Prevalencia del uso de herramientas de inteligencia artificial en docentes universitarios e integración de las Tecnologías de la Información y la Comunicación
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Resumen
Este estudio analiza la prevalencia del uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) por docentes universitarios dominicanos, interpretándolo como un indicador del nivel de integración de las TIC en la educación superior. El objetivo general fue analizar esa prevalencia como expresión del uso de las TIC. Los objetivos específicos consistieron en determinar la frecuencia de uso de la IA, identificar las herramientas empleadas, describir su uso según variables como edad, género, área disciplinar y nivel de competencia digital, interpretar ese uso desde los modelos de integración de las TIC y describir el rol de las instituciones de educación superior en la formulación de políticas sobre TIC emergentes. La investigación se enmarca en un enfoque cuantitativo, con diseño no experimental, transversal y descriptivo. Se aplicó un cuestionario validado (α = 0.958) a una muestra de docentes de distintas universidades, evaluándose frecuencias de uso, percepciones, competencias digitales y condiciones institucionales. Los resultados revelan que el uso de la IA es parcial y asimétrico: aunque el 62.8 % de los docentes manifiesta interés en formarse en IA, solo el 7.0 % la utiliza con frecuencia "muy alta". Su aplicación se concentra en tareas de apoyo técnico, mientras que en funciones pedagógicas críticas como la evaluación o la investigación apenas alcanza el 5.8 %. Además, solo el 3.5 % tiene formación avanzada en IA y el 7.0 % reconoce una política institucional clara sobre su uso. Estos hallazgos indican que la integración de la IA aún se encuentra en niveles básicos, limitada por brechas formativas e institucionales. Para que la IA cumpla su potencial transformador, debe promoverse una integración intencional, crítica y sostenida, acompañada de políticas claras y formación continua.
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Referencias
Acosta Corporan, R., Hernández Martín, A., & Martín García, A. V. (2021). Satisfacción del profesorado y alumnado con el empleo de metodologías de aprendizaje colaborativo mediadas por las TIC: Dos estudios de casos. Estudios Pedagógicos, 47(2), 79–97. https://doi.org/10.4067/S0718-07052021000200079
Barreda Medina, R. F. (2025). Education 4.0 in Latin America: Comparative analysis of the use of artificial intelligence in innovative teaching practices. Journal of Information Systems Engineering and Management, 10(36s), e1041. https://doi.org/10.52783/jisem.v10i36s.6635
Bisquerra, R. (2009). Metodología de la investigación educativa (2.ª ed.). Editorial La Muralla.
Cabero Almenara, J., & Martínez Gimeno, A. (2019). Las tecnologías de la información y comunicación y la formación inicial de los docentes. Profesorado, Revista de Currículum y Formación del Profesorado, 23(3), 247–268. https://doi.org/10.30827/profesorado.v23i3.9421
Caldevilla-Domínguez, D. (2024). Usos éticos de la IA en la universidad moderna: Más allá del plagio. EDU REVIEW. The International Education and Learning Review / Revista Internacional de Educación y Aprendizaje, 12(1). https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9798678
Cantú Martínez, P. C. (2024). Inteligencia artificial y sus connotaciones éticas. Revista Iberoamericana de Bioética, (25), 1–11. https://doi.org/10.14422/rib.i25.y2024.008
Chao-Rebolledo, C., & Rivera-Navarro, M. Á. (2024). Usos y percepciones de herramientas de inteligencia artificial en la educación superior en México. Revista Iberoamericana de Educación, 95(1), 57–72. https://doi.org/10.35362/rie9516259
Cordón García, O. (2023). Inteligencia artificial en educación superior: Oportunidades y riesgos. RiiTE: Revista Interuniversitaria de Investigación en Tecnología Educativa, (15), 16–27. https://doi.org/10.6018/riite.591581
Del Cid, A., Méndez, R., & Sandoval, F. (2011). Investigación: Fundamentos y metodología (2.ª ed.). Pearson Educación.
Echeverría Sáenz, A. C. (2014). Usos de las TIC en la docencia universitaria: Opinión del profesorado de educación especial. Revista Electrónica Educare, 14(3), 2–15. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=44732048012
Fernández-Miranda, M., Román-Acosta, D., Jurado-Rosas, A. A., Limón-Domínguez, D., & Torres-Fernández, C. (2024). Artificial intelligence in Latin American universities: Emerging challenges. Computación y Sistemas, 28(2), 435–450. https://doi.org/10.13053/CyS-28-2-4822
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill.
Jardón, M., Allas, W., Zamora, D., & Cedeño, N. (2024). Impacto de la inteligencia artificial en la educación superior: Percepciones de alumnos y profesores sobre el uso de IA en el aprendizaje y la evaluación. Reincisol, 3(6), 7008–7033. https://doi.org/10.59282/reincisol.V3(6)7008-7033
Kerlinger, F. N., & Lee, H. B. (2002). Investigación del comportamiento: Métodos de investigación en ciencias sociales. McGraw-Hill.
Lay, N., Ortega, E., & Flores, Y. (2024). El impacto de la integración de las TIC en la educación superior. Revista Científica Orbis Cognita, 8(1), 152–167. https://doi.org/10.48204/j.orbis.v8n1.a4609
López-Regalado, Ó., Núñez-Rojas, N., López-Gil, Ó. R., & Sánchez-Rodríguez, J. (2024). El análisis del uso de la inteligencia artificial en la educación universitaria: Una revisión sistemática. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 70, 97–122. https://doi.org/10.12795/pixelbit.106336
Lugo Sánchez, L. J. (2023). Inteligencia artificial en la academia. Acta Médica Costarricense, 65(3), 1–2. https://doi.org/10.51481/amc.v65i3.1393
Maita Cruz, Y. M., Flores Sotelo, W. S., Maita Cruz, Y. A., & Cotrina Aliaga, J. C. (2022). Inteligencia artificial en la gestión pública en tiempos de Covid-19. Revista de Ciencias Sociales, 28(Especial 5), 331–340. https://doi.org/10.31876/rcs.v28i.38167
Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054. https://doi.org/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x
OpenAI. (2023). ChatGPT (versión del 14 de septiembre) [Modelo de lenguaje de IA]. https://chat.openai.com/
Paguay-Simbaña, J., Jiménez-Abad, L., Quiliguango-Lanchimba, G., Maynaguez-Canacuan, E., Coello-García, R., & Coello-Ortiz, C. (2024). La inteligencia artificial y el uso ético en la educación. Revista Iberoamericana de Bioética, (25), 1–11. https://doi.org/10.53877/rc.8.19e.202409.12
Ramírez-Ochoa, D. D., Villagrán-Vizcarra, D. C., & Trevizo-Zamarrón, V. (2024). TIC e IA, el futuro de la educación: Mejorando el acceso y la efectividad del aprendizaje. Revista Electrónica Científica de Investigación Educativa (RECIE), 8, e2309. https://www.researchgate.net/publication/387784936
Romrell, D., Kidder, L., & Wood, E. (2014). The SAMR model as a framework for evaluating mLearning. Online Learning Journal, 18(2). https://doi.org/10.24059/olj.v18i2.435
Sáez López, J. M. (2010). Utilización de las TIC en el proceso de enseñanza-aprendizaje, valorando la incidencia real de las tecnologías en la práctica docente. Revista Docencia e Investigación, (20), 183–204. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3426907