Revista Neosapiencia ISNN 3091-1982. Enero - junio 2026. Vol. 4, Núm.1, P. 310-325.
Competencias pedagógicas para la era de la inteligencia
artificial: estudio sobre las prácticas docentes emergentes en
instituciones educativas
Pedagogical competencies for the age of artificial intelligence: a study
on emerging teaching practices in educational institutions
-Fecha de recepción: 08-12-2025 -Fecha de aceptación: 29-12-2025 -Fecha de publicación: 03-03-2026
Diana Carolina Bustamante Armijos
Investigador Independiente, Galápagos Ecuador
carolinabustamante060@gmail.com
https://orcid.org/0009-0008-3645-1950
Josselyn Tamara León Orejuela
Investigador Independiente, Galápagos Ecuador
j.lo_2515@live.com
https://orcid.org/0009-0000-1739-6265
Rolando Jacinto Jijón Vásquez
Investigador Independiente, Imbabura Ecuador
rolojijon_90@hotmail.com
https://orcid.org/0000-0003-2903-1081
Carmen Alicia Badillo Estrada
Investigador Independiente Chimborazo Ecuador
carmenbadillo972@gmail.com
https://orcid.org/0009-0002-7104-6666
Martha Cecilia Montero Estrada
Investigador Independiente, Quito Ecuador
moesmace@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0006-5137-1639
Resumen
La expansión acelerada de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo exige redefinir las
competencias pedagógicas necesarias para que los docentes puedan integrar estas tecnologías de
manera ética, crítica y efectiva. El presente estudio tiene como objetivo identificar y caracterizar
las competencias pedagógicas emergentes requeridas en la era de la IA, considerando tendencias
internacionales, latinoamericanas y ecuatorianas, e incorporando datos empíricos provenientes de
instituciones educativas locales. Se desarrolló una revisión sistemática siguiendo el método
PRISMA, analizando literatura científica publicada entre 2020 y 2025, complementada con
información descriptiva de 4 unidades educativas ecuatorianas que incluyen 50 docentes. Los
resultados muestran que solo el 40 % de los docentes ha recibido capacitación formal en IA
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educativa, lo cual evidencia brechas significativas en formación y actualización profesional. Los
hallazgos internacionales coinciden en la necesidad de fortalecer competencias como
alfabetización digital crítica, ética en IA, diseño pedagógico adaptativo y colaboración humano-
máquina. En contraste, en América Latina y Ecuador persiste una brecha estructural en formación
docente, acceso tecnológico y modelos institucionales. Se concluye que la formación continua, la
creación de marcos de competencias para IA y la incorporación de políticas institucionales son
fundamentales para avanzar hacia una integración pedagógica pertinente y equitativa.
Palabras claves: Competencias pedagógicas; inteligencia artificial educativa; formación
docente; alfabetización digital crítica; integración tecnológica
Abstract
The accelerated expansion of Artificial Intelligence (AI) in education requires redefining the
pedagogical competencies teachers need to integrate these technologies in ethical, critical, and
effective ways. This study aims to identify and characterize the emerging pedagogical
competencies required in the AI era, considering international, Latin American, and Ecuadorian
contexts, while incorporating empirical data from local educational institutions. A systematic
literature review was conducted following the PRISMA methodology, analyzing scientific
publications from 2020 to 2025, complemented by descriptive data from 4 educational institutions
in Ecuador involving 50 teachers. Findings indicate that only 40% of teachers have received formal
training related to AI in education, revealing significant gaps in professional development and
technological preparedness. International evidence highlights the need for competencies such as
critical digital literacy, AI ethics, adaptive instructional design, and human–machine collaboration.
In contrast, Latin American and Ecuadorian contexts exhibit structural deficiencies in teacher
training, technological access, and institutional frameworks. The study concludes that continuous
professional development, the creation of AI-specific competency frameworks, and the
establishment of institutional policies are essential to foster relevant, equitable, and pedagogically
grounded AI integration within educational environments.
