DOI: https://doi.org/10.34070
103
Vol.13 No. 1, Revista de Investigación, Formación y Desarrollo:
Generando Productividad Institucional, mes febrero, año 2025
Entre la eficiencia y la ética: uso de la Inteligencia Artificial en la
construcción de programas de clase.
Between Efficiency and Ethics: AI Use in the Construction of Teaching
Programs.
Isabel Macías Galeas, Lic.
Instituto Superior Tecnológico Bolivariano de Tecnología
https://orcid.org/0000-0003-4125-8836
ipmacias@bolivariano.edu.ec
Johanna González Arias, Ing.
Universidad Bolivariana del Ecuador
https://orcid.org/0009-0004-2938-7111
jmgonzaleza@ube.edu.ec
Palabras claves: Inteligencia Artificial, planificación académica, ética
docente, educación superior, tecnología educativa
Recibido: 23/03/2025
Keywords: Artificial Intelligence, academic planning, teacher ethics, higher
education, educational technology
Aceptado: 30/03/2025
RESUMEN
El presente artículo analiza las percepciones, usos y dilemas ético-pedagógicos que enfrentan docentes
de educación superior en Ecuador respecto al uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) en la
elaboración de programas de clase. A través de un enfoque cualitativo, basado en entrevistas
semiestructuradas a ocho docentes creadores de contenido académico, se examinan las motivaciones,
beneficios, riesgos y estrategias asociadas al uso de IA generativa en la planificación educativa. Los
resultados muestran tres perfiles de uso: estratégico, mecánico y de rechazo. La mayoría de los
participantes emplea la IA como un asistente para optimizar la organización y redacción de contenidos,
pero también se evidencian casos de dependencia tecnológica sin mediación crítica. Entre los beneficios
percibidos se destacan el ahorro de tiempo y la mejora en la estructuración del contenido. Las limitaciones
incluyen la falta de originalidad, la pérdida de autoría docente y preocupaciones éticas relacionadas con la
transparencia y la integridad académica. Los docentes coinciden en que el uso de IA debe estar mediado
por el criterio pedagógico, evitando una automatización acrítica de los procesos de enseñanza. El estudio
concluye que, si bien la IA representa una oportunidad para innovar en la educación superior, su
integración requiere una reflexión profunda sobre el rol del docente, la ética profesional y la necesidad de
formación en el uso responsable de estas tecnologías.
ABSTRAC
This article analyzes the perceptions, uses, and ethical-pedagogical dilemmas faced by higher education
teachers in Ecuador regarding the use of artificial intelligence (AI) tools in the development of teaching
programs. Using a qualitative approach based on semi-structured interviews with eight academic content
creators, the study explores motivations, benefits, risks, and strategies associated with generative AI in
academic planning. Results reveal three usage profiles: strategic, mechanical, and rejection. Most
participants use AI as a support tool to improve the organization and writing of content, though cases of
uncritical dependency were also identified. Main perceived benefits include time-saving and improved
content structuring. Limitations involve lack of originality, loss of pedagogical authorship, and ethical
concerns related to transparency and academic integrity. Teachers agree that AI use must be mediated by
pedagogical judgment, avoiding uncritical automation of teaching processes. The study concludes that,
while AI presents opportunities for innovation in higher education, its integration requires careful reflection
on the role of educators, professional ethics, and the need for training in the responsible use of these
technologies.
Isabel Macías Galeas, Lic. - Johanna González Arias, Ing.
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INTRODUCCIÓN
El auge de la inteligencia artificial (IA) ha redefinido los horizontes de la educación superior, tanto en sus
dinámicas administrativas como en los procesos pedagógicos. Herramientas de IA generativa como
ChatGPT, Copilot, Bard o Gemini se han posicionado como asistentes versátiles en la elaboración de
textos, generación de ideas, síntesis de contenidos y diseño de estructuras curriculares. Desde 2022, el
uso de estas tecnologías se ha extendido masivamente en entornos académicos, en parte gracias a su
accesibilidad y capacidad de ofrecer respuestas inmediatas en múltiples lenguajes y formatos (UNESCO
IESALC, 2023; Holmes y Tuomi, 2022).
