Inteligencia artificial y equidad educativa oportunidades y riesgos en la educacin pblica

 

Artificial intelligence and educational equity: opportunities and risks in public education

 

Inteligncia artificial e equidade educativa: oportunidades e riscos na educao pblica

Freddy Maldonado Ayov I
ing.freddymaldonadoayovi@gmail.com  https://orcid.org/0009-0005-0449-8277

,Dalia Villegas Campos II
villegascamposdalia@gmail.com
https://orcid.org/0009-0004-4027-330X
Vernica Vargas Romo III
tityvargas86@gmail.com  
https://orcid.org/0009-0002-6051-0021

,Edison Guamn Curicho IV
edisonguamancuricho@gmail.com.ec https://orcid.org/0009-0004-7315-8017
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Correspondencia: ing.freddymaldonadoayovi@gmail.com

Ciencias de la Educacin

Artculo de Investigacin

 

 

* Recibido: 26 de julio de 2025 *Aceptado: 13 de agosto de 2025 * Publicado: 30 de septiembre de 2025

 

        I.            Licenciado en Ciencias de la Educacin mencin Fsico Matemtica, Docente de Matemtica, Unidad Educativa Manuel Wolf Herrera, Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador.

      II.            Magister en Educacin Bsica, Docente de EGB, Unidad Educativa Cinco de Octubre, Universidad Estatal de Milagro, Milagro, Ecuador.

   III.            Maestra en Educacin en el rea de Docencia e Investigacin, Docente de Bachillerato General, Unidad Educativa Suca, Universidad Santander, Jalisco, Mxico.

   IV.            Maestrante en Educacin con mencin en Docencia e Investigacin en Educacin Superior, Docente de Bachillerato Fsica y Matemticas, Unidad Educativa Shushufindi, Universidad Estatal de Milagro, Milagro, Ecuador.


Resumen

El presente estudio analiza la percepcin de docentes de instituciones pblicas respecto a las oportunidades y riesgos de la inteligencia artificial (IA) en relacin con la equidad educativa. Se utiliz un enfoque cuantitativo con diseo descriptivo-correlacional, aplicado a una muestra de 45 docentes mediante encuestas estructuradas. Los hallazgos revelan una percepcin predominantemente positiva sobre el potencial de la IA para mejorar la equidad en el acceso a recursos, personalizar aprendizajes y generar oportunidades para estudiantes en situacin de vulnerabilidad. No obstante, los participantes tambin sealaron limitaciones importantes vinculadas a la falta de infraestructura, la desigualdad entre instituciones y la necesidad de capacitacin docente. Asimismo, se destac la importancia de implementar criterios de equidad y marcos regulatorios que eviten riesgos de exclusin y profundizacin de brechas sociales. Los resultados evidencian que, aunque la IA es percibida como una herramienta capaz de equilibrar oportunidades educativas, su impacto depender de las condiciones estructurales y del acompaamiento institucional en los procesos de implementacin. En sntesis, el estudio confirma que la inteligencia artificial puede ser un recurso clave para promover la justicia educativa, siempre que se integre con polticas pblicas que garanticen acceso, equidad y formacin docente continua.

Palabras clave: inteligencia artificial; equidad educativa; educacin pblica; innovacin tecnolgica; docentes.

 

Abstract

This study analyzes the perceptions of teachers from public institutions regarding the opportunities and risks of artificial intelligence (AI) in relation to educational equity. A quantitative approach with a descriptive-correlational design was applied to a sample of 45 teachers through structured surveys. The findings reveal a predominantly positive perception of AI's potential to improve equity in access to resources, personalize learning, and generate opportunities for students in vulnerable situations. However, participants also pointed out important limitations related to the lack of infrastructure, inequality between institutions, and the need for teacher training. They also highlighted the importance of implementing equity criteria and regulatory frameworks that avoid risks of exclusion and widening social gaps. The results show that, although AI is perceived as a tool capable of balancing educational opportunities, its impact will depend on structural conditions and institutional support in the implementation processes. In short, the study confirms that artificial intelligence can be a key resource for promoting educational justice, provided it is integrated with public policies that guarantee access, equity, and ongoing teacher training.

