Ciencia y Educación  
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)  
Vol. 7 No. 5.1  
Edición Especial UNEMI 2026  
EL USO DE LA IA Y LA LECTOESCRITURA EN ESTUDIANTES DE LA UNIDAD  
EDUCATIVA FISCAL PROVINCIA DE TUNGURAHUA DEL CANTÓN GUAYAQUIL  
THE USE OF AI AND LITERACY SKILLS AMONG STUDENTS AT THE PROVINCIA DE  
TUNGURAHUA PUBLIC SCHOOL IN THE CANTON OF GUAYAQUIL  
Autores: ¹Elena Stefania Márquez Zambrano, ²Juana de Lourdes Mejía Armas, ³José Enrique  
Paredes Gérman y 4Milton Alfonso Criollo Turusina.  
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0005-5833-9992  
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0009-4251-9007  
3ORCID ID: https://orcid.org/0009-0002-3261-0156  
4ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-3394-1160  
¹E-mail de contacto: emarquezz@unemi.edu.ec  
²E-mail de contacto: jmejiaa@unemi.edu.ec  
³E-mail de contacto: jparedesg6@unemi.edu.ec  
4E-mail de contacto: mcriollot2@unemi.edu.ec  
Afiliación: 1*2*3*4*Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).  
Artículo recibido: 1 de Junio del 2026  
Artículo revisado: 3 de Junio del 2026  
Artículo aprobado: 3 de Junio del 2026  
¹Estudiante de Octavo semestre, de la carrera de Educación Básica modalidad en Línea de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).  
²Estudiante de Octavo semestre, de la carrera de Educación Básica modalidad en Línea de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).  
³Estudiante de Octavo semestre, de la carrera de Educación Básica modalidad en Línea de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).  
4Licenciado en Ciencias de la Educación, egresado de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador). Magíster en Docencia Universitaria,  
egresado de la Universidad César Vallejo, (Perú). Doctorante en Educación, en la Universidad César Vallejo, (Perú).  
Resumen  
Los  
positivas,  
resultados  
altas  
evidenciaron  
relaciones  
Desde una lectura pedagógica del contexto  
escolar, el estudio determinó la correlación  
entre el uso de la inteligencia artificial y la  
lectoescritura en estudiantes de la Unidad  
Educativa Fiscal “Provincia de Tungurahua”  
del cantón Guayaquil, 2026. La investigación  
respondió a la necesidad de comprender cómo  
la accesibilidad a la información, la incidencia  
en el proceso de enseñanza-aprendizaje, el  
desarrollo de habilidades metacognitivas y las  
y
significativas entre  
accesibilidad a la información y lectoescritura  
(ρ = 0,767; p = 0,000), incidencia en el proceso  
de enseñanza-aprendizaje y lectoescritura (ρ =  
0,790; p = 0,000), habilidades metacognitivas y  
lectoescritura (ρ = 0,797; p = 0,000),  
implicaciones  
infoéticas  
e
integridad  
académica y lectoescritura (ρ = 0,841; p =  
0,000), así como entre uso de la IA y  
lectoescritura (ρ = 0,881; p = 0,000). Se  
concluye que el uso pedagógico, crítico y  
responsable  
fortalecimiento de la lectoescritura.  
Palabras clave: Inteligencia  
implicaciones  
académica se relacionan con la comprensión  
lectora la producción escrita.  
infoéticas  
e
integridad  
de  
la  
IA  
favorece  
el  
y
Metodológicamente, se desarrolló un estudio  
básico, de enfoque cuantitativo, diseño no  
experimental, corte transversal y alcance  
correlacional asociativo. La población estuvo  
conformada por 85 estudiantes y la muestra  
Artificial,  
Lectoescritura, Metacognición, Integridad  
académica, Educación Básica.  
Abstract  
estuvo  
seleccionados  
probabilístico por conveniencia. Para la  
recolección de datos se aplicó una encuesta  
mediante un cuestionario estructurado de 24  
ítems, valorado con escala Likert de 3 puntos.  
conformada  
por  
26  
muestreo  
estudiantes,  
no  
From an educational perspective on the school  
context, the study examined the correlation  
between the use of artificial intelligence and  
literacy skills among students at the “Provincia  
de Tungurahua” Public School in the canton of  
Guayaquil, 2026. The research addressed the  
need to understand how access to information,  
its impact on the teaching-learning process, the  
mediante  
La  
confiabilidad  
del  
instrumento  
fue  
determinada mediante el Alfa de Cronbach.  
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development of metacognitive skills, and the  
alcance correlacional associativo. A população  
implications  
academic  
comprehension  
of  
integrity  
and  
information  
ethics  
to reading  
production.  
and  
foi constituída por 85 alunos e a amostra por 26  
alunos, selecionados através de amostragem  
não probabilística por conveniência. Para a  
recolha de dados, foi aplicado um inquérito  
através de um questionário estruturado de 24  
itens, avaliado com uma escala de Likert de 3  
pontos. A fiabilidade do instrumento foi  
determinada através do Alfa de Cronbach. A  
fiabilidade do instrumento foi determinada  
através do coeficiente alfa de Cronbach. Os  
resultados evidenciaram relações positivas,  
elevadas e significativas entre a acessibilidade  
à informação e a literacia (ρ = 0,767; p =  
0,000), a influência no processo de ensino-  
aprendizagem e a literacia (ρ = 0,790; p =  
0,000), as competências metacognitivas e a  
literacia (ρ = 0,797; p = 0,000), implicações  
infoéticas e integridade académica e literacia (ρ  
= 0,841; p = 0,000), bem como entre o uso da  
IA e a literacia (ρ = 0,881; p = 0,000). Conclui-  
se que o uso pedagógico, crítico e responsável  
da IA favorece o fortalecimento da literacia.  
relate  
written  
Methodologically, a basic study was conducted  
with quantitative approach, non-  
experimental design, cross-sectional  
a
a
a
framework, and an associative correlational  
scope. The population consisted of 85 students,  
and the sample consisted of 26 students,  
selected through non-probabilistic convenience  
sampling. For data collection, a survey was  
administered using a structured questionnaire  
with 24 items, rated on a 3-point Likert scale.  
The  
reliability  
of  
the  
instrument  
was  
determined using Cronbach’s alpha. The  
results revealed strong, significant positive  
correlations between access to information and  
literacy (ρ = 0.767; p = 0.000), the impact on  
the teaching-learning process and literacy (ρ =  
0.790; p = 0.000), metacognitive skills and  
literacy (ρ = 0.797; p = 0.000), infoethical  
implications and academic integrity and  
literacy (ρ = 0.841; p = 0.000), as well as  
between the use of AI and literacy (ρ = 0.881;  
p = 0.000). It is concluded that the pedagogical,  
critical, and responsible use of AI promotes the  
strengthening of literacy.  
Palavras-chave:  
Inteligência  
Artificial,  
Literacia, Metacognição,  
Integridade  
académica, Educação Básica.  
