Technology Rain Journal ISSN: 2953-464X
Vol. 3 Núm. 3 (Julio Diciembre 2025),e41.
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Artículo de Investigación Original
Percepciones y Actitudes hacia la Integración de la Inteligencia Artificial en la
Enseñanza de las Ciencias Sociales en la Universidad Tecnológica del Chocó
Perceptions and Attitudes Toward the Integration of Artificial Intelligence in Social
Science Teaching at the Technological University of Chocó
1
Jacksson Yamil Montoya Asprilla
[
0000-0001-8669-0505
]
1
Universidad Tecnologica del Chocó Educación Licenciatura en Ciencias Sociales Colombia, jackson.montoya@utch.edu.co.
CITA EN APA:
Montoya Asprilla, J. Y. (2024).
Percepciones y Actitudes hacia la
Integración de la Inteligencia
Artificial en la Enseñanza de las
Ciencias Sociales en la Universidad
Tecnológica del Chocó: Inteligencia
Artificial en la Enseñanza de las
Ciencias Sociales en la Universidad
Tecnológica del Chocó. Technology
Rain Journal, 3(2).
https://doi.org/10.55204/trj.v3i2.e41
Recibido: 08 de julio 2024
Aceptado: 30 de agosto 2024
Publicado: 13 de septiembre 2024
Technology Rain Journal
ISSN: 2953-464X
Resumen. El uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación ha
experimentado un crecimiento considerable, aunque su implementación en la
enseñanza de las ciencias sociales presenta desafíos significativos. Este estudio
se enfoca en analizar las percepciones y actitudes de docentes y estudiantes
respecto a la integración de la IA en la enseñanza de las ciencias sociales en la
Universidad Tecnológica del Chocó (UTCH). Para ello, se empleó un enfoque
mixto que combinó encuestas cuantitativas y entrevistas cualitativas. Las
encuestas fueron aplicadas a 125 docentes y 392 estudiantes, complementadas
con entrevistas a un directivo de la UTCH. Los resultados indican que los
docentes poseen un conocimiento moderado sobre la IA y manifiestan un notable
interés en recibir capacitación adicional. Los docentes destacaron el uso de
herramientas como asistentes virtuales, plataformas de aprendizaje adaptativo y
aplicaciones de análisis de datos para personalizar la enseñanza y mejorar la
evaluación del rendimiento estudiantil. Sin embargo, también expresaron
preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la dependencia tecnológica.
Por su parte, los estudiantes consideran que la IA es una herramienta valiosa para
personalizar el aprendizaje y mejorar la retención de conceptos. El 60% de los
estudiantes ha sido parte de cursos donde se utilizó IA, mencionando tecnologías
similares a las destacadas por los docentes. A pesar de los beneficios percibidos,
los estudiantes también señalaron preocupaciones sobre la privacidad de los
datos y la falta de capacitación. Entre los beneficios percibidos de la IA se
encuentran la personalización del aprendizaje y la eficiencia en la evaluación,
mientras que las inquietudes principales giran en torno a la posible falta de
interacción humana y la desigualdad en el acceso a la tecnología. La
implementación de la IA en la enseñanza de las ciencias sociales es vista como
una oportunidad para mejorar la calidad educativa, siempre y cuando se atiendan
de manera adecuada las preocupaciones identificadas. Las conclusiones del
estudio subrayan la importancia de desarrollar políticas institucionales que
fomenten la formación continua en IA y promuevan la inversión en
infraestructura tecnológica. Esto es esencial para superar los desafíos presentes
y maximizar los beneficios potenciales de la IA en la educación. Este artículo
proporciona una base sólida para entender cómo la IA puede integrarse de
manera efectiva en la enseñanza de las ciencias sociales en la UTCH, destacando
tanto las oportunidades como los desafíos que presenta esta tecnología
emergente.
Palabras Clave: Aprendizaje adaptativo, evaluación educativa, inteligencia
artificial, personalización del aprendizaje, privacidad de datos, tecnologías
educativas.
Los contenidos de este artículo están
bajo una licencia de Creative
Commons Attribution 4.0
International (CC BY 4.0 )
Los autores conservan los derechos
morales y patrimoniales de sus obras.
Abstract: The use of artificial intelligence (AI) in education has seen
significant growth, although its implementation in the teaching of social sciences
presents substantial challenges. This study focuses on analyzing the perceptions
and attitudes of teachers and students regarding the integration of AI in social
science education at the Universidad Tecnológica del Chocó (UTCH). A mixed-
methods approach was employed, combining quantitative surveys and
qualitative interviews. Surveys were administered to 125 teachers and 392
students, complemented by interviews with a UTCH executive.
The results indicate that teachers have moderate knowledge of AI and express a
notable interest in receiving additional training. Teachers highlighted the use of
tools such as virtual assistants, adaptive learning platforms, and data analysis
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applications to personalize teaching and improve student performance
assessment. However, they also expressed concerns about data privacy and
technological dependency.
Students, on the other hand, view AI as a valuable tool for personalizing learning
and enhancing concept retention. Sixty percent of students have participated in
courses that used AI, mentioning technologies similar to those highlighted by
the teachers. Despite the perceived benefits, students also pointed out concerns
regarding data privacy and the lack of training.
Among the perceived benefits of AI are the personalization of learning and the
efficiency in evaluation, while the main concerns revolve around the potential
lack of human interaction and inequality in access to technology. The
implementation of AI in social science teaching is seen as an opportunity to
improve educational quality, provided that the identified concerns are
adequately addressed.
The study's conclusions underscore the importance of developing institutional
policies that promote continuous training in AI and investment in technological
infrastructure. This is essential to overcome current challenges and maximize
the potential benefits of AI in education. This article provides a solid foundation
for understanding how AI can be effectively integrated into social science
teaching at UTCH, highlighting both the opportunities and challenges presented
by this emerging technology.
Keywords: Artificial intelligence, education, social sciences, perceptions,
attitudes, Universidad Tecnológica del Chocó, teacher training, student learning,
data privacy, technological infrastructure.
1. INTRODUCIÓN
La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta poderosa en diversos
campos, incluyendo la educación. Su capacidad para personalizar el aprendizaje, mejorar la
eficiencia en la evaluación y ofrecer nuevas formas de interacción educativa ha sido ampliamente
reconocida (Delcker, 2024; Gao, 2024). Sin embargo, la implementación de la IA en la enseñanza
de las ciencias sociales presenta desafíos únicos que requieren una comprensión detallada de las
percepciones y actitudes tanto de docentes como de estudiantes.
En la Universidad Tecnológica del Chocó (UTCH), la integración de la IA en la educación
ha generado un interés significativo. Este estudio se enfoca en analizar las percepciones y actitudes
de los docentes y estudiantes respecto a la utilización de la IA en la enseñanza de las ciencias
sociales. Se empleó un enfoque metodológico mixto, combinando encuestas cuantitativas y
entrevistas cualitativas para obtener una visión integral de las experiencias y expectativas de los
diferentes actores involucrados.
La encuesta realizada a 125 docentes reve que la mayoría posee un conocimiento
moderado sobre la IA, con un interés notable en recibir capacitación adicional. Los docentes
destacaron el uso de herramientas como asistentes virtuales, plataformas de aprendizaje adaptativo
y aplicaciones de análisis de datos para personalizar la enseñanza y mejorar la evaluación del
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rendimiento estudiantil. Sin embargo, también expresaron preocupaciones sobre la privacidad de
los datos y la dependencia tecnológica (Montoya Asprilla, 2024).
Por otro lado, la encuesta aplicada a 392 estudiantes mostró que el 60% ha sido parte de
cursos donde se utilizó IA. Los estudiantes mencionaron tecnologías similares a las destacadas por
los docentes, valorando especialmente la capacidad de la IA para personalizar el aprendizaje y
mejorar la evaluación. A pesar de los beneficios percibidos, los estudiantes también señalaron
preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la falta de capacitación (Montoya Asprilla, 2024).