Keywords: artificial intelligence; educational equity; public education; technological innovation; teachers.

 

Resumo

Este estudo analisa as percees dos professores de instituies pblicas sobre as oportunidades e os riscos da inteligncia artificial (IA) em relao equidade educativa. Uma abordagem quantitativa com desenho descritivo-correlacional foi aplicada a uma amostra de 45 professores atravs de questionrios estruturados. Os resultados revelam uma perceo predominantemente positiva do potencial da IA ​​para melhorar a equidade no acesso aos recursos, personalizar a aprendizagem e gerar oportunidades para os alunos em situao de vulnerabilidade. No entanto, os participantes tambm apontaram limitaes importantes relacionadas com a falta de infraestruturas, a desigualdade entre instituies e a necessidade de formao de professores. Salientaram ainda a importncia da implementao de critrios de equidade e de quadros regulatrios que evitem riscos de excluso e de alargamento das desigualdades sociais. Os resultados mostram que, embora a IA seja percebida como uma ferramenta capaz de equilibrar as oportunidades educativas, o seu impacto depender das condies estruturais e do apoio institucional nos processos de implementao. Em suma, o estudo confirma que a inteligncia artificial pode ser um recurso fundamental para a promoo da justia educativa, desde que integrada em polticas pblicas que garantam o acesso, a equidade e a formao contnua dos professores.

Palavras-chave: inteligncia artificial; equidade educativa; educao pblica; inovao tecnolgica; professores.

 

Introduccin

La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como uno de los fenmenos ms influyentes en el mbito educativo contemporneo. Su potencial para transformar los procesos de enseanza y aprendizaje ha despertado gran inters en la academia y en los sistemas escolares. Analizar su impacto en la equidad educativa resulta, por tanto, una necesidad prioritaria.

En este estudio se reconoce la importancia de evaluar la validez y la eficacia de la investigacin, pues estas dimensiones garantizan la credibilidad de los resultados obtenidos. La validez asegura que las variables estudiadas representen efectivamente la realidad educativa, mientras que la eficacia confirma la utilidad de los hallazgos para orientar decisiones pedaggicas.

Diversos estudios han demostrado que la inteligencia artificial no solo modifica la dinmica del aula, sino que tambin puede actuar como un factor clave para reducir desigualdades educativas. Segn Eynon (2021), la aplicacin de tecnologas avanzadas tiene el potencial de democratizar el acceso al conocimiento y generar nuevas oportunidades de inclusin.

No obstante, la eficacia de la inteligencia artificial en contextos educativos depende en gran medida de su implementacin contextualizada. Williamson y Hogan (2020) sostienen que, sin polticas de acompaamiento, la introduccin de estas herramientas puede incrementar desigualdades preexistentes. De all que validar la pertinencia de los resultados sea crucial en investigaciones centradas en educacin pblica.

La presente investigacin se fundamenta en un diseo cuantitativo y descriptivo-correlacional, lo que aporta objetividad al anlisis y fortalece la validez de los hallazgos. Segn Creswell y Creswell (2018), los mtodos cuantitativos permiten identificar patrones y relaciones de manera sistemtica, otorgando mayor fiabilidad a las conclusiones en estudios educativos.

La eleccin de docentes como participantes constituye otro factor que robustece la validez del estudio, dado que se encuentran en contacto directo con las dinmicas del aula y poseen conocimiento prctico de las oportunidades y riesgos de la IA. Este criterio fortalece la representatividad de la muestra y la aplicabilidad de los resultados.

Asimismo, la eficacia de la investigacin se refleja en la claridad de sus aportes prcticos. Los hallazgos no solo describen percepciones, sino que tambin sugieren caminos para polticas de capacitacin, infraestructura y regulacin. Segn Holmes (2022), la eficacia de una investigacin educativa radica en su capacidad de orientar transformaciones concretas.

