
La investigación se desarrolló bajo un enfoque
cuantitativo, con un diseño no experimental de
tipo descriptivo-correlacional y de corte
transversal. La población estuvo conformada
por docentes universitarios y la muestra estuvo
integrada por 120 profesores seleccionados
mediante muestreo no probabilístico
intencional. Para la recolección de datos se
aplicó un cuestionario estructurado con escala
Likert orientado a evaluar la resistencia hacia la
inteligencia artificial generativa y el nivel de
implementación de innovaciones pedagógicas
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mediadas por tecnologías digitales. Los
resultados evidenciaron que el 45 % de los
docentes presenta un nivel medio de resistencia
hacia la inteligencia artificial generativa, el 23,3
% un nivel alto y el 31,7 % un nivel bajo.
Asimismo, se identificó que el uso de
herramientas de inteligencia artificial
generativa en la planificación docente todavía
es limitado. El análisis correlacional evidenció
una relación negativa moderada entre la
resistencia docente y la innovación pedagógica,
lo que demuestra que mayores niveles de
resistencia tecnológica reducen la
implementación de estrategias pedagógicas
innovadoras.
Palabras clave: Inteligencia artificial,
Generativa, Innovación pedagógica,
Educación superior, Transformación
educativa.
Abstract
The incorporation of emerging technologies in
higher education has generated significant
transformations in teaching and learning
processes, particularly with the recent
development of generative artificial
intelligence, which offers new possibilities for
the production of educational content, the
personalization of learning, and the
strengthening of innovative pedagogical
strategies within the university setting.
However, the effective integration of these tools
depends largely on faculty perceptions,
attitudes, and levels of acceptance regarding
their use in educational contexts. In this context,
the present study aimed to analyze the
resistance to generative artificial intelligence
among higher education faculty and its
influence on the implementation of pedagogical
innovations. The research was conducted using
a quantitative approach, with a non-
experimental, descriptive-correlational, and
cross-sectional design. The population
consisted of university faculty, and the sample
comprised 120 professors selected through
purposive non-probability sampling. A
structured questionnaire with a Likert scale was
used to collect data and assess resistance to
generative artificial intelligence (FAI) and the
level of implementation of pedagogical
innovations mediated by digital technologies.
The results showed that 45% of teachers exhibit
a medium level of resistance to FAI, 23.3% a
high level, and 31.7% a low level. Furthermore,
the use of FAI tools in lesson planning remains
limited. The correlational analysis revealed a
moderate negative relationship between teacher
resistance and pedagogical innovation,
demonstrating that higher levels of
technological resistance reduce the
implementation of innovative pedagogical
strategies.
Keywords: Artificial intelligence,
Generative, Pedagogical innovation, Higher
education, Educational transformation.
Sumário
A incorporação de tecnologias emergentes no
ensino superior gerou transformações
significativas nos processos de ensino e
aprendizagem, particularmente com o recente
desenvolvimento da inteligência artificial
generativa, que oferece novas possibilidades
para a produção de conteúdo educacional, a
personalização da aprendizagem e o
fortalecimento de estratégias pedagógicas
inovadoras no ambiente universitário. No
entanto, a integração efetiva dessas ferramentas
depende em grande parte das percepções,
atitudes e níveis de aceitação do corpo docente
em relação ao seu uso em contextos
educacionais. Nesse contexto, o presente estudo
teve como objetivo analisar a resistência à
inteligência artificial generativa entre docentes
do ensino superior e sua influência na
implementação de inovações pedagógicas. A
pesquisa foi conduzida utilizando uma
abordagem quantitativa, com delineamento não
experimental, descritivo-correlacional e
transversal. A população foi composta por
docentes universitários, e a amostra foi formada
por 120 professores selecionados por
amostragem não probabilística intencional. Um
questionário estruturado com escala Likert foi
utilizado para coletar dados e avaliar a
resistência à inteligência artificial generativa
(IAG) e o nível de implementação de inovações
pedagógicas mediadas por tecnologias digitais.
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Os resultados mostraram que 45% dos
professores apresentam um nível médio de
resistência à IAF, 23,3% um nível alto e 31,7%
um nível baixo. Além disso, o uso de
ferramentas de IAF no planejamento de aulas
permanece limitado. A análise correlacional
revelou uma relação negativa moderada entre a
resistência dos professores e a inovação
pedagógica, demonstrando que níveis mais
altos de resistência tecnológica reduzem a
implementação de estratégias pedagógicas
inovadoras.
Palavras-chave: Inteligência artificial,
Generativa, Inovação pedagógica, Ensino
superior, Transformação educacional.
Introducción
En los últimos años, la transformación digital ha
experimentado una aceleración sin precedentes
en los sistemas educativos de todo el mundo,
impulsada por el desarrollo de tecnologías
emergentes que han modificado profundamente
las formas de enseñar, aprender y gestionar el
conocimiento en las instituciones de educación
superior. Dentro de este escenario de cambio
tecnológico, la inteligencia artificial generativa
(IAG) ha adquirido un protagonismo particular
debido a su capacidad para producir contenidos,
asistir en procesos cognitivos complejos y
apoyar múltiples actividades académicas
relacionadas con la investigación, la docencia y
la evaluación educativa.
Estas herramientas, entre las que destacan
sistemas como ChatGPT, Copilot o Gemini,
ofrecen nuevas oportunidades para fortalecer la
personalización del aprendizaje, la generación
de recursos educativos y el apoyo a los procesos
de enseñanza universitaria. Sin embargo, la
incorporación efectiva de estas tecnologías en el
ámbito educativo no depende únicamente de su
disponibilidad tecnológica, sino también de las
actitudes, percepciones y disposiciones de los
docentes frente a su uso pedagógico. Diversos
estudios han señalado que la aceptación o
resistencia del profesorado constituye un factor
determinante para el éxito de cualquier
innovación educativa mediada por tecnología
(Holmes et al., 2022; Zawacki et al., 2023). En
el contexto universitario contemporáneo, la
inteligencia artificial generativa se perfila como
una herramienta capaz de transformar
significativamente las prácticas pedagógicas
tradicionales, permitiendo diseñar estrategias
didácticas más dinámicas, adaptativas y
centradas en el estudiante.
Estas tecnologías pueden facilitar la creación
automatizada de materiales didácticos, apoyar
procesos de tutoría inteligente, generar
evaluaciones formativas y promover entornos
de aprendizaje más interactivos y
personalizados. No obstante, a pesar de su
potencial pedagógico, su integración efectiva en
la educación superior enfrenta múltiples
desafíos relacionados con aspectos éticos,
pedagógicos, tecnológicos e institucionales.
Entre estos desafíos, la resistencia al cambio por
parte del profesorado se ha identificado como
una de las barreras más relevantes que limita la
adopción de innovaciones educativas basadas
en inteligencia artificial.
Investigaciones recientes indican que muchos
docentes manifiestan preocupaciones asociadas
con la pérdida de control del proceso educativo,
la posible deshumanización del aprendizaje o la
falta de preparación pedagógica para integrar
estas herramientas de manera crítica y
responsable (Luckin y Holmes, 2023; Selwyn,
2024). La resistencia docente frente a la
incorporación de nuevas tecnologías educativas
no constituye un fenómeno reciente dentro de la
investigación educativa, sino que ha sido
ampliamente documentada en estudios
relacionados con la adopción de tecnologías de
la información y comunicación (TIC) en
contextos universitarios. Desde una perspectiva
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teórica, esta resistencia puede comprenderse
como una reacción natural ante procesos de
cambio organizacional que implican
modificaciones en las prácticas profesionales,
las competencias requeridas y las dinámicas
institucionales. En el caso específico de la
inteligencia artificial generativa, esta resistencia
se intensifica debido a la naturaleza disruptiva
de estas tecnologías, las cuales desafían
concepciones tradicionales sobre el rol del
docente, la autoría académica y los procesos de
construcción del conocimiento.
