Implicaciones de la Inteligencia Artificial en la Educación
Secundaria: Perspectivas y Desafíos Éticos
Juan David Bettín Hoyos1 y Luis Guillermo Quintero Galbán2
1Doctorado en Educación, Universidad Metropolitana de Educación, Ciencia y Tecnología, Panamá-Panamá
2Doctorado en Ciencias Políticas y Ciencias Sociales, Universidad Rafael Belloso Chacín, Maracaibo-Venezuela
La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el nivel de la educación secundaria, ha generado tensión en cuanto
a las oportunidades y los riesgos de su uso, llevando a plantearse la problemática de si fortalece o socava el desarrollo
del pensamiento crítico en los estudiantes. El propósito del presente trabajo es analizar las diferentes posturas que hay
sobre la implementación de la inteligencia artificial frente a su pertinencia o no en las escuelas. La metodología
utilizada tuvo un enfoque cualitativo, de revisión documental, bajo un diseño protocolario PRISMA, de alcance
descriptivo e interpretativo. Inicialmente se identificaron 80 registros en bases de datos como Scopus, Dialnet, Redalyc
y repositorios (tesis doctorales), de los cuales se seleccionó un corpus de 17 estudios bajo los criterios de idoneidad, a
saber: la IA generativa en educación, el enfoque en nivel de secundaria y que las publicaciones fueran cercanas al año
2022. El análisis contrastó los marcos normativos internacionales hasta la fecha y aborda la divergencia de las distintas
posturas. En conclusión, se encuentra que es imperativo que haya una mediación pedagógica pertinente entre maestro-
alumno y que la alfabetización digital docente no es negociable si se desea lograr que la IA actúe como colaboradora
en la construcción de conocimiento sin sustituir el juicio autónomo de los estudiantes.
Palabras clave: inteligencia artificial, enseñanza secundaria, pensamiento crítico, ética de la ciencia
Implications of Artificial Intelligence in Secondary Education: Perspectives and Ethical
Challenges
The integration of Artificial Intelligence (AI) at the secondary education level has generated tension regarding the
opportunities and risks of its use, leading to the question of whether it strengthens or undermines the development of
critical thinking in students. The purpose of this study is to analyze the different perspectives on the implementation of
artificial intelligence and its relevance in schools. The methodology employed a qualitative, documentary review
approach, using a PRISMA protocol design with a descriptive and interpretive scope. Initially, 80 records were
identified in databases such as Scopus, Dialnet, Redalyc, and repositories (doctoral dissertations). From these, a corpus
of 17 studies was selected based on the following suitability criteria: generative AI in education, a focus on the secondary
level, and publications close to 2022. The analysis compared the international regulatory frameworks to date and
addressed the divergence of the different positions. In conclusion, it is found that relevant pedagogical mediation
between teacher and student is imperative, and that digital literacy for teachers is non-negotiable if AI is to act as a
collaborator in knowledge construction without replacing students' autonomous judgment.
Keywords: artificial intelligence, secondary education, critical thinking, ethics of science
Nota de autores
Juan David Bettín Hoyos https://orcid.org/0000-0002-9190-5678 email: lmbs19@hotmail.com
Luis G. Quintero Galván https://orcid.org/0000-0002-7819-8753 email: iapadilla@mail.uniatlantico.edu.co
Los autores declaran no tener conflicto de interés relacionado con la elaboración del presente trabajo.
Fecha de recibido: 20-03-2026 ~ Fecha de Evaluado: 23-04-2026 ~ Fecha de Aceptado: 12-05-2026
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.20583290
e-ISSN 2731-2429 – Depósito legal ZU2021000152
Vol. 33(1) enero – junio 2026
https://produccioncientificaluz.org/index.php/encuentro
Introducción
La llegada de la Inteligencia Artificial (IA) a la sociedad actual ha permitido observar lo
rápido que pueden avanzar los procesos que antes requerían mucho tiempo en campos como la
productividad, los procesos administrativos, la investigación científica, el desarrollo de software y
tecnología, entre otros que requieran automatizaciones (Bolaño García & Duarte Acosta, 2024).
Por esta situación, lo que convoca a esta revisión y análisis temático, es la implicación que ha
tenido en la educación, específicamente en el nivel de la secundaria relacionado con las
oportunidades que ha brindado en el desarrollo del pensamiento crítico. No obstante, también se
ha generado una fuerte tensión frente a los riesgos que la IA trae consigo para las aulas de clases
(Bustamante Bula & Camacho Bonilla, 2024).
La tensión que se observa como producto de las posturas polarizadas, parte de que un lado
piensa que el uso de la tecnología, específicamente la IA, resulta en fortalecimiento del
pensamiento crítico en el proceso de aprendizaje y de otro, quienes aducen que terminará por
atrofiar la capacidad de pensar por sí solo al estudiantado. No cabe duda de que, implementar
herramientas nuevas supone un reto para todos, pues significa actualizarse. Jay-Vanegas et al.
(2024) plantean que es imperativo capacitarse y orientarse en la dirección que vaya marcando la
evolución inexorable de la capacidad humana, incluyendo las necesidades y exigencias de los
jóvenes en la era digital.
Por lo tanto, a los docentes la misma demanda educativa los obliga a repensar la metodología
de su práctica pedagógica, adaptándose a la actualidad, en facetas como el diseño curricular y la
evaluación de los procesos de aprendizaje. Esta última debe analizarse desde los diseños
curriculares actuales, que deberían medir la capacidad en la que los estudiantes afrontan situaciones
problemas para darle solución con los saberes y aprendizajes obtenidos en el aula. En consecuencia,
la pregunta que los docentes se hacen hoy es; ¿hasta dónde llevará el uso indiscriminado,
irresponsable y poco ético de la inteligencia artificial generativa?
