Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 8
Agosto del 2026
Página 63
ÉTICA, CIUDADANÍA DIGITAL E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN
SUPERIOR
ETHICS, DIGITAL CITIZENSHIP AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HIGHER
EDUCATION
Autores: ¹Evelyn Magaly Jiménez Solís.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0001-0731-7284
¹E-mail de contacto: evemagjs@gmail.com
Afiliación:¹*Autor Independiente (Ecuador).
Articulo recibido: 30 de Julio del 2026.
Articulo revisado: 1 de Agosto del 2026.
Articulo aprobado: 1 de Agosto del 2026.
¹Licenciada en Educación con mención en Educación Básica, graduada de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador). Magíster en Gestión
Educativa, por la Universidad de Especialidades Espíritu Santo (Ecuador). Docente con 11 años de experiencia profesional.
Resumen
La incorporación de inteligencia artificial en la
educación superior había ampliado
posibilidades formativas, aunque intensificado
problemas de autoría, dependencia cognitiva,
privacidad, sesgos y regulación institucional. El
estudio analizó la evidencia científica sobre la
relación entre la ética, la ciudadanía digital y la
inteligencia artificial en la educación superior
con el propósito de identificar desafíos éticos,
prácticas ciudadanas digitales responsables,
limitaciones institucionales, normativas y
formativas y estrategias educativas para una
integración responsable. Se desarrolló una
investigación cualitativa, descriptiva y
bibliográfica, sustentada en los métodos teórico,
inductivo-deductivo y analítico-sintético; la
muestra comprendió siete artículos
seleccionados en bases indexadas, examinados
mediante análisis documental y categorías
temáticas. Los hallazgos mostraron que la
integración responsable no había dependido del
acceso tecnológico, sino del juicio pedagógico,
la alfabetización ética y la protección de
derechos; la ausencia de políticas había
favorecido plagio, opacidad, desigualdad y
debilitamiento de la autonomía, mientras la
formación crítica, la transparencia y la
supervisión humana habían fortalecido la
integridad académica. Se interpretó que la
ciudadanía digital había constituido una
capacidad ética práctica, cuyo desarrollo exigió
corresponsabilidad entre instituciones, docentes
y estudiantes para subordinar la innovación al
juicio humano.
Palabras clave: Ética, Ciudadanía digital,
Inteligencia artificial, Practicas educativas,
Educación superior.
Abstract
The incorporation of artificial intelligence into
higher education has expanded educational
possibilities, although it has also intensified
issues related to authorship, cognitive
dependence, privacy, bias, and institutional
regulation. The study analyzed the scientific
evidence on the relationship between ethics,
digital citizenship, and artificial intelligence in
higher education with the aim of identifying
ethical challenges, responsible digital
citizenship practices, institutional, regulatory,
and educational limitations, and educational
strategies for responsible integration. A
qualitative, descriptive, and bibliographic study
was conducted, based on theoretical, inductive-
deductive, and analytical-synthetic methods;
the sample comprised seven articles selected
from indexed databases, examined through
documentary analysis and thematic categories.
The findings showed that responsible
integration had not depended on technological
access, but rather on pedagogical judgment,
ethical literacy, and the protection of rights; the
absence of policies had fostered plagiarism,
opacity, inequality, and a weakening of
autonomy, while critical training, transparency,
and human oversight had strengthened
academic integrity. Digital citizenship was
interpreted as a practical ethical capacity, the
development of which required shared
responsibility among institutions, faculty, and
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students to subordinate innovation to human
judgment
Keywords: Ethics, Digital citizenship,
Artificial intelligence, Educational practices,
Higher education.
Sumário
A incorporação da inteligência artificial no
ensino superior ampliou as possibilidades
formativas, embora tenha intensificado
problemas relacionados com a autoria, a
dependência cognitiva, a privacidade, os
preconceitos e a regulamentação institucional.
O estudo analisou a evidência científica sobre a
relação entre a ética, a cidadania digital e a
inteligência artificial no ensino superior, com o
objetivo de identificar desafios éticos, práticas
responsáveis de cidadania digital, limitações
institucionais, normativas e formativas, bem
como estratégias educativas para uma
integração responsável. Foi desenvolvida uma
investigação qualitativa, descritiva e
bibliográfica, baseada nos métodos teórico,
indutivo-dedutivo e analítico-sintético; a
amostra incluiu sete artigos selecionados em
bases de dados indexadas, examinados através
de análise documental e categorias temáticas.
Os resultados revelaram que a integração
responsável não dependia do acesso
tecnológico, mas sim do discernimento
pedagógico, da literacia ética e da proteção dos
direitos; a ausência de políticas tinha favorecido
o plágio, a opacidade, a desigualdade e o
enfraquecimento da autonomia, enquanto a
formação crítica, a transparência e a supervisão
humana tinham reforçado a integridade
académica. Interpretou-se que a cidadania
digital constituía uma capacidade ética prática,
cujo desenvolvimento exigia a
corresponsabilidade entre instituições, docentes
e estudantes para subordinar a inovação ao
julgamento humano
Palavras-chave: Ética, Cidadania digital,
Inteligência artificial, Práticas educacionais,
Ensino superior.
