Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 2.2
Edición Especial II 2026
Página 729
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA CREACIÓN DE RECURSOS DIDÁCTICOS: UN
ANÁLISIS EN DOCENTES DE EDUCACIÓN BÁSICA
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE CREATION OF EDUCATIONAL RESOURCES:
AN ANALYSIS IN BASIC EDUCATION TEACHERS
Autores: ¹Iliana Sthefania Guiña Vivian, ²Damaris Leonela Tandazo Montero y ³Luis Felipe Frías
Serrano.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0002-2268-3984
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0009-4735-3800
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0003-7598-3363
¹E-mail de contacto: iliana_guina@hotmail.com
²E-mail de contacto: d.tandazodamaris@gmail.com
³E-mail de contacto: lfriass@unemi.edu.ec
Afiliación:¹*²*³Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
Articulo recibido: 08 de Marzo del 2026
Articulo revisado: 10 de Marzo del 2026
Articulo aprobado: 12 de Marzo del 2026
¹Licenciada en Ciencias de la Educación, especialidad Físico Matemáticas, egresada de la Universidad Técnica de Machala (Ecuador),
con 15 años de experiencia laboral en el ámbito educativo. Egresada de la Maestría en Educación Básica de la Universidad Estatal de
Milagro, (Ecuador).
²Licenciada en Pedagogía de la Actividad Física y Deporte, egresada de la Universidad Técnica de Machala, (Ecuador), con experiencia
laboral en el ámbito educativo. Egresada de la Maestría en Educación Básica de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
³Licenciado en Ciencias de la Educación especiaización Informática Educativa y Diplomado Superior en Diseño Curricular por
Competencias por la Universidad de Guayaquil, (Ecuador). Magíster en Tecnología e Innovación Educativa por la Universidad Casa
Grande, (Ecuador). Docente de la Facultad de Posgrado de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
Resumen
La integración de la inteligencia artificial (IA)
en la educación representa una frontera de
innovación con un potencial para transformar
las prácticas pedagógicas. El estudio tuvo como
objetivo analizar el uso de la inteligencia
artificial en la creación de recursos didácticos
por parte de docentes de Educación Básica. Se
investigó cómo estas herramientas se
incorporan en la práctica diaria y las barreras
que limitan su integración. La investigación se
desarrolló bajo un enfoque cuantitativo con un
alcance descriptivo y un diseño no
experimental, de campo. La población de
estudio comprendió a 29 docentes de la Unidad
Educativa Mariscal Sucre, a quienes se aplicó
un muestreo censal, considerando a la misma
cantidad de docentes como muestra. Como
técnica principal se aplicó de una encuesta con
un cuestionario estructurado de 20 ítems en
escala Likert. Con respecto a la confiabilidad,
fue validada mediante un Alfa de Cronbach de
0,902. El análisis de datos se realizó con
estadística descriptiva. Los resultados
principales indican que, si bien una mayoría de
docentes (66%) posee un conocimiento
conceptual favorable sobre la IA y sus
herramientas, su aplicación práctica es
moderada. Se observan deficiencias en la
integración sistemática de recursos en el aula
(59% en nivel medio), la contextualización de
contenidos generados por IA (52% en nivel
medio) y la colaboración entre pares (50% en
nivel medio). Se concluye que la inteligencia
artificial es un recurso valorado positivamente,
pero su consolidación como herramienta
pedagógica requiere del fortalecimiento de
competencias digitales específicas y de
estrategias institucionales que fomenten su uso
innovador.
Palabras clave: Inteligencia Artificial,
Recursos didácticos, Competencias digitales
docentes, Innovación pedagógica,
Tecnología educativa, Educación Básica.
Abstract
The integration of artificial intelligence (AI) in
education represents a frontier of innovation
with the potential to transform pedagogical
practices. This study aimed to analyze the use
of artificial intelligence in the creation of
teaching resources by primary school teachers.