En América Latina, este fenómeno ha sido observado con una mirada crítica por organismos como la
CEPAL, que advierten que, si bien la IA abre oportunidades significativas para mejorar la calidad y la
cobertura educativa, también puede profundizar las desigualdades existentes si no se integra con criterios
éticos, pedagógicos y de justicia digital. Uribe y Pedro (2023) destacan que muchas instituciones aún no
cuentan con marcos regulatorios ni con formación docente suficiente para enfrentar los desafíos de esta
tecnología en los procesos curriculares.
El creciente uso de IA en la planificación académica plantea tensiones importantes entre la eficiencia
técnica y la esencia pedagógica del trabajo docente. Si bien estas herramientas permiten ahorrar tiempo
y estructurar documentos con mayor rapidez, también corren el riesgo de suplantar la reflexión crítica y
contextualizada que caracteriza la práctica educativa. Como advierte Morales (2023), uno de los
principales peligros de la IA generativa es su capacidad para automatizar procesos creativos sin una
mediación ética, lo cual puede conducir a la despersonalización del acto educativo y a la pérdida de
profundidad pedagógica. En esta misma línea, Biesta (2017) sostiene que la educación no puede reducirse
a una lógica instrumental de eficiencia, sino que debe mantener su dimensión ética, subjetiva y formativa.
En esta línea, algunos autores alertan sobre los peligros de una “automatización acrítica” de los procesos
educativos, en la que el docente puede verse reducido a un operador de sistemas. González (2004)
advierte que la apropiación tecnológica sin una reflexión crítica puede provocar una subordinación del
pensamiento pedagógico a las lógicas instrumentales del mercado y la técnica. Freire (1998) ya advertía
sobre los riesgos de una pedagogía bancaria, desprovista de diálogo y conciencia. En el contexto actual,
esta advertencia adquiere nuevas formas: delegar completamente la creación de programas de clase en
herramientas de IA podría desdibujar el rol activo, ético y creativo del educador como sujeto pensante y
transformador.
El uso de IA en la producción de contenidos académicos también plantea interrogantes éticos que no
pueden ser ignorados. ¿Quién es el verdadero autor de un programa de clase elaborado con asistencia
de IA? ¿Qué responsabilidad asume el docente cuando presenta como suyo un contenido generado
parcialmente por algoritmos? Estos dilemas se enmarcan en una discusión más amplia sobre la autoría,
la integridad académica y la justicia educativa. Floridi y Cowls (2021) proponen una guía ética para la IA
basada en principios como la beneficencia, la no maleficencia, la autonomía, la justicia y la explicabilidad,
todos ellos aplicables al contexto educativo.
Una de las prácticas más preocupantes observadas en el uso de estas herramientas es la delegación total
del contenido al algoritmo, sin un proceso posterior de revisión crítica, adaptación contextual o verificación
pedagógica. Cuando el docente no introduce su experticia disciplinar ni filtra el contenido según las
necesidades específicas de sus estudiantes, se pierde el carácter deliberativo del acto educativo. Esta
falta de mediación profesional no solo compromete la calidad del aprendizaje, sino que también erosiona
el compromiso ético de formar con criterio, rigor y responsabilidad (Eaton, 2023; UNESCO, 2021). En este
sentido, utilizar la IA sin intervención humana no es innovación, sino automatización desprovista de sentido
pedagógico.
Entre la eficiencia y la ética: uso de la Inteligencia Artificial en la construcción de programas de clase.
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Aunque el uso de la IA en educación ha sido objeto de numerosos estudios recientes, la mayoría se ha
enfocado en su impacto sobre el aprendizaje estudiantil, los sistemas de evaluación automatizada o los
algoritmos de personalización del contenido. Pocos trabajos han atendido el modo en que los docentes
están apropiándose de estas tecnologías para transformar su propia práctica, especialmente en tareas
fundamentales como la planificación y la creación de recursos académicos. Como advierten Viñals y
Cuenca (2016) aún falta comprender en profundidad los procesos de apropiación tecnológica por parte del
profesorado desde una perspectiva de innovación pedagógica, más allá del mero uso instrumental de
herramientas digitales.
Este vacío se torna más crítico si se considera que la incorporación de la IA en la planificación académica
demanda no solo competencias digitales, sino también una reflexión ética, pedagógica y contextualizada.
