ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL
APRENDIZAJE DE ACUERDOS COMERCIALES INTERNACIONALES
ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED DIDACTIC STRATEGIES FOR LEARNING
INTERNATIONAL TRADE AGREEMENTS
Autores:
1
Liliam Isabel Hermenejildo Pérez y
2
Wilson Einstein Pozo Carrera.
¹
ORCID ID:
https://orcid.org/0009
-
0006
-
4251
-
0860
²ORCID ID:
https://orcid.org/0009
-
0009
-
5136
-
5687
¹E-mail de contacto:
lhermenejildo@euroamericano.edu.ec
²E-mail de contacto:
wpozo@euroamericano.edu.ec
Afiliación:
1*2*
Instituto Superior Tecnológico EuroAmericano, (Ecuador).
Artículo recibido:8 de Septiembre del 2026.
Artículo revisado:15 de Septiembre del 2026.
Artículo aprobado:15 de Septiembre del 2026.
¹Ingeniera en Comercio Exterior, graduada de la Universidad de Guayaquil (Ecuador), Magíster en Educación Superior, Investigación e
Innovaciones
Pedagógicas
de
la
Universidad
Casa
Grande,
(Ecuador).
Docente
investigadora
del
Instituto
Superior
Tecnológico
Universitario EuroAmericano, con 6 años de experiencia.
²
Ingeniero en Computación, especialización en Sistemas Tecnológicos, graduado de la Escuela Superior Politécnica del Litoral ESPOL,
(Ecuador). Magíster en Telecomunicaciones, graduado de la Escuela Superior Politécnica del Litoral, ESPOL, (Ecuador).
Resumen
Enseñar
acuerdos
comerciales
internacionales
suele
tropezar
con
un
mismo
obstáculo:
los
estudiantes memorizan
definiciones sin
lograr
trasladarlas a la resolución de casos reales, y las
metodologías
vigentes
rara
vez
incorporan
tecnologías
capaces
de
acompañar
ese
salto.
Este
estudio
propone
estrategias
didácticas
apoyadas
en
inteligencia
artificial
para
fortalecer
dicho
aprendizaje
en
la
carrera
de
Comercio
Exterior
del
Instituto
Superior
Tecnológico Universitario EuroAmericano. Se
trabajó bajo un enfoque mixto, con diseño no
experimental y corte transversal, encuestando a
41 estudiantes y entrevistando a 4 docentes y
autoridades
académicas.
Los
resultados
muestran
una
comprensión
teórica
razonablemente sólida entre los estudiantes, que
se
debilita
conforme
aumenta
la
exigencia
analítica
de
la
tarea,
junto
con
inseguridad
al
momento de aplicar ese conocimiento en casos
concretos o sustentar decisiones. El 85,3% de
los estudiantes cree que la inteligencia artificial
puede
apoyar
el
análisis
de
información,
y
el
87,8%
valora
positivamente
la
retroalimentación
automatizada.
Los
docentes
coinciden en que la inteligencia artificial facilita
sintetizar
información
compleja
y
simular
escenarios
de
negociación,
aunque
advierten
sobre el riesgo de dependencia tecnológica y la
necesidad
de
lineamientos
éticos
claros.
El
estudio
concluye
que
integrar
de
forma
planificada
estrategias
didácticas
con
inteligencia
artificial
puede
fortalecer
el
aprendizaje autónomo y el pensamiento crítico,
siempre
que
se
acompañe
de
formación
docente,
normativas
de
uso
responsable
y
un
rediseño de las prácticas evaluativas.
Palabras
clave:
Estrategias
didácticas,
Inteligencia artificial, Acuerdos comerciales
internacionales, Comercio exterior.
Abstract
Teaching international trade agreements tends
to
run
into
the
same
obstacle:
students
memorize
definitions
without
managing
to
apply them to real cases, and current teaching
methods rarely draw on technologies capable
of
bridging
that
gap.
This
study
proposes
artificial
intelligence-supported
didactic
strategies
to
strengthen
this
type
of
learning
within the Foreign Trade program at Instituto
Superior
Tecnológico
Universitario
EuroAmericano.
Work
proceeded
under
a
mixed
approach,
with
a
non-experimental,
cross-sectional
design,
surveying
41
students
and
interviewing
4
instructors
and
academic
authorities.
Results
show
a
reasonably
solid
theoretical understanding among students, one
that weakens as the analytical demand of the
task
increases,
alongside
uncertainty
when
it
comes to applying that knowledge to concrete
cases
or
backing
decisions
with
evidence.
85.3% of students believe artificial intelligence
Ciencia y Educación
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can
support
information
analysis,
and
87.8%
rate automated feedback positively. Instructors
agree
that
AI
helps
synthesize
complex
information
and
simulate
negotiation
scenarios, though they warn about the risk of
technological
dependence
and
the
need
for
clear
ethical
guidelines.