Autores como Rogers (2003) y Venkatesh et al.
(2012) han señalado que la adopción de
innovaciones tecnológicas en contextos
educativos depende en gran medida de factores
como la percepción de utilidad, la facilidad de
uso, la confianza tecnológica y el apoyo
institucional. Asimismo, la resistencia a la
inteligencia artificial generativa también puede
explicarse a partir de factores relacionados con
la formación pedagógica y tecnológica del
profesorado universitario. En muchas
instituciones de educación superior, los
docentes no han recibido capacitación
específica sobre el uso pedagógico de
herramientas basadas en inteligencia artificial,
lo que genera incertidumbre respecto a su
implementación didáctica y a las implicaciones
éticas asociadas a su utilización en el aula.
Esta falta de preparación puede derivar en
percepciones negativas sobre la utilidad
educativa de la inteligencia artificial generativa,
alimentando actitudes de rechazo o
desconfianza hacia su integración en los
procesos de enseñanza. De acuerdo con
investigaciones recientes, los docentes que
poseen mayores niveles de competencia digital
y alfabetización en inteligencia artificial tienden
a mostrar actitudes más positivas hacia la
adopción de estas tecnologías en el ámbito
educativo (Ng et al., 2024; Ouyang y Jiao,
2023). Por otra parte, la implementación de
innovaciones pedagógicas en la educación
superior se encuentra estrechamente vinculada
con la capacidad institucional y docente para
integrar tecnologías emergentes en los procesos
de enseñanza-aprendizaje. La innovación
pedagógica implica no solo la incorporación de
herramientas tecnológicas, sino también la
transformación de los enfoques didácticos, los
métodos de evaluación y las dinámicas de
interacción entre docentes y estudiantes.
En este sentido, la inteligencia artificial
generativa ofrece oportunidades significativas
para promover metodologías activas,
aprendizaje personalizado y entornos
educativos más adaptativos. Sin embargo,
cuando existe resistencia docente hacia estas
tecnologías, el potencial innovador de la
inteligencia artificial se ve limitado, afectando
la capacidad de las instituciones educativas para
avanzar hacia modelos pedagógicos más
flexibles y digitalmente integrados (Khalil y Er,
2024; UNESCO, 2023).
Desde la perspectiva de la innovación
educativa, diversos estudios han demostrado
que las actitudes del profesorado constituyen
uno de los factores más influyentes en la
adopción de nuevas metodologías de
enseñanza. Los docentes actúan como agentes
clave en los procesos de cambio pedagógico, ya
que son quienes deciden en última instancia si
una tecnología será integrada o no en el proceso
educativo. Cuando los docentes perciben las
tecnologías emergentes como amenazas para su
práctica profesional o para la integridad
académica de los estudiantes, es más probable
que desarrollen conductas de resistencia que
dificulten la implementación de innovaciones
pedagógicas. Por el contrario, cuando existe una
cultura institucional que promueve la
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experimentación pedagógica, el desarrollo
profesional docente y el uso crítico de
tecnologías emergentes, las probabilidades de
adopción de innovaciones educativas aumentan
significativamente (Ertmer y Ottenbreit-
Leftwich, 2023).
La inteligencia artificial generativa también
plantea debates importantes relacionados con la
ética académica, la autoría del conocimiento y
la evaluación del aprendizaje, aspectos que
influyen directamente en las percepciones del
profesorado universitario. Algunos docentes
expresan preocupaciones sobre el posible uso
indebido de estas herramientas por parte de los
estudiantes, particularmente en relación con la
generación automática de textos académicos, lo
que podría afectar los procesos de evaluación y
la autenticidad del aprendizaje. Estas
preocupaciones han llevado a que muchas
instituciones adopten posturas restrictivas
frente al uso de inteligencia artificial en el aula,
lo cual puede reforzar la resistencia docente
hacia su incorporación pedagógica.
Sin embargo, diversos expertos sostienen que,
en lugar de prohibir estas tecnologías, es
necesario promover enfoques pedagógicos que
integren la inteligencia artificial de manera
crítica, ética y responsable dentro de los
procesos educativos (Kasneci et al., 2023;
UNESCO, 2023). En el ámbito
latinoamericano, la investigación sobre la
adopción de inteligencia artificial generativa en
la educación superior aún se encuentra en una
fase incipiente, lo que evidencia la necesidad de
desarrollar estudios empíricos que permitan
comprender las percepciones, actitudes y
resistencias del profesorado frente a estas
tecnologías emergentes. La mayoría de los
estudios existentes se han centrado en contextos
europeos o norteamericanos, por lo que resulta
fundamental analizar estas dinámicas en
universidades de América Latina, donde los
procesos de transformación digital presentan
características particulares relacionadas con las
condiciones institucionales, las políticas
educativas y los niveles de acceso tecnológico.
Comprender cómo se manifiesta la resistencia
docente hacia la inteligencia artificial
generativa en estos contextos permitirá diseñar
estrategias de formación y acompañamiento que
faciliten su integración pedagógica.
Considerando la creciente presencia de la
inteligencia artificial generativa en el ámbito
educativo y los desafíos que plantea su
integración pedagógica, resulta imprescindible
desarrollar investigaciones que analicen cómo
las actitudes del profesorado influyen en la
adopción de innovaciones educativas basadas
en estas tecnologías. En este contexto, el
presente estudio tiene como objetivo analizar la
resistencia a la inteligencia artificial generativa
en docentes de educación superior y su
influencia en la implementación de
innovaciones pedagógicas, con el propósito de
aportar evidencia científica que permita
comprender los factores que condicionan la
integración de estas herramientas en los
procesos de enseñanza universitaria.
La inteligencia artificial ha experimentado una
evolución significativa en las últimas décadas,
consolidándose como una de las tecnologías
emergentes con mayor impacto en diversos
sectores sociales, económicos y educativos. En
el ámbito académico, la inteligencia artificial se
define como el conjunto de sistemas
computacionales capaces de realizar tareas que
tradicionalmente requerían inteligencia
humana, tales como el razonamiento, el
aprendizaje automático, el reconocimiento de
patrones y la generación de contenidos
complejos. Dentro de esta amplia categoría
tecnológica, la inteligencia artificial generativa
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se ha posicionado como una subárea
particularmente relevante debido a su capacidad
para producir textos, imágenes, códigos y otros
recursos digitales mediante modelos avanzados
de aprendizaje profundo. Estas tecnologías,
basadas principalmente en arquitecturas de
redes neuronales como los modelos
transformadores, han abierto nuevas
posibilidades para la creación de contenidos
educativos y el apoyo a procesos de enseñanza-
aprendizaje en entornos universitarios. De
acuerdo con investigaciones recientes, la
inteligencia artificial generativa puede
contribuir significativamente a mejorar la
eficiencia docente, facilitar la creación de
recursos educativos y fortalecer los procesos de
aprendizaje personalizados en la educación
superior (Holmes et al., 2022; Kasneci et al.,
2023).
La incorporación de la inteligencia artificial
generativa en el ámbito educativo ha generado
un amplio debate académico sobre sus
implicaciones pedagógicas, éticas y
epistemológicas. Por un lado, diversos autores
destacan el potencial de estas tecnologías para
transformar los modelos educativos
tradicionales mediante la automatización de
procesos académicos, la generación de
contenidos personalizados y el apoyo a la
tutoría inteligente. Por otro lado, también se han
identificado preocupaciones relacionadas con la
posible dependencia tecnológica, los riesgos de
desinformación y los desafíos asociados con la
integridad académica.
