Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Ética e Inteligencia Artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje en la educación superior de la provincia de Santa  
Elena, Ecuador.  
DOI: https://doi.org/10.46296/yc.v10i18.0898  
ÉTICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOS PROCESOS DE ENSEÑANZA  
Y APRENDIZAJE EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR DE LA PROVINCIA DE  
SANTA ELENA, ECUADOR  
ETHICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN TEACHING AND LEARNING  
PROCESSES IN HIGHER EDUCATION IN THE PROVINCE OF SANTA  
ELENA, ECUADOR  
1
2
Torres-Moreno Martha Mercedes ; Pizza-Zeas José Felix ;  
3
Reyes-Perero Ketty Sandra  
1
Universidad de Guayaquil. Guayaquil, Ecuador.  
Correo: martha.torresmor@ug.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0001-0385-9158  
2
Universidad de Guayaquil. Guayaquil, Ecuador.  
Correo: jose.pizzaz@ug.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0002-4971-3127  
3
Investigadora Independiente. Santa Elena, Ecuador.  
Correo: reyesketty2009@hotmail.com. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-0024-0130  
Resumen  
Actualmente, la integración acelerada de la inteligencia artificial representa un cambio estructural que  
redefine el aprendizaje y exige una profunda reflexión sobre la ética educativa y la integridad  
académica en la educación superior. Ante esta realidad, el presente estudio tuvo como objetivo  
analizar las percepciones docentes sobre las implicaciones éticas del uso de la inteligencia artificial  
por parte de los estudiantes en la Universidad Estatal Península de Santa Elena. Metodológicamente,  
el estudio se desarrolló bajo un enfoque cualitativo, con un diseño no experimental y de alcance  
descriptivo. La recolección de información se realizó mediante entrevistas semiestructuradas  
aplicadas a una muestra por conveniencia de ocho docentes, y los testimonios fueron procesados a  
través de un análisis cualitativo de contenido con el software MAXQDA. Los principales resultados  
revelaron una clara preocupación del profesorado frente a la pérdida de la autoría real en los trabajos  
y el riesgo de disminución del pensamiento crítico, fenómenos acompañados por el desafío  
institucional de consolidar normativas internas que reduzcan la incertidumbre evaluativa. En  
consecuencia, se concluyó que resulta necesario actualizar los modelos pedagógicos vigentes hacia  
estrategias de evaluación formativa que valoren el proceso reflexivo del estudiante por encima del  
producto digital final.  
Palabras claves: Inteligencia artificial, Ética educativa, Educación superior, Integridad académica.  
Abstract  
Currently, the accelerated integration of artificial intelligence represents a structural change that  
redefines learning and demands deep reflection on educational ethics and academic integrity in higher  
education. Given this reality, the objective of this study was to analyze faculty perceptions regarding  
the ethical implications of the use of artificial intelligence by students at the State University Península  
de Santa Elena. Methodologically, the study was conducted under a qualitative approach, with a non-  
experimental design and a descriptive scope. Data collection was carried out through semi-structured  
interviews applied to a convenience sample of eight professors, and the testimonies were processed  
using qualitative content analysis with MAXQDA software. The main results revealed a clear concern  
among faculty regarding the loss of real authorship in assignments and the risk of a decline in critical  
thinking, phenomena accompanied by the institutional challenge of consolidating internal regulations  
to reduce evaluation uncertainty. Consequently, it was concluded that it is necessary to update current  
pedagogical models toward formative assessment strategies that value the student's reflective process  
over the final digital product.  
Keywords: Artificial intelligence, Educational ethics, Higher education, Academic integrity.  
Información del manuscrito:  
Fecha de recepción: 11 de marzo de 2026.  
Fecha de aceptación: 20 de mayo de 2026.  
Fecha de publicación: 17 de junio de 2026.  
1815  
Torres-Moreno et al. (2026)  
compromiso  
humano  
con  
el  
1. Introducción  
conocimiento y la responsabilidad  
social (Bracho, 2024).  
En el contexto educativo actual, la  
irrupción de la inteligencia artificial  
A nivel global, existe un conflicto  
entre la celeridad de la inteligencia  
artificial y el rezago de los marcos  
ha cambio  
estructural en el paradigma digital,  
redefiniendo la gestión del  
conocimiento académico (UNESCO,  
023). Estos sistemas de  
procesamiento masivo no actúan  
como simples herramientas  
consolidado  
un  
regulatorios.  