Los resultados de este estudio subrayan la importancia de desarrollar políticas institucionales
que apoyen la formación continua en IA y la inversión en infraestructura tecnológica. Además, es
crucial abordar las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y proporcionar el apoyo
necesario para que tanto docentes como estudiantes puedan utilizar efectivamente las herramientas
de IA (Watermeyer , 2024).
Este artículo proporciona una base sólida para entender cómo la IA puede integrarse de
manera efectiva en la enseñanza de las ciencias sociales en la UTCH, destacando tanto las
oportunidades como los desafíos que presenta esta tecnología emergente. Los datos obtenidos de las
encuestas y entrevistas permiten elaborar recomendaciones prácticas para mejorar la
implementación de la IA en el ámbito educativo, asegurando que se maximicen sus beneficios
mientras se mitigan sus riesgos potenciales. Además, este estudio contribuye a la literatura existente
al ofrecer un análisis detallado de las experiencias y percepciones de los docentes y estudiantes en
una región con características y necesidades particulares.
El interés creciente en la IA en la educación refleja una tendencia global, pero su
implementación efectiva requiere considerar el contexto local y las particularidades de cada
institución. En la UTCH, el desarrollo de una infraestructura adecuada y la capacitación continua
de docentes y estudiantes son elementos esenciales para aprovechar al máximo las posibilidades que
ofrece la IA. Este artículo busca no solo analizar el estado actual de la IA en la educación en la
UTCH, sino también ofrecer una guía para futuras iniciativas que puedan mejorar la calidad
educativa a través de la integración de tecnologías avanzadas.
2. METODOLOGÍA O MATERIALES Y METODOS
La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta poderosa en diversos
campos, incluyendo la educación. Su capacidad para personalizar el aprendizaje, mejorar la
eficiencia en la evaluación y ofrecer nuevas formas de interacción educativa ha sido ampliamente
reconocida (Delcker, 2024; Gao, 2024). Sin embargo, la implementación de la IA en la enseñanza
de las ciencias sociales presenta desafíos únicos que requieren una comprensión detallada de las
percepciones y actitudes tanto de docentes como de estudiantes.
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En la Universidad Tecnológica del Chocó (UTCH), la integración de la IA en la educación
ha generado un interés significativo. Este estudio se enfoca en analizar las percepciones y actitudes
de los docentes y estudiantes respecto a la utilización de la IA en la enseñanza de las ciencias
sociales. Se empleó un enfoque metodológico mixto, combinando encuestas cuantitativas y
entrevistas cualitativas para obtener una visión integral de las experiencias y expectativas de los
diferentes actores involucrados.
La encuesta realizada a 125 docentes reve que la mayoría posee un conocimiento
moderado sobre la IA, con un interés notable en recibir capacitación adicional. Los docentes
destacaron el uso de herramientas como asistentes virtuales, plataformas de aprendizaje adaptativo
y aplicaciones de análisis de datos para personalizar la enseñanza y mejorar la evaluación del
rendimiento estudiantil. Sin embargo, también expresaron preocupaciones sobre la privacidad de
los datos y la dependencia tecnológica (Montoya Asprilla, 2024).
Por otro lado, la encuesta aplicada a 392 estudiantes mostró que el 60% ha sido parte de
cursos donde se utilizó IA. Los estudiantes mencionaron tecnologías similares a las destacadas por
los docentes, valorando especialmente la capacidad de la IA para personalizar el aprendizaje y
mejorar la evaluación. A pesar de los beneficios percibidos, los estudiantes también señalaron
preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la falta de capacitación (Montoya Asprilla, 2024).
Los resultados de este estudio subrayan la importancia de desarrollar políticas institucionales
que apoyen la formación continua en IA y la inversión en infraestructura tecnológica. Además, es
crucial abordar las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y proporcionar el apoyo
necesario para que tanto docentes como estudiantes puedan utilizar efectivamente las herramientas
de IA (Watermeyer , 2024).
Este artículo proporciona una base sólida para entender cómo la IA puede integrarse de
manera efectiva en la enseñanza de las ciencias sociales en la UTCH, destacando tanto las
oportunidades como los desafíos que presenta esta tecnología emergente. Los datos obtenidos de las
encuestas y entrevistas permiten elaborar recomendaciones prácticas para mejorar la
implementación de la IA en el ámbito educativo, asegurando que se maximicen sus beneficios
mientras se mitigan sus riesgos potenciales. Además, este estudio contribuye a la literatura existente
al ofrecer un análisis detallado de las experiencias y percepciones de los docentes y estudiantes en
una región con características y necesidades particulares.
El interés creciente en la IA en la educación refleja una tendencia global, pero su
implementación efectiva requiere considerar el contexto local y las particularidades de cada
institución. En la UTCH, el desarrollo de una infraestructura adecuada y la capacitación continua
de docentes y estudiantes son elementos esenciales para aprovechar al máximo las posibilidades que
ofrece la IA. Este artículo busca no solo analizar el estado actual de la IA en la educación en la
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UTCH, sino también ofrecer una guía para futuras iniciativas que puedan mejorar la calidad
educativa a través de la integración de tecnologías avanzadas.
3. RESULTADOS Y DISCUCIÓN
Los resultados del estudio se presentan de manera sistemática, organizada y sintética,
siguiendo el orden de los objetivos establecidos, desde lo más general a lo más particular. Se utilizan
tablas, gráficos y figuras para sintetizar, contextualizar, clarificar e ilustrar los propósitos del
estudio, proporcionando una visión integral de las percepciones y actitudes de docentes y estudiantes
de la Universidad Tecnológica del Cho (UTCH) respecto a la integración de la inteligencia
artificial (IA) en la enseñanza de las ciencias sociales.
Datos Demográficos y Experiencia
Docentes
La muestra de 125 docentes presentó una distribución de edad con una media de 42 años,
una mediana de 41 años, y una desviación estándar de 10 años. La edad mínima registrada fue de
25 años y la máxima de 65 años. En términos de género, el 45% de los docentes eran hombres y el
55% mujeres. La experiencia docente promedio fue de 15 años, con una mediana de 14 años, una
desviación estándar de 5 años, y un rango que iba de 1 a 35 años de experiencia. Estos datos
demográficos y de experiencia indican una población docente diversa y con una amplia gama de
experiencia profesional.
Estudiantes
La muestra de 392 estudiantes se distribuyó en varios programas académicos: ciencias
sociales (35%), ingeniería ambiental (25%), literatura y lengua castellana (20%), y otros programas
(20%), que incluyen administración de empresas, psicología, entre otros. La distribución de género
entre los estudiantes fue de 45% hombres y 55% mujeres. Esta diversidad en los programas de
estudio y género proporciona una base sólida para entender las diferentes perspectivas estudiantiles
sobre la IA en la educación.
Uso y Conocimiento de la IA
Docentes
El 60% de los docentes indicó haber utilizado alguna vez herramientas de IA en su
enseñanza, mientras que el 40% no lo ha hecho. Las herramientas s mencionadas incluyen
asistentes virtuales, plataformas de aprendizaje adaptativo y aplicaciones de análisis de datos. La
calificación media sobre el conocimiento de la IA aplicada a la educación fue de 3.2 en una escala
del 1 al 5, con una mediana de 3 y una desviación estándar de 1.1. Estos resultados sugieren un nivel
moderado de familiaridad y uso de la IA entre los docentes, aunque existe un margen significativo
para el aumento de la capacitación y el conocimiento.
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Estudiantes
El 60% de los estudiantes ha sido parte de cursos donde se utilizó IA, mientras que el 40%
no ha tenido esta experiencia. Las tecnologías más utilizadas incluyen asistentes virtuales,
plataformas de aprendizaje adaptativo y aplicaciones de análisis de datos. Los estudiantes
calificaron la utilidad de estas tecnologías con una media de 4.0 en una escala del 1 al 5, con una
mediana de 4 y una desviación estándar de 1.0. Estos datos indican una alta percepción de la utilidad
de la IA en el aprendizaje por parte de los estudiantes.