It investigated how these tools are incorporated
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 2.2
Edición Especial II 2026
Página 730
into daily practice and the barriers that limit
their integration. The research was conducted
using a quantitative approach with a descriptive
scope and a non-experimental, field-based
design. The study population comprised 29
teachers from the Mariscal Sucre Educational
Unit, who were selected using a census
sampling method, with the same number of
teachers included in the sample. The primary
data collection technique was a survey using a
structured questionnaire with 20 Likert-scale
items. Reliability was validated using a
Cronbach's alpha of 0.902. Data analysis was
performed using descriptive statistics. The
main findings indicate that, while a majority of
teachers (66%) possess a favorable conceptual
understanding of AI and its tools, its practical
application is moderate. Deficiencies are
observed in the systematic integration of
resources in the classroom (59% at the
intermediate level), the contextualization of
AI-generated content (52% at the intermediate
level), and peer collaboration (50% at the
intermediate level). It is concluded that
artificial intelligence is a positively valued
resource, but its consolidation as a pedagogical
tool requires the strengthening of specific
digital skills and institutional strategies that
promote its innovative use.
Keywords: Artificial Intelligence, Teaching
resources, Digital teaching Skills,
Pedagogical innovation, Educational
technology, Basic education.
Sumário
A integração da inteligência artificial (IA) na
educação representa uma fronteira de inovação
com potencial para transformar as práticas
pedagógicas. Este estudo teve como objetivo
analisar o uso da inteligência artificial na
criação de recursos didáticos por professores do
ensino fundamental. Investigou-se como essas
ferramentas são incorporadas à prática diária e
quais as barreiras que limitam sua integração. A
pesquisa foi conduzida utilizando uma
abordagem quantitativa, de caráter descritivo e
delineamento não experimental, de campo. A
população do estudo incluiu 29 professores da
Unidade Educacional Mariscal Sucre,
selecionados por meio de amostragem
censitária, com o mesmo número de professores
na amostra. A principal técnica de coleta de
dados foi um questionário estruturado com 20
itens em escala Likert. A confiabilidade foi
validada utilizando o alfa de Cronbach de 0,902.
A análise dos dados foi realizada por meio de
estatística descritiva. Os principais resultados
indicam que, embora a maioria dos professores
(66%) possua uma compreensão conceitual
favorável da IA e suas ferramentas, sua
aplicação prática é moderada. Observam-se
deficiências na integração sistemática de
recursos em sala de aula (59% no nível
intermediário), na contextualização de conteúdo
gerado por IA (52% no nível intermediário) e na
colaboração entre pares (50% no nível
intermediário). Conclui-se que a inteligência
artificial é um recurso valorizado, mas sua
consolidação como ferramenta pedagógica
requer o fortalecimento de competências
digitais específicas e estratégias institucionais
que promovam seu uso inovador.
Palavras-chave: Inteligência artificial,
Recursos didáticos, Competências de ensino
digital, Inovação pedagógica, Tecnologia
educativa, Educação básica.
Introducción
La inteligencia artificial constituye una
subdisciplina de la informática dedicada al
desarrollo de sistemas capaces de replicar
procesos inherentes a la inteligencia humana,
tales como el aprendizaje, el razonamiento, la
resolución de problemas, identificación de
patrones, la comprensión del lenguaje y la
generación de contenidos (Perdomo y
González, 2025). Dentro del contexto
educativo, facilita la automatización de tareas,
la personalización del aprendizaje y el apoyo al
educador en la planificación, la generación de
materiales didácticos. Sin embargo, la
inteligencia artificial no sustituye al docente,
solo actúa como un instrumento de apoyo
pedagógico que promueve la innovación de la
enseñanza (Jaramillo y Valverde, 2025). Desde
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 2.2
Edición Especial II 2026
Página 731
la importancia, contribuye a mejorar la calidad
educativa, al permitir la creación de recursos
didácticos que llaman la atención y que permite
ser personalizados. Además, reduce el tiempo
que ocupa el docente, facilita la atención a la
diversidad, apoya la educación inclusiva y
fortalece el desarrollo de competencias digitales
(Acevedo et al., 2026). La IA favorece la
motivación estudiantil, el acceso a contenidos
actualizados y el diseño de estrategias acordes a
las necesidades del contexto educativo actual
(Zambrana et al.2026).
