Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Edición Especial
2025
Página 759
TRANSFORMACIÓN EDUCATIVA A TRAVÉS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL:
RETOS EN LA PRÁCTICA DOCENTE
EDUCATIONAL TRANSFORMATION THROUGH ARTIFICIAL INTELLIGENCE:
CHALLENGES IN TEACHING PRACTICE
Autores: ¹María Pilar García Zabala, ²Nidia Pulido Soler, ³Ingrith Consuelo Alba González y
4Yadisney Campos Castillo
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0003-3494-8860
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0008-6866-4694
3ORCID ID: https://orcid.org/0009-0005-3415-3878
4ORCID ID: https://orcid.org/0009-0009-7115-3198
¹E-mail de contacto: mariapilargarciaz50@gmail.com
²E-mail de contacto: nidiasoler81@gmail.com
³E-mail de contacto: ingrithconsueloa@gmail.com
4E-mail de contacto: yadul78@gmail.com
Afiliación: ¹*Colegio Ciudadela Educativa de Bosa, (Colombia). ²*Institución Educativa San Felipe de Cucaita, (Colombia). ³*Institución
Educativa Plinio Mendoza Neira, (Colombia). 4*Institución Educativa Virrey José Solís, (Colombia).
Articulo recibido: 7 de mayo del 2025
Articulo revisado: 9 de mayo del 2025
Articulo aprobado: 3 de junio del 2025
¹Licenciada en Educación Preescolar graduada de la Fundación Universitaria los Libertadores, (Colombia) con 30 años de experiencia
laboral. Magíster en Docencia Universitaria graduada de la Universidad de La Salle, (Colombia); Doctorante en Educación de la
Universidad Pedagógica Experimental Libertador, (Venezuela).
²Licenciada en Idiomas Modernos graduada en la Universidad Pedagógica y Tecnológica, (Colombia) con 22 años de experiencia laboral.
Magíster en Gestión de la Tecnología Educativa graduada en la Universidad de Santander, (Colombia). Doctorante en Educación en la
Universidad Pedagógica Experimental Libertador, (Venezuela).
³Ingeniera de Sistemas graduada en la Universidad de Boyacá, (Colombia) con 26 años de experiencia laboral. Magíster en Gestión de la
Tecnología Educativa graduada en la Universidad de Santander, (Colombia). Doctorante en Educación graduada en la Universidad
Pedagógica Experimental Libertador, (Venezuela).
4Ingeniera Comercial graduada en la Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, (Colombia) con 6 años de experiencia en
Educación. Especialista en Finanzas y Administración Pública graduada en la Universidad Militar Nueva Granada, (Colombia).
Doctorante en Educación en la Universidad Pedagógica Experimental Libertador, (Venezuela).
Resumen
El objetivo principal de este estudio fue
analizar los desafíos asociados a la
implementación de la inteligencia artificial en
el entorno escolar, considerando una revisión
histórica de sus tensiones en la práctica
docente, sus implicaciones éticas y las
condiciones necesarias para un uso responsable
y colaborativo. Para ello, se realizó una
revisión documental con enfoque cualitativo,
basada en el análisis interpretativo de fuentes
académicas recientes y textos teóricos
relevantes sobre educación, tecnologías y ética.
El estudio abordó cinco ejes fundamentales: la
evolución histórica de la educación y su
relación con las tecnologías, la aparición de la
inteligencia artificial en el ámbito educativo,
las resistencias y tensiones desde la mirada
docente, los dilemas éticos vinculados a su uso,
y las estrategias necesarias para su integración
efectiva. Los hallazgos muestran que, si bien la
inteligencia artificial representa una
oportunidad para transformar los procesos de
enseñanza y aprendizaje, su implementación ha
estado marcada por resistencias pedagógicas,
temores éticos y desigualdades tecnológicas.
También se evidencia una falta de formación
docente en el manejo crítico y ético de estas
herramientas. Como conclusión, se plantea que
la integración de la inteligencia artificial en la
educación no debe centrarse exclusivamente en
la innovación tecnológica, sino en la
construcción de una cultura educativa crítica,
inclusiva y ética, donde el docente conserve su
rol mediador y el estudiante sea un sujeto
activo en su aprendizaje.
Palabras clave: Inteligencia artificial,
Educación, Docentes, Innovación
tecnológica, Integración tecnológica.
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Edición Especial
2025
Página 760
Abstract
The main objective of this study was to analyze
the challenges associated with the
implementation of artificial intelligence in the
school environment, considering a historical
review of its tensions in teaching practice, its
ethical implications, and the necessary
conditions for its responsible and collaborative
use. To this end, a qualitative documentary
review was conducted, based on the
interpretive analysis of recent academic
sources and relevant theoretical texts on
education, technologies, and ethics. The study
addressed five fundamental axes: the historical
evolution of education and its relationship with
technologies, the emergence of artificial
intelligence in the educational field, resistances
and tensions from the teacher's perspective, the
ethical dilemmas linked to its use, and the
strategies necessary for its effective
integration. The findings show that, while
artificial intelligence represents an opportunity
to transform teaching and learning processes,
its implementation has been marked by
pedagogical resistance, ethical fears, and
technological inequalities. There is also
evidence of a lack of teacher training in the
critical and ethical use of these tools. In
conclusion, it is argued that the integration of
artificial intelligence into education should not
focus exclusively on technological innovation,
but rather on building a critical, inclusive, and
ethical educational culture, where teachers
retain their mediating role and students are
active participants in their learning.