Al  
respecto,  
la  
UNESCO (2022) en su informe sobre  
la ética en el uso de la IA advierte  
que el desarrollo acelerado de estas  
tecnologías complica su gobernanza  
ética y puede alterar los valores  
locales. Para Paguay et al., (2024)  
una de las problemáticas principales  
es la pérdida de la originalidad o  
producción intelectual, lo que a su  
vez genera en los estudiantes  
dependencia a la tecnología. Por  
tanto, esto genera el interrogante de  
2
digitales, sino como agentes  
disruptivos que alteran la producción  
intelectual y cognitiva. Su integración  
en la parte académica exige una  
comprensión profunda sobre la  
automatización de procesos y cómo  
estos pueden influir en las formas de  
enseñanza y aprendizaje (Cadena et  
al., 2024).  
si  
el  
avance  
técnico  
está  
En ese sentido, la ética en la  
educación representa el marco  
axiológico que garantiza la integridad  
y la autenticidad en la construcción  
del conocimiento y el saber crítico  
tanto en estudiantes como en  
docentes (Flores y García, 2023). En  
el sistema educativo superior, este  
conjunto de valores y principios  
normativos guía la conducta de los  
actores universitarios frente a las  
crecientes demandas de innovación;  
en este entorno, no solo se trata de  
cumplir reglas, sino de cultivar un  
reemplazando el juicio ético de los  
estudiantes y la libertad para decidir  
por cuenta propia.  
En el contexto ecuatoriano, esta  
problemática  
adquiere  
matices  
específicos debido a la acelerada  
transición hacia la digitalización  
forzada en las instituciones de nivel  
nacional. De acuerdo con una  
evaluación de la UNESCO (2025)  
sobre la preparación de la IA en el  
país, actualmente existe una limitada  
capacitación docente, ya que, según  
1816  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Ética e Inteligencia Artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje en la educación superior de la provincia de Santa  
Elena, Ecuador.  
los resultados de esta valoración,  
solo una minoría de las instituciones  
cuenta con políticas claras para su  
integración. Aunque el marco jurídico  
a nivel nacional ha intentado  
adaptarse, persiste una ambigüedad  
sobre cómo aplicar estas tecnologías  
misma  
velocidad  
que  
estas  
herramientas tecnológicas, lo que  
genera dudas y confusión en los  
profesores al momento de planificar  
y dictar sus clases. Esta realidad  
exige que la integración de estas  
innovaciones se planifique tomando  
en cuenta las necesidades de cada  
provincia.  
sin  
académica (Ramírez y Litardo,  
025). Las universidades tienen el  
reto de actualizar sus modelos  
pedagógicos implementados,  
sacrificar  
la  
rigurosidad  
2
Con base en esto, el presente  
estudio tiene como objetivo general:  
Analizar las percepciones docentes  
sobre las implicaciones éticas del  
uso de la inteligencia artificial por  
parte de los estudiantes en la  
Universidad Estatal Península de  
Santa Elena. En ese aspecto, se  
teniendo en cuenta que no existen  
guías oficiales sobre el uso de esta  
tecnología  
(Campoverde  
y
Campoverde, 2025).  
En la provincia de Santa Elena, esta  
situación se vive de una forma muy  
particular debido a la realidad social  
de la zona y al rol fundamental que  
cumple esta universidad como el  
principal centro de educación pública  
en el territorio peninsular (Álvarez,  
busca  
identificar,  
desde  
la  
perspectiva del profesorado, cuáles  
son los principales desafíos y  
oportunidades que esta tecnología  
representa para la calidad educativa  
de la institución. A través de este  
análisis, se pretende generar  
conocimiento que oriente futuras  
2024). Esta región es idónea para  
analizar esta problemática, pues  
muestra el impacto de tecnologías  
avanzadas en un entorno que  
políticas  
internas  
hacia  
una  
integración tecnológica que sea  
responsable.  
presenta  
limitaciones  
de  
conectividad y recursos en los  
hogares (Raza y Matamoros, 2024).  
En este sentido, Dabis y Csáki  
Teniendo en cuenta lo anterior, se  
plantea la siguiente interrogante:  
¿
Cómo perciben los docentes de la  
(
2024) señalan que los reglamentos  
Universidad Estatal Península de  
Santa Elena los desafíos éticos  
de las universidades no avanzan a la  
1817  
Torres-Moreno et al. (2026)  
derivados del uso de la inteligencia  
artificial por parte de los estudiantes  
en sus procesos de aprendizaje?  
grandes volúmenes de información  
académica (Campoverde  
Campoverde, 2025). Según Suárez  
2025) a pesar de este avance,  
persiste una “visión reducida [que]  
evidencia una comprensión  
insuficiente del verdadero alcance de  
y
(
Inteligencia  
artificial  
en  
la  
educación superior: evolución y  
estado actual  
La integración de la inteligencia  
artificial (en lo sucesivo denominado  
IA) en el ámbito universitario no es  
un fenómeno reciente, pero su  
evolución ha alcanzado un punto de  
inflexión con la democratización que  
estas herramientas han tenido en los  
últimos años (Bolaño y Duarte,  
la  
IA  
para  
revolucionar  
adaptar  
el  
aprendizaje,  
las  
experiencias educativas a cada  
estudiante y optimizar procesos  
complejos” (p. 81).  
El panorama contemporáneo revela  
que, si bien la IA ofrece  
oportunidades sin precedentes para  
la eficiencia educativa tanto en la  
enseñanza como en el aprendizaje,  
también introduce una complejidad  
técnica que las universidades aún  
intentan descifrar (García J. 2023).  