Recursos y Eficacia de la IA
Docentes
Los recursos s útiles para aprender sobre la aplicación de IA en la educación fueron cursos
en línea (50%), seguidos de seminarios (30%) y talleres (20%). La efectividad de la IA en la
enseñanza de las ciencias sociales fue calificada con una media de 3.8 en una escala del 1 al 5, con
una mediana de 4 y una desviación estándar de 1.0. Estos resultados destacan la preferencia de los
docentes por recursos de aprendizaje flexibles y accesibles, y su percepción positiva sobre la
efectividad de la IA en la educación.
Estudiantes
Los estudiantes identificaron como principales beneficios de la IA la personalización del
aprendizaje (70%), la mejora en la evaluación (60%) y la facilitación de la investigación (50%). La
efectividad de la IA en su aprendizaje fue calificada de manera similar a la de los docentes, con una
alta percepción de utilidad y beneficios. Estos hallazgos subrayan la importancia de la IA en la
personalización y mejora de los procesos educativos.
Beneficios y Preocupaciones
Docentes
Los principales beneficios de la IA en la educación, según los docentes, incluyen la
personalización del aprendizaje (70%), la mejora de la eficiencia educativa (60%) y la facilitación
de nuevas metodologías de enseñanza (50%). Las principales preocupaciones fueron la falta de
capacitación (40%), el costo (30%) y la privacidad de los datos (20%). Estos resultados reflejan un
balance entre el reconocimiento de los beneficios potenciales de la IA y las preocupaciones prácticas
que deben abordarse para una implementación efectiva.
Estudiantes
Los estudiantes compartieron preocupaciones similares, destacando la privacidad de los
datos (40%), la falta de capacitación (30%) y la dependencia de la tecnología (20%). A pesar de
estas preocupaciones, la mayoría de los estudiantes mostraron un alto interés en cursos que integren
tecnologías de IA, lo que indica una disposición favorable hacia la adopción de estas tecnologías en
su educación.
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Formación y Barreras
Docentes
Solo el 30% de los docentes ha recibido formación específica sobre el uso de la IA en la
educación. Las barreras más mencionadas para la integración de la IA incluyen la falta de recursos
(50%), la resistencia al cambio (30%) y el desconocimiento (20%). Estos hallazgos destacan la
necesidad de programas de formación y apoyo para superar las barreras actuales y facilitar una
adopción más amplia de la IA en la enseñanza.
Necesidades y Apoyo
Docentes
Para implementar efectivamente la IA en la enseñanza, los docentes señalaron la necesidad
de capacitación continua (40%), mejora de la infraestructura tecnológica (30%) y soporte técnico
(20%). Las medidas institucionales sugeridas incluyen políticas de apoyo (50%), incentivos para la
capacitación (30%) e inversión en tecnología (20%). Estos resultados subrayan la importancia de
un enfoque institucional holístico que aborde las diversas necesidades y desafíos asociados con la
implementación de la IA.
Estudiantes
Los estudiantes también destacaron la necesidad de mayor capacitación y recursos
tecnológicos, acomo la importancia de mantener un equilibrio entre la tecnología y el enfoque
humano en la enseñanza. Estos hallazgos sugieren que, para maximizar los beneficios de la IA, es
crucial proporcionar el apoyo necesario tanto a docentes como a estudiantes.
Actitud hacia la Tecnología
Docentes
El 60% de los docentes está dispuesto a modificar su método de enseñanza para integrar
nuevas tecnologías de IA, mientras que el 40% mostró resistencia, principalmente por
preocupaciones sobre la curva de aprendizaje y la efectividad real de las tecnologías. Al imaginar
el futuro de la enseñanza de las ciencias sociales con la integración de la IA, el 70% de los docentes
tiene una visión positiva, anticipando una mejora en la personalización y el acceso a recursos. Estos
datos indican una actitud generalmente favorable hacia la IA, aunque persisten ciertas reservas que
deben abordarse.
Estudiantes
El 80% de los estudiantes considera que la integración de IA podría mejorar su interacción
con el contenido del curso, y el 70% cree que la IA cambiará su campo de estudio en el futuro,
mencionando específicamente la automatización y nuevas metodologías de investigación como
factores clave. Estos resultados reflejan un optimismo significativo entre los estudiantes sobre el
potencial de la IA para transformar la educación.
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Discusión
Los resultados del presente estudio, que analiza las percepciones y actitudes de los docentes
y estudiantes de la Universidad Tecnológica del Chocó (UTCH) sobre la integración de la
inteligencia artificial (IA) en la enseñanza de las ciencias sociales, revelan hallazgos significativos
que se alinean y, en algunos casos, contrastan con la literatura existente.
Comparación con Estudios Antecedentes
Los hallazgos de este estudio confirman las tendencias observadas en investigaciones
previas, como las reportadas por Holmes (2019) y Watters (2020), quienes destacaron la creciente
aceptación y percepción positiva de la IA en la educación. Similar a lo encontrado en estos estudios,
los docentes y estudiantes de la UTCH ven la IA como una herramienta valiosa para personalizar el
aprendizaje y mejorar la eficiencia en la evaluación del rendimiento estudiantil. Este apoyo se refleja
en las altas puntuaciones promedio en las encuestas sobre el uso y conocimiento de la IA, donde los
docentes obtuvieron una media de 3.2 y los estudiantes una media de 4.0 en una escala de 1 a 5.
Relación con el Contexto Local
Sin embargo, a diferencia de los estudios globales que generalmente presentan un alto nivel
de infraestructura y apoyo institucional para la implementación de la IA (Al-Shallakh, 2024), el
contexto local de la UTCH muestra desafíos específicos. Los resultados indican que, aunque hay un
interés significativo en la capacitación y el uso de la IA, tanto docentes como estudiantes expresan
preocupaciones sobre la falta de recursos y apoyo técnico. Solo el 30% de los docentes ha recibido
formación específica sobre IA, y la mayoría menciona la falta de recursos y resistencia al cambio
como barreras principales para la adopción efectiva de estas tecnologías.
Análisis Crítico de los Resultados
El análisis crítico de estos resultados sugiere una brecha entre el potencial percibido de la IA
y la realidad de su implementación en contextos con limitaciones de recursos. Esto es consistente
con las observaciones de Ahmed (2024), quienes argumentan que la adopción exitosa de IA en la
educación depende no solo de la disponibilidad de tecnología, sino también de un ecosistema de
apoyo que incluya formación continua y políticas institucionales robustas.
En la UTCH, los beneficios percibidos de la IA, como la personalización del aprendizaje y
la mejora de la eficiencia educativa, son altamente valorados. Sin embargo, la preocupación por la
privacidad de los datos y la dependencia tecnológica, señalada por el 40% y el 20% de los
encuestados respectivamente, resalta la necesidad de abordar estos temas desde una perspectiva
ética y de seguridad. Esto se alinea con las preocupaciones globales sobre la ética y la privacidad en
el uso de la IA en la educación (Wiggill & Batchelor, 2024).
Relaciones entre los Hechos Observados
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Los resultados muestran una relación clara entre la percepción de los beneficios de la IA y
la disposición a modificar métodos de enseñanza. El 60% de los docentes indicaron su disposición
a integrar nuevas tecnologías de IA en sus prácticas pedagógicas, citando la mejora potencial en la
enseñanza y el aprendizaje. Esta disposición está directamente relacionada con la percepción
positiva de la IA y el reconocimiento de sus beneficios, como se observó en el estudio de Galih y
Barát (2024).
Por otro lado, la resistencia al cambio y la falta de formación son barreras significativas que
limitan la adopción efectiva de la IA. La relación entre estos factores y la implementación de la IA
sugiere que para superar estas barreras, es crucial desarrollar programas de formación específicos y
mejorar la infraestructura tecnológica, tal como recomienda la literatura (Sydorenko , 2024).
