Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Inteligencia artificial en educación superior: innovación pedagógica desde un enfoque humanista.  
DOI: https://doi.org/10.46296/yc.v10i18.0896  
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EDUCACIÓN SUPERIOR: INNOVACIÓN  
PEDAGÓGICA DESDE UN ENFOQUE HUMANISTA  
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HIGHER EDUCATION: PEDAGOGICAL  
INNOVATION FROM A HUMANISTIC APPROACH  
Castillo-Marín Eiliz Susana ; Roca-Piloso Pedro Manuel 2  
1
1
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí. Manta, Ecuador.  
Correo: eiliz.castillo@pg.uleam.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0006-2095-0304  
2
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí. Manta, Ecuador.  
Correo: pedro.roca@uleam.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0003-0468-2988  
Resumen  
La inteligencia artificial (IA) ha adquirido un papel cada vez más relevante en la educación superior,  
impulsando procesos de innovación pedagógica orientados a la personalización del aprendizaje y la  
optimización de los recursos educativos. No obstante, su incorporación plantea desafíos significativos  
en relación con la preservación de la dimensión humana del proceso formativo. El presente estudio  
tiene como objetivo analizar la adopción de la inteligencia artificial en entornos de educación superior,  
examinando sus implicaciones para la innovación pedagógica desde un enfoque humanista. Por ello,  
se empleó un enfoque metodológico mixto, basado en un diseño de estudio de caso, que incluyó la  
aplicación de encuestas a 100 estudiantes y 100 docentes, así como entrevistas semiestructuradas a  
3
0 participantes de cada grupo. Los resultados evidencian una percepción positiva hacia el uso de la  
IA, particularmente en relación con su capacidad para apoyar el aprendizaje personalizado. Sin  
embargo, se identifica una brecha relevante entre el uso frecuente de estas herramientas por parte  
del estudiante y su integración efectiva en las prácticas docentes, lo que sugiere una adopción  
desigual. Asimismo, emergen limitaciones asociadas a la formación del profesorado, la dependencia  
tecnológica y las implicaciones éticas de su implementación. Se concluye que la inteligencia artificial  
puede constituir un recurso valioso para la innovación pedagógica, siempre que su integración se  
realice de manera crítica y contextualizada, evitando enfoques centrados exclusivamente en la  
eficiencia tecnológica y promoviendo un equilibrio entre el uso de herramientas digitales y el desarrollo  
del pensamiento crítico.  
Palabras claves: inteligencia artificial, educación superior, innovación pedagógica.  
Abstract  
Artificial intelligence (AI) has become increasingly prominent in higher education, fostering pedagogical  
innovation aimed at personalizing learning and improving access to educational resources. However,  
its integration also raises important challenges related to the preservation of the human dimension of  
the educational process. This study aims to analyze the adoption of artificial intelligence in higher  
education settings, examining its implications for pedagogical innovation from a humanistic  
perspective. A mixed-methods approach was employed, based on a case study design, involving  
surveys administered to 100 students and 100 faculty members, as well as semi-structured interviews  
with 30 participants from each group. The findings reveal a generally positive perception of AI,  
particularly regarding its capacity to support personalized learning. However, a notable gap emerges  
between the frequent use of AI tools by students and their limited integration into formal teaching  
practices, suggesting an uneven adoption across educational actors. Additionally, key challenges are  
identified, including insufficient teacher training, concerns about technological dependency, and ethical  
considerations related to AI implementation. The study concludes that AI can serve as a valuable  
resource for pedagogical innovation, provided that its integration is critically and contextually grounded.  
Rather than replacing human interaction, AI should be incorporated in ways that support the  
development of critical thinking and maintain the central role of human engagement in higher  
education.  
Keywords: artificial intelligence, higher education, pedagogical innovation.  
Información del manuscrito:  
Fecha de recepción: 11 de marzo de 2026.  
Fecha de aceptación: 22 de mayo de 2026.  
Fecha de publicación: 15 de junio de 2026.  
1783  
Castillo-Marín et al. (2026)  
asistentes virtuales han mostrado un  
1. Introducción  
potencial  
significativo para  
las experiencias  
En la última década, la incorporación  
de la inteligencia artificial (IA) en la  
educación superior ha pasado de ser  
una posibilidad emergente para  
consolidarse como un componente  
cada vez más visible dentro de las  
prácticas educativas. Este proceso  
no ha ocurrido de manera lineal ni  
homogénea, sino que ha estado  
marcado por distintos ritmos de  
personalizar  
educativas y ampliar el acceso a  
recursos formativos. Diversos  
estudios han documentado estos  
avances, destacando la capacidad  
de la IA para mejorar la  
retroalimentación  
contenidos  
individuales de los estudiantes  
Zawacki-Richter et al., 2019;  
Holmes et al., 2022; Chen et al.,  
020; Ouyang et al., 2022).  
y
ajustar los  
a
las necesidades  
(
adopción,  
resistencias  
institucionales y reinterpretaciones  
pedagógicas. En particular, el  
contexto derivado de la pandemia de  
COVID-19 aceleró la integración de  
tecnologías digitales, obligando a las  
instituciones de educación superior a  
replantear, en plazos muy reducidos,  
sus modelos de enseñanza hacia  
entornos virtuales e híbridos.  
