Riesgos académicos en el uso de Inteligencia Artificial (IA) por estudiantado de universidades públicas
DOI:
https://doi.org/10.37431/conectividad.v7i3.504Palabras clave:
Dependencia, Enseñanza pública, Estudiante universitario, Inteligencia artificial, Tecnología educacionalResumen
El objetivo fue identificar los riesgos académicos en el uso de la Inteligencia Artificial (IA) para actividades escolares desde la perspectiva del estudiantado universitario. Se fundamentó en la política de la UNESCO de enfoques pedagógicos centrados en el ser humano y mejora del aprendizaje. Fue cualitativo-fenomenológico, participaron 58 estudiantes de 16 universidades públicas de Colombia, Brasil, México, Argentina, Chile e Italia que cumplían con los criterios de inclusión: cursar clases y haber empleado IA el último año. Se utilizó la técnica proyectiva de construcción para recolectar los datos a través de una guía de tópicos que recuperó la narrativa, fue incorporada en Google Forms y enviada vía WhatsApp. Se realizó un análisis de contenido de las narrativas en MAXQDA2024, asistido de herramientas visuales como MAXMapas y frecuencias de códigos. Se obtuvieron 57 segmentos codificados, emergiendo tres categorías sobre los riesgos académicos, ordenados de mayor a menor saturación: limitación al aprendizaje por la IA, referido a perder capacidades de razonamiento, plagio por la IA, como fuentes no confiables y plagio y dependencia a la IA, referido a la necesidad de su uso. Se concluye que la narrativa del estudiantado refleja preocupaciones relacionadas con el desarrollo cognitivo, ética académica y autonomía intelectual. El estudio aporta evidencias para el diseño de estrategias pedagógicas reguladas y políticas educativas alineadas al movimiento internacional centrado en maximizar los beneficios y mitigar riesgos del uso de la IA.
Citas
Albanesi, B., Casciaro, R. Acquaro, J., Casabona, E., Molineris, I., Sciretti, M., Olagnero, J. M., Clari, M. & Dimonte, V. (2025). Percezioni ed esperienze nell'uso dell'Intelligenza Artificiale Generativa tra gli studenti universitari. Uno studio qualitativo descrittivo. Tutor, 24(1), 25-45. https://doi.org/10.13135/1971-8551/11083
Báez Montero, I. C., González-Montesino, R. H., Bao Fente, M. C. y Longa Alonso, B. (2020). Los informantes de un corpus de lengua de signos española: tecnológico, representativo y con portabilidad: CORALSE. Estudios Inter lingüísticos, 8, 13-32. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7663950
Corral de Franco, Y. (2022). Validez y confiabilidad en instrumentos de investigación: una mirada teórica. Revista Ciencias de la Educación, 32(60), 562-586. http://www.servicio.bc.uc.edu.ve/educacion/revista/60/art06.pdf
Cortés, M. (20 de febrero de 2025). La inteligencia artificial en educación: cinco transformaciones clave para 2025. Infobae. https://www.infobae.com/educacion/2025/02/20/la-inteligencia-artificial-en-la-educacion-cinco-transformaciones-clave-para-2025
Hecker, J. & Kalpokas, N. (2026). Guía fundamental de la investigación cualitativa. Atlas.ti. https://atlasti.com/es/guias
Hernández González, M., Ramos Quiroz, J. M., Chávez Maciel, F. J. & Trejo Cázares, M. del C. (2024). Ventajas y riesgos de la Inteligencia Artificial Generativa desde la percepción de los estudiantes de educación superior en México. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–19. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-495
Loayza-Maturrano, E. F. (2020). La investigación cualitativa en Ciencias Humanas y Educación. Criterios para elaborar artículos científicos. EDUCARE ET COMUNICARE. Revista de Investigación de la Facultad de Humanidades, 8(2), 56-66. https://doi.org/10.35383/educare.v8i2.536
MAXQDA. (2026). Análisis de contenido con MAXQDA. https://www.maxqda.com/content-analysis
Milinković, A., Vuleta, D. & Babić, I. (2024, del 20 de mayo). Student perception of using generative AI tools in relation to academic integrity and their advantages and disadvantages. 2024 47th MIPRO ICT and Electronics Convention (MIPRO), Opatija, Croatia, pp. 601-606. https://doi.org/10.1109/MIPRO60963.2024.10569274
Morales Chávez, G., Peña Pérez, B., Hernández Corona, A. & Carpio Ramírez, C.A. (2023). Análisis e intervención en el riesgo académico en educación superior. Revista Iberoamericana ConCiencia, 8(Especial), 1-22. https://doi.org/10.32654/ConCiencia/eds.especial-1