Keywords: artificial intelligence, education,
teachers, technological innovation,
technological integration.
Keywords: Artificial intelligence,
Education, Teachers, Technological
innovation, Technological integration.
Sumário
O objetivo principal deste estudo foi analisar os
desafios associados à implementação da
inteligência artificial no ambiente escolar,
considerando uma revisão histórica de suas
tensões na prática docente, suas implicações
éticas e as condições necessárias para seu uso
responsável e colaborativo. Para tanto, foi
realizada uma revisão documental qualitativa,
a partir da análise interpretativa de fontes
acadêmicas recentes e de textos teóricos
relevantes sobre educação, tecnologias e ética.
O estudo abordou cinco eixos fundamentais: a
evolução histórica da educação e sua relação
com as tecnologias, o surgimento da
inteligência artificial no campo educacional, as
resistências e tensões na perspectiva do
professor, os dilemas éticos vinculados à sua
utilização e as estratégias necessárias para sua
efetiva integração. Os resultados mostram que,
embora a inteligência artificial represente uma
oportunidade para transformar os processos de
ensino e aprendizagem, sua implementação
tem sido marcada por resistência pedagógica,
medos éticos e desigualdades tecnológicas. Há
também evidências de falta de treinamento de
professores no uso crítico e ético dessas
ferramentas. Concluindo, argumenta-se que a
integração da inteligência artificial na
educação não deve se concentrar
exclusivamente na inovação tecnológica, mas
sim na construção de uma cultura educacional
crítica, inclusiva e ética, onde os professores
mantenham seu papel mediador e os alunos
sejam participantes ativos de sua
aprendizagem.
Palavras-chave: inteligência artificial,
educação, professores, inovação tecnológica,
integração tecnológica.
Palavras-chave: Inteligência artificial,
Educação, Professores, Inovação
tecnológica, Integração tecnológica.
Introducción
La educación como un constructo social y un
proceso histórico se ha desarrollado junto a las
necesidades de la humanidad, las condiciones
socioculturales y los avances en la ciencia.
(Domínguez, 2008). Desde los modelos de
indoctrinación planteados en la rigidez hasta los
enfoques centrados en el aprendiz de la
actualidad, la escolarización ha sido tanto un
reflejo de una fuerza impulsora del cambio
social. La tecnología no solo ha servido como
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Edición Especial
2025
Página 761
herramienta didáctica, sino como una fuerza
que transforma prácticas, discursos y relaciones
en el orden social del trabajo escolar; la
tecnología siempre ha sido central en esta
evolución. Actualmente, en el siglo XXI,
estamos siendo testigos de una nueva
revolución en el campo de la educación: la
aparición de tecnologías de inteligencia
artificial (IA) en los sistemas educativos.
(Rivero y Beltrán, 2024). Hace no mucho
tiempo, esta tecnología parecía pertenecer a la
ciencia ficción. Sin embargo, consolida su
credibilidad en diferentes campos del esfuerzo
humano. La IA ha comenzado a integrarse en
evaluaciones, tutoría personalizada, gestión
institucional, diseño curricular y toma de
decisiones instruccionales. Recursos como
ChatGPT, plataformas de análisis predictivo,
asistentes virtuales, sistemas de
retroalimentación automatizada y entornos de
aprendizaje adaptativos se han convertido en
herramientas educativas consolidadas.
Dicha transformación, sin embargo, no viene
sin su justa cuota de desventajas. Han empezado
a surgir preocupaciones sobre el impacto de la
IA en la calidad del sistema educativo, el
desarrollo integral del estudiante y,
especialmente, el papel del docente, a pesar de
las promesas de efectividad, personalización y
democratización del conocimiento. ¿Qué
significa enseñar cuando una máquina es capaz
de generar contenido, calificar tareas o incluso
sugerir intervenciones pedagógicas? ¿Está el
personal docente capacitado para interactuar
con y analizar críticamente estas herramientas?
¿Qué peligros éticos y sociales plantea el uso
incontrolado de estas herramientas sin las
estructuras regulatorias y educativas
adecuadas? Estas preguntas apuntan hacia una
realidad latente. Más que ser un escenario
apocalíptico, la IA es un desafío tecnológico,
educativo y político fundamental que enfrentan
los educadores. El salón de clases, es entendido
no solo como un escenario para el rendimiento
académico, sino como un acto colectivo de
pensamiento crítico, está en el corazón de este
cambio.