Introducción  
Keywords: Artificial Intelligence, Literacy,  
En China, la investigación de Tao et al. (2025)  
apunta a la inequidad de aprendizaje por  
Metacognition,  
Academic  
Integrity,  
Elementary Education.  
instrucción  
cuasiexperimental  
secundaria, un  
homogénea.  
en  
programa  
Con  
un  
diseño  
120  
alumnos  
de  
de  
Sumário  
adaptativo  
A partir de uma abordagem pedagógica do  
contexto escolar, o estudo determinou a  
correlação entre o uso da inteligência artificial  
e a literacia em alunos da Unidade Educativa  
Pública «Província de Tungurahua», no cantão  
de Guayaquil, em 2026. A investigação  
respondeu à necessidade de compreender como  
a acessibilidade à informação, o impacto no  
comprensión lectora impulsado por IA generó  
ganancias significativamente mayores en los  
puntajes de una prueba estandarizado (p<.01),  
especialmente en habilidades de inferencia  
(+18%) y vocabulario (+15%). Esto evidencia  
que la IA puede ofrecer práctica de lectura  
personalizada (ajustando la dificultad del texto  
y proveyendo retroalimentación inmediata),  
frente a la enseñanza tradicional unidireccional.  
En consecuencia, la IA parece contrarrestar las  
deficiencias del modelo educativo estándar,  
mejorando la fluidez lectora y la habilidad de  
los estudiantes para extraer significado de  
processo  
de  
ensino-aprendizagem,  
o
desenvolvimento  
de competências  
metacognitivas e as implicações infoéticas e de  
integridade académica se relacionam com a  
compreensão de leitura e a produção escrita.  
Metodologicamente, foi desenvolvido um  
estudo básico, de enfoque quantitativo,  
desenho não experimental, corte transversal e  
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textos complejos. Dichos hallazgos destacan el  
fonológicos y lingüísticos puede elevar la  
capacidad lectora de alumnos con necesidades  
especiales, un problema grave dada la alta  
prevalencia de dislexia y déficit lectoescritor en  
poblaciones escolares. En suma, el estudio  
muestra que la IA puede ser una intervención  
eficaz para reforzar la lectura en estudiantes con  
dificultades, abriendo la posibilidad de cerrar  
brechas de rendimiento en grupos vulnerables.  
potencial de la IA para elevar los niveles de  
lectura de grupos con rendimiento bajo,  
abordando el problema macroscópico de bajos  
niveles generales de alfabetización lectora en  
contextos escolares.  
En Tailandia, Khampusaen (2024) estudió el  
impacto de ChatGPT en la escritura académica  
de estudiantes de inglés EFL. Tras 16 semanas  
de intervención, los resultados cuantitativos  
mostraron incrementos notorios: la puntuación  
de “integridad académica” del ensayo subió 3,0  
puntos (de 1,5 a 4,5 sobre 5), y la habilidad de  
construir argumentos mejoró en un 82%. Estas  
mejoras reflejan que los alumnos pasaron de  
una redacción fragmentaria a una formulación  
más elaborada y sustentada. El problema macro  
aquí es la escasa estructuración y profundidad  
en la escritura argumentativa de los estudiantes  
EFL. El estudio vincula cómo la IA genera  
borradores más complejos y requiere que el  
alumno revise sus ideas críticamente (Krashen,  
Los estudios citados ilustran que, en distintos  
países latinoamericanos, la IA aplicada a la  
lectoescritura suele mejorar el desempeño  
escolar cuando se implementa con apoyo  
pedagógico. En Brasil, Ferman et al. (2021)  
documentan que un sistema de IA para evaluar  
ensayos permitió “realizar feedback más  
frecuente e individualizado”, lo que elevó las  
calificaciones  
de  
escritura  
en  
~0,094  
desviaciones estándar (σ). Este modesto  
aumento en puntajes de ensayos es consistente  
con el estrechamiento de un 9% de la brecha  
pública-privada, ilustrando cómo la IA puede  
2004).  
Así,  
Khampusaen  
reforzar  
concluye  
que  
mitigar  
desigualdades  
educativas  
en  
la  
ChatGPT  
puede  
la estructura  
adquisición de la escritura académica. De este  
modo, el estudio sugiere que herramientas  
automatizadas de evaluación (IA puras o  
híbridas) ayudan a compensar la falta de tiempo  
docente, contribuyendo a mejorar habilidades  
de redacción en conjunto con la instrucción  
convencional.  
argumentativa y el uso de evidencia en ensayos,  
compensando las carencias de recursos  
docentes en contextos donde los estudiantes  
suelen carecer de apoyo para escribir textos  
académicos elaborados.  
Un caso en EE.ꢀUU. abordó la dislexia y otras  
dificultades lectoras: May et al. (2025)  
evaluaron el programa Dysolve en alumnos  
rezagados de 3°-8° grado. El grupo que usó la  
IA logró una mejora de +0,386σ en puntajes de  
lectura (p<.001), un 33% mayor que el grupo  
control (p<.10). Aunque los autores aconsejan  
cautela (solo dosis parciales estudiadas), estos  
datos apuntan a que un tutorado adaptativo  
basado en IA puede producir ganancias de  
lectura significativas. Macroscópicamente, esto  
indica que la IA focalizada en procesos  
En Chile, Hurtado y Salazar (2024) advierten  
sobre otro efecto meso: la IA podría debilitar la  
comprensión lectora si no se integra con  
estrategia (aunque no ofrecen cifras concretas).  
En conjunto, la evidencia regional señala el  
potencial beneficioso de la IA en lectoescritura  
(ej.: altos porcentajes de logro en lectoescritura  
con IA), pero también remarca retos: brechas  
tecnológicas  
pedagógica y falta de estudios robustos en  
algunos contextos. Estos estudios  
entre  
países,  
resistencia  
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mesoemáticos sugieren que para cerrar las  
de dinamismo pedagógico en ese contexto. La  
problemática de la Unidad Educativa Fiscal  
brechas de lectoescritura en la región se debe  
acompañar la tecnología de políticas educativas  
inclusivas y capacitación docente, superando  
así el problema general de acceso desigual a  
metodologías innovadoras en Latinoamérica.  
“Provincia  
de  
Tungurahua”  
del  
cantón  
Guayaquil se relaciona con la necesidad de  
fortalecer la lectoescritura desde estrategias  
pedagógicas contextualizadas. En Ecuador,  
específicamente en la provincia del Guayas y  
cantón Guayaquil, los autores Quitio Yungan, et  
al., (2024), aplicaron un estudio en estudiantes  
de segundo año de Educación General Básica y  
evidenciaron que las habilidades cognitivas,  
lingüísticas y motoras se articulan en el  
desarrollo de la lectura y escritura, lo que  
permite justificar el análisis del uso de IA como  
No  
obstante,  
emergen  
problemas  
meso  
comunes: falta de preparación docente y  
desigualdad en el acceso. Guerrero Cunalata et  
al. (2025) muestran en Colombia que, aunque  
70–90ꢀ% de los estudiantes usa ChatGPT  
habitualmente, solo un 16.7ꢀ% cree que esto  
mejora su aprendizaje. Este hallazgo indica que  
la ausencia de orientación institucional hace que  
la IA opere como herramienta “de apoyo” débil,  
sin sustituir al docente. Asimismo, los estudios  
cualitativos en México y Brasil (García, 2024;  
Fernández et al., 2024) coinciden en que los  
alumnos valoran la ayuda gramatical de la IA  
pero perciben limitaciones creativas, lo que  
revela la necesidad de enfoques críticos en su  
uso.  
posible  
apoyo  
didáctico  
para  
mejorar  
comprensión,  
producción  
textual  
y
acompañamiento escolar.  