Introducción
La incorporación de la inteligencia artificial en
la educación superior ha impulsado una línea de
investigación centrada en la formación ética, la
ciudadanía digital y la redefinición de las
prácticas educativas. Estas tecnologías
favorecen la personalización del aprendizaje, la
retroalimentación inmediata y la optimización
de procesos académicos; simultáneamente,
amplían el interés científico por la
alfabetización digital, la integridad académica,
la regulación institucional y el desarrollo de
competencias críticas indispensables para un
uso responsable de los sistemas inteligentes
(Mendoza et al., 2025).
La incorporación acelerada de la inteligencia
artificial en la educación superior ha ampliado
las posibilidades de aprendizaje, producción
académica y acceso al conocimiento; sin
embargo, también ha revelado dificultades
relacionadas con la formación ética, el ejercicio
de la ciudadanía digital y la ausencia de criterios
institucionales que orienten su utilización
responsable. Este escenario favorece prácticas
asociadas con el plagio, la delegación
irreflexiva del razonamiento, la vulneración de
datos personales y el debilitamiento del juicio
crítico, situación que exige respuestas
educativas sustentadas en principios éticos y
competencias digitales sólidas (Ricra et al.,
2026).
El mayor desafío no proviene de la tecnología,
sino de la insuficiente preparación institucional
para incorporarla mediante criterios
pedagógicos y éticos. Molina et al. (2025),
sostienen que la inteligencia artificial posee un
elevado potencial para enriquecer los procesos
formativos; pese a ello, persisten limitaciones
vinculadas con la brecha digital, la escasa
capacitación del profesorado y la inexistencia
de políticas que regulen su empleo. Esa
combinación dificulta el desarrollo de prácticas
educativas responsables y reduce la capacidad
universitaria para formar ciudadanos digitales
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conscientes de las implicaciones sociales
derivadas del uso de estas herramientas. Desde
una perspectiva complementaria, Cali et al.
(2025), identifican que la rápida adopción de
herramientas de inteligencia artificial supera la
capacidad de las instituciones para establecer
marcos regulatorios, fortalecer la preparación
docente y consolidar principios de integridad
académica. Paralelamente, Ricra et al. (2026),
advierten que la insuficiente alfabetización en
inteligencia artificial incrementa la dependencia
cognitiva, debilita el pensamiento crítico y
amplía los riesgos asociados con la autoría, la
privacidad y la responsabilidad digital,
elementos indispensables para una ciudadanía
universitaria comprometida con el uso ético de
la tecnología.
Ante lo expuesto, el estudio se centró en
examinar ¿Cómo inciden la ética y la
ciudadanía digital en el uso responsable de la
inteligencia artificial en la educación superior?.
Para tal efecto, se plantearon las siguientes
preguntas complementarias: ¿Qué desafíos
éticos se identifican sobre el uso de la
inteligencia artificial en la educación superior?;
¿De qué manera la ciudadanía digital favorece
el desarrollo de prácticas responsables durante
la utilización de herramientas de inteligencia
artificial en el ámbito universitario?; ¿Qué
limitaciones institucionales, normativas y
formativas dificultan la incorporación ética de
la inteligencia artificial en las instituciones de
educación superior? y ¿Qué estrategias
promueven la integración responsable de la
inteligencia artificial desde una perspectiva
ética y de ciudadanía digital?
En este sentido, este análisis es relevante debido
al crecimiento sostenido del empleo de sistemas
de inteligencia artificial en la educación
superior y a los desafíos que esta
transformación plantea para la formación
universitaria. La incorporación acelerada de
estas herramientas exige fortalecer principios
éticos, ciudadanía digital y competencias
críticas que orienten decisiones responsables.
Atender estas dimensiones favorece ambientes
académicos íntegros, protege los derechos
digitales de los estudiantes y contribuye al uso
reflexivo de tecnologías con creciente
incidencia en los procesos educativos.
Desde el plano teórico, la investigación
integrará los fundamentos de la ética aplicada,
la ciudadanía digital y la inteligencia artificial
dentro de un marco interpretativo que permitirá
comprender sus relaciones en la educación
superior. En el ámbito metodológico, ofrecerá
una revisión sistemática de evidencia científica
reciente que identificará tendencias, vacíos
investigativos y líneas de desarrollo. En la
dimensión práctica, proporcionará criterios
orientados al diseño de políticas institucionales,
programas de alfabetización digital, acciones de
formación docente y estrategias destinadas a
promover un uso responsable, transparente y
seguro de la inteligencia artificial.
La novedad científica consiste en examinar
conjuntamente la ética, la ciudadanía digital y la
inteligencia artificial como dimensiones
complementarias para interpretar los desafíos
educativos actuales, perspectiva cuya necesidad
ha sido destacada por Ricra et al. (2025), al
señalar la importancia de incorporar formación
ética y alfabetización en inteligencia artificial
dentro de la educación superior. Los principales
beneficiarios serán estudiantes, docentes,
directivos universitarios, responsables de
políticas educativas e investigadores
interesados en la transformación digital de las
universidades. En consecuencia, el objetivo
general busca analizar la evidencia científica
sobre la relación entre la ética, la ciudadanía
digital y la inteligencia artificial en la educación
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superior con el propósito de identificar desafíos
éticos, prácticas ciudadanas digitales
responsables, limitaciones institucionales,
normativas y formativas y estrategias
educativas para una integración responsable.