En el contexto ecuatoriano, la Agenda
Educativa Digital 2021-2025 del Ministerio de
Educación (2021) reconoce la necesidad de
incorporar tecnologías emergentes en los
procesos de enseñanza-aprendizaje. No
obstante, la implementación de estas políticas
enfrenta desafíos reales en el terreno educativo.
La Unidad Educativa Mariscal Sucre, como
muchas instituciones de Educación Básica,
presenta una situación donde los docentes
tienen acceso limitado a recursos tecnológicos y
formación especializada en el uso de la IA. El
estudio aborda el vacío de investigación relativo
a la caracterización de la adopción de la IA en
contextos educativos específicos de Educación
Básica, más allá de análisis teóricos o estudios
de caso en educación superior. El objetivo
general fue analizar el uso de la inteligencia
artificial en la creación de recursos didácticos,
identificando tanto las fortalezas como las
barreras que enfrentan los docentes en su
integración pedagógica. No obstante, se
hipotetizó que el uso de la inteligencia artificial
influye positivamente en la creación de recursos
didácticos, fortaleciendo los procesos de
aprendizaje mediante estrategias tecnológicas
innovadoras. Por otro lado, los hallazgos de esta
investigación contribuirán a la comprensión de
la fase actual de adopción de la IA en contextos
educativos latinoamericanos y proporcionarán
evidencia empírica para el diseño de políticas y
programas de formación docente.
A continuación, se presenta el marco teórico del
estudio, en el cual se exponen las principales
definiciones y conceptos relacionados con la
inteligencia artificial aplicada a la creación de
recursos didácticos en educación básica. En este
apartado se analizan los fundamentos teóricos
que sustentan la investigación, así como los
enfoques actuales sobre el uso pedagógico de la
inteligencia artificial en el ámbito educativo. La
inteligencia artificial generativa aplicada a la
educación se refiere al uso de sistemas capaces
de crear automáticamente contenidos
educativos, como textos, imágenes, actividades,
guías de trabajo y materiales didácticos (Muñoz
y Delgado, 2025). Son herramientas que
diseñan recursos de manera más rápida
facilitando la elaboración de fichas
pedagógicas, presentaciones, cuestionarios y
secuencias didácticas adaptadas a diferentes
contextos educativo. La IA generativa es un
apoyo importante para la innovación
pedagógica, ya que posibilita transformar ideas
en materiales concretos de forma inmediata
(Quinde et al. 2025).
Asimismo, la IA generativa favorece el
desarrollo de entornos de aprendizaje
dinámicos, donde los contenidos pueden
actualizarse. Su aplicación en el aula permite
diversificar estrategias metodológicas,
aumentar el aprendizaje y mejorar la
motivación estudiantil. Sin embargo, su uso
debe ir acompañado de la supervisión docente
para mantener la calidad del contenido, la
coherencia curricular y la adecuación a la edad
y nivel de los estudiantes (Ortega et al., 2025).
La personalización del aprendizaje mediante
inteligencia artificial consiste en la adaptación
de contenidos, actividades y recursos según el
ritmo, estilo y nivel de cada estudiante.
(Camacho et al., 2026). A través del análisis de
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 2.2
Edición Especial II 2026
Página 732
datos, la IA puede identificar fortalezas,
dificultades y preferencias de aprendizaje, lo
que permite ofrecer materiales diferenciados
que responden a las necesidades individuales, lo
cual es beneficio en contextos educativos
diversos, donde los estudiantes presentan
distintos ritmos y formas de aprender.
