Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 6.1
Edición Especial VI 2026
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RELACIÓN ENTRE EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA Y EL
PENSAMIENTO CRÍTICO EN ESTUDIANTES DE EDUCACIÓN BÁSICA SUPERIOR DE
UNA INSTITUCIÓN EDUCATIVA DEL GUAYAS
RELATIONSHIP BETWEEN THE USE OF GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE
AND CRITICAL THINKING IN UPPER BASIC EDUCATION STUDENTS FROM AN
EDUCATIONAL INSTITUTION IN GUAYAS
Autores: ¹María Belén Cedeño Zambrano, ²Yumaly Tatiana Escobar Prado, ³Jessica Rocío
Loarte Lanchi y
4
Freddy Manuel Mora Villamar.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0009-8103-2349
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0003-7533-251X
3
ORCID ID: https://orcid.org/0009-0008-9926-5389
4
ORCID ID: https://orcid.org/0009-0002-0155-4956
¹E-mail de contacto: mcedenoz6@unemi.edu.ec
²E-mail de contacto: yescobarp2@unemi.edu.ec
³E-mail de contacto: jloartel@unemi.edu.ec
4
E-mail de contacto: fmorav2@unemi.edu.ec
Artículo recibido: 22 de Junio del 2026.
Artículo revisado: 24 de Junio del 2026.
Artículo aprobado: 24 de Junio del 2026
¹Estudiante de la Carrera de Educación Básica en línea de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
²Estudiante de la Carrera de Educación Básica en línea de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
³Estudiante de la Carrera de Educación Básica en línea de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
4
Magíster en Desarrollo Educativo, egrado de la Universidad Técnica de Babahoyo, (Ecuador). Máster en Formación Internacional del
Profesorado por la Universidad Complutense de Madrid, (España). Liderazgo como coordinador académico. Rector en instituciones de
educación media y director distrital de educación. Docente en UnIversidad Estatal de Milagro y Asesor educativo del Ministerio de
Educación.
Resumen
La incorporación de la inteligencia artificial
generativa en los entornos educativos ha
transformado las formas de acceder a la
información y desarrollar actividades
académicas. Sin embargo, su uso frecuente
plantea interrogantes sobre su relación con
habilidades cognitivas fundamentales,
especialmente el pensamiento crítico. En este
contexto, la presente investigación tuvo como
objetivo determinar la correlación entre el uso
de la inteligencia artificial generativa y el
pensamiento crítico en estudiantes de
educación básica superior de una institución
educativa del Guayas durante el año 2026. El
estudio adoptó un enfoque cuantitativo, de
alcance correlacional asociativo y diseño no
experimental de corte transversal. La muestra
estuvo conformada por 30 estudiantes, a
quienes se aplicó un cuestionario estructurado
de 30 ítems con escala tipo Likert de cuatro
niveles. La confiabilidad del instrumento fue
excelente, obteniéndose coeficientes Alfa de
Cronbach de 0.982 para la variable uso de
inteligencia artificial generativa y 0.983 para
pensamiento crítico. Debido a la naturaleza
ordinal de los datos y a la ausencia de
normalidad, se empleó el coeficiente Rho de
Spearman. Los resultados evidenciaron una
correlación negativa muy fuerte y
estadísticamente significativa entre ambas
variables (ρ = -0.884; p < 0.001). Estos
hallazgos sugieren que un mayor uso de
inteligencia artificial generativa se asocia con
menores niveles de pensamiento crítico en la
población estudiada.
Palabras clave: Inteligencia artificial
generativa, Pensamiento crítico,
Correlación, Estudiantes, Educación.
Abstract
The incorporation of generative artificial
intelligence into educational settings has
transformed the way students access
information and complete academic activities.
Nevertheless, its widespread use raises
concerns regarding its relationship with
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essential cognitive skills, particularly critical
thinking. Against this backdrop, the present
study aimed to determine the correlation
between the use of generative artificial
intelligence and critical thinking among
students from Guayas in 2026. A quantitative
approach was adopted through a correlational-
associative, non-experimental, and cross-
sectional design. The sample consisted of 30
students who completed a structured
questionnaire composed of 30 items measured
on a four-point Likert scale. Instrument
reliability reached excellent levels, with
Cronbach’s alpha coefficients of 0.982 for the
generative artificial intelligence variable and
0.983 for critical thinking. Given the ordinal
nature of the data and the lack of normal
distribution, Spearman’s rho coefficient was
applied. Findings revealed a very strong and
statistically significant negative correlation
between both variables (ρ = -0.884; p < 0.001).
The evidence suggests that higher levels of
generative artificial intelligence use are
associated with lower levels of critical thinking
among the participants included in the study.
Keywords: Generative artificial intelligence,
Critical thinking, Correlation, Students,
Education.
Sumário
A incorporação da inteligência artificial
generativa nos ambientes educacionais
transformou as formas de acesso à informação
e de realização das atividades acadêmicas.
Ainda assim, seu uso frequente levanta
questionamentos sobre sua relação com
habilidades cognitivas essenciais,
especialmente o pensamento crítico. Nesse
contexto, o presente estudo teve como objetivo
determinar a correlação entre o uso da
inteligência artificial generativa e o
pensamento crítico em estudantes da província
de Guayas no ano de 2026. A pesquisa adotou
uma abordagem quantitativa, de alcance
correlacional associativo e delineamento não
experimental de corte transversal. A amostra
foi composta por 30 estudantes, aos quais foi
aplicado um questionário estruturado com 30
itens em escala Likert de quatro níveis. A
confiabilidade do instrumento apresentou
níveis excelentes, com coeficientes Alfa de
Cronbach de 0,982 para a variável uso de
inteligência artificial generativa e 0,983 para
pensamento crítico. Considerando a natureza
ordinal dos dados e a ausência de normalidade,
foi utilizado o coeficiente Rho de Spearman.
Os resultados evidenciaram uma correlação
negativa muito forte e estatisticamente
significativa entre ambas as variáveis (ρ = -
0,884; p < 0,001). Os achados sugerem que
níveis mais elevados de uso da inteligência
artificial generativa estão associados a menores
níveis de pensamento crítico na população
estudada.
Palavras-chave: Inteligência artificial
generativa, Pensamento crítico, Correlação,
Estudantes, Educação.
Introducción
La incorporación de la inteligencia artificial
generativa (IAG) en los entornos educativos ha
transformado significativamente las formas de
acceder al conocimiento, producir contenidos y
desarrollar actividades académicas. Estas
tecnologías permiten generar textos, imágenes,
explicaciones, resúmenes y diversos recursos
educativos mediante modelos avanzados de
aprendizaje automático, ampliando las
posibilidades de apoyo al proceso de
enseñanza-aprendizaje (UNESCO, 2023).
Paralelamente, el pensamiento crítico
constituye una de las competencias más
relevantes para la formación integral de los
estudiantes, debido a que involucra habilidades
de análisis, interpretación, evaluación de
evidencias, argumentación y toma de decisiones
fundamentadas frente a diferentes
problemáticas académicas y sociales (Facione,
2007; Paul y Elder, 2003). En consecuencia, la
creciente presencia de sistemas de inteligencia
artificial dentro de los contextos educativos ha
generado interés por comprender cómo ambas
variables se relacionan en los procesos de
aprendizaje contemporáneos. Desde una
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perspectiva pedagógica, diversos estudios
destacan que la inteligencia artificial generativa
puede contribuir positivamente al aprendizaje
cuando su utilización responde a objetivos
educativos claramente definidos. Hidalgo y
Halim (2025) señalan que estas herramientas
favorecen la personalización de la enseñanza,
proporcionan retroalimentación inmediata y
amplían las oportunidades de acceso a recursos
educativos adaptados a las necesidades de los
estudiantes. De manera complementaria,
García-Peñalvo et al. (2024) sostienen que la IA
generativa ofrece posibilidades para fortalecer
experiencias de aprendizaje innovadoras,
optimizar determinadas actividades académicas
y facilitar la producción de materiales
educativos. Estos aportes evidencian que la
tecnología posee un importante potencial
pedagógico cuando se integra mediante criterios
didácticos adecuados y bajo la supervisión de
docentes capacitados.
