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Resumen

Este estudio examina la percepción y la factibilidad técnica, pedagógica y social de la integración de la inteligencia artificial (IA) en el sistema educativo ecuatoriano, con énfasis en la ciudad de Cuenca. Mediante un enfoque mixto, que combina métodos cualitativos y cuantitativos, se realizaron 3500 encuestas complementadas con entrevistas a docentes e investigadores. Los resultados muestran una alta aceptación hacia el uso de la IA en la educación, con un promedio del 84.5%; sin embargo, también reflejan que uno de los desafíos más relevantes es la limitada infraestructura tecnológica, evidenciada con un promedio del 57.6%, particularmente en instituciones públicas y fiscomisionales. El estudio concluye que una implementación gradual de la IA, acompañada de capacitación docente, puede transformar favorablemente el sistema educativo, preparando a estudiantes y docentes para un entorno digital en continua evolución.

Abstract

This study examines the perception and the technical, pedagogical, and social feasibility of integrating artificial intelligence (AI) into the Ecuadorian educational system, with a focus on the city of Cuenca. Using a mixed-methods approach that combines qualitative and quantitative techniques, 3,500 surveys were conducted, complemented by interviews with teachers and researchers. The results show a high level of acceptance toward the use of AI in education, with an average of 84.5%; however, they also highlight that one of the most significant challenges is the limited technological infrastructure, with an average of 57.6%, particularly in public and semi-private institutions. The study concludes that a gradual implementation of AI, accompanied by teacher training, can positively transform the educational system, preparing students and educators for an ever-evolving digital environment.

Desde la pandemia más significativa del siglo XXI (Suárez, 2020), hemos sido testigos de un cambio radical en el uso de la tecnología y el internet, que ha transformado profundamente sectores como la economía, la política, la educación y el ambiente. Entre estos avances, destaca el auge de la inteligencia artificial (IA), cuyos orígenes se remontan a 1943, con el modelo de neuronas artificiales de McCulloch y Pitts (Čapek, 2024). Actualmente, la IA no solo revoluciona el entorno empresarial, sino que también impacta, de manera integral, en la educación. Según Holmes y Tuomi (2022) su aplicación es clave para afrontar los retos académicos presentes y futuros, con experiencias más interactivas y enriquecedoras.

Los sistemas de AIED (Artificial Intelligence in Education) exploran diferentes formas de aplicar esta tecnología y sus posibles roles en el contexto educativo. Según Delgado et al. (2024), los docentes valoran beneficios como la automatización de tareas y el acceso a recursos digitales, aunque también señalan desafíos como el uso limitado de herramientas o la falta de revisión crítica de resultados; percepciones que varían según el nivel educativo, mientras exigen estrategias de formación específicas. Algunas principales innovaciones son: los sistemas de tutoría inteligente, el aprendizaje adaptativo y los entornos personalizados, donde uno de los pilares clave de la era digital es la implementación de sistemas de tutoría inteligente, aprendizaje adaptativo y entornos personalizados. Limna et al. (2022) subrayan que estas herramientas ofrecen retroalimentación en tiempo real y apoyo académico efectivo, ejemplos destacados incluyen los asistentes virtuales usados en Harvard (Anderson, 2023), y el asistente Jil Watson del Instituto de Tecnología de Georgia, que responde con un 97% de precisión a consultas estudiantiles (University of San Diego, 2024).

También sobresale el Cognitive Immersive Room de IBM y Rensselaer Polytechnic Institute, que facilita el aprendizaje del mandarín, mediante simulaciones con IA, así como chatbots de AdmitHub que atienden dudas administrativas y mejoran la retención estudiantil (Neelakantan, 2020). La IA sigue transformando la educación superior, desde la gestión administrativa hasta el fortalecimiento de la enseñanza, especialmente ante presupuestos limitados (Popenici & Kerr, 2017). Herramientas como tutores inteligentes, soporte colaborativo adaptativo y entornos de realidad virtual inteligente permiten formar grupos dinámicos de aprendizaje y ofrecer retroalimentación inmediata (Zawacki et al., 2019; Akgun & Greenhow, 2022). Además, la IA permite ajustar contenidos y ritmos a las necesidades individuales (Crompton & Burke, 2023), promoviendo un rol más activo del estudiante en su aprendizaje, donde los docentes también cumplen un papel clave: la IA les ayuda a planificar contenidos personalizados (Pelham et al., 2020) y reducir su carga administrativa mediante sistemas de evaluación automatizada (Yuan et al., 2020), los cuales van más allá del uso, pues, los docentes participan en el desarrollo y validación de estas herramientas, asegurando su pertinencia pedagógica (Celik et al., 2022).