De igual manera, la personalización facilita la
creación de recursos ajustados a estudiantes con
necesidades educativas específicas. La IA
apoya al docente en el seguimiento del progreso
académico y en la toma de decisiones
pedagógicas oportunas. En consecuencia, se
promueve un aprendizaje autónomo y centrado
en el estudiante (Baquerizo et al., 2025).
Respecto a la automatización de la planificación
docente mediante inteligencia artificial permite
apoyar procesos como la elaboración de planes
de clase, instrumentos de evaluación y
secuencias didácticas Las herramientas facilitan
la organización del trabajo pedagógico, reducen
el tiempo dedicado a tareas repetitivas y
optimizan la gestión de contenidos. De esta
forma, el docente puede concentrarse más en el
acompañamiento pedagógico y la atención
directa al estudiante (Romani et al., 2025).
El uso ético de la inteligencia artificial en
educación implica garantizar la protección de
datos personales, la transparencia, la equidad y
el control humano en los procesos educativos
(Chicaiza et al., 2026). Es fundamental que las
instituciones y docentes regulen el uso de estas
herramientas para evitar riesgos relacionados
con la privacidad, el plagio, la dependencia
tecnológica y la desinformación. La ética en la
IA busca asegurar que su implementación
beneficie realmente al proceso de enseñanza–
aprendizaje (Sánchez et al., 2025).
Las competencias digitales docentes se refieren
al conjunto de conocimientos, habilidades y
actitudes que permiten al profesorado integrar
herramientas tecnológicas e inteligencia
artificial en su práctica pedagógica (Colmenero
et al., 2026). Estas competencias incluyen el
manejo de plataformas digitales, la selección de
recursos adecuados, la creación de materiales
interactivos y el uso crítico de tecnologías
emergentes. Su desarrollo es clave para una
educación acorde a las demandas actuales
(Solorzano et al., 2025). El diseño de recursos
digitales educativos se refiere al proceso de
elaboración de presentaciones, fichas
pedagógicas, guías didácticas y materiales
interactivos, apoyados en herramientas
tecnológicas (Quinde, 2024). Estos recursos
permiten organizar los contenidos de manera
visual, dinámica y estructurada, facilitando la
comprensión y el aprendizaje significativo.
Además, contribuyen a modernizar la práctica
docente, incorporando formatos digitales
acordes a los intereses y necesidades de los
estudiantes. Un correcto diseño digital favorece
la claridad de la información, el uso de
elementos multimedia y la secuenciación de
actividades. Asimismo, fortalece el rol del
docente como creador de experiencias
educativas innovadoras (Palchucán et al.,
2025).
Materiales y Métodos
El presente estudio se desarrolló bajo un
enfoque cuantitativo, orientado a la recolección
y análisis de datos numéricos para medir el
nivel de conocimiento, uso y percepciones de
los docentes sobre la inteligencia artificial en la
creación de recursos didácticos. Se adoptó un
diseño no experimental, de tipo descriptivo y de
campo, observando el fenómeno en su contexto
natural sin manipular las variables. La
investigación se complementó con una revisión
bibliográfica para el sustento teórico. La
población objeto de estudio estuvo constituida
por la totalidad de los 29 docentes que imparten
clases en el nivel de Educación Básica General
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 2.2
Edición Especial II 2026
Página 733
de la Unidad Educativa Mariscal Sucre durante
el año lectivo 2025. Dado el tamaño reducido de
la población, se aplicó un muestreo censal,
incluyendo a todos los sujetos para garantizar
una representatividad completa del grupo. La
técnica empleada fue la encuesta, administrada
a través de un cuestionario estructurado. Dicho
instrumento se compuso de 20 ítems con una
escala de respuesta tipo Likert de tres niveles
(1=Bajo, 2=Medio, 3=Alto), diseñado para
evaluar las dimensiones de las variables de
estudio: conocimiento sobre IA, competencias
en su uso, prácticas de integración pedagógica
y actitudes hacia la tecnología.