The
study
concludes
that
a
planned
integration
of
AI-supported
didactic strategies can strengthen autonomous
learning
and
critical
thinking,
provided
it
is
accompanied by faculty training, responsible-
use
policies,
and
a
redesign
of
assessment
practices.
Keywords:
Didactic
strategies,
Artificial
intelligence, International trade agreements,
Foreign trade.
Sumário
Ensinar
acordos
comerciais
internacionais
costuma
esbarrar
no
mesmo
obstáculo:
os
estudantes
memorizam
definições
sem
conseguir aplicá-las à resolução de casos reais,
e
as
metodologias
vigentes
raramente
incorporam tecnologias capazes de acompanhar
esse
salto.
Este
estudo
propõe
estratégias
didáticas apoiadas em inteligência artificial para
fortalecer
essa
aprendizagem
no
curso
de
Comércio
Exterior
do
Instituto
Superior
Tecnológico
Universitario
EuroAmericano.
Trabalhou-se sob uma
abordagem
mista,
com
desenho
não
experimental
e
corte
transversal,
pesquisando
41
estudantes
e
entrevistando
4
docentes
e
autoridades
acadêmicas.
Os
resultados
mostram
uma
compreensão
teórica
razoavelmente sólida entre os estudantes, que se
enfraquece à medida que aumenta a exigência
analítica
da
tarefa,
junto
com
insegurança
na
hora
de
aplicar
esse
conhecimento
a
casos
concretos
ou
sustentar
decisões.
85,3%
dos
estudantes acreditam que a inteligência artificial
pode apoiar a análise de informações e 87,8%
avaliam
positivamente
a
retroalimentação
automatizada. Os docentes concordam que a IA
facilita
sintetizar
informações
complexas
e
simular cenários de negociação, embora alertem
sobre
o
risco
de
dependência
tecnológica
e
a
necessidade de diretrizes éticas claras. O estudo
conclui
que
integrar
de
forma
planejada
estratégias didáticas com inteligência artificial
pode fortalecer a aprendizagem autônoma e o
pensamento crítico, desde que acompanhada de
formação docente, normas de uso responsável e
um redesenho das práticas avaliativas.
Palavras-chave:
Estratégias
didáticas,
Inteligência
artificial,
Acordos
comerciais
internacionais, Comércio exterior.
Introducción
Más
allá
de
su
impacto
productivo,
la
inteligencia
artificial
ha
encontrado
un
lugar
propio
dentro
de
las
aulas,
donde
funciona
como
una
tecnología
capaz
de
imitar
tareas
cognitivas
humanas,
procesar
grandes
volúmenes de información y apoyar procesos de
decisión (Hernández y Guerrero, 2024). Dentro
del
comercio
internacional,
esa
capacidad
se
traduce
en
análisis
de
datos
en
tiempo
real,
automatización de trámites aduaneros y gestión
de riesgos operativos, lo que redefine el perfil
de competencias que exige el sector (Quincha y
Espinosa,
2025).
En
paralelo,
dentro
de
la
educación superior, la inteligencia artificial se
ha
convertido
en
un
recurso
capaz
de
personalizar
el
aprendizaje,
ofrecer
retroalimentación
al
instante
y
simular
situaciones
complejas,
aunque
su
rendimiento
real
depende
de
cómo
la
medie
el
docente
(Bango, 2023).
Este doble avance, laboral y formativo a la vez,
obliga
a
repensar
cómo
se
enseñan
carreras
como
Comercio
Exterior,
donde
comprender
los
acuerdos
comerciales
internacionales
plantea
retos
considerables.
Los
estudiantes
suelen
alcanzar
una
comprensión
teórica
razonable de los acuerdos comerciales, pero esa
base
no
siempre
se
traduce
en
interpretación
normativa
sólida,
aplicación
práctica
del
conocimiento
o
pensamiento
crítico
desarrollado.
Velasco
et
al.
(2024)
muestran
que, aunque la inteligencia artificial mejora la
eficiencia
operativa
del
comercio
exterior
al
reducir
errores
y
optimizar
tiempos,
su
Ciencia y Educación
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incorporación a los procesos formativos avanza
con lentitud. Moreno et al. (2025) sostienen, por
su parte, que la innovación pedagógica apoyada
en sistemas adaptativos
y tutorías inteligentes
fortalece
el
aprendizaje,
aunque
su
efecto
perdurable exige equilibrar el uso tecnológico
con
formación
ética
y
desarrollo
del
pensamiento
crítico.
En
ese
sentido,
una
enseñanza
centrada
en
memorizar
normativas
resulta
insuficiente
frente
a
acuerdos
comerciales
cuya
complejidad
exige
análisis
contextual,
comparación
de
regímenes
arancelarios
y
decisiones
fundamentadas
(Sánchez et al., 2024).