Implicaciones para la Política y la Práctica
Las implicaciones de estos hallazgos son claras: para maximizar los beneficios de la IA en
la educación, es esencial invertir en la formación continua de los docentes y mejorar la
infraestructura tecnológica. Además, las políticas educativas deben enfocarse en crear un entorno
de apoyo que incluya no solo recursos tecnológicos, sino también un marco ético sólido para
proteger la privacidad y seguridad de los datos.
La figura 1 y figura 2, que muestran la distribución de documentos sobre IA por año y por
área temática respectivamente, destacan el creciente interés y la diversidad de aplicaciones de la IA
en la educación. Estos datos respaldan la necesidad de un enfoque interdisciplinario y colaborativo
para la investigación y la implementación de la IA en la educación superior.
En suma, este estudio proporciona una visión comprensiva y detallada de las percepciones y
actitudes hacia la IA en la UTCH, subrayando tanto el potencial como los desafíos de su
implementación. La comparación con estudios antecedentes y el análisis crítico de los resultados
muestran que, aunque hay un reconocimiento generalizado de los beneficios de la IA, es necesario
abordar las barreras prácticas y éticas para asegurar una adopción efectiva y equitativa de estas
tecnologías en la educación.
Objetivo General: Analizar las Percepciones y Actitudes de los Docentes y Estudiantes hacia
la Integración de la IA en la Enseñanza de las Ciencias Sociales en la UTCH
Los resultados del estudio indican que tanto los docentes como los estudiantes de la
Universidad Tecnológica del Chocó (UTCH) tienen una percepción generalmente positiva sobre la
integración de la inteligencia artificial (IA) en la enseñanza de las ciencias sociales. Los docentes
muestran un interés significativo en recibir capacitación adicional, mientras que los estudiantes
valoran la IA como una herramienta valiosa para personalizar el aprendizaje y mejorar la retención
de conceptos. No obstante, existen preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la dependencia
tecnológica, que necesitan ser abordadas para una implementación efectiva y ética de la IA.
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Objetivo Específico 1: Evaluar el Conocimiento y Uso de la IA por Parte de los Docentes y
Estudiantes
Los docentes y estudiantes de la UTCH tienen un conocimiento moderado sobre la IA. Los
docentes se calificaron con una media de 3.2 sobre 5 en cuanto a su conocimiento, y un 60% ha
utilizado alguna vez herramientas de IA en su enseñanza. Los estudiantes, por su parte, encuentran
útiles las tecnologías de IA en su aprendizaje, con una calificación media de 4.0 sobre 5.
Objetivo Específico 2: Identificar los Beneficios Percibidos de la IA en la Enseñanza de las
Ciencias Sociales
Los principales beneficios percibidos de la IA incluyen la personalización del aprendizaje y
la eficiencia en la evaluación del rendimiento estudiantil. El 70% de los docentes y estudiantes
identifican la personalización del aprendizaje como un beneficio clave, mientras que el 60%
menciona la mejora en la eficiencia educativa.
Objetivo Específico 3: Examinar las Preocupaciones Relacionadas con la Implementación
de la IA en la Educación
Las preocupaciones más relevantes entre los docentes y estudiantes incluyen la privacidad
de los datos y la dependencia tecnológica. El 40% de los encuestados expresó preocupación por la
privacidad de los datos, y el 20% mostró inquietud por la dependencia tecnológica. Estos hallazgos
subrayan la necesidad de abordar estos problemas para una implementación ética y segura de la IA
en la educación.
Objetivo Específico 4: Analizar las Barreras para la Integración de la IA en la Enseñanza
Las principales barreras identificadas incluyen la falta de recursos y la resistencia al cambio.
Solo el 30% de los docentes ha recibido formación específica sobre IA, y el 50% menciona la falta
de recursos como una barrera significativa. Además, el 30% de los docentes identifica la resistencia
al cambio como un obstáculo importante para la adopción de la IA.
Objetivo Específico 5: Proponer Estrategias para Mejorar la Implementación de la IA en la
Enseñanza de las Ciencias Sociales
Basado en los hallazgos del estudio, se recomienda implementar programas de capacitación
específicos para docentes y estudiantes sobre el uso de la IA en la educación. Además, es crucial
aumentar la inversión en infraestructura tecnológica y desarrollar poticas educativas que
promuevan la adopción de tecnologías avanzadas. Fomentar una comunidad de práctica entre
docentes y estudiantes puede facilitar el intercambio de experiencias y mejores prácticas,
contribuyendo a una adopción más efectiva y equitativa de la IA en la educación.
Contribuciones Originales y de Mayor Impacto del Estudio
Este estudio aporta una visión integral de las percepciones y actitudes hacia la IA en un
contexto específico, destacando tanto los beneficios como los desafíos de su implementación en la
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educación superior. Las contribuciones más originales incluyen la identificación de barreras
específicas en el contexto de la UTCH y la propuesta de estrategias concretas para superarlas. Estos
hallazgos pueden informar el desarrollo de políticas y prácticas que optimicen la integración de la
IA en la educación.
Aplicaciones Prácticas de los Resultados: Los resultados de este estudio pueden ser
utilizados por las autoridades educativas de la UTCH y otras instituciones similares para diseñar e
implementar programas de formación en IA. Además, las recomendaciones pueden guiar la
inversión en infraestructura tecnológica y el desarrollo de políticas educativas que promuevan el
uso de la IA, asegurando que se maximicen sus beneficios mientras se mitigan sus riesgos
potenciales.
Limitaciones de la Investigación: Una de las principales limitaciones de este estudio es el
tamaño y la representatividad de la muestra, ya que se centró en una única institución. Además, las
percepciones y actitudes pueden variar significativamente en diferentes contextos educativos y
culturales, lo que limita la generalización de los resultados. Otra limitación es la posible auto-
selección de los participantes, que podría sesgar los resultados hacia aquellos con mayor interés en
la IA.
Recomendaciones para Futuros Estudios: Futuros estudios deberían considerar una muestra
más amplia y diversa, incluyendo múltiples instituciones y regiones para obtener una visión más
global de las percepciones y actitudes hacia la IA en la educación. Además, se recomienda realizar
investigaciones longitudinales para evaluar el impacto a largo plazo de la implementación de la IA
en la educación. La exploración de enfoques interdisciplinarios y colaborativos puede también
proporcionar nuevas perspectivas y enriquecer el entendimiento de cómo la IA puede transformar
la educación superior.
En resumen, este estudio ofrece una comprensión profunda y detallada de las percepciones
y actitudes hacia la IA en la UTCH, proporcionando valiosas recomendaciones para mejorar su
implementación en la educación superior. A través de la formación continua, la inversión en
tecnología y el desarrollo de políticas de apoyo, es posible maximizar los beneficios de la IA
mientras se abordan sus desafíos, contribuyendo así a una educación más
Figuras y Tablas
Análisis de la Red de Coautoría en el Estudio
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La visualización de la red de coautoría generada por VOSviewer en nuestro estudio sobre
las percepciones y actitudes hacia la inteligencia artificial (IA) en la educación en la Universidad
Tecnológica del Chocó (UTCH) proporciona información valiosa sobre la estructura de la
investigación en este campo. Este análisis es fundamental para entender las dinámicas de
colaboración y las áreas de enfoque predominantes dentro del ámbito académico relacionado con la
IA en la educación.
Identificación de Actores Clave
En el contexto de nuestro estudio, los nodos más prominentes en la red representan a
investigadores influyentes cuyas publicaciones han sido ampliamente citadas y que tienen una fuerte
presencia en el campo de la IA en la educación. Investigadores como "Crawford, Joseph" y
"Popencici, Stefan" emergen como líderes cuyas investigaciones son altamente relevantes para
nuestro estudio. La identificación de estos actores clave nos permite contextualizar nuestros
hallazgos dentro de las principales corrientes de investigación y reconocer las contribuciones más
influyentes en el campo.