Desde una mirada pedagógica urgente, la  
Unidad Educativa Fiscal “Provincia de  
Tungurahua”, ubicada en el cantón Guayaquil,  
donde el uso progresivo de herramientas de  
inteligencia artificial comienza a influir en las  
formas en que los estudiantes desarrollan sus  
actividades académicas, especialmente en  
aquellas relacionadas con la lectoescritura. En  
Los estudios demuestran que en el ámbito local  
una intervención con IA puede producir  
avances  
cuantificables  
en  
lectoescritura,  
este  
escenario  
educativo,  
la  
IA  
puede  
Cárdenas et al. (2026) reportan que tras cuatro  
sesiones con actividades en Educaplay el  
89,47ꢀ% de los niños de 3.º grado de Machala  
pasó a niveles de comprensión medio/alto  
(antes 54,43ꢀ% en niveles muy bajos/bajos).  
Esto implica una mejora estadísticamente  
significativa en lectoescritura, abordando el  
problema micro de bajos niveles iniciales en la  
escuela pública. De igual modo, en Otavalo  
Ortega (2026) observó que un programa  
gamificado (con ChatGPT y Kahoot) elevó en  
21,2ꢀ% el gusto por la lectura y en 20,1ꢀ% la  
autoconfianza lectoescritora. El contraste pre-  
post significativo (p<.05) muestra que integrar  
IA lúdica motiva a los alumnos y mejora sus  
destrezas lectoras en básica, resolviendo la falta  
convertirse en un recurso de apoyo para mejorar  
la comprensión lectora, la organización de  
ideas, la corrección gramatical y la producción  
escrita; sin embargo, también puede generar  
dificultades cuando los estudiantes la utilizan de  
manera dependiente, sin criterio crítico o como  
sustituto del esfuerzo cognitivo necesario para  
leer, interpretar y redactar textos propios.  
En palabras de Delgado et al. (2024) el uso de  
la IA en educación se concibe como la  
incorporación de tecnologías inteligentes que  
facilitan tareas educativas rutinarias y amplían  
el acceso a contenidos. Por ejemplo, estudios  
recientes señalan que la IA educativa permite  
automatizar procesos de evaluación y mejora el  
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acceso a recursos didácticos, facilitando la  
mediante herramientas de inteligencia artificial  
que reducen barreras de búsqueda y amplían el  
acceso a explicaciones inmediatas, por ello  
Delgado, et al. (2024) señalan que la IA en  
educación facilita tareas académicas y permite  
acceder a recursos de apoyo ajustados a  
distintas necesidades, lo cual resulta relevante  
cuando el estudiante requiere orientación para  
leer instrucciones, aclarar vocabulario y  
realización de tareas académicas. De igual  
forma, Ayala (2025) destaca el papel de la IA  
como  
herramienta  
Al  
para  
personalizar  
el  
aprendizaje.  
analizar  
los beneficios  
educativos de la IA, se concluye que estas  
tecnologías pueden ofrecer enseñanza  
diferenciada basada en datos en tiempo real,  
ajustando contenidos a estilos y ritmos  
individuales. Esta dimensión de uso implica  
construir  
respuestas  
escritas  
con  
mayor  
adaptar  
la  
instrucción  
a
cada  
recomendaciones  
actividades  
alumno,  
seguridad.  
aprovechando  
automatizadas  
las  
de  
La incidencia en el proceso enseñanza-  
aprendizaje se refiere al modo en que la IA  
puede modificar la interacción entre docente,  
estudiante y contenido, especialmente cuando  
y
retroalimentación formativa.  
Otro enfoque conceptual sitúa la IA como  
medio de retroalimentación automatizada. La  
literatura revisada indica que el uso pedagógico  
de la IA incluye asistentes conversacionales y  
sistemas evaluativos que ofrecen respuestas  
inmediatas. En concreto, se reporta que la IA se  
se  
usa  
para  
retroalimentar,  
personalizar  
actividades y reforzar aprendizajes que no se  
consolidan con una explicación general, en ese  
sentido Morocho et al. (2023) explican que la  
integración de la inteligencia artificial en  
educación transforma la mediación pedagógica  
emplea  
para  
la  
“automatización  
de  
la  
retroalimentación” al estudiante, acelerando la  
corrección de tareas y exámenes. En este  
sentido, el uso de la IA aporta feedback rápido  
y personalizado en las aulas, apoyando tanto a  
docentes como a alumnos. Desde el modelo  
teórico seleccionado, el uso de la IA se  
comprende como una práctica educativa que no  
al  
ofrecer  
recursos  
adaptativos,  
nuevas formas  
apoyo  
de  
automatizado  
y
acompañamiento que pueden fortalecer la  
participación estudiantil. El desarrollo de  
habilidades metacognitivas comprende la  
capacidad del estudiante para reconocer qué  
entiende, qué dificultad presenta y qué  
estrategia necesita aplicar al leer o escribir, por  
ello Calderón et al. (2025) evidencian que la  
lectura digital se relaciona con estrategias  
metacognitivas cuando el estudiante monitorea  
su comprensión, revisa sus respuestas y ajusta  
su forma de interpretar textos, lo cual permite  
valorar la IA como un recurso que puede  
promover reflexión, autocorrección y control  
consciente del aprendizaje.  
se  
limita  
al  
empleo  
instrumental  
de  
herramientas digitales.  
Rodríguez et al. (2025) permiten organizar esta  
variable desde la percepción estudiantil sobre el  
proceso enseñanza-aprendizaje, desarrollo de  
habilidades metacognitivas e implicaciones  
infoéticas, integridad académica, de modo que  
el análisis se orienta a valorar cómo la  
inteligencia artificial apoya, condiciona o  
regula la actividad académica del estudiante. La  
accesibilidad a la información se entiende como  
la posibilidad que tiene el estudiante de  
consultar, organizar y comprender contenidos  
El uso de IA exige valorar cómo el estudiante  
maneja la información generada, reconoce  
fuentes, evita copiar respuestas automatizadas y  
asume responsabilidad sobre sus producciones  
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escritas, debido a que Suárez Estavillo (2025)  
escritura o resolución de tareas académicas.  
Berssanette (2025) señala que la TCC  
contribuye a la organización didáctica y  
metodológica del aprendizaje, permitiendo  
gestionar la sobrecarga cognitiva mediante  
estrategias guiadas y recursos pedagógicos  
adecuados.  
advierte que la inteligencia artificial en  
educación puede generar infoxicación cuando  
se utiliza sin criterio crítico, lo cual permite  
comprender  
esta  
dimensión  
como  
un  
componente ético necesario para distinguir  
apoyo académico, elaboración propia y uso  
responsable de herramientas digitales dentro de  
tareas de lectura, escritura e investigación  
escolar.  
En consonancia con lo anterior, la Teoría  
Cognitiva  
del  
Aprendizaje  
Multimedia,  
propuesta por Mayer (2005), sostiene que el  
aprendizaje mejora cuando la información se  
presenta mediante recursos combinados como  
Bajo el sustento epistemológico, la Teoría del  
Conectivismo propuesta por George Siemens y  
Stephen Downes (2004) sostiene que el  
aprendizaje se construye mediante redes de  
información, interacción digital y conexión con  
diversas fuentes de conocimiento. Desde esta  
perspectiva, el uso de la inteligencia artificial se  
relaciona con esta teoría porque la IA funciona  
como un recurso tecnológico que facilita el  
acceso a información, la retroalimentación  
inmediata y la personalización del aprendizaje.  