Es por ello que, para una mejor comprensión se
define a la ética como un marco de principios y
criterios orientado a regular las decisiones
humanas mediante juicios fundamentados sobre
el bien común, la responsabilidad y el respeto
por los derechos individuales. En los entornos
universitarios, su importancia se intensifica
frente a la incorporación de la inteligencia
artificial, pues demanda actuaciones
transparentes, integridad académica y
compromiso con el uso responsable de la
información, Molina et al. (2025), sostienen que
este proceso exige una formación centrada en
los derechos humanos y la responsabilidad
educativa.
En cuanto a la ética aplicada a la inteligencia
artificial desde dimensiones complementarias
que comprenden la integridad académica, la
privacidad de los datos, la equidad, la
responsabilidad social y la transparencia
durante el empleo de sistemas inteligentes.
Estas categorías orientan la toma de decisiones
institucionales y personales frente a escenarios
mediados por tecnologías emergentes, la
ausencia de formación ética y alfabetización en
inteligencia artificial incrementa los riesgos
asociados al plagio, la dependencia cognitiva y
las prácticas académicas inadecuadas. Por otra
parte, la consolidación de prácticas éticas
depende de múltiples factores relacionados con
la capacitación docente, la formulación de
políticas institucionales, la existencia de marcos
regulatorios, la alfabetización digital y la
cultura universitaria. Cuando estos elementos se
desarrollan de manera coordinada, favorecen
decisiones informadas y fortalecen la confianza
en los procesos educativos mediados por
inteligencia artificial, la insuficiente
preparación profesional y la inexistencia de
regulaciones claras limitan una incorporación
responsable de estas tecnologías en la
educación superior (Vallejos y Galindo, 2025).
En cambio, la ciudadanía digital comprende el
ejercicio responsable, crítico y participativo de
los derechos y deberes que acompañan la
interacción en entornos tecnológicos. Su
desarrollo trasciende el dominio instrumental de
herramientas digitales al incorporar criterios de
convivencia, protección de datos, participación
informada y comportamiento ético durante la
producción, intercambio y utilización de
información. Los estudios sobre inteligencia
artificial en educación superior asocian estas
capacidades con la alfabetización digital, la
responsabilidad social y la preservación de la
identidad digital del estudiantado (Martínez y
Morales, 2025).
Posligua y Matamoros (2025), describen la
ciudadanía digital mediante dimensiones
vinculadas con la alfabetización digital, la
seguridad de la información, la protección de la
privacidad, el comportamiento responsable y la
participación ética en espacios virtuales. Tales
componentes favorecen una interacción
consciente frente a tecnologías basadas en
inteligencia artificial y reducen conductas que
comprometen la integridad académica. Molina
(2025), consideran indispensable fortalecer
competencias digitales junto con principios
éticos para orientar el aprovechamiento
educativo de estas herramientas. Es asi que, el
fortalecimiento de la ciudadanía digital depende
del acceso equitativo a recursos tecnológicos, la
formación permanente de docentes y
estudiantes, la disponibilidad de orientaciones
institucionales y la promoción de competencias
críticas para valorar la información producida
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mediante inteligencia artificial. Estas
condiciones favorecen decisiones responsables
y reducen riesgos relacionados con sesgos
algorítmicos, vulneración de datos personales y
uso inadecuado de contenidos digitales. La
necesidad de políticas claras que garanticen
privacidad, equidad y aprovechamiento
responsable de estas tecnologías (Salazar et al.,
2024).
En cuanto a la inteligencia artificial, se
comprende como un conjunto de sistemas
computacionales diseñados para ejecutar
procesos asociados con el razonamiento, el
aprendizaje, la toma de decisiones y la
generación de contenidos mediante algoritmos
entrenados con grandes volúmenes de
información. En el ámbito universitario, estas
capacidades fortalecen la personalización del
aprendizaje, optimizan la retroalimentación y
amplían el acceso al conocimiento, su
incorporación debe mantenerse orientada al
desarrollo humano y sustentarse en principios
éticos que garanticen una educación de calidad
(Arroba et al., 2026).
La producción científica reciente distingue la
inteligencia artificial generativa como una
modalidad capaz de producir textos, imágenes,
códigos y otros recursos mediante modelos
avanzados de aprendizaje automático. Sus
dimensiones comprenden la automatización de
procesos, la generación de contenidos, la
personalización del aprendizaje, la asistencia
académica y la retroalimentación inteligente,
estas funcionalidades transforman las prácticas
universitarias, aunque su implementación
demanda capacidades institucionales,
formación especializada y criterios pedagógicos
claramente definidos (Flor y Sandoval, 2024).
El aprovechamiento educativo de la inteligencia
artificial depende de factores tecnológicos,
organizacionales y pedagógicos que
condicionan su incorporación responsable. La
infraestructura digital, la capacitación docente,
la disponibilidad de políticas institucionales, la
alfabetización tecnológica y el acceso
equitativo constituyen condiciones
indispensables para favorecer experiencias
formativas sostenibles. Ricra et al. (2025),
sostienen que la insuficiencia de marcos
regulatorios y la limitada preparación
universitaria dificultan una integración
equilibrada, incrementando riesgos
relacionados con la integridad académica y la
dependencia tecnológica.