Áreas Temáticas Emergentes
La agrupación de nodos de diferentes colores refleja áreas temáticas específicas dentro de la
investigación sobre IA en la educación. Estas áreas temáticas pueden incluir la personalización del
aprendizaje, la eficiencia en la evaluación y las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, que
son temas recurrentes en nuestro estudio. Este mapeo temático nos ayuda a situar nuestros hallazgos
dentro de las tendencias de investigación actuales y a identificar posibles áreas para futuras
investigaciones.
Conexiones y Colaboraciones
El análisis de las conexiones entre nodos revela patrones de colaboración entre
investigadores. En el contexto de la UTCH, entender estas colaboraciones es crucial para identificar
socios académicos potenciales y oportunidades para mejorar la investigación y la implementación
de IA en la enseñanza de las ciencias sociales. Las redes densamente conectadas indican una
comunidad de investigación activa y colaborativa, lo que es esencial para el desarrollo y la difusión
de nuevas metodologías y mejores prácticas en la educación.
Importancia de la Triangulación
La integración de herramientas avanzadas de análisis bibliométrico como VOSviewer
complementa los datos cuantitativos y cualitativos recopilados en nuestro estudio. La triangulación
de estos métodos asegura una comprensión más completa y robusta de las percepciones y actitudes
hacia la IA en la educación. Este enfoque fortalece la validez y la relevancia de nuestras
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conclusiones y recomendaciones, proporcionando una base sólida para el desarrollo de políticas
institucionales y prácticas educativas.
Conclusión del Análisis
El uso de VOSviewer para analizar la red de coautoría en nuestro estudio sobre la IA en la
educación en la UTCH nos permite identificar actores clave, áreas temáticas emergentes y patrones
de colaboración. Este análisis bibliométrico es esencial para validar nuestros hallazgos y situar
nuestro estudio dentro del contexto más amplio de la investigación en IA y educación. Al
comprender las dinámicas de colaboración y las principales áreas de enfoque, podemos formular
recomendaciones más precisas y relevantes para la implementación efectiva de la IA en la enseñanza
de las ciencias sociales.
Estas tablas proporcionan una visión más detallada de las percepciones y actitudes de
docentes y estudiantes de la Universidad Tecnológica del Chocó (UTCH) respecto a la integración
de la inteligencia artificial (IA) en la enseñanza de las ciencias sociales.
Tabla 1: Conocimiento sobre la IA Aplicada a la Educación entre Docentes
Nivel de Conocimiento
Frecuencia
Muy bajo (1)
10
Bajo (2)
20
Medio (3)
50
Alto (4)
35
Muy alto (5)
10
Total
125
Nota. La calificación media fue de 3.2, indicando un conocimiento moderado sobre la IA
aplicada a la educación entre los docentes.
Esta tabla muestra la distribución de los niveles de conocimiento sobre la IA aplicada a la
educación entre los docentes. La mayoría de los docentes se calificaron a sí mismos con un
conocimiento medio, lo que sugiere un nivel de familiaridad que aún tiene espacio para crecer con
una mayor capacitación.
Tabla 2: Uso de Herramientas de IA por Docentes
Herramienta
Asistentes virtuales
Plataformas de aprendizaje adaptativo
Aplicaciones de análisis de datos
14
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Otro
Total
Nota. Las herramientas más utilizadas son los asistentes virtuales y las plataformas de
aprendizaje adaptativo.
Esta tabla detalla las herramientas de IA utilizadas por los docentes en su enseñanza. Los
asistentes virtuales y las plataformas de aprendizaje adaptativo son las más comunes, lo que refleja
su utilidad percibida en el contexto educativo.
Tabla 3: Beneficios de la IA Percibidos por los Docentes
Beneficio
Frecuencia
Personalización del aprendizaje
88
Mejora de la eficiencia educativa
75
Facilitación de nuevas metodologías de enseñanza
63
Otro
13
Total
125
Nota. La personalización del aprendizaje es el beneficio más mencionado por los docentes.
Esta tabla presenta los beneficios de la IA en la educación según la percepción de los
docentes. La personalización del aprendizaje es el beneficio más destacado, seguido por la mejora
en la eficiencia educativa y la facilitación de nuevas metodologías de enseñanza.
Tabla 4: Preocupaciones sobre el Uso de la IA en la Educación
Preocupación
Frecuencia
Falta de capacitación
50
Costo
38
Privacidad de los datos
25
Otro
13
Total
125
Nota. La falta de capacitación es la preocupación más significativa entre los docentes.
Esta tabla muestra las principales preocupaciones de los docentes respecto al uso de la IA en
la educación. La falta de capacitación se destaca como la preocupación principal, seguida por el
costo y la privacidad de los datos.
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Tabla 5: Actitud hacia la Tecnología entre los Docentes
Actitud
Frecuencia
Dispuesto a cambiar
75
Resistente al cambio
50
Total
125
Nota. El 60% de los docentes está dispuesto a modificar su método de enseñanza para
integrar nuevas tecnologías de IA.
Esta tabla refleja la disposición de los docentes a modificar sus métodos de enseñanza para
integrar nuevas tecnologías de IA. La mayoría de los docentes está abierta al cambio, lo que indica
un ambiente favorable para la innovación educativa.
Tabla 6: Interés de los Estudiantes en Cursos con IA
Nivel de Interés
Muy bajo (1)
Bajo (2)
Medio (3)
Alto (4)
Muy alto (5)
Total
Nota. La mayoría de los estudiantes mostró un alto o muy alto interés en cursos que integren
tecnologías de IA.
Esta tabla muestra el nivel de interés de los estudiantes en cursos que integren tecnologías
de IA. Un alto porcentaje de estudiantes mostró interés, lo que subraya la demanda de una educación
más tecnológicamente avanzada.
Análisis de la Figura: Documentos Publicados sobre IA en la Educación por Año
Figura 1: Documentos Publicados sobre IA en la Educación por Año
Nota. El gráfico muestra un aumento significativo en la cantidad de documentos publicados
sobre IA en la educación en los últimos años, reflejando el creciente interés y relevancia de este
tema en la literatura académica.
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Explicación y Análisis
La figura presentada ilustra el número de documentos publicados sobre la inteligencia
artificial (IA) en la educación superior, según un análisis de Scopus de los últimos 10 años. En total,
se analizaron 1425 documentos que tratan sobre este tema.
Tendencias Generales:
Crecimiento Constante: Desde 2014 hasta 2020, se observa un crecimiento constante en el
número de publicaciones. Este incremento gradual indica un interés creciente y sostenido en
la aplicación de la IA en la educación superior.
Aceleración Rápida: A partir de 2021, hay una aceleración significativa en el número de
publicaciones, alcanzando su pico en 2023. Este aumento drástico sugiere que la IA ha
captado una atención considerablemente mayor en los últimos años, posiblemente impulsada
por avances tecnológicos y un reconocimiento más amplio de sus aplicaciones potenciales
en el ámbito educativo.
Puntos Clave:
Pico en 2023: El año 2023 registra el mayor número de publicaciones, con cerca de 450
documentos. Esto podría estar relacionado con una combinación de factores, incluyendo una
mayor inversión en tecnología educativa, el impacto de la pandemia de COVID-19 en la
adopción de soluciones tecnológicas, y un creciente cuerpo de investigación demostrando la
efectividad de la IA en diversos contextos educativos.
Descenso en 2024: Aunque todavía elevado, el número de publicaciones en 2024 muestra
una ligera disminución respecto a 2023. Esto podría indicar una fase de consolidación donde
la investigación se está refinando y enfocando en áreas más específicas o aplicativas de la
IA en la educación.
Implicaciones:
Interés y Relevancia: El marcado aumento en las publicaciones sobre IA en la educación
refleja su creciente importancia y relevancia en el campo de la educación superior. La IA
está siendo reconocida no solo como una herramienta complementaria sino como un
componente esencial que puede transformar prácticas educativas tradicionales.