Así, escenario global de la actualidad ha presenciado un vertiginoso crecimiento de la IA y
ha modificado de manera profunda los entornos educativos, abriendo paso a nuevas oportunidades,
pero también a desafíos sin precedentes en el desarrollo de competencias críticas. En muchos
países, especialmente aquellos en vía de desarrollo, el acceso y la utilización de herramientas
basadas en IA dentro de las aulas se ha vuelto cada vez más extendido.
En regiones como América Latina y, en particular, en Colombia, este fenómeno cobra fuerza
producto de iniciativas tanto estatales como privadas que promueven la formación docente y la
implementación de plataformas tecnológicas en distintos territorios y sectores poblacionales.
Organismos internacionales como la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la
Ciencia y la Cultura, UNESCO (2024), han hecho énfasis en la urgencia de que los sistemas
educativos fortalezcan capacidades relacionadas con el pensamiento crítico y la alfabetización
digital, pues dichas habilidades son fundamentales para enfrentar los dilemas éticos, cognitivos y
sociales que trae consigo la IA.
En ese mismo sentido, los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), plantean en su numeral
4 que la educación debe garantizarse de calidad, así como la inclusión y la equidad. Sin embargo,
no menciona específicamente a la inteligencia artificial dado que los ODS entraron en vigor en
2016, pero al analizar las metas 4.4 y 4.7, se observa que se pretende formar ciudadanías globales
que sean competentes para el trabajo que se traduce en la sostenibilidad del desarrollo (Naciones
Unidas-CEPAL, 2019). Esto permitió que la UNESCO (2019), potenciara implícitamente el ODS
4 con la vinculación de la IA, argumentando que esta debe permitir cerrar las brechas de acceso
que todavía son una realidad. Pero también advierte que, la inteligencia artificial puede estandarizar
el pensamiento y reducir la diversidad cultural.
En vista de lo anterior, se entiende que las tecnologías deben actuar sinérgicamente con el
ODS en cuestión, porque se espera que los estudiantes desarrollen competencias para la ciudadanía
global trascendiendo de un mero uso instrumental hacia uno con enfoque social y ético. Lograr
esto implica que la educación no se separe de los avances tecnológicos que trae consigo la IA, sino
que se utilice de manera responsable, así como crítica, en los entornos educativos partiendo de la
premisa que esta debe servirle al ser humano, no al revés. Por consiguiente, el propósito del
presente trabajo es analizar las diferentes posturas que hay sobre la implementación de la
inteligencia artificial frente a su pertinencia o no en las escuelas; es decir, la conveniencia o no
abrirle las puertas a esta nueva tecnología, caracterizando el estado actual del conocimiento
existente y a su vez, analizando de manera crítica los aportes teóricos encontrados.
Fundamentación Teórica
El Parlamento Europeo (2024), ha dado un paso adelante con la Ley de inteligencia artificial
que busca regular el uso de la IA a través de un marco normativo en aras de mitigar los riesgos y
proteger los derechos fundamentales. También define las obligaciones específicas para los
proveedores de modelos de IA para uso general.
El documento citado aporta a la presente investigación una visión general de lo que se conoce
como alto riesgo en el uso de ciertos sistemas de IA, como aquellos que pretendan inferir en las
emociones de una persona en los centros educativos, o que quieran evaluar los resultados del
aprendizaje y sistemas destinados a supervisar la detección de comportamientos en los exámenes
en las escuelas. Ante esto, se puede decir que la situación que se aborda en la Unión Europea, gira
en torno a proteger a los estudiantes de que se les vulnere derechos fundamentales y no se enfoca
en cómo estos pueden mejorar o empeorar el pensamiento crítico.
En el contexto Latinoamericano y en países de la Organización para la Cooperación y el
Desarrollo Económicos (OCDE), Arias-Ortiz y Giambruno (2025), a través del análisis de la
encuesta Estudio Internacional sobre la Enseñanza y el Aprendizaje (Teaching and Learning
International Survey. TALIS, por sus siglas en inglés), sistematizaron varias temáticas de interés
en lo referente al uso que se le está dando a la IA, pudiendo observar en sus hallazgos, que países
como Costa Rica, Colombia, Brasil y Chile han implementado esta nueva tecnología, aunque
persisten barreras como la poca formación docente, donde más del 60% aduce que tienen
dificultades por falta de conocimientos y de las habilidades necesarias para enseñar a los
estudiantes haciendo uso de la IA, además de las infraestructuras de los entornos educativos poco
adecuadas.
En comparación con países como Francia y Japón, en Colombia se reporta una actitud más
abierta hacia el uso de la IA (Arias-Ortiz & Giambruno, 2025). No obstante, lo paradójico es que
en los países de Latinoamérica persisten mayores restricciones para los estudiantes debido a las
limitaciones de las normativas y políticas escolares, que algunos maestros encuestados argumentan
que es para evitar riesgos como el plagio o la suplantación de trabajos.
Referente a la parte normativa, la Cumbre Ministerial y de Altas Autoridades de América
Latina y el Caribe (2023), a diferencia del Parlamento Europeo, no tiene una ley regulatoria, sino
que se centra en normas blandas que priorizan el uso adecuado que se debe tener con la IA, como
la protección de la vida privada, datos personales y surgimientos de nuevas desigualdades.