Por otra parte, la relación entre ética y
ciudadanía digital se manifiesta mediante la
incorporación de principios morales que
orientan la conducta responsable en los espacios
digitales. Mientras la ética proporciona criterios
para valorar las consecuencias de las decisiones
individuales, la ciudadanía digital traduce esos
principios en comportamientos vinculados con
la protección de datos, la participación
respetuosa, la producción responsable de
información y el respeto por la propiedad
intelectual. Esta interacción fortalece prácticas
universitarias sustentadas en la responsabilidad
y el compromiso social (Arreaga et al., 2025).
La inteligencia artificial intensifica la necesidad
de consolidar una ciudadanía digital sustentada
en principios éticos, debido a que automatiza
procesos relacionados con la producción,
circulación y utilización del conocimiento. La
formación universitaria requiere preparar
profesionales capaces de evaluar críticamente
los resultados generados por estas tecnologías,
reconocer sus limitaciones y actuar con
responsabilidad frente a sus implicaciones
sociales. Molina et al. (2025), consideran
indispensable fortalecer competencias digitales,
pensamiento crítico y criterios éticos para
garantizar un aprovechamiento educativo
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responsable. La educación superior constituye
el espacio destinado a la formación científica,
profesional y humanística mediante procesos de
enseñanza, investigación e innovación
orientados al desarrollo integral de la sociedad.
La incorporación de la inteligencia artificial
transforma estas funciones al introducir nuevas
formas de generar, gestionar y validar el
conocimiento, situación que exige fortalecer
principios éticos y competencias digitales. Las
universidades deben responder mediante
estrategias institucionales que integren
alfabetización en inteligencia artificial y
formación ética (Noemi et al., 2025).
La educación superior, es un sistema integrado
por dimensiones académicas, tecnológicas,
investigativas y formativas, cuya interacción
condiciona la adopción responsable de
innovaciones digitales. La disponibilidad de
infraestructura, la preparación del profesorado,
la formulación de políticas institucionales y el
acceso equitativo a recursos tecnológicos
representan factores decisivos para consolidar
procesos educativos de calidad. Cali et al.
(2025), evidencian que las limitaciones
tecnológicas y la escasa capacitación restringen
el aprovechamiento responsable de la
inteligencia artificial.
Desde el punto de vista teórico, la Teoría del
Desarrollo Moral, propuesta por Lawrence
Kohlberg, explica que los juicios éticos
evolucionan mediante niveles progresivos de
razonamiento sustentados en principios cada
vez más autónomos y universales. Su aplicación
al presente estudio permite comprender que el
uso responsable de la inteligencia artificial
depende de la capacidad del estudiantado para
valorar las consecuencias de sus decisiones más
allá del cumplimiento normativo. Esta
perspectiva favorece la formación de
ciudadanos digitales comprometidos con la
integridad académica y la responsabilidad
social (Rodríguez, 2024). El Conectivismo,
formulado por George Siemens y Stephen
Downes, sostiene que el aprendizaje se
construye mediante redes dinámicas donde
personas, recursos digitales y tecnologías
intercambian información de manera
permanente. Esta perspectiva resulta pertinente
porque interpreta la inteligencia artificial como
un nodo capaz de ampliar las oportunidades de
aprendizaje sin reemplazar el juicio humano.
Desde esta visión, la ciudadanía digital exige
desarrollar capacidades críticas para
seleccionar, evaluar y utilizar información
confiable dentro de ecosistemas digitales
complejos (Wilches, 2021).
La Teoría del Aprendizaje Autorregulado,
desarrollada por Barry Zimmerman, plantea que
el aprendizaje efectivo depende de la
planificación, el monitoreo y la evaluación
permanente de las propias acciones cognitivas.
Su incorporación permite interpretar que la
inteligencia artificial constituye un recurso de
apoyo cuya eficacia está condicionada por la
autonomía y el control consciente del
estudiante. En consecuencia, la ética y la
ciudadanía digital fortalecen procesos
autorregulados al promover decisiones
responsables, pensamiento crítico y uso
reflexivo de las herramientas tecnológicas
(Guaicha et al., 2026)
Materiales y Métodos
El estudio se desarrolló mediante un enfoque
cualitativo, orientado a comprender fenómenos
educativos desde una perspectiva interpretativa
sustentada en el análisis profundo de
información científica especializada
(Maldonado et al., 2023). Esta decisión
respondió a la necesidad de examinar las
relaciones entre ética, ciudadanía digital e
inteligencia artificial en la educación superior,
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privilegiando la interpretación crítica de los
aportes teóricos y empíricos presentes en la
literatura reciente, con el propósito de
identificar significados, tendencias
investigativas y fundamentos conceptuales que
explicaran la dinámica existente entre las
variables analizadas.
El enfoque descriptivo permitió caracterizar
sistemáticamente las propiedades, categorías y
relaciones presentes en el fenómeno investigado
mediante la organización rigurosa de
información proveniente de fuentes científicas
especializadas (Carazas et al., 2024). Su
aplicación facilitó la identificación de los
principales planteamientos desarrollados por la
literatura acerca de la ética, la ciudadanía digital
y la inteligencia artificial en la educación
superior, favoreciendo una representación
ordenada de conceptos, dimensiones, factores y
desafíos que enriquecieron la comprensión
integral del objeto de estudio sin establecer
relaciones causales.
La investigación correspondió al tipo
bibliográfico, fundamentado en la recopilación,
selección, evaluación e interpretación crítica de
publicaciones científicas relevantes para
sustentar el desarrollo del conocimiento sobre
un fenómeno determinado (Ñaupas et al., 2018).