En la literatura reciente se ha planteado que la IA puede personalizar procesos de aprendizaje, detectar dificultades acadmicas tempranas y generar estrategias adaptativas (Roll & Wylie, 2016). Este estudio aporta evidencia que valida estas proyecciones, al mostrar que los docentes reconocen la IA como un recurso viable para mejorar la equidad en educacin pblica.

La validez del presente trabajo se asegura mediante la aplicacin de instrumentos revisados por expertos y la verificacin de confiabilidad estadstica. Como sealan Cohen et al. (2018), la rigurosidad metodolgica es indispensable para consolidar la credibilidad de cualquier investigacin educativa, especialmente en campos emergentes como el uso de IA en escuelas.

Finalmente, la eficacia se confirma en la capacidad del estudio para generar debate acadmico y propuestas de accin. Sus resultados permiten no solo confirmar hiptesis previas, sino tambin ampliar la discusin sobre los retos estructurales y ticos que acompaan la introduccin de tecnologas avanzadas en la educacin pblica de Amrica Latina.

 

Metodologa

El presente estudio se desarroll bajo un enfoque cuantitativo, ya que permiti medir y analizar de manera objetiva las percepciones de los actores educativos respecto a la inteligencia artificial (IA) y su incidencia en la equidad educativa. Este enfoque posibilit obtener datos numricos que favorecieron la interpretacin rigurosa de los resultados.

Para alcanzar este propsito, se implement un diseo descriptivo-correlacional. El carcter descriptivo permiti identificar los niveles de aceptacin y riesgo percibidos sobre el uso de IA en la educacin pblica, mientras que el componente correlacional facilit explorar la relacin existente entre las oportunidades que ofrece la tecnologa y las posibles amenazas para la equidad.

La poblacin del estudio estuvo conformada por 70 docentes pertenecientes a instituciones de educacin pblica. Sin embargo, para garantizar un anlisis ms manejable y representativo, se seleccion una muestra intencional de 45 docentes, quienes constituyeron la base fundamental para obtener la informacin pertinente respecto a la integracin de la inteligencia artificial en sus contextos escolares.

La eleccin de los docentes como sujetos de investigacin responde al rol central que cumplen en la implementacin de herramientas tecnolgicas en el aula. Adems, su percepcin resulta clave para valorar tanto las ventajas como los riesgos que el uso de la inteligencia artificial puede traer en trminos de acceso equitativo y justicia educativa.

En cuanto a las variables de investigacin, se estableci como variable independiente la percepcin sobre la inteligencia artificial en educacin, con dimensiones relacionadas a oportunidades y riesgos. Como variable dependiente se consider la equidad educativa, entendida como la igualdad de acceso, recursos y condiciones que garanticen justicia en la enseanza y el aprendizaje.

El instrumento de recoleccin de datos correspondi a una encuesta estructurada con 10 tems, elaborada bajo la escala Likert de cinco categoras de respuesta (totalmente en desacuerdo, en desacuerdo, ni de acuerdo ni en desacuerdo, de acuerdo, totalmente de acuerdo). Esta escala permiti captar los niveles de acuerdo de los docentes respecto a los enunciados planteados.

Para asegurar la validez del instrumento, se recurri a la tcnica de juicio de expertos, quienes revisaron la pertinencia, claridad y coherencia de los tems con los objetivos de la investigacin. La confiabilidad se verific a travs del clculo del coeficiente Alfa de Cronbach, cuyo resultado super el valor aceptable de 0,80.

El procedimiento se ejecut en fases: primero, la preparacin y validacin del cuestionario; segundo, la aplicacin a la muestra de 45 docentes de manera presencial y digital; tercero, la tabulacin de resultados; y finalmente, el anlisis estadstico que permiti interpretar la informacin recolectada con base en frecuencias y correlaciones.