Desde la perspectiva de Basantes et  
al., (2025) el estado actual refleja  
una adopción desigual donde la  
innovación corre más rápido que la  
2
023). En un inicio, estos sistemas  
estaban limitados a funciones de  
administración, protocolo de  
y
soporte técnico; sin embargo, en la  
actualidad, actúan como motores de  
personalización del aprendizaje  
(Abeliuk y Gutiérrez, 2021). De  
acuerdo con Guerrero et al., (2025)  
la tecnología ya no solo procesa  
datos estadísticos, sino que es  
capacitación  
brecha tecnológica sitúa  
academia en una posición crítica,  
donde la evolución de las  
pedagógica.  
Esta  
capaz  
de  
generar  
resolver  
contenido  
problemas  
a
la  
complejo,  
lógicos y asistir en la investigación  
científica en tiempo real.  
herramientas digitales debe ir  
acompañada de una actualización  
de las competencias docentes para  
asegurar que la tecnología sirva  
como un complemento del intelecto  
En el estado actual de la educación  
superior, la IA se manifiesta  
principalmente a través de modelos  
de lenguaje extensos que facilitan la  
tutoría automatizada y el análisis de  
1818  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Ética e Inteligencia Artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje en la educación superior de la provincia de Santa  
Elena, Ecuador.  
humano y no como su reemplazo  
Villamar et al., 2024).  
como un guía que no solo domina las  
(
herramientas digitales o las IA, sino  
que fomenta una cultura de respeto  
hacia la autoría y la veracidad  
científica (Meza et al., 2025).  
Es por ello que la integración de la IA  
se encuentra condicionada por la  
disponibilidad de recursos digitales y  
conectividad; no obstante, de  
acuerdo con los autores antes  
citados, persiste un escenario de  
Actualmente, debido al impacto  
tecnológico que ha tenido la  
educación, el criterio ético del  
docente es fundamental para  
distinguir cuándo se está realizando  
un uso inapropiado de las  
herramientas de IA y asegurar así la  
desigualdad  
instituciones  
donde  
diversas  
de las  
carecen  
condiciones técnicas necesarias  
para su desarrollo (Bolaño y Duarte,  
2
023; Campoverde y Campoverde,  
025). Por consiguiente, es  
integridad  
de  
los  
trabajos  
2
estudiantiles (López et al., 2025;  
Paguay et al., 2024). En dicho  
aspecto, esta función pedagógica es  
necesaria para la prevención de  
necesario pasar del simple uso de la  
tecnología a la creación de reglas  
éticas que aseguren la honestidad y  
responsabilidad en los trabajos  
universitarios.  
malas académicas,  
evitando que se erosione la  
responsabilidad individual del  
prácticas  
Fundamentos éticos de la labor  
docente: integridad académica y  
valores en el siglo XXI  
alumno sobre su propio proceso de  
formación. Es por ello, que la ética se  
convierte en la base principal que  
sostiene la calidad de la enseñanza,  
asegurando que estos avances no  
afecten la honestidad ni el valor del  
esfuerzo del estudiantado (Arriola,  
La labor docente en el presente siglo  
trasciende la simple transmisión de  
contenidos, y se sitúa como un  
referente ético frente a la mediación  
tecnológica. En este entorno, la  
integridad académica se define  
como el compromiso con valores que  
aseguran la honestidad en la  
2024).  
Dentro de este marco axiológico, la  
UNESCO (2022) y Gamero et al.,  
(2023) destacan una serie de valores  
producción  
y
difusión  
del  
y principios normativos que deben  
conocimiento universitario (Soto et  
al. 2022). El profesorado debe actuar  
1819  
Torres-Moreno et al. (2026)  
orientar la conducta de los actores  
universitarios:  
reglamentos para aprender y aplicar  
en forma adecuada la IA para  
beneficio de la inteligencia humana  
•
•
•
•
Honestidad académica: Actuar  
con transparencia en la  
…
sino que también se tiene que  
legislar y normar la formación y  
presentación de resultados y  
reconocer siempre el crédito de  
las ideas ajenas.  
capacitación de los profesionales” (p.  
313).  
El impacto de la IA en el  
aprendizaje del estudiante:  
Responsabilidad  
social:  
Entender que el conocimiento  
generado tiene un impacto en la  
comunidad y debe buscar el bien  
común.  
Nuevas formas de producción  
intelectual  
La integración de la IA en el  
aprendizaje ha dado lugar a una  
transición desde el consumo pasivo  
de información hacia una creación  
de contenido por medio de estos  
aplicativos (Gutiérrez et al., 2025). El  
estudiante actual no solo busca  
datos, sino que utiliza sistemas  
generativos para estructurar ideas,  
Justicia y equidad: Garantizar  
que el acceso y uso de la  
tecnología no profundice las  
brechas existentes entre los  
estudiantes.  
