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Impacto de la Inteligencia Artificial en la ense�anza y aprendizaje: Un estudio en el BGU de instituciones educativas de la ciudad de Guayaquil

 

Impact of Artificial Intelligence on teaching and learning: A study at the BGU of educational institutions in the city of Guayaquil

 

Impacto da Intelig�ncia Artificial no ensino e na aprendizagem: um estudo na BGU de institui��es de ensino da cidade de Guayaquil

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: roberto.crespom@ug.edu.ec

 

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

 

 

* Recibido: 21 de noviembre de 2024 *Aceptado: 13 de diciembre de 2024 * Publicado: �31 de enero de 2025

 

        I.            Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador.

      II.            Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador.

   III.            Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador.

   IV.            Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador.

 

Resumen

Este art�culo se presenta como la culminaci�n de un trabajo de titulaci�n cuyo tema central es "Evaluaci�n del Impacto del Uso de la Inteligencia Artificial en los Procesos de Ense�anza-Aprendizaje de BGU en Instituciones Educativas". La investigaci�n tiene como objetivo analizar c�mo la implementaci�n de herramientas de inteligencia artificial (IA) influye en los procesos educativos, enfoc�ndose en el rendimiento acad�mico de los estudiantes de instituciones fiscales y particulares de la ciudad de Guayaquil.

El estudio se desarrolla en el contexto educativo de Guayaquil, una ciudad caracterizada por su diversidad socioecon�mica y tecnol�gica, lo que presenta tanto oportunidades como desaf�os para la adopci�n de tecnolog�as innovadoras. A trav�s de una metodolog�a mixta, que combina enfoques cualitativos, cuantitativos y emp�ricos, se recopilaron datos mediante encuestas a estudiantes y docentes, entrevistas a profesores seleccionados y pruebas emp�ricas dise�adas para evaluar el rendimiento acad�mico en escenarios con y sin uso de herramientas de IA.

Los hallazgos evidencian que la IA tiene el potencial de personalizar el aprendizaje, facilitar la comprensi�n de conceptos complejos y ofrecer retroalimentaci�n en tiempo real. Sin embargo, tambi�n destacan barreras significativas, como el acceso desigual a la tecnolog�a y la falta de formaci�n espec�fica para docentes. Estas limitaciones resaltan la importancia de dise�ar estrategias inclusivas que permitan aprovechar al m�ximo el potencial de la IA en el �mbito educativo.

Palabras clave: Inteligencia artificial; ense�anza-aprendizaje; rendimiento acad�mico; Bachillerato General Unificado; brecha digital.

 

Abstract

This article is presented as the culmination of a degree work whose central theme is "Evaluation of the Impact of the Use of Artificial Intelligence in the Teaching-Learning Processes of BGU in Educational Institutions". The research aims to analyze how the implementation of artificial intelligence (AI) tools influences educational processes, focusing on the academic performance of students from public institutions and individuals in the city of Guayaquil.

The study is developed in the educational context of Guayaquil, a city characterized by its socioeconomic and technological diversity, which presents both opportunities and challenges for the adoption of innovative technologies. Through a mixed methodology, which combines qualitative, quantitative and empirical approaches, data was collected through surveys of students and teachers, interviews with selected teachers and empirical tests designed to evaluate academic performance in scenarios with and without the use of AI tools.

The findings show that AI has the potential to personalize learning, facilitate the understanding of complex concepts and provide real-time feedback. However, they also highlight significant barriers, such as unequal access to technology and lack of specific training for teachers. These limitations highlight the importance of designing inclusive strategies that make it possible to make the most of the potential of AI in the educational field.

Keywords: Artificial intelligence; teaching-learning; academic performance; Unified General Baccalaureate; digital divide.

 

Resumo

Este artigo apresenta-se como culmina��o de um trabalho de licenciatura cujo tema central � �Avalia��o do Impacto da Utiliza��o da Intelig�ncia Artificial nos Processos de Ensino-Aprendizagem da BGU em Institui��es de Ensino�. A pesquisa tem como objetivo analisar como a implementa��o de ferramentas de intelig�ncia artificial (IA) influencia os processos educacionais, com foco no desempenho acad�mico de estudantes de institui��es p�blicas e indiv�duos da cidade de Guayaquil.