Por eso el presente estudio critico tiene como
propósito principal analizar a fondo los desafíos
que presenta la implementación de la
inteligencia artificial en el entorno escolar, a
partir de una revisión histórica de sus conflictos
en el mundo docente, de sus imposiciones éticas
y de las implicaciones necesarias para un uso
responsable y colaborativo. Por otro lado, a
medida que el mundo se digitaliza y depende
más de la tecnología, la educación tiene que
transformarse en un ámbito que impulse el
pensamiento crítico, el humanismo, y la
participación cívica. Más allá del uso de
tecnologías, se necesita construir una escuela
que no solo prepare para el futuro, sino que
pueda ayudarte a resignificar el presente y
ofrecer alternativas educativas donde la
tecnología potencie y no suplante la humanidad.
(Cruz y Hernández, 2021). En las palabras de
Castells (2006), vivimos en una “sociedad en
red” donde la tecnología no solo transforma la
variedad de formas en que nos comunicamos,
sino también nuestras estructuras de poder y
conocimiento. Esta declaración es
particularmente relevante en la educación,
donde el estallido de la inteligencia artificial
está redefiniendo la enseñanza, los horarios
escolares y las relaciones entre los docentes y
estudiantes. La escuela, como institución, se
enfrenta a una nueva lógica: la de los algoritmos
y los datos, donde todo lo que se puede
cuantificar ocupa un lugar central en relación
con dimensiones más subjetivas del
aprendizaje, como la creatividad, la empatía o
el pensamiento crítico-reflexivo.
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Edición Especial
2025
Página 762
Desde una perspectiva pedagógica más crítica,
Freire (1998) advierte sobre los peligros de un
tipo de educación bancaria, que silencia las
voces de los estudiantes y reproduce sistemas de
opresión. Hoy, el riesgo se renueva en un
entorno automatizado donde la IA podría, si no
se integra conscientemente de manera
pedagógica, reforzar marcos estándar fuera de
contexto. ¿Qué espacio queda para la pedagogía
del diálogo y la co-creación de conocimiento y
experiencias vividas en el aula cuando el
material es generado y difundido por
inteligencia artificial? Esta tensión de
significado pedagógico y abrazo tecnológico
necesita ser entendida a través de la lente de la
ética educativa, revelada a través de las leyes
que rigen el marco educativo de la humanidad.
A su vez, autores como Selwyn (2019)
recuerdan que se requiere una crítica más
centrada en el análisis de la tecnología
educativa, alejándose de la tecnofilia que tiende
a aceptar la innovación como signo de progreso.
Para Selwyn, “no toda innovación tecnológica
implica una mejora educativa”. Esta frase nos
lleva a cuestionarnos si la incorporación de IA
en este contexto se hace por motivos
pedagógicos auténticos o en respuesta a
expectativas mercenarias, institucionales,
burocráticas, o simplemente, a presión política.
Por sí sola, no se transforma tecnológicamente;
es el uso, el contexto y la intención pedagógica
que rodean la cuestión, o la declaración que da
sentido a distintas realidades, lo que de verdad
determina el impacto.
Materiales y Métodos
Este documento se encuentra dentro del marco
de una metodología cualitativa, fundamentada
en un enfoque interpretativo-crítico, que analiza
las afirmaciones sobre la realidad educativa
desde una perspectiva expresiva y reflexiva.
(Corona, 2018). No se trata de una investigación
empírica con recogida de datos de campo, sino
de un estudio documental crítico centrado en el
análisis del discurso de documentos
contemporáneos sobre la incorporación de la
inteligencia artificial en los sistemas
educativos. Derivando de esta ventana de
comprensión de la escuela como una institución
social dentro del paradigma tecnológico
contemporáneo, el conocimiento no se reclama
como neutral y objetivo; más bien, se construye
considerando las condiciones históricas,
sociales, culturales y tecnológicas que la
rodean. Desde esta perspectiva, la escuela se
entiende como un constructo social en constante
cambio y como un objeto de tensión constante
entre la tradición educativa y las demandas de
innovación tecnológica.
El propósito principal de este ensayo es explorar
en profundidad los desafíos de implementar la
inteligencia artificial en el contexto escolar,
extrayendo de una revisión histórica de sus
conflictos en el mundo de la enseñanza, desde
sus imposiciones éticas, y en términos de lo que
es necesario para un uso responsable y
colaborativo. Con este objetivo, el análisis se
basa en una revisión bibliográfica crítica, que
incluye autores internacionales como Castells
(2006), Freire (1998), Selwyn (2019) y Coll
(2020), que permiten considerar el nexo
tecnología-poder-educación desde múltiples
lentes pedagógicas y filosóficas. Con este
propósito, se han investigado estudios y
experiencias tanto del Norte Global como de
contextos latinoamericanos para ayudar a
delinear las tendencias locales frente a una
global. Así, el texto se relaciona tanto con
contribuciones nacionales como
internacionales, mientras tiene en cuenta las
especificidades de los procesos educativos en
América Latina frente a la creciente expansión
de tecnologías como la IA. El uso de la
hermenéutica crítica permite leer entre líneas en
los debates sobre innovación tecnológica,
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Edición Especial
2025
Página 763
interrogando los supuestos (Miranda, 2006). De
esta manera, el presente ensayo busca contribuir
a la reflexión pedagógica más crítica sobre la
tecnología. Busca profundizar en la crítica, no
desde una postura de rechazo, sino desde una
perspectiva ética, pedagógica y humanitaria
orientada a integrar responsablemente la
tecnología en los entornos escolares.