Adicionalmente, promueve la implementación de políticas robustas frente al uso seguro, ético y
responsable, dejando aprobado el establecimiento de un grupo de trabajo con miras a la creación
de un Consejo intergubernamental de inteligencia artificial para América Latina y el Caribe.
En currículos como el colombiano, según la Ley 115 denominada Ley General de Educación
(Congreso de la República de Colombia, 1994), se debe promover la formación integral del
estudiante, y el Decreto 1290 (2009), que regula la evaluación del aprendizaje, define que esta
valorará los procesos, desempeños y avances del desarrollo personal. Esto es, que se evalúa por
competencias para que los estudiantes adquieran pensamiento crítico y habilidades para
determinadas situaciones, lo que implica pensar por sí mismos, efectuar procesos autónomos y a
la vez democráticos, tener juicios fundamentados, entre otras competencias.
Frente al aspecto ético del uso de la IA en entornos educativos, pasa más por un tema de
concienciación, puesto que como se mencionó, es necesario apropiarse de esta nueva tecnología
en vez de estigmatizarla y mucho menos eliminarla de las escuelas (Santana-Soriano & Baez-
Vizcaíno, 2025). Entender que puede ser una ayuda para mejorar la eficiencia de los trabajos como
búsqueda de fuentes bibliográficas que aporten al proyecto o problema que se aborde en las
escuelas en las diferentes materias; no significa que todo lo deba hacer la IA, sino que haya un
razonamiento de hasta dónde el estudiante se permite pensar por sí mismo y no perder su facultad
natural otorgándosela a una máquina basada en algoritmos.
Santana-Soriano y Baez-Vizcaíno (2025), añaden que este asunto debe abordarse a través de
una mejor familiarización y experiencia con la IA generativa, o lo que Selwyn (2019), propone
desde la alfabetización digital de los docentes en primer lugar, para que puedan fungir un rol de
mediadores o gestores de los procesos de enseñanza y aprendizaje, planteando con ello, la
necesidad de formarse continuamente en las tecnologías actuales y emergentes.
En concordancia, se convierte en un reto para el maestro poder hacer uso de manera idónea
y ética de las herramientas y avances tecnológicos como la IA en su práctica pedagógica de aula
con el fin de formar personas competentes para la sociedad que aclama sujetos críticos,
democráticos y participativos a pesar de las adversidades que tiene la educación en materia de
infraestructura. Lo que llama la atención de todo esto, es la capacidad de los docentes colombianos,
que según Arias-Ortiz y Giambruno (2025), 7 de cada 10 no se rinde ante estas dificultades porque
entienden que la IA ayuda a potenciar procesos desde las adaptaciones temáticas, preparación de
materiales y optimización de tiempos en asuntos administrativos. Sin embargo, la encuesta también
arrojó que 7 de cada 10 docentes teme que la IA le facilite el plagio a los estudiantes o la
suplantación de trabajos, mostrando así que todavía, por lo menos al día de hoy, es un camino que
se debe recorrer con cuidado, pensando en potenciar habilidades desde el uso responsable y ético
de la tecnología.
De esa manera, hay quienes defienden a la IA como un recurso indispensable para la
evolución de las prácticas educativas y el fortalecimiento de habilidades cognitivas superiores. Por
otro lado, aparecen voces críticas que alertan sobre un posible deterioro del juicio crítico y de la
autonomía intelectual, debido a una dependencia progresiva, a la exposición a información errónea
y al uso poco reflexivo (a veces nulo) de las herramientas tecnológicas. Villacis-Chusin et al.
(2025), argumentan que ChatGPT es una ventaja para los estudiantes porque facilita el acceso a la
información ayudándolos a explorar diferentes perspectivas, pero que también su uso genera
ciertos interrogantes asociados con la promoción de habilidades críticas, evaluación de la
información y análisis profundo, es decir, si facilita el proceso o lo dificulta.
Frente a esto hay que añadir que, se observa en la práctica docente cotidiana que algunos
estudiantes en conversaciones espontáneas, dicen usar la IA porque los docentes proponen
actividades que son cuestionarios basados en algún texto y al final solo revisan el cuaderno o el
trabajo escrito sin integrarlo a un problema o situación donde puedan emplear ese aprendizaje. Esta
tensión permite inferir que la falta de acuerdos entre docentes, padres familias y estudiantes en
torno a los beneficios y los riesgos de incorporar la IA en las aulas alimenta esta dicotomía.
Ante ello, la ausencia de propuestas pedagógicas que incentiven la reflexión sobre la
información generada por máquinas, y una cultura generalizada que tiende a privilegiar la
inmediatez de los resultados por encima de los procesos analíticos rigurosos, no deja de traer
consigo mucha suspicacia en torno al fin último de la educación, que es formar personas críticas
que aporten a una sociedad democrática y participativa.
Metodología
Para realizar el presente análisis temático, se empleó una metodología con enfoque
cualitativo de revisión documental de tipo descriptivo-interpretativo. Según Hernández-Sampieri
y Mendoza (2018), los documentos son fuente valiosa de datos cualitativos porque son una ayuda
que permite entender el fenómeno del que trata determinado estudio. Al respecto añaden que “la
literatura es útil para detectar conceptos clave y nutrirnos de ideas sobre métodos de recolección
de datos y análisis, así como entender mejor los resultados, evaluar las categorías relevantes y
profundizar en las interpretaciones” (p. 401). Esta revisión se orientó bajo los lineamientos que
establece la declaración PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Review an Meta-
Analyses) propuesta por Page et al. (2021), estructurando el proceso en cuatro momentos o fases
que permitieran dar garantía de forma rigurosa de la evidencia sobre la inteligencia artificial y el
pensamiento crítico en la educación secundaria.