No obstante, junto con dichas oportunidades
también han surgido preocupaciones
relacionadas con sus posibles implicaciones
sobre determinadas habilidades cognitivas.
Revisiones sistemáticas desarrolladas por
Alfarwan (2025), Marzano (2025) y Tao et al.
(2026) coinciden en señalar que el uso intensivo
o poco reflexivo de herramientas generativas
podría asociarse con una menor participación de
los estudiantes en procesos de análisis,
argumentación, evaluación crítica de
información y resolución autónoma de
problemas. Aunque estos autores reconocen los
beneficios educativos de la inteligencia
artificial, advierten la necesidad de implementar
estrategias pedagógicas que promuevan un uso
crítico y responsable de los contenidos
generados por sistemas automatizados. Desde
el punto de vista conceptual, el pensamiento
crítico comprende un conjunto de habilidades
cognitivas orientadas al análisis, interpretación,
evaluación e inferencia de información para
emitir juicios razonados y tomar decisiones
fundamentadas. Facione (2007) identifica entre
sus componentes principales el análisis, la
evaluación, la inferencia, la explicación y la
autorregulación, mientras que Paul y Elder
(2003) destacan la importancia de valorar las
ideas mediante criterios de claridad, precisión,
relevancia y coherencia lógica. Estas
aproximaciones teóricas sustentan las
dimensiones consideradas en la presente
investigación: análisis cognitivo, evaluación
crítica de fuentes, pensamiento reflexivo,
argumentación académica y resolución
autónoma de problemas.
En América Latina, las investigaciones
orientadas a analizar la relación entre
inteligencia artificial y habilidades cognitivas
han mostrado resultados diversos. Monroy,
Trujillo y Márquez (2025), al estudiar
experiencias educativas desarrolladas con
estudiantes de secundaria en contextos rurales
colombianos, identificaron que la inteligencia
artificial puede estimular la creatividad,
favorecer la generación de ideas y apoyar
determinadas actividades académicas. Sin
embargo, los autores advierten que estas
herramientas deben funcionar como
complemento del aprendizaje y no como
sustituto de los procesos intelectuales asociados
con la autonomía, el razonamiento y la reflexión
crítica.
Resultados similares fueron reportados por
Laguna Estrada (2024) en estudiantes de
educación secundaria de Perú. La investigación
evidenció que algunos participantes tendían a
recurrir frecuentemente a respuestas generadas
por inteligencia artificial para resolver
actividades académicas, limitando
oportunidades para desarrollar procesos propios
de análisis, evaluación y argumentación. A
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partir de estos hallazgos, el autor enfatiza la
importancia de promover estrategias
pedagógicas que orienten el uso responsable de
estas tecnologías y fortalezcan la participación
activa del estudiante en la construcción de sus
aprendizajes. En el contexto ecuatoriano,
Cambo Chisag et al. (2025) analizaron la
relación entre la inteligencia artificial
generativa y el pensamiento crítico en
estudiantes de educación general básica. Sus
resultados evidenciaron la necesidad de
fortalecer competencias relacionadas con la
reflexión crítica, la evaluación razonada de
información y la autonomía intelectual.
Asimismo, los autores sostienen que la
incorporación de herramientas de inteligencia
artificial requiere acompañamiento docente
permanente para favorecer procesos de
aprendizaje reflexivos y evitar una dependencia
excesiva de respuestas automatizadas.
Considerando este escenario, las instituciones
educativas de la provincia del Guayas
experimentan una creciente incorporación de
herramientas como ChatGPT, Gemini y Copilot
en las actividades académicas cotidianas. El
acceso masivo a dispositivos móviles y
plataformas digitales ha facilitado la utilización
de estos recursos para resolver tareas, elaborar
trabajos escolares y buscar información de
manera rápida e inmediata. Sin embargo, esta
expansión tecnológica no siempre ha estado
acompañada por lineamientos institucionales ni
estrategias pedagógicas orientadas a promover
un uso crítico, reflexivo y responsable de la
inteligencia artificial generativa. En
consecuencia, algunos estudiantes recurren
frecuentemente a estas herramientas para
obtener respuestas ya elaboradas, reduciendo
los espacios destinados al análisis, la
argumentación, la contrastación de fuentes y la
construcción autónoma del conocimiento.
Aunque la evidencia científica disponible no
permite establecer relaciones causales directas,
diversos estudios sugieren que determinados
patrones de uso de la inteligencia artificial
podrían asociarse con variaciones en
habilidades vinculadas al pensamiento crítico.
Frente a esta realidad, resulta pertinente
examinar la relación existente entre el uso de la
inteligencia artificial generativa y el
pensamiento crítico en estudiantes de educación
básica superior pertenecientes a una institución
educativa de la provincia del Guayas. La
generación de evidencia empírica en este
contexto permitirá comprender mejor el
fenómeno y contribuirá al diseño de estrategias
educativas orientadas a favorecer un
aprovechamiento responsable de las tecnologías
emergentes dentro de los procesos de enseñanza
y aprendizaje.
A nivel mundial, organismos internacionales
como la Organización de las Naciones Unidas
para la Educación, la Ciencia y la Cultura
(UNESCO, 2023) advierten que la inteligencia
artificial generativa (IAG) está transformando
profundamente los sistemas educativos y las
formas en que los estudiantes acceden, procesan
y producen información. Este escenario ha
generado importantes oportunidades para
personalizar el aprendizaje, optimizar tareas
académicas y ampliar el acceso al
conocimiento; sin embargo, también ha
suscitado preocupaciones relacionadas con el
desarrollo de habilidades cognitivas esenciales,
particularmente aquellas asociadas con el
pensamiento crítico. En consecuencia, la
discusión científica actual no se centra
únicamente en los beneficios de estas
tecnologías, sino también en los posibles
efectos derivados de su uso intensivo o poco
reflexivo dentro de los contextos educativos. En
este marco, Alfarwan (2025), mediante una
revisión sistemática desarrollada a partir de
investigaciones indexadas en Scopus y Web of
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Science, identifica entre las principales
preocupaciones académicas la posible
reducción de habilidades relacionadas con el
análisis crítico y la resolución autónoma de
problemas. Según el autor, aunque la IAG posee
un importante potencial educativo, su
implementación requiere directrices
pedagógicas claras que promuevan una
participación activa del estudiante en la
construcción del conocimiento. De forma
complementaria, Tao et al. (2026), a través de
una revisión de alcance basada en los
lineamientos PRISMA-ScR, analizaron
veintidós estudios empíricos realizados en
contextos educativos K-12 y concluyeron que el
uso inadecuado de sistemas generativos puede
afectar la agencia intelectual del alumnado,
especialmente cuando las herramientas digitales
sustituyen procesos de razonamiento, análisis o
resolución de problemas que deberían ser
desarrollados por los propios estudiantes.