Es necesario analizar cómo los docentes no solo adoptan, sino también resignifican estas tecnologías en
función de sus realidades institucionales, culturales y curriculares. De no hacerlo, corremos el riesgo de
reducir la innovación educativa a un ejercicio de imitación tecnológica, sin transformación real en los
procesos de enseñanza-aprendizaje.
Este vacío se acentúa en el contexto latinoamericano, donde los estudios empíricos sobre IA suelen
concentrarse en brechas digitales o en iniciativas de alfabetización tecnológica, pero no en la práctica
concreta de creación curricular. Aguilar et al. (2023) sugiere que la figura del docente como autor, curador
y adaptador de contenidos debe ser reconsiderada a la luz de los cambios tecnológicos. Este artículo
busca contribuir a esa línea de reflexión, dando voz a quienes ya están utilizando herramientas de IA para
construir sus programas de clase, desde la experiencia situada en instituciones de educación superior en
Ecuador.
A partir del contexto descrito, el presente artículo tiene como objetivo principal analizar las percepciones,
usos y dilemas ético-pedagógicos que enfrentan docentes de educación superior frente al uso de
herramientas de inteligencia artificial en la elaboración de programas de clase. La investigación se basa
en entrevistas cualitativas realizadas a ocho docentes creadores de contenido académico, con el fin de
recoger sus testimonios sobre las prácticas actuales, los beneficios percibidos, los riesgos identificados y
las estrategias para integrar estas tecnologías de manera crítica y responsable.
Las preguntas que guían este estudio se centran en comprender las experiencias y percepciones de los
docentes en la integración de la inteligencia artificial en la planificación académica. A partir de las
entrevistas realizadas, el estudio busca responder: ¿Cómo utilizan los docentes las herramientas de IA
generativa en la elaboración de programas de clase?, ¿De qué manera influye la IA en la eficiencia, calidad
y creatividad del contenido académico?, ¿Qué dilemas éticos y pedagógicos emergen en este proceso,
particularmente en relación con la autoría y la responsabilidad docente? y ¿Cómo equilibran los docentes
el uso de IA con su experticia disciplinar y el desarrollo de una planificación educativa significativa?
Estas interrogantes permiten analizar no solo los usos prácticos de la IA en la producción de contenidos
académicos, sino también las tensiones entre la automatización, la toma de decisiones pedagógicas y la
responsabilidad ética en la enseñanza. A través del análisis de testimonios docentes, este estudio aporta
una visión crítica sobre la incorporación de la IA en la educación superior, destacando tanto sus
oportunidades como sus riesgos en la transformación del rol docente y la planificación curricular.
MATERIA Y MÉTODOS
El presente estudio sigue un enfoque cualitativo, de carácter descriptivo y exploratorio, orientado a
comprender las percepciones y experiencias de docentes de educación superior sobre el uso de
herramientas de inteligencia artificial en la creación de programas de clase. Se empleó el método de
entrevistas semiestructuradas, lo que permitió captar el discurso de los participantes de manera flexible y
profunda, abordando aspectos como motivaciones, beneficios, riesgos y tensiones éticas en el uso de IA
en su práctica docente. Este enfoque se justifica en la necesidad de explorar un fenómeno en proceso de
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consolidación, del cual aún existen pocos estudios que documenten experiencias docentes reales en
entornos académicos (Ramírez y Valenzuela, 2017).
La muestra estuvo conformada por ocho docentes de educación superior en Ecuador, seleccionados
mediante muestreo intencional. Todos los participantes eran creadores activos de contenido académico,
con experiencia en la planificación y diseño de programas de clase en sus respectivas disciplinas. Los
criterios de inclusión fueron:
1. Ser docente en una institución de educación superior.
2. Haber utilizado herramientas de IA generativa (ChatGPT, Copilot, Gemini u otras) en la elaboración
de programas de clase.
3. Tener al menos un año de experiencia en la creación de contenidos académicos estructurados.
Se obtuvo consentimiento informado de todos los participantes, garantizando la confidencialidad de sus
identidades y el uso exclusivo de los datos para fines investigativos. Para la recolección de datos, se diseñó
una guía de entrevista semiestructurada con preguntas abiertas enfocadas en:
• Modalidad y frecuencia de uso de IA en la creación de programas de clase.
• Beneficios y dificultades percibidas en la integración de IA en la planificación académica.
• Impacto de la IA en la autoría y calidad del contenido docente.