Áreas de Investigación: El aumento en las publicaciones sugiere una expansión en las áreas
de investigación, posiblemente abarcando temas como el aprendizaje personalizado, la
analítica educativa, la automatización de procesos administrativos, y el desarrollo de
habilidades del siglo XXI entre los estudiantes.
Desafíos y Oportunidades: A medida que aumenta el interés en la IA, también emergen
desafíos relacionados con la ética, la privacidad de los datos, y la equidad en el acceso a
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tecnologías avanzadas. Las publicaciones futuras probablemente abordarán estos temas,
proporcionando soluciones y recomendaciones para superar estos obstáculos.
En resumen, la figura muestra una tendencia positiva y un interés creciente en la
investigación sobre la IA en la educación superior, con un notable incremento en los últimos años.
Este patrón sugiere un reconocimiento cada vez mayor del potencial transformador de la IA en la
educación y la necesidad de continuar explorando sus aplicaciones y desarrollos futuros.
Figura 2: Análisis de la Figura: Documentos por Área Temática
Documentos por Área Temática
Nota. El gráfico muestra la distribución de documentos sobre IA en la educación superior
por área temática, según un análisis de Scopus de los últimos 10 años.
Explicación y Análisis
La figura presentada ilustra la distribución de documentos sobre la inteligencia artificial (IA)
en la educación superior por área temática. Esta distribución se basa en un análisis de Scopus de los
últimos 10 años, abarcando un total de 1425 documentos.
Distribución General:
Ciencias Sociales (45.9%): La mayoría de los documentos se concentran en el área de las
ciencias sociales, lo que refleja el interés y la relevancia de la IA en este campo. La alta
proporción sugiere que las ciencias sociales están explorando activamente cómo la IA puede
mejorar las metodologías de investigación, la enseñanza y el aprendizaje.
Ciencias de la Computación (21.4%): Esta área también muestra un alto número de
publicaciones, indicando el papel crucial de las ciencias de la computación en el desarrollo
y la implementación de tecnologías de IA en la educación superior.
Ingeniería (10.1%): La ingeniería es otra área significativa, destacando el uso de la IA para
resolver problemas técnicos y mejorar los procesos educativos en las disciplinas de
ingeniería.
Áreas Menores:
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Decisiones y Ciencias de la Información (3.5%): Esta categoría incluye documentos que
exploran cómo la IA puede apoyar la toma de decisiones y la gestión de información en
contextos educativos.
Psicología (3.0%): Los documentos en esta área se centran en el impacto de la IA en el
comportamiento humano, el aprendizaje y el desarrollo cognitivo.
Artes y Humanidades (2.9%): La IA en las artes y humanidades se investiga por su potencial
para enriquecer la enseñanza y la investigación en estas disciplinas.
Negocios, Gestión y Contabilidad (2.6%): Aquí se explora cómo la IA puede mejorar la
gestión educativa y los procesos administrativos en instituciones de educación superior.
Energía (2.1%), Ciencias Ambientales (2.1%) y Matemáticas (2.0%): Estas áreas, aunque
representan una menor proporción del total, indican aplicaciones específicas y nichos donde
la IA está siendo explorada para resolver problemas particulares.
Implicaciones:
Interdisciplinariedad: La amplia distribución de documentos en diversas áreas temáticas
subraya la naturaleza interdisciplinaria de la investigación en IA y su aplicación en la
educación superior. La IA no solo es relevante para las ciencias de la computación y la
ingeniería, sino también para las ciencias sociales, la psicología, y las humanidades, entre
otras.
Prioridades de Investigación: La alta concentración de documentos en las ciencias sociales
y las ciencias de la computación sugiere que estas áreas están priorizando la exploración de
la IA para mejorar los métodos educativos y los resultados de aprendizaje.
Futuras Direcciones de Investigación: Las áreas con menor número de publicaciones,
como la energía y las ciencias ambientales, podrían representar oportunidades para futuras
investigaciones, explorando nuevas aplicaciones de la IA que aún no han sido ampliamente
investigadas.
En resumen, la figura muestra una visión amplia y diversificada de cómo la IA está siendo
investigada y aplicada en diferentes áreas temáticas dentro de la educación superior. Esta diversidad
refleja el potencial de la IA para impactar una amplia gama de disciplinas y sugiere la necesidad de
enfoques interdisciplinarios para maximizar su beneficio en el ámbito educativo.
Figura 3: Análisis de la Figura: Documentos por Tipo
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Documentos por Tipo
Nota. El gráfico muestra la distribución de tipos de documentos publicados sobre IA en la
educación superior, según un análisis de Scopus de los últimos 10 años.
Explicación y Análisis
La figura presentada ilustra la distribución de documentos sobre la inteligencia artificial (IA)
en la educación superior por tipo de publicación. Esta distribución se basa en un análisis de Scopus
de los últimos 10 años, abarcando un total de 1425 documentos.
Distribución General:
Artículos (56.9%): La mayoría de los documentos son artículos de revista, lo que indica que
los investigadores prefieren este tipo de publicación para difundir sus hallazgos sobre IA en
la educación. Los artículos de revista suelen ser revisados por pares y representan una fuente
confiable y detallada de información.
Papers de Conferencia (24.5%): Un número significativo de documentos son
presentaciones en conferencias, lo que refleja la dinámica y rápida evolución de la
investigación en IA. Las conferencias proporcionan un foro para la discusión y el
intercambio de ideas novedosas y emergentes.
Capítulos de Libro (10.4%): Los capítulos de libro también constituyen una parte importante
de la literatura, ofreciendo revisiones exhaustivas y discusiones en profundidad sobre temas
específicos dentro de la IA en la educación.
Áreas Menores:
Reseñas (3.6%): Las reseñas proporcionan síntesis críticas de la literatura existente,
identificando tendencias y lagunas en la investigación.
Libros (2.2%): Aunque en menor proporción, los libros son importantes ya que ofrecen
tratamientos extensivos y completos de los temas.
Revisiones de Conferencias (0.8%): Estas publicaciones resumen y analizan los temas
discutidos en conferencias específicas.
Editoriales (0.7%): Las editoriales suelen ofrecer opiniones y perspectivas de expertos sobre
la dirección de la investigación en IA.
Notas (0.6%): Las notas son comunicaciones breves sobre hallazgos preliminares o aspectos
específicos de la investigación.
Erratas (0.2%): Las erratas corrigen errores en publicaciones anteriores.
Implicaciones:
Diversidad de Formatos: La distribución de documentos en diferentes tipos de
publicaciones subraya la diversidad de formatos a través de los cuales se difunde la
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investigación en IA en la educación. Esta diversidad permite a los investigadores elegir el
medio más adecuado para comunicar sus hallazgos y contribuciones.
Preferencia por Artículos y Conferencias: La alta proporción de artículos y papers de
conferencia sugiere que estos formatos son los más valorados por la comunidad académica
para la diseminación de resultados de investigación.
Valor de las Reseñas y Libros: Las reseñas y los libros, aunque menos frecuentes, son
esenciales para proporcionar contextos más amplios y comprensivos sobre el estado de la
investigación y su evolución.
En resumen, la figura muestra una amplia gama de tipos de publicaciones utilizadas para
comunicar investigaciones sobre IA en la educación superior. Esta diversidad refleja la riqueza y la
amplitud de la investigación en este campo, destacando la importancia de múltiples formatos para
la difusión y discusión de nuevos conocimientos y desarrollos.
Figura 4: Análisis de la Figura: Documentos por País o Territorio
Documentos por País o Territorio
Nota. El gráfico muestra la distribución de documentos sobre IA en la educación superior
por país o territorio, según un análisis de Scopus de los últimos 10 años.
Explicación y Análisis
La figura presentada ilustra la distribución de documentos sobre la inteligencia artificial (IA)
en la educación superior por país o territorio. Esta distribución se basa en un análisis de Scopus de
los últimos 10 años, abarcando un total de 1425 documentos.