Incorporar
herramientas
de
inteligencia
artificial al aula no está libre de riesgos. Idrovo
(2025)
plantea
que
esta
tecnología
puede
fortalecer
competencias
como
la
escritura
académica y el pensamiento crítico cuando se
integra
dentro
de
metodologías
activas,
pero
advierte que también puede favorecer el plagio
y
la
pérdida
de
originalidad
si
no
existe
regulación ni formación ética que acompañe su
uso.
Gallent
et
al.
(2023)
van
en
la
misma
dirección al señalar que la inteligencia artificial
tensiona
la
integridad
académica,
principalmente
porque
puede
generar
respuestas que parecen
correctas sin
serlo, de
modo que el reto no consiste en restringir su uso
sino en rediseñar las evaluaciones hacia tareas
contextualizadas
y
de
mayor
complejidad
analítica.
En
este
escenario,
el
Instituto
Superior
Tecnológico
Universitario
EuroAmericano
tiene
ante
sí
la
oportunidad
de
renovar
sus
estrategias
didácticas
para
responder
a
un
entorno
global
cada
vez
más
digitalizado.
La
pregunta que guía este estudio es la siguiente:
¿cómo
estructurar
estrategias
didácticas
apoyadas
en
herramientas
de
inteligencia
artificial
que
mejoren
el
aprendizaje
de
los
acuerdos
comerciales
internacionales
en
la
carrera
de
Comercio
Exterior?
Para
responderla,
el
objetivo
general
consiste
en
proponer
dichas
estrategias.
Los
objetivos
específicos son: examinar el proceso actual de
enseñanza-aprendizaje
de
los
acuerdos
comerciales
internacionales,
determinar
los
requerimientos
pedagógicos
y
técnicos
necesarios
para
integrar
inteligencia
artificial,
comparar herramientas de inteligencia artificial
aplicables al contexto de educación superior, y
establecer las estrategias didácticas resultantes
de este análisis.
Materiales y Métodos
El estudio se desarrolló bajo un enfoque mixto,
combinando
técnicas
cuantitativas
y
cualitativas
para
lograr
una
comprensión
más
completa
del
fenómeno.
El
diseño
fue
no
experimental,
ya
que
no
hubo
manipulación
deliberada
de
variables,
y
transversal,
porque
los datos se recogieron en un único momento.
Esto permitió observar el proceso de enseñanza-
aprendizaje
de
los
acuerdos
comerciales
internacionales
tal
como
ocurre
de
manera
natural,
sin
intervención
directa
del
equipo
investigador.
La
población
estuvo
conformada
por
110
estudiantes de la carrera de Comercio Exterior
del
Instituto
Superior
Tecnológico
Universitario
EuroAmericano,
con
sede
en
Guayaquil. La muestra cuantitativa reunió a 41
estudiantes,
seleccionados
mediante
muestreo
no
probabilístico
por
conveniencia,
lo
que
representa cerca del 37% de la población total.
De ellos, el 58,5% fueron mujeres y el 41,5%
hombres, con edades entre 19 y 35 años (M =
23,4; DE = 3,2). La muestra cualitativa incluyó
a
4
participantes:
dos
docentes,
una
coordinadora
académica
y
una
directora
de
carrera,
seleccionados
mediante
muestreo
intencional por su experiencia y conocimiento
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del
proceso
formativo.
Para
la
recolección
cuantitativa
se
aplicó
un
cuestionario
estructurado con escala Likert de cinco niveles
(1 = totalmente en desacuerdo, 5 = totalmente
de acuerdo), que abordó la comprensión de los
acuerdos comerciales, su aplicación práctica, la
percepción sobre estrategias didácticas y el uso
de herramientas de inteligencia artificial. Para la
recolección
cualitativa
se
utilizó
una
guía
de
entrevista semiestructurada dirigida a docentes
y
autoridades,
orientada
a
explorar
las
dificultades
de
aprendizaje,
las
competencias
requeridas,
el
potencial
de
la
inteligencia
artificial
y
las
condiciones
institucionales
necesarias para su integración.
El estudio avanzó en varias fases. Primero se
realizó una revisión documental y teórica sobre
inteligencia artificial aplicada a la educación y
a la enseñanza de acuerdos comerciales. Luego
se
diseñaron
y
validaron
los
instrumentos
mediante juicio de expertos. Posteriormente se
aplicaron las encuestas en formato digital a los
estudiantes,
y
las
entrevistas
se
realizaron
de
manera presencial y virtual, con una duración
promedio
de
25
minutos
cada
una.
Los
datos
cuantitativos
se
procesaron
con
el
software
estadístico SPSS versión 26, mediante análisis
descriptivo
de
frecuencias
y
porcentajes.
Los
datos cualitativos se analizaron con el software
Atlas.ti
versión
9,
a
través
de
un
análisis
temático de contenido que incluyó codificación
abierta, axial y selectiva, orientado a identificar
categorías y subcategorías emergentes.
El estudio garantizó la participación voluntaria
mediante consentimiento informado, en el que
se explicaron los propósitos de la investigación.