Bajo esta misma perspectiva, Marzano (2025)
sostiene que la incorporación de la inteligencia
artificial generativa en los procesos de
enseñanza y aprendizaje exige una formación
orientada no solo al uso instrumental de estas
herramientas, sino también al fortalecimiento
de capacidades para cuestionar, analizar y
evaluar críticamente la información producida
por sistemas automatizados. La autora advierte
que una adopción centrada exclusivamente en la
eficiencia y la productividad puede desplazar el
desarrollo de habilidades cognitivas de orden
superior, indispensables para la formación
integral del estudiante. Por ello, diversos
investigadores coinciden en que el desafío
actual no consiste únicamente en integrar la
inteligencia artificial en la educación, sino en
garantizar que dicha integración favorezca
procesos de aprendizaje reflexivos y
autónomos. En América Latina, esta
preocupación ha comenzado a reflejarse en
investigaciones orientadas a comprender cómo
la utilización de herramientas generativas
influye en las competencias cognitivas de los
estudiantes. Monroy, Trujillo y Márquez
(2025), al analizar experiencias educativas en
estudiantes de secundaria de contextos rurales
colombianos, encontraron que la inteligencia
artificial puede constituir un recurso valioso
para estimular la generación de ideas y apoyar
determinadas actividades académicas. No
obstante, los autores subrayan que estas
tecnologías deben actuar como complemento
del aprendizaje y no como sustituto de los
procesos intelectuales que permiten desarrollar
autonomía, razonamiento y pensamiento
crítico. Desde esta óptica, la dependencia
excesiva de sistemas automatizados podría
limitar la capacidad de los estudiantes para
construir respuestas propias y enfrentar
situaciones problemáticas de manera
independiente.
Resultados similares fueron reportados por
Laguna Estrada (2024) en una investigación
desarrollada con estudiantes de educación
secundaria en Perú. Los hallazgos evidenciaron
que algunos estudiantes tendían a reemplazar
procesos de análisis, evaluación y
argumentación por respuestas proporcionadas
directamente por herramientas basadas en
inteligencia artificial. Esta situación favorecía
patrones de dependencia cognitiva que reducían
la reflexión autónoma y la elaboración de
juicios propios. En consecuencia, el estudio
destaca la necesidad de incorporar estrategias
pedagógicas que orienten el uso responsable de
estas tecnologías y promuevan una
participación activa del estudiante en la
construcción de sus aprendizajes. En el contexto
ecuatoriano, Cambo Chisag et al. (2025)
analizaron la relación entre la inteligencia
artificial generativa y el desarrollo del
pensamiento crítico en estudiantes de educación
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general básica. Los resultados mostraron que
persisten dificultades asociadas con la reflexión
crítica y la evaluación razonada de la
información, lo que evidencia la necesidad de
fortalecer prácticas educativas que favorezcan
habilidades analíticas y reflexivas. Asimismo,
los autores señalan que la incorporación de
herramientas de inteligencia artificial requiere
acompañamiento pedagógico permanente para
evitar que su utilización se limite a la obtención
inmediata de respuestas.
Considerando este escenario, las instituciones
educativas de la provincia del Guayas
experimentan una creciente incorporación de
herramientas como ChatGPT, Gemini y Copilot
en las actividades académicas cotidianas. El
acceso masivo a dispositivos móviles y
plataformas digitales ha facilitado la utilización
de estos recursos para resolver tareas, elaborar
trabajos escolares y buscar información de
forma rápida e inmediata. Sin embargo, esta
expansión tecnológica no siempre ha estado
acompañada por lineamientos institucionales ni
estrategias pedagógicas orientadas a desarrollar
un uso crítico y responsable de la inteligencia
artificial generativa.
Como consecuencia, algunos estudiantes
recurren frecuentemente a estas herramientas
para obtener respuestas ya elaboradas,
reduciendo los espacios destinados al análisis,
la argumentación, la contrastación de fuentes y
la construcción autónoma del conocimiento.
Esta situación puede asociarse con dificultades
para evaluar la calidad de la información
disponible, formular razonamientos propios y
resolver problemas académicos mediante
procesos reflexivos. Aunque la evidencia
disponible no permite establecer relaciones
causales directas, diversos estudios sugieren la
existencia de asociaciones entre determinados
patrones de uso de la inteligencia artificial y
niveles más bajos de desempeño en habilidades
vinculadas al pensamiento crítico.Frente a esta
realidad, resulta pertinente examinar la relación
existente entre el uso de la inteligencia artificial
generativa y el pensamiento crítico en
estudiantes de educación básica superior
pertenecientes a una institución educativa de la
provincia del Guayas. La generación de
evidencia empírica en este contexto permitirá
comprender mejor el fenómeno y contribuirá a
la formulación de estrategias educativas
orientadas a promover un aprovechamiento
responsable de las tecnologías emergentes
dentro de los procesos de enseñanza y
aprendizaje.
Desde una perspectiva social, estudiar la
relación entre el uso de la inteligencia artificial
generativa y el pensamiento crítico resulta
especialmente relevante debido a que esta
última constituye una competencia fundamental
para la formación de ciudadanos capaces de
interpretar información, tomar decisiones
fundamentadas y participar activamente en la
vida democrática. En una sociedad
caracterizada por la digitalización acelerada y la
circulación masiva de contenidos en línea, la
capacidad de analizar críticamente la
información adquiere un papel determinante
para enfrentar fenómenos como la
desinformación, la manipulación digital y la
dependencia tecnológica.
En este contexto, la expansión de herramientas
de inteligencia artificial generativa entre
estudiantes de educación básica superior
plantea desafíos que trascienden el ámbito
académico. Cuando los procesos de análisis,
razonamiento o argumentación son sustituidos
sistemáticamente por respuestas generadas de
manera automática, existe el riesgo de debilitar
habilidades esenciales para el ejercicio
responsable de la ciudadanía y para la
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participación consciente en los diferentes
espacios sociales. Por esta razón, comprender
cómo se relacionan estas tecnologías con el
pensamiento crítico permite generar evidencia
útil para familias, instituciones educativas y
organismos responsables de formular políticas
públicas orientadas al desarrollo integral de los
estudiantes.
En concordancia con esta perspectiva, Correal
Romero (2025) sostiene que, aunque la
inteligencia artificial ofrece oportunidades
significativas para apoyar el aprendizaje y
personalizar experiencias educativas, también
puede fomentar comportamientos de
dependencia cuando sustituye el esfuerzo
cognitivo necesario para adquirir
conocimientos de manera autónoma. De ahí la
importancia de promover modelos educativos
que integren estas herramientas como apoyo
complementario y no como reemplazo de los
procesos intelectuales propios del aprendizaje
humano. Desde el ámbito pedagógico, la
presente investigación adquiere relevancia
porque proporciona información empírica sobre
una problemática que afecta directamente los
procesos de enseñanza y aprendizaje en los
contextos educativos contemporáneos. El
crecimiento acelerado del uso de herramientas
de inteligencia artificial generativa ha
modificado las dinámicas tradicionales de
búsqueda de información, elaboración de tareas
y producción de contenidos académicos,
generando nuevas oportunidades y desafíos
para docentes y estudiantes.
En este sentido, los resultados del estudio
pueden contribuir a que docentes, directivos y
responsables curriculares comprendan con
mayor precisión cómo determinados patrones
de uso de la inteligencia artificial se relacionan
con el desarrollo del pensamiento crítico. Esta
información constituye un insumo valioso para
diseñar estrategias didácticas, programas de
alfabetización digital y orientaciones
pedagógicas que favorezcan un uso reflexivo,
ético y responsable de las tecnologías
emergentes dentro del aula. Asimismo, la
investigación aporta elementos que permiten
reducir la brecha existente entre la rápida
evolución tecnológica y la capacidad
institucional para gestionarla pedagógicamente.
La ausencia de evidencia local dificulta la toma
de decisiones fundamentadas sobre la
integración de la inteligencia artificial en los
procesos educativos. Por ello, generar
conocimiento situado contribuye a fortalecer la
práctica docente y a promover experiencias de
aprendizaje que estimulen la autonomía
intelectual, la reflexión crítica y la construcción
activa del conocimiento. En relación con lo
anterior, Marzano (2025) señala que la
incorporación efectiva de la inteligencia
artificial generativa en la educación requiere
fortalecer simultáneamente las competencias
digitales docentes y las estrategias pedagógicas
destinadas a desarrollar habilidades cognitivas
de orden superior. En consecuencia,
investigaciones como la presente permiten
fundamentar futuras acciones de capacitación,
innovación curricular y mejora educativa.
