Factores que inciden en la incorporación de IA en la práctica docente en el nivel medio superior

Lugo Martínez, Jesús Raúl y García González, Mario Oleg (2025) Factores que inciden en la incorporación de IA en la práctica docente en el nivel medio superior. CIENMS, 1 (1). pp. 62-69. ISSN EN TRAMITE

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Resumen

El propósito de este trabajo es analizar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en los procesos educativos, reconociendo tanto sus beneficios como los desafíos que plantea, con el fin de reflexionar sobre su uso ético, responsable y formativo en la práctica docente. Además, este estudio examina los factores que influyen en la intención de los docentes de adoptar tecnologías de IA generativa en la educación, ampliando el Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM). La propuesta de modelo integral reúne elementos externos, tales como la credibilidad de la información relacionada con la IA, además del apoyo institucional, junto con aspectos internos como la motivación y la autoeficacia. De acuerdo con una encuesta aplicada a 150 docentes de diversas escuelas de nivel medio superior de la Universidad de Guanajuato, la exposición a información confiable sobre IA influye positivamente en sus percepciones acerca de la utilidad de la IA generativa, lo que impacta directamente en su disposición a integrarla en su práctica profesional. La inteligencia artificial (IA) se ha vuelto parte de nuestra vida diaria, la encontramos en los asistentes de voz, en los chatbots y hasta en el reconocimiento facial de los dispositivos que usamos. Aunque muchas personas no lo noten, interactúan con ella casi todos los días. El auge reciente de la IA generativa ha hecho que este tema sea más visible, cambiando tanto la vida personal como la profesional. En el ámbito educativo, la IA ya está transformando la enseñanza y el aprendizaje (Marino et al., 2023), tanto en escuelas como en programas de formación de maestros. Entre sus aportes, permite a los educadores ganar tiempo al simplificar tareas administrativas como la calificación o la retroalimentación (Zawacki Richter et al., 2019). También brinda apoyo en la planeación, el diseño de clases y la adaptación de la enseñanza a diferentes necesidades (Akgun & Greenhow, 2022). Otra de sus fortalezas es la personalización del aprendizaje (Crompton & Burke, 2023), ya que puede servir como tutor, asistir en investigaciones o dar ayuda especializada a estudiantes con alguna discapacidad (Marino et al., 2023). En este sentido, investigaciones recientes destacan que la IA ofrece ventajas claras en la personalización del aprendizaje, pero también enfrenta retos relacionados con la preparación docente, la equidad en el acceso y las implicaciones éticas de su uso (Oviedo-Bayas et al., 2024; Jiao, 2024; Leguisamo et al., 2023). Como docentes, debemos de ver en la IA una oportunidad y también una responsabilidad. Esto nos lleva debe de conducir a tomar acciones concretas: aprender a usarla directamente, analizar de forma crítica sus herramientas y resultados, reflexionar sobre sus implicaciones éticas y diseñar estrategias adecuadas para integrarla en la enseñanza.

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