La primera fase fue la identificación, donde se localizaron registros en bases de datos de alto
impacto como Scopus, Dialnet, y Redalyc, además de repositorios académicos para tesis
doctorales, obteniendo un total 80 registros para analizar.
Después de ello, se llevó a cabo la fase de cribado o idoneidad (Tabla 1), que sirviera ir
eliminando duplicados refinando así los documentos que serían objeto de estudio, fue así que se
trabajó con setenta registros, de los cuales se excluyeron quince adicionales mediante análisis de
títulos y resúmenes al no abordar de forma directa el debate entre la inteligencia artificial y el
pensamiento crítico. Ya en la etapa de idoneidad, se pudo evaluar cincuenta y cinco registros
completos. Se le aplicaron filtros de exclusión bastante específicos: trabajos que se centraran en
educación superior o primaria, así como aquellos cuya fecha de publicación fuera previa al
lanzamiento al público en general de la inteligencia artificial generativa hacia el año 2022.
Tabla 1
Fase de cribado
Criterio
Inclusión
Exclusión
Población
Educación secundaria (bachillerato).
Educación primaria o superior.
Tipo de
documento
Artículos indexados, documentos y tesis
doctorales.
Blogs, noticias o artículos no académicos.
Temática
Inteligencia artificial y pensamiento crítico.
Usos administrativos sin enfoque
pedagógico.
Temporalidad
Enfoque en tecnología vigente e inteligencia
artificial generativa.
Estudios previos al avance rápido de la
tecnología actual.
Nota: Elaboración propia (2026)
Por último, la fase de exclusión dejó como resultado la consolidación de un corpus
bibliográfico de diecisiete estudios y documentos (Tabla 2). Esta se convirtió en la selección
definitiva que incluyó artículos de investigación, revisiones temáticas, soporte legal regulatorio,
así como tesis doctorales. Con este insumo, el análisis temático se estructuró de manera jerárquica,
donde en primera instancia se presenta el problema desde un panorama global, seguidamente del
contexto Latinoamericano y posteriormente del colombiano. Dicho abordaje permitió desglosar la
tensión dialéctica entre las diversas miradas de los autores para concluir con un debate académico
sobre los beneficios y riesgos potenciales de la inteligencia artificial aplicada en el aula.
Tabla 2
Corpus bibliográfico analizado
Título
Autor (es)
Tipo
1
Nota CIMA #37: Inteligencia artificial en las escuelas:
evidencia desde TALIS 2024.
Arias-Ortiz y
Giambruno
Artículo de
revista.
2
La inteligencia artificial como mediadora pedagógica en
entornos latinoamericanos: desafíos y oportunidades.
Caballero Barragán
Artículo de
revista.
3
La influencia de la inteligencia artificial en el
pensamiento crítico en los estudiantes de secundaria.
Correal Romero
Artículo de
revista.
4
Declaración de Santiago para promover una inteligencia
artificial ética en América Latina y el Caribe.
Cumbre Ministerial y
de Altas Autoridades
de América Latina y el
Caribe
Documento-
cumbre.
5
Aplicación de la inteligencia artificial (IA) en
Educación: los beneficios y limitaciones de la IA
percibidos por el profesorado de educación primaria,
educación secundaria y educación superior.
Delgado et al.
Artículo de
revista.
6
Metacognición y pensamiento crítico en la sociedad de
la Inteligencia Artificial: del aula a la sociedad.
Fondón-Ludueña
Artículo de
revista.
7
Modelo didáctico basado en redes neuronales artificiales
para el fortalecimiento del aprendizaje de los contenidos
académicos en el área de tecnología e informática de
estudiantes de grado sexto del municipio Chiquinquirá.
Guerrero
Tesis
doctoral.
8
Disrupción tecnológica de la inteligencia artificial-IA en
educación. Contribuciones y riesgos en constructos de
aprendizaje.
Jay-Vanegas et al.
Artículo de
revista.
9
Pensamiento crítico vs inteligencia artificial, un desafío
para la educación.
Navarro Guaimares
Artículo de
revista.
10
Inteligencia artificial, gamificación y realidad virtual en
educación secundaria dominicana: un análisis
descriptivo.
Santana-Soriano y
Baez-Vizcaíno.
Artículo de
revista.
11
El ChatGPT en el pensamiento crítico de estudiantes del
BGU.
Villacis-Chusin et al.
Artículo de
revista.
12
Entornos inteligentes de aprendizaje: modelos, análisis y
prospectiva.
García-Tudela
Tesis
doctoral.
13
Constructive Criticism? Working with (Rather than
Against) the AIED Back-Lash.
Selwyn
Artículo de
revista.
14
Guidance for generative AI in education and research.
UNESCO
Guía-
documento.
15
Consenso de Beijing sobre la inteligencia artificial y la
educación.
UNESCO
Consenso-
documento.
16
Ética de la programación estructurada en la AI para fines
educativos.
Rodríguez y Del Cid
Artículo de
revista.
17
Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised
rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence
Act).
Parlamento Europeo
Documento-
ley.
