����������������������������������������������������������������������������������

 

Impacto de la inteligencia generativa en el desarrollo del pensamiento cr�tico en estudiantes universitarios

 

Impact of generative intelligence on the development of critical thinking in university students

 

Impacto da intelig�ncia generativa no desenvolvimento do pensamento cr�tico em estudantes universit�rios

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: soledad.ramirez@ug.edu.ec

 

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

 

* Recibido: 26 de julio de 2025 *Aceptado: 24 de agosto de 2025 * Publicado: �10 de septiembre de 2025

 

       I.          Universidad de Guayaquil, Ecuador.

     II.          Hospital General del Norte de Guayaquil IESS Ceibos, Ecuador.

   III.          Universidad Estatal del Sur de Manab�, Ecuador.

   IV.          Universidad T�cnica de Manab�, Ecuador.

 

Resumen

El prop�sito de esta investigaci�n fue examinar la relaci�n entre el uso acad�mico de herramientas de inteligencia artificial (IA)generativa y el desarrollo del pensamiento cr�tico en estudiantes universitarios. Se utiliz� un enfoque cuantitativo con un dise�o correlacional, aplicando cuestionarios y la prueba Watson-Glaser para evaluar habilidades cr�ticas en una muestra de 75 estudiantes de diversas carreras. Los hallazgos revelaron una correlaci�n positiva moderada-alta (r=0.63) entre el uso reflexivo de IA generativa y el fortalecimiento del pensamiento cr�tico. El 61.3% de los participantes indic� mejoras en su capacidad para argumentar, evaluar informaci�n y formular juicios. La mayor�a obtuvo puntajes medios y altos en razonamiento l�gico e inferencia. Se concluye que el uso pedag�gico estrat�gico de herramientas de IA favorece el desarrollo de competencias cr�ticas en contextos acad�micos. La integraci�n �tica y consciente de estas tecnolog�as potencia la autonom�a intelectual, el an�lisis profundo y el pensamiento reflexivo en los estudiantes.

Palabras Clave: Inteligencia generativa; Pensamiento cr�tico; Estudiantes universitarios.

 

Abstract

The purpose of this research was to examine the relationship between the academic use of generative artificial intelligence (AI) tools and the development of critical thinking in university students. A quantitative approach with a correlational design was used, applying questionnaires and the Watson-Glaser test to assess critical thinking skills in a sample of 75 students from diverse majors. The findings revealed a moderate-high positive correlation (r=0.63) between the reflective use of generative AI and the strengthening of critical thinking. 61.3% of participants indicated improvements in their ability to argue, evaluate information, and formulate judgments. The majority obtained medium and high scores in logical reasoning and inference. It is concluded that the strategic pedagogical use of AI tools favors the development of critical competencies in academic contexts. The ethical and conscious integration of these technologies enhances intellectual autonomy, in-depth analysis, and reflective thinking in students.

Keywords: Generative intelligence; Critical thinking; College students.

 

 

 

Resumo

O objetivo desta investiga��o foi examinar a rela��o entre o uso acad�mico de ferramentas de intelig�ncia artificial generativa (IA) e o desenvolvimento do pensamento cr�tico em estudantes universit�rios. Foi utilizada uma abordagem quantitativa com desenho correlacional, aplicando question�rios e o teste Watson-Glaser para avaliar as compet�ncias de pensamento cr�tico numa amostra de 75 estudantes de diversas �reas. Os resultados revelaram uma correla��o positiva moderada-alta (r = 0,63) entre o uso reflexivo da IA ​​generativa e o fortalecimento do pensamento cr�tico. 61,3% dos participantes indicaram melhorias na sua capacidade de argumentar, avaliar informa��o e formular ju�zos. A maioria obteve pontua��es m�dias e elevadas em racioc�nio l�gico e infer�ncia. Conclui-se que a utiliza��o pedag�gica estrat�gica de ferramentas de IA favorece o desenvolvimento de compet�ncias cr�ticas em contextos acad�micos. A integra��o �tica e consciente destas tecnologias aumenta a autonomia intelectual, a an�lise aprofundada e o pensamento reflexivo nos alunos.

Palavras-chave: Intelig�ncia generativa; Pensamento cr�tico; Estudantes universit�rios.

 

Introducci�n

En los �ltimos a�os, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en parte activa de la vida cotidiana y, particularmente, de los procesos educativos, se aprecia as� que este ecosistema digital est� en constante evoluci�n, la inteligencia generativa, aquella capaz de producir textos, im�genes, respuestas y argumentos de forma aut�noma, ha emergido como una herramienta vers�til que despierta tanto entusiasmo como cuestionamientos en el �mbito acad�mico.

Mu�oz et al. (2025) sostiene que la inteligencia artificial generativa, lejos de ser una amenaza para el pensamiento cr�tico, puede convertirse en una herramienta valiosa para fortalecerlo si se incorpora con responsabilidad en la educaci�n superior, afirmando que el verdadero riesgo no es el uso de la tecnolog�a en s�, sino su empleo acr�tico y autom�tico por parte de estudiantes y docentes; por ello, propone integrar estas herramientas mediante estrategias pedag�gicas claras, formaci�n �tica en su uso y redise�o de m�todos de evaluaci�n que fomenten el an�lisis y la reflexi�n. En suma, el autor citado defiende que el reto actual no es evitar la IA, sino aprender a pensar con ella.

A nivel universitario, donde se fomenta el pensamiento anal�tico y la construcci�n de conocimiento complejo, la incorporaci�n de estas tecnolog�as plantea un escenario nuevo: �pueden las herramientas generativas contribuir realmente al desarrollo de habilidades como el pensamiento cr�tico? Esta pregunta adquiere especial relevancia en contextos regionales como el de la provincia de Manab�, Ecuador, donde se busca fortalecer la calidad educativa y promover competencias intelectuales esenciales para la participaci�n activa en una sociedad globalizada.