Por consiguiente, la validez de contenido del
instrumento fue asegurada mediante el juicio de
tres expertos en pedagogía y tecnología
educativa, quienes evaluaron la pertinencia,
claridad y coherencia de los ítems. Para
determinar la confiabilidad, se aplicó el
coeficiente Alfa de Cronbach, obteniendo un
valor de 0,902, lo que indica una consistencia
interna excelente del instrumento y confirma su
fiabilidad para la recolección de datos. Los
datos recolectados fueron procesados mediante
el software Microsoft Excel. Se realizó un
análisis estadístico descriptivo, calculando
frecuencias absolutas y porcentajes para cada
uno de los ítems del cuestionario. Los
resultados se presentaron visualmente a través
de tablas y gráficos para facilitar su
interpretación y la identificación de tendencias
en las respuestas de los docentes. En relación a
lo anterior, se garantizó la confidencialidad y el
anonimato de los participantes. Se obtuvo el
consentimiento informado de cada docente
antes de la aplicación de la encuesta, explicando
los objetivos del estudio y el uso que se daría a
la información recopilada, la cual fue utilizada
exclusivamente con fines académicos.
Resultados y Discusión
El análisis de los datos recopilados a través del
cuestionario aplicado a los 29 docentes reveló
un panorama heterogéneo sobre la adopción de
la inteligencia artificial en sus prácticas
pedagógicas. A continuación, se presentan los
hallazgos descriptivos organizados según las
dimensiones evaluadas: conocimiento,
competencia, integración y percepción. La base
de conocimiento conceptual sobre la IA entre
los docentes es sólida. Un 68% afirmó
diferenciar claramente entre IA generativa y
otras tecnologías, y un 66% reportó un alto nivel
de conocimiento sobre los conceptos
fundamentales de la IA. De igual manera, un
64% manifestó conocer las consideraciones
éticas y limitaciones asociadas a su uso en el
aula. La competencia técnica para interactuar
con estas herramientas también resultó notable,
con un 68% de los docentes sintiéndose
altamente capaces de redactar instrucciones
(prompts) efectivas para obtener los resultados
deseados.
No obstante, el conocimiento sobre
herramientas específicas para la educación fue
más moderado, con un 53% reportando un nivel
alto. Esta tendencia se mantuvo en la habilidad
para generar recursos concretos: un 54% se
siente competente creando recursos visuales y
un 53% generando textos educativos. La Tabla
1 presenta la distribución porcentual de las
respuestas obtenidas a partir del cuestionario
aplicado a 29 docentes, organizado en función
de diversas dimensiones relacionadas con el
conocimiento, uso pedagógico, habilidades
prácticas y percepciones sobre la IA en el
contexto educativo. Los resultados permiten
identificar los niveles de dominio en cada uno
de los indicadores evaluados, evidenciando
tanto fortalezas en aspectos conceptuales y
operativos como áreas de oportunidad en la
integración pedagógica y colaboración docente.
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 2.2
Edición Especial II 2026
Página 734
Tabla 1. Distribución Porcentual de Respuestas del Cuestionario Docente (N=29)
Ítem
Dimensión e Indicador
Nivel Alto
(%)
Nivel
Medio (%)
Nivel Bajo
(%)
1
Conocimiento sobre conceptos de IA
66
15
19
2
Diferenciación de IA generativa
68
18
14
3
Conocimiento de herramientas específicas de IA
53
36
11
4
Comprensión de potencialidades pedagógicas
61
28
11
5
Conocimiento de consideraciones éticas y limitaciones
64
25
11
6
Habilidad para redactar prompts efectivos
68
25
7
7
Capacidad para generar textos educativos (resúmenes, etc.)