Ideológicos que los sustentan y cuestionando
dónde se sitúan hoy el profesor, el estudiante y
el acto de enseñar y aprender en un contexto de
algoritmos, automatización y control de datos.
Resultados y Discusión
Breve contexto sobre la evolución de la
educación y la incorporación de tecnologías
La educación, como manifestación cultural e
histórica, ha respondido continuamente a los
cambios en las formas de vida, organización del
trabajo, producción del conocimiento y
transmisión intergeneracional de valores. A lo
largo del tiempo, los modelos educativos se han
construido en tensión con los sistemas de poder
dominantes, los avances técnicos y las
demandas sociales. (Guichot, 2006). En ese
tránsito, la tecnología ha sido no solo una
herramienta, sino también una condición
estructural para el cambio educativo. Como
bien señala Hargreaves (2003), los sistemas
escolares no cambian simplemente por nuevas
ideas, sino cuando esas ideas se integran en
culturas profesionales, políticas públicas
sostenidas y transformaciones en el entorno
social.
En este sentido, no se puede entender la
evolución educativa sin atender a los momentos
en que la tecnología reformuló las lógicas del
aula: desde la imprenta como motor del acceso
al texto, hasta el cine, la radio, la televisión y,
en décadas recientes, el internet. Cada una de
estas tecnologías produjo rupturas y
resistencias, tanto por parte de los sistemas
institucionales como de los actores docentes. La
digitalización de la educación, especialmente
acelerada a partir de la pandemia por COVID-
19, evidenció no solo una carencia estructural
en infraestructura tecnológica, sino una
profunda desigualdad en los saberes digitales
del magisterio, así como un desfase entre los
discursos de innovación y las realidades
escolares.
Autores como Cuban (2001) han advertido que
las reformas educativas tecnológicas suelen
fracasar cuando se centran únicamente en el
acceso a los dispositivos, sin transformar las
prácticas pedagógicas y los modelos de
evaluación. El error no está en la tecnología en
sí, sino en su incorporación instrumental y
descontextualizada. El fetichismo tecnológico
ha hecho que muchas veces se presuponga que
introducir computadores, plataformas o
dispositivos implica automáticamente mejora
en los aprendizajes, cuando en realidad lo que
se requiere es una pedagogía crítica que
dialogue con esas herramientas. Por su parte,
Sanjel y Sharma (2022) plantean que el cambio
tecnológico en la educación debe ser
acompañado por procesos de formación
docente, reflexión colectiva y adaptación a los
contextos culturales específicos. No basta con
dotar de recursos si no se construyen sentidos
compartidos sobre el porqué y para qué del uso
de la tecnología. En esta línea, el enfoque
pedagógico no debe subordinarse a las
capacidades técnicas del recurso, sino que debe
estar guiado por fines formativos, éticos y
sociales. En síntesis, la historia de la educación
nos muestra que la tecnología ha sido siempre
un factor de transformación, pero también de
tensión. Su incorporación no es neutra, ni
automática, ni suficiente. El verdadero cambio
educativo ocurre cuando la tecnología se integra
en prácticas pedagógicas reflexivas, situadas, y
orientadas al desarrollo humano integral. Desde
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Edición Especial
2025
Página 764
esa comprensión crítica es que se debe analizar
la incorporación de la inteligencia artificial en
el sistema educativo actual.
Contexto y evolución de la inteligencia
artificial en la educación
En los últimos veinte años, la inteligencia
artificial ha emergido como una de las
tecnologías más prometedoras y disruptivas del
sistema educativo. Su evolución ha progresado
desde algoritmos de recomendación básicos
hasta sistemas complejos capaces de analizar
enormes conjuntos de datos, personalizar
procesos de aprendizaje, automatizar tareas
docentes y simular entornos cognitivos.
Herramientas como ChatGPT, asistentes
virtuales, plataformas de análisis predictivo o
incluso sistemas de evaluación adaptativa se
han vuelto prominentes en escuelas,
universidades y programas de formación
alrededor del mundo. USNC (2021) enfatiza
que la IA tiene la promesa de expandir el acceso
a la educación, facilitar la inclusión de
estudiantes con diversas necesidades y mejorar
los resultados de aprendizaje a través de una
mayor personalización. Pero también señala
amenazas importantes a la vista, como la poca
producción textual, la falta de motivación para
investigar y la escasa creatividad tanto de
docentes como estudiantes.