Estas tensiones reflejan la complejidad del
proceso de integración de tecnologías
emergentes en los sistemas educativos,
especialmente cuando dichas tecnologías
introducen cambios significativos en las
dinámicas de enseñanza y aprendizaje. En este
contexto, comprender las percepciones y
actitudes del profesorado frente a la inteligencia
artificial generativa se convierte en un elemento
clave para analizar su impacto real en la
innovación pedagógica dentro de las
instituciones de educación superior (Luckin &
Holmes, 2023; Selwyn, 2024).
Desde una perspectiva pedagógica, la
inteligencia artificial generativa puede
entenderse como una herramienta capaz de
ampliar las posibilidades didácticas disponibles
para el profesorado universitario. Estas
tecnologías permiten generar materiales
educativos adaptativos, diseñar actividades de
aprendizaje personalizadas y apoyar procesos
de evaluación formativa mediante sistemas
automatizados capaces de analizar grandes
volúmenes de información académica.
Asimismo, la inteligencia artificial generativa
puede contribuir al desarrollo de entornos de
aprendizaje más interactivos, donde los
estudiantes pueden recibir retroalimentación
inmediata y acceder a recursos educativos
generados dinámicamente en función de sus
necesidades formativas.
Sin embargo, el aprovechamiento efectivo de
estas herramientas depende en gran medida del
nivel de competencia digital del profesorado y
de su disposición para integrar nuevas
tecnologías en sus prácticas pedagógicas.
Diversos estudios han demostrado que los
docentes con mayor alfabetización digital
presentan mayor apertura hacia la
experimentación pedagógica con tecnologías
emergentes, lo cual facilita la adopción de
innovaciones educativas basadas en inteligencia
artificial (Ng et al., 2024; Ouyang y Jiao, 2023).
En el contexto de la educación superior, la
integración de tecnologías digitales ha estado
históricamente vinculada con procesos de
innovación pedagógica orientados a mejorar la
calidad del aprendizaje y promover
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metodologías centradas en el estudiante. La
innovación pedagógica se entiende como el
conjunto de transformaciones deliberadas que
buscan mejorar los procesos de enseñanza
mediante la incorporación de nuevas estrategias
didácticas, recursos tecnológicos y enfoques
metodológicos. En este sentido, la inteligencia
artificial generativa puede convertirse en un
catalizador de innovaciones pedagógicas al
facilitar la implementación de metodologías
activas como el aprendizaje basado en
problemas, el aprendizaje adaptativo y la
enseñanza personalizada.
No obstante, la implementación de estas
innovaciones depende en gran medida de la
disposición del profesorado para experimentar
con nuevas herramientas y modificar sus
prácticas docentes tradicionales. Cuando los
docentes muestran actitudes de resistencia hacia
las tecnologías emergentes, el potencial
innovador de estas herramientas puede verse
significativamente limitado (Ertmer y
Ottenbreit, 2023; Khalil y Er, 2024). La
resistencia al cambio tecnológico constituye
uno de los fenómenos más estudiados dentro del
campo de la innovación educativa y la adopción
de tecnologías en contextos académicos. Desde
una perspectiva organizacional, la resistencia
puede definirse como un conjunto de actitudes,
percepciones o comportamientos que se oponen
a la implementación de nuevas prácticas o
herramientas dentro de una institución.
En el ámbito educativo, esta resistencia suele
manifestarse cuando los docentes perciben que
una innovación tecnológica amenaza su
autonomía profesional, incrementa su carga de
trabajo o altera las dinámicas tradicionales del
proceso educativo. En el caso de la inteligencia
artificial generativa, estas percepciones pueden
intensificarse debido a la rapidez con la que
estas tecnologías han evolucionado y a la
incertidumbre que generan en relación con el
futuro del rol docente en la educación superior.
Investigaciones recientes indican que las
percepciones de riesgo, la falta de formación
tecnológica y la ausencia de políticas
institucionales claras pueden fortalecer las
actitudes de resistencia docente frente a la
adopción de herramientas basadas en
inteligencia artificial (Selwyn, 2024; Zawacki-
Richter et al., 2023).
La literatura sobre adopción tecnológica en
educación ha identificado diversos modelos
teóricos que permiten comprender los factores
que influyen en la aceptación o rechazo de
innovaciones tecnológicas por parte del
profesorado. Uno de los modelos más
influyentes es el Modelo de Aceptación
Tecnológica (TAM) propuesto por Davis, el
cual plantea que la adopción de una tecnología
depende fundamentalmente de dos variables
principales: la percepción de utilidad y la
percepción de facilidad de uso. Según este
modelo, cuando los docentes consideran que
una tecnología puede mejorar su desempeño
profesional y resulta relativamente sencilla de
utilizar, es más probable que adopten dicha
innovación dentro de sus prácticas pedagógicas.
Posteriormente, modelos más recientes como el
UTAUT (Unified Theory of Acceptance and
Use of Technology) han ampliado esta
perspectiva al incorporar factores adicionales
como la influencia social, las condiciones
facilitadoras y las expectativas de desempeño.
Estos modelos teóricos ofrecen un marco
conceptual útil para analizar las actitudes del
profesorado frente a la inteligencia artificial
generativa en la educación superior (Venkatesh
et al., 2012). Otro aspecto relevante dentro del
análisis de la resistencia docente hacia la
inteligencia artificial generativa se relaciona
con las preocupaciones éticas y académicas
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asociadas a su uso en el ámbito universitario. La
posibilidad de que los estudiantes utilicen estas
herramientas para generar textos académicos,
resolver evaluaciones o producir trabajos sin
una participación cognitiva significativa ha
generado debates intensos dentro de la
comunidad académica.
Estas preocupaciones han llevado a que muchos
docentes adopten posturas cautelosas o incluso
restrictivas frente al uso de inteligencia artificial
en el aula, lo que puede reforzar actitudes de
resistencia hacia su integración pedagógica. No
obstante, diversos especialistas argumentan que
el enfoque más adecuado no consiste en
prohibir estas tecnologías, sino en desarrollar
nuevas estrategias pedagógicas que integren la
inteligencia artificial de manera crítica,
promoviendo el pensamiento analítico, la ética
académica y la alfabetización digital en los
estudiantes universitarios (Kasneci et al., 2023;
UNESCO, 2023). La implementación efectiva
de innovaciones pedagógicas basadas en
inteligencia artificial requiere no solo la
disponibilidad de herramientas tecnológicas,
sino también el desarrollo de políticas
institucionales que promuevan la formación
docente, el acompañamiento pedagógico y la
reflexión crítica sobre el uso de estas
tecnologías en la educación superior.
Las universidades desempeñan un papel
fundamental en la creación de entornos
institucionales que faciliten la adopción
responsable de la inteligencia artificial
generativa, promoviendo programas de
capacitación docente, marcos éticos para su uso
educativo y espacios de experimentación
pedagógica. Cuando las instituciones
educativas apoyan activamente la integración
de tecnologías emergentes, los docentes tienden
a desarrollar actitudes más positivas hacia la
innovación pedagógica, lo cual favorece la
incorporación de herramientas como la
inteligencia artificial generativa en los procesos
de enseñanza y aprendizaje universitarios
(Holmes et al., 2022; UNESCO, 2023).