Se aseguraron la confidencialidad de los datos y
el
anonimato
de
los
participantes
mediante
códigos
alfanuméricos.
Nadie
fue
expuesto
a
riesgos
físicos
ni
psicológicos,
y
todos
los
participantes conocieron su derecho a retirarse
del
estudio
en
cualquier
momento
sin
consecuencia académica o laboral alguna.
Resultados y Discusión
El análisis cuantitativo se construyó a partir de
las respuestas de 41 estudiantes de la carrera de
Comercio
Exterior,
quienes
completaron
un
cuestionario con escala Likert de cinco niveles.
Los datos se procesaron con SPSS versión 26
mediante
estadística
descriptiva.
A
continuación,
se
presentan
los
hallazgos
organizados por dimensión.
Tabla 1.
Niveles de comprensión de acuerdos comerciales internacionales.
Ítem
Totalmente en
desacuerdo
En desacuerdo
Neutral
De acuerdo
Totalmente de acuerdo
Comprendo la estructura y propósito
general de los principales acuerdos
comerciales internacionales
7,3%
0,0%
4,9%
46,3%
41,5%
Identifico los elementos clave de un
acuerdo comercial (aranceles, reglas de
origen, disposiciones técnicas)
4,9%
0,0%
14,6%
36,6%
43,9%
Analizo las diferencias entre acuerdos
comerciales considerando su alcance y
efectos en el intercambio internacional
4,9%
0,0%
22,0%
36,6%
36,6%
Fuente: Elaboración propia.
Los estudiantes muestran un dominio sólido del
conocimiento
estructural
más
básico,
lo
que
sugiere
que
la
transmisión
de
definiciones
y
esquemas
generales
ha
funcionado
razonablemente
bien.
Ese
dominio,
sin
embargo,
se
debilita
a
medida
que
la
tarea
cognitiva
exige
más:
pasar
de
comprender
la
estructura
general
a
identificar
elementos
técnicos, y de ahí a comparar acuerdos entre sí,
va
acompañado
de
una
neutralidad
creciente.
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Ese
patrón
indica
que
buena
parte
de
los
estudiantes
no
ha
desarrollado
todavía
la
capacidad
de
establecer
relaciones
comparativas entre tratados o de anticipar sus
efectos
diferenciados
en
el
intercambio
internacional.
En
otras
palabras,
el
conocimiento
que
manejan
es
sobre
todo
declarativo: saben qué es un acuerdo comercial,
pero
les
cuesta
distinguir
las
implicaciones
prácticas
de
uno
frente
a
otro,
una
limitación
que
anticipa
dificultades
en
escenarios
profesionales donde interpretar varios acuerdos
a la vez es la norma.
Tabla 2.
Aplicación práctica y preparación para decisiones académicas
Ítem
Totalmente en desacuerdo
En desacuerdo
Neutral
De acuerdo
Totalmente de acuerdo
Aplico lo aprendido sobre
acuerdos comerciales al
resolver casos prácticos
relacionados con comercio
exterior
7,3%
4,9%
19,5%
39,0%
29,3%
Me siento preparado para
sustentar decisiones
académicas en clase
utilizando información de
acuerdos comerciales
12,2%
2,4%
19,5%
36,6%
29,3%
Fuente: Elaboración propia.
Existe una brecha sistemática entre el dominio
conceptual
reportado
en
la
Tabla
1
y
la
capacidad
de
traducirlo
a
la
práctica
que
se
observa
aquí.
Aunque
la
mayoría
de
los
estudiantes
declara
comprender
los
acuerdos
comerciales, esa comprensión no se despliega
de
forma
automática
al
resolver
casos
ni
al
argumentar decisiones. La neutralidad elevada
en
ambos
ítems
sugiere
un
estado
de
inseguridad latente: una parte considerable de
los estudiantes no se siente en condiciones de
transferir lo que sabe, pero tampoco se percibe
a
sí
misma
como
incompetente.
Ese
grupo
representa un potencial todavía sin desarrollar,
estudiantes
que
probablemente
necesitan
mediación pedagógica adicional para tender el
puente
entre
teoría
y
práctica.
Resulta
significativo que la preparación para sustentar
decisiones obtenga una valoración incluso más
débil que la simple aplicación práctica, ya que
argumentar exige integrar información, sopesar
alternativas
y
defender
una
postura
con
evidencia, un salto que trasciende resolver un
problema guiado.
Tabla 3.
Percepción sobre innovación didáctica e inteligencia artificial.