Respeto  
a
la autonomía:  
Fomentar la capacidad del  
estudiante para pensar por  
cuenta  
propia  
sin  
una  
de  
resumir  
textos  
complejos  
y
dependencia  
absoluta  
desarrollar prototipos de manera  
inmediata. A criterio de Cisne et al.,  
sistemas externos.  
(
2024) esta nueva dinámica redefine  
Ante esto, el desafío ético exige una  
reconfiguración de los marcos  
normativos en la educación superior,  
especialmente ante la proliferación  
inusitada de herramientas digitales,  
tales como la IA en el entorno  
académico (Ibarra et al., 2023). Tal  
como expresa (García J. 2021),  
estos cambios conllevan no solo  
el concepto de esfuerzo intelectual,  
desplazando el enfoque desde la  
ejecución técnica hacia el diseño de  
instrucciones como se les  
o
denomina: prompts.  
No obstante, esta facilidad en la  
generación de contenidos plantea un  
riesgo que se considera crítico y que  
afecta la autenticidad y el desarrollo  
“aprender  
y
normar leyes  
y
1820  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Ética e Inteligencia Artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje en la educación superior de la provincia de Santa  
Elena, Ecuador.  
de habilidades cognitivas superiores  
Mazzuchino, 2023). De este modo,  
conocimiento mediada por IA debe  
(
ser entendida como una extensión  
de las capacidades humanas y no  
simplemente como un reemplazo de  
la reflexión propia.  
si el proceso de construcción del  
saber es delegado totalmente a la IA  
o la tecnología en general, se debilita  
la capacidad de análisis crítico y la  
síntesis personal que caracteriza al  
aprendizaje profundo (Arévalo y  
Quinde, 2023). Por ello, la  
producción ya sea intelectual o de  
A continuación, se presentan los  
principales cambios en las formas de  
producción académica identificados  
en el entorno digital según los  
autores antes citados:  
Tabla 1. Nuevas formas de producción académica y su impacto en el aprendizaje digital.  
Nueva Forma de Descripción del Cambio Impacto en el Aprendizaje  
Producción  
Sustitución  
Búsqueda  
Pedagógico  
de De motores de búsqueda  
respuestas directas de modelos de capacidad de contraste de  
lenguaje. fuentes.  
a
Riesgo de reducción en la  
Escritura Asistida  
Uso de IA para la corrección, Mejora la forma, pero puede  
estructuración y expansión de uniformar el estilo personal.  
textos.  
Automatización de Generación de lenguajes de Acelera la creación de software,  
Código programación mediante lenguaje exigiendo mayor lógica de  
natural.  
Análisis de Datos Procesamiento  
supervisión.  
grandes Permite conclusiones complejas,  
de  
Masivos  
volúmenes de información en pero requiere validación ética.  
segundos.  
Nota. Elaboración propia tomando como referencia el trabajo de Arévalo y Quinde (2023) y  
Gutiérrez et al., (2025).  
En ese contexto, este nuevo  
paradigma exige que las  
dependientes de la tecnología y para  
asegurar que la IA se utilice como  
una herramienta para potenciar, y no  
instituciones universitarias evalúen  
no solo el producto final entregado  
por el estudiante, sino cuál es el  
proceso reflexivo que utiliza el  
estudiante para realizar su trabajo  
reemplazar,  
las  
capacidades  
humanas” (p. 235).  
Uno de los aspectos positivos, es  
que estas herramientas funcionan  
como un elemento de apoyo para el  
pensamiento del estudiante, puesto  
(
Ramírez y Litardo, 2025). Según  
Galarza et al., (2024) “la creatividad  
el pensamiento crítico son  
esenciales para evitar que los  
estudiantes se vuelvan  
y
que,  
si  
son  
utilizadas  
adecuadamente, ayudan a potenciar  
las facultades creativas (Vera et al.,  
1821  
Torres-Moreno et al. (2026)  
2
024). No obstante, para que esta  
evolución sea beneficiosa, es  
indispensable que la academia  
algoritmos de manera aislada y, en  
ocasiones, ambigua (Aucapiña et al.  
2026). De acuerdo con el informe de  
la (UNESCO, 2025), el país presenta  
limitaciones en la capacitación ética  
del profesorado para detectar y  
gestionar el uso de herramientas  
generativas. En consecuencia, el  
reto principal radica en evitar que la  
digitalización forzada se convierta en  
un vehículo para el fraude  
académico o la deshumanización del  
saber (Cadena et al., 2024).  
fomente  
una  
ética  
de  
la  
transparencia sobre el uso de estos  
recursos, ya que solo mediante una  
clara  
diferenciación  
entre  
lo  
producido por una IA y lo hecho por  
un humano, se podrá preservar la  
integridad  
de  
la  
producción  
intelectual universitaria (Basantes et  
al., 2025; Flores y García, 2023).  