El anlisis de datos se efectu mediante estadstica descriptiva e inferencial. La descriptiva permiti conocer tendencias generales de las percepciones docentes, mientras que la inferencial facilit establecer asociaciones entre la percepcin de oportunidades y riesgos de la IA y su impacto en la equidad educativa. De este modo, los hallazgos ofrecieron una visin clara y objetiva. Al enfocarse en docentes de educacin pblica, se logr captar una perspectiva esencial para comprender cmo la inteligencia artificial puede ser un recurso que potencie la equidad educativa o, por el contrario, genere riesgos de desigualdad.

 

Resultados

 

Tabla 1: El docente percibe que la inteligencia artificial puede mejorar la equidad en el acceso a recursos educativos.

Categoras de respuesta

Frecuencia 

Proporcin 

Totalmente en desacuerdo

5

11,10%

En desacuerdo

4

8,96%

Ni de acuerdo ni en desacuerdo

1

2,22%

De acuerdo

10

22,22%

Totalmente de acuerdo

25

55,50%

Total

45

100,00% 

Fuente: Elaborado por los autores.

 

Anlisis: Los resultados muestran que la mayora de los docentes, con un 55,50% en la categora totalmente de acuerdo y un 22,22% en de acuerdo, perciben que la inteligencia artificial tiene un potencial significativo para mejorar la equidad en el acceso a recursos educativos. En contraste, apenas un 20,06% se ubica entre el desacuerdo total o parcial, y solo un 2,22% mantiene una posicin neutral. Estos hallazgos evidencian una clara disposicin positiva hacia el aprovechamiento de la IA como herramienta para promover la justicia educativa.

 

Tabla 2: El docente considera que la IA facilita la personalizacin del aprendizaje en contextos pblicos.

Categoras de respuesta

Frecuencia 

Proporcin 

Totalmente en desacuerdo

2

4,44%

En desacuerdo

1

2,22%

Ni de acuerdo ni en desacuerdo

2

4,44%

De acuerdo

10

22,22%

Totalmente de acuerdo

30

66,68%

Total

45

100,00%

Fuente: Elaborado por los autores.

 

Anlisis: Los datos reflejan una percepcin altamente favorable de los docentes respecto a la capacidad de la inteligencia artificial para facilitar la personalizacin del aprendizaje en contextos pblicos. El 66,68% se ubic en totalmente de acuerdo y el 22,22% en de acuerdo, sumando un 88,9% de aceptacin positiva. En contraste, apenas un 11,1% mostr desacuerdo, neutralidad o rechazo. Estos resultados evidencian que la mayora de los docentes valoran el potencial de la IA como un recurso eficaz para adaptar procesos educativos a las necesidades individuales de los estudiantes.

 

Tabla 3: El docente cree que la IA puede generar nuevas oportunidades para estudiantes en situacin de vulnerabilidad.

Categoras de respuesta

Frecuencia 

Proporcin 

Totalmente en desacuerdo

5

11,10%

En desacuerdo

3

6,66%

Ni de acuerdo ni en desacuerdo

2

4,44%

De acuerdo

15

33,40%

Totalmente de acuerdo

20

44,40%

Total

45

100,00%

Fuente: Elaborado por los autores.

Anlisis: Los resultados muestran que la mayora de los docentes percibe que la inteligencia artificial puede generar nuevas oportunidades para estudiantes en situacin de vulnerabilidad. Un 44,40% se ubic en totalmente de acuerdo y un 33,40% en de acuerdo, alcanzando un 77,8% de valoracin positiva. En contraste, un 17,76% expres desacuerdo, mientras que un 4,44% se mantuvo neutral. Estos hallazgos reflejan que, aunque existe un grupo crtico, prevalece una visin optimista sobre el papel de la IA en la reduccin de desigualdades educativas.