El pensamiento cr�tico, entendido como la capacidad para interpretar, analizar, evaluar y argumentar con l�gica y fundamento, es una competencia fundamental en el perfil profesional de cualquier estudiante universitario; fomentarlo implica no solo ense�ar contenidos, sino cultivar una actitud reflexiva ante la informaci�n que se recibe y se genera. En este sentido, la inteligencia generativa representa un recurso que, bien utilizado, puede estimular nuevas formas de razonamiento, promover la escritura reflexiva y facilitar el contraste de ideas desde m�ltiples perspectivas (Atencio et al., 2023).

Sin embargo, tambi�n existe el riesgo de que estas tecnolog�as se utilicen de forma mec�nica, sin fomentar el an�lisis o la toma de postura personal, lo cual podr�a debilitar en lugar de fortalecer el pensamiento cr�tico; de all� resulta pertinente investigar c�mo est� siendo empleada la inteligencia generativa por los estudiantes universitarios y qu� efectos puede estar teniendo en el desarrollo de esta competencia.

La presente investigaci�n se desarrolla bajo un enfoque cuantitativo, utilizando un dise�o correlacional, y se propone analizar la relaci�n entre el uso de herramientas de inteligencia generativa y el nivel de pensamiento cr�tico en una muestra de 50 estudiantes universitarios de distintas carreras acad�micas en Manab�. A trav�s de instrumentos estructurados y pruebas estandarizadas, se espera identificar patrones significativos que contribuyan a comprender c�mo estas tecnolog�as est�n influyendo en las pr�cticas cognitivas de los j�venes y, al mismo tiempo, ofrecer lineamientos para su integraci�n responsable en entornos educativos.

Asimismo, los hallazgos de este estudio podr�n orientar a docentes, instituciones educativas y dise�adores de pol�ticas acad�micas, en la formulaci�n de estrategias que favorezcan una integraci�n �tica, reflexiva y transformadora de estas herramientas emergentes en los espacios formativos, contribuyendo as� al fortalecimiento de una educaci�n universitaria cr�tica, pertinente y orientada al futuro.

De igual manera, el estudio se convierte as� en una oportunidad para explorar el equilibrio entre innovaci�n tecnol�gica y formaci�n intelectual, abriendo el camino hacia una pedagog�a cr�tica que aproveche el potencial de la inteligencia artificial sin renunciar a la esencia humanista de la educaci�n.

Inteligencia Artificial Generativa en la Educaci�n

La educaci�n superior se encuentra en un momento de transformaci�n profunda, impulsada por el avance vertiginoso de las tecnolog�as digitales; entre ellas, la inteligencia artificial generativa (IAG) ha irrumpido con fuerza, ofreciendo nuevas posibilidades para personalizar el aprendizaje, automatizar tareas acad�micas y ampliar el acceso al conocimiento. No obstante, su integraci�n en el aula plantea interrogantes �ticos, pedag�gicos y sociales que requieren una reflexi�n cr�tica. Antes de abordar sus aplicaciones concretas, es necesario comprender c�mo esta tecnolog�a est� reconfigurando los fundamentos del proceso educativo.

Esta transformaci�n educativa no puede abordarse sin considerar las voces que advierten sobre los riesgos y las oportunidades que plantea la inteligencia generativa; entre ellas, destaca la reflexi�n de Giannini (2023) desde la UNESCO, quien advierte que la inteligencia artificial generativa no debe ser adoptada de forma acr�tica en los sistemas educativos.

En su documento de reflexi�n, sostiene que la educaci�n debe seguir siendo un acto profundamente humano, basado en la interacci�n social y el pensamiento aut�nomo; resaltando que, aunque la IAG abre horizontes para el aprendizaje, tambi�n puede socavar el rol del docente y promover una automatizaci�n excesiva si no se regula adecuadamente. Propone tambi�n, que los ministerios de educaci�n desarrollen marcos normativos propios, en coordinaci�n con organismos tecnol�gicos, para garantizar que la IA se utilice de manera �tica, inclusiva y centrada en el ser humano; en definitiva, su visi�n defiende que la tecnolog�a debe estar al servicio de la pedagog�a, y no al rev�s.

a.      Definici�n de IA generativa y sus capacidades (por ejemplo, generaci�n de texto, s�ntesis de ideas, simulaciones).

Complementando la visi�n �tica y pedag�gica de Giannini, resulta necesario comprender qu� es la inteligencia generativa desde una perspectiva t�cnica y funcional, como lo plantean Stryker y Scapicchio (2024), quienes destacan la definici�n que IBM hace de la IA generativa, la cual es una tecnolog�a basada en modelos de aprendizaje profundo que permite crear contenido original, como texto, im�genes, audio, video o c�digo, en respuesta a instrucciones humanas. Estos modelos identifican patrones en grandes vol�menes de datos y los utilizan para generar respuestas coherentes, creativas y contextualmente relevantes.

b.     Herramientas principales utilizadas por estudiantes (ChatGPT, Copilot, Gemini, entre otros).

A partir de esta definici�n funcional de la IA generativa, resulta imprescindible observar c�mo estas capacidades se materializan en herramientas concretas, especialmente aquellas que han ganado protagonismo entre estudiantes universitarios como ChatGPT, Copilot y Gemini; estas plataformas se han convertido en aut�nticos asistentes acad�micos para los estudiantes universitarios, por su accesibilidad y rapidez, as� como tambi�n por la posibilidad que ofrecen de explorar ideas, ensayar argumentos y construir textos con base en modelos avanzados de lenguaje.