La transformación digital de la educación
superior ha provocado cambios significativos
en la manera en que las instituciones
académicas diseñan, gestionan y evalúan los
procesos de enseñanza y aprendizaje. En este
contexto, la inteligencia artificial generativa se
ha convertido en una herramienta estratégica
capaz de apoyar la innovación educativa
mediante la automatización de procesos
pedagógicos, la generación de contenidos
académicos y la personalización del
aprendizaje. Estas tecnologías permiten a los
docentes acceder a recursos educativos
generados dinámicamente, diseñar actividades
didácticas adaptadas a diferentes estilos de
aprendizaje y optimizar el tiempo dedicado a la
planificación docente.
Sin embargo, el potencial transformador de la
inteligencia artificial generativa depende en
gran medida de la disposición del profesorado
para incorporarla dentro de sus prácticas
pedagógicas. Cuando los docentes perciben
estas herramientas como aliadas en su labor
educativa, su implementación puede contribuir
significativamente a mejorar la calidad de la
enseñanza universitaria (Holmes et al., 2022;
Ouyang y Jiao, 2023). La literatura científica
reciente ha señalado que la percepción docente
sobre la inteligencia artificial generativa está
fuertemente influenciada por factores
relacionados con la cultura institucional, las
políticas educativas y el acceso a programas de
formación tecnológica. En muchas
universidades, la introducción de tecnologías
emergentes ocurre sin procesos sistemáticos de
capacitación docente, lo cual genera
incertidumbre respecto a su uso pedagógico y
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limita su integración efectiva en el aula. Esta
situación puede provocar que los docentes
desarrollen actitudes defensivas o escépticas
frente a estas innovaciones, percibiéndolas
como herramientas complejas o innecesarias
dentro de su práctica profesional.
De acuerdo con estudios recientes, las
instituciones que promueven programas de
alfabetización en inteligencia artificial y
desarrollo profesional docente tienden a
presentar mayores niveles de adopción
tecnológica y menor resistencia por parte del
profesorado (Ng et al., 2024; Zawacki et al.,
2023). Otro factor relevante en la resistencia
docente hacia la inteligencia artificial
generativa se relaciona con las concepciones
pedagógicas tradicionales que aún predominan
en muchas instituciones de educación superior.
En contextos educativos donde los modelos de
enseñanza se basan principalmente en enfoques
transmisivos del conocimiento, la
incorporación de tecnologías que promueven la
interacción, la autonomía del estudiante y el
aprendizaje personalizado puede generar
tensiones dentro del sistema educativo.
Estas tensiones se manifiestan cuando los
docentes perciben que la introducción de
nuevas herramientas tecnológicas altera el
equilibrio tradicional entre enseñanza,
evaluación y control académico. En este
sentido, la resistencia a la inteligencia artificial
generativa puede interpretarse como una
expresión de conflicto entre paradigmas
pedagógicos tradicionales y enfoques
educativos emergentes basados en la
digitalización del conocimiento (Selwyn,
2024). Asimismo, diversos estudios han
destacado que la resistencia docente frente a la
inteligencia artificial generativa también puede
estar asociada con preocupaciones relacionadas
con la identidad profesional del profesorado
universitario. Para muchos docentes, la
enseñanza no se limita únicamente a la
transmisión de conocimientos, sino que también
implica el desarrollo de relaciones pedagógicas,
la orientación académica y la construcción de
comunidades de aprendizaje. La aparición de
herramientas capaces de generar contenidos
académicos o responder preguntas complejas
puede generar percepciones de amenaza
respecto al rol tradicional del docente dentro del
proceso educativo.
Estas percepciones pueden derivar en actitudes
de rechazo hacia la tecnología, especialmente
cuando los docentes consideran que la
inteligencia artificial podría sustituir ciertas
funciones educativas que históricamente han
sido desempeñadas por el profesorado (Kasneci
et al., 2023; Luckin y Holmes, 2023). En
contraste con estas percepciones de riesgo,
numerosos investigadores sostienen que la
inteligencia artificial generativa no debe
interpretarse como un sustituto del docente, sino
como una herramienta de apoyo que puede
potenciar el desarrollo de nuevas competencias
pedagógicas.
Desde esta perspectiva, la inteligencia artificial
puede facilitar la automatización de tareas
administrativas o repetitivas, permitiendo que
los docentes dediquen más tiempo a actividades
de mayor valor pedagógico como la tutoría
académica, la investigación educativa y el
acompañamiento formativo de los estudiantes.
Esta visión plantea que la integración crítica de
la inteligencia artificial en la educación superior
puede fortalecer el rol del docente como
mediador del conocimiento y facilitador del
aprendizaje significativo (Khalil y Er, 2024). En
relación con la innovación pedagógica, diversos
estudios han demostrado que la incorporación
de tecnologías emergentes puede favorecer el
desarrollo de metodologías activas que
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promuevan el aprendizaje colaborativo, la
resolución de problemas y el pensamiento
crítico. La inteligencia artificial generativa
ofrece oportunidades para diseñar entornos de
aprendizaje adaptativos, donde los estudiantes
pueden interactuar con sistemas inteligentes que
proporcionan retroalimentación personalizada y
recursos educativos contextualizados. Estas
capacidades permiten transformar las dinámicas
tradicionales del aula universitaria,
promoviendo procesos educativos más flexibles
y centrados en el estudiante.
No obstante, la implementación de estas
innovaciones requiere que los docentes
desarrollen nuevas competencias digitales y
adopten una actitud abierta hacia la
experimentación pedagógica con tecnologías
emergentes (Ertmer y Ottenbreit, 2023). Por
otra parte, la literatura académica ha destacado
la importancia del liderazgo institucional en los
procesos de adopción tecnológica dentro de las
universidades. Las políticas educativas, la
infraestructura tecnológica y los programas de
capacitación docente desempeñan un papel
fundamental en la creación de condiciones
favorables para la integración de la inteligencia
artificial generativa en la educación superior.
Cuando las instituciones promueven una cultura
organizacional orientada hacia la innovación,
los docentes tienden a mostrar mayor
disposición para experimentar con nuevas
herramientas pedagógicas. En contraste, en
entornos institucionales donde no existen
políticas claras sobre el uso educativo de la
inteligencia artificial, es más probable que
surjan actitudes de incertidumbre o resistencia
frente a estas tecnologías (UNESCO, 2023).
Comprender la relación entre la resistencia
docente hacia la inteligencia artificial
generativa y la implementación de innovaciones
pedagógicas resulta esencial para analizar los
procesos de transformación educativa en la
educación superior contemporánea. El estudio
de estas dinámicas permite identificar los
factores que facilitan o dificultan la adopción de
tecnologías emergentes en el ámbito
universitario, contribuyendo al diseño de
estrategias institucionales orientadas a
fortalecer la formación docente en
competencias digitales e inteligencia artificial
educativa.
En este sentido, el análisis de la resistencia
tecnológica no debe interpretarse únicamente
como un obstáculo para la innovación, sino
también como una oportunidad para
comprender las necesidades, preocupaciones y
expectativas del profesorado frente a los
procesos de cambio educativo impulsados por
la digitalización (Holmes et al., 2022;
UNESCO, 2023). Por lo tanto, la investigación
tiene como objetivo, analizar la relación entre la
resistencia docente hacia la inteligencia
artificial generativa y la implementación de
innovaciones pedagógicas resulta relevante
para comprender las dinámicas de cambio
educativo en la educación superior
contemporánea.