 

Tabla 4: El docente percibe que la falta de infraestructura limita los beneficios de la IA en educacin pblica

Categoras de respuesta

Frecuencia 

Proporcin 

Totalmente en desacuerdo

3

6,66%

En desacuerdo

5

11,10%

Ni de acuerdo ni en desacuerdo

3

6,66%

De acuerdo

12

26,74%

Totalmente de acuerdo

22

48,84%

Total

45

100,00%

Fuente: Elaborado por los autores.

 

Anlisis: Los resultados evidencian que una amplia mayora de docentes reconoce la falta de infraestructura como un factor que limita los beneficios de la inteligencia artificial en la educacin pblica. Un 48,84% se ubic en totalmente de acuerdo y un 26,74% en de acuerdo, lo que suma un 75,58% de valoracin crtica. En contraste, un 17,76% mostr desacuerdo y un 6,66% se mantuvo neutral. Esto refleja que, aunque los docentes reconocen el potencial de la IA, tambin identifican las carencias estructurales como una barrera significativa para su implementacin efectiva.

 

Tabla 5: El docente considera que la IA podra aumentar brechas entre instituciones con diferentes recursos.

Categoras de respuesta

Frecuencia 

Proporcin 

Totalmente en desacuerdo

4

8,88%

En desacuerdo

4

8,88%

Ni de acuerdo ni en desacuerdo

2

4,44%

De acuerdo

25

55,58%

Totalmente de acuerdo

10

22,22%

Total

45

100,00%

Fuente: Elaborado por los autores.

 

Anlisis: Los resultados indican que ms de la mitad de los docentes considera que la inteligencia artificial podra aumentar las brechas entre instituciones con diferentes recursos. El 55,58% estuvo de acuerdo y el 22,22% totalmente de acuerdo, lo que representa un 77,8% de percepcin crtica. En contraste, un 17,76% expres desacuerdo y un 4,44% se mantuvo neutral. Estos hallazgos sugieren que, aunque se reconoce el potencial de la IA, tambin existe conciencia de que su implementacin desigual puede profundizar las inequidades educativas ya existentes.

 

Tabla 6: El docente percibe que la capacitacin docente en IA es fundamental para garantizar equidad educativa.

Categoras de respuesta

Frecuencia 

Proporcin 

Totalmente en desacuerdo

2

4,44%

En desacuerdo

2

4,44%

Ni de acuerdo ni en desacuerdo

1

2,22%

De acuerdo

15

33,44%

Totalmente de acuerdo

25

55,55%

Total

45

100,00% 

Fuente: Elaborado por los autores.

 

Anlisis: Los resultados muestran que la mayora de los docentes considera crucial la capacitacin en inteligencia artificial para garantizar la equidad educativa. Un 55,55% se ubic en totalmente de acuerdo y un 33,44% en de acuerdo, sumando un 88,99% de percepcin positiva. Solo un 8,88% manifest desacuerdo y un 2,22% se mantuvo neutral. Estos hallazgos evidencian que los docentes reconocen que la formacin docente es un factor determinante para aprovechar la IA de manera equitativa y evitar desigualdades en el aprendizaje.

 

Tabla 7: El docente cree que la IA puede contribuir a reducir desigualdades en el aprendizaje.

Categoras de respuesta

Frecuencia 

Proporcin 

Totalmente en desacuerdo

3

6,66%

En desacuerdo

3

6,66%

Ni de acuerdo ni en desacuerdo

1

2,22%

De acuerdo

15

33,40%

Totalmente de acuerdo

23

51,06%

Total

45

100,00% 

Fuente: Elaborado por los autores.

Anlisis: Los resultados indican que la mayora de los docentes percibe que la inteligencia artificial puede contribuir a reducir desigualdades en el aprendizaje. Un 51,06% se ubic en totalmente de acuerdo y un 33,40% en de acuerdo, sumando un 84,46% de percepcin positiva. Apenas un 13,32% mostr desacuerdo y un 2,22% se mantuvo neutral. Esto evidencia que los docentes valoran el potencial de la IA para equilibrar oportunidades educativas y consideran que su implementacin puede impactar positivamente en la equidad acadmica.