2
Sin embargo, más allá de sus  
beneficios operativos, la adopción de  
la inteligencia artificial en el ámbito  
educativo ha generado un conjunto  
de cuestionamientos que no pueden  
ser abordados únicamente desde  
una perspectiva tecnológica. Uno de  
los debates más relevantes gira en  
En este escenario, la inteligencia  
torno  
al  
papel  
que  
estas  
artificial  
ha  
comenzado  
a
herramientas deben ocupar dentro  
del proceso formativo. Mientras  
algunas aproximaciones enfatizan  
su capacidad para optimizar la  
desempeñar un papel relevante no  
solo como herramienta de apoyo,  
sino como un elemento capaz de  
influir en la forma en que se accede  
al conocimiento, se organiza la  
enseñanza y se desarrollan los  
eficiencia  
y
el  
rendimiento  
académico, otras advierten sobre los  
riesgos de una integración acrítica  
que podría debilitar aspectos  
fundamentales de la educación,  
como la interacción humana, el  
procesos  
de  
evaluación.  
Tecnologías como los sistemas de  
recomendación, las plataformas de  
aprendizaje  
adaptativo  
y
los  
1784  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Inteligencia artificial en educación superior: innovación pedagógica desde un enfoque humanista.  
diálogo pedagógico y la construcción  
compartida del conocimiento.  
aula (Williamson, 2021; Knox et al.,  
2020). Este contexto plantea la  
necesidad de analizar la IA no  
únicamente como un recurso  
técnico, sino como un fenómeno  
pedagógico, social y cultural.  
En este sentido, emerge una  
preocupación recurrente relacionada  
con  
tecnológica. Si bien la inteligencia  
artificial facilita el acceso  
la  
posible  
dependencia  
a
A pesar del creciente volumen de  
investigaciones en este campo, una  
parte importante de la literatura se ha  
centrado en el desarrollo y la  
información y la resolución de tareas,  
su uso intensivo podría limitar el  
desarrollo de habilidades esenciales  
como el pensamiento crítico, la  
interpretación autónoma y la toma de  
decisiones fundamentadas. Tal  
como sugieren diversos autores, el  
desafío no radica en la presencia de  
la tecnología en sí misma, sino en la  
forma en que esta es incorporada  
dentro de los procesos educativos  
evaluación  
de  
herramientas  
en un  
tecnológicas,  
dejando  
segundo plano las percepciones,  
experiencias expectativas de  
y
quienes interactúan directamente  
con estas tecnologías. Asimismo, se  
observa una limitada articulación  
entre los estudios empíricos y  
enfoques pedagógicos de carácter  
humanista, lo que dificulta una  
(Luckin et al., 2023; Kasneci et al.,  
2023; Selwyn, 2022).  
comprensión  
integral  
de  
las  
Desde una perspectiva más amplia,  
la integración de la inteligencia  
artificial en la educación superior  
debe entenderse como parte de una  
transformación estructural en la  
producción, circulación y validación  
del conocimiento. En esta línea, las  
implicaciones educativas de la  
inteligencia artificial.  
En este contexto, resulta pertinente  
profundizar en cómo estudiantes y  
docentes perciben la adopción de la  
inteligencia artificial en la educación  
tecnologías  
digitales  
no  
solo  
superior,  
condiciones que favorecen o limitan  
su integración desde una  
así  
como  
en  
las  
introducen nuevas herramientas,  
sino que también reconfiguran las  
relaciones  
entre  
los  
actores  
perspectiva pedagógica equilibrada.  
Más allá de identificar ventajas y  
desventajas, se trata de comprender  
educativos, las dinámicas de poder y  
las formas de interacción dentro del  
1785  
Castillo-Marín et al. (2026)  
las tensiones, oportunidades  
y
resultados  
obtenidos;  
a
desafíos que emergen en la práctica  
educativa cotidiana.  
continuación, se desarrolla la  
discusión en relación con la literatura  
existente; y, por último, se presentan  
las conclusiones y las principales  
implicaciones del trabajo.  
Con base en lo anterior, el presente  
estudio tiene como objetivo analizar  
la adopción de la inteligencia artificial  
en la educación superior y sus  
implicaciones para la innovación  
pedagógica desde un enfoque  
humanista.  