• Consideraciones éticas en el uso de herramientas generativas.
Las entrevistas se llevaron a cabo entre enero y febrero de 2025, en modalidad virtual, a través de
plataformas como Zoom y Google Meet. La duración promedio de cada entrevista fue de 30 a 45 minutos,
y fueron grabadas y transcritas con autorización de los participantes.
El análisis de datos se realizó mediante análisis de contenido cualitativo, con un enfoque temático e
inductivo. Se aplicó un proceso de codificación manual, organizando las respuestas en categorías
emergentes que reflejan patrones en el uso de la IA por parte de los docentes. Estas categorías incluyeron:
1. Uso estratégico de la IA (como herramienta de apoyo o generadora de contenido).
2. Riesgos y preocupaciones (automatización acrítica, dependencia tecnológica, dilemas éticos).
3. Impacto en la enseñanza (mejoras en eficiencia vs. pérdida de autonomía y creatividad docente).
Los hallazgos se contrastaron con la literatura existente sobre IA en educación para identificar
convergencias y vacíos en el conocimiento actual. No se aplicaron análisis estadísticos, dado el enfoque
cualitativo del estudio.
RESULTADOS
La presente sección expone los hallazgos obtenidos a partir de las entrevistas realizadas a ocho docentes
de educación superior que han utilizado inteligencia artificial en la planificación de programas de clase. Se
identificaron tendencias clave en el uso de IA, ventajas y desventajas percibidas, tensiones éticas, y
estrategias de integración en la práctica docente. Los resultados se presentan organizados en función de
las preguntas de investigación, sin interpretaciones ni discusión, lo cual será abordado en la siguiente
sección.
La mayoría de los docentes entrevistados manifestó haber integrado IA generativa en la planificación
académica como una herramienta de apoyo en tareas como la estructuración de contenidos, generación
de ideas y mejora de la redacción. Las plataformas más mencionadas fueron ChatGPT, Gemini y Copilot,
utilizadas principalmente para crear esquemas de planificación, diseñar objetivos de aprendizaje y elaborar
actividades didácticas. Sin embargo, se identificaron diferencias en la profundidad del uso: algunos
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docentes utilizan la IA solo para obtener sugerencias iniciales, mientras que otros delegan la mayor parte
del proceso sin modificaciones significativas.
El análisis cualitativo permitió agrupar las respuestas en tres categorías de uso de la IA: a) Uso estratégico,
donde el docente revisa y adapta el contenido generado; b) Uso mecánico, donde se emplea la IA sin
modificaciones sustanciales; y c) Rechazo de la IA, donde el docente evita su uso por consideraciones
éticas o metodológicas.
Entre los beneficios identificados, el más mencionado fue la reducción del tiempo de planificación, ya que
la IA permite estructurar documentos de manera rápida. Asimismo, algunos docentes indicaron que estas
herramientas facilitan la organización de ideas y la formulación de actividades alineadas con los objetivos
del curso. Otro aspecto destacado fue la mejora en la redacción y coherencia de los programas de clase,
especialmente en docentes con poca experiencia en la estructuración curricular. Adicionalmente, algunos
participantes resaltaron que la IA contribuye a la personalización de la enseñanza, ya que puede generar
múltiples versiones de un mismo contenido, adaptadas a distintos niveles de complejidad o metodologías
pedagógicas. No obstante, estos mismos docentes reconocieron que esta capacidad depende del criterio
humano para evaluar la pertinencia de los ajustes propuestos.
Los docentes señalaron varias limitaciones en el uso de IA en la planificación académica. Una de las
preocupaciones más recurrentes fue la falta de originalidad en los contenidos generados, ya que, aunque
la IA produce textos bien estructurados, estos pueden carecer de profundidad o contextualización. Algunos
participantes indicaron que, al utilizar IA sin modificaciones, los programas de clase tienden a volverse
repetitivos o genéricos.
Otro riesgo señalado fue la dependencia excesiva de la IA, lo que podría afectar el desarrollo de
habilidades críticas en los docentes. En este sentido, se destacó que algunos educadores, especialmente
aquellos con poca experiencia, tienden a confiar demasiado en la IA sin realizar ajustes o revisiones
rigurosas. Esto plantea un desafío en términos de autoría pedagógica, ya que el rol del docente se diluye
si no participa activamente en la validación del contenido generado.
