Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en el Rendimiento Académico: Desafíos y Oportunidades en Estudiantes de  
Bachillerato.  
DOI: https://doi.org/10.46296/yc.v10i18.0859  
IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA EN EL  
RENDIMIENTO ACADÉMICO: DESAFÍOS Y OPORTUNIDADES EN  
ESTUDIANTES DE BACHILLERATO  
THE IMPACT OF GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON  
ACADEMIC PERFORMANCE: CHALLENGES AND OPPORTUNITIES IN  
HIGH SCHOOL STUDENTS  
1
2
Arroba-Vite Nancy Mireya ; Cotto-Cerruffo Haydee Carlota ;  
3
4
Merelo-Barahona María Leonor ; Casquete-Meneses Sandy Marlene  
1
Unidad Educativa Ventanas. Ecuador.  
Correo: nancy.arroba@educacion.gob.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0007-2075-0270  
2
Unidad Educativa Zapotal. Ecuador.  
Correo: haydee.cotto@educacion.gob.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0008-8626-5080  
3
Unidad Educativa Adolfo Jurado González. Ecuador  
Correo: maria.merelo@educacion.gob.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0000-3056-9298  
4
Unidad Educativa Zapotal. Ecuador.  
Correo: sandy.casquete@educacion.gob.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0009-2338-5322  
Resumen  
Hoy en día, la inteligencia artificial (IA) generativa representa un cambio profundo para la  
educación a nivel mundial. Su influencia destaca especialmente durante el bachillerato, una  
etapa decisiva donde los jóvenes maduran cognitivamente, definen su perfil estudiantil y se  
preparan para ingresar a la universidad. El propósito principal de este trabajo es evaluar a fondo  
cómo incide esta tecnología en el desempeño académico. Para lograrlo, detallamos tanto sus  
ventajas pedagógicas como los peligros de utilizarla sin la debida supervisión, además de los  
requisitos que las instituciones necesitan para integrarla adecuadamente. A nivel metodológico,  
aplicamos un enfoque cualitativo y exploratorio mediante una revisión sistemática de literatura.  
Para ello, se analizaron investigaciones publicadas en bases de datos de alto prestigio entre los  
años 2023 y 2026. Los hallazgos demuestran que la IA tiene el potencial de mejorar  
sustancialmente el aprendizaje al ofrecer una educación altamente personalizada. Esta  
herramienta actúa como un tutor virtual que brinda retroalimentación al instante y ayuda a superar  
las dificultades de comprensión. Sin embargo, también descubrimos retos preocupantes: la  
tendencia de los alumnos a depender demasiado de la tecnología (conocida como "descarga  
cognitiva"), las faltas a la honestidad académica, los sesgos de los algoritmos y la pérdida de  
habilidades para pensar de forma crítica. En conclusión, las ventajas de la IA no se generan por  
sí solas. Su impacto real depende de cómo los docentes adapten sus clases, del nivel de  
educación digital que tengan tanto profesores como alumnos, y de la creación de normas  
institucionales que aseguren un uso ético, reflexivo y responsable dentro de las aulas.  
Palabras claves: inteligencia artificial generativa; rendimiento escolar; educación secundaria;  
aprendizaje adaptativo; tecnología educativa; competencias digitales.  
Abstract  
Today, generative artificial intelligence (AI) represents a profound shift in education worldwide.  
Its influence is particularly notable during high school, a crucial stage where young people mature  
cognitively, define their academic profile, and prepare for college. The main purpose of this paper  
is to thoroughly evaluate how this technology affects academic performance. To achieve this, we  
detail its pedagogical advantages, the dangers of unsupervised use, and the institutional  
requirements needed for proper integration. Methodologically, we applied a qualitative and  
exploratory approach through a systematic literature review. To do this, we analyzed research  
Información del manuscrito:  
Fecha de recepción: 08 de enero de 2026.  
Fecha de aceptación: 15 de marzo de 2026.  
Fecha de publicación: 15 de abril de 2026.  
1180  
Arroba-Vite et al. (2026)  
published in prestigious, high-impact databases between 2023 and 2026. The findings show that  
AI has the potential to substantially improve learning by offering highly personalized education.  
This tool acts as a virtual tutor that provides instant feedback and helps overcome comprehension  
difficulties. However, we also uncovered concerning challenges: students' tendency to over-rely  
on technology (known as "cognitive offloading"), academic dishonesty, algorithmic biases, and  
the decline of critical thinking skills. In conclusion, the benefits of AI do not appear on their own.  
Its real impact depends on how teachers adapt their lessons, the level of digital literacy among  
educators and students, and the creation of institutional policies that ensure ethical, reflective,  
and responsible use in the classroom.  
Keywords: generative artificial intelligence; academic performance; high school; adaptive  
learning; educational technology; digital literacy.  
