REPSI
- Revista Ecuatoriana de Psicología
https://repsi.org
Volumen 7, Número 19, septiembre-diciembre 2024
ISSN: 2661-670X
ISSN-L: 2661-670X
pp. 507 - 517
Inteligencia
artificial en el aula: nuevas estrategias para la enseñanza y aprendizaje en la educación
media
Artificial
intelligence in the classroom: new strategies for teaching and learning in
secondary education
Inteligência
artificial na sala de aula: novas estratégias de ensino e aprendizagem no
ensino secundário
Xiomara Tatiana
Montoya Carvajal
xiomara.montoya@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0007-8048-1201
Alva Azucena Ponce Heredero
alva.ponce@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0001-8523-6981
Jessica
Alexandra Miranda Montes
jessica.miranda@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0000-4630-7532
Xavier Remigio Coloma
Cevallos
redmil@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0000-6862-7529
Escuela de Educación
Básica “Miguel Valverde”. Milagro, Ecuador
Recibido 6 de junio 2024
/ Aceptado 3 de julio 2024 / Publicado 9 de septiembre 2024
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https://doi.org/10.33996/repsi.v7i19.138
RESUMEN
La inteligencia artificial (IA) es
fundamental para la educación del siglo XXI ya que permite la personalización
del aprendizaje. El objetivo de esta investigación fue realizar una
revisión sistemática sobre el impacto de la inteligencia artificial en la enseñanza
y el aprendizaje en la educación media. La presente investigación fue
desarrollada bajo un enfoque cuantitativo, con un diseño longitudinal
retrospectivo y un alcance descriptivo. Para llevar a cabo este estudio, se
utilizaron diversas bases de datos académicas, como SciELO,
Latindex, Dialnet y Redalyc, abarcando los años desde 2015 a julio de 2024.
Fueron incluidos en el estudio 15 informes científicos, SciELO=
5, Latindex= 4, Dialnet= 4
y Redalyc= 2. Los estudios seleccionados reflejan una
amplia variedad de enfoques sobre la integración de la inteligencia artificial
(IA) en la educación media. En general, todos los trabajos coinciden en
reconocer el potencial de la IA para mejorar el aprendizaje y la enseñanza,
aunque abordan diferentes aspectos y contextos. Los estudios analizados
reflejan un consenso sobre el potencial de la inteligencia artificial (IA) para
transformar la educación media, destacando tanto sus beneficios como sus
desafíos.
Palabras clave: Educación media;
Impacto de la inteligencia artificial; Personalización del aprendizaje
ABSTRACT
Artificial
intelligence (AI) is fundamental for 21st-century education as it allows for
the personalization of learning. The objective of this research was to
conduct a systematic review on the impact of artificial intelligence on
teaching and learning in secondary education. This research was developed under
a quantitative approach, with a retrospective longitudinal design and a
descriptive scope. To carry out this study, various academic databases were
used, such as SciELO, Latindex,
Dialnet, and Redalyc,
covering the years from 2015 to July 2024. A total of 15 scientific reports
were included in the study: SciELO= 5, Latindex= 4, Dialnet= 4, and Redalyc= 2. The selected
studies reflect a wide variety of approaches to the integration of artificial
intelligence (AI) in secondary education. In general, all the works agree on
recognizing the potential of AI to improve learning and teaching, although they
address different aspects and contexts. The analyzed studies reflect a
consensus on the potential of artificial intelligence (AI) to transform
secondary education, highlighting both its benefits and challenges.
Key words: Middle school education; Impact of artificial intelligence;
Personalization of learning
RESUMO
A inteligência
artificial (IA) é fundamental para a educação do século XXI, pois permite a
personalização da aprendizagem. O objetivo desta pesquisa foi realizar
uma revisão sistemática sobre o impacto da inteligência artificial no ensino e
na aprendizagem na educação secundária. Esta pesquisa foi desenvolvida sob uma
abordagem quantitativa, com um desenho longitudinal retrospectivo e um escopo
descritivo. Para realizar este estudo, foram utilizadas diversas bases de dados
acadêmicas, como SciELO, Latindex, Dialnet e Redalyc, abrangendo os anos de 2015 a julho de 2024. Foram
incluídos no estudo 15 relatórios científicos: SciELO= 5, Latindex= 4, Dialnet= 4 e Redalyc= 2. Os
estudos selecionados refletem uma ampla variedade de abordagens sobre a
integração da inteligência artificial (IA) na educação secundária. Em geral,
todos os trabalhos concordam em reconhecer o potencial da IA para melhorar a
aprendizagem e o ensino, embora abordem diferentes aspectos e contextos. Os
estudos analisados refletem um consenso sobre o potencial da inteligência
artificial (IA) para transformar a educação secundária, destacando tanto seus
benefícios quanto seus desafios.