Desde una perspectiva ética, algunos docentes expresaron su preocupación por la transparencia en el uso
de IA, cuestionando si debería declararse explícitamente en los programas de clase qué partes fueron
generadas por algoritmos. También se debatió sobre la posibilidad de que los estudiantes perciban la IA
como una sustitución del rol docente en la planificación curricular.
Ante estas preocupaciones, los docentes identificaron varias estrategias para garantizar un uso
pedagógicamente responsable de la IA. La principal recomendación fue utilizar estas herramientas como
un asistente complementario, sin delegar completamente el diseño curricular. También se sugirió que las
instituciones educativas desarrollen directrices sobre el uso ético de IA en la planificación académica, con
énfasis en la autoría y la personalización de contenidos.
Otra estrategia mencionada fue la necesidad de formación docente en inteligencia artificial aplicada a la
educación, con el objetivo de mejorar la capacidad crítica del profesorado para evaluar los contenidos
generados. Los entrevistados coincidieron en que el uso eficaz de la IA no solo depende de la tecnología
en sí, sino del criterio profesional que se aplique en su integración.
Tabla 1. Resumen de los principales hallazgos
Categoría
Hallazgos principales
Uso de IA
Mayoría la usa para estructurar programas de clase; algunos
delegan completamente el proceso, otros la rechazan.
Beneficios percibidos
Reducción de tiempo, mejora en la redacción, generación de
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Categoría
Hallazgos principales
ideas y adaptación de contenidos.
Limitaciones y preocupaciones
Falta de originalidad, riesgo de dependencia, pérdida de la
autoría pedagógica, dilemas éticos.
Estrategias propuestas
Uso crítico de la IA, formación docente, establecimiento de
directrices institucionales.
Fuente: Entrevistas realizadas a docentes de educación superior en Ecuador.
El análisis de las entrevistas permitió identificar diferentes niveles de apropiación de la inteligencia artificial
en la planificación académica. Como se observa en el Gráfico 1, los docentes entrevistados se agruparon
en tres categorías principales según su forma de emplear la IA:
Uso estratégico (50%): La mitad de los participantes mencionó que utiliza la IA como una herramienta de
apoyo, integrándola en la creación de programas de clase, pero realizando ajustes y revisiones críticas
sobre los contenidos generados. Estos docentes consideran que la IA facilita la estructuración y
optimización del tiempo, pero insisten en la importancia de la mediación pedagógica y la validación de la
información.
Uso mecánico (37%): Un porcentaje significativo de docentes indicó que emplea la IA de manera
mecánica, confiando en las respuestas generadas sin modificaciones sustanciales. En estos casos, el rol
docente se limita a copiar y pegar los contenidos sugeridos, lo que plantea preocupaciones sobre la pérdida
de autoría académica y el debilitamiento del pensamiento pedagógico reflexivo.
Rechazo de la IA (13%): Un grupo menor de docentes expresó su negativa a incorporar IA en la
planificación académica. Entre los motivos más recurrentes, destacaron la falta de confianza en la precisión
de los contenidos generados, así como dilemas éticos relacionados con la transparencia y la posible
homogeneización del conocimiento. Estos datos se presentan en el Gráfico 1.
Gráfico 1. Distribución del uso de IA en la planificación académica
Fuente: Elaboración propia con base en entrevistas a docentes.
En cuanto a los beneficios percibidos, la mayoría de los docentes coincidió en que el uso de IA permite
optimizar el tiempo de planificación académica, mejorar la organización de ideas y facilitar la redacción de
Entre la eficiencia y la ética: uso de la Inteligencia Artificial en la construcción de programas de clase.
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contenidos curriculares. Un grupo menor de entrevistados destacó la posibilidad de personalizar los
programas de clase según las necesidades de los estudiantes. Estos resultados se presentan en el Gráfico
2.
Gráfico 2. Beneficios percibidos del uso de IA en la planificación académica.
Fuente: Elaboración propia con base en entrevistas a docentes.
Por otro lado, los docentes también identificaron diversas limitaciones en el uso de IA. La falta de
originalidad fue la preocupación más mencionada, seguida de la dependencia excesiva y la posible pérdida
de autoría docente en la planificación académica. Algunos participantes también manifestaron inquietudes
sobre los dilemas éticos, particularmente en relación con la transparencia del uso de IA en el diseño
curricular. Estos hallazgos se presentan en el Gráfico 3.