Desde una dimensión práctica, la investigación
ofrece información útil para la toma de
decisiones dentro de las instituciones
educativas. Los resultados permitirán disponer
de evidencia cuantitativa sobre la relación
existente entre el uso de la inteligencia artificial
generativa y el pensamiento crítico,
proporcionando indicadores que faciliten la
elaboración de estrategias institucionales
orientadas al uso responsable de estas
herramientas tecnológicas. Del mismo modo, el
estudio aporta instrumentos de medición
validados que podrán ser utilizados en
investigaciones posteriores o en procesos
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institucionales de diagnóstico educativo. La
información obtenida permitirá identificar
tendencias de uso, niveles de dependencia
tecnológica y comportamientos asociados con
diferentes dimensiones del pensamiento crítico,
contribuyendo así a una comprensión más
precisa de la realidad educativa contemporánea.
Adicionalmente, los hallazgos podrán servir
como referencia para la elaboración de guías
pedagógicas, programas de formación docente
y propuestas normativas relacionadas con la
integración de la inteligencia artificial en los
entornos escolares. Esta posibilidad de
transferencia convierte a la investigación en una
herramienta útil no solo para la institución
participante, sino también para otros contextos
educativos interesados en gestionar
adecuadamente los desafíos asociados con la
transformación digital. En esta misma línea, Tao
et al. (2026) destacan que la implementación
segura de sistemas de inteligencia artificial en
la educación requiere políticas institucionales
sustentadas en evidencia empírica que permitan
proteger los procesos de aprendizaje y
fortalecer la autonomía cognitiva de los
estudiantes. Por ello, la producción de
información científica sobre este fenómeno
constituye un requisito fundamental para
orientar futuras decisiones educativas.
La presente investigación es pertinente porque
aborda una problemática actual y de creciente
relevancia dentro de los sistemas educativos
contemporáneos. La expansión acelerada de
herramientas de inteligencia artificial
generativa ha transformado significativamente
las formas de acceso a la información y
producción de contenidos académicos; sin
embargo, todavía existe una cantidad limitada
de estudios que analicen empíricamente cómo
estas tecnologías se relacionan con el
pensamiento crítico en estudiantes de educación
básica dentro del contexto ecuatoriano. Esta
ausencia de evidencia local dificulta
comprender las particularidades del fenómeno
en escenarios educativos específicos,
especialmente considerando las diferencias
culturales, pedagógicas y tecnológicas
existentes entre los distintos países y regiones.
En consecuencia, el estudio contribuye a reducir
una brecha de conocimiento relevante,
proporcionando información contextualizada
sobre una realidad educativa que continúa
evolucionando de manera acelerada.
Por otra parte, la pertinencia de la investigación
se fortalece debido al momento histórico en que
se desarrolla. Ecuador, al igual que numerosos
países latinoamericanos, experimenta una
adopción creciente de tecnologías basadas en
inteligencia artificial sin disponer todavía de
marcos regulatorios consolidados ni de
suficientes investigaciones locales que orienten
su integración educativa. En este escenario,
disponer de evidencia científica resulta esencial
para fundamentar decisiones institucionales y
promover prácticas pedagógicas acordes con las
necesidades actuales. Alfarwan (2025) destaca
que las futuras investigaciones deben ampliar el
conocimiento sobre los efectos de la
inteligencia artificial generativa en habilidades
cognitivas complejas, especialmente en
regiones que han recibido menor atención
dentro de la literatura internacional. Desde esta
perspectiva, el presente estudio aporta
información relevante para enriquecer el debate
académico y fortalecer la producción científica
latinoamericana sobre el impacto educativo de
las tecnologías emergentes.
Materiales y Métodos
La índole de la presente investigación planteada
tuvo un enfoque cuantitativo, puesto que buscó
medir y cuantificar las variables mediante
instrumentos estandarizados, recopilar datos
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numéricos y analizarlos mediante
procedimientos estadísticos que permitan
establecer la correlación entre el uso de la IAG
y las limitaciones en el pensamiento crítico de
los estudiantes, expresando los resultados en
términos de magnitud, dirección y significancia
estadística de dicha relación.
Nuestra investigación se alineó al diseño no
experimental, ya que las variables no fueron
manipuladas deliberadamente por el
investigador; en cambio, los fenómenos fueron
observados tal como se presentan en su contexto
natural. Dentro de los diseños no
experimentales, corresponde a un corte
transversal, dado que la recolección de datos se
realizó en un único momento temporal durante
el año 2026, sin seguimiento longitudinal de los
participantes. El alcance del estudio fue
correlacional asociativo, pues su objetivo
central es determinar el grado de asociación
estadística entre el uso de la inteligencia
artificial generativa como variable
independiente y el alcance del estudio fue
correlacional asociativo, puesto que tuvo como
propósito determinar el grado de relación
existente entre el uso de la inteligencia artificial
generativa y el pensamiento crítico en la
población investigada. En concordancia con
este diseño, la investigación se orientó a
identificar asociaciones estadísticas entre las
variables analizadas, sin establecer relaciones
de causalidad ni efectos directos entre ellas.
La población de estudio estuvo conformada por
120 estudiantes matriculados en educación
básica superior de una institución educativa
ubicada en la provincia del Guayas durante el
período lectivo 2026. Esta población representó
el universo de análisis de la presente
investigación, debido a que reúne las
características necesarias para examinar la
relación entre el uso de la inteligencia artificial
generativa y el pensamiento crítico en contextos
escolares contemporáneos.
La muestra estuvo integrada por 30 estudiantes
seleccionados mediante muestreo probabilístico
aleatorio simple. Para ello, se elaboró
previamente un listado de los estudiantes que
cumplían los criterios establecidos para la
investigación y posteriormente se realizó la
selección aleatoria de los participantes,
garantizando que todos los miembros de la
población tuvieran la misma probabilidad de ser
incluidos en el estudio. Este procedimiento
permitió reducir posibles sesgos de selección y
asegurar una representación adecuada de la
población investigada. La técnica empleada en
la presente investigación fue la encuesta,
aplicada a los estudiantes participantes para
recopilar datos sobre las dos variables de
estudio mediante cuestionarios estructurados, y
el análisis documental, utilizado para la revisión
y sistematización de la literatura científica que
sustenta el marco teórico del estudio.
La presente investigación adoptó un enfoque
cuantitativo, debido a que permitió medir las
variables de estudio mediante instrumentos
estructurados, recopilar datos numéricos y
analizarlos a través de procedimientos
estadísticos orientados a identificar la relación
existente entre el uso de la inteligencia artificial
generativa y el pensamiento crítico de los
estudiantes. Los resultados fueron expresados
mediante indicadores estadísticos que
permitieron establecer la magnitud, dirección y
significancia de las asociaciones observadas
entre ambas variables. De igual manera, la
escala valorativa utilizada permitió medir la
frecuencia de las respuestas de los estudiantes
mediante cuatro alternativas: nunca, a veces,
casi siempre y siempre, codificadas
numéricamente del 1 al 4 para facilitar el
procesamiento estadístico de los datos. Esta
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estructura permitió obtener puntuaciones por
dimensión, por variable y por participante, lo
que resultó pertinente para el análisis
correlacional asociativo del estudio. En este
sentido, el cuestionario fue diseñado de forma
directa, clara y comprensible para estudiantes
de educación básica superior, procurando evitar
preguntas ambiguas, excesivamente técnicas o
reiterativas que pudieran afectar la calidad de
las respuestas.