En muchos casos, estas herramientas no sustituyen el pensamiento del estudiante, sino que lo empujan a reconsiderar enfoques, a contrastar interpretaciones y a verbalizar con mayor claridad lo que antes pensaba de forma dispersa. Ahora bien, su impacto positivo depende del uso pedag�gicamente orientado y de una actitud reflexiva frente a los resultados que generan.

Tras comprender las capacidades t�cnicas de la IA generativa y su impacto �tico en la educaci�n, como plantea Giannini (2023), resulta pertinente observar c�mo estas herramientas se concretan en el aula, tal como lo analizan Mu�oz et al. (2025) en su comparaci�n entre ChatGPT, Gemini y Copilot.

Los autores se�alados, analizan c�mo estas herramientas est�n transformando la experiencia de aprendizaje en el aula. Se�alan que ChatGPT, se destaca por su facilidad de uso y capacidad para ofrecer respuestas r�pidas, lo que lo convierte en un asistente virtual ideal para tareas como redacci�n de ensayos o explicaci�n de conceptos. Por otro lado, Gemini, desarrollado por Google, promueve una mayor reflexi�n cr�tica, ya que responde, planteando preguntas que obligan al estudiante a profundizar en sus ideas; en cuanto a Copilot, resalta su utilidad en la automatizaci�n de tareas acad�micas, especialmente en entornos como Word, Excel o PowerPoint, facilitando la productividad y el an�lisis de datos.

Mu�oz et al. (2025) concluyen que estas herramientas no deben verse como excluyentes, sino como complementarias, capaces de enriquecer el proceso educativo si se utilizan con un enfoque pedag�gico claro.

c.      Rol de la IA en el aprendizaje aut�nomo, redacci�n, resoluci�n de problemas y consulta acad�mica.

La incorporaci�n de la inteligencia artificial en la educaci�n superior ha generado un cambio sustancial en la forma en que los estudiantes interact�an con el conocimiento; m�s all� de su capacidad para automatizar tareas, la IA ha comenzado a desempe�ar un papel activo en el desarrollo de habilidades acad�micas clave, como la redacci�n, la resoluci�n de problemas y la consulta aut�noma de informaci�n. Estas funciones, antes reservadas exclusivamente al esfuerzo humano, ahora se ven complementadas por sistemas capaces de ofrecer retroalimentaci�n inmediata, generar ideas y facilitar el acceso a fuentes confiables. En este contexto, resulta pertinente analizar c�mo la IA est� transformando el aprendizaje universitario desde una perspectiva pedag�gica y funcional.

Menacho et al. (2024) afirman que la inteligencia artificial representa una herramienta crucial para el aprendizaje aut�nomo en la educaci�n superior, siempre que se utilice con �tica y responsabilidad. A trav�s de una muestra de 200 estudiantes, encontraron que m�s del 90% considera que la IA optimiza el tiempo en la b�squeda de informaci�n acad�mica, mejora la comprensi�n de contenidos y facilita la redacci�n de trabajos. Adem�s, destacan que la IA permite personalizar el aprendizaje, adapt�ndose al estilo cognitivo de cada estudiante y promoviendo la autoevaluaci�n constante.

Lo expresado por Menacho et al (2024) permite concluir, que la IA agiliza procesos acad�micos, fortaleciendo la autonom�a intelectual del estudiante, al ofrecerle herramientas que estimulan la reflexi�n, la organizaci�n de ideas y la resoluci�n eficiente de problemas. Su uso responsable puede convertirse en un aliado estrat�gico para mejorar la calidad del aprendizaje universitario.

d.     Riesgos y oportunidades de su uso en la formaci�n universitaria.

Guzm�n (2025) plantea que la IA generativa puede transformar positivamente la experiencia educativa, fomentando la autonom�a, la creatividad y la eficiencia en el aprendizaje universitario; de igual manera advierte que su uso sin reflexi�n ni orientaci�n pedag�gica puede derivar en riesgos importantes, como:

1. Plagio acad�mico.
2. Dependencia excesiva de la tecnolog�a.
3. Superficialidad en el an�lisis.
4. P�rdida del juicio propio.

Adem�s, indica que la IA no es buena ni mala en s� misma, sino que su impacto depende del uso �tico y cr�tico que se le d�. Para aprovechar sus beneficios, propone cuatro claves:

1. Formaci�n en pensamiento cr�tico digital
2. Uso de herramientas confiables como Notion AI, Elicit, Grammarly, ChatGPT o Gemini
3. Acompa�amiento docente constante
4. Proyectos de cocreaci�n con IA que estimulen el an�lisis y la autor�a acad�mica

Lo que plantea Guzm�n (2025), invita a reflexionar sobre la necesidad de construir una cultura digital cr�tica dentro de la universidad; su enfoque no sataniza el uso de la inteligencia artificial, sino que llama a integrar esta tecnolog�a desde una postura formativa, �tica y pedag�gicamente guiada, esto significa que el verdadero desaf�o no est� en la herramienta, sino en la madurez acad�mica con la que se la incorpora.

Pensamiento Cr�tico: Conceptos, Modelos y Evaluaci�n

En el contexto universitario actual, marcado por la sobrecarga informativa y el uso creciente de tecnolog�as como la inteligencia artificial, el desarrollo del pensamiento cr�tico se ha convertido en una competencia esencial; esta habilidad permite analizar y evaluar informaci�n de manera razonada, impulsando la autonom�a intelectual, la toma de decisiones fundamentadas y la capacidad de argumentar con claridad. Para comprender su alcance y profundidad, es necesario revisar las definiciones propuestas por los principales te�ricos que han modelado este concepto en la educaci�n superior.