O estudo se desenvolve no contexto educacional de Guayaquil, uma cidade caracterizada por sua diversidade socioecon�mica e tecnol�gica, que apresenta oportunidades e desafios para a ado��o de tecnologias inovadoras. Por meio de uma metodologia mista, que combina abordagens qualitativas, quantitativas e emp�ricas, os dados foram coletados por meio de pesquisas com alunos e professores, entrevistas com professores selecionados e testes emp�ricos elaborados para avaliar o desempenho acad�mico em cen�rios com e sem uso de ferramentas de IA.

As descobertas mostram que a IA tem potencial para personalizar a aprendizagem, facilitar a compreens�o de conceitos complexos e fornecer feedback em tempo real. No entanto, tamb�m destacam barreiras significativas, como o acesso desigual � tecnologia e a falta de forma��o espec�fica para professores. Estas limita��es real�am a import�ncia de desenhar estrat�gias inclusivas que permitam aproveitar ao m�ximo o potencial da IA ​​no dom�nio educativo.

Palavras-chave: Intelig�ncia artificial; ensino-aprendizagem; desempenho acad�mico; Bacharelado Geral Unificado; exclus�o digital.

 

Introducci�n

La inteligencia artificial (IA) se ha posicionado como una tecnolog�a transformadora en m�ltiples campos, y su impacto en la educaci�n comienza a ser cada vez m�s evidente. En un mundo que avanza r�pidamente hacia la digitalizaci�n, las herramientas de IA ofrecen la posibilidad de personalizar el aprendizaje, optimizar procesos educativos y mejorar el rendimiento acad�mico de los estudiantes. Este art�culo tiene como prop�sito evaluar el impacto del uso de estas herramientas en el Bachillerato General Unificado (BGU) en la ciudad de Guayaquil, analizando tanto los beneficios como los retos asociados a su implementaci�n.

El contexto educativo de Guayaquil es diverso, con instituciones fiscales y particulares que enfrentan distintas realidades socioecon�micas y tecnol�gicas. Seg�n el INEC (2021), las brechas digitales a�n representan un obst�culo significativo para garantizar el acceso equitativo a tecnolog�as avanzadas, lo que afecta directamente la calidad educativa en sectores vulnerables. Estas desigualdades plantean preguntas clave sobre c�mo garantizar que todos los estudiantes puedan beneficiarse de las ventajas que la IA ofrece en el �mbito educativo.

La fundamentaci�n te�rica de este estudio explora conceptos esenciales como la ense�anza- aprendizaje, el rendimiento acad�mico y la brecha digital. La IA en la educaci�n no solo permite personalizar el aprendizaje seg�n las necesidades del estudiante, sino que tambi�n facilita la comprensi�n de conceptos complejos y ofrece retroalimentaci�n en tiempo real.

Un estudio realizado por la Universidad de C�diz (2023) destaca c�mo la IA puede influir positivamente en la toma de decisiones educativas, facilitando el monitoreo de trayectorias acad�micas mediante indicadores socioecon�micos y de asistencia (Williamson, 2018; UNESCO, 2019). Por otro lado, investigaciones de la Universidad T�cnica de Manab� concluyen que la IA permite mejorar el rendimiento acad�mico a trav�s de la personalizaci�n del aprendizaje y la retroalimentaci�n r�pida, aunque persisten desaf�os relacionados con la capacitaci�n docente y el acceso equitativo a la tecnolog�a (Baker & Yacef, 2009).

En Ecuador, aunque la IA en la educaci�n secundaria est� en sus primeras etapas, proyectos piloto han mostrado resultados alentadores, destacando la necesidad de pol�ticas inclusivas y programas de formaci�n para docentes (Ver23). Estudios internacionales, como los realizados por Alam (2021), evidencian c�mo la integraci�n de IA mejora la administraci�n de contenidos y reduce tiempos en tareas rutinarias, optimizando el aprendizaje personalizado.

 

Metodolog�a

El presente estudio adopt� un enfoque mixto, integrando m�todos cuantitativos, cualitativos y emp�ricos, con el objetivo de analizar el impacto del uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) en los procesos de ense�anza-aprendizaje en el Bachillerato General Unificado (BGU) de Guayaquil. Este enfoque permiti� abordar el fen�meno desde una perspectiva integral, combinando datos num�ricos y observaciones contextuales para obtener una visi�n hol�stica de la problem�tica investigada.

La investigaci�n se estructur� bajo un dise�o exploratorio y descriptivo, orientado a comprender las percepciones, el rendimiento acad�mico y las barreras relacionadas con la integraci�n de la IA en instituciones educativas. Adem�s, se realizaron comparaciones entre grupos de estudiantes expuestos a herramientas de IA y aquellos que no las utilizaron, para evaluar su impacto en el aprendizaje.