Por consiguiente, la confiabilidad del
instrumento fue evaluada mediante el
coeficiente Alfa de Cronbach, con el propósito
de determinar la consistencia interna de los
ítems que integran cada variable. Los resultados
evidenciaron un Alfa de Cronbach de 0.982
para V1: uso de inteligencia artificial generativa
y de 0.983 para V2: pensamiento crítico, valores
que se interpretan como excelentes niveles de
confiabilidad. Estos resultados permiten
afirmar que los ítems presentan una adecuada
coherencia interna y que el instrumento posee
condiciones estadísticas favorables para medir
los constructos definidos en la investigación.
Además, no se interpretó el Alfa de Cronbach
del instrumento completo como una escala
única, debido a que V1 y V2 constituyen
constructos diferentes y se analizan desde una
lógica correlacional asociativa. Por ello, la
confiabilidad se examinó de manera separada
para cada variable, garantizando mayor
precisión metodológica en la validación interna
del cuestionario. Esta decisión resulta coherente
con el diseño del estudio, puesto que no se
pretende medir una sola dimensión global, sino
establecer el grado de asociación entre el uso de
inteligencia artificial generativa y el
pensamiento crítico en los estudiantes
investigados. Una vez recolectada la
información mediante el cuestionario aplicado a
los estudiantes, los datos fueron organizados,
codificados y tabulados en una hoja de cálculo
utilizando Microsoft Excel 2021. Para ello, las
respuestas obtenidas en la escala tipo Likert
fueron transformadas en valores numéricos,
asignando una puntuación de 1 a la opción
nunca, 2 a veces, 3 casi siempre y 4 siempre.
Esta codificación permitió estructurar una
matriz de datos por participante, ítem,
dimensión y variable, facilitando el cálculo de
puntajes parciales y totales correspondientes a
V1: uso de inteligencia artificial generativa y
V2: pensamiento crítico.
Posteriormente, se calcularon los puntajes
acumulados de cada dimensión, considerando
que cada una estuvo conformada por tres ítems.
En V1 se obtuvieron puntuaciones para las
dimensiones uso académico de IA, intensidad
de uso, uso funcional de respuestas generadas
por IA, verificación crítica y dependencia
tecnológica; mientras que en V2 se calcularon
los puntajes correspondientes a análisis
cognitivo, evaluación crítica de fuentes,
pensamiento reflexivo, argumentación
académica y resolución autónoma. Estos
procedimientos permitieron disponer de datos
organizados para responder a cada objetivo
específico del estudio. Asimismo, antes de
seleccionar el coeficiente de correlación, se
aplicó la prueba de normalidad de Shapiro-
Wilk, debido a que la muestra estuvo
conformada por 30 estudiantes. Los resultados
evidenciaron que las variables principales no
presentaron distribución normal, dado que V1
obtuvo un valor de p = 0.0364 y V2 un valor de
p = 0.0237, ambos inferiores al nivel de
significancia de 0.05. En consecuencia, se
descartó el uso de pruebas paramétricas como
Pearson y se justificó la aplicación del
coeficiente Rho de Spearman, por tratarse de
datos ordinales, derivados de una escala tipo
Likert y distribuidos de manera no normal. Para
determinar la asociación entre las variables y
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dimensiones del estudio, se aplicó el coeficiente
Rho de Spearman, considerando un nivel de
significancia de p < 0.05. Este procedimiento
permitió establecer la magnitud, dirección y
significancia estadística de la correlación entre
las dimensiones del uso de inteligencia artificial
generativa y el pensamiento crítico de los
estudiantes. Del mismo modo, los resultados
fueron presentados mediante tablas estadísticas
y gráficos de dispersión, con el fin de facilitar la
interpretación visual y analítica de los
hallazgos, manteniendo coherencia con el
alcance correlacional asociativo de la
investigación.
La presente investigación consideró los
siguientes principios éticos fundamentales: Se
solicitó de manera formal el consentimiento
informado a los padres o representantes legales
de los estudiantes participantes, dado que estos
son menores de edad, así como el asentimiento
de los propios estudiantes y la autorización
institucional de las instituciones educativas
participantes. Este proceso implica informar
claramente a los participantes sobre los
objetivos de la investigación, los
procedimientos involucrados, el carácter
voluntario de su participación y su derecho a
retirarse en cualquier momento sin
consecuencias negativas (Álvarez y Delgado,
2015). Tao et al. (2026) subrayan que toda
investigación con menores de edad en contextos
K-12 debe incorporar salvaguardas éticas
específicas que protejan su bienestar y
garanticen que su participación sea voluntaria e
informada. La identidad de los estudiantes
participantes fue resguardada en todo momento,
garantizando así la protección de su privacidad
y la confidencialidad de la información
proporcionada. Los datos recopilados serán
utilizados exclusivamente con fines científicos
y no serán divulgados de manera individual ni
comunicados a terceros, en cumplimiento de los
principios éticos internacionales que rigen la
investigación social y educativa (Esteban et al.,
2022).
La presente investigación presenta algunas
limitaciones que deben considerarse al
interpretar los resultados. En primer lugar, el
tamaño de la muestra fue reducido, por lo que
los hallazgos describen únicamente el
comportamiento observado en los estudiantes
participantes y no pretenden representar a la
totalidad de la población estudiantil de la
provincia del Guayas. En segundo lugar, el
diseño transversal permitió analizar las
variables en un único momento temporal, lo que
impide examinar cambios evolutivos o
establecer relaciones causales entre ellas.
Finalmente, la información obtenida se basó en
respuestas auto informadas de los participantes,
situación que puede estar influenciada por
percepciones individuales o sesgos propios de
este tipo de instrumentos.
Resultados y Discusión
Objetivo Especifico 1: Analizar la correlación
entre el uso de la inteligencia artificial
generativa con fines académicos y el
pensamiento crítico en los estudiantes
investigados.
Tabla 1. Correlacionamiemto entre el uso de la
IA con fines académicos y el pensamiento
crítico en los estudiantes investigados.
Correlaciones
Uso académico de
IA
Pensamiento
crítico
Uso académico de
IA
1
-0.908**
Sig. (bilateral)
—
0.000
N
30
30
Pensamiento crítico
-0.908**
1
Fuente: Elaboración propia
Los resultados evidenciaron una correlación
negativa muy fuerte y estadísticamente
significativa entre el uso académico de la
inteligencia artificial y el pensamiento crítico (ρ
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= -0.908; p = 0.000). Este hallazgo indica que
los estudiantes que recurren con mayor
frecuencia a herramientas de IA para resolver
tareas, elaborar actividades escolares o buscar
información académica tienden a presentar
niveles más bajos de análisis, reflexión y
argumentación. Aunque la naturaleza
correlacional del estudio impide establecer
relaciones causales, la asociación observada
sugiere que la utilización constante de
respuestas automatizadas podría limitar las
oportunidades de ejercitar procesos cognitivos
complejos vinculados con la construcción
autónoma del conocimiento.
Estos resultados coinciden con Marzano (2025),
quien sostiene que una integración inadecuada
de la inteligencia artificial en los procesos
educativos puede reducir la participación activa
del estudiante en actividades que demandan
razonamiento, análisis y evaluación crítica. De
igual manera, Alfarwan (2025) advierte que el
uso excesivo de herramientas generativas puede
asociarse con una menor implicación cognitiva
durante la resolución de problemas académicos,
especialmente cuando los estudiantes aceptan
las respuestas producidas por la tecnología sin
someterlas a procesos de validación o reflexión.
Asimismo, Tao et al. (2026) identificaron que la
dependencia de sistemas generativos puede
disminuir la agencia cognitiva estudiantil,
entendida como la capacidad para analizar
información, formular juicios propios y
construir respuestas fundamentadas.
Desde el contexto investigado, es posible que
esta relación también esté influenciada por la
facilidad de acceso a plataformas como
ChatGPT, Gemini o Copilot, las cuales
permiten obtener soluciones inmediatas a
actividades escolares que anteriormente
requerían búsqueda documental, comparación
de fuentes y elaboración personal de respuestas.