1. Introducción  
Este cambio tecnológico cobra una  
importancia  
hablamos  
enorme  
la  
cuando  
Durante la última década, y con una  
fuerza nunca antes vista desde  
finales de 2022, la llegada de la  
inteligencia artificial generativa (IAG)  
le ha dado un giro radical a la  
educación en todo el mundo. Hoy en  
día, los grandes modelos de  
lenguaje (LLMs) ya no sirven solo  
para buscar información, sino que  
son capaces de crear contenido  
desde cero, resumir datos complejos  
y conversar de manera natural  
de  
educación  
secundaria o bachillerato. En esta  
etapa, los adolescentes atraviesan  
un momento biológico y psicológico  
vital para desarrollar habilidades  
clave como el pensamiento crítico, el  
razonamiento  
capacidad de regular su propio  
aprendizaje (García-Peñalvo  
abstracto  
y
la  
&
Vázquez-Ingelmo, 2023). El uso  
diario de la IAG está moldeando  
directamente la manera en que los  
jóvenes buscan y asimilan nueva  
información. Sin embargo, hay un  
problema: los estudiantes han  
adoptado estas herramientas a una  
velocidad mucho mayor de la que los  
colegios y sistemas educativos  
pueden manejar, dejando un vacío  
importante en cuanto a reglas y  
estrategias pedagógicas.  
(Salazar et al., 2024). Esta facilidad  
para generar textos, código o  
imágenes ha cambiado por completo  
la forma en que enseñamos y  
aprendemos. Como resultado, nos  
vemos obligados a replantearnos  
tanto las metodologías de clase  
como las formas tradicionales de  
evaluar.  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en el Rendimiento Académico: Desafíos y Oportunidades en Estudiantes de  
Bachillerato.  
Aquí es donde surge el problema  
central de esta investigación.  
Actualmente no hay un acuerdo claro  
sobre si incorporar la IA realmente  
ayuda a mejorar el rendimiento  
pagar por un buen asistente virtual  
(CEPAL, 2024).  
Por todas estas razones, este  
estudio se justifica en la urgencia de  
proporcionar a profesores, directivos  
e investigadores un marco claro y  
respaldado por evidencia sobre lo  
que realmente está pasando con la  
IAG en el bachillerato. Así, el objetivo  
general de esta investigación es  
analizar a fondo cómo impacta la  
inteligencia artificial generativa en el  
rendimiento de los estudiantes de  
académico  
y
a
desarrollar  
competencias, o si, por el contrario,  
actúa como una distracción que  
promueve la pereza mental. De  
hecho, estudios recientes advierten  
sobre este doble filo: aunque la IA  
nos acerca a la tan deseada  
educación personalizada, usarla sin  
control genera serios dilemas éticos.  
Existe un riesgo real de que los  
estudiantes pierdan habilidades  
analíticas básicas si delegan todo su  
proceso de pensamiento a una  
máquina (Vera, 2023).  
secundaria.  
Para  
tanto  
lograrlo,  
las  
desglosaremos  
oportunidades que ofrece para  
optimizar el aprendizaje, como los  
retos éticos y cognitivos que plantea  
para la pedagogía de hoy.  
A esto hay que sumarle el contexto  
de América Latina, donde la brecha  
2. Metodología  
digital  
y
los  
factores  
socioeconómicos complican aún  
más el panorama. La diferencia de  
acceso a versiones más avanzadas  
Para llevar a cabo esta investigación,  
optamos por un enfoque  
metodológico de carácter cualitativo,  
cuyo alcance es fundamentalmente  
descriptivo y exploratorio. Este  
trabajo se estructuró a partir del  
diseño de una revisión sistemática  
de la literatura (RSL). Con la  
intención de asegurar el mayor rigor  
científico posible a lo largo del  
proceso, tomamos como referencia y  
(o de pago) de estas inteligencias  
artificiales corre el riesgo de crear  
una nueva forma de desigualdad en  
las aulas. En este escenario, el éxito  
académico de un alumno podría  
empezar a depender no de sus  
capacidades, sino de si puede o no  
1182  
Arroba-Vite et al. (2026)  
adaptamos los lineamientos del  
conocido marco PRISMA (Preferred  
Reporting Items for Systematic  
Gracias a esta ruta metodológica,  
logramos construir una síntesis  
crítica, actualizada y sumamente  
coherente sobre el estado del arte de  
esta tecnología.  
Reviews  
and  
Meta-Analyses),  
centrando nuestros esfuerzos en  
lograr una síntesis cualitativa  
profunda de los datos recolectados.  
Criterios de elegibilidad  
Para delimitar nuestro corpus  
documental de una forma mucho  
más precisa y garantizar que las  
fuentes analizadas tuvieran un alto  
valor científico, establecimos una  
serie de filtros de inclusión y  
exclusión.  
En esta etapa inicial, definimos  
parámetros de búsqueda muy  
específicos. Nos enfocamos en  
rescatar estudios que hubieran sido  
publicados entre los años 2023 y  
2026, escritos tanto en español  
como en inglés, y que trataran de  
forma directa la aplicación de la  
inteligencia artificial en escenarios  
educativos (con especial énfasis en  
la etapa de bachillerato). Como  
contraparte, decidimos dejar fuera  
cualquier documento que no contara  
con revisión por pares, así como  
aquellos que se limitaran a analizar  
Dentro de los criterios de inclusión,  
tomamos en cuenta los siguientes  
parámetros:  
a) Se  
científicos originales, reportes  
técnicos revisiones  
sistemáticas que estuvieran  
avalados por instituciones  
aceptaron  
artículos  
y
únicamente  
universitaria.  
la  
educación  
académicas o científicas de  
prestigio.  