Keywords: pedagogical competencies; educational artificial intelligence; teacher training; critical
digital literacy; technology integration
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Introducción
El contexto educativo contemporáneo se encuentra inmerso en una transformación profunda,
impulsada por la creciente integración de la inteligencia artificial (IA) en los procesos de
enseñanza-aprendizaje (U.S. Department of Education, 2023). Esta integración plantea retos y
oportunidades sin precedentes para la labor docente. En este sentido, las competencias
pedagógicas, en alguna medida, son la capacidad para comprender a los estudiantes e implica la
edificación del conocimiento para que se consiga perfiles de egreso de alta competitividad (Sosa,
2024). También Fernández Sosa y Carrizales Garabito (2024) sostienen que las competencias
pedagógicas inciden de manera directa en los procesos formativos del estudiantado.
Otras investigaciones señalan que las competencias pedagógicas actuales incluyen la capacidad de
diseñar experiencias de aprendizaje centradas en el estudiante, integrar herramientas tecnológicas
con intención formativa, reflexionar sobre el impacto pedagógico de las decisiones docentes, y
adaptar estrategias según necesidades específicas. Además plantean que la competencia docente
integra dimensiones cognitivas, emocionales, éticas y tecnológicas Darling-Hammondet al.
(2021).
En esta era la inteligencia artificial representa además una serie de aspectos que se complementan
unos a otros, son un conjunto de conocimientos, habilidades, actitudes y valores que los docentes
necesitan para gestionar entornos educativos mediados por IA incluyendo la alfabetización digital
crítica, la ética del uso de la IA, la capacidad de diseño de instrucción adaptativa, el trabajo
colaborativo humano-máquina y una reflexión constante sobre el impacto de la tecnología en los
procesos de aprendizaje (UNESCO, 2024).
Asi lo demuestran las recientes investigaciones que se han realizado a nivel internacional, los
marcos de competencias para docentes en el contexto de IA aún están en fase de desarrollo,
abarcando dimensiones como IA-literacy, IA-aplicación, IA-ética, IA-evaluación y desarrollo
profesional continuo (Filo, 2024; Ren et al., 2025). Asegura (Tan, 2024), que las transformaciones
pedagógicas impulsadas por la inteligencia artificial requieren que el profesorado desarrolle
nuevas formas de mediación didáctica, basadas en la interpretación crítica de datos y la
personalización del aprendizaje, por otro lado, en la investigación de (Vorobyeva et al., 2025), las
pedagogías actuales orientadas por IA exigen que el docente asuma un rol estratégico en la gestión
del aprendizaje, integrando sistemas inteligentes que favorecen la retroalimentación temprana y el
acompañamiento personalizado.
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Asi mismo las experiencias en la región de América Latina, la cual pareciera enfrenta barreras
estructurales como la brecha digital, la carencia de infraestructura adecuada y el déficit en la
formación docente, lo que limita la adopción significativa de la IA en el aula (OEI/ProFuturo,
2025). Desde el contexto en Ecuador, los estudios muestran que aunque la IA es reconocida como
emergente en educación, existen vacíos en políticas, formación sistemática y competencias
digitales del profesorado (SIJIS Ecuador, 2024).
De igual modo, destaca los argumentos de (Velásquez-Albarracín, 2025), quien dice que los
docentes ecuatorianos reconocen que la incorporación de la inteligencia artificial transforma los
enfoques pedagógicos tradicionales, al exigir prácticas más reflexivas, éticas y orientadas a la
personalización del aprendizaje, así mismo (González-Velasco et al., 2024), aseguran que en
Ecuador, la incorporación pedagógica de herramientas basadas en inteligencia artificial se
encuentra condicionada por la limitada formación docente y la ausencia de modelos pedagógicos
que guíen su aplicación efectiva en el aula.