En el ámbito universitario, la IA generativa ha producido cambios relevantes, aunque también plantea desafíos éticos, tecnológicos y pedagógicos. Según Cordón (2023), es fundamental planificar su adopción con responsabilidad, evaluando riesgos y beneficios, esto debido a que, pese a sus ventajas, la IA enfrenta importantes desafíos éticos. Para abordarlos, se proponen principios como la adecuación pedagógica, el consentimiento informado y la protección ante el uso indebido de datos, siendo crucial salvaguardar la información personal del estudiante y garantizar un manejo ético y seguro por parte de los sistemas de IA (Adams et al., 2021). Por todo lo mencionado, este artículo busca evaluar la percepción y aceptación de la IA entre estudiantes y docentes, y analizar su viabilidad técnica, pedagógica y social en el sistema educativo ecuatoriano, tomando como referencia la ciudad de Cuenca. Esta ciudad, con una amplia diversidad institucional, constituye un escenario ideal para realizar análisis comparativos y representativos, pues, desde este enfoque contextualizado, se pretende comprender las condiciones reales, los desafíos y las oportunidades que implica integrar tecnologías basadas en IA, en un sistema educativo regional.

Esta investigación adopta un enfoque mixto, con diseño de integración paralela convergente, que combina métodos cualitativos y cuantitativos para evaluar la percepción, aceptación y factibilidad de la inteligencia artificial (IA) entre estudiantes y docentes, así como la factibilidad técnica, pedagógica y social en el sistema educativo ecuatoriano. El estudio se realizó en la ciudad de Cuenca, Ecuador, seleccionada por su relevancia educativa y su diversidad institucional. En este diseño, la recolección y análisis de datos cualitativos (entrevistas) y cuantitativos (encuestas) se desarrollaron simultáneamente, pero de forma independiente, y se integraron en la fase de interpretación y discusión. Esta convergencia proporciona una visión más rica y complementaria del fenómeno estudiado: los datos cuantitativos ofrecen una perspectiva generalizable sobre la aceptación y factibilidad de la IA, mientras los cualitativos exploran experiencias, creencias y contextos de los actores educativos. La integración de ambos enfoques, al final del proceso, facilita una interpretación más completa, coherente y contextualizada de los hallazgos, útil para orientar decisiones educativas basadas en evidencias.

Esta investigación aborda un tipo de estudio exploratorio - descriptivo. Exploratorio porque busca comprender, preliminarmente, las percepciones, actitudes y aceptación de la inteligencia artificial (IA) entre estudiantes y docentes en la ciudad de Cuenca, lo que permite identificar tendencias clave, áreas de oportunidad y desafíos asociados a la implementación de tecnologías de IA en el ámbito educativo y descriptivo, porque determina características, patrones y relaciones entre variables estudiadas, proporcionando una visión estructurada de las respuestas obtenidas en encuestas y entrevistas. Además, el universo de esta investigación incluye estudiantes y docentes, lo que permite captar la diversidad de opiniones y experiencias, facilitando una descripción sistemática de los datos, y una interpretación que contribuye a entender el panorama general del impacto potencial de la IA.

El diseño de la muestra fue seleccionado según criterios que garantizan la pertinencia y relevancia de los informantes respecto al fenómeno investigado: la integración de la inteligencia artificial en el ámbito educativo, y se la caracterizó como no probabilístico por conveniencia para la recolección de datos cualitativos, mediante entrevistas semiestructuradas, utilizando un muestreo no probabilístico por conveniencia. Estrategia justificada en la necesidad de acceder a informantes clave con conocimiento especializado en el ámbito tecnológico y educativo, además, se seleccionaron docentes activos en áreas relacionadas con la informática, la ingeniería o la tecnología educativa, que estuvieran disponibles y dispuestos a participar. Este tipo de muestreo permitió recoger información rica y contextualizada, a partir de voces con experiencia práctica y reflexiva, relevante para analizar en profundidad la factibilidad técnica, pedagógica y ética de la integración de la IA en el sistema educativo y muestreo probabilístico. Como componente cuantitativo, se empleó un muestreo aleatorio simple, para garantizar que cada estudiante y docente de instituciones educativas en Cuenca tuviera igual probabilidad de ser seleccionado. Para ello, se construyó un marco muestral a partir de listas de estudiantes y docentes proporcionados por instituciones educativas colaboradoras, técnica utilizada para la recolección de datos mediante encuestas, con el propósito de asegurar la representatividad y la posibilidad de generalizar los resultados en el contexto educativo, permitiendo una cobertura equilibrada de diversos tipos de instituciones y perfiles académicos, lo que fortalece la objetividad de los hallazgos y facilita su análisis estadístico.

Por otra parte, para la selección de los informantes se establecieron los criterios únicos de inclusión y exclusión.