Autores como Holmes et al. (2022) plantean
que el verdadero desafío no es tecnológico, sino
pedagógico: ¿Cómo podemos garantizar que la
IA se utilice para mejorar la autonomía, el
pensamiento crítico y la equidad en la
educación? Mientras que la IA puede
proporcionar retroalimentación inmediata y
adaptativa, la interacción con la IA sin
mediación puede reducir el aprendizaje a
procesos automatizados desprovistos de las
dimensiones emocionales, sociales y éticas de la
educación.
Por lo tanto, la pregunta ya no es si necesitamos
integrar la IA en la educación. La pregunta más
urgente es cómo hacerlo y qué enfoques éticos
adoptar. La historia muestra que la tecnología
no es neutral; su impacto depende de los marcos
sociales, políticos y culturales en los que se
inserta (Selwyn, 2019). Así, entender la
evolución de la IA en la educación requiere no
solo reconocer sus posibilidades, sino también
aceptar sus complejos desafíos, particularmente
en el contexto de las profundas divisiones
tecnológicas y educativas.
Tensiones y resistencias: perspectivas
docentes sobre la integración de la
inteligencia artificial en la educación
La adopción de tecnologías de inteligencia
artificial en los marcos educativos ha provocado
una serie de conflictos y resistencias entre los
docentes tanto en marcos teóricos como
prácticos. Estos conflictos son el resultado de
choques entre la innovación tecnológica y
métodos de enseñanza más antiguos y
tradicionales. La educación, después de todo, ha
dependido durante siglos de las interacciones
cara a cara y ha empleado técnicas pedagógicas
que enfatizan diálogos activos entre el profesor
y los estudiantes. (Covarrubias y Piña, 2004).
Como señala Carneiro (2017), los docentes
suelen tener sentimientos encontrados respecto
a la IA porque sus consecuencias en su práctica
educativa son vagas. Por un lado, existe el
miedo a que la IA elimine algunas funciones
educativas que habitualmente realizan los
educadores. Funciones como la adaptación del
aprendizaje, la evaluación continua y la
retroalimentación individualizada son
necesarios en la educación, ya que facilitan un
enfoque más personal. Carneiro menciona que
la preocupación más prevalente es que los
docentes sean desplazados por la
automatización de procesos repetitivos y
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Edición Especial
2025
Página 765
evaluativos, lo que puede transformar su papel
puramente administrativo u obsoleto.
Por otro lado, en lugar de reemplazar
completamente a los docentes, la IA es
beneficiosa al asistir una educación
personalizada a ritmos individuales mientras
libera tiempo y esfuerzo a los docentes para
enfocarse en tareas no automatizables como el
apoyo emocional, la orientación o el fomento de
la creatividad; todo ello requiere esfuerzo
manual activo. En este caso, al enseñar a los
estudiantes, los educadores preservan la mezcla
de la tecnología de IA junto con medios
tradicionales, haciéndolo no un instrumento de
sustitución, sino más bien un medio para
complementar el proceso de enseñanza y
aprendizaje. Asimismo, Báez (2020) señala que
una de las principales resistencias en las que un
docente incurre se relaciona con el miedo a la
deshumanización de la enseñanza. La IA, por su
naturaleza de manejar datos y su programación
en algoritmos, puede resultar fría y ausente.
Esto da pie a la preocupación de que la
enseñanza, especialmente la educación, se
convierta, como otros procesos, en
transacciones mecánicas sin la empatía y
desprovistas del contacto humano que son
fundamentales en el aprendizaje. Los docentes
sostienen que la dependencia de la IA implica
perder la comprensión relacional que integra las
emociones, motivaciones y las dificultades del
estudiante. Igualmente, la dependencia del
docente por la automatización de la enseñanza
puede llevar a una emancipación emocional que
los estudiantes sufran las consecuencias de
manera devastadora en su formación integral.
Como indica Said (2019), la aplicación de
tecnología de IA debe abordarse con
considerable precaución; de lo contrario, los
procesos de aprendizaje en los que participan
los estudiantes pueden reducirse a meras
retenciones de información factual, ignorando
componentes emocionales y sociológicos
críticos. El autor enfatiza que la educación no
puede ser solo definir y entregar contenido. El
aprendizaje requiere el cultivo de la
imaginación, el trabajo en equipo y la
resolución de problemas, capacidades que van
más allá de las alcanzables a través de sistemas
algorítmicos. Como destaca Said, aunque las
tecnologías de IA pueden agilizar ciertos
aspectos administrativos de la educación, nunca
deben reemplazar el papel del docente como
guía moral, emocional y social que integra estos
elementos cruciales en el desarrollo holístico
del aprendiz.
Ética en la inteligencia artificial en
educación: garantizando un uso responsable
y justo
El impacto de la inteligencia artificial en el
sistema educativo supone el profundo análisis
ético considerando el impacto en estudiantes,
docentes y la implementación misma. Según
Damarchi (2021) sostiene que; la
implementación de la IA en el ámbito educativo
plantea serios desafíos éticos, particularmente
en lo relacionado con la privacidad y el
tratamiento de datos personales de los
estudiantes. La recopilación masiva de datos
plantea riesgos de discriminación y sesgo
algorítmico, lo que puede perpetuar
desigualdades dentro del sistema educativo. (p.