Ítem
Totalmente
en
desacuerdo
En desacuerdo
Neutral
De acuerdo
Totalmente de acuerdo
Las estrategias didácticas innovadoras facilitan mi
comprensión de acuerdos comerciales complejos
4,9%
2,4%
12,2%
34,1%
46,3%
Considero que herramientas de inteligencia
artificial podrían apoyar el análisis de información
para estudiar acuerdos comerciales
4,9%
0,0%
9,8%
39,0%
46,3%
Las simulaciones digitales apoyadas en inteligencia
artificial podrían fortalecer mi aprendizaje práctico
4,9%
0,0%
17,1%
46,3%
31,7%
La retroalimentación automatizada (explicación de
errores y sugerencias) podría mejorar mi
desempeño académico
4,9%
0,0%
7,3%
51,2%
36,6%
Considero pertinente integrar estrategias didácticas
apoyadas en inteligencia artificial en la carrera de
Comercio Exterior
4,9%
0,0%
19,5%
39,0%
36,6%
Fuente: Elaboración propia.
Este bloque revela un respaldo amplio hacia la
innovación
didáctica
y
hacia
la
incorporación
de inteligencia artificial. El apoyo más fuerte se
concentra en la retroalimentación automatizada,
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lo
que
resulta
revelador:
los
estudiantes
perciben que la enseñanza actual no les ofrece
un
seguimiento
suficientemente
individualizado,
y
ven
en
la
inteligencia
artificial
una
vía
para
obtener
respuestas
inmediatas
y
orientadoras.
La
aceptación
alta
hacia
el
uso
de
inteligencia
artificial
para
analizar
información
y
simular
escenarios
sugiere que los estudiantes no la conciben como
un
reemplazo
del
docente,
sino
como
un
refuerzo
de
capacidades
que
por
sí
solos
no
logran desplegar del todo. La neutralidad más
alta
del
bloque
aparece
en
la
pertinencia
de
integrar inteligencia artificial en la carrera, lo
que
probablemente
indica
que
un
grupo
de
estudiantes
todavía
no
visualiza
con
claridad
cómo sería esa integración, más que un rechazo
hacia ella. Quizás el dato más llamativo sea la
casi total ausencia de respuestas negativas: no
hay
una
resistencia
explícita.
El
desafío,
entonces,
no
consiste
en
convencer
a
los
estudiantes
de
que
la
inteligencia
artificial
es
útil,
sino
en
diseñar
estrategias
didácticas
capaces de canalizar esa disposición favorable
hacia el cierre de las brechas identificadas en los
bloques
anteriores.
Se
entrevistó
a
4
informantes:
dos
docentes
(D1,
D2),
una
coordinadora
(C)
y
una
directora
de
carrera
(Dir).
El
análisis
de
contenido
se
realizó
con
Atlas.ti
versión
9,
siguiendo
un
proceso
de
codificación abierta, axial y selectiva.
Tabla 4.
Matriz de categorización cualitativa de entrevistas.
Categoría axial
Evidencia textual
Interpretación
1. Dificultades en el
aprendizaje
"Los estudiantes presentan vacíos en conocimientos normativos y
dependen mucho de la memorización. Les cuesta procesar
información extensa y compleja, como capítulos completos de un
acuerdo comercial." (D1 y D2)
La dificultad es de carácter estructural más que coyuntural:
los estudiantes arrastran deficiencias previas y la
memorización funciona como mecanismo compensatorio
frente a la sobrecarga cognitiva, mientras el lenguaje técnico
se vuelve barrera por la ausencia de mediación pedagógica
adecuada
2. Competencias requeridas
"Es fundamental desarrollar el pensamiento crítico. Los estudiantes
deben analizar los acuerdos como herramientas estratégicas, no solo
memorizar artículos. Requieren comprender el impacto en la logística
y el abastecimiento." (C y Dir)
Existe conciencia clara sobre las competencias necesarias: el
pensamiento crítico actúa como puente entre conocimiento
teórico y acción profesional, y el aprendizaje práctico se
posiciona como eje central, no como complemento
3. Potencial de la inteligencia
artificial
"La IA permite resumir capítulos enteros de acuerdos en lenguaje
accesible. Puede ofrecer ejemplos que clarifican conceptos abstractos.
Ayuda a discernir lo importante dentro de grandes volúmenes de
datos." (D2, C, D1)
Se percibe como una herramienta de apoyo que reduce la
densidad informativa y facilita la comprensión, funcionando
como filtro cognitivo que libera recursos para procesos de
orden superior, sin sustituir al docente
4. Estrategias didácticas con
IA
"Los casos interactivos permiten aplicar acuerdos en escenarios
realistas. Las simulaciones de negociación acercan a la realidad del
comercio internacional. La IA no debe solo calificar, debe explicar
por qué es correcto o incorrecto." (Dir, C, D2)
Las estrategias más valoradas son de carácter activo y
contextualizado: simulación y retroalimentación explicativa
permiten cerrar la brecha entre teoría y práctica, priorizando
el razonamiento sobre la mera evaluación
5. Condiciones institucionales
y aspectos éticos
"Necesitamos capacitación docente que aborde criterios éticos.