53
36
11
8
Capacidad para crear recursos visuales (imágenes, etc.)
54
46
0
9
Habilidad para diseñar presentaciones interactivas
57
39
4
10
Contextualización de contenidos de IA a la realidad del aula
44
52
4
11
Uso de IA para la planificación de unidades didácticas
54
39
7
12
Integración de recursos de IA en el desarrollo de clases
38
59
3
13
Uso de IA para diseñar instrumentos de evaluación
43
50
7
14
Uso de IA para generar actividades de refuerzo
43
50
7
15
Colaboración con colegas sobre el uso de herramientas de IA
39
50
11
16
Percepción de la IA como oportunidad para innovar
32
54
14
17
Motivación y confianza para aprender a usar nuevas
herramientas
39
50
11
18
Creencia en que la IA mejora la calidad de los recursos
39
54
7
19
Percepción del impacto de la IA en la motivación estudiantil
46
47
7
20
Percepción de la IA como optimizador del tiempo de trabajo
57
36
7
Fuente: Elaboración propia.
La transición del conocimiento teórico a la
práctica en el aula presenta mayores desafíos. El
uso de la IA para la planificación de unidades
didácticas fue una de las aplicaciones más
extendidas, con un 54% de los docentes
reportando un uso de nivel alto.
Figura 1. Uso de la IA para la planificación de
unidades didácticas
Sin embargo, la integración directa de recursos
creados con IA en el desarrollo de las clases
presenciales o virtuales mostró una tendencia
hacia un uso ocasional, con un 59% de los
docentes ubicándose en un nivel medio.
Figura 2. Recursos de IA en el desarrollo de
clases
De forma similar, según la figura 3, la
adaptación de los contenidos generados por IA
a la realidad específica de los alumnos fue un
área de mejora identificada, donde la mayoría
(52%) se situó en un nivel medio. Por
consiguiente, el uso de la IA para diseñar
instrumentos de evaluación (cuestionarios,
rúbricas) y para generar actividades de refuerzo
para estudiantes con dificultades también
reflejó una aplicación moderada, con un 50% de
los docentes en el nivel medio para ambas
prácticas. La colaboración entre colegas sobre
54%39%
7%
1 2 3
38%
59%
3%
1 2 3
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 2.2
Edición Especial II 2026
Página 735
el uso de estas herramientas también es un área
a fortalecer, con un 50% reportando un nivel
medio de interacción.
Figura 3. Adaptación de los contenidos
generados por IA
Figura 4. Uso de IA para diseñar instrumentos
de evaluación
La percepción general de los docentes hacia la
IA es positiva, aunque con matices. La
optimización del tiempo de trabajo fue el
beneficio más percibido, con un 57% de los
encuestados reportando un alto nivel de
acuerdo. En contraste, la percepción de que la
IA es una oportunidad para innovar en la
práctica docente se ubicó predominantemente
en un nivel medio (54%), al igual que la
creencia de que su uso mejora
significativamente la calidad de los recursos
didácticos (54%). La motivación para aprender
a usar nuevas herramientas de IA también se
concentró en el nivel medio (50%). La
percepción sobre el impacto de la IA en la
motivación estudiantil estuvo dividida casi por
igual entre el nivel alto (46%) y el medio (47%),
sugiriendo una falta de consenso basado en la
experiencia práctica.
