Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias
Volumen 2, Número 3, 2025, julio-septiembre
DOI: https://doi.org/10.71112/2021f847
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN: OPORTUNIDADES, RETOS Y
TRANSFORMACIONES DEL ROL DOCENTE
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATION: OPPORTUNITIES, CHALLENGES, AND
TRANSFORMATIONS IN THE TEACHING ROLE
Myriam Cecilia Cando Flores
Ecuador
DOI: https://doi.org/10.71112/2021f847
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La inteligencia artificial en la educación: oportunidades, retos y transformaciones del rol
docente
Artificial intelligence in education: opportunities, challenges, and transformations in the
teaching role
Myriam Cecilia Cando Flores
myriam.cando@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0004-8108-6826
Ministerio de Educación del Ecuador
Ecuador
RESUMEN
En este ensayo se pretende analizar cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando la
educación, al ofrecer herramientas que simulan procesos cognitivos humanos, permitiendo
personalizar contenidos, optimizar tareas y apoyar la toma de decisiones pedagógicas. Se
exploran modelos emergentes como la Pedagogía Digital para la Transformación Educativa
Sostenible, la Educación Cognitiva Basada en IA, la Pedagogía Transformativa con IA y el
Aprendizaje Centrado en el Estudiante, los cuales potencian experiencias formativas
adaptativas y colaborativas. A su vez, se reflexiona críticamente sobre los desafíos que plantea
la IA, como el riesgo de limitar la autonomía y la capacidad reflexiva de los estudiantes si
predomina la lógica algorítmica. Por ello, se sostiene que el rol del docente debe evolucionar
hacia mediador y guía pedagógico, equilibrando innovación tecnológica y principios
humanistas, para garantizar que la educación siga siendo integral, ética y centrada en el
desarrollo pleno del estudiante.
Palabras clave: inteligencia artificial, educación, docente, aprendizaje adaptativo
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ABSTRACT
This essay aims to analyze how artificial intelligence (AI) is transforming education by providing
tools that simulate human cognitive processes, enabling the personalization of content, the
optimization of tasks, and support for pedagogical decision-making. Emerging models such as
the Digital Pedagogy for Sustainable Educational Transformation, AI-Based Cognitive
Education, Transformative Pedagogy with AI, and Student-Centered Learning are examined, as
they enhance adaptive and collaborative learning experiences. Furthermore, the essay critically
reflects on the challenges posed by AI, such as the risk of limiting students’ autonomy and
reflective capacity if algorithmic logic predominates. Therefore, it is argued that the teacher’s
role must evolve into that of mediator and pedagogical guide, balancing technological innovation
with humanistic principles to ensure that education remains comprehensive, ethical, and
centered on the holistic development of the student.
Keywords: artificial intelligence, education, teacher, adaptive learning
Recibido: 2 de septiembre 2025 | Aceptado: 17 de septiembre 2025
INTRODUCCIÓN
¿Alguna vez nos hemos preguntado cómo la inteligencia artificial podría transformar la
educación tal como la conocemos? Cada vez más, las aulas incorporan herramientas digitales
capaces de simular procesos cognitivos humanos como el aprendizaje, la comprensión y el
razonamiento. Este fenómeno representa un avance tecnológico que genera nuevas
oportunidades para repensar los métodos de enseñanza y los roles tradicionales dentro del
ámbito educativo.
En la actualidad, la IA se utiliza para personalizar contenidos, optimizar tareas y apoyar
la toma de decisiones pedagógicas, lo que permite adaptar la enseñanza a las necesidades y
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ritmos de cada estudiante. Además, su aplicación se vincula con teorías del aprendizaje como
el conectivismo, que destacan la importancia de conectar información de manera activa y
mediada por la tecnología. De esta manera, la IA se convierte en una herramienta que potencia
el aprendizaje adaptativo y facilita la construcción de conocimientos de forma más dinámica.
Este ensayo sostiene que la integración de la inteligencia artificial en la educación
ofrece múltiples posibilidades, al mismo tiempo que requiere una mirada crítica que preserve la
centralidad del aprendizaje humano y el desarrollo integral del estudiante. Se argumentará que,
aunque los modelos educativos mediados por IA pueden mejorar la personalización y la
eficiencia del proceso formativo, es indispensable garantizar que la tecnología complemente y
potencie el papel del docente.
A lo largo del texto se abordarán tres aspectos principales: primero, la definición y
relevancia de la inteligencia artificial en el ámbito educativo; segundo, los modelos didácticos
emergentes mediados por IA; tercero, los retos y transformaciones en el rol del docente; y
cuarto. De esta manera, se mostrará cómo la innovación tecnológica puede fortalecer el
aprendizaje humano cuando se integra con criterio y visión pedagógica.