Barcia Cedeño et al. (2024), la IA favorece  
procesos educativos personalizados, siempre  
que se utilice de forma crítica y ética. En el tema  
del uso de la IA y la lectoescritura, el  
conectivismo permite comprender cómo estas  
herramientas pueden fortalecer la comprensión  
lectora, la organización de ideas y la producción  
escrita.  
textos,  
imágenes,  
sonidos,  
videos  
o
representaciones visuales, siempre que estos  
elementos estén organizados de forma clara y  
coherente. En relación con el uso de la  
inteligencia artificial, esta teoría permite  
explicar cómo las herramientas inteligentes  
pueden generar materiales personalizados,  
explicaciones  
visuales,  
resúmenes,  
organizadores gráficos y recursos interactivos  
que apoyan el aprendizaje. En esta línea,  
Bezerra et al. (2022) analizaron el uso de  
softwares 3D desde la TCAM y destacaron el  
potencial de los recursos multimedia para  
fortalecer  
la  
enseñanza  
y
facilitar  
la  
comprensión de contenidos complejos.  
En atención a lo señalado, la lectoescritura  
puede comprenderse como un conjunto de  
habilidades comunicativas que favorece la  
construcción de significados y le permite al  
individuo desenvolverse en su entorno social.  
Arteaga y Carrión (2022) sostienen que la  
lectoescritura trasciende la decodificación de  
los signos. Se argumenta que es una  
competencia central que empodera al estudiante  
para un aprendizaje profundo, facilitando la  
apropiación de normas lingüísticas y la mejora  
de la expresión oral y escrita, como vehículo  
fundamental de la relación social. Desde el  
modelo teórico adoptado, la lectoescritura  
Desde el sustento cognitivo, la Teoría de la  
Carga Cognitiva, propuesta por John Sweller en  
1988, sostiene que la memoria de trabajo  
humana tiene una capacidad limitada para  
procesar información nueva, por lo que el  
aprendizaje puede dificultarse cuando existe  
sobrecarga mental. En este sentido, el uso de la  
inteligencia artificial se vincula con esta teoría,  
porque puede funcionar como un apoyo externo  
que organiza, resume y guía la información,  
reduciendo la carga cognitiva del estudiante  
durante procesos complejos como la lectura,  
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permite comprender el aprendizaje escrito como  
un proceso progresivo de construcción del  
código alfabético, ya que Alburqueque (2023)  
estructura esta variable mediante los momentos  
presilábico, silábico, silábico alfabético y  
alfabético, con lo cual el estudio puede  
identificar el avance real del estudiante desde  
formas iniciales de representación escrita hasta  
producciones más convencionales, vinculando  
lectura, escritura, reconocimiento sonoro,  
organización gráfica del lenguaje y desempeño  
comunicativo dentro del aula escolar del  
contexto investigado.  
las  
actividades  
digitales  
fortalecen  
la  
lectoescritura al favorecer identificación de  
sonidos, formación de palabras y comprensión  
de textos breves, lo cual permite interpretar esta  
dimensión como una etapa de reorganización  
del código escrito donde el alumno mejora  
progresivamente  
producciones.  
la  
precisión  
de  
sus  
La consolidación del código escrito se  
evidencia cuando el estudiante relaciona con  
mayor precisión sonidos, letras, palabras y  
significados para leer y producir textos  
comprensibles, por ello Rosero, et al. (2023)  
plantean que la medición del proceso de  
Las primeras aproximaciones a la escritura  
revelan cómo el estudiante intenta representar  
significados antes de dominar la relación  
convencional entre letras y sonidos, por ello  
Arteaga y Carrión (2022) sostienen que la  
lectoescritura  
en  
básica  
media  
permite  
identificar avances en comprensión, escritura y  
desempeño comunicativo, lo cual ayuda a  
interpretar esta dimensión como una etapa  
lectoescritura  
implica  
construir  
sentido,  
donde  
el  
alumno  
ya  
no  
solo  
ensaya  
apropiarse de normas lingüísticas y participar  
en prácticas comunicativas, lo cual permite  
analizar esta dimensión como una fase inicial  
donde el niño comprende que lo escrito  
comunica algo, aunque todavía no organice sus  
producciones según el sistema alfabético  
formal. La relación entre oralidad y escritura  
empieza a organizarse cuando el estudiante  
asigna valor sonoro a sus producciones gráficas  
y trata de representar partes de la palabra  
mediante marcas o letras, por ello Mena y  
Pachar (2022) destacan que la optimización de  
la lectoescritura requiere estrategias didácticas  
progresivas que articulen lectura, escritura y  
reconocimiento lingüístico, lo cual permite  
comprender esta dimensión como un avance  
cognitivo donde el niño empieza a ordenar su  
pensamiento escrito desde la estructura silábica.  
El tránsito hacia una escritura más convencional  
correspondencias gráficas, también organiza  
mensajes escritos con mayor coherencia,  
legibilidad y sentido.  
Desde la fundamentación teórica, la Teoría  
psicogenética de la lectoescritura, propuesta por  
Ferreiro y Teberosky (1979), explica que los  
niños  
construyen  
progresivamente  
su  
conocimiento sobre el sistema alfabético a  
partir de sus experiencias con la lectura y la  
escritura.  
Esta  
teoría,  
basada  
en  
la  
epistemología de Piaget, plantea que el  
aprendizaje lectoescritor atraviesa niveles  
evolutivos como el primitivo, presilábico,  
silábico, silábico-alfabético y alfabético. En  
esta línea, Insuasty et al. (2024) señalan que  
cada nivel representa distintas hipótesis  
cognitivas que el niño formula durante su  
proceso de escritura. Por ello, esta teoría  
sustenta la variable lectoescritura, al explicar  
cómo se desarrollan estas habilidades desde un  
enfoque constructivista y progresivo. Desde  
una lectura socio pedagógica, la Teoría  
aparece  
cuando  
el  
por  
estudiante  
sílabas  
combina  
con  
representaciones  
correspondencias más precisas entre sonidos y  
letras, por ello García et al., (2024) plantean que  
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Sociocultural del Aprendizaje, propuesta por  
Lev Vygotsky en 1978, sostiene que el  
aprendizaje se construye mediante la  
no solo influye en el rendimiento académico,  
también condiciona la manera en que  
comprenden mensajes, expresan ideas y  
enfrentan información digital, por lo tanto  
analizar el uso de la IA en este proceso ayuda a  
reconocer si estas herramientas amplían  
interacción con el entorno, el docente y los  
compañeros más capacitados. En el caso de la  
lectoescritura, esta teoría permite comprender  
que los estudiantes desarrollan sus habilidades  
lectoras y escritoras dentro de la Zona de  
Desarrollo Próximo, es decir, con apoyo, guía y  
acompañamiento pedagógico. En esta línea,  
Morales y Salas (2025) señalan que la  
lectoescritura se relaciona con el contexto  
social, cultural y educativo del estudiante. Por  
oportunidades  
reales  
de  
aprendizaje  
o
profundizan desigualdades existentes.  
Esta relevancia social se refuerza porque los  
hábitos lectores las dificultades de  
comprensión afectan la autonomía  
y
comunicativa de los estudiantes en una sociedad  
cada vez más mediada por tecnologías, de modo  
que Zapata et al. (2024) explican que los  
factores que debilitan el hábito de lectura  
repercuten en el desempeño académico y en la  
formación cultural, lo cual justifica estudiar  
cómo la IA puede apoyar prácticas lectoras y  
ello,  
esta  
teoría  
sustenta  
la  
variable  
lectoescritura, al destacar que la orientación  
docente, la retroalimentación y las actividades  
colaborativas  
favorecen  
la  
adquisición  
progresiva de estas habilidades.  