2. Metodología  
Con el propósito de responder a las  
preguntas de investigación  
Para orientar el desarrollo de la  
investigación, se plantean las  
planteadas y analizar la adopción de  
la inteligencia artificial (IA) en la  
educación superior desde una  
perspectiva pedagógica humanista,  
siguientes  
preguntas  
de  
investigación:  
•
RQ1: ¿Cómo perciben los  
estudiantes y docentes el uso de  
la inteligencia artificial en la  
educación superior?  
se  
diseñó  
una  
estrategia  
metodológica que combinó técnicas  
cuantitativas y cualitativas. Esta  
elección responde a la necesidad de  
capturar, por un lado, patrones  
generales en las percepciones de los  
participantes y, por otro, comprender  
•
RQ2:  
¿Cuáles  
son  
los  
y
principales  
beneficios  
limitaciones asociados  
a
la  
integración de la IA en los  
procesos pedagógicos?  
con  
mayor  
profundidad las  
significados  
experiencias  
y
•
RQ3: ¿Qué factores influyen en  
la adopción efectiva de la  
inteligencia artificial desde una  
asociados al uso de la IA en  
contextos educativos reales.  
2
.1 Enfoque y diseño de la  
perspectiva  
humanista?  
pedagógica  
investigación  
Finalmente, el artículo se estructura  
de la siguiente manera: en primer  
lugar, se presenta la metodología  
El estudio se desarrolló bajo un  
enfoque  
mixto,  
integrando  
componentes  
cualitativos  
cuantitativos  
y
empleada estudio;  
en  
el  
de  
manera  
posteriormente, se exponen los  
1786  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Inteligencia artificial en educación superior: innovación pedagógica desde un enfoque humanista.  
complementaria (Creswell & Plano  
Clark, 2018; Johnson  
Esta selección de participantes fue  
&
realizada mediante un muestreo no  
probabilístico por conveniencia,  
Onwuegbuzie, 2004). En lugar de  
considerar ambos enfoques de  
forma independiente, se optó por  
una articulación secuencial que  
permitió, inicialmente, identificar  
tendencias generales mediante  
atendiendo  
a
criterios  
de  
accesibilidad y disposición para  
participar en la investigación.  
La muestra cuantitativa estuvo  
conformada por 100 estudiantes y  
datos  
cuantitativos  
profundizar  
y,  
100 docentes, lo que permitió  
posteriormente,  
en  
obtener una visión general de las  
percepciones referente al uso de la  
inteligencia artificial en el ámbito  
educativo. Para la fase cualitativa, se  
seleccionó una submuestra de 30  
estudiantes y 30 docentes, con el  
objetivo de profundizar en sus  
dichas tendencias a través del  
análisis cualitativo.  
Se adoptó un diseño de estudio de  
caso de carácter descriptivo-  
interpretativo, centrado en una  
institución de educación superior.  
Este tipo de diseño resulta  
particularmente adecuado cuando  
se busca analizar fenómenos  
contemporáneos en su contexto  
natural, considerando las dinámicas  
específicas que influyen en su  
desarrollo. En este caso, el estudio  
permitió explorar cómo la inteligencia  
artificial es percibida, utilizada e  
experiencias  
y
valoraciones  
asociadas a la integración de estas  
tecnologías.  
Si bien este tipo de muestreo no  
permite la generalización estadística  
de los resultados, resulta pertinente  
en estudios de carácter exploratorio-  
interpretativo, donde el interés se  
centra en comprender el fenómeno  
en un contexto determinado.  
interpretada actores  
por  
los  
educativos en un entorno concreto.  
2
.3 Variables y dimensiones del  
2.2 Población y muestra  
estudio  
La población objeto del estudio  
estuvo conformada por docentes y  
Para estructurar el proceso de  
recolección de datos, se definieron  
dimensiones analíticas alineadas  
estudiantes pertenecientes a  
programas de educación superior.  
1787  
Castillo-Marín et al. (2026)  
con el objetivo de la investigación y  
las preguntas planteadas. Estas  
dimensiones permitieron organizar  
tanto los instrumentos cuantitativos  
como el análisis cualitativo.  
como la frecuencia de uso, la  
percepción del impacto en el  
aprendizaje, el nivel de preparación  
docente  
y
las preocupaciones  
relacionadas con la dependencia  
tecnológica y el uso responsable de  
la IA.  
Las  
principales  
dimensiones  
consideradas fueron: (i) uso de la  
inteligencia artificial, (ii) percepción  
Esta estructuración facilitó la  
coherencia entre los instrumentos  
aplicados y el análisis de los  
resultados, permitiendo una lectura  
integrada de los datos obtenidos.  
pedagógica,  
(iii)  
competencia  
docente y (iv) dimensión ética. Cada  
una de ellas se operacionalizó  
mediante variables específicas, tales  
Tabla 1. Dimensiones y variables del estudio  
Dimensión  
Uso de IA  
Variable  
Frecuencia de uso  
Descripción  
Nivel de utilización de herramientas de IA en el  
proceso educativo.  
Percepción  
pedagógica.  
Percepción  
pedagógica.  
Competencia  
docente.  
Mejora del  
Valoración del impacto de la IA en el  
aprendizaje.  
Capacidad de la IA para adaptar contenidos a  
las necesidades del estudiante.  
aprendizaje.  
Aprendizaje  
personalizado.  
Nivel de preparación. Percepción sobre la capacidad para integrar IA  
en la enseñanza.  
Dimensión ética.  
Dependencia  
tecnológica.  