Materiales y Métodos
El presente estudio se desarrolló bajo un
enfoque cuantitativo, debido a que se orienta a
medir y analizar la relación existente entre la
resistencia a la inteligencia artificial generativa
en docentes de educación superior y su
influencia en la implementación de
innovaciones pedagógicas dentro del contexto
universitario. Este enfoque permite obtener
datos objetivos mediante instrumentos
estructurados y aplicar procedimientos
estadísticos que faciliten la identificación de
patrones, tendencias y relaciones entre las
variables analizadas. De acuerdo con
Hernández y Mendoza (2022) la investigación
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(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
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cuantitativa se caracteriza por la recolección
sistemática de datos medibles y el uso de
técnicas estadísticas para probar hipótesis y
explicar fenómenos educativos. En el caso de
esta investigación, el análisis cuantitativo
permite comprender cómo las percepciones y
actitudes docentes frente a la inteligencia
artificial generativa influyen en la adopción de
innovaciones pedagógicas dentro del proceso de
enseñanza-aprendizaje en la educación
superior.
El tipo de investigación corresponde a un
estudio descriptivo-correlacional, ya que busca,
en primer lugar, describir las características de
la resistencia docente hacia la inteligencia
artificial generativa y, en segundo lugar,
analizar la relación existente entre dicha
resistencia y la implementación de
innovaciones pedagógicas en el aula
universitaria. Los estudios descriptivos
permiten caracterizar fenómenos educativos
mediante la observación y análisis de variables
específicas, mientras que los estudios
correlacionales buscan determinar el grado de
relación entre dos o más variables sin establecer
necesariamente una relación causal directa.
Según Creswell (2023) este tipo de diseño
resulta especialmente adecuado en
investigaciones educativas orientadas a
comprender las interacciones entre factores
tecnológicos y pedagógicos dentro de contextos
institucionales complejos como las
universidades. El diseño de investigación fue no
experimental y de corte transversal, ya que las
variables objeto de estudio fueron analizadas tal
como se presentan en la realidad educativa, sin
manipulación deliberada por parte del
investigador. En este tipo de diseño, los datos se
recolectan en un único momento temporal con
el propósito de analizar la situación actual del
fenómeno investigado. La elección de un diseño
no experimental se justifica debido a que la
resistencia docente hacia la inteligencia
artificial generativa constituye una variable
actitudinal que no puede ser manipulada
experimentalmente dentro del contexto
educativo. Asimismo, el carácter transversal del
estudio permite obtener una visión diagnóstica
del nivel de aceptación o resistencia del
profesorado hacia estas tecnologías en un
momento determinado del proceso de
transformación digital de la educación superior
(Hernández & Mendoza, 2022).
La población de estudio estuvo conformada por
docentes que laboran en instituciones de
educación superior, quienes participan
activamente en procesos de enseñanza
universitaria y en la implementación de
estrategias pedagógicas mediadas por
tecnologías digitales. La selección de esta
población responde a la importancia del
profesorado como actor clave en los procesos de
innovación educativa dentro del ámbito
universitario. Los docentes desempeñan un
papel fundamental en la adopción de nuevas
tecnologías y metodologías pedagógicas, ya que
su disposición para integrar herramientas
digitales influye directamente en la
transformación de los procesos de enseñanza-
aprendizaje. En este sentido, el análisis de sus
percepciones frente a la inteligencia artificial
generativa permite comprender los factores que
facilitan o dificultan su integración pedagógica.
La muestra de la investigación se seleccionó
mediante un muestreo no probabilístico de tipo
intencional, considerando como criterio
principal la participación voluntaria de docentes
universitarios que poseen experiencia en el uso
de tecnologías digitales dentro de sus prácticas
pedagógicas. Este tipo de muestreo se utiliza
frecuentemente en investigaciones educativas
cuando el objetivo es analizar fenómenos
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específicos dentro de un grupo de participantes
con características particulares. La muestra
estuvo conformada por 120 docentes
universitarios, quienes respondieron
voluntariamente el instrumento de recolección
de datos aplicado en el estudio. Este tamaño
muestral permite obtener una base de datos
suficiente para realizar análisis estadísticos
descriptivos y correlacionales orientados a
identificar tendencias y relaciones entre las
variables investigadas.
Para la recolección de datos se utilizó como
instrumento principal un cuestionario
estructurado tipo Likert, diseñado
específicamente para evaluar las percepciones y
actitudes del profesorado frente a la inteligencia
artificial generativa y su influencia en la
innovación pedagógica. El instrumento estuvo
compuesto por dos dimensiones principales: la
primera orientada a medir el nivel de resistencia
docente hacia la inteligencia artificial
generativa y la segunda destinada a evaluar la
implementación de innovaciones pedagógicas
mediadas por tecnologías digitales. Cada
dimensión incluyó un conjunto de ítems
valorados mediante una escala Likert de cinco
niveles que oscila entre “totalmente en
desacuerdo” y “totalmente de acuerdo”. Este
tipo de escala permite cuantificar las
percepciones de los participantes y facilitar el
análisis estadístico de los datos obtenidos
(Creswell, 2023).
La validez del instrumento fue evaluada
mediante el juicio de expertos, procedimiento
ampliamente utilizado en investigaciones
educativas para garantizar la pertinencia,
claridad y coherencia de los ítems incluidos en
los cuestionarios. Para este proceso participaron
tres especialistas en tecnología educativa e
innovación pedagógica, quienes analizaron la
estructura del instrumento, la redacción de los
ítems y su correspondencia con las variables de
investigación. Posteriormente, se realizó una
prueba piloto con 20 docentes universitarios,
con el objetivo de identificar posibles
dificultades en la comprensión de los ítems y
verificar la consistencia interna del instrumento.
Este procedimiento permitió realizar ajustes
menores en la redacción de algunas preguntas
antes de la aplicación definitiva del
cuestionario.
Para el análisis de los datos se emplearon
técnicas estadísticas descriptivas e inferenciales
utilizando el software SPSS versión 26. En
primer lugar, se calcularon frecuencias,
porcentajes, medias y desviaciones estándar con
el propósito de describir las percepciones
docentes respecto a la inteligencia artificial
generativa y la innovación pedagógica.
Posteriormente, se aplicó el coeficiente de
correlación de Spearman, debido a la naturaleza
ordinal de los datos obtenidos mediante la
escala Likert, con el objetivo de determinar la
relación existente entre la resistencia docente
hacia la inteligencia artificial generativa y la
implementación de innovaciones pedagógicas.
Resultados y Discusión
A continuación, se presentan los resultados más
relevantes de la investigación.
Tabla 1. Percepción docente sobre la utilidad
pedagógica de la inteligencia artificial
generativa
Respuesta
Frecuencia
Porcentaje
Totalmente en desacuerdo
12
10,0 %
En desacuerdo
18
15,0 %
Neutral
25
20,8 %
De acuerdo
40
33,3 %
Totalmente de acuerdo
25
20,8 %
Total
120
100 %
Fuente: Elaboración propia
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Los resultados muestran que 54,1 % de los
docentes manifiestan una percepción positiva
respecto a la utilidad pedagógica de la
inteligencia artificial generativa, al ubicarse en
las categorías “de acuerdo” y “totalmente de
acuerdo”. Sin embargo, un 25 % de los
participantes expresa desacuerdo con la utilidad
de estas herramientas en el ámbito educativo,
mientras que el 20,8 % mantiene una postura
neutral. Estos datos sugieren que, aunque existe
una tendencia favorable hacia el uso de
inteligencia artificial generativa en la educación
superior, todavía persisten niveles moderados
de escepticismo entre el profesorado. Este
escenario refleja una etapa de transición en la
adopción tecnológica dentro del ámbito
universitario, donde algunos docentes
comienzan a reconocer el potencial pedagógico
de estas herramientas, mientras que otros
mantienen reservas frente a su implementación
en los procesos de enseñanza-aprendizaje.