Lineamientos claros sobre citación y verificación son urgentes. El
riesgo de dependencia tecnológica es real; la IA no debe reemplazar
el análisis crítico. La protección de datos es no negociable. Hay que
verificar la información porque la IA puede alucinar." (Dir, C, D1,
D2)
Se evidencia una comprensión crítica sobre las condiciones
necesarias para integrar IA: su implementación requiere un
marco ético, normativo y pedagógico sólido, con
preocupación explícita por la dependencia tecnológica y la
preservación del pensamiento crítico
Fuente: Elaboración propia.
Los
docentes
describen
un
patrón
donde
los
estudiantes
memorizan
definiciones,
pero
no
logran
aplicar
ese
conocimiento
a
casos
concretos
ni
relacionar
distintos
acuerdos
comerciales
entre
sí.
La
extensión
de
los
documentos normativos y su lenguaje técnico
funcionan
como
barreras
que
la
mediación
pedagógica actual no termina de superar, lo que
perpetúa
un
aprendizaje
superficial.
Para
los
entrevistados,
el
pensamiento
crítico
es
la
competencia más urgente de desarrollar, junto
con
un
aprendizaje
práctico
que,
a
su
juicio,
debería
convertirse
en
el
eje
del
proceso
formativo
y
no
quedar
como
un
simple
complemento.
Sobre
el
potencial
de
la
inteligencia artificial, los docentes destacan tres
funciones
concretas:
resumir
información
extensa,
ofrecer
explicaciones
accesibles
mediante
ejemplos
y
analogías,
y
ayudar
a
identificar
lo
relevante
dentro
de
grandes
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volúmenes
de
datos.
Ningún
entrevistado
propone que la inteligencia artificial sustituya al
docente;
todos
la
describen
como
un
apoyo
inicial
que
reduce
la
carga
cognitiva
y
libera
tiempo
para
tareas
analíticas
de
mayor
exigencia.
En
cuanto
a
las
estrategias
didácticas,
las
más
valoradas
combinan
casos
interactivos,
simulaciones
de
negociación
y
retroalimentación
automatizada que explica el
razonamiento detrás de cada acierto o error. Los
entrevistados
insisten
en
que
integrar
inteligencia
artificial
exige
condiciones
concretas:
capacitación
docente
con
enfoque
ético,
lineamientos
claros
de
citación
y
verificación, protección de datos y mecanismos
que
eviten
que
la
dependencia
tecnológica
erosione
el
pensamiento
crítico.
Sin
esas
condiciones,
advierten,
la
tecnología
podría
agravar los problemas que se busca resolver.
Integrar
los
resultados
cuantitativos
con
los
cualitativos
permite
cruzar
la
perspectiva
estudiantil, recogida mediante encuesta, con la
mirada
de
docentes
y
autoridades,
obtenida
a
través
de
entrevistas.
De
ese
cruce
emergen
convergencias,
complementariedades
y
una
divergencia
que
merece
atención.
En
primer
lugar,
ambos
grupos
coinciden
en
identificar
una brecha central entre comprensión teórica y
aplicación práctica de los acuerdos comerciales.
Los
estudiantes
reconocen
dificultad
para
trasladar lo aprendido a casos concretos y para
argumentar decisiones con fundamento técnico,
mientras los docentes atribuyen esa limitación a
la
dependencia
de
la
memorización
y
a
un
pensamiento
crítico
poco
desarrollado.
Esta
coincidencia respalda el diagnóstico inicial del
estudio. También existe una alineación notable
en torno al potencial de la inteligencia artificial.
Los estudiantes muestran una disposición alta
hacia
su
uso,
sobre
todo
para
analizar
información,
simular
escenarios
y
recibir
retroalimentación
automatizada.
Los
docentes
precisan,
además,
que
sería
útil
para
resumir
información
extensa,
ofrecer
explicaciones
accesibles
y
ayudar
a
discriminar
contenido
relevante.
En
ningún
caso
se
plantea
que
la
inteligencia artificial reemplace al docente.
Respecto a las estrategias didácticas concretas,
la convergencia también es clara: estudiantes y
docentes coinciden en valorar las simulaciones
digitales y los casos interactivos, y los docentes
suman explícitamente la retroalimentación que
explica
el
razonamiento
detrás
de
cada
respuesta.
Aparece,
sin
embargo,
una
complementariedad
relevante:
los
estudiantes
no mencionan por iniciativa propia los riesgos
del
uso
de
inteligencia
artificial,
como
la
dependencia
tecnológica,
la
pérdida
de
pensamiento crítico o la necesidad de verificar
la
información,
mientras
los
docentes
sí
los
señalan
de
forma
explícita
y
exigen
lineamientos
institucionales.
Esto
sugiere
que
los
estudiantes
están
dispuestos
a
adoptar
la
tecnología sin una conciencia crítica plena de
sus
riesgos,
mientras
los
docentes
asumen
el
papel de advertir y regular.