Gráfico 3. Limitaciones percibidas del uso de IA en la planificación académica.
Fuente: Elaboración propia con base en entrevistas a docentes.
A partir del análisis de las entrevistas, se identificaron tanto beneficios como limitaciones en el uso de IA
para la planificación académica. Los hallazgos principales se resumen en la Tabla 2.
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Tabla 2. Beneficios y limitaciones percibidos del uso de IA en la planificación académica
Categoría
Porcentaje de docentes (%)
Ahorro de tiempo
75
Organización de ideas
60
Mejora de redacción
55
Personalización de
contenidos
40
Falta de originalidad
65
Dependencia excesiva
50
Pérdida de autoría
45
Dilemas éticos
30
Fuente: Elaboración propia con base en entrevistas a docentes.
DISCUSIÓN
Los hallazgos de este estudio reflejan un uso heterogéneo de la IA en la planificación académica,
evidenciando tres principales tendencias entre los docentes entrevistados: el uso estratégico, el uso
mecánico y el rechazo de la IA. Estos resultados responden a la primera pregunta de investigación sobre
cómo los docentes perciben y emplean herramientas de IA en la elaboración de programas de clase. La
mayoría de los participantes (50%) indicó que utiliza la IA como un asistente para agilizar la planificación,
pero con revisión y ajustes críticos. Sin embargo, un grupo considerable (37%) expresó que delega el
proceso a la IA sin realizar modificaciones significativas, lo que sugiere una dependencia tecnológica que
podría comprometer la autoría pedagógica. Finalmente, un 13% manifestó su rechazo total al uso de estas
herramientas, argumentando preocupaciones éticas y metodológicas.
Estos resultados confirman parcialmente la hipótesis inicial del estudio, según la cual la IA está siendo
adoptada progresivamente por los docentes para la creación de contenidos académicos, pero también
genera tensiones en términos de calidad, autoría y ética profesional. En particular, se identificó que los
docentes con más experiencia en planificación son quienes más filtran y adaptan los contenidos generados
por IA, mientras que los menos experimentados tienden a confiar más en las sugerencias automáticas sin
realizar ajustes profundos.
Los hallazgos obtenidos concuerdan con estudios recientes que han señalado la creciente integración de
la IA en la educación superior y sus implicaciones pedagógicas. Según Uribe y Pedró (2023), la adopción
de IA en universidades latinoamericanas ha crecido rápidamente, pero aún existen vacíos en la formación
docente sobre su uso crítico. De manera similar, Aguilar et al. (2024) destacan que, aunque la IA puede
mejorar la eficiencia en la planificación académica, su uso acrítico puede erosionar la construcción reflexiva
del conocimiento.
Por otro lado, la preocupación de algunos docentes por la falta de originalidad y la dependencia tecnológica
está en línea con lo planteado por Morales (2023), quien advierte que la IA generativa puede conducir a la
homogeneización de los contenidos educativos si no se aplica con un criterio pedagógico riguroso.
Asimismo, la inquietud sobre la transparencia en la autoría de los programas de clase se relaciona con los
planteamientos de Floridi y Cowls (2021) sobre la ética en el uso de IA en entornos académicos.
No obstante, algunos resultados contrastan con investigaciones previas. Por ejemplo, Ramírez y
Valenzuela (2017) sugieren que la apropiación tecnológica de los docentes tiende a ser más reflexiva
cuando se acompaña de formación específica, lo cual no se reflejó en este estudio, ya que incluso docentes
con experiencia indicaron confiar excesivamente en los contenidos generados por IA sin realizar ajustes
significativos.
Los hallazgos de esta investigación tienen implicaciones directas para el desarrollo de estrategias de
formación docente en el uso de IA en educación superior. Primero, la diferenciación entre el uso estratégico
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y mecánico de la IA sugiere que las instituciones educativas deben proporcionar lineamientos claros sobre
cómo integrar estas herramientas sin comprometer la calidad pedagógica. Además, este estudio resalta la
necesidad de fomentar el pensamiento crítico en la planificación académica, para evitar una dependencia
pasiva de los algoritmos y asegurar que la IA se utilice como un complemento, y no como un sustituto del
juicio docente.