Nota: Elaboración propia (2026)
Resultados y Discusión
Analizando la literatura existente hasta el momento, en los documentos analizados se
evidencian posturas divergentes: mientras algunos investigadores señalan que la IA puede
convertirse en una aliada para fomentar el pensamiento crítico, otros advierten que su uso
indiscriminado puede automatizar el razonamiento y reforzar prejuicios, especialmente entre
aquellos estudiantes que cuentan con una alfabetización digital limitada, algunos de autores son:
Villacis-Chusin et al. (2025), argumentan que ChatGPT se convierte en una ventaja para los
estudiantes dado que facilita el acceso a la información, ayudándolos a explorar diferentes
perspectivas, voces y panoramas, pero que también, su uso genera ciertos interrogantes frente a si
la IA permite promover habilidades críticas como el análisis profundo y la evaluación de la
información.
En otras palabras, los autores citados anteriormente plantean que el temor radica en que el
uso excesivo pueda terminar por socavando aquellas habilidades de vital importancia en el proceso
de aprendizaje y en la capacidad autónoma de resolución de problemas en entornos reales
desarrollando una antítesis del individuo que la escuela debe entregar a una sociedad cada día más
exigente.
En cuanto a la inclusión de la población con necesidades educativas diferenciales, Caballero
Barragán (2025) menciona que las ventajas de la IA, pueden permitir personalizar el aprendizaje
de la población con condiciones diferenciales en las escuelas, automatizando tareas administrativas
que le permitan centrarse en otras tareas más complejas como el desarrollo emocional y cognitivo
del estudiantado. No obstante, el riesgo reside en que se puede convertir en una automatización
excesiva al grado de reducir la interacción humana, lo que llevaría a una afectación socioemocional
y de pensamiento crítico, llegando quizás a sustituir el juicio pedagógico del profesor o profesora.
De acuerdo con la perspectiva de Caballero Barragán (2025), implementar la IA en casos
particulares con estudiantes que requieran adaptaciones curriculares, debe ser para priorizar las
relaciones interpersonales en apoyo de la socio-emocionalidad del estudiante, de manera que no se
quede en procesos netamente administrativos y burocráticos, dado que la diferencia entre un
maestro de carne y hueso y uno de IA, está marcado por el acompañamiento humano que no actúa
con algoritmos sesgados sino mediado por la empatía y la necesidad de construir sociedades
críticas y participativas.
Adicionalmente, Navarro Guaimares (2024) afirma que la IA puede ser una herramienta
positiva si se utiliza adecuadamente, puesto que permite hacer búsqueda y procesamiento de
información de manera eficiente, lo que implica formar personas más críticas como contraste de
las pasivas, facilitando de esta forma la adquisición de habilidades de orden superior. En
contraposición, también aclaran que el uso acrítico de la IA, terminará por crear una dependencia
excesiva, porque siempre querrán respuestas rápidas, haciendo que se disminuya en gran medida
la autonomía.
En el sentido en que Navarro Guaimares (2024) muestra los pros y contras del uso de la IA,
se puede observar que la principal preocupación que se cierne sobre las escuelas es la necesidad
de orientar el trabajo con esta tecnología de manera consciente, es decir, que haya una claridad
seria sobre las bondades que se pueden obtener en la formación del estudiantado, a la vez que, se
advierte sobre los resultados negativos para las futuras generaciones cuyo resultado podría ser, en
suma, personas dependientes e incapaces de explotar el potencial del cerebro humano en materia
de pensamiento y creatividad.
Por su parte, Correal Romero (2025) advierte que el uso indiscriminado de la IA que se basa
en algoritmos, puede generar sesgos y limitaciones que al momento de los estudiantes tomarla
como verdadera, confiando ciegamente en las respuestas generadas, socavará el proceso crítico de
las múltiples perspectivas que le ofrecen antes de llegar a una conclusión producto de cuestionar
premisas subyacentes. En consecuencia, se puede inferir que, el riesgo no es la tecnología en sí
misma (per se), sino lo que puede terminar fomentando en tanto no se tenga el respectivo cuidado:
la pasividad intelectual. En otras palabras, cuando el estudiante delega su capacidad de juicio a un
algoritmo, está voluntariamente aceptando la respuesta generada por este como algo plenamente
verdadero e incuestionable y que el conocimiento ya no requiere de la construcción dialéctica y
humana.
En vista de lo anterior, Fondón-Ludeña (2024) resalta la urgencia de diseñar estrategias que
promuevan la metacognición y el pensamiento crítico en entornos escolares atravesados por la
expansión de la IA. Su estudio de corte cualitativo y apoyado en metodologías activas como el
aprendizaje basado en proyectos, así como el uso de portafolios digitales, subraya la necesidad de
superar un enfoque meramente instrumental de la tecnología e incorporar prácticas pedagógicas
que favorezcan una interacción reflexiva y consciente con estas herramientas.
En ese orden de ideas, Fondón-Ludeña (2024) permite pensar el proceso de vinculación de
la IA en la escuela desde un trabajo guiado y dirigido con metodologías participativas que
promuevan en el estudiante la capacidad de sacar conclusiones propias, debata información entre
pares, construya ideas cooperativamente que lo lleven plantear argumentos para la resolución de
problemas reales de la sociedad que transita. Así pues, se trata de generar espacios donde la IA sea
un ayudante para la optimización de los tiempos, enfatizando la importancia de que nunca
reemplace la capacidad de pensamiento de la persona que la utiliza a través de una instrucción o
pregunta (lo que se entiende como prompt).