Se
detecta
una
divergencia:
los
estudiantes
reportan un nivel moderado de preparación para
sustentar
decisiones
académicas,
con
bastante
neutralidad,
mientras
los
docentes
consideran
esta competencia como una de las más urgentes
de fortalecer. Esta discrepancia podría indicar
que los estudiantes sobreestiman su capacidad
real, o que los docentes aplican un estándar más
exigente; en cualquier caso, señala la necesidad
de instrumentos que contrasten percepción con
desempeño
efectivo.
Los
hallazgos
confirman
una
brecha
persistente
entre
comprensión
teórica
y
aplicación
práctica
de
los
acuerdos
comerciales
internacionales.
Mata
(2025)
sostiene
que
cualquier
apoyo
tecnológico
en
entornos
jurídicos
y
aduaneros
solo
resulta
efectivo
si
se
integra
mediante
metodologías
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pedagógicas
que
eviten
un
uso
acrítico
de
respuestas automatizadas. Moreno et al. (2025)
añaden que la innovación apoyada en sistemas
adaptativos
y
tutorías
inteligentes
fortalece
el
aprendizaje, aunque su efecto duradero depende
de
equilibrar
tecnología,
ética
y
pensamiento
crítico. Los resultados de este estudio confirman
esa
advertencia:
los
estudiantes
muestran
una
disposición alta hacia la inteligencia artificial,
pero mantienen debilidades en la transferencia
práctica, lo que indica que la sola disponibilidad
tecnológica
no
basta
para
desarrollar
competencias superiores.
La
aceptación
mayoritaria
de
la
retroalimentación
automatizada
(87,8%)
y
de
las
simulaciones
digitales
(78,0%)
encontrada
en
este
estudio
coincide
con
Delgado
et
al.
(2025),
quienes
muestran
que
los
modelos
adaptativos con inteligencia artificial permiten
generar
preguntas
contextualizadas,
detectar
errores y ajustar el proceso formativo según el
desempeño
del
estudiante.
Estos
autores
advierten, no obstante,
que la personalización
solo
fortalece
la
autonomía
y
el
pensamiento
crítico
si
se
implementa
con
una
intención
pedagógica
clara,
condición
que
los
docentes
entrevistados en este estudio calificaron como
ineludible.
Los hallazgos cualitativos también dialogan con
Jadán
y
Arias
(2024),
quienes
sostienen
que
integrar
tecnologías
emergentes
exige
un
enfoque sistémico que articule infraestructura,
liderazgo
institucional,
formación
docente
y
políticas
de
datos.
Los
entrevistados
coincidieron en que la capacitación docente no
puede
limitarse
a
lo
técnico,
sino
que
debe
incluir criterios éticos y pedagógicos, idea que
Escudero et al. (2025) respaldan al señalar que
la
adopción
responsable
de
la
inteligencia
artificial
depende
del
desarrollo
de
competencias
digitales
docentes
y
de
una
alfabetización
crítica
que
permita
un
uso
reflexivo.
Otro
hallazgo
relevante
es
la
conciencia
docente
sobre
los
riesgos
de
dependencia tecnológica. Gallent et al. (2023)
explican
que
la
inteligencia
artificial
puede
tensionar
la
integridad
académica
al
generar
respuestas verosímiles pero incorrectas, por lo
que el reto no es restringir su uso, sino rediseñar
las evaluaciones hacia tareas contextualizadas y
de mayor complejidad analítica. Los docentes
entrevistados
manifestaron
esta
misma
preocupación de forma explícita, lo que sugiere
que la institución
cuenta con una base
crítica
favorable
para
construir
lineamientos
éticos
propios.
La
brecha
entre
comprensión
teórica
y
aplicación práctica también puede leerse a la luz
de
Romero
(2023),
quien
documenta
que
la
clasificación
arancelaria
y
la
interpretación
normativa en Ecuador exigen un conocimiento
técnico
que
va
más
allá
de
la
memorización,
dado
que
su
correcta
aplicación
determina
la
carga
tributaria
y
la
sujeción
a
controles
no
arancelarios.
Desde
esta
perspectiva,
los
resultados
de
este
estudio
sugieren
que
la
enseñanza
actual
todavía
no
logra
que
los
estudiantes
desarrollen
las
habilidades
analíticas
necesarias
para
desenvolverse
en
escenarios reales de comercio exterior.
En
cuanto
al
potencial
concreto
de
la
inteligencia
artificial
aplicada
al
comercio
exterior,
los
hallazgos
convergen
con
Molina
Narváez et al. (2024), quienes demuestran que
técnicas
de
minería
de
datos
permiten
una
vigilancia
más
eficaz
del
comercio
exterior
mediante
la
detección
automatizada
de
anomalías en las importaciones, contribuyendo
a
reducir
errores
y
optimizar
los
controles
aduaneros.
Desde
una
mirada
más
amplia,
Sokolowicz
(2024)
advierte
que
incorporar
inteligencia artificial a procesos de gobernanza
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y formación exige planes coherentes, principios
de transparencia y formación especializada. Los
resultados
de
este
estudio
refuerzan
esa
idea:
antes
de
implementar
herramientas
de
inteligencia artificial en el aula, las instituciones
de educación superior necesitan desarrollar sus
propios marcos normativos.