Esta modalidad resultó pertinente porque el
estudio buscó integrar evidencia científica
reciente relacionada con ética, ciudadanía
digital e inteligencia artificial en la educación
superior, identificando coincidencias,
diferencias, vacíos investigativos y aportes
relevantes que fortalecieran la construcción del
fundamento teórico y la interpretación del
problema planteado. El proceso investigativo
incorporó de manera integrada los métodos
teórico, inductivo-deductivo y analítico-
sintético para organizar, interpretar y explicar la
información científica recopilada desde
diferentes niveles de razonamiento lógico
(Hernández et al., 2016). El método teórico
permitió sustentar conceptualmente las
variables; el inductivo-deductivo facilitó la
formulación de interpretaciones generales
derivadas de evidencias particulares y su
posterior contrastación; paralelamente, el
analítico-sintético favoreció la descomposición
de los contenidos científicos en categorías
específicas y su posterior integración dentro de
una explicación coherente del fenómeno
estudiado. La técnica empleada fue el análisis
documental, entendido como un procedimiento
sistemático destinado a examinar, clasificar e
interpretar información registrada en
documentos científicos mediante criterios
previamente establecidos de calidad y
pertinencia. La selección de las fuentes
consideró artículos publicados durante los
últimos cinco años en bases de datos indexadas
como Scopus, SciELO, Redalyc y Dialnet;
posteriormente, los documentos fueron
organizados según las variables del estudio y
analizados mediante categorías temáticas que
permitieron interpretar críticamente sus
principales aportes científicos.
Resultados y Discusión
La tabla sintetiza los principales hallazgos, los
cuales evidencian que la incorporación de
tecnologías en el ámbito educativo no dependió
únicamente de la disponibilidad o el acceso a
herramientas digitales, sino de un conjunto de
condiciones pedagógicas, éticas e
institucionales. Entre estas condiciones
destacan el juicio pedagógico para seleccionar y
utilizar los recursos de manera pertinente, la
alfabetización ética para reconocer sus
implicaciones y riesgos, la protección de los
derechos de los usuarios y la existencia de
normas universitarias claras que orienten su
aplicación. Asimismo, los resultados resaltan la
importancia de fortalecer la capacidad crítica de
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docentes y estudiantes, de modo que puedan
emplear estas tecnologías de forma responsable,
reflexiva y transparente, preservando la
autonomía intelectual, la autoría académica, la
privacidad y la integridad de los procesos.
Tabla 1. Ética, ciudadanía digital e inteligencia artificial en la educación superior.
Autor y año
Desafíos éticos identificados
Prácticas responsables en la
ciudadanía digital
Limitaciones institucionales,
normativas y formativas
Estrategias educativas para una
integración responsable
Ricra et al.
(2026)
• Nuevas formas de plagio y dificultad
para determinar autoría.
• Dependencia cognitiva que reduce
pensamiento crítico y autonomía.
• Riesgos sobre privacidad, identidad
digital y equidad de acceso.
• Desplazamiento de funciones humanas
por automatización acrítica.
• Fiabilidad limitada de contenidos
generados y decisiones basadas en ellos.
• Integra alfabetización tecnológica con
formación ética aplicada.
• Fortalece discernimiento ante
contenidos inexactos o sesgados.
• Favorece reconocimiento transparente
del apoyo algorítmico.
• Promueve autorreflexión sobre límites,
consecuencias y responsabilidades.
• Convierte al estudiante en agente
responsable de su aprendizaje digital.
• Escasez de marcos regulatorios
específicos para inteligencia artificial
generativa.
• Protocolos insuficientes para gestionar
datos e integridad académica.
• Preparación docente incipiente frente a
dilemas emergentes.
• Falta de actualización curricular
sostenida.
• Participación limitada de la comunidad
universitaria en la elaboración
normativa.
• Incorporar ética e inteligencia artificial
en las mallas curriculares.
• Desarrollar análisis de casos y
deliberación sobre dilemas reales.
• Implementar capacitación continua
para docentes y estudiantes.
• Crear códigos de conducta, protocolos
y auditorías institucionales.
• Establecer espacios permanentes de
reflexión, diálogo y actualización
normativa.
Torres et al.
(2026)
• Crisis de autoría ante productos
académicos generados artificialmente.
• Redefinición del fraude y dificultad para
comprobarlo.
• Sustitución de lectura, análisis y síntesis
por respuestas inmediatas.
• Dependencia algorítmica y aceptación
acrítica de información falsa.
• Incertidumbre evaluativa frente a
trabajos formalmente correctos pero
cognitivamente ajenos.
• Promueve transparencia sobre la
procedencia de contenidos académicos.
• Refuerza responsabilidad individual
durante la construcción del conocimiento.
• Exige contrastar fuentes y validar
respuestas automatizadas.
• Protege autonomía intelectual frente a
la delegación cognitiva.
• Favorece el respeto por autoría,
veracidad y esfuerzo formativo.
• Reglamentos de honestidad académica
desactualizados.
• Ausencia de guías oficiales para
docentes y estudiantes.
• Capacitación ético-didáctica limitada.
• Falta de criterios para distinguir
asistencia legítima y sustitución
intelectual.
• Modelos evaluativos centrados en el
producto final, no en el proceso
reflexivo.