La poblaci�n estuvo compuesta por estudiantes y docentes de instituciones fiscales y particulares de la ciudad de Guayaquil, caracterizadas por su diversidad socioecon�mica y tecnol�gica. Para la selecci�n de la muestra, se aplic� un muestreo no probabil�stico por conveniencia, considerando factores como la disposici�n de las instituciones para participar y su acceso a tecnolog�as relacionadas con la IA.

C�lculo del tama�o de la muestra

Aunque se opt� por un muestreo no probabil�stico, se realiz� un an�lisis preliminar del tama�o de la muestra aplicando la f�rmula para poblaciones finitas como referencia:

Donde:

Tama�o de la muestra

Tama�o de la poblaci�n (474 instituciones educativas)

Margen de error (6%)

Sustituimos:

Por lo tanto, el tama�o de la muestra calculado fue de 175 instituciones educativas.

 

 

Justificaci�n del muestreo no probabil�stico

Aunque el c�lculo del tama�o de la muestra sirvi� como referencia inicial, se opt� por un muestreo no probabil�stico por conveniencia, debido a las siguientes razones:

�                     Acceso y disposici�n: No todas las instituciones estuvieron disponibles para participar, lo que limit� la posibilidad de realizar un muestreo completamente aleatorio.

�                     Diversidad tecnol�gica y geogr�fica: Se busc� incluir una representaci�n diversa en t�rminos de acceso a herramientas tecnol�gicas y ubicaci�n geogr�fica.

�                     Limitaciones log�sticas: La realizaci�n de encuestas y pruebas emp�ricas requer�a ajustar la muestra a factores pr�cticos como tiempo, recursos y disponibilidad de los participantes.

Finalmente, la muestra qued� conformada por 10 instituciones educativas, seleccionadas estrat�gicamente para incluir tanto instituciones fiscales como particulares, abarcando diferentes niveles de acceso a la tecnolog�a y diversidad socioecon�mica.

T�cnicas e instrumentos de recolecci�n de datos

Los datos se recopilaron a trav�s de los siguientes instrumentos:

�                     Encuestas estructuradas: Aplicadas a estudiantes y docentes, estas incluyeron preguntas cerradas y escalas tipo Likert para evaluar el uso, percepci�n y barreras relacionadas con la IA.

�                     Entrevistas semiestructuradas: Realizadas a docentes para profundizar en sus experiencias, desaf�os y expectativas sobre la integraci�n de la IA en el aula.

�                     Pruebas emp�ricas: Dise�adas para medir el rendimiento acad�mico en contextos con y sin el uso de herramientas de IA. Estas pruebas evaluaron habilidades como la organizaci�n, resoluci�n de problemas y comprensi�n conceptual.

Procedimiento

El estudio se desarroll� en las siguientes fases:

1.                  Planeaci�n inicial:

�                    Identificaci�n de instituciones participantes.

�                    Dise�o y validaci�n de instrumentos de recolecci�n de datos mediante pruebas piloto.

�                    Obtenci�n de autorizaciones por parte de las autoridades educativas.

 

2.                  Recolecci�n de datos:

�                    Aplicaci�n de encuestas a estudiantes y docentes.

�                    Ejecuci�n de entrevistas a un grupo representativo de docentes.

�                    Realizaci�n de pruebas emp�ricas en entornos controlados, dividiendo a los estudiantes en dos grupos: con y sin uso de herramientas de IA.

3.                  An�lisis de datos:

�                    Procesamiento estad�stico de las encuestas y pruebas emp�ricas mediante Power BI y Microsoft Excel.

�                    An�lisis cualitativo de las entrevistas, identificando temas recurrentes y relaciones con los objetivos del estudio.

Validaci�n de instrumentos

La validaci�n de los instrumentos de recolecci�n de datos se llev� a cabo a trav�s de un piloto aplicado en una instituci�n educativa que no form� parte de la muestra final. Este proceso permiti� identificar y corregir posibles ambig�edades o inconsistencias en las preguntas, asegurando que los instrumentos fueran claros, relevantes y alineados con los objetivos espec�ficos de la investigaci�n. Durante la validaci�n, se verific� la comprensi�n de los �tems tanto por parte de los estudiantes como de los docentes, lo que permiti� realizar ajustes en el lenguaje y la estructura de las preguntas para mejorar su precisi�n y pertinencia. Asimismo, el piloto sirvi� como una prueba inicial para evaluar la viabilidad de las herramientas, el tiempo requerido para su aplicaci�n y la efectividad de las instrucciones proporcionadas, asegurando que los instrumentos fueran funcionales y adaptados al contexto educativo.