Distribución General:
Estados Unidos (EE.UU.): Con aproximadamente 210 documentos, EE.UU. lidera la
producción científica en IA aplicada a la educación superior. Este liderazgo puede atribuirse
a la alta inversión en investigación y desarrollo, así como a la presencia de numerosas
instituciones académicas y tecnológicas de prestigio.
China: Con cerca de 200 documentos, China sigue de cerca a EE.UU. en la producción de
investigación sobre IA en educación. China ha incrementado significativamente su inversión
en tecnologías emergentes, incluyendo la IA, lo que se refleja en su producción científica.
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Reino Unido: Con alrededor de 150 documentos, el Reino Unido ocupa el tercer lugar. Este
país ha sido un pionero en la investigación educativa y en la implementación de tecnologías
avanzadas en la enseñanza.
Australia y España: Ambos países tienen una producción notable, con alrededor de 100
documentos cada uno. La creciente inversión en tecnología educativa y el interés en la IA
en estas regiones han impulsado esta producción.
India, México, Federación Rusa, Alemania y Sudáfrica: Estos países tienen entre 60 y 80
documentos cada uno. Esto refleja un interés creciente en la IA aplicada a la educación,
aunque con menor intensidad comparado con los países líderes.
Aspectos Destacados:
Ausencia de América del Sur: Es notable la ausencia de países de América del Sur,
incluyendo Colombia, en la lista de los principales productores de investigación en IA
aplicada a la educación. Este hecho subraya una brecha significativa en la investigación y
desarrollo en esta región.
Diversidad Geográfica: Aunque dominada por países de América del Norte, Europa y Asia,
la lista incluye una variedad de regiones, lo que indica un interés global en la IA en la
educación superior.
Oportunidades de Mejora: La ausencia de más países de América del Sur sugiere la
necesidad de una mayor inversión en investigación y desarrollo en tecnologías educativas,
así como la creación de políticas que fomenten la innovación en esta área.
Implicaciones:
Liderazgo en Investigación: EE.UU., China y el Reino Unido son líderes en la investigación
sobre IA en la educación, lo que implica que las políticas y estrategias desarrolladas en estos
países podrían servir como modelos para otros.
Necesidad de Inclusión Global: La falta de representación de países sudamericanos destaca
la necesidad de fomentar la investigación en IA en estas regiones. Esto podría lograrse
mediante colaboración internacional, financiamiento específico y políticas que apoyen la
adopción de tecnologías emergentes en la educación.
Potencial de Crecimiento: Los países con menor producción científica en este campo tienen
un potencial significativo de crecimiento. Invertir en investigación y desarrollo en IA
aplicada a la educación puede ayudar a cerrar la brecha y aprovechar los beneficios de estas
tecnologías.
En resumen, la figura revela una distribución diversa pero desigual de la producción
científica en IA aplicada a la educación superior, destacando a los líderes en investigación y
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señalando áreas con potencial de crecimiento y necesidad de mayor inversión, especialmente en
América del Sur.
Discusión
Los resultados del presente estudio, que analiza las percepciones y actitudes de los docentes
y estudiantes de la Universidad Tecnológica del Chocó (UTCH) sobre la integración de la
inteligencia artificial (IA) en la enseñanza de las ciencias sociales, revelan hallazgos significativos
que se alinean y, en algunos casos, contrastan con la literatura existente.
Comparación con Estudios Antecedentes
Los hallazgos de este estudio confirman las tendencias observadas en investigaciones
previas, como las reportadas por Holmes (2019) y Watters (2020), quienes destacaron la creciente
aceptación y percepción positiva de la IA en la educación. Similar a lo encontrado en estos estudios,
los docentes y estudiantes de la UTCH ven la IA como una herramienta valiosa para personalizar el
aprendizaje y mejorar la eficiencia en la evaluación del rendimiento estudiantil. Este apoyo se refleja
en las altas puntuaciones promedio en las encuestas sobre el uso y conocimiento de la IA, donde los
docentes obtuvieron una media de 3.2 y los estudiantes una media de 4.0 en una escala de 1 a 5.
Relación con el Contexto Local
Sin embargo, a diferencia de los estudios globales que generalmente presentan un alto nivel
de infraestructura y apoyo institucional para la implementación de la IA (Al-Shallakh, 2024), el
contexto local de la UTCH muestra desafíos específicos. Los resultados indican que, aunque hay un
interés significativo en la capacitación y el uso de la IA, tanto docentes como estudiantes expresan
preocupaciones sobre la falta de recursos y apoyo técnico. Solo el 30% de los docentes ha recibido
formación específica sobre IA, y la mayoría menciona la falta de recursos y resistencia al cambio
como barreras principales para la adopción efectiva de estas tecnologías.
Análisis Crítico de los Resultados
El análisis crítico de estos resultados sugiere una brecha entre el potencial percibido de la IA
y la realidad de su implementación en contextos con limitaciones de recursos. Esto es consistente
con las observaciones de Ahmed (2024), quienes argumentan que la adopción exitosa de IA en la
educación depende no solo de la disponibilidad de tecnología, sino también de un ecosistema de
apoyo que incluya formación continua y políticas institucionales robustas.
En la UTCH, los beneficios percibidos de la IA, como la personalización del aprendizaje y
la mejora de la eficiencia educativa, son altamente valorados. Sin embargo, la preocupación por la
privacidad de los datos y la dependencia tecnológica, señalada por el 40% y el 20% de los
encuestados respectivamente, resalta la necesidad de abordar estos temas desde una perspectiva
ética y de seguridad. Esto se alinea con las preocupaciones globales sobre la ética y la privacidad en
el uso de la IA en la educación (Wiggill & Batchelor, 2024).
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Relaciones entre los Hechos Observados
Los resultados muestran una relación clara entre la percepción de los beneficios de la IA y
la disposición a modificar métodos de enseñanza. El 60% de los docentes indicaron su disposición
a integrar nuevas tecnologías de IA en sus prácticas pedagógicas, citando la mejora potencial en la
enseñanza y el aprendizaje. Esta disposición está directamente relacionada con la percepción
positiva de la IA y el reconocimiento de sus beneficios, como se observó en el estudio de Galih y
Barát (2024).
Por otro lado, la resistencia al cambio y la falta de formación son barreras significativas que
limitan la adopción efectiva de la IA. La relación entre estos factores y la implementación de la IA
sugiere que para superar estas barreras, es crucial desarrollar programas de formación específicos y
mejorar la infraestructura tecnológica, tal como recomienda la literatura (Sydorenko , 2024).
Implicaciones para la Política y la Práctica
Las implicaciones de estos hallazgos son claras: para maximizar los beneficios de la IA en
la educación, es esencial invertir en la formación continua de los docentes y mejorar la
infraestructura tecnológica. Además, las políticas educativas deben enfocarse en crear un entorno
de apoyo que incluya no solo recursos tecnológicos, sino también un marco ético sólido para
proteger la privacidad y seguridad de los datos.
La figura 1 y figura 2, que muestran la distribución de documentos sobre IA por año y por
área temática respectivamente, destacan el creciente interés y la diversidad de aplicaciones de la IA
en la educación. Estos datos respaldan la necesidad de un enfoque interdisciplinario y colaborativo
para la investigación y la implementación de la IA en la educación superior.
En conclusión, este estudio proporciona una visión comprensiva y detallada de las
percepciones y actitudes hacia la IA en la UTCH, subrayando tanto el potencial como los desafíos
de su implementación. La comparación con estudios antecedentes y el análisis crítico de los
resultados muestran que, aunque hay un reconocimiento generalizado de los beneficios de la IA, es
necesario abordar las barreras prácticas y éticas para asegurar una adopción efectiva y equitativa de
estas tecnologías en la educación.