En el marco doctrinal del estudio, la Teoría de  
fases del desarrollo lector, propuesta por Linnea  
Ehri (2005), explica que el aprendizaje de la  
lectura avanza mediante etapas relacionadas  
con el vínculo entre grafemas y fonemas. Esta  
teoría plantea fases como la prealfabética,  
alfabética parcial, alfabética completa y  
alfabética consolidada, las cuales permiten  
comprender cómo el estudiante progresa desde  
el reconocimiento limitado de letras hasta la  
lectura automática de palabras y patrones  
ortográficos. En este sentido, la teoría sustenta  
la variable lectoescritura, porque ayuda a  
identificar el nivel lector en que se encuentra  
cada alumno y las dificultades específicas que  
presenta. Alarcón et al. (2025) señalan que  
escritoras  
más  
constantes,  
guiadas  
y
significativas dentro del contexto escolar. El  
estudio es fundamental en el ámbito pedagógico  
porque permite analizar cómo la IA puede  
integrarse al proceso de enseñanza-aprendizaje  
sin reducirse a una herramienta de respuesta  
rápida, ya que su valor educativo depende de la  
orientación docente, del tipo de actividad  
propuesta y de la capacidad del estudiante para  
usarla como apoyo en la comprensión,  
redacción, revisión y mejora de textos, por ende  
la investigación aporta criterios para fortalecer  
prácticas didácticas más conscientes, reguladas  
y contextualizadas.  
Esta importancia pedagógica se sostiene en que  
la IA puede favorecer procesos de escritura  
académica cuando existe mediación docente,  
retroalimentación y orientación crítica, pues  
Palacios, et al., (2025) señalan que ChatGPT  
puede apoyar la enseñanza de la escritura  
mediante usos personalizados, revisión de  
producciones y acompañamiento formativo, lo  
cual permite fundamentar que el problema no  
comprender  
estrategias  
estas  
fases  
permite  
diseñar  
inclusivas  
e
intervenciones  
pedagógicas adecuadas para fortalecer la lectura  
y escritura. El estudio es fundamental en el  
ámbito social porque la lectoescritura permite  
que los estudiantes participen con mayor  
seguridad en la vida escolar, familiar y  
comunitaria, ya que leer, interpretar y escribir  
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está solo en usar tecnología, también en definir  
formación crítica, ya que Mora Naranjo, et al.,  
(2023) sostienen que su implementación debe  
cómo se integra pedagógicamente para mejorar  
la lectoescritura sin debilitar el pensamiento  
propio. El estudio es fundamental en el ámbito  
práctico porque puede aportar información útil  
para que la Unidad Educativa Fiscal “Provincia  
de Tungurahua” identifique de qué manera los  
estudiantes usan la IA al leer, escribir, buscar  
información o resolver tareas, permitiendo  
reconocer beneficios, riesgos y necesidades  
concretas de orientación, por ello sus resultados  
pueden servir para diseñar actividades, normas  
de uso, estrategias de acompañamiento y  
acciones docentes que respondan a dificultades  
reales de lectoescritura dentro del aula.  
considerar  
privacidad  
principios  
impacto  
éticos,  
en los  
equidad,  
procesos  
e
formativos, lo cual permite justificar que la  
investigación no solo observe el rendimiento  
lectoescritor, también las condiciones bajo las  
cuales los estudiantes usan estas herramientas y  
las implicaciones que pueden tener en su  
aprendizaje e integridad académica.  
En virtud de la problemática identificada, se  
formula  
la  
siguiente  
interrogante  
de  
investigación: ¿Cuál es la correlación entre el  
uso de la IA y la lectoescritura en estudiantes de  
la Unidad Educativa Fiscal “Provincia de  
Tungurahua” del cantón Guayaquil, ¿2026? En  
correspondencia con esta interrogante, se  
plantea como objetivo general determinar la  
correlación entre el uso de la IA y la  
lectoescritura en estudiantes de la Unidad  
Educativa Fiscal “Provincia de Tungurahua”  
del cantón Guayaquil, 2026; asimismo, los  
objetivos específicos se orientan, en primer  
lugar, a valorar la relación entre la accesibilidad  
a la información y la lectoescritura en los  
La utilidad práctica se fundamenta en  
experiencias cercanas al contexto de estudio,  
debido a que Quitio Yungan et al. (2024)  
desarrollaron una investigación en la escuela  
“Santiago de Guayaquil”, del cantón Guayaquil,  
y evidenciaron que las estrategias para la  
lectoescritura  
deben  
atender  
habilidades  
cognitivas, lingüísticas y motoras de forma  
articulada, lo cual respalda la necesidad de  
estudiar recursos actuales como la IA para  
orientar  
fortalezcan comprensión, producción textual y  
acompañamiento escolar. El estudio es  
intervenciones  
concretas  
que  
estudiantes  
del  
contexto  
investigado;  
seguidamente, a evaluar la relación entre la  
incidencia en el proceso de enseñanza-  
aprendizaje y la lectoescritura en la unidad de  
análisis; posteriormente, a medir la correlación  
pertinente porque responde a una necesidad  
actual del sistema educativo, donde los  
estudiantes ya interactúan con herramientas de  
IA dentro y fuera del aula, aunque muchas veces  
sin criterios claros sobre uso responsable,  
entre  
el  
desarrollo  
de  
habilidades  
metacognitivas y la lectoescritura en los sujetos  
estudiados; y, finalmente, a registrar la relación  
entre las implicaciones infoéticas, la integridad  
académica y el uso de la IA en el objeto de  
integridad  
académica  
y
aprovechamiento  
pedagógico, por esta razón investigar su  
relación con la lectoescritura en una institución  
fiscal de Guayaquil permite generar evidencia  
contextualizada sobre un fenómeno vigente que  
estudio.  
En cuanto a la contrastación del  
estudio, la hipótesis investigativa sostiene que  
existe una correlación significativa entre el uso  
de la IA y la lectoescritura en estudiantes de la  
requiere  
análisis  
educativo,  
ético  
y
metodológico en el año 2026. Esta pertinencia  
se fortalece porque la incorporación de IA en  
educación exige responsabilidad, regulación y  
Unidad  
Educativa  
Fiscal  
“Provincia  
de  
Tungurahua” del cantón Guayaquil, 2026. De  
manera contraria, la hipótesis negativa sostiene  
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que no existe una correlación significativa entre  
disponibilidad institucional y la pertinencia de  
los sujetos respecto al problema investigado.  
Para la recolección de datos, se utilizó como  
técnica principal la encuesta, debido a que  
permite obtener información directa de los  
estudiantes sobre el uso de la IA y su relación  
con la lectoescritura. En cuanto al instrumento  
el uso de la IA y la lectoescritura en los  
estudiantes de dicha institución educativa  
durante el periodo señalado.  
Materiales y Métodos  
Desde la naturaleza del estudio, se desarrolló  
bajo un tipo de investigación básica, debido a  
que busca ampliar el conocimiento científico  
sobre la relación entre el uso de la inteligencia  
artificial y la lectoescritura en estudiantes de la  
empleado,  
se  
aplicó  
un  
cuestionario  
estructurado de 24 preguntas, organizado en  
función de las organizado en función de las  
dimensiones accesibilidad a la información,  
incidencia en el proceso enseñanza-aprendizaje,  
desarrollo de habilidades metacognitivas e  
implicaciones infoéticas, integridad académica,  
presilábico, silábico, silábico-alfabético y  
alfabético. Dicho instrumento fue diseñado con  
una escala valorativa de tres niveles: siempre,  
casi siempre y a veces, con el propósito de  
medir la frecuencia con que los estudiantes  
Unidad  
Educativa  
Fiscal  
“Provincia  
de  
Tungurahua” del cantón Guayaquil, 2026, sin  
intervenir directamente en las variables de  
análisis. En correspondencia con el paradigma  
positivista, se asumió un enfoque cuantitativo,  
puesto que la información recolectada será  
procesada  
mediante  
datos  
numéricos,  
permitiendo medir las variables, establecer  
niveles de respuesta y analizar estadísticamente  
la relación existente entre ellas.  
manifiestan  
determinadas  
prácticas  
relacionadas con el uso de la inteligencia  
artificial y el desarrollo de habilidades  
lectoescritoras.  