Desafíos éticos de la IA en el  
contexto  
universitario  
Asimismo, el contexto educativo  
ecuatoriano, exige una mirada crítica  
sobre la equidad en el acceso a  
estas herramientas, ya que la  
dependencia tecnológica puede  
ecuatoriano  
En Ecuador, la adopción de la IA en  
la educación superior enfrenta  
desafíos éticos condicionados por la  
brecha digital y la falta de normativas  
profundizar  
sociales (Ormaza  
022). Con base en lo expresado por  
Cisne et al., (2024 y López et al.,  
2025), existe una preocupación  
legítima sobre cómo la IA podría  
desplazar el desarrollo del  
las  
desigualdades  
y
Chamorro,  
institucionales  
(Campoverde  
y
2
Campoverde, 2025). De acuerdo con  
el trabajo de (Núñez et al., 2026) una  
de las cuestiones preocupantes “Es  
(
la  
ausencia  
de  
normativas  
institucionales que ayuden a regular  
el uso correcto de la inteligencia  
artificial en los espacios educativos;  
pensamiento crítico en estudiantes,  
por lo que es pertinente establecer  
marcos regulatorios que promuevan  
el uso responsable y transparente de  
estos recursos.  
este  
vacío  
legal  
ocasiona  
incertidumbre en la comunidad  
académica” (p. 25).  
La ausencia de guías oficiales a nivel  
nacional ha provocado que cada  
institución intente regular el uso de  
1822  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Ética e Inteligencia Artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje en la educación superior de la provincia de Santa  
Elena, Ecuador.  
2
. Metodología  
registrar de manera precisa los  
componentes de este fenómeno.  
Aunado a esto, se implementó una  
investigación de campo como  
Para el desarrollo de esta  
investigación se empleó un enfoque  
cualitativo orientado a explorar las  
realidades subjetivas dentro del  
entorno universitario. Este método  
es necesario puesto que se busca  
comprender de forma holística cómo  
los docentes significan, valoran e  
interpretan los desafíos éticos de la  
IA en sus aulas. Desde una  
estrategia  
operativa  
de  
para  
la  
recolección  
los  
datos  
directamente de la realidad.  
La población de este estudio estuvo  
constituida por la totalidad de los  
docentes que integran la nómina  
activa de la Universidad Estatal  
perspectiva  
metodológica,  
Mendoza  
Península  
de  
Santa  
Elena,  
Hernández-Sampieri  
y
abarcando de forma general tanto al  
personal con nombramiento como a  
los profesores bajo la modalidad de  
contrato. A partir de este universo  
general, se seleccionó una muestra  
conformada por ocho docentes de la  
mencionada institución, utilizando un  
muestreo no probabilístico por  
conveniencia, guiado por criterios de  
(2018) lo definen como un conjunto  
de prácticas interpretativas que  
busca comprender los fenómenos en  
su entorno natural, extrayendo el  
significado de las experiencias de los  
participantes.  
Asimismo, se utilizó un diseño no  
experimental, con un alcance  
descriptivo. Esta estructura se  
seleccionó debido a que el estudio  
accesibilidad, proximidad  
y
la  
apertura de los profesionales para  
compartir sus experiencias respecto  
al uso de sistemas generativos en el  
aula.  
se  
centra  
en  
observar  
las  
percepciones docentes y los dilemas  
éticos en su estado natural, sin  
manipular  
variables  
deliberadamente  
ni alterar  
las  
el  
Como técnica de recolección de  
información se utilizó la entrevista,  
empleando como instrumento una  
comportamiento de los sujetos  
evaluados. Asimismo, el alcance  
descriptivo resulta idóneo porque  
guía  
de  
preguntas  
Las  
semiestructuradas.  
permite detallar, caracterizar  
y
interrogantes de este instrumento  
1823  
Torres-Moreno et al. (2026)  
fueron diseñadas y estructuradas  
tomando en cuenta las variables  
centrales de estudio. Con el fin de  
asegurar la rigurosidad científica, la  
guía de preguntas fue sometida a un  
proceso de validación mediante  
juicio de expertos, quienes evaluaron  
la pertinencia, claridad y coherencia  
conceptual del contenido antes de su  
aplicación. En este contexto, resulta  
oportuno precisar que la muestra se  
conceptualiza como un subgrupo o  
fragmento representativo de la  
población de interés, sobre el cual se  
recolectarán los datos definitivos  
Para garantizar la rigurosidad y el  
cumplimiento de los principios éticos  
de la investigación, el proceso contó  
con la aplicación de consentimientos  
informados previos a la ejecución de  
cada entrevista. Se aseguró a los  
participantes el anonimato absoluto y  
la  
confidencialidad  
utilizando  
de  
sus  
respuestas,  
códigos  
alfanuméricos para proteger su  
identidad en el procesamiento de los  
datos.  
3. Resultados y discusión  
(
Arias y Covinos, 2021).  