Consideraciones  
éticas.  
Riesgo de uso excesivo de herramientas de IA.  
Dimensión ética.  
Preocupaciones sobre el uso responsable de la  
IA.  
Nota. Elaboración propia  
instrumento estuvo orientado a  
evaluar la percepción de estudiantes  
y docentes en relación con el uso, la  
utilidad y el impacto de la inteligencia  
artificial en el proceso educativo. La  
elección de una escala de cuatro  
niveles respondió a la intención de  
2
.4 Técnicas e instrumentos de  
recolección de datos  
La recolección de información se  
llevó a cabo mediante dos técnicas  
principales: la encuesta  
entrevista semiestructurada.  
y
la  
evitar  
excesivas y fomentar una toma de  
posición por parte de los  
participantes.  
respuestas  
neutrales  
En la fase cuantitativa, se diseñó y  
aplicó un cuestionario estructurado  
compuesto por ítems en escala tipo  
Likert de cuatro niveles. Este  
1788  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Inteligencia artificial en educación superior: innovación pedagógica desde un enfoque humanista.  
En la fase cualitativa, se realizaron  
entrevistas semiestructuradas que  
permitieron explorar con mayor  
adecuadas,  
incluyendo  
la  
confidencialidad de la información y  
el anonimato de los participantes.  
profundidad  
las  
experiencias,  
2
.6 Análisis de datos  
percepciones y preocupaciones de  
los participantes. Este tipo de  
entrevista ofreció la flexibilidad  
necesaria para indagar en aspectos  
Los datos cuantitativos fueron  
analizados mediante estadística  
descriptiva, utilizando frecuencias y  
emergentes  
durante  
la  
porcentajes  
para  
identificar  
conversación, sin perder el enfoque  
en los temas centrales del estudio.  
tendencias en las respuestas  
obtenidas.  
Ambos  
instrumentos  
de  
fueron  
2.7 Análisis cualitativo  
diseñados  
manera  
Los datos cualitativos fueron  
analizados mediante un proceso de  
categorización temática, lo que  
complementaria, de modo que los  
resultados cualitativos permitieran  
contextualizar interpretar los  
e
permitió  
identificar  
patrones  
hallazgos cuantitativos.  
recurrentes en las percepciones de  
los participantes.  
2.5 Procedimiento  
El proceso de recolección de datos  
se desarrolló en dos etapas. En una  
primera fase, se aplicaron las  
2
.8 Validez y confiabilidad  
El instrumento de recolección de  
información fue validado por tres  
expertos en educación superior y  
encuestas  
a
los participantes  
seleccionados, garantizando su  
tecnología  
educativa,  
quienes  
participación  
voluntaria el  
y
evaluaron la pertinencia, claridad y  
coherencia de los ítems. La  
consistencia interna del cuestionario  
se evaluó mediante el coeficiente  
alfa de Cronbach, obteniéndose un  
valor de α = 0.82. En la fase  
cualitativa, se aseguró la credibilidad  
de los resultados mediante la  
consentimiento  
informado.  
Posteriormente, en una segunda  
fase, se realizaron las entrevistas  
semiestructuradas a la submuestra  
definida.  
Durante todo el proceso se  
aseguraron  
condiciones  
éticas  
1789  
Castillo-Marín et al. (2026)  
triangulación de la información y la  
coherencia en el proceso de análisis.  
hallazgos  
encuestas aplicadas a estudiantes y  
docentes, posteriormente se  
presentan los resultados obtenidos a  
partir de las entrevistas  
derivados  
de  
las  
y
3. Resultados y discusión  
semiestructuradas, con el fin de  
complementar y profundizar en la  
Los resultados del estudio se  
presentan en función de las dos  
fases metodológicas desarrolladas:  
cuantitativa y cualitativa. En primer  
lugar, se exponen los principales  
comprensión  
analizado.  
del  
fenómeno  
Tabla 2. Percepción de estudiantes sobre el uso de inteligencia artificial  
Ítem  
De  
acuerdo n  
Muy de  
acuerdo n  
(%)  
Neutral n  
En  
desacuerdo n  
(%)  
(%)  
(
%)  
La IA mejora la calidad del  
aprendizaje.  
La IA permite un aprendizaje 35 (35%)  
más personalizado.  
Uso herramientas de IA en  
mis estudios.  
Frecuencia de uso de IA en  
clases.  
32 (32%)  
38 (38%)  
20 (20%)  
15 (15%)  
5 (5%)  
10 (10%)  
40 (40%)  
25 (25%)  
30 (30%)  
10 (10%)  
10 (10%)  
10 (10%)  
60 (60%)  
45 (45%)  
15 (15%)  
Fuente: Elaboración propia a partir de encuestas aplicadas a estudiantes (2026).  
Tabla 3. Percepción docente sobre el uso de inteligencia artificial  
Ítem  
De acuerdo Muy de acuerdo n  
Neutral n En desacuerdo  
(%) n (%)  
15 (15%) 0 (0%)  
n (%)  
(%)  
La IA mejora la calidad 55 (55%)  
30 (30%)  
del aprendizaje.  