Desde una perspectiva ética, estos resultados también sugieren que las universidades deberían establecer
políticas de transparencia respecto al uso de IA en la elaboración de programas de clase. Una
recomendación clave sería la incorporación de declaraciones de uso de IA en los documentos académicos,
para garantizar que los estudiantes y colegas docentes comprendan en qué medida estos recursos han
sido generados por inteligencia artificial y validados por un profesional.
A pesar de los aportes de esta investigación, existen algunas limitaciones que deben considerarse. En
primer lugar, el estudio se basó en un número reducido de entrevistas (ocho docentes), lo que limita la
generalización de los resultados. Si bien el enfoque cualitativo permite un análisis detallado de
percepciones y experiencias, una muestra más amplia permitiría identificar tendencias con mayor
representatividad.
Otra limitación es que el estudio no abordó diferencias significativas según la disciplina de enseñanza. Es
posible que el uso de IA en la planificación académica varíe dependiendo del área de conocimiento (por
ejemplo, ciencias exactas vs. humanidades), lo cual podría ser explorado en futuras investigaciones.
Asimismo, no se midió el impacto real de la IA en la calidad de los programas de clase generados, lo que
deja abierta la pregunta sobre si la planificación asistida por IA realmente mejora el aprendizaje de los
estudiantes.
Dado que el uso de IA en la educación es un fenómeno emergente, futuras investigaciones podrían
enfocarse en diversas líneas de análisis para comprender mejor su impacto y optimizar su integración en
la enseñanza superior. En primer lugar, estudios comparativos por áreas disciplinares permitirían evaluar
si la IA es utilizada de manera diferencial según la materia impartida, identificando patrones específicos en
su aplicación. Asimismo, evaluaciones longitudinales podrían analizar cómo evoluciona la apropiación
docente de estas herramientas a lo largo del tiempo, determinando si el nivel de experiencia influye en su
uso crítico. Otro aspecto clave es el análisis del impacto en el aprendizaje estudiantil, explorando si los
programas de clase generados con IA tienen efectos positivos o negativos en el rendimiento académico
Además de sus implicaciones teóricas, este estudio tiene aplicaciones prácticas en la educación superior,
ya que sus hallazgos pueden ser utilizados por universidades y centros de formación docente para diseñar
programas de capacitación sobre IA aplicada a la planificación académica, promoviendo un uso reflexivo
y crítico de estas herramientas. Asimismo, es fundamental establecer lineamientos institucionales sobre la
ética en el uso de IA en educación, lo que contribuiría a minimizar riesgos relacionados con la autoría
pedagógica y la posible dependencia tecnológica. Además, se recomienda fomentar una cultura de
transparencia en el uso de IA en la enseñanza, incentivando a los docentes a documentar y justificar el
grado de intervención de estas herramientas en la planificación de sus clases. De esta manera, los
hallazgos de este estudio pueden servir como base para la formulación de políticas educativas que regulen
el uso de IA en la planificación docente, garantizando su implementación bajo principios de calidad, ética
y responsabilidad profesional en la enseñanza universitaria.
A pesar de sus limitaciones, este estudio presenta varias fortalezas. En primer lugar, aborda un tema poco
explorado en la literatura académica, aportando datos cualitativos sobre la experiencia real de docentes
en el uso de IA en la planificación educativa. Además, el uso de entrevistas permitió capturar percepciones
detalladas y diversas posturas sobre los beneficios y riesgos de la IA en la enseñanza.
Otra fortaleza es que los hallazgos proporcionan insumos concretos para la toma de decisiones en
educación superior, ayudando a diseñar estrategias de formación docente y regulación del uso de IA en la
planificación académica. Finalmente, la estructura metodológica del estudio asegura que los resultados
sean replicables en otros contextos educativos.
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CONCLUSIÓN
Este estudio permitió comprender cómo docentes de educación superior en Ecuador están integrando
herramientas de inteligencia artificial en la elaboración de programas de clase, revelando un panorama
complejo en el que conviven usos estratégicos, mecánicos y posturas de rechazo. Los resultados muestran
que, si bien la IA representa un recurso potente para optimizar el tiempo y mejorar la organización del
contenido, su aplicación sin una mediación crítica puede afectar la calidad pedagógica, la autoría
académica y la ética docente. Los hallazgos evidencian que el modo en que se usa la IA no depende
exclusivamente de la tecnología, sino del criterio, experiencia y compromiso del educador.