En una línea complementaria, Guerrero (2023) en su tesis doctoral propone un modelo
didáctico sustentado en redes neuronales artificiales, con el propósito de fortalecer el aprendizaje
en áreas como tecnología e informática. Su enfoque mixto, de tipo cuasi experimental, permitió
analizar tanto el impacto cuantitativo como la viabilidad educativa de la propuesta. Si bien su
estudio se concentra en estudiantes de grado sexto, ofrece aportes valiosos que justifican explorar
el uso de herramientas como ChatGPT de OpenAI en la educación básica y media.
En correspondencia con lo que menciona Guerrero (2023), se puede promover el aprendizaje
en cuanto al lenguaje de la programación, que implica la necesidad de que los estudiantes tomen
decisiones acertadas. Sin embargo, aunque al día de hoy, las inteligencias artificiales generan
códigos computacionales, necesitan de una mente humana que diseñe prompts adecuados, corrija
errores generados y entrene a estas redes neuronales. Entender que la IA ha venido a transformar
las dinámicas del mundo, lleva a que los estudiantes puedan desarrollarse críticamente para una
sociedad que demanda esas competencias para interpretación de los patrones complejos que arrojan
los algoritmos.
Por otro lado, García-Tudela (2023), en su tesis doctoral realiza una revisión sistemática
sobre entornos inteligentes de aprendizaje, al tiempo que diseña y valida instrumentos para evaluar
competencias como el pensamiento crítico y la creatividad digital. Aunque su investigación se
enfoca en la educación superior, sus hallazgos fortalecen la comprensión del papel de la IA en los
procesos educativos y abren la puerta para adaptar tales herramientas a niveles escolares como el
bachillerato.
De acuerdo con las ideas expuestas, se puede que la IA debe usarse de manera pensada y
controlada en el aula de clases (pensada como una ayuda para fortalecer las habilidades de orden
superior) por parte del docente a través de instrumentos de evaluación que le permitan observar los
avances y las correcciones que deba tomar en cada caso, pensando siempre en potenciar el
desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes autónomos.
Selwyn (2024), pone sobre la mesa tanto las oportunidades como los riesgos de integrar la
IA en el ámbito educativo. Su trabajo documenta la creciente división entre posturas académicas y
sociales respecto a la presencia de estas tecnologías, y subraya la importancia de implementar
políticas públicas que logren equilibrar la innovación tecnológica con la protección y
fortalecimiento de los procesos formativos.
En concordancia con lo mencionado, se puede deducir que, la IA debe tomarse con pinzas a
la hora de emplearla en el salón de clases, pero aclara que son más las oportunidades que tiene esta
práctica. Como fiel defensor del uso de la tecnología en la escuela, satanizar la inteligencia artificial
es una anatema; en lo que sí hace el llamado es en la necesidad de unas orientaciones generales
desde los gobiernos políticos (en Colombia sería por parte del Ministerio de Educación Nacional,
MEN, 2009), para que hayan unas reglamentaciones claras más allá que por ahora a nivel
internacional solo se esté persuadiendo a usar la IA de forma responsable y ética, confiando de esta
manera en la buena fe de estudiantes, profesores, empresas, entre otros.
Por otra parte, Delgado et al., (2024), aseguran que el profesorado, en general, observa más
limitaciones que beneficios al usar la inteligencia artificial por parte de los estudiantes,
argumentando que los fallos de esta no permiten la correcta utilización de la misma. Entre las
ventajas que observaron están el fomento de la creatividad, el desarrollo de habilidades que van
más allá de la mera interiorización de contenidos aislados; en contraposición, aducen que la posible
falta de revisión crítica de los resultados ofrecidos por la IA puede llevar al deterioro de las
habilidades de orden mayor. También encontraron que la línea para distinguir lo que hace el
alumno y lo que no, se hace más delgada cada día, lo que implica el aumento de plagio en algunos
casos.
Por lo tanto, se evidencia que una gran cantidad de docentes siente que el uso de la IA debe
seguir siendo objeto de estudio en lo relacionado con sus riesgos, porque está visto que, si se utiliza
de manera responsable y ética, puede mejorar la calidad de la educación, así como potenciar las
habilidades de los estudiantes, desde lo cognitivo hasta lo creativo. Pero, para que esto sea viable,
es necesario que la preocupación siga viva, pues es la que se va a encargar de que el uso de esta
tecnología se de en entornos académicos controlado, guiado y monitorizado, para evitar caer en la
tendencia de aceptar como cierto e incuestionable todo aquello que sea generado por un modelo de
IA.
En esa misma línea, Rodríguez y Del Cid (2025), van más allá del mero uso de la IA en el
aula, argumentando que si se quieren lograr avances importantes en la educación, los
programadores de los modelos de inteligencia artificial deben trabajar profundamente en su diseño-
programación estructurada así como el propósito de esta hacia la promoción del pensamiento
crítico y analítico en aras de que los estudiantes no dejen obsoletas habilidades trascendentales
como las ya mencionadas por ofrecer respuestas directas sin incentivar a la comprensión, dando
como resultado un aprendizaje superficial. Además, enfatizan en la necesidad de utilizar la IA
mediada por principios éticos claramente fundamentados, de modo que, no se caiga
ineludiblemente en la dependencia excesiva que erosione las habilidades de orden superior,
pasando de ser una herramienta -como debería ser- al reemplazo del razonamiento de los sujetos.
Teniendo presente la perspectiva de esos autores, es evidente que la dicotomía tratada en el
presente artículo, no gira en torno a usar o prohibir la IA, sino reconfigurar su propósito ya que, la
invitación es a romper el paradigma actual de pedir respuestas sin cuestionar y buscar que haya
una garantía de la mediación tecnológica respetando los principios éticos de la formación humana.