An�lisis de datos

El an�lisis de los datos recopilados se realiz� a trav�s de un enfoque integral que incluy� m�todos descriptivos, comparativos y cualitativos. En el an�lisis descriptivo, se exploraron tendencias y patrones en las respuestas obtenidas de las encuestas y pruebas emp�ricas, utilizando gr�ficos y tablas para visualizar la distribuci�n de datos y destacar aspectos clave como el nivel de uso de herramientas de IA y las percepciones sobre su impacto en el aprendizaje. Para la comparaci�n de grupos, se evalu� el rendimiento acad�mico de los estudiantes que utilizaron herramientas de IA frente a aquellos que no lo hicieron, identificando diferencias significativas en los resultados mediante t�cnicas estad�sticas. Finalmente, el an�lisis cualitativo se centr� en la interpretaci�n de las entrevistas realizadas a docentes, profundizando en sus percepciones sobre los beneficios, limitaciones y desaf�os de la integraci�n de la IA en el aula.

Cronograma de actividades

El cronograma se desarroll� entre septiembre de 2024 y enero de 2025, abarcando las fases de planificaci�n, recolecci�n de datos, an�lisis y redacci�n del informe final.

 

Tabla 1 Cronograma de actividades

 

Limitaciones

Este estudio enfrent� varias limitaciones que influyeron en su desarrollo y alcance. Una de las m�s importantes fue el acceso desigual a la tecnolog�a entre las instituciones participantes. En algunos casos, la falta de infraestructura adecuada, como computadoras o una conexi�n estable a internet, dificult� la implementaci�n completa de las pruebas emp�ricas. Esta situaci�n puso de manifiesto las brechas tecnol�gicas que a�n existen en el sistema educativo y que afectan tanto a docentes como a estudiantes.

Adem�s, el tiempo disponible para llevar a cabo la investigaci�n fue limitado. Esto impidi� realizar un seguimiento a largo plazo que permitiera analizar c�mo la inteligencia artificial impacta el aprendizaje de manera sostenida en el tiempo. Por tanto, el estudio se enfoc� en resultados inmediatos, dejando espacio para que futuras investigaciones aborden estos aspectos desde una perspectiva m�s amplia. A pesar de estos retos, el trabajo logr� aportar informaci�n valiosa sobre el impacto de la IA en la educaci�n y sienta las bases para seguir explorando su potencial en este �mbito.

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Resultados y discusi�n

Los resultados obtenidos en esta investigaci�n evidencian el impacto del uso de herramientas de inteligencia artificial en los procesos de ense�anza-aprendizaje dentro del Bachillerato General Unificado en la ciudad de Guayaquil. A trav�s de los an�lisis realizados, se han identificado tanto las ventajas como las limitaciones de la implementaci�n de estas herramientas en diferentes instituciones educativas.

Resultados de las Encuestas

Las encuestas realizadas a estudiantes y docentes reflejan perspectivas diversas sobre la integraci�n de la IA en el �mbito educativo. En el caso de los estudiantes, los hallazgos m�s relevantes fueron:

�                    Frecuencia de Uso de la IA: El 30.79% de los estudiantes utiliza herramientas de IA ocasionalmente, mientras que un 29.46% lo hace de forma semanal y un 15% no las utiliza. Esto demuestra que, aunque existe un uso considerable, a�n hay estudiantes que no han adoptado estas tecnolog�as en su rutina acad�mica, en gran parte debido a la falta de acceso o desconocimiento.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 1 Frecuencia de Uso de la IA

 

�         Percepci�n sobre la IA: El 74.03% considera que las herramientas de IA tienen un impacto positivo en su aprendizaje, especialmente al personalizar contenidos y ofrecer explicaciones claras de conceptos complejos. Sin embargo, un 25.97% expres� preocupaciones sobre su dependencia, destacando la necesidad de equilibrar su uso. Adem�s, se observa que los niveles de dependencia del 75% y 50% hacia la IA obtuvieron las cifras m�s altas, con 292 y 266 respuestas respectivamente. Por otro lado, el grupo que respondi� "No" muestra una distribuci�n m�s uniforme en los niveles de dependencia del 25%, 50% y 100%, siendo el porcentaje del 75% el m�s bajo, con solo 22 respuestas