Este
estudio
tiene
limitaciones
que
conviene
señalar.
La
muestra
cuantitativa
(41
estudiantes)
y
cualitativa
(4
entrevistados)
es
reducida
y
no
probabilística,
lo
que
limita
generalizar los hallazgos a otras poblaciones o
instituciones.
El
diseño
transversal
impide
observar cambios en el aprendizaje a lo largo
del tiempo o evaluar la efectividad real de las
estrategias propuestas, dado que el estudio tiene
un
alcance
propositivo
y
no
llegó
a
implementarlas en el aula. Los datos provienen
exclusivamente
de
autoinformes,
encuestas
y
entrevistas,
sin
medidas
de
desempeño
real
como
pruebas
objetivas
o
análisis
de
casos
resueltos.
Tampoco
se
realizaron
análisis
estadísticos
inferenciales
que
permitieran
establecer
asociaciones
entre
variables,
lo
que
acota
la
profundidad del análisis cuantitativo. A partir
de estos hallazgos y limitaciones se proyectan
varias
líneas
de
trabajo
futuro:
una
fase
experimental
que
implemente
las
estrategias
propuestas
y
evalúe
su
impacto
mediante
un
diseño
pre-post
con
grupo
de
control
e
instrumentos
de
desempeño
real;
el
diseño
y
validación
de
un
sistema
tecnológico
especializado,
por
ejemplo
basado
en
un
modelo
de
lenguaje,
arquitectura
RAG
y
una
base de datos vectorial, orientado al aprendizaje
de
acuerdos
comerciales;
la
ampliación
de
la
muestra
a
otras
instituciones
de
educación
superior
del
país
con
carreras
afines,
para
comparar
realidades
y
fortalecer
la
validez
externa;
y
una
indagación
específica
sobre
el
impacto
de
la
capacitación
docente
en
competencias digitales y éticas sobre la calidad
de la integración de inteligencia artificial en el
aula,
junto
con
el
desarrollo
de
guías
institucionales que regulen su uso responsable.
Conclusiones
De los resultados obtenidos, de su análisis y de
la
discusión
correspondiente,
se
derivan
las
siguientes
conclusiones
sobre
las
estrategias
didácticas
apoyadas
en
inteligencia
artificial
para
el
aprendizaje
de
acuerdos
comerciales
internacionales
en
la
carrera
de
Comercio
Exterior
del
Instituto
Superior
Tecnológico
Universitario EuroAmericano. Los estudiantes
cuentan
con
una
comprensión
teórica
razonablemente
sólida
de
los
acuerdos
comerciales
internacionales,
que
se
debilita
conforme aumenta la exigencia analítica de la
tarea,
en
particular
al
momento
de
comparar
acuerdos
entre
sí
o
identificar
sus
efectos
diferenciados en el intercambio internacional.
Existe
una
brecha
entre
el
conocimiento
declarado
y
su
aplicación
efectiva:
una
parte
considerable de los estudiantes no se siente en
condiciones
de
resolver
casos
prácticos
ni
de
sustentar
decisiones
académicas
con
fundamento
técnico,
aun
cuando
tampoco
se
perciben a sí mismos como incompetentes. Los
estudiantes muestran una disposición amplia y
prácticamente
sin
resistencia
hacia
la
incorporación
de
inteligencia
artificial,
en
particular
para
el
análisis
de
información,
las
simulaciones
digitales
y
la
retroalimentación
automatizada,
funcionalidades
que
consideran
capaces de complementar, y no reemplazar, la
mediación docente. Los docentes y autoridades
coinciden en que la inteligencia artificial puede
sintetizar
información
compleja,
ofrecer
explicaciones
accesibles
y
facilitar
la
simulación de escenarios de negociación, pero
condicionan
su
integración
efectiva
a
la
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capacitación
docente,
la
existencia
de
lineamientos
éticos
claros
y
mecanismos
que
prevengan
la
dependencia
tecnológica.
La
principal
divergencia
entre
estudiantes
y
docentes
se
ubica
en
la
valoración
de
la
preparación
para
sustentar
decisiones
académicas,
lo
que
sugiere
la
necesidad
de
instrumentos
que
contrasten
la
percepción
estudiantil
con
su
desempeño
real
antes
de
diseñar cualquier estrategia didáctica basada en
inteligencia
artificial.
Integrar
estrategias
didácticas
con
inteligencia
artificial
en
esta
carrera
exige,
como
condición
previa,
un
rediseño
de
las
prácticas
evaluativas
hacia
tareas contextualizadas y de mayor complejidad
analítica, así como el desarrollo de lineamientos
institucionales que regulen su uso responsable.
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Contribución de los autores (Taxonomía CRediT)
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Disponibilidad de datos
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