Es importante destacar, la relevancia social que tiene este artículo, el cual contribuye a la equidad
educativa y a la preparación de ciudadanos que van en vías a vivir en un mundo dominado por IA;
así mismo, su relevancia práctica se enfoca a orientar sobre la importancia de la formación
docente, la institucionalización de marcos de competencias y el diseño de intervenciones
pedagógicas efectivas; la relevancia metodológica se justifica al aplicar una revisión sistemática
con enfoque educativo-tecnológico; y la relevancia investigativa se expresa en colmar un vacío en
la literatura que vincula competencias pedagógicas emergentes con IA en contextos
latinoamericanos y ecuatorianos.
La justificación principal de esta investigación surge de la necesidad de comprender y fortalecer
las capacidades didácticas que el profesorado requiere ante la rápida presencia de sistemas basados
en inteligencia artificial dentro de los espacios educativos. Los análisis internacionales advierten
que los sistemas escolares deben prepararse para escenarios donde la IA transforme la manera en
que se enseña, se valora el aprendizaje y se gestionan los procesos formativos (U.S. Department
of Education, 2023). En la región latinoamericana, esta transformación se enfrenta a diferencias
estructurales relacionadas con conectividad, equipamiento y preparación docente, lo cual dificulta
incorporar herramientas inteligentes en la práctica pedagógica (OEI/ProFuturo, 2025). En el caso
ecuatoriano, estudios recientes muestran interés por incluir IA en las tareas educativas, aunque
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persisten limitaciones en normativas, programas de formación y competencias digitales
especializadas dentro del profesorado (SIJIS Ecuador, 2024).
Esta situación vuelve necesaria revisar de forma organizada los estudios disponibles y
contrastarlos con la información recogida en instituciones del país, con el propósito de generar
aportes que orienten la actualización profesional, las decisiones institucionales y el diseño de
lineamientos educativos acordes con la realidad local.
En tal sentido se establecen como objetivo general, Comprender de manera integral las
competencias pedagógicas que los docentes requieren para la integración efectiva de la inteligencia
artificial en los procesos educativos, a partir del análisis articulado de la evidencia científica
reciente y de los datos obtenidos en instituciones educativas ecuatorianas, de igual forma unos
objetivos específicos: Identificar las competencias pedagógicas vinculadas al uso de la inteligencia
artificial descritas en la literatura científica publicada entre 2020 y 2025. Analizar las tendencias,
brechas y desafíos sobre formación docente en IA en los contextos internacional, latinoamericano
y ecuatoriano. Describir el nivel de capacitación docente en IA en cuatro unidades educativas
ecuatorianas, y Proponer recomendaciones orientadas al fortalecimiento de competencias
pedagógicas para la integración de IA en instituciones educativas. en el Ecuador.
Materiales y Métodos
El presente estudio adoptó un enfoque cualitativo-exploratorio orientado a comprender de manera
integral las competencias pedagógicas requeridas para la integración de la inteligencia artificial en
los procesos educativos. cabe destacar que Flick (2020), señala que un estudio cualitativo–
exploratorio es aquel que permite aproximarse a un fenómeno poco conocido, con el fin de abrir
líneas de comprensión preliminares, identificar dimensiones relevantes y generar conceptos
iniciales que sirvan de base para investigaciones posteriores. Para este autor, estos estudios son
apropiados cuando el tema “no cuenta aún con suficiente desarrollo teórico o empírico”, por lo
que el investigador requiere flexibilidad para descubrir cómo los participantes entienden y
experimentan la realidad investigada. Además, Tracy (2020), afirma que las investigaciones
cualitativas de carácter exploratorio buscan abrir el campo de estudio mediante la indagación
profunda de experiencias, discursos y prácticas, sin imponer categorías previas, con el propósito
de captar la complejidad de fenómenos emergentes. En este tipo de estudios, el objetivo principal
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es “comprender cómo las personas dan significado a situaciones aún poco documentadas” y
generar bases interpretativas que puedan orientar investigaciones posteriores.