En consecuencia, los hallazgos refuerzan la
necesidad de implementar estrategias
pedagógicas que promuevan un uso reflexivo de
la inteligencia artificial, orientando a los
estudiantes hacia procesos de análisis y
construcción crítica del conocimiento en lugar
de la simple reproducción de respuestas
generadas automáticamente. Objetivo
Especifico 2: Medir la correlación entre la
frecuencia de uso de IA y el pensamiento crítico
en la población estudiada.
Tabla 2. Correlación entre frecuencia de uso de
IA y el pensamiento crítico en la población
estudiada.
Correlaciones
Intensidad de uso
Pensamiento
crítico
Intensidad de uso
1
-0.883**
Sig. (bilateral)
—
0.000
N
30
30
Pensamiento crítico
-0.883**
1
Fuente: Elaboración propia
Los datos muestran una correlación negativa
muy fuerte entre la intensidad de uso de la
inteligencia artificial generativa y el
pensamiento crítico (ρ = -0.883; p = 0.000). Este
resultado sugiere que los estudiantes que
interactúan con mayor frecuencia con estas
herramientas tienden a obtener puntuaciones
inferiores en habilidades relacionadas con el
análisis, la evaluación de información y la
resolución autónoma de problemas. La
asociación encontrada permite considerar que la
frecuencia de uso constituye un elemento
relevante para comprender cómo la inteligencia
artificial se incorpora a las rutinas de
aprendizaje y cómo podría influir en
determinadas prácticas académicas. La
evidencia obtenida guarda relación con los
hallazgos reportados por Tao et al. (2026),
quienes señalan que la exposición constante a
sistemas generativos puede favorecer conductas
de dependencia tecnológica cuando las
respuestas producidas por la IA reemplazan
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procesos de razonamiento y búsqueda
autónoma de información. Por otro lado,
Hidalgo y Halim (2025) reconocen que la
inteligencia artificial posee importantes
beneficios educativos, especialmente en
términos de personalización del aprendizaje y
acceso a recursos académicos; sin embargo,
destacan que dichos beneficios dependen de la
existencia de orientaciones pedagógicas
adecuadas que regulen su utilización. De
manera complementaria, García-Peñalvo et al.
(2024) sostienen que estas tecnologías pueden
enriquecer significativamente los procesos
educativos, siempre que sean utilizadas como
herramientas de apoyo y no como sustitutos de
las actividades intelectuales propias del
estudiante.
En este sentido, la correlación observada no
necesariamente implica que la frecuencia de uso
sea perjudicial por sí misma, sino que
determinados patrones de utilización podrían
estar asociados con menores oportunidades para
desarrollar habilidades de pensamiento crítico.
Por ello, resulta fundamental que las
instituciones educativas acompañen la
integración tecnológica mediante estrategias
que promuevan la reflexión, la verificación de
información y la participación de los
estudiantes en la construcción de sus
aprendizajes.
Tabla 3. Correlación entre uso de la IA como
generador de respuestas académicas y el
pensamiento crítico en los estudiantes
evaluados.
Intensidad de uso
Pensamiento
crítico
1
-0.909**
—
0.000
30
30
-0.909**
1
Fuente: Elaboración propia
La tabla 3 muestra el objetivo Especifico 3:
Valorar la correlación entre el uso de la IA
como generador de respuestas académicas y el
pensamiento crítico en los estudiantes
evaluados. La correlación negativa muy fuerte
obtenida entre el uso funcional de respuestas
generadas por inteligencia artificial y el
pensamiento crítico (ρ = -0.909; p = 0.000)
constituye uno de los resultados más
significativos del estudio. Los datos indican que
los estudiantes que utilizan con mayor
frecuencia respuestas elaboradas por sistemas
generativos tienden a presentar niveles más
bajos en distintas dimensiones del pensamiento
crítico. Esta situación podría explicarse porque
la disponibilidad inmediata de soluciones
completas reduce la necesidad de desarrollar
procesos de búsqueda, análisis, síntesis y
elaboración personal de la información.
Este hallazgo coincide con Alfarwan (2025),
quien señala que el uso de herramientas
generativas orientadas principalmente a
proporcionar respuestas inmediatas puede
asociarse con una menor participación cognitiva
durante las actividades académicas. Del mismo
modo, Marzano (2025) advierte que la
dependencia de contenidos generados
automáticamente puede desplazar procesos
fundamentales para el desarrollo de habilidades
superiores de pensamiento, particularmente
aquellas relacionadas con el razonamiento
crítico y la resolución autónoma de problemas.
Por su parte, Correal Romero (2025) encontró
que algunos estudiantes de educación
secundaria desarrollan conductas de
dependencia tecnológica cuando utilizan la
inteligencia artificial como fuente principal de
respuestas, limitando la reflexión personal y la
construcción independiente del conocimiento.
Desde la realidad educativa analizada, este
fenómeno podría estar vinculado con la
creciente disponibilidad de plataformas capaces
de resolver ejercicios, redactar textos completos
o generar explicaciones detalladas en cuestión
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de segundos. En consecuencia, el reto
pedagógico consiste en transformar estas
herramientas en recursos que favorezcan el
aprendizaje activo, promoviendo actividades
que exijan interpretar, cuestionar y reformular
la información obtenida mediante inteligencia
artificial. Objetivo Especifico 4: Determinar la
correlación entre el nivel de verificación de la
información generada por IA y el pensamiento
crítico en los estudiantes del contexto
investigado.
Tabla 4. Correlación entre el nivel de
verificación de la información generada por IA
y el pensamiento crítico en los estudiantes del
contexto investigado.
Intensidad de uso
Pensamiento
crítico
1
-0.906**
—
0.000
30
30
-0.906**
1
Fuente: Elaboración propia.
Los resultados evidenciaron una correlación
negativa muy fuerte y estadísticamente
significativa entre la verificación de la
información generada por inteligencia artificial
y el pensamiento crítico (ρ = -0.906; p = 0.000).
Aunque inicialmente podría suponerse que la
verificación de contenidos fortalece las
capacidades analíticas de los estudiantes, la
relación observada sugiere que dicha práctica
no siempre implica procesos profundos de
evaluación crítica. En otras palabras, revisar o
contrastar información no necesariamente
garantiza que el estudiante desarrolle
habilidades complejas de análisis,
interpretación o argumentación, especialmente
cuando la verificación se limita a
comprobaciones superficiales o mecánicas.
Desde el plano teórico, Facione (2007) sostiene
que el pensamiento crítico involucra
competencias como el análisis, la inferencia, la
evaluación y la autorregulación, las cuales
requieren una valoración consciente de la
calidad de la evidencia disponible antes de
emitir juicios razonados. En la misma línea,
Paul y Elder (2003) argumentan que el
pensamiento crítico implica examinar la
información mediante criterios de claridad,
precisión, profundidad, relevancia y
consistencia lógica, superando procesos de
validación meramente formales. Asimismo,
García-Peñalvo et al. (2024) señalan que la
creciente disponibilidad de herramientas
basadas en inteligencia artificial exige
fortalecer la alfabetización digital y el
pensamiento crítico para que los estudiantes
sean capaces de identificar sesgos, errores o
limitaciones presentes en los contenidos
generados automáticamente.