 

Figura 2 Percepci�n sobre la IA

 

En cuanto a los docentes, un 40.54% se�al� no utilizar herramientas de IA en sus estrategias pedag�gicas, citando como principales razones la falta de formaci�n espec�fica y la percepci�n de que estas tecnolog�as no son esenciales para su ense�anza. Sin embargo, entre quienes s� las utilizan, el 35.14% lo hace semanalmente, mostrando un uso moderado pero creciente, aunque tambi�n se�alaron desaf�os relacionados con la integraci�n de estas herramientas en su carga laboral actual y la accesibilidad a recursos tecnol�gicos en sus instituciones educativas.

 

Figura 3 Frecuencia de Uso de IA

 

Pruebas Emp�ricas

Para evaluar el rendimiento acad�mico, se dividi� a los estudiantes en dos grupos: uno que utiliz� herramientas de IA y otro que no. Los resultados indican diferencias significativas:

�                    Grupo con IA: Este grupo obtuvo un promedio de calificaciones aceptables del 61.25% de los encuestados a partir de las calificaciones finales obtenidos en las materias que se procedieron a evaluar, destacando en tareas que requer�an organizaci�n y b�squeda de informaci�n. lo que se visualiz� en una reducci�n significativa del tiempo empleado en tareas repetitivas o que implicaban procesamiento de datos. Adem�s, se observ� una mejora notable en la precisi�n y calidad de sus respuestas, mostrando un contraste positivo en comparaci�n con el grupo que no tuvo acceso a tecnolog�as basadas en IA, quienes presentaron mayores dificultades para mantener un desempe�o consistente en las mismas actividades evaluadas.

 

Figura 4 Recuento de Pruebas Emp�ricas con IA

�              Grupo sin IA: Logr� un promedio aceptable del 58,98%, sobresaliendo en actividades que demandaban razonamiento cr�tico y resoluci�n aut�noma de problemas. La calificaci�n de 5 en este grupo refleja un mayor n�mero de estudiantes con un rendimiento medio en comparaci�n con el an�lisis realizado con IA, aunque haya un menor n�mero de estudiantes totales comparado con el grupo con IA. Esto refuerza la idea de que la IA debe complementarse con m�todos tradicionales para fomentar un aprendizaje equilibrado.

 

Figura 5 Pruebas Emp�ricas sin IA

An�lisis de las Entrevistas

Las entrevistas realizadas a docentes aportaron una visi�n cualitativa sobre los desaf�os y beneficios de la integraci�n de la IA:

1.      Beneficios: Los docentes que han integrado la IA en sus pr�cticas destacan su utilidad para personalizar el aprendizaje, mejorar la planificaci�n de clases y automatizar tareas administrativas, como la calificaci�n de ex�menes.

 

Figura 6 �reas de pr�ctica docente de uso de IA

 

2.      Desaf�os: Las principales barreras incluyen la falta de capacitaci�n, el acceso desigual a tecnolog�a en las instituciones y la resistencia al cambio por parte de algunos docentes. Adem�s, varios profesores expresaron preocupaci�n por la posible dependencia de los estudiantes hacia estas herramientas, lo que podr�a limitar su capacidad para resolver problemas por s� mismos. De igual manera seg�n los comentarios por parte de ciertos docentes tienden a preferir m�todos de ense�anza tradicionales y muestran escepticismo frente a los beneficios reales que puede aportar la inteligencia artificial en el proceso de ense�anza-aprendizaje. Este rechazo suele estar relacionado con la percepci�n de que estas tecnolog�as podr�an deshumanizar el acto educativo o desplazar la labor del docente, enfatizando en encontrar un equilibrio en el uso de estas herramientas.

 

Figura 7 Principales desaf�os al usar IA

 

Discusi�n

Los resultados de este estudio coinciden con investigaciones previas, como las realizadas por la Universidad T�cnica de Manab�, que subrayan el potencial de la IA para personalizar el aprendizaje y mejorar el rendimiento acad�mico, pero tambi�n se�alan desaf�os relacionados con la formaci�n docente y la brecha digital (Baker & Yacef, 2009).

Asimismo, el estudio destaca que las instituciones con mejor acceso a tecnolog�a tienden a obtener resultados m�s positivos en la implementaci�n de IA, lo que refuerza la necesidad de pol�ticas inclusivas que garanticen igualdad de oportunidades en el uso de estas herramientas. Esto es consistente con los hallazgos de Popenici & Kerr (2017) quienes se�alan que la falta de infraestructura tecnol�gica limita el alcance de la IA en la educaci�n secundaria.