Se utilizó un diseño de revisión sistemática, siguiendo las directrices metodológicas propuestas
por Page, M., et al. (2021), quienes aseguran que estas permiten sintetizar la evidencia
investigativa mediante procedimientos rigurosos, transparentes y reproducibles, constituyendo un
estándar en ciencias sociales y de la salud. Este diseño se articuló con un análisis descriptivo, según
Hennink, M., et al. (2022), los análisis descriptivos proporcionan una visión clara de los patrones
presentes en los datos al resumir frecuencias, porcentajes y distribuciones, lo cual es esencial para
comprender fenómenos educativos contemporáneos, es decir, este análisis es complementario ya
que proveniente de datos reales obtenidos en instituciones educativas ecuatorianas, permitiendo
relacionar la evidencia científica con el contexto práctico.
La revisión sistemática se desarrolló bajo el protocolo PRISMA, considerando publicaciones entre
2020 y 2025 en bases de datos académicas como Scopus, Web of Science, SciELO, Redalyc, ERIC
y Google Scholar, tabla 1.
Tabla 1.
Cadenas de búsqueda empleadas
Nº
Base de datos
Cadena de búsqueda
1
Scopus / Web of
Science
“teacher competencies” AND “artificial
intelligence” AND education AND 2020-2025
2
Google Scholar
“competencias docentes” AND “inteligencia
artificial educativa” AND América Latina
3
SciELO / Redalyc
“formación docente” AND “IA educativa”
AND Ecuador
4
ERIC
“digital literacy” AND “AI in education” AND
teacher professional development
Fuente: Elaboración propia
De igual forma se establecieron criterios de inclusión y exclusión relacionados con la pertinencia
temática (competencias docentes, IA educativa, formación docente), actualidad, revisión por pares
y disponibilidad de texto completo, Tabla 2.
Tabla 2.
Criterios de inclusión y exclusión
Tipo de criterio
Descripción
Criterios de inclusión
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Pertinencia temática
Estudios centrados en competencias docentes, inteligencia artificial
educativa, formación docente o alfabetización digital crítica.
Periodo de publicación
Publicaciones comprendidas entre 2020 y 2025.
Tipo de documento
Artículos científicos, revisiones, informes técnicos o
capítulos revisados por pares.
Contexto educativo
Investigaciones realizadas en educación básica,
bachillerato, educación superior o formación docente.
Disponibilidad
Acceso a texto completo para análisis.
Rigor metodológico
Documentos con claridad en métodos, muestra y resultados,
permitiendo su evaluación.
Idioma
Artículos disponibles en español o inglés.
Criterios de exclusión
Desalineación temática
Estudios sobre IA en ámbitos no educativos o sin relación
con competencias pedagógicas.
Antigüedad
Publicaciones anteriores a 2020.
Falta de revisión por
pares
Blogs, notas de prensa, editoriales, tesis no publicadas o
textos sin arbitraje académico.
Bajo rigor
metodológico
Estudios sin descripción de métodos, procedimientos o
análisis.
Duplicados
Documentos repetidos en diferentes bases de datos.
Idioma no accesible
Estudios en idiomas distintos al español o inglés sin
traducción disponible.
Fuente: Elaboración propia
Posteriormente, los documentos incluidos pasaron por un proceso de cribado y análisis temático
figura 1, basado en las orientaciones contemporáneas para síntesis cualitativa (Braun y Clarke,
2022; Sandelowski y Barroso, 2021). Paralelamente, se integraron datos descriptivos derivados de
4 unidades educativas del sistema ecuatoriano, conformadas por 50 docentes, seleccionados
mediante muestreo no probabilístico por conveniencia, siguiendo las recomendaciones
metodológicas para estudios exploratorios (Creswell y Creswell, 2020; Hennink et al., 2022). Los
resultados descriptivos permitieron identificar que solo el 40% había recibido capacitación formal
en IA. La validez del proceso se garantizó mediante revisión experta (validación de contenido) de
la matriz de extracción y triangulación entre fuentes científicas, análisis temático y datos
institucionales. A continuación, se presentan las cadenas de búsqueda empleadas en la revisión
sistemática.