 

Tabla 8: El docente percibe riesgos de exclusin si la IA no se implementa con criterios de equidad.

Categoras de respuesta

Frecuencia 

Proporcin 

Totalmente en desacuerdo

3

6,66%

En desacuerdo

2

4,44%

Ni de acuerdo ni en desacuerdo

1

2,22%

De acuerdo

31

68,82%

Totalmente de acuerdo

8

17,86%

Total

45

100,00%

Fuente: Elaborado por los autores.

 

Anlisis: Los resultados muestran que la mayora de los docentes reconoce los riesgos de exclusin si la inteligencia artificial no se implementa con criterios de equidad. Un 68,82% se ubic en de acuerdo y un 17,86% en totalmente de acuerdo, sumando un 86,68% de percepcin de riesgo. Solo un 11,1% manifest desacuerdo y un 2,22% se mantuvo neutral. Esto evidencia que, aunque los docentes valoran las oportunidades de la IA, son conscientes de que su uso inadecuado podra generar desigualdades significativas en la educacin pblica.

 

Tabla 9: El docente considera que la IA debe regularse para evitar efectos negativos en la educacin pblica.

Categoras de respuesta

Frecuencia 

Proporcin 

Totalmente en desacuerdo

2

4,44%

En desacuerdo

3

6,66%

Ni de acuerdo ni en desacuerdo

2

4,44%

De acuerdo

9

20,08%

Totalmente de acuerdo

29

64,38%

Total

45

100,00%

Fuente: Elaborado por los autores.

Anlisis: Los resultados reflejan que la mayora de los docentes considera necesaria la regulacin de la inteligencia artificial para prevenir efectos negativos en la educacin pblica. Un 64,38% se ubic en totalmente de acuerdo y un 20,08% en de acuerdo, alcanzando un 84,46% de percepcin favorable hacia la regulacin. Apenas un 11,1% manifest desacuerdo y un 4,44% se mantuvo neutral. Esto evidencia que los docentes reconocen la importancia de establecer normas y criterios claros para garantizar un uso seguro y equitativo de la IA en los contextos educativos pblicos.

 

Tabla 10: El docente cree que el uso de IA puede equilibrar oportunidades educativas en zonas urbanas y rurales.

Categoras de respuesta

Frecuencia 

Proporcin 

Totalmente en desacuerdo

2

4,44%

En desacuerdo

3

6,66%

Ni de acuerdo ni en desacuerdo

2

4,44%

De acuerdo

22

48,84%

Totalmente de acuerdo

16

35,62%

Total

45

100,00%

Fuente: Elaborado por los autores.

 

Anlisis: Los resultados muestran que la mayora de los docentes percibe que la inteligencia artificial puede equilibrar oportunidades educativas entre zonas urbanas y rurales. Un 48,84% se ubic en de acuerdo y un 35,62% en totalmente de acuerdo, sumando un 84,46% de percepcin positiva. Solo un 15,54% manifest desacuerdo o neutralidad. Estos hallazgos evidencian que los docentes confan en que la IA puede ser una herramienta para reducir desigualdades geogrficas en el acceso a la educacin y promover la equidad en distintos contextos.

 

 

Discusin

La interpretacin de los hallazgos revela una clara percepcin positiva de los docentes respecto al potencial de la inteligencia artificial (IA) para promover la equidad educativa. Sin embargo, esta visin no es ingenua, ya que tambin se reconoce la necesidad de infraestructura, capacitacin y regulacin para evitar que su implementacin profundice desigualdades existentes.

Al comparar estos resultados con estudios previos, se observa coincidencia con lo sealado por Holmes et al. (2021), quienes destacan la capacidad de la IA para personalizar procesos de aprendizaje. Asimismo, coinciden con Luckin (2018), que identifica la formacin docente como un factor crtico para el xito en la integracin de tecnologas educativas.