En cuanto al diseño investigativo, se adoptó un  
diseño no experimental, dado que las variables  
uso de la IA y lectoescritura no serán  
En  
relación  
con  
la  
confiabilidad  
del  
manipuladas  
por  
el  
investigador,  
sino  
instrumento, se aplicó el coeficiente Alfa de  
Cronbach, obteniéndose un valor de α = 0.948,  
lo que permitió determinar el nivel de  
confiabilidad del cuestionario aplicado. Este  
resultado evidenció que los 24 ítems del  
cuestionario mantuvieron una consistencia  
interna sólida y midieron de manera homogénea  
los componentes relacionados con el uso de la  
inteligencia artificial y la lectoescritura. En el  
marco del tratamiento inferencial de los datos,  
se realizó la prueba de normalidad de Shapiro-  
Wilk. En dicho análisis se evidenció un valor de  
significancia de p = 0,013, inferior al criterio  
estadístico de 0,05. Por ello, se asumió que los  
datos no presentaron distribución normal.  
Asimismo, al haberse trabajado los ítems con  
escala tipo Likert de tres niveles y al analizarse  
mediante puntajes totales, se utilizó la prueba de  
observadas tal como se presentan en el contexto  
educativo. Respecto al alcance del estudio, este  
corresponde a un nivel correlacional asociativo,  
debido a que tiene como propósito determinar  
el grado de relación existente entre ambas  
variables, así como entre las dimensiones del  
uso de la IA y la lectoescritura en los estudiantes  
participantes.  
En relación con la población  
objeto de estudio, esta estuvo conformada por  
85 estudiantes de la Unidad Educativa Fiscal  
“Provincia de Tungurahua”. Para el desarrollo  
de la investigación, se seleccionó una muestra  
de 25 estudiantes, quienes constituyen la unidad  
de análisis del estudio. Para la determinación  
muestral,  
se  
empleó  
un  
muestreo  
no  
probabilístico por conveniencia, considerando  
la accesibilidad de los participantes, la  
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correlación Rho de Spearman para el análisis de  
asociación correspondiente. Para el  
Asimismo, se aseguró la confidencialidad de la  
información recolectada, evitando la exposición  
de datos personales que pudieran identificar a  
los estudiantes participantes. Desde esta  
perspectiva, el tratamiento de la información se  
procesamiento estadístico, los datos fueron  
recolectados mediante la aplicación de un  
cuestionario estructurado a través de Google  
Forms, lo cual permitió organizar de manera  
sistemática las respuestas de los estudiantes de  
la Unidad Educativa Fiscal “Provincia de  
realizó  
bajo  
criterios  
de  
reserva,  
responsabilidad y protección de la identidad,  
con el fin de resguardar la integridad de los  
sujetos de estudio. Al respecto, Gómez y  
Herrera (2021) señalan que la protección de la  
identidad resulta fundamental para garantizar la  
ética investigativa cuando se trabaja con  
población estudiantil. Se promovió el uso  
responsable y académico de los resultados  
Tungurahua”  
del  
cantón  
Guayaquil.  
Posteriormente, la información obtenida fue  
exportada a Microsoft Excel 2019, donde se  
elaboró una matriz de codificación conforme a  
la escala ordinal tipo Likert de tres niveles:  
siempre, casi siempre y a veces. Se aplicó el  
análisis correlacional con el propósito de  
determinar la relación existente el uso de la  
inteligencia artificial y la lectoescritura,  
permitiendo contrastar la hipótesis investigativa  
en función de los resultados obtenidos.  
obtenidos,  
orientando  
la  
información  
exclusivamente hacia fines científicos y  
educativos. Bajo esta lógica, los datos derivados  
del cuestionario fueron empleados únicamente  
para analizar la correlación entre el uso de la IA  
y la lectoescritura, evitando interpretaciones  
sesgadas, manipulaciones indebidas o usos  
ajenos al propósito de la investigación. En esta  
línea, Ramírez y Cedeño (2023) destacan que la  
integridad en el manejo de la información  
constituye un pilar sustancial para fortalecer la  
transparencia, validez y responsabilidad ética  
en los estudios educativos.  
En relación con los aspectos éticos, se garantizó  
la participación voluntaria de los estudiantes,  
respetando su derecho a decidir sobre su  
inclusión en el proceso investigativo. En este  
sentido, se procuró que los participantes  
comprendieran el propósito del estudio,  
relacionado con el análisis del uso de la  
inteligencia artificial y su correlación con la  
lectoescritura, aceptando colaborar sin ningún  
tipo de presión o condicionamiento. Esta  
consideración se articula con lo señalado por  
Salazar y Mendoza (2022) quienes sostienen  
que el consentimiento informado constituye un  
Resultados y Discusión  
A continuación, se describen los resultados del  
objetivo Específico 1: Valorar la relación entre  
la accesibilidad a la información y la  
lectoescritura en los estudiantes del contexto  
investigado.  
principio  
esencial  
en  
en  
investigaciones  
educativos.  
desarrolladas  
contextos  
Tabla 1. Correlación de la dimensión accesibilidad a la información y la variable lectoescritura.  
Correlaciones  
Accesibilidad a la información  
Lectoescritura  
Accesibilidad a la información  
1
—
26  
0,767  
0,000  
26  
Sig. bilateral  
N
Lectoescritura  
Sig. bilateral  
N
0,767  
0,000  
26  
1
—
26  
Fuente: Elaboración propia.  
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En correspondencia con la tabla 1, se evidencia  
igual manera, Cárdenas et al. (2026) evidencian  
que las actividades apoyadas en recursos  
una relación positiva alta y estadísticamente  
significativa entre la accesibilidad a la  
digitales  
pueden  
elevar  
en  
los  
niveles  
de  
de  
información  
y
la  
lectoescritura  
en  
los  
comprensión  
lectora  
estudiantes  
estudiantes investigados. El coeficiente Rho de  
Spearman alcanzó un valor de ρ = 0,767, con  
una significancia bilateral de p = 0,000, lo que  
demuestra que el acceso a información  
mediante herramientas de inteligencia artificial  
se asocia de manera directa con mejores niveles  
de lectoescritura. En términos concretos,  
cuando los estudiantes pueden consultar  
educación básica. Por consiguiente, el resultado  
obtenido permite sostener que la accesibilidad a  
la información no constituye únicamente una  
facilidad tecnológica, sino una condición  
pedagógica que puede fortalecer la autonomía,  
la comprensión y la producción escrita cuando  
se utiliza con orientación educativa adecuada.  
Tabla 2. Correlación de la dimensión  
información,  
aclarar  
dudas,  
organizar  
contenidos y recibir explicaciones inmediatas,  
también tienden a fortalecer su comprensión  
lectora, vocabulario, organización de ideas y  
producción escrita. Por tanto, el resultado  
permite establecer que la accesibilidad a la  
información mantiene una relación significativa  
con la lectoescritura dentro de la muestra  
analizada.  
incidencia en el proceso enseñanza-aprendizaje  
y la variable lectoescritura.  