Como primer acercamiento al  
análisis cualitativo, se generó una  
representación gráfica de los  
términos más recurrentes en los  
relatos de los profesores. Esta  
Para efectuar el procesamiento y  
análisis de los datos recolectados se  
ejecutó un análisis de contenido  
cualitativo; con este propósito, se  
utilizó el programa especializado  
MAXQDA, el cual facilitó la  
técnica  
permite  
visualizar  
rápidamente los conceptos que  
dominan el debate sobre la  
inteligencia artificial en las aulas.  
transcripción,  
organización  
y
codificación sistemática de los  
testimonios de los ocho docentes  
entrevistados. A través de este  
software,  
se  
y
estructuraron  
subcategorías  
categorías  
analíticas que permitieron contrastar  
de manera rigurosa los discursos  
obtenidos con los fundamentos  
teóricos de la investigación.  
1824  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Ética e Inteligencia Artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje en la educación superior de la provincia de Santa  
Elena, Ecuador.  
Figura 1. Frecuencia de términos en el discurso docente respecto a la irrupción de la IA.  
Nota. Elaborado por los autores a partir del análisis léxico de los relatos docentes.  
subcategorías  
analíticas.  
A
El procesamiento cualitativo de las  
entrevistas semiestructuradas  
continuación, se presenta la matriz  
general de codificación donde se  
sintetizan las frecuencias de los  
aplicadas a los ocho docentes de la  
UPSE, ejecutado mediante el  
software MAXQDA, permitió la  
estructuración de un sistema de  
codificación compuesto por tres  
segmentos  
codificados  
y
el  
enraizamiento conceptual de los  
testimonios.  
categorías  
principales  
y
seis  
Tabla 2. Matriz de categorías y subcategorías emergentes del análisis cualitativo.  
Categoría Principal Subcategorías  
Analíticas  
Segmentos  
Codificados (f)  
24  
Indicador  
Percepción General  
Alta preocupación por la  
pérdida de autenticidad  
en los productos finales.  
de  
1
. Dilemas de la  
1.1. Redefinición del  
fraude y plagio digital  
Integridad  
Académica  
1
8
1
.2. Crisis de la  
autoría intelectual  
2.1. Desplazamiento  
del pensamiento  
crítico  
2
. Transformación  
19  
Alerta  
mecanización  
aprendizaje  
ante  
la  
del  
el  
de los Procesos  
Cognitivos  
y
1
5
consumo pasivo de  
datos.  
2
.2. Dependencia  
algorítmica y del  
prompt  
3
. Respuestas  
3.1. Incertidumbre  
regulatoria en el aula  
22  
Exigencia de un marco  
Institucionales y  
Vacíos Legales  
socio-técnico  
directrices  
y
oficiales  
1
6
unificadas.  
1825  
Torres-Moreno et al. (2026)  
3
.2. Urgencia de  
capacitación ético-  
didáctica  
Nota. Elaborado por los autores a partir del análisis cualitativo de las entrevistas.  
Integridad  
académica  
y
la  
"Calificamos a ciegas. No puedo  
acusar al alumno de copia porque la  
inteligencia artificial escribe textos  
totalmente nuevos que no existían  
antes, pero la realidad es que el  
estudiante no hizo ningún esfuerzo.  
Es una trampa invisible que destruye  
la honestidad en las aulas desde la  
raíz."  
redefinición del fraude digital  
Los discursos docentes revelan que  
la aparición de la IA generativa ha  
difuminado  
tradicionales del fraude académico.  
Los profesores universitarios  
las  
fronteras  
coinciden en que los reglamentos  
actuales de honestidad intelectual  
han quedado obsoletos, ya que no  
contemplan el contenido sintético  
como una falta explícita, generando  
zonas grises en la evaluación diaria.  
— Docente 5.  
El análisis en MAXQDA determinó  
que la "crisis de la autoría" es la  
subcategoría con mayor densidad  
semántica dentro de este eje. Los  
docentes manifiestan experimentar  
frustración al evaluar productos  
académicos donde resulta imposible  
deslindar el aporte humano del  
soporte tecnológico, lo que pone en  
riesgo el valor de las titulaciones  
universitarias en el entorno local.  
"
El principal problema es que ya no  
nos enfrentamos solo al copiar y  
pegar tradicional, en donde  
utilizando un detector de antiplagio  
se podía verificar el contenido. Ahora  
el estudiante entrega un ensayo casi  
perfecto, Pero cuando hablas con  
ellos en una tutoría grupal, te das  
cuenta de que no entendieron  
absolutamente nada de lo que  
entregaron, ya que el alumno no es  
el verdadero autor, porque el trabajo  
lo hizo la máquina.  
Impacto en las habilidades  
cognitivas  
y
dependencia  
tecnológica  
Esta categoría profundiza en cómo la  
mediación de la IA altera el esfuerzo  
—
Docente 1.  
intelectual.  
Los  
resultados  
demuestran que los docentes no  
1826  
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Ética e Inteligencia Artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje en la educación superior de la provincia de Santa  
Elena, Ecuador.  
perciben a la IA como un peligro  
inherente, sino que su preocupación  
radica en la delegación total de los  
procesos de razonamiento profundo  
por parte de los alumnos, quienes  
sustituyen la lectura analítica por  
resúmenes automatizados.  
resumir y de dar sus propias  
opiniones.  
