El fantasma en el aula
sistematización de experiencias con IA Generativa en la formación inicial universitaria (UNRC-UAM)
Palabras clave:
Inteligencia Artificial Generativa, Agencia estudiantil, Pedagogía crítica, Ética digitalResumen
La irrupción de la ia Generativa (IAG) en la educación superior ha propiciado un uso acrítico y clandestino, desafiando la integridad académica. Este estudio cualitativo con estudiantes universitarios documenta una intervención pedagógica para fomentar el uso crítico y humanista de estas herramientas. Se implementó sistematización de experiencias de intervenciones educativas. Los hallazgos revelaron que el uso de la IAG fue instrumental; la variable diferenciadora no fue la competencia tecnológica, sino factores humanos como la dinámica grupal y las habilidades blandas. Concluimos que la capacitación técnica es insuficiente sin el robustecimiento del pensamiento crítico, la colaboración y la formación disciplinar, subrayando la necesidad de una pedagogía centrada en la persona. Sostenemos la necesidad de diagnósticos iniciales para futuras intervenciones que aborden la “inercia negativa” del estudiantado hacia la IA.
Citas
Acevedo Carrillo, M., Cabezas Torres, N. M., La Serna La Rosa, P. A., Araujo Rossel, S. A., Acevedo Carrillo, M., Cabezas Torres, N. M., La Serna La Rosa, P. A., y Araujo Rossel, S. A. (2025). Desafíos y oportunidades de la inteligencia artificial en la educación superior latinoamericana: Una revisión sistemática de la literatura. Revista InveCom, 6(1). https://doi.org/10.5281/zenodo.15508755
Acosta-Enriquez, B. G., Farroñan, E. V. R., Zapata, L. I. V., Garcia, F. S. M., Raba- nal-León, H. C., Angaspilco, J. E. M., y Bocanegra, J. C. S. (2024). Acceptance of artificial intelligence in university contexts: A conceptual analysis based on UTAUT2 theory. Heliyon, 10(19). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e38315
Ahmed, Z., Shanto, S. S., Rime, Most. H. K., Morol, Md. K., Fahad, N., Hossen, Md. J., y Abdullah-Al-Jubair, Md. (2024). The Generative AI Landscape in Education: Mapping the Terrain of Opportunities, Challenges, and Student Perception. ieee Access, 12, 147023–147050. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3461874
Chan, C. K. Y., y Hu, W. (2023). Students’ voices on generative ai: perceptions,
benefits, and challenges in higher education | International Journal of Educational Technology in Higher Education. International Journal of Educational Technology in Hiigher Education, 20(43). https://link.springer. com/article/10.1186/S41239-023-00411-8
Cook-Sather, A. (2020). Student voice across contexts: Fostering student agency in today’s schools. Theory Into Practice, 59(2), 182–191. https://doi.org/10.10 80/00405841.2019.1705091
Deng, X. (Nancy), y Joshi, K. D. (2024). Promoting Ethical Use of Generative ai in Education. ACM SIGMIS Database: the DATABASE for Advances in Infor- mation Systems, 55. https://doi.org/10.1145/3685235.368523
Elkhodr, M., y Gide, E. (2025). The SAGE framework for developing critical thin- king and responsible generative AI use in cybersecurity education. Discover Education, 4(1), 517. https://doi.org/10.1007/s44217-025-00935-3
Engelhardt Machado, M. de la T. (2025). Aprendizaje Inteligente: Ética, Equidad y Desafíos de la Inteligencia Artificial en la Universidad Latinoamericana. Revista Electrónica Multidisciplinaria de Investigación, Desarrollo e Inno- vación, 1(1), 32–46.