6). El marco ético en ciencia afirmativa pone
grandes retos en el uso proporcional, donde la
tecnología educativa no puede sustituir al
docente, pues elevaría la frontera de acceso a
desconectados de diversos contextos sociales y
culturales. Sobre sistemas educativos con IA,
Díaz (2018) considera que los docentes y
alumnos deben entender las decisiones que se
toman en dichas plataformas y, en
consecuencia, los argumentos y principios que
configuran la automatización.
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Edición Especial
2025
Página 766
En este sentido, la ética en el uso de la IA y la
educación debería ir más allá de su mera
aplicación técnica y abordar sus implicaciones
sociales y humanas. Los educadores, en
particular, necesitan ser capacitados en el uso
crítico y reflexivo de estas tecnologías con un
marco ético que coloque el bienestar y la
equidad de los estudiantes en primer plano.
Hacia un futuro colaborativo: estrategias
para la integración exitosa de la inteligencia
artificial
La integración exitosa de la inteligencia
artificial en la educación no debe considerarse
como un esfuerzo lineal o tecnocrático; más
bien, debe verse como un esfuerzo colaborativo
y coordinado a nivel sistémico. Es necesario
promover la colaboración entre docentes,
desarrolladores de tecnología, estudiantes,
administradores educativos y formuladores de
políticas para construir soluciones relevantes,
contextualizadas y sostenibles. Como indica
Carneiro (2020), una estrategia eficiente para la
integración de la IA debe comenzar con la
participación proactiva de los educadores en el
diseño y adaptación de herramientas
tecnológicas. Su experiencia pedagógica y
conocimiento profesional proporcionan
insumos esenciales para asegurar que la IA esté
alineada con los propósitos educativos y las
necesidades reales de los estudiantes. Esta
colaboración ayuda a superar las nociones
tecnocráticas de educación que tratan la
tecnología como un fin en sí mismo al proponer
un paradigma de aprendizaje centrado en el ser
humano donde la IA sirve como un
complemento en lugar de un reemplazo de la
interacción humana.
La creación de confianza entre los educadores y
la tecnología es otro de los pilares que destacan
para el caso particular de Carneiro. La
confianza citada sólo puede ser construida si no
existe la imposición de herramientas que se
entreguen sin previa consulta y que se respete la
profesionalidad del docente en su rol como líder
del proceso educativo. En la medida que los
educadores comprenden el funcionamiento y las
ventajas que brinda la IA en su quehacer, y que
la misma no amenaza su rol, sino que lo
enriquece, resulta más probable que estas
tecnologías sean adoptadas de manera proactiva
y creativa. De su parte, Báez (2019) señala que
para alcanzar esta integración colaborativa es
necesario en primer lugar atender a un modelo
de formación del docente que sea continuo y
que responda de manera integral al contexto
donde se desarrolle. No se trata simple y
llanamente de capacitar en el uso de la
tecnología, también es necesario la enseñanza
sobre competencias digitales críticas,
alfabetización algorítmica y reflexión
pedagógica en la aplicación de la IA. La
capacitación también debe abordar la ética, la
ética social y política de la tecnología, dotando
al docente de los elementos necesarios para
guiar a sus estudiantes hacia un uso
responsable, seguro, crítico y consciente de la
IA.
Báez insiste en el punto de que esta capacitación
no debe ser esporádica o fragmentada, sino
parte de una política educativa sostenida que
considere al educador como un agente activo
del cambio pedagógico. Además, es necesario
crear redes de colaboración profesional entre
educadores que tengan experiencias laborales,
prácticas ejemplares y problemas comunes en la
implementación de estas tecnologías, creando
una cultura institucional que promueva la
cultura intereducativa de aprendizaje mutuo.
Said (2018), por ejemplo, apoya un modelo
educativo que esté diseñado inclusivamente y
que no perpetúe las inequidades dispares
existentes dentro del marco educativo. La IA, si
no se desarrolla con equidad en mente, tiene el
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Edición Especial
2025
Página 767
potencial de ampliar la brecha entre los
tecnológicamente privilegiados y los
empobrecidos. Por lo tanto, un enfoque
colaborativo debe asegurar el acceso equitativo
a la tecnología y adaptarla a los diferentes
contextos y condiciones socioculturales de los
estudiantes. Esto significa crear sistemas de IA
que sean adaptables a múltiples ritmos de
aprendizaje, estilos cognitivos, idiomas y
habilidades, permitiendo así un aprendizaje
personalizado sin exclusiones.