Conclusiones
Los docentes de Educación Básica poseen una
base conceptual sólida en relación con la
inteligencia artificial, lo cual se refleja en altos
porcentajes de conocimiento sobre conceptos,
herramientas y consideraciones éticas. Este
hallazgo confirma que existe una apertura
cognitiva hacia la tecnología y una comprensión
inicial de su potencial educativo, lo cual
constituye un punto de partida favorable para su
integración en el ámbito pedagógico. Sin
embargo, este dominio teórico no se traduce
plenamente en prácticas sistemáticas dentro del
aula, lo que pone en evidencia una brecha entre
el conocimiento y la aplicación efectiva de la IA
en contextos educativos reales. En cuanto a las
competencias prácticas, los resultados muestran
que los docentes presentan habilidades
moderadas en el uso de herramientas de
inteligencia artificial para la creación de
recursos didácticos, tales como textos,
imágenes y presentaciones. No obstante,
persisten limitaciones en aspectos clave como la
contextualización de los contenidos generados,
la integración continua en el desarrollo de clases
y el diseño de instrumentos de evaluación. Esta
situación sugiere que, aunque los docentes
cuentan con capacidades técnicas básicas, aún
requieren procesos de formación más
especializados que fortalezcan el uso
pedagógico estratégico de la IA, orientado a
responder a las necesidades específicas del aula.
Asimismo, se identificó que la integración
pedagógica de la inteligencia artificial se
encuentra en una fase intermedia, caracterizada
por un uso ocasional y no sistemático. La
planificación didáctica representa el ámbito
donde más se ha incorporado la IA, mientras
que su uso en la ejecución de clases y en la
44%
52%
4%
1 2 3
43%
50%
7%
1 2 3
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 2.2
Edición Especial II 2026
Página 736
evaluación del aprendizaje presenta menores
niveles de consolidación. A esto se suma una
limitada colaboración entre docentes, lo cual
restringe el intercambio de experiencias y
buenas prácticas, afectando el desarrollo
colectivo de competencias digitales y la
construcción de comunidades de aprendizaje
basadas en innovación tecnológica. Finalmente,
desde la dimensión actitudinal, se concluye que
los docentes perciben a la inteligencia artificial
como una herramienta útil, principalmente por
su capacidad para optimizar el tiempo de
trabajo. Sin embargo, su potencial como motor
de innovación pedagógica y mejora de la
calidad educativa aún no es plenamente
aprovechado, debido a niveles medios de
motivación, confianza y percepción de impacto
en el aprendizaje estudiantil. En este sentido, se
hace imprescindible el diseño de estrategias
institucionales que promuevan la capacitación
continua, el acompañamiento pedagógico y la
generación de espacios colaborativos, con el fin
de consolidar el uso de la inteligencia artificial
como un recurso transformador en la educación
básica.
Referencias Bibliográficas
Acevedo, M. (2026). Desafíos y oportunidades
de la inteligencia artificial en la educación
superior latinoamericana: una revisión
sistemática de la literatura. Revista InveCom,
6(1).
https://ve.scielo.org/scielo.php?pid=S2739-
00632026000103074&script=sci_arttext
Baquerizo, C. (2025). Impacto de la inteligencia
artificial en las prácticas didácticas y la
personalización del aprendizaje. Revista
Social Fronteriza, 5(6).
http://www.revistasocialfronteriza.com/ojs/i
ndex.php/rev/article/view/986
Camacho, E. (2026). Integración de la
inteligencia artificial en la enseñanza:
análisis documental. Espacio I+D,
Innovación más desarrollo, 15(43).
https://doi.org/10.31644/IMASD.43.2026.a
03
Chicaiza, V. (2026). Inteligencia artificial en la
educación básica ecuatoriana: una reflexión
crítica sobre pedagogía, ética y equidad.
Sinergia Académica, 9(2), 126–136.
http://sinergiaacademica.com/index.php/sa/
article/view/939
Colmenero, M. (2026). Competencia digital
docente en la era de las herramientas
tecnológicas: análisis desde la
autopercepción de los docentes en
formación. Revista electrónica
interuniversitaria de formación del
profesorado (REIFOP), 29(1), 65–80.
https://doi.org/10.6018/reifop.636831
Jalón, E. (2022). La inteligencia artificial como
acelerador para la creación de recursos
didácticos en la educación superior. Revista
Conrado, 18(3), 8–14.