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Figura 1. Procesamiento de la información en la revisión sistemática
Resultados y/o Discusión
En relación a los resultados, estos se presentan de acuerdo con los objetivos específicos y se
articulan tanto con los hallazgos provenientes de la revisión sistemática como de los datos
descriptivos obtenidos en las cuatro unidades educativas ecuatorianas incluidas en el estudio.
3.1. Resultados del análisis documental
El análisis de las veintinueve publicaciones seleccionadas permitió trazar una visión amplia sobre
las capacidades docentes vinculadas con el uso de sistemas inteligentes en procesos educativos. El
conjunto de estudios permitió construir una perspectiva más profunda y detallada de las
habilidades que se requieren en la práctica formativa actual.
En principio se identificó que la lectura crítica del entorno digital adquiere una función central
para el profesorado. Esta habilidad no se limita al manejo de recursos tecnológicos; exige valorar
la fiabilidad de plataformas basadas en algoritmos, comprender sus límites, interpretar resultados
automáticos y advertir sesgos posibles derivados del diseño de dichos sistemas. La revisión
IDENTIFICACIÓN
•Búsqueda en bases de datos (Scopus, WoS, ERIC, SciELO, Redalyc, Google Scholar)
•Registros identificados: 312
•Eliminación de duplicados: 74
CRIBADO INICIAL
•Registros evaluados por título y resumen: 238
•Registros excluidos por falta de pertinencia temática: 151
•(IA no educativa, tecnología industrial, estudios sin competencias docentes)
ELEGIBILIDAD
•Artículos evaluados en texto completo: 87
•Exclusiones:
•- Estudios sin rigor metodológico: 22
•- Publicados antes de 2020: 14
•- Sin acceso a texto completo: 9
•- No vinculan IA con formación docente: 13
INCLUSIÓN
•Artículos incluidos en la revisión sistemática: 29
•Integración de datos descriptivos complementarios:
•4 unidades educativas (50 docentes)
SINTESIS FINAL
•Análisis temático + análisis descriptivo:
•- Competencias emergentes
•- Brechas formativas
•- Nivel de capacitación (40%)
•- Recomendaciones
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consultada señala que el personal docente necesita desarrollar criterio propio frente a modelos
generativos, herramientas adaptativas y sistemas de análisis automatizado, con el fin de evitar el
uso irreflexivo de sus respuestas.
Luego lo observado se relacionó con la dimensión ética. Las fuentes consultadas otorgan un lugar
destacado al resguardo de la información personal del estudiantado, la comprensión de los efectos
sociales derivados de decisiones asistidas por IA, la detección de prejuicios integrados en sistemas
computacionales y la guía responsable en el uso de tecnologías avanzadas. Este conjunto de
aspectos adquiere mayor fuerza en trabajos provenientes de regiones europeas y asiáticas.
Por otra parte se vinculó con la elaboración de propuestas didácticas que integran herramientas
inteligentes para adecuar trayectorias de aprendizaje, ofrecer retroalimentación automática y
graduar dificultades según las necesidades del grupo estudiantil. Este tipo de habilidad combina
conocimientos pedagógicos, comprensión de datos y sensibilidad hacia las características del
alumnado.
De igual forma, lo observado también se relaciona con la interacción entre docentes y sistemas
inteligentes. Los documentos consultados sostienen que el profesorado requiere adquirir la
capacidad de delegar tareas específicas a la IA como revisiones tempranas, análisis de desempeño
o reconocimiento de patrones, mientras conserva la conducción de procesos que requieren
reflexión, orientación humana y juicio profesional. Esta tendencia respalda modelos educativos
donde el acompañamiento humano continúa siendo la base, aunque con apoyo de herramientas
digitales avanzadas.
Para cerrar, se identificó un interés creciente por mecanismos de valoración apoyados en IA. Estos
mecanismos requieren que el personal docente conozca el funcionamiento de los algoritmos que
corrigen automáticamente, identifique márgenes de error y reconozca la utilidad de estos sistemas
para detectar vacíos de aprendizaje, dificultades persistentes o informes individuales.