La IA permite  
55 (55%)  
40 (40%)  
5 (5%)  
0 (0%)  
personalizar el  
aprendizaje.  
Uso de IA en el aula.  
Nivel de preparación  
para usar IA.  
35 (35%)  
40 (40%)  
30 (30%)  
10 (10%)  
20 (20%) 15 (15%)  
20 (20%) 30 (30%)  
Fuente: Elaboración propia a partir de encuestas aplicadas a docentes (2026).  
Tabla 4. Resultados cualitativos en estudiantes  
Categoría  
Percepción general  
Utilidad  
Resultado  
Positiva  
Alta  
Uso  
Frecuente  
Rol de la IA  
Desafíos  
Complementario  
Recursos y capacitación  
Fuente. Elaboración propia a partir de entrevistas aplicadas a estudiantes (2026).  
1790  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Inteligencia artificial en educación superior: innovación pedagógica desde un enfoque humanista.  
Tabla 5. Resultados cualitativos en docentes  
Categoría  
Resultado  
Percepción general  
Beneficio principal  
Uso  
Positiva  
Personalización  
Moderado  
Principal desafío  
Falta de formación  
Consideraciones éticas  
Moderadas  
Fuente. Elaboración propia a partir de entrevistas aplicadas a los docentes (2026).  
procesos  
de  
aprendizaje  
3.1 Resultados cuantitativos  
personalizado.  
Los datos obtenidos a través de las  
encuestas permiten identificar  
Por otro lado, los resultados  
relacionados con la frecuencia de  
uso indican que, si bien la IA está  
presente en el entorno académico,  
su utilización no es completamente  
homogénea, lo que podría estar  
asociado a diferencias en el acceso,  
las competencias digitales o las  
dinámicas de cada asignatura.  
tendencias relevantes en relación  
con la percepción del uso de la  
inteligencia artificial en la educación  
superior.  
En el caso de los estudiantes (Tabla  
2), se observa una valoración  
mayoritariamente positiva respecto  
al impacto de la inteligencia artificial  
en el aprendizaje. El 70% de los  
estudiantes (32% de acuerdo y 38%  
muy de acuerdo) considera que la IA  
mejora la calidad del aprendizaje.  
Estos resultados ponen de relieve la  
capacidad de la IA para facilitar  
La  
Figura  
1
presenta  
una  
comparación entre estudiantes y  
docentes en relación con la  
percepción del impacto de la  
inteligencia artificial en la calidad del  
aprendizaje.  
Figura 1. Percepción del impacto de la inteligencia artificial en la calidad del aprendizaje en  
estudiantes y docentes.  
Fuente. Elaboración propia a partir de encuestas aplicadas a estudiantes y docentes (2026).  
1791  
Castillo-Marín et al. (2026)  
inteligencia artificial en los procesos  
de enseñanza. Una proporción  
considerable de docentes manifiesta  
no sentirse plenamente preparada  
para su uso, lo que pone de  
manifiesto una posible brecha en la  
formación tecnológica y pedagógica  
necesaria para su implementación  
efectiva.  
El 85% de los docentes (55% de  
acuerdo y 30% muy de acuerdo)  
considera que la IA mejora la calidad  
del aprendizaje, mientras que el 50%  
manifiesta sentirse preparado para  
utilizar estas herramientas en el aula.  
Sin embargo, a diferencia de los  
estudiantes, se identifican mayores  
niveles de variabilidad en relación  
con el uso de estas herramientas en  
el aula.  
La Figura 2 muestra la percepción  
del profesorado respecto a su nivel  
de preparación para el uso de  
herramientas de inteligencia artificial  
en el aula.  
Un aspecto relevante es la  
percepción sobre el nivel de  
preparación  
para  
integrar  
la  
Figura 2. Nivel de preparación del profesorado para el uso de herramientas de inteligencia  
artificial en el aula.  
Fuente. Elaboración propia a partir de encuestas aplicadas a docentes (2026).  
especialmente en términos de  
En términos generales, los datos  
formación y apropiación tecnológica.  
apuntan a una aceptación amplia de  
la inteligencia artificial. Sin embargo,  
3.2 Resultados cualitativos  
esta valoración positiva no es  
homogénea, ya que se identifican  
limitaciones relacionadas con su uso  
Los resultados cualitativos obtenidos  
a partir de las entrevistas permiten  
profundizar en las percepciones y  
experiencias de los participantes,  
en  
el  
contexto  
docente,  
1792  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Inteligencia artificial en educación superior: innovación pedagógica desde un enfoque humanista.  
aportando  
una  
visión  
más  
lo que sugiere una adopción aún en  
proceso de consolidación.  
contextualizada del fenómeno.  