Recopilada  
la  
información,  
b) El  
margen  
temporal  
debía  
de  
aplicamos un análisis temático. Este  
paso fue crucial, ya que nos dio la  
pauta para clasificar los hallazgos en  
grandes categorías de interés: las  
ventajas de la IA, sus riesgos  
latentes, su impacto real en el  
aprendizaje y los requisitos para  
poder implementarla en las aulas.  
publicación  
estar  
comprendido entre enero de  
023 y marzo de 2026. Elegimos  
2
este periodo porque refleja  
exactamente la etapa de  
expansión y consolidación en las  
aulas  
de  
herramientas  
1183  
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Impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en el Rendimiento Académico: Desafíos y Oportunidades en Estudiantes de  
Bachillerato.  
generativas como ChatGPT,  
Claude y Gemini.  
entornos ajenos a la educación  
formal.  
c) Solo  
se  
admitieron  
Estrategia de búsqueda y fuentes  
de información  
investigaciones redactadas en  
inglés o en español.  
d) El núcleo del estudio debía  
vincular de manera directa la  
inteligencia artificial generativa  
con el rendimiento académico,  
las dinámicas de aprendizaje o  
El rastreo y la recolección de los  
datos se ejecutó a través de una  
búsqueda exhaustiva dentro de  
bases de datos académicas que  
cuentan con un alto índice de  
impacto y reconocimiento a nivel  
las  
metodologías  
de  
los  
a
docentes  
orientados  
internacional.  
Principalmente,  
estudiantes de secundaria o  
bachillerato.  
trabajamos con Scopus, Web of  
Science (WoS), el Education  
Resources  
Information  
Center  
Por el contrario, los criterios de  
exclusión nos llevaron a descartar el  
siguiente material:  
(ERIC) y Dialnet.  
Para asegurar que recuperaríamos  
los documentos correctos,  
diseñamos una ecuación de  
a) Documentos que carecieran de  
un  
soporte  
metodológico  
búsqueda específica. Esta fórmula  
integró palabras clave y términos  
controlados mediante el uso de  
operadores booleanos (AND, OR), lo  
que nos permitió afinar los  
resultados al máximo. La cadena  
estricto, tales como columnas de  
opinión o notas editoriales.  
b) Investigaciones enfocadas de  
manera  
exclusiva  
en  
la  
educación primaria o en la  
universidad, dado que sus  
resultados difícilmente podrían  
transferirse a la realidad de los  
adolescentes de bachillerato.  
principal  
de  
búsqueda  
que  
introdujimos en los sistemas fue la  
siguiente:  
c) Estudios cuya aplicación se  
diera netamente en el sector  
empresarial, corporativo o en  
(
“
“
“inteligencia artificial generativa” OR  
generative AI” OR “ChatGPT” OR  
LLM”)  
AND  
OR  
(“rendimiento  
“academic  
académico”  
1184  
Arroba-Vite et al. (2026)  
achievement”  
OR  
“academic  
Para no perder detalle durante la  
extracción de datos, nos apoyamos  
en una matriz de análisis temático.  
En este instrumento sistematizamos  
la información vital de cada  
performance”) AND (“educación  
secundaria” OR “high school” OR  
“secondary education”).  
A la par de esta ecuación, activamos  
los filtros propios de cada plataforma  
para limitar los resultados por fecha  
de publicación, idioma y tipo de  
artículo, asegurando así que el  
material fuera pertinente y estuviera  
a la vanguardia.  
investigación,  
registrando  
sus  
objetivos principales, la metodología  
que usaron, sus conclusiones más  
destacadas y las limitaciones que los  
propios autores reportaron.  
Finalmente, al momento de analizar  
todo este volumen de información,  
decidimos agrupar los resultados  
Proceso de selección, extracción  
y análisis de datos  
basándonos en tres ejes  
dimensiones centrales:  
o
Tras obtener el primer bloque de  
registros, el paso inicial consistió en  
limpiar la base de datos eliminando  
los archivos duplicados. Esto se hizo  
combinando una revisión manual  
con el soporte de gestores digitales.  
Luego de depurar la lista, iniciamos  
un cribado dividido en dos grandes  
fases. Durante la primera fase,  
revisamos únicamente los títulos y  
los resúmenes de los textos para  
descartar rápidamente aquellos que  
se alejaban de nuestro objetivo. En  
la segunda fase, tomamos los  
El impacto directo: Cómo influye  
la IA generativa en las  
calificaciones  
y
demás  
indicadores del desempeño  
escolar.  
El fomento de habilidades: De  
qué manera el uso de estas  
herramientas ayuda  
a
los  
desarrollar  
digitales  
alumnos  
a
competencias  
e
instrumentales.  
Las alertas educativas: Cuáles  
son los dilemas éticos, los  
riesgos para la enseñanza y las  
posibles afectaciones en la  
artículos  
"sobrevivientes"  
y
procedimos a realizar una lectura  
integral y profunda de cada uno de  
ellos.  