Tabla 2. Nivel de resistencia docente hacia el
uso de inteligencia artificial generativa en la
enseñanza
Nivel de resistencia
Frecuencia
Porcentaje
Alto
28
23,3 %
Medio
54
45,0 %
Bajo
38
31,7 %
Total
120
100 %
Fuente: Elaboración propia
Los resultados evidencian que el 45 % de los
docentes presenta un nivel medio de resistencia
hacia el uso de inteligencia artificial generativa
en sus prácticas pedagógicas. Asimismo, el 23,3
% muestra un nivel alto de resistencia, lo que
indica la existencia de preocupaciones
significativas respecto a la incorporación de
estas tecnologías en el aula universitaria. Por
otro lado, el 31,7 % de los docentes presenta un
nivel bajo de resistencia, lo cual refleja una
mayor disposición para integrar herramientas de
inteligencia artificial en el proceso educativo.
Estos datos sugieren que la resistencia docente
constituye un factor relevante que puede influir
en la adopción de innovaciones pedagógicas
mediadas por inteligencia artificial dentro de las
instituciones de educación superior.
Tabla 3. Uso de herramientas de inteligencia
artificial generativa en la planificación docente
Frecuencia de uso
Frecuencia
Porcentaje
Nunca
30
25,0 %
Rara vez
28
23,3 %
Algunas veces
32
26,7 %
Frecuentemente
20
16,7 %
Siempre
10
8,3 %
Total
120
100 %
Fuente: Elaboración propia
Los resultados indican que 48,3 % de los
docentes utiliza inteligencia artificial generativa
con poca frecuencia o nunca, lo que evidencia
un nivel relativamente bajo de integración de
estas herramientas en la planificación docente.
Por otro lado, el 25 % de los participantes
afirma utilizar estas tecnologías con frecuencia
o de manera constante, mientras que el 26,7 %
señala que las utiliza ocasionalmente. Este
panorama refleja que, a pesar de la creciente
disponibilidad de herramientas basadas en
inteligencia artificial generativa, su
incorporación en las prácticas pedagógicas aún
se encuentra en una fase inicial dentro del
ámbito universitario.
Tabla 4. Percepción docente sobre el impacto
de la inteligencia artificial generativa en la
innovación pedagógica
Respuesta
Frecuencia
Porcentaje
Totalmente en desacuerdo
10
8,3 %
En desacuerdo
16
13,3 %
Neutral
24
20,0 %
De acuerdo
42
35,0 %
Totalmente de acuerdo
28
23,3 %
Total
120
100 %
Fuente: Elaboración propia
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Los resultados revelan que 58,3 % de los
docentes considera que la inteligencia artificial
generativa puede contribuir al desarrollo de
innovaciones pedagógicas, lo cual refleja una
percepción relativamente favorable hacia el
potencial educativo de estas tecnologías. No
obstante, el 21,6 % de los docentes mantiene
una postura negativa, mientras que el 20 %
permanece neutral. Estos resultados sugieren
que, aunque existe una percepción creciente
sobre el potencial innovador de la inteligencia
artificial generativa, todavía persisten dudas y
reservas respecto a su aplicación práctica en el
aula universitaria.
Tabla 5 Relación entre resistencia docente e
implementación de innovaciones pedagógicas
Variable
Coeficiente de
correlación
(Spearman)
Nivel de
significancia
Resistencia a la IA
generativa – Innovación
pedagógica
-0,58
0,000
Fuente: Elaboración propia
El análisis de correlación mediante el
coeficiente de Spearman evidencia la existencia
de una relación negativa moderada entre la
resistencia docente hacia la inteligencia
artificial generativa y la implementación de
innovaciones pedagógicas (ρ = -0,58; p < 0,01).
Esto indica que a medida que aumenta la
resistencia docente hacia estas tecnologías,
disminuye la probabilidad de que los profesores
implementen estrategias pedagógicas
innovadoras basadas en herramientas digitales.
Este resultado confirma que las actitudes del
profesorado constituyen un factor determinante
en los procesos de adopción tecnológica dentro
de la educación superior, influyendo
directamente en la capacidad de las
instituciones educativas para integrar
tecnologías emergentes en el proceso de
enseñanza-aprendizaje.
Tabla 6. Nivel general de implementación de
innovaciones pedagógicas mediadas por
tecnologías digitales
Nivel
Frecuencia
Porcentaje
Bajo
26
21,7 %
Medio
60
50,0 %
Alto
34
28,3 %
Total
120
100 %
Fuente: Elaboración propia
Los resultados muestran que 50 % de los
docentes presenta un nivel medio de
implementación de innovaciones pedagógicas,
mientras que el 28,3 % alcanza un nivel alto.
Por otro lado, el 21,7 % presenta un nivel bajo
de innovación pedagógica, lo que sugiere la
existencia de limitaciones en la incorporación
de estrategias didácticas mediadas por
tecnologías digitales. Estos resultados reflejan
que la innovación pedagógica en la educación
superior se encuentra en un proceso de
desarrollo progresivo, condicionado por
factores como la formación docente, la
disponibilidad tecnológica y las actitudes del
profesorado hacia las herramientas digitales
emergentes.
Los resultados obtenidos en la presente
investigación permiten evidenciar con mayor
claridad que la resistencia docente hacia la
inteligencia artificial generativa constituye un
factor significativo que influye directamente en
la implementación de innovaciones
pedagógicas dentro de la educación superior
contemporánea. En particular, los datos
obtenidos muestran que una proporción
considerable del profesorado participante
presenta niveles moderados de resistencia hacia
el uso pedagógico de herramientas de
inteligencia artificial generativa, lo cual refleja
la existencia de percepciones ambivalentes
respecto al papel de estas tecnologías dentro de
los procesos de enseñanza universitaria. Este
comportamiento resulta coherente con diversas
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investigaciones recientes que señalan que la
adopción de herramientas basadas en
inteligencia artificial dentro del ámbito
educativo todavía se encuentra en una fase
inicial de aceptación institucional, tecnológica y
pedagógica, especialmente en contextos
universitarios donde las innovaciones digitales
se introducen de manera progresiva. De acuerdo
con Holmes et al. (2022), la integración efectiva
de la inteligencia artificial en la educación
superior suele enfrentarse a barreras
relacionadas con la percepción de utilidad
pedagógica, la confianza en los sistemas
tecnológicos y el nivel de preparación del
profesorado para utilizar estas herramientas
dentro de entornos educativos complejos.
En este sentido, los resultados del estudio
confirman que la resistencia tecnológica del
profesorado no necesariamente implica un
rechazo absoluto hacia la innovación educativa,
sino que representa procesos de adaptación
progresiva frente a transformaciones
tecnológicas que modifican las prácticas
pedagógicas tradicionales dentro de las
universidades. En relación con la percepción
docente sobre la utilidad pedagógica de la
inteligencia artificial generativa, los resultados
evidencian que más de la mitad de los docentes
participantes reconocen el potencial de estas
tecnologías para apoyar y mejorar los procesos
de enseñanza-aprendizaje en el contexto
universitario.
Este hallazgo resulta particularmente relevante,
ya que refleja una tendencia creciente hacia la
aceptación de tecnologías emergentes que
pueden contribuir a fortalecer los procesos
educativos mediante la automatización de
tareas, la generación de contenidos y la
personalización del aprendizaje. En
concordancia con estos resultados,
investigaciones recientes destacan que la
inteligencia artificial generativa puede
desempeñar un papel fundamental en la
creación de recursos educativos dinámicos, el
desarrollo de sistemas de tutoría inteligente y la
generación de retroalimentación inmediata para
los estudiantes, lo cual contribuye a mejorar la
calidad de los procesos formativos. Según
Kasneci et al. (2023), las herramientas basadas
en inteligencia artificial generativa poseen la
capacidad de facilitar el diseño de materiales
didácticos adaptativos, apoyar la planificación
docente y optimizar los procesos de evaluación
académica dentro de la educación superior.