Por otro lado, los resultados de las entrevistas reflejan una necesidad urgente de capacitaci�n espec�fica para los docentes, una recomendaci�n tambi�n planteada por Alam (2021) en su an�lisis sobre el papel de la IA en la personalizaci�n del aprendizaje. La integraci�n de estas herramientas no debe ser vista como un reemplazo de la ense�anza tradicional, sino como un complemento que potencie los procesos educativos.

 

Conclusi�n

Los hallazgos demuestran que la IA tiene un enorme potencial para transformar la educaci�n, ofreciendo a estudiantes y docentes la posibilidad de personalizar el aprendizaje y fortalecer el rendimiento acad�mico, sin embargo, tambi�n surgieron desaf�os que limitan su implementaci�n efectiva y equitativa.

Uno de los puntos importantes es que los estudiantes que utilizaron herramientas de IA obtuvieron mejores resultados en actividades que implicaban organizaci�n, an�lisis y b�squeda de informaci�n. Esto evidencia que la IA puede ser un aliado poderoso para mejorar el aprendizaje. Por otro lado, los estudiantes que no emplearon estas herramientas demostraron mayor capacidad en tareas que exig�an pensamiento cr�tico y autonom�a, lo que pone de relieve la necesidad de equilibrar el uso de tecnolog�a con estrategias pedag�gicas tradicionales.

A pesar de los beneficios observados, el acceso desigual a la tecnolog�a sigue siendo una barrera importante. Muchas instituciones educativas carecen de los recursos tecnol�gicos necesarios, lo que perpet�a la brecha digital y limita las oportunidades de aprendizaje de los estudiantes. Adem�s, la falta de capacitaci�n docente fue un desaf�o constante identificado en esta investigaci�n, ya que muchos profesores no se sienten preparados para incorporar la IA en sus pr�cticas pedag�gicas. Este punto es fundamental, dado que el rol del docente es de suma importancia para garantizar que el uso de la IA sea realmente significativo en el aula.

Los docentes tambi�n expresaron preocupaciones sobre el riesgo de que los estudiantes se vuelvan excesivamente dependientes de la IA, lo que podr�a afectar su capacidad para resolver problemas de manera aut�noma y pensar cr�ticamente. Esto refuerza la importancia de un uso balanceado y �tico de estas herramientas, que no solo facilite el aprendizaje, sino que tambi�n fomente habilidades esenciales como la creatividad, el razonamiento l�gico y la autonom�a.

En conclusi�n, la inteligencia artificial tiene el potencial de revolucionar la educaci�n, pero su implementaci�n requiere un enfoque integral. Es esencial garantizar el acceso equitativo a estas tecnolog�as, proporcionar formaci�n continua a los docentes y dise�ar estrategias que combinen lo mejor de la innovaci�n tecnol�gica con el valor de la interacci�n humana. La IA no debe reemplazar el rol del docente ni el esfuerzo del estudiante, sino actuar como un complemento que potencie el proceso de ense�anza-aprendizaje.

 

Referencias

1.      Alam, A. (2021). AI in Education: A Comprehensive Guide. Educational Research Journal, 123-

2.      140. Obtenido de Educational Research Journal.

3.      Baker, R. S., & Yacef, K. (2009). The State of Educational Data Mining in 2009: A Review and Future Visions. Journal of Educational Data Mining. Obtenido de http://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/12501

4.      INEC. (2021, Abril). Indicadores de tecnolog�a de la informaci�n y comunicaci�n. Obtenido de Instituto��������������������� Nacional���������������� de��������������� Estad�stica��������������� y���������������� Censos: https://www.ecuadorencifras.gob.ec/documentos/web- inec/Estadisticas_Sociales/TIC/2020/202012_Boletin_Multiproposito_Tics.pdf

5.      Popenici, S. A., & Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Springer Nature Link. Sydney: Springer Nature.

6.      UNESCO. (2019). Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities. Obtenido de Paris: United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.

7.      Williamson, B. (2018). Big Data in Education: The Digital Future of Learning, Policy, and Practice. London: Sage Publications. Obtenido de Big Data in Education: The Digital Future of Learning, Policy, and Practice. London: Sage Publications.: http://hdl.handle.net/10609/89225

 

 

 

 

 

 

 

 

 

� 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/).