En síntesis, la revisión documental permitió confirmar que las capacidades vinculadas con la IA
alcanzan una complejidad considerable. Esto exige procesos formativos continuos, profundos y
adaptados a las exigencias del contexto educativo actual.
3.2. Resultados del análisis descriptivo en Ecuador
El estudio realizado en cuatro centros educativos del país permitió obtener una mirada más precisa
sobre la preparación del profesorado ante la incorporación de recursos basados en inteligencia
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artificial. Las respuestas entregadas por quienes participaron en las consultas aportaron elementos
que ayudan a comprender con mayor claridad la situación actual.
La información recopilada permitió reconocer diferencias amplias en los procesos formativos
recibidos. Aunque una parte del personal, equivalente al cuarenta por ciento, tuvo algún
acercamiento formal a este tipo de herramientas, la profundidad de esas experiencias muestra
contrastes evidentes. Un grupo limitado participó en talleres de iniciación orientados al uso básico
de tecnologías generativas, como asistentes conversacionales o plataformas que producen
contenido automático. Otro segmento accedió a cursos breves centrados en ética digital, sin un
vínculo claro con las prácticas de aula. Una proporción menor tomó parte en espacios formativos
con mayor complejidad, relacionados con el estudio de información educativa, la organización de
actividades personalizadas mediante IA y la elaboración de propuestas pedagógicas apoyadas en
sistemas inteligentes. Este escenario evidencia un interés inicial, aunque la preparación
especializada permanece dispersa.
La información apunta también a una distancia evidente entre las demandas actuales y las
habilidades que el profesorado afirma poseer. La mayoría señaló sentirse poco preparado para
incorporar IA en actividades de aula, como la creación de tareas ajustadas a las características del
alumnado, el empleo de mecanismos de retroalimentación automática, la lectura de información
producida por sistemas inteligentes y la aplicación de criterios éticos referidos a protección de
datos, sesgos o seguridad digital. Para una parte importante del personal docente, estas
herramientas tienen un uso asociado principalmente a actividades individuales, como generar ideas
o crear resúmenes, sin una relación directa con innovaciones en la práctica pedagógica.
Los testimonios recogidos muestran además un conjunto de obstáculos que influyen en este
panorama. Entre ellos destacan la ausencia de lineamientos institucionales para orientar el uso
responsable de sistemas inteligentes, la falta de infraestructura adecuada, incluida conectividad
inestable y limitaciones en el acceso a dispositivos y la carencia de apoyo técnico o pedagógico
que acompañe al profesorado en el proceso de incorporación de estos recursos. Estas condiciones
dificultan la aplicación práctica de los conocimientos adquiridos incluso por quienes han
participado en alguna instancia formativa.
Las percepciones sobre la IA revelan una disposición favorable entre gran parte del profesorado,
cercana al setenta y ocho por ciento, aunque acompañada de inquietudes visibles. Entre ellas se
encuentran el temor a la sustitución de funciones docentes, la preocupación por la autenticidad del
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trabajo estudiantil, interrogantes vinculadas con privacidad o plagio y dudas sobre los efectos de
estas herramientas en los procesos de valoración educativa. Esta combinación de apertura y
reservas refleja las tensiones propias de los periodos de cambio tecnológico dentro del ámbito
escolar.
En relación a la discusión los hallazgos obtenidos, permiten interpretar de manera articulada el
conjunto de competencias pedagógicas que se requieren para enfrentar los desafíos educativos
asociados al uso de inteligencia artificial. La evidencia internacional ya advertía que la expansión
de tecnologías inteligentes transformaría la enseñanza, la evaluación y la gestión del aprendizaje
(U.S. Department of Education, 2023), y los resultados de este estudio confirman la vigencia de
dicha proyección. En efecto, las competencias identificadas en la literatura coinciden con lo
planteado por Sosa (2024) y por Fernández Sosa y Carrizales Garabito (2024), quienes sostienen
que la labor docente exige capacidades complejas que inciden directamente en la formación
profesional del estudiantado.