Flores Jaramillo, J. D., y Nuñez Olivera, N. R. (2024). Aplicación de Inteligencia Artificial en la Educación de América Latina: Tendencias, Beneficios y Desafíos. Revista Veritas de Difusão Científica, 5(1), 01–21. https://doi.org/10.61616/rvdc.v5i1.52
Francis, N. J., Jones, S., y Smith, D. P. (2025). Generative ai in Higher Education: Balancing Innovation and Integrity. British Journal of Biomedical Science, 81, 14048. https://doi.org/10.3389/bjbs.2024.14048
Gupta, N., Ali, K., Jiang, D., Fink, T., y Du, X. (2024). Beyond autonomy: Unpacking self-regulated and self-directed learning through the lens of learner agency- a scoping review. bmc Medical Education, 24(1), 1519. https://doi. org/10.1186/s12909-024-06476-x
Jääskelä, P., Poikkeus, A.-M., Häkkinen, P., Vasalampi, K., Rasku-Puttonen, H., y Tolvanen, A. (2020). Students’ agency profiles in relation to student-perceived teaching practices in university courses. International Journal of Educational Research, 103, 101604. https://doi.org/10.1016/j. ijer.2020.101604
Kim, J., Lee, H., y Cho, Y. H. (2022). Learning design to support student-ai colla- boration: Perspectives of leading teachers for ai in education. Education and Information Technologies, 27(5), 6069–6104. https://doi.org/10.1007/ s10639-021-10831-6
Kizilcec, R. F., Huber, E., Papanastasiou, E. C., Cram, A., Makridis, C. A., Smolansky, A., Zeivots, S., y Raduescu, C. (2024). Perceived impact of generative ai on assessments: Comparing educator and student perspectives in Australia, Cyprus, and the United States. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100269. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100269
Kong, S.-C., y Yang, Y. (2024). A Human-Centered Learning and Teaching Framework Using Generative Artificial Intelligence for Self-Regulated Lear- ning Development Through Domain Knowledge Learning in K–12 Settings. ieee Transactions on Learning Technologies, 17, 1562–1573. https://doi. org/10.1109/TLT.2024.3392830
Krause, S., Dalvi, A., y Zaidi, S. K. (2025). Generative ai in Education: Student Skills and Lecturer Roles (No. arXiv:2504.19673). arXiv. https://doi.org/10.48550/ arXiv.2504.19673
Lee, D., Arnold, M., Srivastava, A., Plastow, K., Strelan, P., Ploeckl, F., Lekkas, D., y Palmer, E. (2024). The impact of generative ai on higher education learning and teaching: A study of educators’ perspectives. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100221. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100221
Loeza, E. R. del H., Pech, S. H. Q., y Cabrera, W. R. R. (2021). Competencia digital del docente de nivel secundaria: El caso de una escuela pública de Yucatán, México.
Revista Publicando, 8(28), 92–98. https://doi.org/10.51528/rp.vol8.id2160
Marina, José Antonio. (2023, noviembre 24). Hacia dónde camina la humanidad. Nuestra relación con el futuro [Video de Youtube]. Tknika - LH, FP, VET. https://www.youtube.com/watch?v=7Kkc7caE0gU
Mohammed, S. I., Kadhim, D. J., Al-Metwali, B. Z., Mikhael, E. M., y Hassan, N. M. (2024). Academic Staff Perspectives on the Impact of Artificial Intelli- gence on Pharmaceutical Sciences Research and Writing: A Qualitative Study. Iraqi Journal of Pharmaceutical Sciences, 33(4SI), 12–19. https://doi. org/10.31351/vol33iss
Qu, Xi., Sherwood, J., y Liu, P. (2025). Generative ai Tools in Higher Education: A Meta-Analysis of Cognitive Impact. CHI EA ’25: Proceedings of the Extended Abstracts of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. https://doi.org/10.1145/3706599.3719841