No obstante, a pesar de estas ventajas
tecnológicas y pedagógicas, los resultados
también evidencian la presencia de un grupo
significativo de docentes que mantiene posturas
de escepticismo o cautela frente al uso de estas
tecnologías, lo cual sugiere la necesidad de
fortalecer los programas de capacitación
docente orientados al uso crítico y pedagógico
de la inteligencia artificial. Por otra parte, los
resultados relacionados con el uso de
herramientas de inteligencia artificial
generativa en la planificación docente muestran
que una parte importante del profesorado
todavía utiliza estas tecnologías con poca
frecuencia dentro de sus prácticas pedagógicas
cotidianas.
Este resultado evidencia que, aunque existe un
reconocimiento creciente del potencial
educativo de la inteligencia artificial generativa,
su incorporación efectiva en los procesos de
enseñanza universitaria todavía se encuentra en
una etapa incipiente de desarrollo dentro de
muchas instituciones de educación superior.
Este hallazgo coincide con los resultados
reportados por Zawacki-Richter et al. (2023),
quienes señalan que la adopción de inteligencia
artificial en el ámbito universitario depende en
gran medida de factores institucionales como la
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disponibilidad de programas de formación
docente, el acceso a infraestructura tecnológica
adecuada y el apoyo organizacional para la
integración de innovaciones educativas. En
muchos casos, los docentes reconocen que estas
herramientas pueden aportar beneficios
significativos al proceso educativo, pero no
cuentan con los conocimientos técnicos ni
pedagógicos necesarios para integrarlas de
manera efectiva dentro de sus estrategias
didácticas. Esta situación evidencia que la
brecha existente entre el potencial tecnológico
de la inteligencia artificial y su aplicación
pedagógica constituye uno de los principales
desafíos para la transformación digital de las
universidades contemporáneas.
En cuanto al impacto de la inteligencia artificial
generativa en la innovación pedagógica, los
resultados indican que una proporción
considerable del profesorado reconoce que estas
tecnologías pueden contribuir al desarrollo de
nuevas estrategias didácticas orientadas a
mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje
en la educación superior. Este resultado resulta
coherente con las tendencias actuales de
innovación educativa, las cuales promueven la
integración de herramientas digitales avanzadas
para fortalecer el aprendizaje activo y la
participación estudiantil dentro del aula
universitaria.
De acuerdo con Khalil y Er (2024), la
inteligencia artificial generativa posee un alto
potencial para facilitar la implementación de
metodologías pedagógicas innovadoras, tales
como el aprendizaje basado en proyectos, el
aprendizaje adaptativo y el aprendizaje
personalizado, las cuales permiten transformar
el modelo educativo tradicional centrado en la
transmisión de contenidos hacia enfoques
pedagógicos más dinámicos y centrados en el
estudiante. Estas metodologías promueven el
desarrollo de habilidades cognitivas superiores,
el pensamiento crítico y la resolución de
problemas complejos mediante el uso de
entornos digitales inteligentes. Sin embargo, la
implementación efectiva de estas innovaciones
pedagógicas requiere que los docentes
desarrollen competencias digitales avanzadas y
adopten una actitud abierta hacia la
experimentación pedagógica con tecnologías
emergentes dentro del proceso educativo
universitario. Uno de los hallazgos más
relevantes de la investigación se relaciona con
la correlación negativa identificada entre la
resistencia docente hacia la inteligencia
artificial generativa y la implementación de
innovaciones pedagógicas dentro de la
educación superior.
Este resultado indica que, a medida que
aumenta el nivel de resistencia tecnológica del
profesorado, disminuye significativamente la
probabilidad de que los docentes adopten
estrategias pedagógicas innovadoras basadas en
herramientas digitales avanzadas. Este hallazgo
coincide con el modelo de aceptación
tecnológica propuesto por Venkatesh et al.
(2012), el cual plantea que la adopción de
nuevas tecnologías dentro de contextos
profesionales depende en gran medida de
factores como la percepción de utilidad, la
facilidad de uso y las condiciones facilitadoras
presentes dentro de la organización.
En el ámbito educativo, esto implica que las
actitudes del profesorado desempeñan un papel
fundamental en los procesos de transformación
pedagógica impulsados por la digitalización del
conocimiento. Por lo tanto, reducir la
resistencia docente hacia las tecnologías
emergentes se convierte en una estrategia clave
para promover la innovación pedagógica en las
instituciones de educación superior. Los
resultados obtenidos permiten afirmar que la
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integración efectiva de la inteligencia artificial
generativa en la educación superior requiere no
solamente la disponibilidad de herramientas
tecnológicas avanzadas, sino también el
desarrollo de estrategias institucionales
orientadas a fortalecer la formación docente en
competencias digitales y en inteligencia
artificial aplicada a la educación.
En este sentido, organismos internacionales
como la UNESCO (2023) han destacado la
importancia de promover políticas educativas
que faciliten la adopción responsable, ética y
pedagógica de tecnologías emergentes dentro
de los sistemas educativos contemporáneos.
Estas políticas deben incluir programas
sistemáticos de capacitación docente, el
desarrollo de marcos éticos para el uso
educativo de la inteligencia artificial y la
promoción de estrategias pedagógicas que
fomenten el uso crítico y reflexivo de estas
tecnologías dentro del aula universitaria. En
consecuencia, comprender las percepciones,
actitudes y niveles de resistencia del
profesorado frente a la inteligencia artificial
generativa constituye un elemento fundamental
para diseñar políticas educativas orientadas a
fortalecer la innovación pedagógica y la
transformación digital de la educación superior.
Conclusiones
En respuesta al objetivo de analizar la
resistencia a la inteligencia artificial generativa
en docentes de educación superior y su
influencia en la implementación de
innovaciones pedagógicas, los resultados
obtenidos en la presente investigación permiten
concluir que las actitudes del profesorado frente
a las tecnologías emergentes constituyen un
factor decisivo en los procesos de
transformación educativa que actualmente
experimentan las instituciones universitarias.
La evidencia empírica recopilada demuestra
que una proporción significativa de docentes
manifiesta niveles moderados de resistencia
hacia el uso pedagógico de la inteligencia
artificial generativa, lo cual refleja la existencia
de percepciones ambivalentes y, en algunos
casos, incertidumbre respecto al papel que estas
tecnologías pueden desempeñar dentro del
proceso educativo.
Esta situación pone de manifiesto que la
adopción de innovaciones tecnológicas dentro
de la educación superior no depende
exclusivamente de la disponibilidad de
herramientas digitales o de la infraestructura
tecnológica existente, sino que también está
condicionada por factores humanos y
organizacionales relacionados con la formación
docente, la cultura institucional y las
experiencias previas del profesorado con
tecnologías educativas. En consecuencia,
comprender las percepciones, actitudes y
niveles de resistencia del profesorado frente a la
inteligencia artificial generativa resulta
fundamental para diseñar estrategias educativas
que faciliten su integración pedagógica en los
entornos universitarios contemporáneos.
Asimismo, los resultados de la investigación
evidencian que, aunque una parte considerable
del profesorado reconoce el potencial de la
inteligencia artificial generativa para apoyar y
enriquecer los procesos educativos, su uso
efectivo dentro de las prácticas pedagógicas
universitarias aún se encuentra en una etapa
inicial de desarrollo y consolidación. Muchos
docentes identifican diversas ventajas asociadas
al uso de estas tecnologías, tales como la
posibilidad de generar contenidos educativos de
manera automatizada, facilitar la
personalización del aprendizaje de los
estudiantes y optimizar la planificación de
actividades académicas mediante herramientas
digitales inteligentes. Sin embargo, a pesar de
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estas ventajas, todavía persisten preocupaciones
relacionadas con aspectos como la integridad
académica, el posible uso indebido de estas
herramientas por parte de los estudiantes y la
transformación del rol tradicional del docente
dentro del proceso educativo universitario.