También los resultados documentales recuperados en este estudio se alinean con los
planteamientos de Darling-Hammond et al. (2021), al demostrar que las pedagogías actuales
requieren que el profesorado desarrolle habilidades cognitivas, emocionales y éticas que sustenten
procesos formativos centrados en el estudiante. Esta perspectiva se fortalece con lo planteado por
la UNESCO (2024), entidad que incorpora dentro de las competencias docentes la alfabetización
digital crítica, la ética algorítmica y la capacidad de diseñar experiencias de aprendizaje
adaptativas apoyadas en IA. La convergencia de estos marcos evidencia que la competencia
docente, en la era digital, implica mucho más que el dominio instrumental: requiere juicio
profesional, reflexión ética y toma de decisiones informadas.
El estudio incorpora, además, aportes de investigaciones recientes que profundizan la comprensión
de estas competencias. Filo (2024) y Ren et al. (2025) muestran que las competencias emergentes
asociadas a IA incluyen dimensiones como IA-literacy, aplicación pedagógica, criterios éticos y
capacidad evaluativa. Esta categorización se articula con lo analizado por Tan (2024), quien
sostiene que la mediación didáctica en entornos mediados por IA requiere interpretar información
generada algorítmicamente y diseñar aprendizajes personalizados. Asimismo, los planteamientos
de Vorobyeva et al. (2025) se reflejan en los resultados del presente estudio, al señalar que las
pedagogías guiadas por IA promueven un rol docente estratégico, orientado al acompañamiento
inteligente y la provisión de retroalimentación temprana.
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Al contrastar estos marcos y avances internacionales con el contexto latinoamericano y
ecuatoriano, se observa un desfase evidente. Tal como señala OEI/ProFuturo (2025), la región
enfrenta brechas estructurales asociadas a infraestructura insuficiente, conectividad y carencias en
la formación docente sistemática, situación que quedó reflejada en los resultados descriptivos:
únicamente el 40% de los docentes ecuatorianos ha recibido formación formal en IA. Estas cifras
coinciden con lo documentado por SIJIS Ecuador (2024), donde se reporta un escenario
caracterizado por vacíos institucionales, ausencia de lineamientos normativos y debilidades en
competencias digitales avanzadas.
De igual forma las revelaciones institucionales se corresponden con lo sugerido por Velásquez-
Albarracín (2025), quien afirma que el profesorado ecuatoriano reconoce transformaciones
sustantivas en los enfoques pedagógicos derivados de la IA, lo que exige prácticas más reflexivas,
éticas y personalizadas. Del mismo modo, González-Velasco et al. (2024) señalan que las
limitaciones en infraestructura y formación docente condicionan de manera directa la adopción de
herramientas inteligentes en el aula. En los resultados de este estudio, estas limitaciones se
expresan en tres dimensiones centrales: insuficiencia tecnológica, ausencia de políticas
institucionales y falta de acompañamiento técnico-pedagógico.
La integración de la evidencia sistemática y los datos descriptivos permite concluir que la
preparación docente aún se encuentra en una fase inicial, enfocada mayoritariamente en
habilidades básicas, mientras que los elementos éticos, didácticos y analíticos continúan poco
desarrollados. Este vacío formativo coincide con los planteamientos de UNESCO (2024) y
Darling-Hammond et al. (2021), quienes insisten en la necesidad de una formación docente
profunda que responda a entornos inteligentes, dataficados y altamente dinámicos.
Finalmente, la discusión confirma que la integración pedagógica de la IA en Ecuador requiere más
que infraestructura: demanda un cambio paradigmático en la cultura profesional docente, una
actualización continua alineada con marcos internacionales y la consolidación de políticas que
orienten prácticas responsables y contextualizadas. Lo observado en este estudio se suma a un
consenso creciente: sin desarrollo profesional sostenido, sin fortalecimiento ético y sin marcos de
competencias, la IA corre el riesgo de reproducir inequidades y limitar su potencial transformador
en los procesos educativos.