A partir de estos planteamientos, es posible
interpretar que algunos estudiantes verifican la
información proporcionada por la inteligencia
artificial únicamente para confirmar datos
específicos o validar respuestas puntuales, sin
desarrollar procesos más amplios de análisis y
reflexión. Esta situación podría explicar por qué
la verificación declarada en el cuestionario no
necesariamente se traduce en niveles superiores
de pensamiento crítico. En consecuencia, los
hallazgos resaltan la importancia de promover
estrategias educativas que fortalezcan la
evaluación crítica de fuentes digitales y la
capacidad de los estudiantes para interpretar
información de manera autónoma y
fundamentada. Objetivo Especifico 5:
Examinar la correlación entre el nivel de
dependencia en el uso de IA y el pensamiento
crítico en los estudiantes analizados. Los
resultados mostraron una correlación negativa
muy fuerte y estadísticamente significativa
entre la dependencia tecnológica hacia la
inteligencia artificial generativa y el
pensamiento crítico (ρ = -0.863; p = 0.000). Este
hallazgo indica que los estudiantes que
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manifiestan una mayor necesidad de utilizar
herramientas de inteligencia artificial para
desarrollar actividades académicas tienden a
presentar niveles más bajos en habilidades
relacionadas con el análisis, la argumentación y
la resolución autónoma de problemas. Aunque
la correlación encontrada no permite establecer
relaciones causales, sí evidencia una asociación
relevante que merece atención dentro de los
procesos educativos contemporáneos.
Tabla 5. Correlación entre el nivel de
dependencia en el uso de IA y el pensamiento
crítico en los estudiantes analizados.
Intensidad de uso
Pensamiento
crítico
1
-0.863**
—
0.000
30
30
-0.863**
1
Fuente: Elaboración propia.
Los resultados guardan concordancia con Tao et
al. (2026), quienes identificaron que la
dependencia excesiva de sistemas generativos
puede disminuir la participación del estudiante
en tareas de razonamiento y construcción de
conocimiento, favoreciendo una transferencia
progresiva de funciones cognitivas hacia
herramientas automatizadas. De forma similar,
Correal Romero (2025) encontró que algunos
estudiantes desarrollan patrones de dependencia
tecnológica cuando recurren de manera
constante a la inteligencia artificial para
resolver actividades académicas, limitando la
elaboración de respuestas propias y la reflexión
independiente. Asimismo, Cambo Chisag et al.
(2025) destacan que el fortalecimiento del
pensamiento crítico requiere mantener espacios
de análisis, evaluación y argumentación que
permitan al estudiante interactuar activamente
con la información y no depender
exclusivamente de soluciones tecnológicas
prediseñadas. Dentro del contexto investigado,
esta relación podría estar influenciada por la
accesibilidad inmediata de plataformas
generativas capaces de resolver ejercicios,
redactar textos y proporcionar explicaciones en
pocos segundos. Cuando estas herramientas se
convierten en el principal mecanismo para
enfrentar desafíos académicos, disminuyen las
oportunidades para ejercitar habilidades
cognitivas complejas asociadas con la
autonomía intelectual. Por ello, los hallazgos
sugieren la necesidad de promover prácticas
pedagógicas que integren la inteligencia
artificial como recurso de apoyo al aprendizaje,
manteniendo al estudiante como protagonista
activo de los procesos de análisis, interpretación
y construcción del conocimiento. Objetivo
General: Determinar la correlación entre el uso
de la inteligencia artificial generativa y el
pensamiento crítico en estudiantes de educación
básica superior de una institución educativa del
Guayas, 2026.
Tabla 6. Correlación entre el uso de la
inteligencia artificial generativa y el
pensamiento crítico en estudiantes de
educación básica superior de una institución
educativa del Guayas, 2026.
Correlaciones
Intensidad de
uso
Pensamiento
crítico
Intensidad de uso
1
-0.884**
Sig. (bilateral)
—
0.000
N
30
30
Pensamiento crítico
-0.884**
1
Fuente: Elaboración propia
El objetivo general evidenció una correlación
negativa muy fuerte y estadísticamente
significativa entre el uso de inteligencia
artificial generativa y el pensamiento crítico (ρ
= -0.884; p = 0.000), lo que muestra que, en la
muestra analizada, los estudiantes con mayor
uso académico, frecuencia de consulta,
dependencia tecnológica y empleo funcional de
respuestas generadas por IA tendieron a
presentar menores puntajes en análisis
cognitivo, evaluación de fuentes, reflexión,
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argumentación y resolución autónoma. Este
resultado respalda la hipótesis del estudio,
aunque debe interpretarse desde un alcance
correlacional y no causal.
Figura 1. Coeficiente de correlación Rho de
Spearman de ρ = 0.884, lo que indica una
correlación negativa muy fuerte.
Fuente: Elaboración propia
La tendencia encontrada coincide con Tao et al.
(2026), Marzano (2025) y Alfarwan (2025),
quienes advierten que una incorporación poco
orientada de la inteligencia artificial puede
afectar la autonomía intelectual, la resolución
de problemas y el desarrollo de habilidades
críticas en los estudiantes. Desde esta
perspectiva, los resultados permiten interpretar
que la IA generativa puede convertirse en un
riesgo académico cuando se utiliza de manera
dependiente, sin reflexión propia y sin procesos
de verificación de la información.
Además, este hallazgo se relaciona con Laguna
Estrada (2024) y Cambo Chisag et al. (2025),
quienes destacan la necesidad de fortalecer un
uso pedagógico, responsable y reflexivo de
estas herramientas dentro de los contextos
educativos latinoamericanos y ecuatorianos.
Por tanto, la inteligencia artificial debe
integrarse como un recurso de apoyo al
aprendizaje, siempre que promueva el
cuestionamiento, la validación de fuentes y la
construcción crítica del conocimiento, en lugar
de sustituir el esfuerzo intelectual del
estudiante.
Conclusiones
En relación con el primer objetivo específico,
los datos confirmaron que existió una
correlación negativa muy fuerte y
estadísticamente significativa entre el uso de la
IA generativa con fines académicos y el
pensamiento crítico, con un coeficiente Rho de
Spearman de ρ = -0.908 y una significancia de
p = 0.000. En términos concretos, los
estudiantes que más recurrieron a la IA para
resolver tareas, buscar información o redactar
trabajos escolares tendieron a obtener
puntuaciones más bajas en análisis cognitivo,
reflexión, argumentación académica y
resolución autónoma. Queda claro, entonces,
que el uso académico de la IA se asocia de
forma inversa con el pensamiento crítico,
aunque sin que esto implique una relación
causal, dado el alcance correlacional del
estudio.
Sobre el segundo objetivo específico, la
intensidad de uso de la IA generativa también
mostró una correlación negativa muy fuerte con
el pensamiento crítico, alcanzando un
coeficiente de ρ = -0.883 con p = 0.000. Lo que
este resultado revela es que la frecuencia diaria,
el tiempo dedicado y la continuidad semanal de
interacción con estas herramientas se vinculan
con menores niveles de pensamiento crítico.
Dicho de otro modo, cuanto más constante es el
uso de la IA en actividades escolares, menor
parece ser la activación de procesos como el
análisis, la evaluación de fuentes y la
construcción reflexiva de respuestas, lo que
subraya la urgencia de orientar
pedagógicamente su integración en el aula.
Respecto al tercer objetivo específico, el uso
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funcional de respuestas generadas por IA
presentó la correlación más alta del conjunto: ρ
= -0.909, con una significancia de p = 0.000, lo
que confirma una asociación negativa muy
fuerte y significativa con el pensamiento crítico.
Detrás de este número hay un patrón claro: los
estudiantes que utilizan la IA principalmente
para obtener respuestas rápidas o salir del paso
ante dificultades académicas tienden a registrar
un menor desempeño crítico. Usar la IA como
dispensadora de respuestas parece reducir el
esfuerzo cognitivo que demanda analizar,
organizar, argumentar y resolver problemas de
manera autónoma.
En cuanto al cuarto objetivo específico, la
dimensión de verificación crítica arrojó un
coeficiente de ρ = -0.906, con p = 0.000, lo que
indica una correlación negativa muy fuerte y
significativa con el pensamiento crítico. Para
leer bien este resultado hay que considerar
cómo fue construido el instrumento: esta
dimensión evaluó si los estudiantes revisan,
contrastan o cuestionan la información que
produce la IA. Aunque esas prácticas son
deseables, los datos muestran que el patrón
general de uso sigue estando asociado con
puntuaciones globales más bajas. Revisar
respuestas generadas no es suficiente; hace falta
avanzar hacia procesos más profundos de
análisis, argumentación y construcción
autónoma del conocimiento.