Palavras-chave: Ensino secundário; Impacto da inteligência artificial; Personalização
da aprendizagem
INTRODUCCIÓN
La sociedad atraviesa una profunda transición en el
siglo XXI, caracterizada por cambios constantes en los ámbitos tecnológico,
económico y social. El flujo abrumador de información y el ritmo acelerado de
estas transformaciones complican su acceso y comprensión. Ante esta
encrucijada, es crucial redefinir nuestras aproximaciones a la educación. Hoy,
se busca una educación personalizada y a demanda, que trascienda lo superficial
y promueva un aprendizaje profundo y significativo, adaptándose a las
necesidades individuales de cada persona (Bernate,
2021).
Para
ello, las herramientas tecnológicas, como
MOOCs, clusters y bases de
datos, facilitan un aprendizaje dinámico y en constante evolución. Sin embargo,
no siempre promueven la socialización de una alfabetización, centrándose en la
adquisición de información y el acceso a los conocimientos acumulados
históricamente. Es crucial que estas tecnologías educativas fomenten las
prácticas sociales de acción e interacción con el conocimiento, para así lograr
una educación verdaderamente significativa y transformadora en el siglo XXI (Mata,
2023).
Hasta hace poco, la educación parecía desconectada
del mundo moderno, aferrándose a viejas tradiciones y métodos monótonos que
llevaban a la rápida olvido de la información. Los
estudiantes eran considerados receptores pasivos en un sistema estandarizado.
Sin embargo, estamos en un punto de inflexión: la educación está evolucionando
para adaptarse a las demandas del siglo XXI. Se busca fomentar el pensamiento
crítico, la creatividad y la colaboración, priorizando la construcción de
conocimientos sobre la simple adquisición de información, y abriendo paso a
nuevas metodologías que preparen a los estudiantes para un mundo en constante
cambio (González, 2023).
La inteligencia artificial (IA) es una rama de la
informática que desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que normalmente
requieren razonamiento humano. Este "conocimiento actual" define los
límites de las capacidades humanas, excluyendo habilidades "super-humanas". La IA no es exclusiva de
programadores; su aplicación es transversal, abarcando áreas culturales,
económicas y sanitarias. La tecnología avanza rápidamente, con innovaciones
sorprendentes en robótica, vehículos autónomos, diagnóstico médico, E-learning y atención al cliente, entre otros campos. La IA
está transformando diversas industrias y redefiniendo el futuro del trabajo y
la interacción humana (Troncoso et al., 2023).
Las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA)
en la educación son diversas y emocionantes. Sin embargo, es crucial que los
docentes comprendan las expectativas sociales sobre su papel en este contexto.
Deben ser conscientes de las implicaciones de la IA y buscar aprovechar sus
ventajas en lugar de rechazarla. El camino no es fácil, pero el progreso social
siempre ha presentado desafíos. Un obstáculo clave para la IA en educación es
pasar de un enfoque programático a uno que facilite el aprendizaje autónomo,
similar a los programas de atención al cliente. La transformación educativa
requiere adaptabilidad y visión (García, 2024).
La IA en el aula permite la adaptación
personalizada del aprendizaje según el perfil del estudiante. Promueve una
enseñanza colaborativa entre docentes, educadores y agentes de inteligencia
artificial. Ofrece retroalimentación interactiva, con exámenes frecuentes y
comentarios instantáneos sobre el rendimiento, enviando correos personalizados
que fomentan el aprendizaje. Las prácticas docentes se transforman, pasando de
un enfoque único a un modelo más amplio donde los docentes contribuyen con
ideas y soluciones a los desafíos del aula. La IA ofrece un gran potencial para
mejorar la educación y adaptarla a las necesidades individuales de cada
estudiante (Troncoso et al., 2023).