• Reorientar la evaluación hacia
argumentación, defensa oral y proceso
cognitivo.
• Actualizar reglamentos sobre autoría y
fraude digital.
• Capacitar en validación de fuentes y
uso transparente.
• Diseñar actividades que exijan
interpretación personal.
• Emplear la IA como apoyo para
ampliar capacidades, sin reemplazar
razonamiento.
Córdova et al.
(2026)
• Sobreestimación de la exactitud del
contenido generado.
• Desconexión entre preocupación por
privacidad y prácticas reales de cuidado.
• Omisión del uso de IA en trabajos
académicos.
• Plagio automatizado y debilitamiento de
honestidad intelectual.
• Delegación de procesos cognitivos que
reduce autonomía y pensamiento
independiente.
• Aporta conocimientos para reconocer
usos legítimos e impropios.
• Fortalece responsabilidad, integridad y
citación transparente.
• Permite evaluar riesgos sobre identidad
y datos personales.
• Estimula verificación crítica de
respuestas automatizadas.
• Favorece un uso informado, regulado y
consciente de la inteligencia artificial
generativa.
• Reglamentos universitarios poco
claros para evaluar el uso académico de
IA.
• Débil alfabetización en privacidad y
protección de datos.
• Formación ética adquirida de manera
intuitiva, no sistemática.
• Políticas de privacidad difíciles de
comprender.
• Escasa orientación para trasladar
principios éticos hacia comportamientos
observables.
• Integrar ética digital aplicada en la
formación universitaria.
• Enseñar verificación, citación y
reconocimiento del apoyo algorítmico.
• Simplificar y comunicar políticas de
privacidad institucional.
• Formular pautas específicas para
integridad y protección de datos.
• Vincular aprendizaje tecnológico con
responsabilidad, autonomía y
pensamiento crítico.
Guevara y
Valdez (2026)
• Plagio algorítmico presentado como
producción intelectual propia.
• Facilismo que desplaza razonamiento
lógico y esfuerzo formativo.
• Uso de respuestas automatizadas sin
contraste de fuentes.
• Riesgos de privacidad, sesgo y trato
desigual.
• Convierte la alfabetización ética digital
en criterio para decidir y actuar.
• Promueve transparencia mediante
declaración del uso de IA.
• Refuerza protección de datos y respeto
por derechos de autor.
• Favorece conciencia sobre sesgos y
límites algorítmicos.
• Brecha entre directrices nacionales y
prácticas universitarias reales.
• Adopción acelerada sin planificación
pedagógica suficiente.
• Preparación docente todavía incipiente
y mayormente autodidacta.
• Infraestructura desigual entre
instituciones.
• Implementar gobernanza algorítmica
institucional alineada con normas
nacionales.
• Exigir declaración del uso de IA y
revisión humana.
• Capacitar a docentes y estudiantes
mediante talleres especializados.
• Reformular tareas para valorar
razonamiento, no respuestas finales.
Macías y
González
(2025)
• Pérdida de autoría docente al delegar la
planificación al algoritmo.
• Automatización sin revisión crítica ni
adaptación pedagógica.
• Producción de contenidos genéricos,
repetitivos o poco pertinentes.
• Falta de transparencia sobre la
intervención de IA.
• Dependencia tecnológica que debilita
creatividad y criterio profesional.
• Refuerza el papel docente como autor,
curador y responsable final.
• Exige declarar la intervención
tecnológica en los productos académicos.
• Promueve verificación, adaptación y
fundamentación de contenidos.
• Vincula competencia digital con
responsabilidad profesional.
• Impide confundir eficiencia operativa
con calidad pedagógica.
• Carencia de directrices sobre autoría y
uso declarado de IA.
• Formación insuficiente para evaluar
contenidos automatizados.
• Apropiación instrumental desligada de
reflexión pedagógica.
• Ausencia de criterios compartidos para
planificar con asistencia algorítmica.
• Riesgo de homogeneización curricular
por dependencia de respuestas
estandarizadas.
• Utilizar la IA como asistente, no como
sustituto del diseño docente.
• Revisar, adaptar y validar todo
contenido generado.
• Capacitar al profesorado en uso crítico
y responsable.
• Establecer directrices institucionales
sobre autoría y transparencia.
• Preservar experticia disciplinar,
creatividad y juicio pedagógico en la
planificación.
Naranjo et al.
(2025)
• Profundización de desigualdades
mediante accesos tecnológicos
diferenciados.
• Exposición de datos personales sin
suficiente consentimiento o control.
• Opacidad en evaluaciones y
recomendaciones automatizadas.
• Reducción de la autonomía académica
por dependencia tecnológica.
• Debilitamiento de la interacción humana
y la construcción colectiva del
conocimiento.
• Orienta el uso de la IA mediante
autonomía, justicia y responsabilidad.
• Desarrolla capacidad para cuestionar
decisiones automatizadas.
• Fortalece la protección de datos y la
participación informada.
• Promueve honestidad intelectual
durante la producción académica.
• Vincula innovación tecnológica con
compromiso social y dignidad humana.
• Distancia entre desarrollo tecnológico
y reflexión ética institucional.
• Aplicación fragmentada de
lineamientos internacionales.
• Falta de políticas universitarias
específicas y revisables.
• Escasa preparación para supervisar
decisiones algorítmicas.
• Predominio de criterios de eficiencia
sobre finalidades humanistas y
formativas.