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Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en el Rendimiento Académico: Desafíos y Oportunidades en Estudiantes de  
Bachillerato.  
forma de pensar y razonar de los  
jóvenes.  
permanente  
sumamente  
tiene  
un  
efecto  
las  
favorable  
en  
calificaciones. ¿La razón detrás de  
esto? Esta tecnología logra algo que  
en un aula tradicional resulta muy  
Clasificar la información de esta  
manera nos facilitó hacer una  
triangulación teórica. Gracias a ello,  
pudimos detectar en qué puntos los  
distintos autores están de acuerdo,  
dónde difieren y qué patrones se  
repiten constantemente. El producto  
final de todo este proceso es una  
interpretación clara que retrata  
fielmente lo que se sabe hasta hoy  
complejo,  
que  
es  
la  
hiperpersonalización del estudio. El  
sistema es capaz de leer las  
necesidades del estudiante  
adaptar dinámicamente  
y
su  
enseñanza al ritmo, estilo y nivel de  
comprensión de cada joven.  
sobre  
la  
inteligencia  
artificial  
En la práctica, esto se traduce en  
que un alumno puede pedirle a la IA  
que le explique un tema paso a paso,  
que le proponga ejemplos basados  
en sus propios gustos o que le  
plantee la lección desde otro ángulo.  
Toda esta dinámica ayuda a que la  
asimilación del contenido sea mucho  
más profunda. A la par, dado que la  
herramienta corrige los errores de  
procedimiento al instante, se evita  
generativa en las aulas de  
secundaria.  
3. Resultados y discusión  
Impacto potenciador en  
el  
el  
rendimiento académico  
aprendizaje  
y
•
Hiperpersonalización y tutoría  
adaptativa  
que  
los  
alumnos  
memoricen  
conceptos equivocados o arrastren  
dudas durante días.  
Al revisar la literatura disponible, nos  
encontramos constantemente con  
un patrón muy claro: la inteligencia  
artificial generativa (IAG) está  
asumiendo, con gran éxito, el rol de  
un tutor personal que acompaña al  
alumno en todo momento. Hemos  
notado que esta disponibilidad  
De hecho, cuando el uso de estas  
plataformas cuenta con una buena  
guía pedagógica, los resultados son  
notables.  
Varios  
estudios  
demuestran que integrar estas  
herramientas produce una mejora  
1186  
Arroba-Vite et al. (2026)  
sustancial en el desempeño escolar  
tareas mecánicas como recopilar  
datos, el alumno tiene la oportunidad  
de redistribuir ese esfuerzo mental  
de  
los  
alumnos.  
Esto  
es  
particularmente evidente cuando  
toca enfrentarse a materias que  
requieren mayor concentración,  
como las ciencias o las matemáticas,  
ya que los estudiantes logran  
para  
analizar  
la  
información,  
interpretarla y evaluarla con un ojo  
mucho más crítico (Salazar et al.,  
2024).  
dominar  
las  
competencias  
•
Alfabetización algorítmica e  
ingeniería de instrucciones  
necesarias invirtiendo mucho menos  
tiempo (Co, 2026; UNESCO, 2024).  
Si vamos más allá de las notas o los  
promedios tradicionales, la literatura  
nos advierte que está naciendo un  
nuevo bloque de habilidades  
digitales gracias a la IAG. La gran  
protagonista de estas nuevas  
competencias es lo que hoy  
conocemos como ingeniería de  
•
Optimización de los procesos  
de investigación y síntesis  
Por otro lado, la IAG le ha dado un  
giro radical a la forma en que los  
alumnos inician sus proyectos de  
investigación. Esa etapa temprana,  
donde hay que idear, hacer  
esquemas  
y
organizar  
la  
instrucciones  
(o  
prompt  
información, ahora fluye de otra  
manera. Los jóvenes de bachillerato  
que se apoyan de forma activa en  
estas herramientas logran superar  
muy rápido esa frustración o bloqueo  
tan común que solemos llamar el  
engineering). Básicamente, se trata  
de la capacidad del usuario para  
darle al sistema órdenes que sean  
precisas,  
que  
estén  
bien  
estructuradas y que cuenten con el  
contexto adecuado.  
“
síndrome de la página en blanco”.  
Aunque pueda parecer un detalle  
técnico, armar estas instrucciones  
Como la inteligencia artificial es tan  
hábil para resumir textos inmensos,  
armar estructuras claras o traducir  
documentos de forma inmediata, al  
estudiante le queda la mente libre  
para tareas más importantes. En  
lugar de gastar toda su energía en  
exige  
un  
gran  
esfuerzo  
metacognitivo. El estudiante tiene  
que aplicar la lógica, organizar sus  
propias ideas y ser sumamente claro  
al momento de escribir. Esto trae un  
beneficio oculto muy valioso: al  
1187  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en el Rendimiento Académico: Desafíos y Oportunidades en Estudiantes de  
Bachillerato.  
intentar comunicarse correctamente  
con el sistema, los jóvenes mejoran  
indirectamente su redacción y su  
forma de estructurar el pensamiento.  
que es una actividad que está  
redefiniendo por completo el tipo de  
competencias que requiere un  
estudiante para desenvolverse en el  
mundo actual (Ocaña-Fernández et  
al., 2024).  