https://conrado.ucf.edu.cu/index.php/conrad
o/article/view/2631
Jaramillo, S. (2025). La inteligencia artificial en
la educación básica: innovaciones, desafíos
y perspectivas futuras. Revista Ecos de la
Academia, 11(21), e1218.
https://revistasojs.utn.edu.ec/index.php/ecos
academia/article/view/1218
Jaya, L. (2024). Recursos didácticos de
enseñanza aprendizaje con ayuda de la
gamificación e inteligencia artificial para
docentes. MQRInvestigar, 8(2), 2296–2310.
https://mqrinvestigar.com/ojs/index.php/mq
r/article/view/1346
Mikeladze, T. (2023). Creating teaching
materials with ChatGPT.
https://www.researchgate.net/publication/37
0864534
Ministerio de Educación. (2021). Agenda
Educativa Digital 2021–2025.
https://educacion.gob.ec/wp-
content/uploads/downloads/2022/02/Agend
a-Educativa-Digital-2021-2025.pdf
Muñoz, G. (2025). Integración de las
tecnologías de la información y la
comunicación (TIC) e inteligencia artificial
(IA) en la formación docente. Revista de
Investigación en Tecnologías de la
Información (RITI), 13(29), 60–70.
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 2.2
Edición Especial II 2026
Página 737
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?co
digo=10342382
Ortega, M. (2025). Desafíos y retos de la
inteligencia artificial en la educación
ecuatoriana: una mirada desde la enseñanza
y el rol del docente. ARANDU UTIC, 12(1),
1551–1566.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?co
digo=10343743
Palchucán, M. (2025). Diseño de recursos
educativos innovadores a partir de
adaptaciones curriculares en educación
básica. RICEd: Revista de Investigación en
Ciencias de la Educación, 1(1), 70–81.
https://www.revistasfiecyt.com/index.php/ri
ced/article/view/41
Perdomo, B. (2025). Inteligencia artificial en
educación superior: revisión integrativa de la
literatura. Cuadernos de Investigación
Educativa, 16(2).
http://www.scielo.edu.uy/scielo.php?pid=S1
688-
93042025000201205&script=sci_arttext
Quinde, L. (2025). Incidencia de la inteligencia
artificial en la educación contemporánea:
revisión sistemática. Sociedad &
Tecnología, 8(2), 358–368.
https://institutojubones.edu.ec/ojs/index.php
/societec/article/view/505
Quinde, B. (2024). A systematic review of
generative AI for teaching and learning
practice. Education Sciences, 14(6), 1–636.
https://www.mdpi.com/2227-7102/14/6/636
Romani, G. (2025). Impacto del uso de
herramientas de inteligencia artificial en la
eficiencia y gestión del tiempo en la
planificación docente. Universidad, Ciencia
y Tecnología, 29(127), 41–51.
https://ve.scielo.org/scielo.php?pid=S1316-
48212025000200041&script=sci_arttext
Sánchez, A. (2025). Percepción de las
implicaciones éticas en el uso de la
inteligencia artificial. Emerging Trends in
Education, 8(15), 89–104.
https://doi.org/10.19136/etie.v8n15.6336
Solorzano, A. (2025). Competencias digitales
docentes: estado actual y perspectivas de
formación continua. Journal of
Multidisciplinary.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?co
digo=10359940
Zambrana, R. (2026). Inteligencia artificial en
la educación superior para promover un
aprendizaje personalizado e inclusivo: una
revisión sistemática. Revista InveCom, 6(2).
https://ve.scielo.org/scielo.php?pid=S2739-
00632026000202051&script=sci_arttext
Esta obra está bajo una licencia de
Creative Commons Reconocimiento-No Comercial
4.0 Internacional. Copyright © Iliana Sthefania
Guiña Vivian, Damaris Leonela Tandazo Montero y
Luis Felipe Frías Serrano.
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 2.2
Edición Especial II 2026
Página 738