En el caso de los estudiantes (Tabla  
), se identifica una percepción  
Entre los principales desafíos  
identificados por los docentes se  
encuentra la falta de formación  
específica para el uso de estas  
tecnologías, así como ciertas  
preocupaciones éticas relacionadas  
con su implementación. Estas  
4
general positiva hacia el uso de la  
inteligencia artificial, destacando su  
utilidad como herramienta de apoyo  
en el aprendizaje. Los participantes  
señalan que la IA facilita el acceso a  
información y contribuye a mejorar la  
consideraciones  
evidencian  
fortalecer  
digitales  
la  
las  
y
comprensión  
especialmente cuando se utiliza  
como complemento de las  
actividades académicas.  
de  
contenidos,  
necesidad  
de  
competencias  
pedagógicas del profesorado.  
3.3 Síntesis de resultados  
Asimismo, se evidencia un uso  
frecuente de estas herramientas, lo  
De manera general, los hallazgos  
apuntan a una aceptación amplia de  
la inteligencia artificial en el ámbito  
educativo, aunque esta no se  
que  
refuerza  
los  
hallazgos  
cuantitativos. Sin embargo, también  
se mencionan algunos desafíos,  
principalmente relacionados con la  
disponibilidad de recursos y la  
necesidad de una mejor orientación  
en su uso.  
presenta  
de  
forma  
uniforme,  
se  
especialmente  
cuando  
consideran las diferencias en el uso  
y la preparación docente.  
3.4 Discusión  
En relación con los docentes (Tabla  
5
), los resultados muestran una  
Los resultados obtenidos permiten  
interpretar la adopción de la  
inteligencia artificial en la educación  
superior, señalándolo como un  
proceso aún en consolidación, en el  
cual se aprecia una aceptación  
percepción igualmente positiva,  
destacando la capacidad de la  
inteligencia artificial para apoyar  
procesos de personalización del  
aprendizaje. No obstante, su uso en  
el aula se describe como moderado,  
general favorable, pero  
caracterizado por tensiones que  
1793  
Castillo-Marín et al. (2026)  
condicionan  
una  
integración  
Una  
interpretación  
ante  
esta  
pedagógica eficiente. Lejos de  
situación es que los estudiantes  
tienden a valorar la inteligencia  
evidenciar  
una  
incorporación  
los  
plenamente  
estructurada,  
artificial  
desde  
una  
lógica  
hallazgos sugieren un escenario de  
transición en el que coexisten  
prácticas emergentes, percepciones  
positivas y limitaciones significativas.  
instrumental, centrada en su  
capacidad para facilitar tareas  
académicas, mientras que los  
docentes adoptan una postura más  
cautelosa, condicionada por su  
experiencia pedagógica y por las  
En lo que respecta a RQ1, los  
resultados muestran que tanto  
exigencias  
del  
proceso  
de  
estudiantes  
como  
docentes  
enseñanza-aprendizaje.  
Esta  
mantienen una percepción positiva  
respecto al uso de la inteligencia  
artificial. Esta valoración coincide  
con estudios previos que destacan el  
potencial de la IA para mejorar la  
calidad del aprendizaje y facilitar  
diferencia de enfoque introduce un  
elemento relevante para comprender  
las  
dinámicas  
de  
adopción  
tecnológica en la educación superior,  
evidenciando que no todos los  
actores educativos se relacionan con  
la IA de igual forma.  
procesos  
Zawacki-Richter et al., 2019;  
Holmes et al., 2022; Ouyang et al.,  
022). No obstante, más allá de esta  
de  
personalización  
(
Con relación a RQ2, los hallazgos  
permiten identificar beneficios y  
limitaciones en la integración de la  
inteligencia artificial en los procesos  
pedagógicos. Entre los beneficios  
más destacados se encuentra su  
2
convergencia con la literatura, los  
datos obtenidos permiten destacar  
esta visión optimista. La percepción  
favorable no necesariamente implica  
una comprensión profunda de las  
implicaciones pedagógicas de estas  
tecnologías, lo que sugiere que parte  
de esta valoración podría estar  
influida por la novedad tecnológica o  
por la percepción de utilidad  
inmediata.  
capacidad  
para  
apoyar  
el  
aprendizaje personalizado sirviendo  
de andamiaje y mejorando el acceso  
a recursos educativos, reforzando lo  
señalado por Chen et al. (2020). Sin  
embargo, estos beneficios coexisten  
con limitaciones que no pueden ser  
ignoradas.  
1794  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Inteligencia artificial en educación superior: innovación pedagógica desde un enfoque humanista.  
Una de la más relevante limitación es  
la brecha entre el uso frecuente de  
herramientas de IA por parte de los  
estudiantes y su integración efectiva  
en las prácticas docentes. Esta  
asimetría sugiere que la adopción  
de formación docente, pero además  
plantea un aspecto más relevante: la  
incorporación de la IA en la  
educación no es únicamente un  
problema  
técnico,  
sino  
principalmente pedagógico.  
tecnológica  
no  
está  
siendo  
En lo referente a RQ3, En este  
punto, los resultados sugieren que  
una adopción efectiva de la  
impulsada de manera institucional,  
sino más bien desde iniciativas  
individuales, especialmente por  
parte de los alumnos. En este punto,  
los resultados del estudio aportan  
inteligencia está  
condicionada por una combinación  
de factores tecnológicos,  
artificial  
una evidencia significativa,  
pedagógicos y éticos. Entre estos, la  
formación docente surge como un  
aspecto central, pero no el único. Las  
dudas asociadas a la dependencia  
tecnológica y al uso ético de la IA  
también desempeñan un papel  
relevante en la forma en que estas  
identificando que la presencia de la  
tecnología  
integración  
no  
garantiza  
su  
pedagógica.  