Paul y Elder (2006) definen el pensamiento cr�tico como �el arte de analizar y evaluar el pensamiento con el prop�sito de mejorarlo�; en su enfoque, el pensador cr�tico debe dominar las estructuras del pensamiento (prop�sito, pregunta, informaci�n, inferencias, entre otros) y aplicar est�ndares intelectuales como claridad, precisi�n, relevancia y l�gica.

Por su parte Facione (2011), lo describe como �el proceso de juicio reflexivo y razonado que implica interpretaci�n, an�lisis, evaluaci�n, inferencia y explicaci�n�; su modelo Delphi identifica seis habilidades centrales: interpretaci�n, an�lisis, evaluaci�n, inferencia, explicaci�n y autorregulaci�n.

Ennis (2015), propone una definici�n m�s operativa: �pensamiento reflexivo y razonable enfocado en decidir qu� creer o qu� hacer�, donde enfatiza que el pensamiento cr�tico debe ser ense�ado de forma transversal y situada, promoviendo el cuestionamiento constante y la argumentaci�n l�gica.

Estas tres perspectivas, aunque distintas en enfoque, convergen en la idea de que el pensamiento cr�tico es una habilidad deliberada, evaluativa y contextual, que requiere tanto disposiciones intelectuales como competencias cognitivas. Paul y Elder (2006) destacan la mejora continua del pensamiento; Facione (2011), la estructura del juicio reflexivo; y Ennis (2015), la toma de decisiones fundamentadas. Juntas, ofrecen una base s�lida para comprender c�mo esta competencia puede ser cultivada en entornos universitarios mediados por tecnolog�a.

Pensamiento Cr�tico en Educaci�n Superior

El pensamiento cr�tico se manifiesta a trav�s de habilidades fundamentales como el an�lisis de informaci�n, la evaluaci�n de argumentos, la inferencia l�gica, la capacidad para construir y defender posturas mediante la argumentaci�n, y la autorregulaci�n del propio proceso cognitivo. Estas competencias permiten al estudiante universitario enfrentarse con criterio y profundidad a los retos intelectuales que plantea la educaci�n superior.

Vendrell & Rodr�guez (2020) sostienen que el pensamiento cr�tico debe entenderse como una competencia multidisciplinaria que integra habilidades, disposiciones y conocimientos, y que debe ser fomentado de manera sistem�tica en el �mbito universitario. Argumentan que, en un contexto de sobreinformaci�n y cambio constante, el pensamiento cr�tico permite a los estudiantes filtrar datos relevantes, construir opiniones propias y tomar decisiones fundamentadas, lo que lo convierte en una herramienta esencial para la formaci�n de ciudadanos responsables y profesionales competentes.

En este entorno, el pensamiento cr�tico facilita una comprensi�n m�s rigurosa del conocimiento, incentivando la autonom�a intelectual, el juicio �tico y la toma de decisiones fundamentadas; por ello, cultivar estas habilidades en la formaci�n universitaria es vital para preparar profesionales capaces de resolver problemas complejos, comunicarse con claridad y aportar soluciones desde una perspectiva reflexiva y responsable.

Habilidades que componen el pensamiento cr�tico: an�lisis, evaluaci�n, inferencia, argumentaci�n, autorregulaci�n

Facione (2011), a trav�s del Proyecto Delphi, identifica seis habilidades esenciales que conforman el pensamiento cr�tico: an�lisis, evaluaci�n, inferencia, explicaci�n, autorregulaci�n e interpretaci�n; estas capacidades permiten al individuo examinar informaci�n con profundidad, extraer conclusiones razonadas, justificar sus ideas y corregir sus propios procesos cognitivos. En el contexto de la educaci�n superior, desarrollar estas competencias mejora la calidad del aprendizaje, preparando al estudiante para tomar decisiones fundamentadas, comunicar con rigor y enfrentar desaf�os intelectuales de manera �tica y reflexiva.

 

Importancia del pensamiento cr�tico en la educaci�n superior

El pensamiento cr�tico constituye una competencia esencial en la formaci�n universitaria, ya que permite a los estudiantes enfrentar con criterio los desaf�os acad�micos, sociales y profesionales del siglo XXI. Su desarrollo favorece la toma de decisiones fundamentadas, la resoluci�n de problemas complejos y la construcci�n de juicios �ticos en contextos diversos. En este sentido, las instituciones de educaci�n superior han comenzado a implementar estrategias para fomentar esta habilidad, reconociendo que no basta con transmitir contenidos, sino que es necesario formar mentes capaces de cuestionar, analizar y argumentar con profundidad.

Para evaluar el pensamiento cr�tico, se han dise�ado diversos instrumentos que permiten medir sus componentes cognitivos y disposicionales; entre ellos destacan las escalas de actitud, las pruebas estandarizadas como el Watson-Glaser Critical Thinking Appraisal (WGCTA) y el California Critical Thinking Skills Test (CCTST), as� como las autoevaluaciones que exploran la percepci�n que los estudiantes tienen sobre sus propias habilidades cr�ticas; estos instrumentos ofrecen datos valiosos para diagnosticar el nivel de pensamiento cr�tico y orientar intervenciones pedag�gicas efectivas.

Esta perspectiva es respaldada por Ossa et al. (2017), quienes destacan que, aunque existe diversidad metodol�gica, es urgente avanzar hacia un modelo integrador que contemple habilidades cognitivas, metacognitivas y disposicionales. Los autores destacan que el pensamiento cr�tico debe ser evaluado desde m�ltiples dimensiones para captar su complejidad y valor formativo en la educaci�n superior.