Núñez-Valdéz, K. P., Sepulveda-Irribarra, C. A., Villegas-Dianta, C. A. & Castillo-Paredes, A. J. (2025). Inteligencia artificial y formación docente: análisis desde las percepciones estudiantiles. Formación Universitaria, 18(4), 1-12. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062025000400001
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. [UNESCO]. (30 de agosto de 2023). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. UNESCO. https://www.unesco.org/es/articles/recomendacion-sobre-la-etica-de-la-inteligencia-artificial
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. [UNESCO]. (4 de abril de 2024a). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. UNESCO. https://www.unesco.org/es/articles/guia-para-el-uso-de-ia-generativa-en-educacion-e-investigacion
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. [UNESCO]. (17 de mayo de 2024b). El uso de la IA en la educación: decidir el futuro que queremos. UNESCO. https://www.unesco.org/es/articles/el-uso-de-la-ia-en-la-educacion-decidir-el-futuro-que-queremos
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. [UNESCO]. (23 de enero de 2025a). La UNESCO destaca el papel de la inteligencia artificial en la educación en el Congreso Futuro 2025. UNESCO. https://www.unesco.org/es/articles/la-unesco-destaca-el-papel-de-la-inteligencia-artificial-en-la-educacion-en-el-congreso-futuro-2025
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. [UNESCO]. (28 de mayo de 2025b). Marco de competencias para docentes en materia de IA. UNESCO. https://www.unesco.org/es/articles/marco-de-competencias-para-docentes-en-materia-de-ia
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. [UNESCO]. (28 de mayo de 2025c). Marco de competencias para estudiantes en materia de IA. UNESCO. https://www.unesco.org/es/articles/marco-de-competencias-para-estudiantes-en-materia-de-ia
Organization for Economic Cooperation and Development. [OCDE]. (2024). AI Principles. OCDE. https://www.oecd.org/en/topics/ai-principles.html
Qasem, F. (2023). ChatGPT in scientific and academic research: Future fears and reassurances. Library Hi Tech News, 40(3), 30–32. https://doi.org/10.1108/LHTN-03-2023-0043
Real Academia Española. (2024). Riesgo. RAE. https://dle.rae.es/riesgo%20?m=form
Ribas, F. B. & Provasi, M. R. (5 de diciembre de 2024). Adopción de inteligencia artificial generativa: percepciones de alumnos de ciencias económicas. XX Simposio Regional de Investigación Contable, La Plata, Argentina. https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/175480
Rodríguez, A., Viñar, M. E., Reyno, M., De Luca, M., Sosa Gonzalez, M. N. y Martínez, M. P. (2020). La ética en el encuentro. Reflexiones a partir de la instrumentación del Consentimiento Informado en investigaciones cualitativas. Psicología, Conocimiento y Sociedad, 10(1), 261-291. https://doi.org/10.26864/PCS.v10.n1.12
Sánchez Bracho, M., Fernández, M. & Diaz, J. (2021). Técnicas e instrumentos de recolección de información: análisis y procesamiento realizado por el investigador cualitativo. Revista Científica UISRAEL, 8(1), 107-121. https://doi.org/10.35290/rcui.v8n1.2021.400
Silverio, M. (2026, 5 de enero). ChatGPT: Número de usuarios y estadísticas. PrimeWeb. https://www.primeweb.com.mx/chatgpt-usuarios-estadisticas
Stewart, L. (2026). Método de muestreo por conveniencia en la investigación. Atlas.ti. https://atlasti.com/es/research-hub/muestreo-de-conveniencia
Valdez Corral, L. A. y Tapia Ruelas, C. S. (2025). Recomendaciones éticas sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) en educación superior: revisión sistemática. Diálogos sobre Educación, 34(16), 1-25. https://doi.org/10.32870/dse.v0i34.1743
Vega-Reinel, S. V., Palacios-Zuñiga, R. M., Pazmiño-Gaibor, Á. X., Peña, P. M. & García-Laje, C. A. (2025). Implicaciones éticas del uso de inteligencia artificial generativa en la formación universitaria, dilema entre la innovación tecnológica y la responsabilidad académica. Revista Científica Arbitrada De Investigación En Comunicación, Marketing Y Empresa REICOMUNICAR. ISSN 2737-6354., 8(15), 833-851. https://reicomunicar.org/index.php/reicomunicar/article/view/428
Vieira Cardoso, M., Gomes Júnior, C. S., Cavalcante Gonçalves, A. & Ribeiro Júnior, J. (2025). Inteligência artificial na escrita acadêmica: perspectivas críticas e implicações. Revista Mediação, 20(1), 156-170. https://www.revista.ueg.br/index.php/mediacao/article/view/17608
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