Ríos Hernández, I. N., Mateus, J. C., Rivera Rogel, D., y Ávila Meléndez, L. R. (2024). Percepciones de estudiantes latinoamericanos sobre el uso de la inte- ligencia artificial en la educación superior. Austral Comunicación, 13(01). https://doi.org/10.26422/aucom.2024.1301.rio
Sánchez-Macías, A., Flores-Rueda, I. C., Azuara-Pugliese, V., y Hernández-Mier, C. (2023). Assessing Digital Competency Levels Among Mexican Higher Education Teachers. ieee Revista Iberoamericana de Tecnologías del Apren- dizaje, 18(4), 400–410. https://doi.org/10.1109/RITA.2023.3327068
Sardi, J., Darmansyah, Candra, O., Yuliana, F. D., Habibullah, Putra Yanto, T. P., y Eliza, F. (2025). How Generative AI Influences Students’Self-Regulated Learning and Critical ThinkingSkills? A Systematic Review. Interna- tional Journal of Engineering Pedagogy (iJEP), 15(1), 94–108. https://doi. org/10.3991/ijep.v15i1.53379
Symeou, L., Louca, L., Kavadella, A., Mackay, J., Danidou, Y., y Raffay, V. (2025). Development of Evidence-Based Guidelines for the Integration of Gene- rative aiin University Education Through a Multidisciplinary, Consen- sus-Based Approach. European Journal of Dental Education, 29(2), 285–303. https://doi.org/10.1111/eje.13069
Titko, J., Steinbergs, K., Achieng, M., y Uzule, K. (2023). Artificial Intelligence for Education and Research: Pilot Study on Perception of Academic Staff.
Virtual Economics, 6(3), 7–19. https://doi.org/10.34021/ve.2023.06.03(1)
Vaughn, M. (2020). Where to from here: Fostering agency across landscapes. Theory Into Practice, 59(2), 234–243. https://doi.org/10.1080/00405841.2019.1702391
Vaughn, M., Jang, B. G., Sotirovska, V., y Cooper-Novack, G. (2020). Student Agency in Literacy: A Systematic Review of the Literature. Reading Psycho- logy, 41(7), 712–734. https://doi.org/10.1080/02702711.2020.1783142
Watermeyer, R., Lanclos, D., Phipps, L., Shapiro, H., Guizzo, D., y Knight, C. (2024). Academics’ Weak(ening) Resistance to Generative ai: The Cause and Cost of Prestige? Postdigital Science and Education. https://doi.org/10.1007/s42438-024-00524-x
Zambrana Copaja, R., Salinas Montemayor, A. D., Macías García, F. A., Ernesto Escobar, E., Zambrana Copaja, R., Salinas Montemayor, A. D., Macías García, F. A., y Ernesto Escobar, E. (2025). Inteligencia artificial en la educa- ción superior para promover un aprendizaje personalizado e inclusivo: Una revisión sistemática. Revista InveCom, 6(2). https://doi.org/10.5281/ zenodo.16147008
Zaphir, L., Lodge, J. M., Lisec, J., McGrath, D., y Khosravi, H. (2024). How criti- cally can an ai think? A framework for evaluating the quality of thinking of generative artificial intelligence (No. arXiv:2406.14769). arXiv. https://doi. org/10.48550/arXiv.2406.14769
Zhai, C., Wibowo, S., y Li, L. D. (2024). The effects of over-reliance on ai dialogue systems on students’ cognitive abilities: A systematic review. Smart Lear- ning Environments, 11(1), 28. https://doi.org/10.1186/s40561-024-00316-7
Zhang, L., y Xu, J. (2025). The paradox of self-efficacy and technological depen- dence: Unraveling generative ai’s impact on university students’ task completion. The Internet and Higher Education, 65, 100978. https://doi. org/10.1016/j.iheduc.2024.100978
Zhang, S., Dai, G., Huang, T.-J., y Chen, J. (2024). Multimodal Large Language Models for Bioimage Analysis. Nature methods, 21 8, 1390–1393. https:// doi.org/10.1038/s41592-024-02334-2
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Reencuentro. Análisis de problemas universitarios
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