Este  
hallazgo coincide con lo planteado  
por Zhao et al. (2021), quienes  
destacan que la adopción de  
tecnologías emergentes depende en  
gran medida de las competencias y  
percepciones del profesorado.  
herramientas son percibidas  
integradas.  
e
En particular, la preocupación por  
una posible dependencia  
De manera particular, la percepción  
de los docentes respecto a su nivel  
de preparación constituye uno de los  
factores más críticos identificados en  
tecnológica refleja una tensión  
inherente al uso de herramientas  
basadas en inteligencia artificial. Si  
bien estas tecnologías pueden  
facilitar el acceso a información y  
optimizar procesos, su uso excesivo  
podría afectar el desarrollo de  
el  
estudio.  
Una  
proporción  
considerable de ellos manifiesta no  
sentirse completamente capacitados  
para integrar la inteligencia artificial  
en el aula, lo que limita su uso más  
allá de aplicaciones específicas.  
Este resultado refuerza la necesidad  
habilidades  
cognitivas  
fundamentales. Este hallazgo resulta  
especialmente relevante en el  
1795  
Castillo-Marín et al. (2026)  
contexto de la educación superior,  
donde el desarrollo del pensamiento  
crítico constituye uno de los objetivos  
centrales del proceso de formación.  
la tecnología de forma crítica,  
reflexiva y contextualizada.  
Finalmente, es importante señalar  
que los resultados obtenidos deben  
Desde una perspectiva humanista,  
estos resultados adquieren una  
relevancia adicional. La integración  
de la inteligencia artificial no puede  
ser abordada exclusivamente en  
términos de eficiencia, sino que debe  
considerar el papel de la interacción  
humana como eje principal en el  
proceso de enseñanza-aprendizaje.  
Tal como señalan Williamson (2021)  
y Selwyn (2022), la educación no  
puede reducirse a la optimización de  
interpretarse  
considerando  
el  
contexto específico en el que se  
desarrolló el estudio. Si bien  
permiten  
identificar  
tendencias  
pueden ser  
relevantes,  
no  
generalizados de manera directa a  
otros entornos educativos. No  
obstante,  
ofrecen  
elementos  
valiosos para comprender las  
dinámicas actuales de adopción de  
la inteligencia artificial en la  
educación superior.  
procesos,  
ya  
que  
implica  
dimensiones relacionales, sociales y  
cognitivas que difícilmente pueden  
4. Conclusiones  
El presente estudio analizó la  
adopción de la inteligencia artificial  
en la educación superior y sus  
implicaciones para la innovación  
pedagógica desde un enfoque  
humanista. Los hallazgos evidencian  
una valoración favorable de estas  
tecnologías por parte de estudiantes  
ser  
sustituidas  
por  
sistemas  
automatizados. En este contexto, los  
hallazgos del estudio sugieren que el  
verdadero desafío no radica en  
decidir si la inteligencia artificial debe  
o no incorporarse en la educación  
superior, sino en definir cómo  
hacerlo de manera que contribuya al  
y
docentes, particularmente en  
desarrollo  
integral  
de  
los  
relación con su capacidad para  
apoyar procesos de aprendizaje  
personalizado y facilitar el acceso a  
recursos educativos. No obstante,  
estudiantes. Esto implica superar  
enfoques centrados exclusivamente  
en las  
herramientas  
modelos pedagógicos que integren  
la  
funcionalidad  
de  
y
avanzar hacia  
esta  
aceptación  
convive  
con  
1796  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Inteligencia artificial en educación superior: innovación pedagógica desde un enfoque humanista.  
limitaciones que condicionan su  
integración efectiva en los contextos  
de enseñanza.  
pensamiento crítico, la autonomía  
intelectual el desarrollo de  
habilidades blandas. Por tanto, la  
incorporación de tecnologías  
emergentes debe orientarse  
y
Entre los aspectos más relevantes,  
se identifica una brecha entre el uso  
frecuente de herramientas de  
inteligencia artificial por parte del  
estudiantado y su incorporación  
a
potenciar  
evitando  
estas  
dimensiones,  
centrados  
enfoques  
exclusivamente en la eficiencia o la  
automatización.  
sistemática  
en  
las  
prácticas  
docentes. Esta diferencia pone de  
manifiesto que la disponibilidad  
tecnológica no garantiza, una  
transformación pedagógica, sino que  
Asimismo,  
las  
preocupaciones  
relacionadas con la dependencia  
tecnológica y las consideraciones  
éticas evidencian la importancia de  
promover un uso responsable de la  
inteligencia artificial en el ámbito  
educativo. La implementación de  
estas herramientas requiere no solo  
competencias técnicas, sino también  
criterios éticos que garanticen un uso  
adecuado de la información y una  
interacción equitativa con los  
procesos de aprendizaje.  
requiere  
de  
condiciones  
institucionales y formativas que  
favorezcan su apropiación.  