Por otro lado, el quinto objetivo específico
reveló que la dependencia tecnológica hacia la
IA generativa mantiene una correlación
negativa muy fuerte con el pensamiento crítico,
con un coeficiente de ρ = -0.863 y p = 0.000.
Este hallazgo deja en evidencia que la necesidad
de recurrir a la IA, la habitualidad de su uso y la
confianza depositada en sus respuestas se
asocian inversamente con los niveles de
pensamiento crítico. A mayor dependencia
percibida, menor tiende a ser el desempeño en
análisis cognitivo, evaluación de fuentes,
reflexión, argumentación y resolución
autónoma. Todo esto refuerza la necesidad de
implementar estrategias educativas que regulen
el uso de la IA desde una perspectiva crítica,
ética y verdaderamente formativa. En tanto, se
concluyó que la variable inteligencia artificial
generativa evidenció una correlación negativa
muy fuerte entre el uso de inteligencia artificial
generativa y el pensamiento crítico (ρ = -0.884;
p = 0.000), lo que muestra que, en la muestra
analizada, los estudiantes con mayor uso
académico, frecuencia de consulta, dependencia
tecnológica y empleo funcional de respuestas
generadas por IA tendieron a presentar menores
puntajes en análisis cognitivo, evaluación de
fuentes, reflexión, argumentación y resolución
autónoma.
Agradecimientos
Agradecemos a Dios por la salud y fortaleza que
nos brinda, a nuestros padres y al Máster Milton
Criollo por ser guía para desarrollar con éxito
nuestra investigación.
Referencias Bibliográficas
Alfarwan, A. (2025). Generative AI use in K-12
education: A systematic review. Frontiers in
Education, 10, 1647573.
https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1647573
Álvarez, C., & Delgado, J. (2015). La elección
del estudio de caso en investigación
educativa. Gazeta de Antropología, 31(1), 1–
12.
https://www.ugr.es/~pwlac/G31_14Carmen_
Alvarez-JoseLuis_SanFabian.html
Cambo, N., Poaquiza, M., & Jaque, M. (2025).
Inteligencia artificial generativa y el
desarrollo del pensamiento crítico en
estudiantes de educación básica. LATAM
Revista Latinoamericana de Ciencias
Sociales y Humanidades, 6(6).
https://doi.org/10.56712/latam.v6i6.4999
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 6.1
Edición Especial VI 2026
Página 421
Correal, T. (2025). La influencia de la
inteligencia artificial en el pensamiento
crítico en los estudiantes de secundaria.
Dialéctica, 1(25), 150–177.
https://doi.org/10.56219/dialctica.v1i25.388
2
Esteban, N., Molina, A., & Palomino, R.
(2022). Fundamentos éticos en el proceso de
investigación social. Revista de Ciencias
Sociales, 22(3), 45–58.
https://portal.amelica.org/ameli/journal/386/
3862147022/html/
Facione, P. (2007). Pensamiento crítico: ¿Qué
es y por qué es importante? Insight
Assessment / Measured Reasons LLC.
García-Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F., &
Vidal, J. (2024). La nueva realidad de la
educación ante los avances de la inteligencia
artificial generativa. RIED-Revista
Iberoamericana de Educación a Distancia,
27(1), 9–39.
https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37716
Hidalgo, C., & Halim, N. (2025). Generative
AI in K-12 education policy: A preliminary
global review. En A. I. Cristea, E. Walker, Y.
Lu, O. C. Santos, & S. Isotani (Eds.),
Artificial Intelligence in Education. AIED
2025. Lecture Notes in Computer Science,
vol. 15881 (pp. 100–107). Springer.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-98462-
4_13
Laguna, X. (2024). Influencia del uso de
ChatGPT en el desarrollo del pensamiento
crítico en estudiantes de secundaria de una
institución educativa pública de Trujillo
[Tesis de licenciatura, Universidad César
Vallejo]. Repositorio Institucional UCV.
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/hand
le/20.500.12692/154158/S_Laguna_EXA-
SD.pdf
Marzano, D. (2025). Generative Artificial
Intelligence (GAI) in teaching and learning
processes at the K-12 level: A systematic
review. Technology, Knowledge and
Learning. https://doi.org/10.1007/s10758-
025-09853-7
Monroy, A., Trujillo, J., & Márquez, K. (2025).
Inteligencia Artificial Generativa y
pensamiento creativo en estudiantes de
secundaria de un contexto rural: experiencia
educativa en el sur de Bolívar, Colombia.
Plumilla Educativa, 34(2), 1–24.
Narváez, R., & Medina, L. (2024). Validación
de un cuestionario para explorar el uso de la
IA en estudiantes de educación superior.
Revista Paraguaya de Educación a Distancia
(REPED), 5(4), 29–40.
https://doi.org/10.56152/reped2024-
dossierIA2-art4
Paul, R., & Elder, L. (2003). La mini-guía para
el pensamiento crítico: Conceptos y
herramientas. Fundación para el
Pensamiento Crítico.
Tao, S., Lan, M., Wang, M., & Li, H. (2026).
Potential risks of generative artificial
intelligence integration into K-12 education:
A scoping review. Computers and
Education: Artificial Intelligence, 10,
100561.
https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100561
UNESCO. (2023). Orientaciones para la IA
generativa en la educación y la investigación.
UNESCO.
https://doi.org/10.54675/EWZM9535
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Creative Commons Reconocimiento-No Comercial
4.0 Internacional. Copyright © María Belén Cdeño
Zambrano, Yumaly Tatiana Escobar Prado y
Freddy Manuel Mora Villamar.
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 6.1
Edición Especial VI 2026
Página 422
Declaraciones éticas y editoriales del artículo
Contribución de los autores (Taxonomía CRediT)
María Belén Cedeño Zambrano: conceptualización de la investigación, diseño metodológico, análisis formal de resultados, redacción del borrador
original y revisión final del manuscrito.
Yumaly Tatiana Escobar Prado: validación metodológica, organización y tabulación de datos, apoyo en el análisis estadístico, revisión bibliográfica y
corrección académica del manuscrito.
Jessica Rocío Loarte Lanchi: aplicación de encuestas en la institución educativa objeto de estudio, recolección de datos, supervisión del proceso
investigativo, apoyo en la interpretación de resultados y aprobación de la versión final del artículo.
Freddy Manuel Mora Villamar: supervisión, metodología, validación, redacción, revisión y edición del manuscrito científico.
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
existir financiamiento institucional o externo, este deberá ser declarado explícitamente por los autores en esta sección.
Declaración del editor
El editor responsable certifica que el proceso editorial del presente artículo se desarrolló conforme a los principios de integridad científica, transparencia
y buenas prácticas editoriales. El manuscrito fue sometido a un proceso de evaluación mediante revisión por pares doble ciego, garantizando la
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.
Declaración de los revisores
Los revisores externos que participaron en la evaluación del presente manuscrito declaran haber realizado el proceso de revisión de manera objetiva,
independiente y confidencial. Asimismo, manifiestan que no mantienen conflictos de interés con los autores ni con la investigación evaluada, y 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
de los datos y el respeto a los participantes del estudio. En los casos en que la investigación involucre seres humanos, los procedimientos deben 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 la
responsabilidad intelectual sobre el contenido del artículo. Las herramientas de inteligencia artificial no fueron utilizadas como autoras del manuscrito
ni sustituyen la responsabilidad académica de los investigadores.
Disponibilidad de datos
Los datos que respaldan los resultados de esta investigación estarán disponibles previa solicitud razonable al autor de correspondencia, respetando las
normas éticas y de confidencialidad establecidas por la investigación.