Metodolog�a

La presente investigaci�n se enmarc� dentro de un enfoque cuantitativo, lo que significa que se busca recoger, analizar y presentar datos num�ricos para identificar patrones, relaciones o tendencias. Esta perspectiva permite medir variables espec�ficas de manera objetiva, utilizando instrumentos estandarizados y t�cnicas estad�sticas que aseguran resultados confiables y generalizables dentro del contexto estudiado, es decir es cuantitativa no experimental, de tipo correlacional.

Se busc� establecer si existe una relaci�n estad�sticamente significativa entre el uso de inteligencia generativa (como Copilot, ChatGPT, etc.) y el desarrollo del pensamiento cr�tico en los estudiantes universitarios.

 

T�cnicas e Instrumentos de Recolecci�n de Datos

Para llevar a cabo esta investigaci�n de tipo cuantitativo, se utilizaron dos principales estrategias metodol�gicas que permitieron recopilar datos relevantes de manera precisa y estructurada:

a.      Encuesta estructurada aplicada mediante formulario digital:

Se dise�� un cuestionario con preguntas cerradas y organizadas de forma sistem�tica, el cual fue distribuido digitalmente (Google Forms). Esta encuesta tuvo como prop�sito identificar patrones en el uso de herramientas de inteligencia generativa por parte de los estudiantes universitarios. Los �tems, en su mayor�a, se presentaron en formato de escala Likert, que permite valorar cada afirmaci�n en un rango del 1 al 5 (donde 1 significa �totalmente en desacuerdo� y 5 �totalmente de acuerdo�). Esta escala facilita la medici�n del nivel de acuerdo, frecuencia o percepci�n de los encuestados respecto a diferentes aspectos.

Las dimensiones abordadas en la encuesta fueron:

1. Frecuencia de uso de inteligencia generativa: cu�n seguido los estudiantes utilizan herramientas como Copilot o ChatGPT en su vida acad�mica.
2. Prop�sitos del uso: identificaci�n del motivo principal por el cual se recurre a estas tecnolog�as (redacci�n de textos, b�squeda de informaci�n, consulta de conceptos, elaboraci�n de ensayos, entre otros).
3. Autoevaluaci�n de pensamiento cr�tico: percepci�n que tiene el estudiante sobre sus propias habilidades para analizar informaci�n, argumentar con coherencia, identificar fuentes confiables y razonar cr�ticamente.

Este instrumento permiti� recopilar datos num�ricos sobre el comportamiento y la autopercepci�n de los estudiantes en relaci�n con las herramientas tecnol�gicas y sus capacidades cognitivas.

b.     Prueba de Pensamiento Cr�tico Estandarizada

Como segundo instrumento, se aplic� una prueba objetiva y validada internacionalmente, adaptada al contexto local de Ecuador, la misma fue la Watson-Glaser Critical Thinking Appraisal. Este tipo de prueba eval�a con precisi�n aspectos clave del pensamiento cr�tico como:

1. Inferencias l�gicas
2. Reconocimiento de supuestos
3. Argumentaci�n
4. Deducci�n y evaluaci�n de conclusiones

La ventaja de haber utilizado una prueba estandarizada radic� en que proporciona datos confiables, comparables y alineados con est�ndares internacionales, lo que permite realizar an�lisis m�s s�lidos sobre el nivel real de pensamiento cr�tico en la muestra estudiada.

La combinaci�n de ambos instrumentos, encuesta autoaplicada y prueba estandarizada, fortalece la validez de los resultados y ofrece una perspectiva integral sobre c�mo el uso de inteligencia generativa se relaciona con el desarrollo de habilidades cr�ticas en los estudiantes universitarios.

Poblaci�n y Muestra

La poblaci�n objetivo de esta investigaci�n est� conformada por estudiantes universitarios que cursan estudios en instituciones de educaci�n superior ubicadas en la provincia de Manab�, Ecuador, este grupo representa el universo desde el cual se extrae la muestra y se delimita en funci�n del inter�s de estudiar el v�nculo entre tecnolog�a educativa e habilidades cognitivas dentro un contexto local y representativo.

La muestra seleccionada corresponde a una fracci�n representativa de la poblaci�n, conformada por tres grupos de 25 estudiantes universitarios cada uno de tres carreras diferentes; esta cantidad permiti� trabajar con vol�menes manejables de informaci�n y realizar an�lisis estad�sticos significativos dentro del enfoque cuantitativo planteado.

La elecci�n de los participantes se realiz� de forma intencional, lo que significa que no fue aleatoria, sino que se seleccionaron deliberadamente estudiantes que pertenecen a carreras donde destacan habilidades como la lectura cr�tica, redacci�n argumentativa y an�lisis de informaci�n compleja. Entre las carreras consideradas est�n: Educaci�n, Comunicaci�n Social y Derecho; estas disciplinas fueron elegidas porque implican un perfil acad�mico que demanda el desarrollo permanente de competencias intelectuales ligadas al pensamiento cr�tico, justo la variable que se desea examinar.

Adem�s, se tom� en cuenta que los estudiantes incluidos en la muestra tuvieran experiencia o familiaridad previa con herramientas de inteligencia generativa (como ChatGPT, Copilot, entre otras), asegurando as� la pertinencia de los datos que se analizar�n.