A pesar de sus ventajas, la implementación de la
inteligencia artificial (IA) enfrenta desafíos significativos. Uno de los más
importantes es el cambio de paradigma educativo, que no solo involucra
tecnología, sino también una transformación pedagógica. Es esencial contar con
docentes sensibles a este nuevo enfoque. Además, se debe reconocer la
diversidad de contenidos educativos generados por la IA, identificando cuáles
se convertirán en datos semánticamente anotados. Esto requiere metodologías
colaborativas y participativas de diversos actores, tanto públicos como
privados, para asegurar una educación efectiva y adaptada a las necesidades
actuales (Bernate, 2021).
Por
lo tanto, el objetivo de esta investigación
es realizar una revisión sistemática sobre el impacto de la inteligencia
artificial en la enseñanza y el aprendizaje en la educación media.
MÉTODO
La presente investigación fue desarrollada bajo un enfoque cuantitativo,
con un diseño longitudinal retrospectivo y un alcance descriptivo. Para llevar
a cabo este estudio, se utilizaron diversas bases de datos académicas, como SciELO, Latindex, Dialnet y Redalyc, abarcando los
años desde 2015 a julio de 2024.
La investigación se hizo mediante la ejecución de
una búsqueda de artículos científicos en las bases de datos. La cual consistió
en la identificación de artículos científicos revisados por pares, sin
restricciones de idioma y país, publicados en revistas indexadas
durante los años 2015 al 2024. Esta compilación se basó en la búsqueda en
cuatro bases de datos: Scielo, Latindex,
Dialnet y Redalyc. Se
utilizaron operadores como AND y OR para realizar una búsqueda rigurosa de la
información. En las estrategias de búsqueda se emplearon los siguientes
descriptores: "inteligencia
artificial" AND "enseñanza" AND "aprendizaje" AND
"educación media", "inteligencia artificial" OR
"enseñanza" OR "aprendizaje" OR "educación
media".
Como criterios de inclusión y exclusión para la
selección de los artículos en el estudio, se establecieron los siguientes
parámetros: Los artículos seleccionados deben centrarse en educación básica,
ser artículos de investigación, científicos u originales, y haber sido
publicados entre 2019 y 2024. Además, los trabajos seleccionados deben tratar
sobre la inteligencia artificial y el contexto del estudio debe ser el ámbito
de la educación media. Por otro lado, como criterios de exclusión, se
estableció que no se considerarán investigaciones presentadas en capítulos de
libros o congresos, cuando la muestra sean docentes o estudiantes adultos, las
revisiones sistemáticas por no contribuir a la temática de interés, los
documentos con acceso restringido, los documentos con anterioridad al 2019 y los
artículos duplicados identificados y eliminados.
Figura 1. Flujograma
PRISMA
DESARROLLO Y DISCUSIÓN
Los estudios presentados en la tabla reflejan una
amplia variedad de enfoques sobre la integración de la inteligencia artificial
(IA) en la educación media. En general, todos los trabajos coinciden en
reconocer el potencial de la IA para mejorar el aprendizaje y la enseñanza,
aunque abordan diferentes aspectos y contextos. Por ejemplo, Carguacundo et al.,
(2024) destacan la efectividad del material educativo basado en IA, aunque
señalan la falta de dominio tecnológico entre los docentes como un obstáculo.
Por otro lado, Dúo et al., (2023) analizan cómo la
disposición de los docentes hacia proyectos de IA varía según su edad y
experiencia, mientras que González, (2024) pone de relieve la falta de un marco
curricular sólido para la enseñanza de la IA en educación media. Además,
estudios como el de Merino et al., (2023) y Bentancor
et al., (2024) enfatizan la personalización del aprendizaje y el uso de
herramientas digitales para adaptar la enseñanza a las necesidades individuales
de los estudiantes.
En esta dirección, la investigación de Carguacundo et al. (2024) se centró en integrar la
inteligencia artificial (IA) en material educativo para docentes de Ciencias
Naturales en Educación General Básica Media. Entrevistas a 15 docentes
evidenciaron que el material basado en IA es percibido como efectivo para
fortalecer el aprendizaje. Sin embargo, su uso es poco frecuente debido a la
falta de dominio de herramientas informáticas entre los maestros, generando una
desventaja en comparación con los nativos digitales, quienes poseen habilidades
más desarrolladas en el uso de tecnologías. Esto sugiere la necesidad de
capacitar a los docentes para aprovechar plenamente el potencial de la IA en la
educación.