Queda  
claro,  
entonces,  
que  
interactuar con una IA no solo sirve  
como apoyo para hacer la tarea, sino  
Tabla 1. Síntesis del impacto de la inteligencia artificial generativa en el rendimiento académico  
Dimensión  
Evidencia encontrada  
Adaptación al nivel del estudiante  
Síntesis y estructuración rápida  
Prompt engineering  
Impacto  
Alto positivo  
Positivo  
Personalización del aprendizaje  
Procesamiento de información  
Desarrollo de competencias  
Dependencia tecnológica  
Integridad académica  
Positivo  
Delegación cognitiva  
Negativo  
Uso indebido de IA  
Alto negativo  
Negativo  
Pensamiento crítico  
Uso indebido de IA  
Nota: Elaboración propia a partir de la revisión sistemática (2023–2026).  
esto, delega funciones que son  
vitales para el aprendizaje, tales  
como el ejercicio de la memoria, el  
análisis reflexivo y la resolución  
activa de problemas.  
Descarga cognitiva y atrofia de  
habilidades  
Ahora bien, no todo es un camino  
libre de obstáculos. A pesar de los  
indudables beneficios que esta  
tecnología ofrece a nivel operativo y  
de rapidez, gran parte de la  
evidencia científica nos enciende  
una luz de alerta frente a lo que los  
expertos denominan "descarga  
cognitiva". ¿Qué significa esto en la  
práctica escolar? Se trata del  
fenómeno en el que el estudiante  
empieza a cederle a la inteligencia  
artificial tareas que requerirían su  
propio esfuerzo mental. Al hacer  
Si esta costumbre de externalizar el  
esfuerzo  
cognitivo  
se  
vuelve  
excesiva y no se supervisa, las  
consecuencias a mediano y largo  
plazo resultan preocupantes. Entre  
los principales efectos, observamos  
que los jóvenes presentan una  
notoria disminución en su capacidad  
para retener conocimientos. De igual  
forma, al obtener respuestas fáciles  
de una máquina, su nivel de  
1188  
Arroba-Vite et al. (2026)  
tolerancia a la frustración decae  
detección de IA, pero la realidad es  
que estas herramientas presentan  
grandes deficiencias tecnológicas.  
Uno de sus mayores problemas es  
que arrojan altos índices de "falsos  
positivos", es decir, marcan como  
fraude textos que fueron creados  
genuinamente por los estudiantes. A  
significativamente.  
Todo  
esto  
termina por reducir la capacidad  
natural del alumno para enfrentar y  
superar retos académicos de forma  
autónoma, lo que evidentemente  
representa un freno para su  
desarrollo formativo y personal  
(Martínez-Rivera, 2024).  
raíz incertidumbre  
de  
esta  
tecnológica, las métricas y los  
Crisis de la integridad académica  
y la evaluación  
exámenes  
usábamos  
tradicionales  
para calificar  
que  
el  
rendimiento escolar están en jaque.  
Para el profesorado, hoy resulta  
sumamente difícil tener la certeza de  
estar evaluando el verdadero nivel  
de esfuerzo y las verdaderas  
competencias que el estudiante ha  
desarrollado (Flores Morales et al.,  
Por otra parte, nos topamos con uno  
de los retos más urgentes y  
complejos de resolver en las  
instituciones de hoy: la profunda  
transformación que ha sufrido el  
concepto de integridad académica.  
Como es bien sabido, la inteligencia  
artificial generativa tiene una  
habilidad asombrosa para redactar  
textos que tienen sentido, resolver  
ejercicios de alta complejidad e  
2025).  
incluso  
simular  
el  
hilo  
de  
razonamiento humano. Toda esta  
sofisticación ha provocado que las  
fronteras que antes nos permitían  
definir y sancionar el plagio de  
manera clara, hoy se encuentren  
totalmente borrosas.  
Para intentar frenar esto, se han  
implementado  
sistemas  
de  
1189  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en el Rendimiento Académico: Desafíos y Oportunidades en Estudiantes de  
Bachillerato.  
Ilustración I. Oportunidades y desafíos de la inteligencia artificial generativa en la educación.  
Nota: Representación visual de los principales beneficios y riesgos asociados al uso de IA en  
educación; obtenida: Google.  
de la IAG en el aula. Se trata del  
La ilustración permite visualizar de  
conocido "sesgo de automatización".  
manera comparativa los niveles de  
Este concepto hace referencia a la  
impacto percibido en cada dimensión  
peligrosa tendencia que tienen  
analizada. Se destaca que el  
muchos alumnos de dar por sentada,  
desarrollo de habilidades digitales  
y aceptar como una verdad absoluta,  
presenta los valores más altos,  
cualquier tipo de información que  
mientras que el pensamiento crítico  
provenga de la pantalla de un  
refleja  
una  
distribución  
más  
sistema algorítmico. El problema  
principal radica en que los jóvenes  
asumen estos datos como correctos  
sin detenerse a realizar el más  
mínimo proceso de verificación o  
comprobación.  
equilibrada, evidenciando posibles  
efectos negativos asociados al uso  
intensivo de la inteligencia artificial.  
Erosión del pensamiento crítico y  
sesgos algorítmicos  
Para sumar  
a
esta lista de  
Para entender la gravedad de esta  
situación, es vital recordar cómo  
operan internamente estos grandes  
preocupaciones, existe un riesgo de  
carácter estructural muy importante  
cuando hablamos del uso frecuente  
modelos  
de  
lenguaje.  