En otras palabras, la IA no debería recibir el rol de piloto sino de cooperador/ayudante en la
navegación hacia el conocimiento académico sin arrebatarle el timón (para seguir con la metáfora)
en el proceso de construcción de sentidos. En efecto, se puede inferir que los autores anteriormente
citados, defienden la idea de hacer uso de los modelos de inteligencia artificial para delegarle
búsqueda de información, porque se optimiza esta labor, pero que dejar que ella haga procesos de
síntesis y juicios valorativos, se convierte en un riesgo latente, atrofiando las habilidades de
pensamiento superior.
Conclusiones
La revisión temática realizada permite entender que utilizar inteligencia artificial en el aula
no tiene que ser una cuestión determinista que apruebe todo ciegamente por ir a la vanguardia
tecnológica del mundo globalizado, pero tampoco de desconfiar viendo únicamente riesgos en la
aplicación de la IA en aula poniendo un muro entre las nuevas formas de aprender y los estudiantes,
puesto que, es una tensión donde no se puede hablar exclusivamente desde un punto de vista que
condene o que apruebe.
Debe considerarse de manera más cauta para entender este fenómeno irruptivo como una
coexistencia de oportunidades y riesgos presentes en la inclusión de esta nueva tecnología en la
escuela, donde dichos riesgos sean de algún modo la precaución necesaria que invite a ser críticos
y autónomos para poder enseñar que las decisiones no deben ser tomadas por otros sino por la
capacidad de raciocinio de cada ser humano, atendiendo la finalidad de la educación que es formar
personas integrales.
La literatura analizada muestra que las IA actuales pueden disminuir las brechas de acceso a
la información y promover habilidades como el pensamiento crítico siempre que haya mediación
pedagógica idónea, donde el docente debe fungir sus funciones como formador de ciudadanos
democráticos desde las orientaciones pertinentes desde metodologías activas donde el aprendizaje
sea transversal y contextualizado. En ese sentido, es imperativo prestar mucha atención al riesgo
que representa dejar que los estudiantes acepten como verdades incuestionables aquellas respuestas
que reciben de la IA dado que, estas presentan alucinaciones o cosas que no tienen sustento a tal
punto de inventarse referencias bibliográficas, fake news, entre otras, teniendo como resultado la
proliferación falsos positivos en el ámbito educativo y en el peor de los casos la socavación la
autonomía crítica de estos.
El debate existente sobre el uso de la IA en las aulas de clase de secundaria no debe girar en
torno a si es correcto o incorrecto permitirlo, sino empezar a buscar qué tipo de medidas deben
aplicarse en materia legal, es decir desde el contexto normativo así como en el contexto escolar a
través de las políticas internas de las escuelas, porque la mera prohibición de algo que el sector de
la educación lleva años invitando a usar son las Tecnologías de la Información y la Comunicación
(TIC) para evitar caer en prácticas obsoletas, ineficaces y ajenas a los tiempos actuales. Se entiende
pues, que se debería optar por enfoques menos punitivos frente a la integración de la IA en los
currículos, así como su alineación con los ODS para la consecución de lo planteado en la agenda
2030 en materia de educación con miras a la formación de ciudadanos críticos y democráticos.
A partir de los hallazgos de esta revisión, se observan implicaciones que se ubican entre el
potencial de la IA en lo referente al acceso de la información, así como fortalecer habilidades de
orden superior, en tanto exista una orientación pedagógica idónea, y el riesgo latente de reforzar la
pasividad en el estudiantado que acepta sin cuestionarse las respuestas dadas por la máquina. El
estudio también presenta limitaciones relacionadas con el carácter novedoso del fenómeno dado el
tamaño y recorte del corpus bibliográfico abordado, además de la naturaleza documental del diseño
que se centra en las realidades escolares de la educación media.
Se recomienda que las futuras investigaciones exploren diversos contextos, que puedan
avanzar en cuanto al campo normativo y lineamientos institucionales que tengan presente el uso
responsable de la IA, priorizando también en la alfabetización digital de los docentes y
metodologías activas donde la inteligencia artificial sea una colaboradora del pensamiento crítico
y no un factor que sustituya la autonomía de los estudiantes.
Referencias
Arias-Ortiz, E., & Giambruno, C. (2025). Nota CIMA #37: Inteligencia artificial en las escuelas:
evidencia desde TALIS 2024. OCDE.
https://publications.iadb.org/es/nota-cima-37-inteligencia-artificial-en-las-escuelas-
evidencia-desde-talis-2024
Bolaño García, M., & Duarte Acosta, N. (2024). Una revisión sistemática del uso de la inteligencia
artificial en la educación. Revista Colombiana de Cirugía, 39(1), 51-63.
https://doi.org/10.30944/20117582.2365
Bustamante Bula, R., & Camacho Bonilla, A. (2024). Inteligencia artificial (IA) en las escuelas:
una revisión sistemática (2019-2023). Enunciación, 29(1), 62-82.
https://doi.org/10.14483/22486798.22039
Caballero Barragán, C. (2025). La inteligencia artificial como mediadora pedagógica en entornos
latinoamericanos: desafíos y oportunidades. Voces y Silencios: Revista Latinoamericana de
Educación, 16(2), 90-107
https://doi.org/10.18175/VyS16.2.2025.5
Congreso de la República de Colombia. (1994). Ley 115: Ley General de Educación. Bogotá.
https://www.mineducacion.gov.co/1780/articles-406829_recurso_9.pdf
Correal Romero, T. (2025). La influencia de la inteligencia artificial en el pensamiento crítico en
los estudiantes de secundaria. Dialéctica, 25(1), 1-16.
https://doi.org/10.56219/dialctica.v1i25.3882
Cumbre Ministerial y de Altas Autoridades de América Latina y el Caribe. (2023). Declaración de
Santiago para promover una inteligencia artificial ética en América Latina y el Caribe.