—
Docente 3.  
"
Revisamos tareas que están  
escritas a la perfección pero que a mi  
criterio tienen errores de contenido  
gravísimos, ya que a veces usan  
datos falsos. Esto pasa porque los  
chicos creen ciegamente en todo lo  
que les da la inteligencia artificial y  
no se toman la molestia de revisar si  
la información es real. Dependen  
tanto del ChatGPT que asusta: si la  
tecnología se equivoca o se inventa  
la información, el alumno lo copia  
todo igualito sin dudarlo ni un  
segundo."  
"
La inteligencia artificial hizo que los  
estudiantes cambien el esfuerzo de  
pensar por el truco de saber escribir  
una buena orden o como se le dice  
ahora “prompt”. Ya no se toman el  
tiempo de leer un artículo completo  
ni buscan en las bibliotecas de la  
universidad; solo ponen el tema y  
dejan que la máquina les dé  
haciendo las conclusiones. Esto les  
está dañando la capacidad de  
—
Docente 8.  
Tabla 3. Tipología de usos estudiantiles y riesgos percibidos por el profesorado.  
Tipo de Uso Común  
Generación  
automatizada de  
Percepción del Docente  
Uso abusivo y descontrolado  
para evadir la redacción  
propia.  
Consecuencia en el Aprendizaje  
Uniformidad en el estilo de  
escritura y pérdida de la voz crítica  
individual.  
textos  
Búsqueda y síntesis  
de literatura  
Reemplazo del análisis directo Comprensión superficial del tema  
de fuentes científicas.  
y vulnerabilidad ante alucinaciones  
de la IA.  
Resolución de  
problemas  
complejos  
Delegación de procesos  
lógicos al software sin revisión falta de desarrollo de  
posterior. competencias operativas.  
Mecanización del aprendizaje y  
Nota. Elaborado por los autores a partir de los testimonios recabados en las entrevistas a  
profundidad.  
respaldo institucional entre los  
Incertidumbre  
regulatoria  
y
docentes de la UPSE. Ante la  
ausencia de guías oficiales o  
normativas claras por parte de las  
demandas del profesorado  
En este análisis se identificó un  
estado generalizado de falta de  
autoridades  
académicas,  
los  
1827  
Torres-Moreno et al. (2026)  
profesores  
improvisando criterios de evaluación  
sanción, lo que genera  
admiten  
estar  
entornos generativos, medida que  
califican de inviable debido a la  
inevitabilidad tecnológica actual en el  
territorio peninsular, sino en una  
reconfiguración urgente de los  
syllabus y de las metodologías  
y
inconsistencias éticas dentro del  
entorno universitario peninsular.  
"
Ahorita mismo estamos en el aire,  
evaluativas,  
migrando  
hacia  
nadie sabe qué hacer. Cada profesor  
hace lo que le parece y decide por su  
cuenta qué está bien o mal con el  
uso de la inteligencia artificial. Si uno  
prohíbe todo y otro docente les  
permite todo, los que terminan  
defensas orales, evaluaciones en  
tiempo real y portafolios basados en  
el proceso reflexivo del estudiante.  
Discusión  
Los resultados obtenidos sugieren  
una marcada preocupación docente  
en torno a las vulnerabilidades en la  
atribución de la autoría de los  
trabajos autónomos, lo cual tensiona  
el marco axiológico propuesto por  
confundidos  
son  
los  
chicos.  
Necesitamos que la universidad  
ponga reglas claras y precise lo que  
se debe hacer en estos casos.  
—
Docente 6.  
Flores  
y
García (2023) para  
"Todo esto de la tecnología nos cayó  
garantizar la autenticidad y el saber  
crítico en la educación superior. Esta  
preocupación compartida por los  
docentes coincide con lo que  
señalan Paguay et al., (2024) sobre  
cómo se va perdiendo la autoría real  
de los trabajos debido a una  
de golpe y sin preparación. De nada  
sirve que nos pidan usar programas  
para detectar copias si nadie nos  
enseña cómo cambiar la forma de  
mandar los deberes. La universidad  
tiene que darnos capacitaciones  
oficiales para saber cómo dar clases  
con esta nueva realidad y no  
quedarnos de brazos cruzados."  
dependencia Esta  
situación pone en riesgo la  
honestidad académica el  
tecnológica.  
y
verdadero valor del esfuerzo  
estudiantil dentro de la universidad.  
—
Docente 4.  
Los testimonios coinciden en que la  
solución definitiva no radica en la  
restricción o prohibición de los  
La tendencia de los alumnos a  
reemplazar  
el  
razonamiento  
1828  
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Elena, Ecuador.  
profundo por el simple diseño  
mecánico de indicaciones para el  
sistema concuerda con lo planteado  
por Cisne et al., (2024), espacio  
momento de planificar sus clases.  