La investigación cumplió su objetivo de analizar las percepciones, beneficios, desafíos y dilemas éticos
que emergen en el uso de IA en la planificación académica. Las entrevistas confirmaron que estas
tecnologías están siendo utilizadas con distintos niveles de profundidad y reflexión, y que su incorporación
exige más que competencias técnicas: requiere un marco ético y pedagógico que oriente su aplicación.
En términos prácticos, los resultados tienen importantes implicaciones para el diseño de políticas
institucionales, programas de formación docente y estrategias de acompañamiento en la implementación
de tecnologías emergentes en la educación superior. La formulación de lineamientos éticos, el fomento de
la transparencia en el uso de IA y la capacitación en pensamiento crítico y diseño curricular se presentan
como acciones clave para una integración responsable.
Entre las limitaciones del estudio se encuentran el tamaño reducido de la muestra y la falta de
segmentación por disciplinas, lo cual limita la generalización de los resultados. Sin embargo, estas
restricciones también abren nuevas preguntas para investigaciones futuras, que podrían explorar el
impacto de la IA en diferentes contextos, su efecto real sobre los aprendizajes estudiantiles, y las mejores
prácticas para una apropiación crítica y situada de estas herramientas.
En definitiva, este estudio contribuye a la reflexión sobre el papel del docente en tiempos de automatización
educativa, recordando que, aun en entornos mediados por algoritmos, la enseñanza sigue siendo un acto
humano, ético y transformador.
REFERENCIAS
1. Aguilar, G., Esquivel-Gámez, I., Edel-Navarro, R., y Veytia-Buchelli, M. G. (2024). La IA en el
desarrollo de competencias investigativas en el posgrado. Alteridad. Revista de Educación, 19(2),
162–172. https://doi.org/10.17163/alt.v19n2.2024.01
2. Biesta, G. (2007). El riesgo de educar: El riesgo como virtud educativa en un mundo sometido a la
seguridad. Aprender a Pensar. https://n9.cl/1g3trd
3. Eaton, S. E. (2023). Generative artificial intelligence and academic integrity: An urgent call to
action. International Journal for Educational Integrity, 19, Article 4. https://doi.org/10.1007/s40979-
023-00144-1
4. Floridi, L., y Cowls, J. (2021). A unified framework of five principles for AI in society. Harvard Data
Science Review, 1(1). https://doi.org/10.1162/99608f92.8cd550d1
5. Freire, P. (1998). Pedagogía del oprimido (30.ª ed.). Siglo XXI Editores. https://n9.cl/s1kv5
6. González, M. A. (2004). La educación en el contexto de la sociedad digital: una aproximación
crítica. Revista Mexicana de Investigación Educativa, 9(22), 37–62. https://n9.cl/qsu8e
7. Holmes, W., y Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. Publications Office
of the European Union. https://n9.cl/isjyh
8. Morales Morgado, E. M. (2023). La inteligencia artificial generativa en la educación: luces y
sombras. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 239–255.
https://doi.org/10.5944/ried.26.1.35523
9. Ramírez Montoya, M. S., y Valenzuela González, J. R. (2017). Apropiación tecnológica en
docentes de educación superior: una perspectiva desde la innovación educativa. Revista
Electrónica de Investigación Educativa, 19(3), 104–115. https://n9.cl/x4xnaj
10. UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. https://n9.cl/4zoy2m
Entre la eficiencia y la ética: uso de la Inteligencia Artificial en la construcción de programas de clase.
117
Vol.13 No.1, ISSN 1390-9789, abril, 2025
11. UNESCO IESALC. (2023). La inteligencia artificial en la educación superior: una mirada crítica
desde América Latina y el Caribe. https://n9.cl/dzhkd
12. Uribe, C., y Pedró, F. (2023). La inteligencia artificial en la educación superior: una mirada crítica
desde América Latina y el Caribe. CEPAL. https://n9.cl/dzhkd
13. Viñals Blanco, A., y Cuenca, M. (2016). La competencia digital docente: La gran olvidada en la
formación inicial del profesorado. Revista Interuniversitaria de Formación del Profesorado,
86(30.3), 103–114. https://n9.cl/x4xnaj