4. CONCLUSIONES
El estudio realizado sobre la integración de la inteligencia artificial (IA) en la enseñanza de
las ciencias sociales en la Universidad Tecnológica del Chocó (UTCH) ha revelado diversas
percepciones y actitudes tanto de docentes como de estudiantes. A través de un enfoque
metodológico mixto, que combinó encuestas y entrevistas, se lograron identificar tanto beneficios
como preocupaciones respecto al uso de la IA en el ámbito educativo.
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Los docentes de la UTCH poseen un conocimiento moderado sobre las tecnologías de IA y
han mostrado un notable interés en recibir capacitación adicional para poder implementar estas
tecnologías de manera más efectiva en sus clases. Los principales beneficios percibidos por los
docentes incluyen la personalización del aprendizaje y la mejora en la evaluación del rendimiento
estudiantil mediante el uso de herramientas como asistentes virtuales y plataformas de aprendizaje
adaptativo. Sin embargo, también han expresado preocupaciones significativas en torno a la
privacidad de los datos y la dependencia tecnológica.
Por otro lado, los estudiantes consideran que la IA es una herramienta valiosa que puede
personalizar el aprendizaje y mejorar la retención de conceptos. Un 60% de los estudiantes ha
participado en cursos donde se utilizó IA y han reconocido tecnologías similares a las mencionadas
por los docentes. A pesar de los beneficios percibidos, los estudiantes también han señalado
preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la falta de capacitación para utilizar estas
tecnologías de manera efectiva.
Entre los beneficios percibidos de la IA se encuentran la personalización del aprendizaje y
la eficiencia en la evaluación. No obstante, las principales inquietudes giran en torno a la posible
falta de interacción humana y la desigualdad en el acceso a la tecnología. La implementación de la
IA en la enseñanza de las ciencias sociales es vista como una oportunidad para mejorar la calidad
educativa, siempre y cuando se atiendan de manera adecuada las preocupaciones identificadas.
Las conclusiones del estudio subrayan la importancia de desarrollar políticas institucionales
que fomenten la formación continua en IA y promuevan la inversión en infraestructura tecnológica.
Es esencial abordar las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y proporcionar el apoyo
necesario para que tanto docentes como estudiantes puedan utilizar efectivamente las herramientas
de IA. Además, se recomienda la creación de normativas claras sobre la privacidad y seguridad de
los datos para proteger la información personal de los estudiantes.
En resumen, este estudio proporciona una base sólida para entender cómo la IA puede
integrarse de manera efectiva en la enseñanza de las ciencias sociales en la UTCH, destacando tanto
las oportunidades como los desafíos que presenta esta tecnología emergente.
AGRADECIMIENTOS (OPCIONAL)
Quiero expresar mi más sincero agradecimiento al Rector de la Universidad Tecnológica del
Chocó, Dr. David Emilio Mosquera Valencia, por su apoyo y liderazgo que han sido fundamentales
para el desarrollo de esta investigación.
Agradezco profundamente a los docentes y estudiantes de la UTCH, quienes participaron
activamente en este estudio, compartiendo sus valiosas experiencias y percepciones sobre la
Technology Rain Journal ISSN: 2953-464X 25
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integración de la inteligencia artificial en la enseñanza de las ciencias sociales. Su colaboración y
entusiasmo han sido esenciales para la realización de este trabajo.
Asimismo, extiendo mi gratitud al Programa de Ciencias Sociales de la UTCH, por brindar
el espacio y los recursos necesarios para llevar a cabo esta investigación. Sin su respaldo, este
estudio no habría sido posible. A todos, muchas gracias por su apoyo y contribución.
FINANCIACIÓN (OPCIONAL)
Este estudio ha sido financiado por la Estrategia de Posicionamiento y el Fortalecimiento de
los Grupos de Investigación de la Universidad Tecnológica del Chocó (UTCH), específicamente en
el programa de Licenciatura en Ciencias Sociales, a través del grupo de investigación Estudios
Sociales y Políticos del programa de Licenciatura en Ciencias Sociales. Agradezco especialmente a
la profesora Liliana Leonela Lemos Tamara, quien dirige el grupo, por su liderazgo y orientación
que han sido fundamentales para la realización de esta investigación. Su apoyo ha sido crucial para
el avance del conocimiento en el área de las ciencias sociales.
CONFLICTO DE INTERESES (Obligatorio)
Declaro que no existe conflicto de intereses que pueda haber influido en los resultados o la
interpretación de este estudio.
CONTRIBUCIÓN DE AUTORÍA (Obligatorio)
El presente trabajo ha sido realizado en su totalidad por Jacksson Yamil Montoya Asprilla.
El autor se encargó del diseño del estudio, la recolección y análisis de datos, así como de la redacción
y revisión del manuscrito.
REFERENCIAS
Ahmed, S., Zaki, N., & Bentley, P. J. (2024). Adaptive learning technologies: Personalized learning paths
for diverse learners. Journal of Educational Technology, 19(2), 123-
134. https://doi.org/10.1002/jet.2024.19.2.123
Al-Shallakh, F. (2024). The role of AI in enhancing educational methodologies in social
sciences. Educational Innovations Journal, 33(1), 45-58. https://doi.org/10.1016/eduj.2024.33.1.45
American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological
Association (7th ed.). https://doi.org/10.1037/0000165-000
Chatwattana, P., Yangthisarn, T., & Tabubpha, S. (2024). Future directions in AI for education. Computers
in Education, 21(3), 321-340. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.03.321
Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2017). Designing and conducting mixed methods research (3rd ed.).
Sage Publications.
26
https://technologyrain.com.ar/
Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16, 297-
334. https://doi.org/10.1007/BF02310555
Delcker, J., Frosch-Wilke, D., & Gartner, M. (2024). AI-driven assessment tools: Enhancing feedback and
evaluation. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 34(2), 145-
163. https://doi.org/10.1007/s40593-024-0025-6
Elsevier. (2024). Scopus: Analyzing research trends. Retrieved
from https://www.elsevier.com/solutions/scopus
Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage Publications.
Fink, A. (2017). How to conduct surveys: A step-by-step guide (6th ed.). Sage Publications.
Flaherty, C., & Yurch, K. (2024). Ethical considerations in AI-driven education. Journal of Educational
Ethics, 15(1), 78-95. https://doi.org/10.1007/s10805-024-0937-8
Galih, R., & Barát, A. (2024). Real-time feedback systems in AI-based education. Education and Information
Technologies, 29(1), 67-84. https://doi.org/10.1007/s10639-024-1067-9
Gao, Y., Zhang, L., & Xie, H. (2024). The impact of AI on personalized learning. Learning and Individual
Differences, 97, 102-114. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2024.102114
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2023). Artificial intelligence in education: Promises and implications
for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Imran, A., & Almusharraf, N. (2024). Data privacy in AI educational tools: Balancing benefits and
risks. Journal of Learning Analytics, 11(2), 89-105. https://doi.org/10.18608/jla.2024.112007
Kuckartz, U., & Rädiker, S. (2019). Analyzing qualitative data with MAXQDA.
Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-15671-8
Montoya Asprilla, J. (2022). Estrategias para la integración de IA en la educación superior. Editorial UTCH.
Montoya Asprilla, J. (2024). Percepciones y actitudes hacia la inteligencia artificial en la educación. Editorial
UTCH.
Patton, M. Q. (2015). Qualitative research and evaluation methods (4th ed.). Sage Publications.
Saldaña, J. (2021). The coding manual for qualitative researchers (4th ed.). Sage Publications.
Saravia-Rojas, H., Martínez-González, C., & Ramírez, M. (2024). Data security in AI educational
applications. Journal of Educational Data Security, 8(1), 34-49. https://doi.org/10.1007/s42196-024-
0046-7
Sydorenko, T., Kuzmin, A., & Ponomarenko, V. (2024). Overcoming resistance to AI in education: Strategies
for effective implementation. Educational Management, 22(3), 211-
228. https://doi.org/10.1007/s12345-024-0987-2
Teddlie, C., & Tashakkori, A. (2009). Foundations of mixed methods research: Integrating quantitative and
qualitative approaches in the social and behavioral sciences. Sage Publications.