Esta realidad se complementa con  
las áreas de mejora en capacitación  
docente y gestión ética de la IA  
donde  
el  
esfuerzo  
cognitivo  
es  
generativa  
reportadas  
en  
la  
tradicional  
del estudiante  
evaluación nacional de la UNESCO  
(2025).  
sustituido por el diseño estratégico  
de comandos o prompts. Esta  
asimilación acrítica de la información  
explica por qué, al delegar la  
construcción del conocimiento a  
sistemas automatizados, se debilita  
la capacidad de análisis profundo y  
la síntesis personal del alumnado,  
Al ver que no es viable limitar el uso  
de estos sistemas, los hallazgos  
dejan en claro la importancia de  
transformar  
evaluación  
migración  
los  
métodos  
de  
y
aprendizaje. Esta  
hacia  
modelos  
que  
pedagógicos  
renovados,  
elementos que  
caracterizan al aprendizaje profundo  
Arévalo y Quinde, 2023).  
indispensables  
evalúen el proceso reflexivo in situ y  
no solo el producto final, resulta  
oportuna para este tipo de entornos  
universitarios, específicamente en el  
contexto de la educación pública  
peninsular. (Álvarez, 2024). Aunado  
a esto, actualizar las estrategias  
evaluativas hacia defensas orales o  
portafolios en tiempo real permite  
atender de manera empática las  
(
Asimismo, la incertidumbre y la  
necesidad de pautas manifestadas  
por los entrevistados coinciden con  
lo expuesto por Núñez et al., (2026)  
sobre cómo la falta de reglamentos  
listos obliga a los profesores a  
cambiar la forma en que enseñan y  
evalúan hoy en día. Esta necesidad  
de actualización institucional es  
mencionada por Dabis y Csáki  
realidades de conectividad  
y
recursos en los hogares advertidas  
por Raza y Matamoros (2024),  
asegurando que la equidad territorial  
guíe la práctica docente.  
(2024), quienes advierten que los  
marcos regulatorios universitarios  
globalmente enfrentan el reto de  
avanzar al mismo ritmo que las  
herramientas tecnológicas, lo que  
genera dudas en los docentes al  
Por otro lado, esta alternativa  
metodológica coincide con lo  
expuesto por Basantes et al., (2025)  
1829  
Torres-Moreno et al. (2026)  
sobre la relación directa entre la  
Se evidencia un riesgo latente de  
retroceso en el desarrollo del  
pensamiento crítico del alumnado.  
Esto ocurre cuando los estudiantes  
reemplazan actividades esenciales  
como la lectura analítica y el  
resumen propio por una ejecución  
mecánica basada únicamente en dar  
adopción  
tecnológica  
y
la  
preparación pedagógica dentro del  
aula. En este sentido, la transición  
hacia un modelo de evaluación por  
procesos plantea el desafío de  
actualizar las competencias de la  
planta docente, sugiriendo la  
conveniencia de que las instituciones  
promuevan de manera planificada la  
instrucciones  
máquina.  
o
prompts  
a
la  
formación  
continua  
de  
sus  
Se identifica la necesidad de  
continuar desarrollando normativas  
internas específicas dentro del  
profesionales (García, 2021).  
entorno  
universitario  
local.  
4. Conclusiones  
Actualmente, la falta de lineamientos  
unificados lleva a que los docentes  
adapten sus criterios de evaluación  
de forma individual, lo que resalta la  
importancia de establecer guías  
institucionales comunes para reducir  
esta incertidumbre.  
Los docentes de la Universidad  
Estatal Península de Santa Elena  
observan que la incorporación de la  
IA en el aprendizaje genera nuevos  
desafíos éticos en las aulas,  
transformando  
las  
nociones  
tradicionales de la honestidad  
académica y el control del plagio.  
Los hallazgos demuestran la  
conveniencia de actualizar los  
Existe una clara preocupación  
respecto a la pérdida de la autoría  
real en los trabajos autónomos. Los  
sistemas de IA permiten la entrega  
de tareas con una redacción  
impecable, pero que muchas veces  
carecen de un verdadero esfuerzo  
mental, comprensión y originalidad  
por parte del estudiante.  
modelos  
educativos  
un cambio  
vigentes,  
hacia  
sugiriendo  
estrategias de evaluación formativa.  
Es necesario priorizar el proceso de  
aprendizaje, la reflexión en tiempo  
real y la defensa oral del estudiante.  
Por lo tanto, la gestión positiva de  
este cambio tecnológico requiere el  
impulso  
de  
de  
programas  
institucionales  
capacitación  
1830  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Ética e Inteligencia Artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje en la educación superior de la provincia de Santa  
Elena, Ecuador.  
continua para los docentes. Estos  
esfuerzos deben enfocarse en el uso  
ético de la tecnología, la equidad  
ante las diferentes realidades de  
conectividad de la provincia y el  
diseño de planes de estudio  
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