Said también resalta que la IA puede contribuir
al diseño de ambientes de aprendizaje más
interactivos y significativos si se integra con
metodologías activas como el aprendizaje
basado en proyectos, la gamificación o el
aprendizaje colaborativo. Pero esto solamente
será posible si los docentes disponen del
conocimiento, tiempo y recursos para diseñar
estas experiencias, lo cual nos vuelve a llevar a
la necesidad de fortalecer su formación y su
involucramiento. Este contexto establece la
necesidad de que los estudiantes también
participen en este proceso. No pueden ser solo
consumidores pasivos de la tecnología de IA;
más bien, deben participar como co-creadores
de sus experiencias de aprendizaje. Incluir sus
voces, sus expectativas y cómo se relacionan
con la tecnología hace posible diseñar entornos
educativos más motivadores, relevantes y
democráticos. La Inteligencia Artificial (IA) en
la educación debería empoderar a los
estudiantes, no vigilarlos ni limitar su
independencia.
Como se ha señalado, la incorporación de la
inteligencia artificial en la educación no debe
verse como responsabilidad de una sola
persona. Debe entenderse fundamentalmente
como algo dialógico y ético en naturaleza,
donde las tensiones y resistencias se manejan a
través de la contribución activa de cada persona.
Esta visión futura solo puede lograrse si se
respeta el conocimiento pedagógico
fundamental junto con condiciones equitativas
y la aparición de comunidades educativas
críticamente conscientes capaces de apropiarse
de la tecnología de manera imaginativa. Más
que un impedimento, la IA tiene el potencial de
facilitar la reestructuración del sistema
educativo hacia un enfoque más compasivo,
inclusivo e innovador.
Conclusiones
La inteligencia artificial es una de las
transformaciones más definitorias de las últimas
décadas y ha ido permeando cada vez más el
sector educativo. Su adopción presenta
desafíos, oportunidades y conflictos que no
pueden ser ignorados si se espera aspirar a una
educación inclusiva, de calidad y
verdaderamente humanista. Este documento ha
mostrado cómo, más que ser una solución
neutral o puramente técnica, la inteligencia
artificial; como todas las tecnologías, viene
acompañada de implicaciones pedagógicas,
éticas y sociales que necesitan ser examinadas
de manera crítica, contextual y dialógica. En
primer lugar, ha quedado evidente que las
tensiones y resistencias por parte del
profesorado no son un problema menor, ni
deben percibirse como mera resistencia al
cambio. De hecho, son una respuesta legítima a
una transformación que a menudo se impone, se
acelera en exceso y está desconectada de las
realidades del sistema escolar. Como destacan
algunos de autores, los docentes están
preocupados por lo que parece ser la creciente
automatización de la educación: la
deshumanización del acto educativo, su papel
reducido a meros facilitadores de herramientas
tecnológicas y las tareas pedagógicas se
automatizan. Estas preocupaciones deben ser
escuchadas, comprendidas y abordadas dentro
de la lógica del respeto profesional
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Edición Especial
2025
Página 768
proporcionado y la construcción colaborativa de
significados.
En segundo lugar, la dimensión ética de la IA
en educación se ha considerado como
ineludible. No se trata solamente de la
responsabilidad que se tiene al emplear
herramientas, sino del impacto que las
decisiones algorítmicas pueden tener respecto a
sesgos, desigualdades y la autonomía que tanto
estudiantes como docentes podrían ejercer.
Como enfatizan Báez y Said, es urgente
establecer claros límites éticos que dirijan la
creación, el uso y la evaluación de tecnologías
educativas fundamentadas en IA, donde se
respete de manera prioritaria la dignidad
humana, la justicia social, así como el
pluralismo. Una IA en la educación debe
integrar la responsabilidad de contribuir a la
formación íntegra y de un sujeto crítico,
empático y comprometido con el entorno.
Además, el análisis ha proporcionado
información sobre que la integración exitosa de
la IA necesita estrategias contextuales y
colaborativas donde los docentes no sean
relegados, sino que estén en el centro del
cambio.
En este proceso colaborativo, también es
igualmente importante capturar la perspectiva
de los estudiantes como partes interesadas en el
aprendizaje. Comprender sus experiencias,
expectativas y compromiso con la tecnología
ayuda a crear entornos más significativos y
motivadores. Así, se puede concluir que el
futuro de la educación con IA no está
predeterminado, sino que está ligado a las
decisiones políticas, pedagógicas y éticas
presentes. Si continúa la promoción de una
lógica de implementación tecnocrática más
desconectada centrada en la eficiencia, el riesgo
de deshumanización y exclusión se volverá
mucho mayor. Por otro lado, si el cambio es
hacia un enfoque más participativo y
colaborativo de manera crítica, entonces hay
potencial para que la IA reoriente los
paradigmas educativos hacia ser más
equitativos, inclusivos y transformadores. Por
último, este ensayo crítico nos insta a reconocer
la posición de la inteligencia artificial como ni
una panacea indiscutible ni una amenaza
inminente, sino como un recurso que, cuando se
maneja de manera responsable, puede mejorar
las prácticas educativas y proporcionar
oportunidades de aprendizaje democrático
enriquecido. Para esto, se vuelve primordial
fomentar el diálogo entre la tecnología y la
pedagogía, la innovación y la ética, la ciencia
aplicada y el desarrollo humano.