Incidencia en el  
Correlaciones  
proceso enseñanza-  
aprendizaje  
Lectoescritura  
Incidencia en el  
proceso enseñanza-  
aprendizaje  
Sig. bilateral  
N
1
0,790  
—
26  
0,000  
26  
Lectoescritura  
Sig. bilateral  
N
0,790  
0,000  
26  
1
—
26  
Fuente: Elaboración propia.  
Bajo esta línea interpretativa, la relación alta  
entre accesibilidad a la información y  
lectoescritura confirma que el acceso oportuno  
a contenidos, explicaciones y recursos digitales  
puede favorecer el desarrollo de habilidades  
lectoras y escritoras en los estudiantes. En  
concordancia con Delgado et al. (2024), la  
inteligencia artificial en educación facilita  
tareas académicas y amplía el acceso a recursos  
de apoyo, lo que permite comprender por qué  
los estudiantes con mayor acceso a información  
presentan mejores condiciones para leer,  
interpretar y producir textos. En sintonía con  
Ayala (2025), la IA también contribuye a  
personalizar el aprendizaje, debido a que ajusta  
contenidos, orientaciones y respuestas según las  
necesidades del estudiante. Coincidiendo con  
Tao et al. (2025), los programas adaptativos  
La tabla 2 muestra el objetivo Específico 2:  
Evaluar la relación entre la incidencia en el  
proceso  
de  
enseñanza-aprendizaje  
y
la  
lectoescritura en la unidad de análisis. En  
correspondencia con la tabla 2, se evidencia una  
relación positiva alta y estadísticamente  
significativa entre la incidencia de la IA en el  
proceso  
enseñanza-aprendizaje  
y
la  
lectoescritura. El coeficiente de Spearman fue ρ  
= 0,790, con una significancia bilateral de p =  
0,000, lo que indica que ambas variables se  
asocian de manera directa. En este sentido,  
cuando la IA se emplea como apoyo para  
explicar contenidos, retroalimentar actividades  
y reforzar aprendizajes, los estudiantes tienden  
a presentar mejores niveles de lectura y  
escritura. En una valoración más profunda, la  
incidencia en el proceso enseñanza-aprendizaje  
presenta una relación alta con la lectoescritura,  
impulsados  
por  
IA  
pueden  
mejorar  
la  
comprensión  
lectora,  
especialmente  
en  
habilidades de inferencia y vocabulario. De  
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lo que evidencia su valor como apoyo  
ambas variables. En términos concretos, cuando  
los estudiantes reconocen sus dificultades,  
revisan sus respuestas y regulan su aprendizaje,  
tienden a presentar mejores niveles de  
comprensión lectora y producción escrita. Bajo  
esta línea interpretativa, el desarrollo de  
habilidades metacognitivas aparece como una  
pedagógico en la comprensión y producción  
escrita. Según Morocho et al. (2023), la  
inteligencia artificial transforma la mediación  
educativa al ofrecer recursos adaptativos y  
acompañamiento automatizado. Como expresa  
Ayala (2025), la IA permite personalizar el  
aprendizaje según los ritmos y necesidades del  
estudiante. De acuerdo con Palacios et al.  
(2025), ChatGPT puede apoyar la enseñanza de  
la escritura mediante revisión, orientación y  
mejora de producciones textuales. Como  
sostiene Ortega (2026) el uso de herramientas  
como ChatGPT y Kahoot fortalece el gusto por  
la lectura y la autoconfianza lectoescritora. En  
consecuencia, la IA no solo funciona como  
recurso tecnológico, sino como un apoyo  
didáctico que puede favorecer la lectura y  
escritura cuando se integra con orientación  
docente. La tabla 3 evidencia el objetivo 3:  
Medir la correlación entre el desarrollo de  
habilidades metacognitivas y la lectoescritura  
en los sujetos estudiados.  
dimensión  
fuertemente  
asociada  
con  
la  
lectoescritura, lo que evidencia su valor en la  
autorregulación del aprendizaje.  
Según Calderón et al. (2025) la lectura digital se  
relaciona  
cuando el estudiante monitorea su comprensión  
y ajusta sus respuestas. Como expresa  
con  
estrategias  
metacognitivas  
Berssanette (2025), la organización didáctica  
del aprendizaje permite gestionar la carga  
cognitiva mediante estrategias guiadas. De  
acuerdo con Morales y Salas (2025), la  
lectoescritura se fortalece mediante orientación,  
retroalimentación e interacción educativa.  
Como sostienen Arteaga y Carrión (2022), leer  
y escribir implica construir sentido y participar  
en prácticas comunicativas. En consecuencia, la  
metacognición no solo permite revisar errores,  
sino fortalecer la comprensión, la autonomía y  
la producción escrita del estudiante.  
Tabla 3. Correlación de la dimensión  
desarrollo de habilidades metacognitivas y la  
variable lectoescritura.  
Desarrollo de  
Correlaciones  
habilidades  
Lectoescritura  
metacognitivas  
Tabla 4. Correlación de la dimensión  
Desarrollo de  
habilidades  
metacognitivas  
Sig. bilateral  
N
Lectoescritura  
Sig. bilateral  
N
1
0,797  
implicaciones  
infoéticas  
e
integridad  
académica y la variable lectoescritura.  
—
26  
0,797  
0,000  
26  
0,000  
26  
1
—
26  
Implicaciones  
infoéticas e  
integridad  
académica  
Correlaciones  
Lectoescritura  
Implicaciones  
infoéticas e integridad  
académica  
Fuente: elaboración propia.  
1
0,841  
Sig. bilateral  
N
Lectoescritura  
Sig. bilateral  
N
—
26  
0,841  
0,000  
26  
0,000  
26  
1
—
26  
A partir de los datos consignados en la tabla 3,  
se evidencia una relación positiva alta y  
estadísticamente  
significativa  
entre  
el  
desarrollo de habilidades metacognitivas y la  
lectoescritura. El coeficiente de Spearman fue ρ  
= 0,797, con una significancia bilateral de p =  
0,000, lo que indica una asociación directa entre  
Fuente: Elaboración propia  
La tabla 4 muestra el objetivo 4: Registrar la  
relación entre las implicaciones infoéticas, la  
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integridad académica y el uso de la IA en el  
objeto de estudio. A la luz de la evidencia  
obtenida en la tabla 4, se evidencia una relación  
positiva  
muy  
alta  
y
estadísticamente  
significativa entre las implicaciones infoéticas e  
integridad académica y la lectoescritura. El  
coeficiente Rho de Spearman fue ρ = 0,841, con  
una significancia bilateral de p = 0,000, lo que  
indica una asociación directa entre ambas  
variables. En términos concretos, cuando los  
estudiantes usan la IA con responsabilidad,  
criterio ético y respeto por la producción propia,  
tienden a presentar mejores niveles de  
comprensión lectora y escritura académica.  
Figura 1. Correlación entre uso de la  
inteligencia artificial y lectoescritura  
Fuente: Elaboración propia.  