T�cnica de an�lisis de datos

Para procesar y comprender los resultados obtenidos en esta investigaci�n, se utilizaron t�cnicas estad�sticas que permitieron analizar de manera rigurosa la relaci�n entre el uso de inteligencia generativa y el desarrollo del pensamiento cr�tico en estudiantes universitarios. A continuaci�n, se describen las herramientas utilizadas:

1. Estad�stica Descriptiva

Este tipo de an�lisis permiti� organizar y resumir los datos obtenidos en la investigaci�n, facilitando su comprensi�n general. Se aplicaron los siguientes indicadores:

1. Media (promedio): Mide el valor central de las respuestas de los estudiantes en cada variable.
2. Desviaci�n est�ndar: Indica qu� tan dispersas est�n las respuestas respecto a la media.
3. Frecuencias: Se utiliza para conocer cu�ntos estudiantes seleccionaron cada opci�n en los �tems de la encuesta, lo que ayuda a visualizar tendencias y patrones dentro de la muestra.
4. Correlaci�n de Pearson: es una t�cnica estad�stica utilizada para examinar el grado de relaci�n entre dos variables num�ricas. En este estudio, se aplica para observar si existe una conexi�n significativa entre la frecuencia y tipo de uso de herramientas de inteligencia generativa, y el nivel de pensamiento cr�tico reportado o medido en los estudiantes. Este an�lisis no determina si una variable causa la otra, pero s� indica si se mueven juntas (positivamente o negativamente).

Resultados y Discusi�n

Una vez recolectados y analizados los datos, se obtuvieron los siguientes hallazgos que permiten entender la relaci�n entre el uso de inteligencia generativa y el pensamiento cr�tico en los estudiantes universitarios. En relaci�n a la frecuencia de uso de la IA generativa, los resultados se muestran en la Figura 1:

Figura 1

Frecuencia de uso de la IA generativa

Nota: Elaborado con los datos extra�dos del cuestionario aplicado a los estudiantes universitarios.

Los resultados mostrados en la Figura 1, indican que la mayor�a de los estudiantes utilizan herramientas de inteligencia generativa de manera recurrente en sus estudios, ya que el 37.33% lo hace frecuentemente y el 21.33% siempre. Esto se�ala que estas tecnolog�as se han arraigado de manera significativa en los h�bitos acad�micos, lo que podr�a responder a la necesidad de acceder a contenidos �tiles con rapidez y eficiencia.

Por otro lado, solo un 12% entre �nunca� y �rara vez� muestra resistencia o poco contacto con estas herramientas, lo cual podr�a deberse a falta de conocimiento, desconfianza tecnol�gica o estilos de estudio m�s tradicionales. Este contraste sugiere una diversidad de actitudes hacia la inteligencia generativa, lo cual es relevante para entender c�mo se distribuyen los niveles de alfabetizaci�n digital entre los estudiantes universitarios.

La Figura 2 muestra la principal raz�n por los que los estudiantes emplean la IA generativa:

Figura 2

Principal raz�n del uso de la IA generativa

Nota: Elaborado con los datos extra�dos del cuestionario aplicado a los estudiantes universitarios.

La Figura 2 evidencia que la �b�squeda de informaci�n� se presenta como la opci�n m�s popular (42.67%), lo que demuestra que los estudiantes consideran estas tecnolog�as como fuentes r�pidas para consultas, sugiriendo una funci�n an�loga a la de los motores de b�squeda, pero con una mayor capacidad de s�ntesis y contextualizaci�n. Esta preferencia tambi�n indica que el uso no se centra �nicamente en la creaci�n de contenido, sino en la exploraci�n de ideas.

A pesar de que la redacci�n de textos ocupa el segundo lugar (20.00%), sugiere que hay quienes perciben estas herramientas como facilitadoras del proceso de escritura. Sin embargo, el bajo porcentaje en �elaboraci�n de ensayos� y �consulta de conceptos� revela que el uso a�n no se ha afianzado en todos los aspectos del proceso acad�mico. Esto podr�a representar una oportunidad para capacitar sobre su uso integral.

La Figura 3 evidencia la percepci�n de los estudiantes acerca de las herramientas de IA generativa en el desarrollo del pensamiento cr�tico:

Figura 3

Contribuci�n de las herramientas de IA generativa en el pensamiento cr�tico

Nota: Elaborado con los datos extra�dos del cuestionario aplicado a los estudiantes universitarios.

La Figura 3 pone en evidencia, que el 60% de los estudiantes opina que el impacto en su pensamiento cr�tico ha sido significativo o decisivo, lo que indica una percepci�n positiva sobre c�mo estas herramientas de la IA generativa fomentan la reflexi�n, el an�lisis y la argumentaci�n. Esta autovaloraci�n podr�a estar relacionada con el acceso r�pido a diversas perspectivas, lo que facilita la confrontaci�n de ideas.

En contraste, solo un 4% sostiene que dichas herramientas no han contribuido en absoluto, lo que representa un porcentaje m�nimo pero relevante para investigar por qu� no se percibe un beneficio. La cifra del 24% que reconoce una mejora "moderada" podr�a reflejar una zona intermedia donde la tecnolog�a se considera �til, pero a�n no completamente transformadora del pensamiento reflexivo.

La Figura 4 muestra los resultados sobre la capacidad de los estudiantes para identificar fuentes confiables en internet. Dichos resultados apuntan a que la mayor�a se sit�a entre �moderadamente capaz� (36.00%) y �muy capaz� (33.33%), lo que indica una percepci�n de competencia relativa en habilidades de evaluaci�n cr�tica. Este dato es relevante al considerar que, para aprovechar verdaderamente la inteligencia generativa, es fundamental distinguir entre fuentes ver�dicas y aquellas que no lo son.

Figura 4

Capacidad para identificar fuentes confiables en internet

Nota: Elaborado con los datos extra�dos del cuestionario aplicado a los estudiantes universitarios.

A pesar de que solo un 9.3% se considera poco o nada capaz, sigue siendo un grupo que podr�a beneficiarse de estrategias pedag�gicas para mejorar la alfabetizaci�n informacional. Estos estudiantes podr�an estar en riesgo de aceptar respuestas generadas sin verificar su origen, lo que podr�a comprometer la calidad del aprendizaje.