Estas percepciones influyen directamente en la
disposición del profesorado para experimentar
con tecnologías basadas en inteligencia
artificial dentro del aula, generando en algunos
casos actitudes de cautela o resistencia frente a
su implementación pedagógica.
Por otra parte, la investigación permitió
identificar que el uso de herramientas de
inteligencia artificial generativa en la
planificación docente continúa siendo limitado
dentro de las instituciones de educación
superior analizadas. Una proporción importante
de los docentes participantes señaló que utiliza
estas tecnologías con baja frecuencia o
únicamente en situaciones específicas, lo cual
indica que todavía existe una brecha
significativa entre el potencial educativo de la
inteligencia artificial y su aplicación práctica
dentro de los procesos pedagógicos
universitarios. Esta brecha tecnológica y
pedagógica puede explicarse, en gran medida,
por la ausencia de programas sistemáticos de
capacitación docente orientados al desarrollo de
competencias en inteligencia artificial
educativa y por la falta de políticas
institucionales claras que orienten la integración
pedagógica de estas herramientas.
En consecuencia, se evidencia la necesidad de
fortalecer las estrategias de formación docente
en el ámbito de la tecnología educativa, con el
fin de promover una utilización crítica,
responsable y pedagógicamente fundamentada
de la inteligencia artificial generativa dentro del
sistema universitario. De igual manera, los
resultados obtenidos evidencian que la
inteligencia artificial generativa posee un
importante potencial para promover el
desarrollo de innovaciones pedagógicas
orientadas hacia metodologías activas,
colaborativas y centradas en el estudiante. Los
docentes que presentan actitudes más
favorables hacia el uso de estas tecnologías
tienden a implementar con mayor frecuencia
estrategias didácticas innovadoras, tales como
el aprendizaje basado en proyectos, el
aprendizaje personalizado, el uso de entornos
digitales interactivos y la integración de
recursos educativos generados mediante
inteligencia artificial.
Estas metodologías contribuyen a transformar
el modelo educativo tradicional centrado en la
transmisión de contenidos hacia enfoques
pedagógicos más dinámicos que fomentan el
pensamiento crítico, la resolución de problemas
complejos y la participación activa de los
estudiantes en su propio proceso de aprendizaje.
En este sentido, la apertura tecnológica del
profesorado constituye un factor clave para
impulsar procesos de innovación educativa que
respondan a las demandas de una sociedad
caracterizada por la digitalización del
conocimiento y la rápida evolución de las
tecnologías emergentes.
Uno de los hallazgos más relevantes de la
investigación se relaciona con la existencia de
una relación negativa significativa entre la
resistencia docente hacia la inteligencia
artificial generativa y la implementación de
innovaciones pedagógicas dentro de la
educación superior. Este resultado indica que, a
medida que aumenta el nivel de resistencia
tecnológica del profesorado, disminuye la
probabilidad de que los docentes adopten
estrategias pedagógicas innovadoras mediadas
por herramientas digitales avanzadas. En otras
palabras, los docentes que presentan mayores
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niveles de desconfianza o rechazo hacia las
tecnologías emergentes tienden a mantener
prácticas pedagógicas más tradicionales y
menos orientadas hacia la innovación
educativa. Este hallazgo confirma que las
actitudes del profesorado frente a las
tecnologías emergentes influyen directamente
en la capacidad de las instituciones educativas
para adaptarse a los procesos de transformación
digital que caracterizan a la educación superior
contemporánea, lo cual resalta la importancia de
promover procesos de sensibilización y
formación tecnológica dentro del ámbito
universitario.
Los resultados de la investigación permiten
concluir que la integración efectiva de la
inteligencia artificial generativa en la educación
superior requiere el desarrollo de estrategias
institucionales orientadas a fortalecer la
formación docente en competencias digitales,
innovación pedagógica e inteligencia artificial
aplicada a la educación. Las universidades
deben promover programas de capacitación
permanente que permitan al profesorado
comprender no solo el funcionamiento técnico
de estas herramientas, sino también sus
posibilidades pedagógicas, sus limitaciones y
las implicaciones éticas asociadas a su
utilización dentro del ámbito académico.
Asimismo, resulta fundamental fomentar una
cultura institucional orientada hacia la
innovación educativa, donde el uso crítico y
responsable de la inteligencia artificial se
convierta en una herramienta que contribuya al
fortalecimiento de los procesos de enseñanza-
aprendizaje y al desarrollo de nuevas prácticas
pedagógicas adaptadas a las demandas de la
sociedad digital contemporánea. En este
contexto, la inteligencia artificial generativa no
debe interpretarse como una amenaza para el rol
docente, sino como una oportunidad para
redefinir y enriquecer las prácticas educativas
en la educación superior.
Referencias
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Esta obra está bajo una licencia de
Creative Commons Reconocimiento-No Comercial
4.0 Internacional. Copyright © Ronald Patricio Villano
Maz, Laura Marcela Medina Herrera, Marcelo Gustavo
Barriga Tamay y Steven Arturo Torres Burgos.
Declaraciones éticas y editoriales del artículo
Contribución de los autores (Taxonomía CRediT)
Ronald Patricio Villano Maz: conceptualización de la investigación, diseño metodológico, desarrollo del proceso investigativo, análisis formal de los
datos, redacción del borrador original del manuscrito, revisión crítica del contenido científico y supervisión general del estudio.
Laura Marcela Medina Herrera: curación y organización de los datos, participación en la recolección de información, validación de los resultados
obtenidos y elaboración de representaciones gráficas y visualización de los datos.
Marcelo Gustavo Barriga Tamay: conceptualización de la investigación, diseño metodológico, desarrollo del proceso investigativo, análisis formal de
los datos, redacción del borrador original del manuscrito, revisión crítica del contenido científico.
Steven Arturo Torres Burgos: curación y organización de los datos, participación en la recolección de información, validación de los resultados
obtenidos y elaboración de representaciones gráficas y visualización de los datos.
Declaración de conflicto de intereses
Los autores declaran que no existe conflicto de intereses en relación con la investigación presentada, la autoría del manuscrito ni la publicación del
presente artículo.
Declaración de financiamiento
La presente investigación no recibió financiamiento específico de agencias públicas, comerciales o de organizaciones sin fines de lucro. En caso de
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confidencialidad de la identidad de los autores y revisores durante todo el proceso de dictamen académico. Asimismo, el editor declara que el
artículo cumple con los criterios científicos, metodológicos y éticos establecidos por la revista.
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que sus observaciones y recomendaciones se fundamentan exclusivamente en criterios científicos, metodológicos y académicos.
Declaración ética de la investigación
Los autores declaran que la investigación se desarrolló respetando los principios éticos de la investigación científica, garantizando la confidencialidad
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ajustarse a los principios éticos establecidos en la Declaración de Helsinki y a las normativas institucionales correspondientes.
Declaración sobre el uso de inteligencia artificial
Los autores declaran que el uso de herramientas de inteligencia artificial, en caso de haberse utilizado durante el proceso de investigación o redacción
del manuscrito, se realizó únicamente como apoyo técnico para mejorar la claridad del lenguaje o el análisis de información, manteniendo siempre
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manuscrito ni sustituyen la responsabilidad académica de los investigadores.
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