• Diseñar políticas universitarias de
privacidad, equidad y transparencia.
• Incorporar formación crítica y
humanista en el uso de IA.
• Mantener supervisión docente sobre
evaluación y acompañamiento
automatizado.
• Establecer procedimientos para revisar
decisiones algorítmicas.
• Integrar la tecnología como medio
educativo, evitando convertirla en
finalidad.
Paguay et al.
(2024)
• Discriminación derivada de sesgos
incorporados en los sistemas.
• Vulneración de la privacidad y uso
indebido de información estudiantil.
• Opacidad de decisiones automatizadas
que afectan derechos.
• Indeterminación de responsabilidades
ante errores algorítmicos.
• Insensibilidad tecnológica frente a
valores educativos y culturales.
• Favorece la comprensión crítica de
decisiones emitidas por algoritmos.
• Promueve consentimiento informado
antes de recopilar datos académicos.
• Fortalece el cuidado de la privacidad y
la identidad digital.
• Impulsa comportamientos responsables
frente a contenidos automatizados.
• Reconoce al ser humano como referente
moral de toda decisión educativa.
• Ausencia de códigos éticos adaptados
a las prácticas educativas.
• Insuficiente transparencia sobre
funcionamiento y criterios algorítmicos.
• Débil delimitación de
responsabilidades entre proveedores e
instituciones.
• Formación docente limitada para
identificar sesgos y posibles daños.
• Carencia de mecanismos cooperativos
de supervisión y evaluación ética.
• Establecer códigos éticos para orientar
diseño, adopción y evaluación.
• Preservar el juicio docente frente a
recomendaciones automatizadas.
• Incorporar controles preventivos e
indicadores de riesgo.
• Desarrollar supervisión
interdisciplinaria con docentes,
estudiantes y familias.
• Garantizar el consentimiento y
protección durante el tratamiento de
datos.
Fuente: Elaboración propia.
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Los hallazgos cuestionan que el uso responsable
de la inteligencia artificial dependa del dominio
técnico, los problemas de autoría, delegación
cognitiva y aceptación acrítica revelan que
manejar la herramienta no implica saber cuándo
amplía el aprendizaje o sustituye el trabajo
intelectual. Ricra et al. (2026), evidencian que
el plagio, la dependencia cognitiva y los riesgos
de privacidad no constituyen efectos inevitables
de la inteligencia artificial, sino
manifestaciones de una formación ética
insuficiente. Este planteamiento coincide con
Molina et al. (2025), quienes atribuyen las
prácticas responsables al fortalecimiento
conjunto del pensamiento crítico, las
competencias digitales y el respeto por los
derechos humanos.
Torres et al. (2026), señalan que la inteligencia
artificial dificulta determinar la autoría y
distinguir entre asistencia legítima y sustitución
intelectual. Sus hallazgos amplían lo expuesto
por Rodríguez (2024), pues el cumplimiento de
reglamentos no garantiza integridad académica:
se requiere razonamiento moral autónomo para
reconocer las consecuencias formativas de
presentar como propio un producto generado
algorítmicamente. Córdova et al. (2026),
identifican una distancia entre la preocupación
estudiantil por la privacidad y las acciones
concretas destinadas a protegerla. Esta
contradicción matiza la postura de Martínez y
Morales (2025), quienes relacionan la
ciudadanía digital con el cuidado de datos e
identidad; conocer tales principios resulta
insuficiente cuando la universidad no los
transforma en experiencias formativas y pautas
observables. Guevara y Valdez (2026),
muestran que la adopción acelerada, la
preparación docente incipiente y la falta de
gobernanza favorecen un uso instrumental de la
inteligencia artificial. Este resultado confirma a
Cali et al. (2025), aunque revela una dificultad
adicional: la existencia de directrices nacionales
pierde eficacia si cada institución carece de
procedimientos, responsables y mecanismos de
supervisión aplicables a sus prácticas
educativas.
Macías y González (2025), advierten que
delegar la planificación al algoritmo debilita la
autoría, la creatividad y el criterio profesional
docente. Tal hallazgo cuestiona parcialmente la
personalización destacada por Flor y Sandoval
(2024), dado que la generación automatizada no
produce propuestas pertinentes por sí misma;
sin revisión disciplinar, puede uniformar
contenidos y confundir rapidez operativa con
calidad pedagógica. Naranjo et al. (2025),
sostienen que la inteligencia artificial puede
profundizar desigualdades, reducir la
autonomía y privilegiar la eficiencia sobre la
formación humanista. Esta postura precisa a
Arroba et al. (2026): orientar la tecnología hacia
el desarrollo humano exige políticas que
garanticen equidad, supervisión y participación
informada, pues la declaración de principios no
impide decisiones automatizadas
potencialmente perjudiciales.