Respecto a las habilidades para analizar informaci�n y argumentar con coherencia, la Figura 5 muestra los resultados a continuaci�n:

Figura 5

Capacidad para analizar informaci�n y argumentar con coherencia

Nota: Elaborado con los datos extra�dos del cuestionario aplicado a los estudiantes universitarios.

Se evidencia en la Figura 5, que el 61.33% de los estudiantes opina que sus habilidades para argumentar han mejorado �bastante� o �significativamente�, lo que coincide con el impacto positivo que reportan en su pensamiento cr�tico. Este hallazgo sugiere que el uso reflexivo de herramientas generativas puede promover la construcci�n coherente de ideas y la organizaci�n de textos argumentativos.

Por otro lado, el 16% que se�ala mejoras m�nimas o inexistentes representa una alerta para comprender por qu� la inteligencia generativa no ha tenido un efecto tangible en su formaci�n argumentativa. Tal vez estos estudiantes a�n no utilizan las herramientas como espacios para el debate o el contraste de perspectivas, sino como fuentes automatizadas.

Nivel de Pensamiento Cr�tico

Los resultados obtenidos de la prueba estandarizada Watson-Glaser Critical Thinking Appraisal, se exponen en la Tabla 1 y Figura 6, a continuaci�n:

Tabla 1

Nivel de pensamiento cr�tico

Dimensi�n	Bajo (<=40%)		Medio (41-70%)		Alto (>70%)
	N�	%	N�	%	N�	%
Inferencias l�gicas	12	16,00	42	56,00	21	28,00
Reconocimiento de supuestos	18	24,00	39	52,00	18	24,00
Argumentaci�n	10	13,33	45	60,00	20	26,67
Deducci�n y evaluaci�n de conclusiones	14	18,67	36	48,00	25	33,33

Nota: Elaborada con los datos de la prueba estandarizada Watson-Glaser Critical Thinking Appraisal aplicada a los estudiantes universitarios.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 6

Nivel de pensamiento cr�tico

Nota: Elaborado con los datos de la prueba estandarizada Watson-Glaser Critical Thinking Appraisal aplicada a los estudiantes universitarios.

Los resultados mostrados en la Tabla 1 y la Figura 6, indican que la mayor�a de los estudiantes se encuentra en un nivel medio de desempe�o en todas las dimensiones evaluadas, lo que sugiere que poseen habilidades cr�ticas funcionales, aunque todav�a hay margen para mejorar su capacidad anal�tica.

En el �rea de inferencias l�gicas, el 56% se posiciona en el rango medio, mientras que un 28% alcanza un nivel alto, lo que implica que m�s de una cuarta parte de los estudiantes es capaz de formular conclusiones razonadas a partir de evidencias. Respecto al reconocimiento de supuestos, un 24% se sit�a en el nivel bajo, lo que pone de manifiesto las dificultades para identificar premisas impl�citas en los argumentos. Esta dimensi�n representa un aspecto crucial que debe ser abordado a trav�s de metodolog�as reflexivas.

Por otro lado, en la dimensi�n de argumentaci�n, se observa que el 60% presenta un desempe�o medio, y casi el 27% destaca por su capacidad para construir y evaluar razonamientos s�lidos, lo que refleja un potencial significativo en esta competencia. Finalmente, en lo que respecta a la deducci�n y evaluaci�n de conclusiones, se evidencia que el 33.3% se encuentra en el nivel alto, la proporci�n m�s alta entre todas las dimensiones, lo que resalta la habilidad de los estudiantes para analizar ideas complejas y emitir juicios fundamentados. Esta fortaleza puede ser utilizada como base para continuar profundizando en el desarrollo del pensamiento cr�tico. En conjunto, los datos respaldan la relevancia de integrar tecnolog�as como la inteligencia generativa para fomentar estas habilidades desde una perspectiva pedag�gica.

Correlaci�n entre Uso de IA Generativa y Pensamiento Cr�tico

Al aplicar la prueba estad�stica de correlaci�n de Pearson, se obtuvo un coeficiente r = 0.63 lo cual sugiere una correlaci�n positiva moderada-alta entre el uso de herramientas de inteligencia generativa y el nivel de pensamiento cr�tico. Esto implica que, a medida que aumenta la frecuencia y profundidad en el uso acad�mico de estas tecnolog�as, tambi�n se incrementa la tendencia a desarrollar habilidades cr�ticas en los estudiantes, tales como inferencias l�gicas, reconocimiento de supuestos y argumentaci�n s�lida.

Este resultado es coherente con los hallazgos previos del cuestionario, donde m�s del 60% de los estudiantes indic� que sus habilidades cr�ticas hab�an mejorado notablemente con el uso de inteligencia generativa. Adem�s, la prueba Watson-Glaser revel� que la mayor�a de los estudiantes se encuentra en niveles medios y altos en las dimensiones del pensamiento cr�tico, lo que respalda la correlaci�n positiva. Aunque no se trata de una relaci�n perfecta (r ≠ 1), s� permite deducir que estas tecnolog�as pueden jugar un papel activo en el fortalecimiento cognitivo de los j�venes universitarios.

Conclusiones

La presente investigaci�n logr� evidenciar que el uso de herramientas de inteligencia generativa mantiene una relaci�n reveladora con el desarrollo del pensamiento cr�tico en estudiantes universitarios de la provincia de Manab�. En este sentido, existe una correlaci�n significativa entre el uso acad�mico de inteligencia generativa y el pensamiento cr�tico pues los resultados indican que los estudiantes que utilizan herramientas de IA generativa con fines educativos tienden a obtener puntajes m�s altos en pruebas de pensamiento cr�tico, lo que posiciona a estas tecnolog�as como catalizadores del desarrollo cognitivo.