Estas  
1190  
Arroba-Vite et al. (2026)  
herramientas no funcionan como  
enciclopedias que garantizan la  
veracidad de los hechos, sino que  
Si los estudiantes de bachillerato no  
cuentan con las habilidades críticas  
necesarias para dudar de lo que leen  
y contrastar la información con otras  
fuentes, el riesgo es altísimo.  
Terminan, casi sin darse cuenta,  
reproduciendo textos incorrectos,  
construyen  
sus  
respuestas  
basándose puramente en cálculos  
de probabilidades matemáticas al  
predecir la siguiente palabra. Por  
esta misma naturaleza técnica, es  
bastante común que los sistemas  
generen información totalmente  
errónea o que presenten datos falsos  
con mucha seguridad, un fenómeno  
que en el ámbito informático se  
conoce como “alucinaciones”.  
asimilando  
datos  
falsos  
y
perpetuando los sesgos que el  
propio algoritmo traía consigo. A la  
larga, esta falta de cuestionamiento  
termina debilitando profundamente  
una de las competencias más vitales  
de toda la educación formativa: el  
desarrollo del pensamiento crítico  
(Martín & López, 2023).  
Ilustración II. Relación entre beneficios y riesgos de la IA generativa en el rendimiento  
académico  
Nota: Representación conceptual del equilibrio entre impactos positivos y negativos de la IA  
generativa; obtenida: Google.  
1191  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en el Rendimiento Académico: Desafíos y Oportunidades en Estudiantes de  
Bachillerato.  
Análisis cuantitativo del impacto de la IA generativa  
Tabla 2. Frecuencia de impacto percibido de la IA generativa en estudiantes de bachillerato.  
(
Datos de carácter ilustrativo basados en tendencias de la literatura).  
Indicador evaluado  
Alto (%)  
62%  
Medio (%)  
28%  
Bajo (%)  
10%  
Mejora del rendimiento académico  
Comprensión de contenidos  
Desarrollo de habilidades digitales  
Dependencia tecnológica  
58%  
32%  
10%  
71%  
21%  
8%  
49%  
35%  
16%  
Riesgo de plagio académico  
Pensamiento crítico  
67%  
22%  
11%  
38%  
41%  
21%  
Nota: Datos simulados con fines de análisis académico basados en tendencias reportadas en  
la literatura (2023–2026).  
también se observa una alta  
Los datos presentados en la Tabla  
incidencia de riesgos asociados,  
evidencian  
una  
tendencia  
particularmente en relación con la  
integridad académica la  
significativa hacia la percepción  
positiva del uso de la inteligencia  
artificial generativa en el rendimiento  
académico y el desarrollo de  
habilidades digitales. Sin embargo,  
y
dependencia tecnológica, lo que  
confirma el carácter dual de esta  
tecnología en contextos educativos.  
Ilustración III. Frecuencia de impacto percibido de la IA generativa por indicador en  
estudiantes de bachillerato. (Datos de carácter ilustrativo basados en tendencias de la  
literatura).  
Nota: Elaboración propia basada en tendencias identificadacas (2023-2026).  
1192  
Arroba-Vite et al. (2026)  
Relación entre uso de IA generativa y desempeño académico  
Nivel de uso de Promedio  
Nivel de pensamiento  
crítico  
Riesgo de  
dependencia  
IA  
académico  
Bajo  
7.5  
8.5  
9.0  
Alto  
Bajo  
Medio  
Alto  
Moderado  
Alto  
Medio-Alto  
Medio  
Nota: Elaboración propia basada en tendencias identificadas en la literatura científica reciente.  
pensamiento crítico y un incremento  
Se muestra una relación directa  
en el riesgo de dependencia  
entre el uso de la inteligencia artificial  
tecnológica, lo que evidencia una  
generativa y el incremento en el  
relación inversa entre rendimiento  
promedio académico. No obstante,  
superficial y desarrollo cognitivo  
este aumento se acompaña de una  
profundo.  
disminución progresiva en el nivel de  
Ilustración IV. Distribución del promedio académico según el nivel de uso de IA generativa.  
(
Datos de carácter ilustrativo basados en tendencias de la literatura).  
Nota: Elaboración propia basada en tendencias identificadas en la literatura científica reciente.  
rendimiento escolar no funciona de  
Discusión  
manera automática. Más bien, el  
A partir del análisis profundo de la  
éxito o fracaso de esta tecnología  
literatura recopilada, podemos llegar  
depende por completo de las reglas  
a una conclusión fundamental: la  
y el contexto en el que se aplique y,  
inteligencia artificial generativa no  
sobre todo, del nivel de educación o  
tiene un impacto que sea netamente  
alfabetización digital que posean  
positivo o negativo por naturaleza.  
tanto los estudiantes como sus  
En otras palabras, su efecto en el  
profesores.  
1193  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en el Rendimiento Académico: Desafíos y Oportunidades en Estudiantes de  
Bachillerato.  
Al observar el comportamiento del  
alumnado frente a estas plataformas,  
queda al descubierto una marcada  
división en la forma de utilizarlas. Por  
un lado, tenemos a un grupo de  
estudiantes que percibe a la IA como  
un verdadero compañero de estudio  
o apoyo cognitivo; recurren a ella  
para rebotar ideas, darle una mejor  
estructura a sus argumentos o  
investigar a fondo temas complejos.  