La relevancia de estos hallazgos radica en que provienen del sector de educacin pblica, donde los retos estructurales suelen ser ms pronunciados. En este contexto, la IA no solo aparece como herramienta de innovacin, sino tambin como un medio potencial para reducir brechas, siempre que se acompae de polticas educativas inclusivas (Selwyn, 2022).

Los objetivos de la investigacin buscaban analizar la relacin entre la percepcin de la IA y la equidad educativa. Los resultados confirman que los docentes reconocen tanto oportunidades como riesgos. De este modo, las hiptesis iniciales se ven fortalecidas: la IA tiene potencial de equidad, pero su aprovechamiento depende de condiciones contextuales adecuadas.

Este trabajo ampla el conocimiento existente al mostrar que, en Amrica Latina, los docentes tienen una visin ms optimista que crtica respecto a la IA. Esto contrasta con estudios europeos, donde existe mayor preocupacin por la tica y la vigilancia (Williamson & Piattoeva, 2022). As, se aportan matices culturales y contextuales importantes al debate.

A la vez, los resultados confirman hallazgos previos sobre los riesgos de inequidad en entornos con recursos desiguales (Zawacki-Richter et al., 2019). Los docentes perciben que la IA puede profundizar brechas entre instituciones, lo que se alinea con investigaciones que alertan sobre el techo digital que enfrentan estudiantes de bajos recursos.

Otra contribucin de este estudio es evidenciar la importancia que los docentes otorgan a la regulacin de la IA. Esto coincide con lo expuesto por UNESCO (2023), que subraya la necesidad de marcos normativos claros para garantizar que la tecnologa en educacin sea inclusiva, transparente y respete principios ticos fundamentales.

Los hallazgos tambin cuestionan visiones excesivamente tecno cntricas, ya que reconocen la infraestructura y la capacitacin como barreras crticas. Esta perspectiva coincide con lo planteado por Selwyn y Jandrić (2020), quienes advierten que la equidad educativa no depende nicamente de introducir IA, sino de transformar condiciones estructurales ms amplias.

Asimismo, la percepcin de que la IA puede beneficiar a estudiantes vulnerables refuerza la hiptesis de que la tecnologa puede actuar como niveladora de oportunidades. En este punto, se confirma lo planteado por Holmes et al. (2021), quienes consideran que los algoritmos bien diseados pueden apoyar aprendizajes diferenciados y sensibles a la diversidad.

Finalmente, los resultados permiten concluir que la IA no es un fin en s mismo, sino un medio que, bajo condiciones de equidad, puede transformar la educacin pblica. La investigacin confirma que los docentes estn dispuestos a aceptar estas herramientas, pero tambin exigen marcos de acompaamiento institucional y social que respalden su uso responsable.

 

Conclusin

La investigacin permiti evidenciar que los docentes de instituciones pblicas mantienen una percepcin mayoritariamente positiva respecto a la capacidad de la inteligencia artificial para mejorar la equidad educativa. Este hallazgo constituye un punto de partida significativo, ya que confirma que la innovacin tecnolgica es vista como un recurso capaz de equilibrar oportunidades en contextos de diversidad.

Uno de los hallazgos ms destacados fue la conviccin de los docentes sobre el papel de la inteligencia artificial en la personalizacin del aprendizaje. La mayora coincidi en que estas herramientas permiten adaptar la enseanza a las necesidades individuales de los estudiantes, lo que confirma la hiptesis inicial sobre su potencial inclusivo.

La investigacin tambin mostr que los docentes perciben la inteligencia artificial como una oportunidad para estudiantes en situacin de vulnerabilidad. Los resultados reflejan que estas tecnologas pueden abrir caminos hacia aprendizajes diferenciados, ofreciendo apoyos especficos que contribuyen a superar limitaciones socioeconmicas o acadmicas. Esto refuerza la hiptesis sobre la IA como niveladora de oportunidades.

Sin embargo, los datos tambin revelaron percepciones crticas respecto a las limitaciones estructurales. La falta de infraestructura tecnolgica fue sealada como un obstculo importante para la implementacin equitativa de la inteligencia artificial. Esto implica que, aunque la hiptesis sobre el potencial de la IA se confirma, su cumplimiento depende de condiciones externas an deficitarias.