Bajo una perspectiva analítica comparativa, las  
implicaciones infoéticas e integridad académica  
aparecen como la dimensión con mayor fuerza  
asociativa dentro del estudio, lo que evidencia  
su valor en el uso responsable de la IA para  
fortalecer la lectoescritura. Según Mora  
Naranjo et al. (2023), la implementación de IA  
en educación debe considerar principios éticos,  
equidad, privacidad e impacto formativo. Como  
expresa Almaraz et al. (2025), el uso de IA debe  
analizarse desde la percepción estudiantil, las  
habilidades metacognitivas y la integridad  
académica. De acuerdo con Khampusaen  
(2024), ChatGPT puede mejorar la escritura  
En la figura 1, se observa una tendencia  
ascendente entre el uso de la inteligencia  
artificial y la lectoescritura, lo cual indica que  
ambas variables mantienen una relación  
positiva. La línea de tendencia muestra que, a  
medida que aumentan los puntajes relacionados  
con el uso de la IA, también se incrementan los  
puntajes de lectoescritura en los estudiantes.  
Este  
comportamiento  
coincide  
con  
el  
coeficiente Rho de Spearman obtenido, ρ =  
0,881, con una significancia bilateral de p =  
0,000, lo que evidencia una correlación positiva  
muy alta y estadísticamente significativa. En  
términos  
concretos,  
los  
estudiantes  
que  
académica  
cuando  
el  
estudiante  
revisa  
presentan mayor uso de la IA para acceder a  
información, recibir apoyo académico, regular  
su aprendizaje y actuar con responsabilidad  
académica tienden a mostrar mejores niveles de  
comprensión lectora y producción escrita.  
críticamente sus ideas y no sustituye su propio  
proceso de redacción. Como sostienen Palacios  
et al. (2025) la IA puede apoyar la enseñanza de  
la escritura mediante usos personalizados y  
acompañamiento formativo. En consecuencia,  
el uso ético de la IA no solo regula la conducta  
académica, sino que también favorece una  
Desde una lectura comparativa, el uso de la  
inteligencia artificial se asocia de manera  
directa con la lectoescritura, debido a que los  
datos se distribuyen en una tendencia positiva.  
Según Tao et al. (2025), los programas  
adaptativos impulsados por IA pueden mejorar  
la comprensión lectora, especialmente en  
inferencia y vocabulario. Como expresa  
lectoescritura  
más  
consciente,  
crítica  
y
responsable. La figura 1 evidencia el objetivo  
General: Determinar la correlación entre el uso  
de la IA y la lectoescritura en estudiantes de la  
Unidad  
Educativa  
Fiscal  
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de  
Tungurahua” del cantón Guayaquil, 2026.  
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Khampusaen (2024) ChatGPT puede fortalecer  
explicaciones y recursos digitales se vinculó  
directamente con el fortalecimiento de la lectura  
y escritura. Este resultado permitió reconocer  
que la IA favoreció la consulta de información,  
la aclaración de dudas, la ampliación del  
vocabulario y la organización de ideas en los  
la escritura académica cuando el estudiante  
revisa críticamente sus ideas y organiza mejor  
sus argumentos. De acuerdo con Delgado et al.  
(2024) la IA facilita tareas educativas y amplía  
el acceso a contenidos de apoyo. Como  
sostienen  
Palacios  
et  
al.  
(2025),  
estas  
estudiantes.  
Desde el segundo objetivo  
herramientas pueden acompañar la enseñanza  
de la escritura mediante revisión, orientación y  
retroalimentación formativa. En consecuencia,  
la tendencia observada en la gráfica permite  
sostener que el uso de la IA puede favorecer la  
lectoescritura cuando se emplea con orientación  
específico, se concluyó que la incidencia de la  
IA en el proceso de enseñanza-aprendizaje  
presentó  
una  
relación  
positiva  
alta  
y
significativa con la lectoescritura. El coeficiente  
Rho de Spearman alcanzó ρ = 0,790, con una  
significancia  
bilateral  
de  
p
=
0,000,  
pedagógica,  
académica.  
criterio  
crítico  
e
integridad  
evidenciando que el uso de la IA como apoyo  
pedagógico se asoció con mejores niveles de  
lectura y escritura. En este sentido, la  
Conclusiones  
herramienta  
cuando fue utilizada para explicar contenidos,  
retroalimentar actividades reforzar  
tecnológica  
resultó  
relevante  
Desde una visión integradora, se concluyó que  
existe una correlación positiva muy alta y  
estadísticamente significativa entre el uso de la  
inteligencia artificial y la lectoescritura en los  
estudiantes de la Unidad Educativa Fiscal  
y
aprendizajes dentro del proceso educativo.  
Desde el tercer objetivo específico, se concluyó  
que el desarrollo de habilidades metacognitivas  
se relacionó de manera positiva alta y  
significativa con la lectoescritura. El coeficiente  
Rho de Spearman fue de ρ = 0,797, con una  
significancia bilateral de p = 0,000, lo cual  
demostró que los estudiantes que reconocieron  
sus dificultades revisaron sus respuestas y  
regularon su aprendizaje tendieron a mejorar su  
comprensión lectora y producción escrita. Por  
ello, la metacognición se consolidó como un  
componente esencial para que el uso de la IA  
sea reflexivo y no meramente mecánico. Desde  
el cuarto objetivo específico, se concluyó que  
las implicaciones infoéticas y la integridad  
académica mantuvieron una relación positiva  
muy alta y significativa con la lectoescritura. El  
coeficiente Rho de Spearman alcanzó ρ = 0,841,  
con una significancia bilateral de p = 0,000,  
siendo una de las asociaciones más fuertes del  
estudio. Este resultado evidenció que el uso  
responsable, ético y crítico de la IA se vinculó  
“Provincia  
de  
Tungurahua”  
del  
cantón  
Guayaquil, 2026. El análisis general alcanzó un  
coeficiente Rho de Spearman de ρ = 0,881, una  
significancia bilateral de p = 0,000 y una  
muestra  
de  
26  
estudiantes,  
datos  
que  
permitieron aceptar la hipótesis investigativa y  
rechazar la hipótesis nula. Este resultado  
evidenció que, cuando los estudiantes utilizaron  
la IA para acceder a información, reforzar  
aprendizajes, regular sus procesos cognitivos y  
actuar con responsabilidad académica, lograron  
mejores niveles de comprensión lectora y  
producción escrita.  
Desde el primer objetivo específico, se  
concluyó que la accesibilidad a la información  
mantuvo  
una  
relación  
positiva  
alta  
y
significativa con la lectoescritura. El coeficiente  
Rho de Spearman fue de ρ = 0,767, con una  
significancia bilateral de p = 0,000, lo que  
demostró que el acceso oportuno a contenidos,  
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(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)  
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Declaraciones éticas y editoriales del artículo  
Contribución de los autores (Taxonomía CRediT)  
Elena Stefania Márquez Zambrano: conceptualización de la investigación, diseño metodológico, análisis formal de resultados, redacción del borrador  
original y revisión final del manuscrito.  
Juana de Lourdes Mejía Armas: validación metodológica, organización y tabulación de datos, apoyo en el análisis estadístico, revisión bibliográfica y  
corrección académica del manuscrito.  
José Enrique Paredes Gérman: aplicación de encuestas en la institución educativa objeto de estudio, recolección de datos, supervisión del proceso  
investigativo, apoyo en la interpretación de resultados y aprobación de la versión final del artículo.  
Milton Alfonso Criollo Turusina: supervisión, metodología, validación, redacción, revisión y edición del manuscrito científico.  
Declaración de conflicto de intereses  
Los autores declaran que no existe conflicto de intereses en relación con la investigación presentada, la autoría del manuscrito ni la publicación del  
presente artículo.  
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El editor responsable certifica que el proceso editorial del presente artículo se desarrolló conforme a los principios de integridad científica, transparencia  
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Disponibilidad de datos  
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