Santiago: Gobierno de Chile.
https://minciencia.gob.cl/uploads/filer_public/40/2a/402a35a0-1222-4dab-b090-
5c81bbf34237/declaracion_de_santiago.pdf
Delgado, N., Campo Carrasco, L., Sainz de la Maza, M., & Etxabe-Urbieta, J. (2024). Aplicación
de la inteligencia artificial (IA) en Educación: los beneficios y limitaciones de la IA
percibidos por el profesorado de educación primaria, educación secundaria y educación
superior. Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 27(1), 207-
224.
https://doi.org/10.6018/reifop.577211
Fondón-Ludueña, A. (2024). Metacognición y pensamiento crítico en la sociedad de la Inteligencia
Artificial: del aula a la sociedad. European Public & Social Innovation Review, 9, 1-19.
https://doi.org/10.31637/epsir-2024-492
García-Tudela, P. A. (2023). Entornos inteligentes de aprendizaje: modelos, análisis y prospectiva.
[Tesis doctoral, Universidad de Murcia, Murcia].
https://hdl.handle.net/10201/135373
Guerrero, N. M. (2023). Modelo didáctico basado en redes neuronales artificiales para el
fortalecimiento del aprendizaje de los contenidos académicos en el área de tecnología e
informática de estudiantes de grado sexto del municipio Chiquinquirá. [Tesis doctoral,
Universidad Metropolitana de Educación, Ciencia y Tecnología (UMECIT), Panamá].
https://repositorio.umecit.edu.pa/handle/001/8096
Hernández-Sampieri, R., & Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas
cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.
Jay-Vanegas, W., Rodelo-Molina, M. K., Padilla-Santamaria, M., & Soto-Molina, J. E. (2024).
Disrupción tecnológica de la inteligencia artificial-IA en educación. Contribuciones y riesgos
en constructos de aprendizaje. ENCUENTROS. Revista de Ciencias Humanas, Teoría Social
y Pensamiento Crítico, 475-486.
https://doi.org/10.5281/zenodo.15467776
Ministerio de Educación Nacional, MEN. (2009). Decreto 1290: Por el cual se reglamenta la
evaluación del aprendizaje y promoción de los estudiantes de los niveles de educación básica
y media.
https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=35954
Naciones Unidas-CEPAL. (2019). La Agenda 2030 y los Objetivos de Desarrollo Sostenible: Una
oportunidad para América Latina y el Caribe. Objetivos, metas e indicadores mundiales.
CEPAL. Naciones Unidas.
https://www.cepal.org/es/publicaciones/40155-la-agenda-2030-objetivos-desarrollo-
sostenible-oportunidad-america-latina-caribe
Navarro Guaimares, J. M. (2024). Pensamiento crítico vs inteligencia artificial, un desafío para la
educación. Revista Arbitrada Orinoco Pensamiento y Praxis, 14(1), 17-36.
https://revistaorinocopyp.org.ve/index.php/home/article/view/20
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Moher,
D. (2021). Declaración PRISMA 2020: una guía actualizada para la publicación de revisiones
sistemáticas. Revista Española de Cardiología, 74(9), 790-799.
https://doi.org/10.1016/j.recesp.2021.06.016
Parlamento Europeo. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on
artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union.
[Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024,
por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial
(Reglamento de Inteligencia Artificial)]
http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
Rodríguez, A., & Del Cid, A. (2025). Ética de la programación estructurada en la AI para fines
educativos. Revista Semilla Científica, (7).
https://doi.org/10.37594/sc.v1i7.1767
Santana-Soriano, E., & Baez-Vizcaíno, K. (2025). Inteligencia artificial, gamificación y realidad
virtual en educación secundaria dominicana: un análisis descriptivo. EDUTEC. Revista
Electrónica de Tecnología Educativa, (92), 196-215.
https://doi.org/10.21556/edutec.2025.92.3833
Selwyn, N. (2019). What is digital sociology? [¿Qué es la sociología digital?]. Polity Press.
https://research.monash.edu/en/publications/what-is-digital-sociology/
Selwyn, N. (2024). On the Limits of Artificial Intelligence (AI) in Education [Sobre los límites de
la inteligencia artificial (IA) en la educación]. Nordisk Tidsskrift for Pedagogikk Og Kritikk,
10(1), 3-14.
https://doi.org/10.23865/ntpk.v10.6062
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura, UNESCO. (2019).
Consenso de Beijing sobre la inteligencia artificial y la educación. Beijing: Education 2030.
https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2023.180.61303
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura, UNESCO. (2024).
Guidance for generative AI in education and research. [Guía para la inteligencia artificial
generativa en la educación y la investigación]
https://www.unesco.org/es/articles/guia-para-el-uso-de-ia-generativa-en-educacion-e-
investigacion
Villacis-Chusin, E., Singaucho-Anchatuña, C., & Pallo-Almache, J. (2025). El ChatGPT en el
pensamiento crítico de estudiantes del BGU. Revista Científica de Innovación Educativa y
Sociedad Actual "ALCON", 5(4), 46-55.
https://doi.org/10.62305/alcon.v5i4.665