En este sentido, la formación  
docente representa un factor clave  
para avanzar hacia modelos de  
enseñanza  
que  
integren  
la  
inteligencia artificial de manera  
crítica y reflexiva.  
En términos de contribución, este  
estudio aporta evidencia empírica  
que permite comprender la adopción  
de la inteligencia artificial desde la  
Desde una perspectiva humanista,  
los resultados subrayan la necesidad  
de concebir la inteligencia artificial  
como un recurso complementario  
para fortalecer el proceso educativo  
sin que implique la sustitución de la  
interacción natural entre docentes y  
estudiantes. La educación superior  
no solo tiene como propósito la  
transmisión de conocimientos, sino  
perspectiva  
de  
los  
actores  
educativos, integrando el análisis de  
percepciones con una reflexión  
pedagógica de carácter humanista.  
Este enfoque contribuye a ampliar la  
discusión actual sobre el papel de la  
tecnología en la educación superior,  
también  
el  
desarrollo  
del  
1797  
Castillo-Marín et al. (2026)  
destacando  
la  
necesidad  
de  
Bibliografía  
mantener un equilibrio entre la  
innovación y la preservación de la  
Chen, X., Xie, H., Zou, D., & Hwang,  
G. J. (2020). Application and  
theory gaps during the rise of  
dimensión  
humana  
en  
el  
artificial  
intelligence  
in  
aprendizaje.  
education. Computers and  
No obstante, el estudio presenta  
algunas limitaciones que deben ser  
consideradas. En primer lugar, el uso  
de un muestreo no probabilístico  
Education:  
Artificial  
Intelligence,  
1,  
100002.  
https://doi.org/10.1016/j.caeai  
2020.100002  
.
Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L.  
2018). Designing and  
restringe  
la  
posibilidad  
de  
(
generalizar los resultados a otros  
contextos educativos. En segundo  
lugar, el análisis se centró en una  
única institución de educación  
superior, lo que puede influir en las  
particularidades de los hallazgos.  
Finalmente, futuras investigaciones  
pueden profundizar en el impacto de  
la inteligencia artificial en el  
conducting mixed methods  
research (3rd ed.). SAGE  
Publications.  
Johnson, R. B., & Onwuegbuzie, A.  
J. (2004). Mixed methods  
research:  
paradigm whose time has  
come. Educational  
A
research  
Researcher, 33(7), 14–26.  
https://doi.org/10.3102/00131  
89X033007014  
desarrollo  
de  
competencias  
específicas, así como explorar  
modelos pedagógicos que integren  
estas tecnologías de manera más  
sistemática.  
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C.  
2022). Artificial intelligence in  
(
education: Promises and  
implications for teaching and  
learning.  
Center  
for  
Curriculum Redesign.  
En conclusión, la adopción de la  
inteligencia artificial en la educación  
superior se configura como una  
oportunidad relevante para la  
innovación pedagógica, siempre que  
su incorporación responda a criterios  
pedagógicos claros y no únicamente  
a su adopción per se.  
Knox, J., Wang, Y., & Gallagher, M.  
2020). Artificial intelligence  
and inclusive education.  
International Journal of  
(
Educational Technology in  
Higher Education, 17(1), 19.  
https://doi.org/10.1186/s4123  
9-020-00196-0  
Kasneci, K.,  
E.,  
Sessler,  
Küchemann, S., Bannert, M.,  
1798  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Inteligencia artificial en educación superior: innovación pedagógica desde un enfoque humanista.  
Dementieva, D., Fischer, F.,  
Gasser, U., Groh, G.,  
research  
on  
artificial  
intelligence applications in  
higher education: Where are  
the educators? International  
Journal  
Technology  
Education,  
Günnemann, S., Hüllermeier,  
E., Krusche, S., Kutyniok, G.,  
Michaeli, T., Nerdinger, F.,  
Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer,  
M., Schmidt, A., Seidel, T., …  
Kasneci, G. (2023). ChatGPT  
for good? On opportunities  
and challenges of large  
of  
Educational  
in  
Higher  
16(39).  
https://doi.org/10.1186/s4123  
9-019-0171-0  
Zhao, Y., Llorente, A. M. P., &  
Gómez, M. C. S. (2021).  
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02274.  
https://doi.org/10.1016/j.lindif.  
023.102274  
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Research and Development,  
69, 189–215.  
https://doi.org/10.1007/s1142  
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Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M.,  
Forcier, L. B. (2016).  
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Pearson Education.  
Ouyang, F., Zheng, L., & Jiao, P.  
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https://doi.org/10.1007/s1063  
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1799