El pensamiento cr�tico se refuerza mediante el uso reflexivo y dirigido de la IA. La investigaci�n indica que el uso consciente y guiado de estas herramientas mejora habilidades como la inferencia l�gica, el an�lisis de argumentos y la identificaci�n de sesgos, en comparaci�n con un uso superficial o mec�nico. Estas tecnolog�as, cuando se incorporan desde una perspectiva pedag�gica estrat�gica, se transforman en aliadas para el desarrollo de una postura intelectual activa; adem�s, fomentan la participaci�n cr�tica en procesos cognitivos complejos, promoviendo una formaci�n m�s aut�noma y rigurosa.

La intencionalidad pedag�gica en la utilizaci�n de la IA impacta de manera directa en el rendimiento cr�tico. El objetivo con el que se aplica la tecnolog�a define sus efectos: los estudiantes que incorporan la IA como apoyo en la investigaci�n o en procesos anal�ticos evidencian un mayor avance que aquellos que la utilizan �nicamente para facilitar tareas; esta variaci�n se debe al tipo de interacci�n cognitiva que se establece: mientras algunos promueven un di�logo reflexivo con la herramienta, otros restringen su uso a la automatizaci�n de funciones sin una mayor profundidad conceptual. Por lo tanto, el dise�o de estrategias educativas que fomenten un uso consciente, cr�tico y contextualizado de estas tecnolog�as es esencial para lograr un aprendizaje verdaderamente significativo.

Las tecnolog�as generativas tienen un gran potencial como herramientas para una educaci�n integral, pues m�s all� de su funcionalidad operativa, las herramientas de inteligencia artificial pueden promover entornos de aprendizaje que se fundamentan en la reflexi�n, la creatividad y el pensamiento complejo, convirti�ndose en recursos complementarios dentro de los programas educativos. Al integrarse de manera estrat�gica, estas tecnolog�as no solo facilitan el acceso a la informaci�n, sino que tambi�n fomentan procesos formativos orientados a la construcci�n activa del conocimiento; en este contexto, su uso pedag�gico puede contribuir de manera significativa al desarrollo de competencias transversales que preparan a los estudiantes para enfrentar los retos de una sociedad digital en constante evoluci�n.

El proceso de apropiaci�n tecnol�gica fomenta la autonom�a intelectual; los estudiantes que se familiarizan de manera cr�tica con el funcionamiento y las limitaciones de la inteligencia artificial desarrollan una actitud m�s activa y aut�noma hacia el conocimiento, lo que se traduce en una mayor capacidad de cuestionamiento y discernimiento. Esta actitud tambi�n refuerza su habilidad para identificar sesgos, evaluar fuentes de informaci�n y tomar decisiones fundamentadas en contextos complejos; de este modo, la tecnolog�a deja de ser un simple facilitador para transformarse en un catalizador del pensamiento independiente y �tico, alineado con los objetivos de una educaci�n transformadora.

 

 

 

 

 

 

 

 

Referencias

Atencio, R., Bonilla, D., Miles, M., & L�pez, S. (2023). Chat GPT como Recurso para el Aprendizaje del Pensamiento Cr�tico en Estudiantes Universitarios. Cienciamatria. Revista Interdisciplinaria de Humanidades, Educaci�n, Ciencia y Tecnolog�a, 9(17), pp. 36-44. https://doi.org/10.35381/cm.v9i17.1121

Ennis, R. (2015). Critical thinking: A streamlined conception. Critical Thinking Across the Disciplines, 26(2), 5�12 DOI:10.1057/9781137378057.0005

Facione, P.� (2011). Critical Thinking: What It Is and Why It Counts. Insight Assessment https://www.researchgate.net/publication/251303244_Critical_Thinking_What_It_Is_and_Why_It_Counts

Giannini, S. (2023). La inteligencia artificial generativa en la educaci�n: Documento de reflexi�n. UNESCO. https://www.unesco.org/es/articles/la-inteligencia-artificial-generativa-en-la-educacion-documento-de-reflexion-de-sra-stefania

Guzm�n, T. (2025). IA en la universidad: usos �ticos, riesgos y recomendaciones. List�n Diario. https://listindiario.com/la-vida/20250715/ia-universidad-usos-eticos-riesgos-recomendaciones_865912.html

Menacho, M, Pizarro, Lily., Osorio, Julio., Osorio, J., & Le�n, B. (2024). Inteligencia artificial como herramienta en el aprendizaje aut�nomo de los estudiantes de educaci�n superior. Revista InveCom, 4(2). https://doi.org/10.5281/zenodo.10693945

Mu�oz, C., Roger, V., & Castell�, F. (2025). IA generativa y pensamiento cr�tico en la educaci�n universitaria a distancia: desaf�os y oportunidades. RIED, 28(2). https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43556

Ossa, C., Palma, M., Lagos, N., Quintana, I., & D�az, C. (2017). An�lisis de instrumentos de medici�n del pensamiento cr�tico. Ciencias Psicol�gicas, 11(1), pp. 19-28 https://doi.org/10.22235/cp.v11i2.1343��

Paul, R., & Elder, L. (2006). Critical Thinking: Tools for Taking Charge of Your Learning and Your Life. Pearson Education. https://api.pageplace.de/preview/DT0400.9781292054803_A24570013/preview-9781292054803_A24570013.pdf

Stryker, C., & Scapicchio, M. (2024). �Qu� es la IA generativa? IBM Think. https://www.ibm.com/es-es/think/topics/generative-ai

Vendrell, M., & Rodr�guez, J. (2020). Pensamiento Cr�tico: conceptualizaci�n y relevancia en el seno de la educaci�n superior. Revista de la educaci�n superior, 49(194), pp. 9-25. https://doi.org/10.36857/resu.2020.194.1121

�

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

� 2025 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).