Por otra parte, el estudio de Dúo et al., (2023) se
enfocó en el impacto del aprendizaje automático (ML) en el proceso de
enseñanza-aprendizaje en diferentes etapas educativas no universitarias. Los
resultados mostraron que los docentes tienen una alta disposición para
implementar proyectos basados en IA como recursos educativos, con una mayor
aceptación entre los docentes más jóvenes, particularmente aquellos de 20 a 29
años, así como entre los hombres y quienes enseñan en Educación Infantil. Este
hallazgo sugiere que la edad y la experiencia previa en IA son factores clave
que influyen en la apertura de los docentes hacia la integración de estas
tecnologías en sus prácticas educativas.
Por su parte, Merino et al., (2023) abordaron la
integración de herramientas de inteligencia artificial en entornos educativos,
destacando su potencial para revolucionar el proceso pedagógico. El estudio
enfatiza que la IA puede dotar a los estudiantes de habilidades necesarias para
desenvolverse en una sociedad cada vez más tecnológica. Se identificaron varias
estrategias y recursos digitales que pueden mejorar el aprendizaje, como la
personalización del contenido, la retroalimentación inmediata y el acceso a
información actualizada. Estas herramientas no solo fomentan la motivación y
participación activa de los estudiantes, sino que también promueven el
desarrollo de habilidades del siglo XXI.
En cuanto a los análisis de los diseños
curriculares y la inclusión en ellos de inteligencia artificial en educación
media, González, (2024) identificó la falta de un marco nacional sólido que
priorice contenidos relacionados con la IA. Este estudio, que incluyó la
evaluación de planes de estudio de varios países, reveló que la ausencia de
directrices claras afecta el desarrollo coherente de la IA en los currículos
escolares. Los datos recopilados entre mayo de 2023 y enero de 2024 subrayan la
necesidad de establecer un enfoque más estructurado y uniforme para la
enseñanza de la IA en las escuelas secundarias.
Otros aspectos son señalados en el trabajo de
Juárez et al., (2015) se centró en la aplicación de la inteligencia artificial
en la sistematización de procesos educativos, específicamente en la Escuela
Superior de Cómputo del Instituto Politécnico Nacional. El estudio presentó un
sistema de detección de riesgo escolar diseñado para identificar a los
estudiantes en riesgo de deserción o bajo rendimiento académico. Los resultados
sugieren que la implementación de este sistema no solo es relevante, sino que
también puede servir como una medida preventiva para ofrecer atención adecuada
a los alumnos, destacando el potencial de la IA para mejorar la gestión
educativa.
Por su parte, Terrazas, (2023) exploró los retos de
la educación media superior a distancia en México, utilizando una entrevista
informal con ChatGPT. Los hallazgos indicaron que muchos
estudiantes enfrentan dificultades de acceso a tecnología e internet, lo que
limita su capacidad para aprovechar recursos educativos en línea. Además, se
observó que algunos docentes perciben la IA como una amenaza en lugar de una
herramienta complementaria, lo que resalta la necesidad de cambiar esta
percepción para mejorar la calidad del aprendizaje en entornos a distancia.
En cuanto a la percepción de los usuarios sobre el
uso de la inteligencia artificial, el estudio de Cerón et al., (2024) se analizó
el uso de herramientas de inteligencia artificial en la práctica docente en
educación media superior. Los resultados mostraron que, aunque un 62% de los
docentes considera útiles estas herramientas, un 30% expresó la necesidad de
más formación para maximizar su potencial. Esto indica que, a pesar de la
aceptación generalizada de la IA, existe una brecha en el conocimiento que debe
ser abordada para facilitar su integración efectiva en la enseñanza.
En esta dirección, el estudio de Alpizar y Martínez, (2024) se enfocó en la perspectiva de
los estudiantes de nivel medio superior sobre el uso de la inteligencia
artificial generativa en su aprendizaje. Los resultados revelaron que el 73.4%
de los estudiantes considera positiva su experiencia con estas herramientas,
destacando beneficios como la comprensión más profunda de los temas y
explicaciones claras. Sin embargo, también se identificaron desafíos que
requieren una implementación reflexiva y adaptada a las particularidades de
cada contexto educativo.