Otro hallazgo significativo fue la preocupacin por la posibilidad de que la inteligencia artificial aumente las brechas entre instituciones con recursos desiguales. Una parte considerable de los docentes reconoci que, en ausencia de condiciones homogneas, la implementacin tecnolgica podra favorecer ms a quienes ya cuentan con ventajas, matizando as la hiptesis de equidad.

Los docentes tambin sealaron la importancia de la capacitacin como un factor determinante para garantizar un uso justo y eficaz de la inteligencia artificial. Este hallazgo confirma que la equidad no depende nicamente de la disponibilidad tecnolgica, sino tambin del fortalecimiento profesional que permita a los educadores aplicar estas herramientas de forma crtica y responsable.

En cuanto a la capacidad de la inteligencia artificial para reducir desigualdades en el aprendizaje, los resultados fueron mayoritariamente favorables. La percepcin general fue que estas tecnologas s pueden contribuir a nivelar oportunidades, siempre que se diseen con criterios de inclusin. Este hallazgo confirma la hiptesis de que la IA es un recurso til para disminuir disparidades.

No obstante, tambin se evidenci una fuerte conciencia sobre los riesgos de exclusin. Los docentes advirtieron que, si la inteligencia artificial se implementa sin criterios de equidad, puede convertirse en un factor de desigualdad. Esta percepcin no refuta las hiptesis, pero aade una advertencia importante: el potencial de equidad depende de un marco regulado y justo.

Asimismo, la necesidad de regulacin fue considerada fundamental. La mayora de los docentes manifest que es imprescindible establecer normas claras que garanticen un uso responsable de la inteligencia artificial. Este hallazgo confirma la hiptesis sobre la importancia de las polticas educativas, pues sin reglas slidas la equidad podra quedar en riesgo.

La investigacin mostr que los docentes confan en la capacidad de la inteligencia artificial para equilibrar oportunidades educativas entre zonas urbanas y rurales. Este resultado confirma la hiptesis de que la tecnologa puede superar barreras geogrficas, siempre que las condiciones de acceso, infraestructura y capacitacin acompaen el proceso de implementacin.

En sntesis, las hiptesis planteadas se confirman de manera general, pues los docentes reconocen el potencial de la inteligencia artificial para fomentar la equidad educativa. Sin embargo, los hallazgos tambin ponen de relieve que este potencial solo se materializa cuando existe infraestructura adecuada, capacitacin docente, polticas reguladoras y un compromiso institucional con la justicia educativa.

 

 

Referencias

      1.            Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2018). Research methods in education (8th ed.). Routledge.

      2.            Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). SAGE.

      3.            Eynon, R. (2021). The future of education in a digital age. Learning, Media and Technology, 46(4), 353364. https://doi.org/10.1080/17439884.2021.1932326

      4.            Holmes, W. (2022). Artificial intelligence and education: Understanding the promise and peril. Educational Review, 74(3), 321338. https://doi.org/10.1080/00131911.2021.1871355

      5.            Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582599. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0110-3

      6.            Williamson, B., & Hogan, A. (2020). Commercialisation and privatisation in/of education data. Oxford Review of Education, 46(3), 278293. https://doi.org/10.1080/03054985.2019.1680527

      7.            Zawacki-Richter, O., Kerres, M., Bedenlier, S., Bond, M., & Buntins, K. (2020). Systematic review on artificial intelligence in educational research. British Journal of Educational Technology, 51(4), 9811006. https://doi.org/10.1111/bjet.12952

      8.            Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2021). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.

      9.            Luckin, R. (2018). Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education for the 21st Century. UCL Institute of Education Press.

  10.            Selwyn, N. (2022). Education and Technology: Key Issues and Debates (3rd ed.). Bloomsbury Academic.

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2025 por los autores. Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn los trminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

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