Paguay et al. (2024), sitúan los sesgos, la
opacidad y la indeterminación de
responsabilidades entre los principales riesgos
educativos. Sus resultados fortalecen el
planteamiento de Salazar et al. (2024) sobre la
necesidad de políticas de privacidad y equidad,
pero añaden que esas disposiciones deben
incorporar controles preventivos,
responsabilidades delimitadas y revisión
interdisciplinaria. En conjunto, los estudios
aportan una lectura decisiva: la responsabilidad
digital requiere convertir los principios éticos
en capacidades personales, prácticas
pedagógicas y obligaciones institucionales
verificables
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Conclusiones
La incorporación de la inteligencia artificial en
la educación superior trasciende la adopción de
herramientas tecnológicas, puesto que
compromete dimensiones éticas, pedagógicas y
ciudadanas que redefinen la producción del
conocimiento, la integridad académica y la
responsabilidad institucional. Los estudios
coincidieron en que los principales desafíos se
vinculan con la pérdida de autoría intelectual, la
dependencia de sistemas automatizados, la
disminución del pensamiento crítico, la
opacidad de los algoritmos, la protección
insuficiente de los datos personales y la
ausencia de criterios homogéneos para regular
su utilización.
Paralelamente, la ciudadanía digital emergió
como un componente formativo indispensable
para fortalecer la autonomía, la transparencia, el
discernimiento crítico y la responsabilidad
durante el uso de la inteligencia artificial,
situando al estudiante y al docente como sujetos
capaces de ejercer decisiones fundamentadas
frente a los procesos automatizados, antes que
como usuarios pasivos de soluciones
tecnológicas. Desde una perspectiva
interpretativa, los hallazgos evidenciaron que la
discusión sobre inteligencia artificial no puede
limitarse a la eficacia operativa de estas
herramientas, debido a que su incorporación
exige reconsiderar los fundamentos éticos que
orientan la formación universitaria.
Esta constatación amplía el alcance de los
enfoques tradicionales sobre alfabetización
digital, al incorporar principios relacionados
con la integridad académica, la justicia, la
protección de derechos y la responsabilidad
compartida entre instituciones, docentes y
estudiantes. No obstante, el carácter
predominante de investigaciones desarrolladas
mediante estudios descriptivos, correlacionales
y cualitativos restringe la posibilidad de
comprender los efectos de largo plazo derivados
de la integración de estas tecnologías,
circunstancia que aconseja interpretar las
conclusiones con prudencia y reconocer la
necesidad de ampliar la diversidad
metodológica y disciplinaria de futuras
investigaciones.
A partir de las evidencias examinadas, resulta
pertinente recomendar que las instituciones de
educación superior formulen políticas
específicas sobre el empleo responsable de la
inteligencia artificial, consoliden programas
permanentes de formación en ética y ciudadanía
digital, actualicen sus reglamentos de integridad
académica incorporando criterios sobre autoría,
transparencia y protección de datos, además de
fortalecer la capacitación docente para evaluar
críticamente los contenidos generados por
algoritmos. De igual manera, la evaluación
universitaria requiere privilegiar procesos que
valoren la argumentación, la reflexión y la
construcción intelectual propia, reduciendo la
dependencia de productos finales susceptibles
de automatización.
Las posibilidades de desarrollo futuro
comprenden estudios longitudinales que
permitan comprender la evolución de las
competencias éticas frente al uso continuado de
inteligencia artificial, investigaciones
comparativas entre distintas áreas del
conocimiento y sistemas universitarios, así
como evaluaciones sobre la eficacia de
programas institucionales de ciudadanía digital
en la formación de profesionales capaces de
integrar innovación tecnológica con
responsabilidad social. También resulta
pertinente explorar modelos de gobernanza
universitaria que armonicen innovación,
regulación y derechos fundamentales,
contribuyendo al diseño de ecosistemas
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educativos donde el progreso tecnológico
permanezca subordinado al juicio humano, la
deliberación ética y la formación integral.
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Jiménez Solís.
Ciencia y Educación
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Declaraciones éticas y editoriales del artículo
Contribución de los autores (Taxonomía CRediT)
Evelyn Magaly Jiménez Solís: conceptualización de la investigación, diseño metodológico, desarrollo del proceso investigativo, análisis formal de los
datos, redacción del borrador original del manuscrito, revisión crítica del contenido científico y supervisión general del estudio.
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presente artículo.
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existir financiamiento institucional o externo, este deberá ser declarado explícitamente por los autores en esta sección.
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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
y buenas prácticas editoriales. El manuscrito fue sometido a un proceso de evaluación mediante revisión por pares doble ciego, garantizando la
confidencialidad de la identidad de los autores y revisores durante todo el proceso de dictamen académico. Asimismo, el editor declara que el artículo
cumple con los criterios científicos, metodológicos y éticos establecidos por la revista.
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independiente y confidencial. Asimismo, manifiestan que no mantienen conflictos de interés con los autores ni con la investigación evaluada, y que sus
observaciones y recomendaciones se fundamentan exclusivamente en criterios científicos, metodológicos y académicos.
Declaración ética de la investigación
Los autores declaran que la investigación se desarrolló respetando los principios éticos de la investigación científica, garantizando la confidencialidad
de los datos y el respeto a los participantes del estudio. En los casos en que la investigación involucre seres humanos, los procedimientos deben ajustarse
a los principios éticos establecidos en la Declaración de Helsinki y a las normativas institucionales correspondientes.
Declaración sobre el uso de inteligencia artificial
Los autores declaran que el uso de herramientas de inteligencia artificial, en caso de haberse utilizado durante el proceso de investigación o redacción
del manuscrito, se realizó únicamente como apoyo técnico para mejorar la claridad del lenguaje o el análisis de información, manteniendo siempre la
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ni sustituyen la responsabilidad académica de los investigadores.
Disponibilidad de datos
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normas éticas y de confidencialidad establecidas por la investigación.