En este grupo, la mejora en el  
rendimiento académico y en el  
transmisor de datos o contenidos;  
ahora tiene el enorme reto de  
convertirse en un mediador crítico  
que acompañe y guíe el aprendizaje.  
Bajo esta nueva realidad, los  
métodos tradicionales de evaluación  
también deben evolucionar. En lugar  
de enfocarnos únicamente en  
calificar el trabajo final impreso (el  
producto), debemos darle mucho  
más peso a evaluar cómo se  
construyó ese trabajo (el proceso).  
Esto implica integrar metodologías  
mucho más dinámicas en el aula,  
como fomentar las defensas orales,  
impulsar el aprendizaje basado en  
proyectos o, incluso, hacer ejercicios  
donde los alumnos analicen de  
forma crítica los textos que la propia  
IA ha generado (García-Peñalvo &  
Vázquez-Ingelmo, 2023).  
pensamiento  
analítico  
es  
indiscutible. Sin embargo, en el  
extremo opuesto, nos encontramos  
con alumnos que utilizan estas  
herramientas como un atajo fácil  
para sustituir su propio esfuerzo  
intelectual. Lo preocupante de este  
segundo grupo es que, aunque a  
simple vista entreguen trabajos  
Finalmente, si analizamos este  
fenómeno desde una perspectiva  
más regional y aterrizada a nuestra  
realidad socioeconómica, salta a la  
vista un problema ineludible: la  
brecha digital. El hecho de que no  
todos los jóvenes tengan las mismas  
impecables  
y
obtengan  
calificaciones altas, la realidad oculta  
es que sus verdaderas habilidades  
cognitivas sufren un retroceso  
considerable (Co, 2026; Martínez-  
Rivera, 2024).  
Toda esta dinámica nos obliga a  
replantearnos de manera urgente  
cuál debe ser el papel del maestro en  
las aulas de hoy. El docente ya no  
puede limitarse a ser un simple  
posibilidades  
de  
acceder  
a
conexiones estables o tecnologías  
de punta representa una amenaza  
latente. Si no prestamos atención a  
esto, corremos el riesgo de crear  
1194  
Arroba-Vite et al. (2026)  
nuevas formas de exclusión en el  
sistema educativo. En un futuro no  
muy lejano, podríamos enfrentarnos  
a un escenario donde el éxito  
académico de un alumno ya no  
dependa de su talento o dedicación,  
sino de su capacidad económica  
Si lo miramos desde un ángulo  
positivo y nos basamos en los datos  
obtenidos, esta tecnología se  
proyecta  
como  
el  
soporte  
pedagógico más extraordinario de  
nuestra época. Tiene un potencial  
enorme para democratizar las  
tutorías personalizadas. Pensemos,  
por ejemplo, en un alumno que se  
siente frustrado al no entender un  
ejercicio de física o matemáticas;  
hoy tiene a su disposición a un tutor  
virtual infinitamente paciente, capaz  
de explicarle el mismo concepto diez  
veces y con diez enfoques distintos.  
para  
herramientas  
avanzadas (CEPAL, 2024).  
acceder  
y
pagar por  
tecnológicas  
4. Conclusiones  
Para concluir, es fundamental  
aceptar que hemos llegado a un  
punto de inflexión histórico en la  
Este  
nivel  
de  
atención  
hiperpersonalizada no solo ayuda a  
subir las calificaciones a corto plazo,  
sino que también calma la ansiedad  
escolar y alimenta la seguridad del  
joven. Sin embargo, hay una  
educación  
secundaria.  
La  
inteligencia artificial generativa ya no  
puede verse como una simple  
"herramienta tecnológica" más que  
los chicos guardan en su mochila  
digital. Se trata, más bien, de un  
fenómeno disruptivo que está  
sacudiendo y reconfigurando las  
bases de lo que significa enseñar y  
aprender en el bachillerato. Como  
hemos visto a lo largo de este  
trabajo, los efectos de la IA en el  
rendimiento escolar tienen matices  
muy profundos; es una realidad  
demasiado compleja como para  
encasillarla a la ligera con etiquetas  
de "buena" o "mala".  
condición  
innegociable:  
esta  
maravilla solo rinde frutos si el  
estudiante la utiliza como un puente  
para alcanzar el conocimiento, y no  
como un túnel oscuro para evadir el  
trabajo duro.  
Por otro lado, desde la perspectiva  
docente, resulta imposible ignorar el  
lado adverso de esta situación. La  
amenaza  
de  
la  
dependencia  
cognitiva es muy real y nos debe  
mantener alerta. Si dejamos que  
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Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en el Rendimiento Académico: Desafíos y Oportunidades en Estudiantes de  
Bachillerato.  
nuestros adolescentes le entreguen  
a un algoritmo el trabajo de analizar  
productos finales que una máquina  
puede redactar en tres segundos.  
Nos toca dar el salto urgente hacia  
una evaluación enfocada en los  
procesos. Las defensas orales, los  
debates cara a cara en clase, las  
reflexiones éticas y el análisis de los  
propios errores o sesgos de la  
críticamente, resumir ideas  
resolver problemas básicos,  
estamos corriendo un riesgo  
y
enorme.  