Referencias Bibliográficas
Ayuso, D. y Gutiérrez, P. (2022). La
Inteligencia Artificial como recurso
educativo durante la formación inicial del
profesorado. RIED. Revista
Iberoamericana de Educación a Distancia,
25(2) pp. 347-362,
https://www.redalyc.org/journal/3314/331
470794017/html/
Cardoso, E., y Cortés J. (2023). Influencia de la
inteligencia artificial en la educación media
y superior. Revista Iberoamericana para la
Investigación y el Desarrollo Educativo
(RIDE), 13(25), 1–20.
https://www.ride.org.mx/index.php/RIDE/ar
ticle/download/1949/4848
Castells, M. (2006). La sociedad red: una visión
global. Alianza Editorial.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codig
o=645453
Coll, C. (2020). Aprender y enseñar en la
sociedad digital. Editorial Gedisa.
https://www.gedisa.com/ficha.aspx?cod=01
5504
Corona, J. (2018). Investigación cualitativa:
fundamentos epistemológicos, teóricos y
metodológicos. Vivat Academia, (144) 69-
76.
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Edición Especial
2025
Página 769
https://www.redalyc.org/journal/5257/5257
62351005/html/
Covarrubias, P. y Piña, M. (2004). La
interacción maestro-alumno y su relación
con el aprendizaje. Revista Latinoamericana
de Estudios Educativos (México), 34(1). 1er.
Trimestre.
https://www.redalyc.org/pdf/270/27034103.
pdf
Cruz, P. y Hernández, C. (2021). La tecnología
educativa como catalizador del pensamiento
crítico en la escuela. Revista Educare. 25(3).
https://revistas.investigacion-
upelipb.com/index.php/educare/article/view
/1496/1559
Díaz, T. y Alemán, P. (2008). La educación
como factor de desarrollo. Revista Virtual
Universidad Católica del Norte, 23, 1-15.
https://www.redalyc.org/pdf/1942/1942203
91006.pdf
Freire, P. (1998). Pedagogía de la autonomía:
Saberes necesarios para la práctica
educativa. Siglo XXI Editores.
https://biblio.flacsoandes.edu.ec/libros/digit
al/46410.pdf
García, F. (2021). Inteligencia artificial en
educación: Retos y oportunidades para la
enseñanza universitaria. Education in the
Knowledge Society (EKS), 22.
https://doi.org/10.14201/eks.23009
González, J., y Pérez, M. (2023). Usos éticos de
la inteligencia artificial en la universidad
moderna: Más allá del plagio. Revista EDU,
10(2), 45–60.
https://edulab.es/revEDU/article/view/5184
Guichot, V. Historia de la educación:
reflexiones sobre su objeto, ubicación
Epistemológica, devenir histórico y
tendencias actuales. Revista
Latinoamericana de Estudios Educativos
(Colombia), 2(1).
https://www.redalyc.org/pdf/1341/1341168
59002.pdf
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019).
Artificial Intelligence in Education:
Promises and Implications for Teaching and
Learning. Center for Curriculum Redesign.
https://curriculumredesign.org/wp-
content/uploads/AI-in-Education-Promises-
and-Implications.pdf
López, R., y Martínez, S. (2023). Desafíos y
beneficios del uso de inteligencia artificial en
docentes de educación secundaria: Revisión
sistemática. Revista Tribunal, 15(3), 30–50.
https://revistatribunal.org/index.php/tribunal
/article/view/425
Miranda, G. (2006). Hacia una visión
hermenéutica crítica de la política educativa
Revista de Ciencias Sociales (Cr), I-II(111-112)
101-117.
https://www.redalyc.org/pdf/153/15311209.
pdf
Rivero, C. y Beltrán, C. (2024). La inteligencia
artificial en la educación del siglo XXI:
avances, desafíos y oportunidades.
Educación, 33(64); 5-7.
https://www.redalyc.org/journal/7178/7178
77776001/html/
Selwyn, N. (2019). Should robots replace
teachers? AI and the future of education.
Polity Press.
https://www.politybooks.com/bookdetail/?is
bn=9781509528961
UNESCO. (2021). Recomendación sobre la
ética de la inteligencia artificial.
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf00
00381137
UNESCO. (s.f.). La inteligencia artificial en la
educación.
https://www.unesco.org/es/digital-
education/artificial-intelligence
U.S. Department of Education, Office of
Educational Technology. (2023). Artificial
Intelligence and the Future of Teaching and
Learning: Insights and Recommendations
(ED Publication No. ED000000).
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Edición Especial
2025
Página 770
https://www.ed.gov/sites/ed/files/documents
/ai-report/ai-report.pdf
Williamson, B., & Eynon, R. (2020). Historical
threads, missing links, and future directions
in AI in education. Learning, Media and
Technology, 45(3), 223–235.
https://doi.org/10.1080/17439884.2020.179
8995
Esta obra está bajo una licencia de
Creative Commons Reconocimiento-No Comercial
4.0 Internacional. Copyright © María Pilar García
Zabala, Nidia Pulido Soler, Ingrith Consuelo Alba
González y Yadisney Campos Castillo.