Finalmente, los instrumentos de recolección de datos fueron: entrevista semiestructurada, se aplicó a tres docentes (dos de universidad y uno de bachillerato) con experiencia en áreas tecnológicas. Aunque la muestra es limitada, se priorizó la selección de informantes clave con conocimiento profundo y experiencia directa en el uso y percepción de la inteligencia artificial en contextos educativos. Durante el proceso de análisis cualitativo, se identificaron patrones y temas recurrentes, lo que permitió establecer categorías temáticas claras. Si bien no se alcanzó una saturación teórica formal, los datos fueron consistentes y complementarios con los hallazgos cuantitativos, lo que reforzó la validez interna del estudio. Se sugiere ampliar el número de entrevistas en futuras investigaciones para explorar variaciones contextuales y enriquecer la comprensión de percepciones diversas en otros niveles y áreas del conocimiento. Y una encuesta, con cuya aplicación esta investigación adoptó un enfoque mixto para evaluar la percepción, aceptación y factibilidad de la implementación de la inteligencia artificial (IA) en el sistema educativo de Cuenca. Para ello, se diseñó un instrumento estructurado con ocho preguntas, dos de opción múltiple para clasificar a los participantes por edad y tipo de institución, y seis cerradas con respuestas de “sí” o “no”, que facilitan el análisis cuantitativo y la detección de patrones claros frente a percepción de la IA. La población objetivo del estudio incluyó estudiantes y docentes de instituciones educativas públicas, privadas y fiscomisionales, lo que permitió obtener una muestra equilibrada y representativa, para evaluar la utilización de la inteligencia artificial como herramienta pedagógica.

itas con TurboScribe y corregidas manualmente, para asegurar que el texto refleje fielmente las respuestas originales. Mediante una lectura analítica, se identificaron los pasajes más relevantes relacionados con la percepción, los retos y las oportunidades de la IA en la educación de Cuenca. Estos fragmentos se organizan en categorías temáticas como “Formación docente”, “Infraestructura tecnológica” y “Ética y privacidad”, agrupando ideas y ejemplos similares. Finalmente, estas categorías se abordan en la sección de resultados, donde orientan recomendaciones prácticas y vinculan las voces de los participantes con el análisis cuantitativo.

Los datos de las encuestas se validaron en Microsoft Excel 365, confirmando la ausencia de respuestas omitidas, gracias al carácter obligatorio del formulario. Luego, se exportaron a CSV y se analizaron en Jupyter Notebook. Primero, se evaluó la fiabilidad de las escalas mediante alfa de Cronbach (α = 0,82). Como las respuestas de la mayoría de las preguntas son binarias (sí/no), se calcularon frecuencias y porcentajes para describir la distribución de cada variable. Para las pruebas inferenciales, se verifica la normalidad de las variables continuas con el test de Shapiro–Wilk. Sí cumplía, se aplicó la correlación de Pearson; en caso contrario, la correlación de Spearman. Para asociaciones entre variables categóricas, se utilizó la prueba chi-cuadrado de independencia (n > 5 por celda; α = 0,05), registrando los estadísticos (χ² o r), grados de libertad y valor p. Finalmente, las visualizaciones se realizaron mediante diagramas de barras y gráficos de pastel para las frecuencias generadas con Matplotlib y Seaborn, lo que garantiza títulos claros, ejes etiquetados y leyendas, cuando fue necesario. De este modo, el lector puede seguir el flujo de validación, descriptivo e inferencial de manera transparente.

Para evaluar la factibilidad de implementar tecnologías de inteligencia artificial (IA) en el sistema educativo de Cuenca, se analizaron los datos recolectados mediante encuestas y entrevistas, para lo cual el estudio consideró cuatro dimensiones clave: técnica, pedagogía, economía y social.

Factibilidad técnica: Se examinaron las respuestas de los participantes, relacionadas con el acceso a infraestructura tecnológica y la disponibilidad de recursos digitales disponibles en las instituciones educativas de la ciudad.

Factibilidad pedagógica: Se evaluaron las percepciones de docentes y estudiantes respecto a su disposición para utilizar herramientas de la IA en el aula, así como las necesidades de capacitación para su adecuada implementación.

Factibilidad social: Se analizaron los niveles de aceptación de la IA entre los distintos grupos participantes, junto con sus preocupaciones sobre la privacidad, la seguridad de los datos y la equidad en el acceso a estas tecnologías.

Después de recopilar las respuestas de 3,500 encuestados a las 8 preguntas formuladas, se presentan, a continuación, los resultados obtenidos en forma de gráficos, acompañados de una breve descripción. Todas las preguntas de la encuesta fueron de opción múltiple, donde tres de ellas estuvieron dirigidas a caracterizar a los encuestados, según su rango de edad, institución educativa y conocimientos previos sobre inteligencia artificial (IA). Las seis preguntas restantes fueron de respuesta dicotómica (“sí” o “no”) y estuvieron diseñadas para evaluar la percepción y aceptación de la IA en el ámbito educativo, así como su factibilidad técnica, pedagógica y social en el contexto de la ciudad de Cuenca, Ecuador. Los resultados obtenidos permiten identificar tendencias clave que contribuirán a la discusión sobre la viabilidad de integrar tecnologías de la IA en el sistema educativo.

Descripción: Permite identificar patrones en la percepción y aceptación de la IA según grupos etarios, lo que facilita el análisis de diferencias generacionales en la adopción tecnológica