Podríamos  
terminar  
graduando  
completa  
a
una generación  
expedientes  
con  
académicos impecables, pero con  
las habilidades de pensamiento  
totalmente oxidadas o atrofiadas. El  
verdadero drama de esta época no  
es el famoso "plagio" que al final del  
día es solo un problema superficial  
de forma, sino la pérdida de la  
autonomía intelectual de nuestros  
alumnos, lo cual representa una  
tragedia de fondo. Sacar buenas  
notas basándose únicamente en la  
destreza para escribir instrucciones  
inteligencia  
artificial  
deben  
convertirse en el nuevo corazón de  
nuestras evaluaciones.  
Finalmente, es apremiante que las  
instituciones educativas abandonen  
de una vez por todas esa postura  
restrictiva de querer prohibir la  
tecnología, una táctica que ya  
demostró ser inútil. En su lugar,  
debemos asumir un rol de  
acompañamiento y guía crítica. Urge  
diseñar normativas institucionales  
claras que conviertan a la IA en un  
motor de equidad, evitando que se  
ensanche aún más la brecha de  
desigualdad social y tecnológica. La  
alfabetización sobre inteligencia  
artificial debe ser un eje que  
atraviese todas las asignaturas de  
forma transversal. Nuestro propósito  
debe ser formar jóvenes que sean  
expertos usando la IA, sí, pero que  
también tengan el criterio suficiente  
para apagar la pantalla y pensar por  
sí mismos cuando la situación lo  
(prompts)  
en  
un  
chat,  
sin  
comprender en absoluto la lógica  
que hay detrás de las respuestas, es  
un logro vacío.  
Por lo tanto, la gran lección que nos  
deja este estudio es que el triunfo de  
la IA en nuestras aulas no se medirá  
por qué tan sofisticado sea el  
programa informático, sino por qué  
tan madura y estratégica sea nuestra  
respuesta como educadores. Es  
insostenible  
seguir  
basando  
nuestras notas en la entrega de  
1196  
Arroba-Vite et al. (2026)  
requiera. A fin de cuentas, el objetivo  
supremo no es que una máquina  
reemplace al intelecto humano, sino  
que nos desafíe a ser más humanos,  
más inventivos y mucho más críticos  
en nuestra labor académica. Solo  
combinando la técnica con una ética  
sólida lograremos que el rendimiento  
depara el futuro de la  
educación con la Inteligencia  
Artificial  
Generativa?  
Un  
análisis desde la perspectiva  
docente. Educación XX1,  
26(2), 15-38.  
Martín, A., & López, M. (2023). IA  
generativa pensamiento  
crítico en la educación  
universitaria distancia:  
desafíos oportunidades.  
y
a
escolar  
refleje  
un  
verdadero  
y
crecimiento integral en nuestros  
estudiantes.  
Revista Iberoamericana de  
Educación a Distancia, 27(1).  
Martínez-Rivera,  
Inteligencia  
O.  
(2024).  
Artificial:  
Bibliografía  
Dependencia y la Afección del  
Pensamiento Crítico. Ciencia  
CEPAL. (2024). Perspectivas de la  
transformación digital en  
América Latina: Inteligencia  
artificial y brechas educativas.  
Comisión Económica para  
América Latina y el Caribe.  
Naciones Unidas.  
Latina Científica  
Multidisciplinar, 8(4), 12590-  
2608.  
Revista  
1
https://doi.org/10.37811/cl_rc  
m.v8i4.13462  
Ocaña-Fernández, Y., Valenzuela-  
Fernández, L. A., & Morillo-  
Flores, J. J. (2024). La  
ingeniería de prompts como  
competencia digital docente  
indispensable en la era de la  
inteligencia artificial. Revista  
Co, S. J. (2026). AI Literacy and  
Academic Performance: A  
Cross-Sectional Analysis of  
Senior High School Students.  
International  
Technology in Education,  
25-540.  
Journal  
of  
De Ciencias Sociales  
Y
5
Humanidades, 10(2), 45-62.  
Flores Morales, J. A., Anglas La  
Torre, M. E., & Solorzano  
Arias, S. (2025). Inteligencia  
artificial e integridad en los  
Salazar, M., Lapo, J., Romero, F., &  
Rosa, Y. (2024). La  
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generativa como herramienta  
trabajos  
estudiantes. European Public  
Social Innovation Review,  
1, 1–20.  
académicos  
de  
de  
apoyo  
en  
la  
personalización  
del  
&
1
aprendizaje: Implicaciones y  
desafíos éticos en el aula para  
estudiantes  
Reincisol, 3(6), 6983-7006.  
de  
EGB.  
García-Peñalvo, F. J., & Vázquez-  
Ingelmo, A. (2023). ¿Qué nos  
1197  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en el Rendimiento Académico: Desafíos y Oportunidades en Estudiantes de  
Bachillerato.  
UNESCO. (2024). Guía para el uso  
de la Inteligencia Artificial  
Generativa en la educación y  
la investigación. Organización  
de las Naciones Unidas para  
la Educación, la Ciencia y la  
Cultura.  
Vera, F. (2023). La integración de la  
inteligencia artificial en la  
educación superior: Desafíos  
y oportunidades. (Reporte  
Técnico). Observatorio de  
Integridad Académica.  
1198