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Conclusiones
En relación a las conclusiones de la presente investigación, las mismas permiten afirmar que se
alcanzó el propósito general, al lograr un juicio de las capacidades pedagógicas que requieren los
docentes para incorporar sistemas basados en inteligencia artificial dentro del ámbito educativo.
La revisión organizada de trabajos especializados junto con la información recabada en
instituciones del país permitió reconocer que la incorporación adecuada de estas tecnologías exige
destrezas complejas que superan el simple manejo de recursos digitales.
El análisis de documentos académicos permitió ubicar un conjunto de habilidades prioritarias,
entre ellas la lectura crítica del entorno digital, la orientación ética en el uso de sistemas
inteligentes, la creación de propuestas didácticas ajustadas a recursos automatizados, la
interpretación de información producida por algoritmos y la interacción funcional entre el trabajo
docente y estos sistemas. Dichas áreas mostraron la necesidad de que el profesorado adopte un
papel más reflexivo, estratégico y consciente frente a los retos que imponen los entornos digitales
actuales.
Al contrastar esta información con los datos recopilados en instituciones ecuatorianas, se observó
una distancia considerable entre las demandas formativas sugeridas por la literatura especializada
y la preparación con la que cuenta el personal docente. El hecho de que solo el 40%199 del
profesorado haya tenido acceso a procesos formativos en IA evidencia limitaciones en la
actualización profesional, en los recursos tecnológicos disponibles y en la orientación que ofrecen
los centros educativos. Esta realidad restringe la posibilidad de transformar las prácticas educativas
y de incorporar nuevos métodos apoyados en sistemas inteligentes.
La perspectiva se vuelve más compleja al observar que gran parte de las actividades formativas se
concentra en el dominio básico de herramientas generativas, sin tomar en cuenta los temas
centrales como la reflexión ética, la toma de decisiones informadas o la comprensión de los
mecanismos que utilizan los modelos algorítmicos. De tal manera que la falta de complejidad se
convierte en obstáculo para la adopción de prácticas pedagógicas ajustadas a las exigencias
actuales.
Ante este escenario, resulta necesario algunas recomendaciones para que las instituciones
establezcan lineamientos claros en la estructurar de las capacidades docentes vinculadas con el uso
de IA, implementen procesos de formación continua que integren criterios éticos y pedagógicos y
refuercen los recursos técnicos que requieren los centros educativos. De igual forma, se vuelve
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indispensable generar políticas internas que acompañen de manera sistemática la integración
responsable de este tipo de tecnologías.
En conjunto, la información obtenida permite afirmar que la adopción de sistemas inteligentes en
entornos educativos implica una transformación profunda de la labor docente. Este proceso
demanda una revisión de los roles tradicionales, la creación de estrategias didácticas renovadas y
el fortalecimiento de las capacidades analíticas del profesorado. Solo a través de la consolidación
de estas habilidades será posible avanzar hacia una educación pertinente, con orientación ética y
adaptada a las dinámicas de la era digital.
Referencias
Braun, V., y Clarke, V. (2022). Thematic Analysis: A Practical Guide. SAGE Publications.
Creswell, J. W., y Creswell, J. D. (2020). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed
Methods Approaches (5th ed.). SAGE
Darling-Hammond, L., Flook, L., Cook-Harvey, C., Barron, B., & Osher, D. (2021). Educator
competencies for the digital age. Learning Policy Institute.
Fernández Sosa, L. E., & Carrizales Garabito, N. D. (2024). Competencias pedagógicas de los
docentes y su influencia en la formación profesional de los estudiantes en la Escuela
Profesional de Ingeniería Comercial de la Universidad José Carlos Mariátegui de
Moquegua en 2019. Ciencias de la Educación. (Artículo recibido el 30 de noviembre de
2023, aceptado el 22 de diciembre de 2023 y publicado el 3 de enero de 2024).
Filo, Y. (2024). Marco de competencias docentes para la integración de la inteligencia artificial.
https://eurodljournal.com/articles/140/files/6808dfe154065.pdf
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Estrada
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