DESARROLLO
La inteligencia artificial en el ámbito educativo
Podemos definir la inteligencia artificial como el conjunto de procesos realizados por un
sistema informático que simulan la inteligencia humana (OpenAI, 2023), partiendo de este
concepto breve se entiende, que la I.A es en sí una herramienta que simula procesos
cognitivos tales como el aprendizaje, compresión, y razonamiento mediante algoritmos
avanzados. Esta cualidad de la I.A no solo este inmersa en ecosistemas técnicos o industriales,
también se la ha integrado en el ámbito educativo.
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Para Paredes Gallardo (2024) “La integración de la IA en la educación se refiere a la
aplicación de técnicas y tecnologías de IA en todas las etapas y aspectos del proceso
educativo.”. Este proceso ha mejorado el quehacer docente permitiendo, la personalización de
contenidos, optimización de tareas, realizar análisis predictivos de rendimiento de los
estudiantes, y ayudando en la toma de decisiones pedagógicas.
Si relacionamos la inteligencia artificial y el aprendizaje, la podemos entender desde el
enfoque del conectivismo, esta teoría del aprendizaje propuesta por Siemens (2013), nos indica
que el aprendizaje es un proceso activo de conectar información mediado por la tecnología,
comprendiendo estos parámetros, la I.A se alinea como una herramienta para facilitar el
aprendizaje adaptativo, mediante la articulación dinámica de múltiples fuentes de información.
Esta causa de transformación nos conduce a examinar cómo la didáctica evoluciona frente a
estos cambios, a través de nuevos modelos mediadas por inteligencia artificial.
Transformaciones en la didáctica: nuevos modelos mediados por IA
Post pandemia de COVID-19, la sociedad tuvo que dar el paso hacia la inserción de
modelos emergentes y estrategias tecnológicas, esta estuvo a la par con la transformación
digital, en la educación. En la contingencia sanitaria de 2020, los sistemas educativos a nivel
mundial se vieron forzados a migrar hacia entornos digitales para garantizar la continuidad de
los procesos formativos, implementando de manera acelerada herramientas y plataformas
tecnológicas (Alemán de la Garza, 2023). La convergencia de medios y modalidades ha
integrado plataformas, dispositivos y formatos en ecosistemas pedagógicos multimodales que
facilitan la gestión, la diversificación de rutas formativas y la personalización del aprendizaje
(Zorrilla Abascal, 2023).
Ahora se debe entender que la inteligencia artificial, adquiere una dimensión como
recurso para el diseño y desarrollo de modelos educativos avanzados. Los nuevos modelos
didácticos mediados por IA abren un abanico de posibilidades para mejorar los procesos de
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enseñanza y aprendizaje. Sin embargo, su implementación requiere una mirada crítica y
reflexiva que garantice la primacía de los principios pedagógicos sobre las lógicas tecnológicas.
Esto implica establecer marcos éticos y metodológicos que eviten que la innovación se
convierta en un fin en sí mismo, desplazando la esencia humanista de la educación.
Dichos modelos propuestos son:
A. Modelo de pedagogía digital para la transformación educativa sostenible (DP4SET):
Este modelo, propuesto por Huang et al. (2024), busca integrar de manera efectiva las
tecnologías digitales para lograr una transformación educativa sostenible. Se estructura en
cuatro componentes fundamentales: el desarrollo de competencia digital para el aprendizaje
profundo en estudiantes y docentes; la implementación de práctica basada en evidencia con
recursos digitales de calidad; la creación de entornos de aprendizaje con tecnología digital
aplicable que sean relevantes y enriquecedores; y el fomento de una sinergia entre docentes
humanos e IA confiable, donde el educador actúa como guía y la IA potencia el proceso. Su
objetivo final es promover un aprendizaje centrado en el estudiante dentro de la era digital.
B. Modelo de educación cognitiva basada en IA:
Klopov et al. (2023) presentan un modelo que enfatiza el desarrollo de habilidades
cognitivas superiores y valores éticos utilizando tecnologías inteligentes. Sus características
centrales incluyen un fuerte enfoque en el pensamiento crítico y reflexivo, utilizando la IA para
plantear desafíos complejos; el desarrollo de competencias digitales avanzadas que van más
allá del uso básico hacia un manejo crítico y creativo; la formación de valores éticos para la era
digital, integrando la ética en el uso y desarrollo de la IA dentro del currículo; y la promoción del
aprendizaje activo y colaborativo, donde la IA facilita proyectos interactivos y trabajo en equipo
significativo.
C. Pedagogía transformativa con IA:
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Este enfoque, discutido por autores como Balakrishnan (2024) y Bermeo-Paucar et al.
(2024), utiliza herramientas de IA para amplificar el impacto educativo y transformar
radicalmente la experiencia de aprendizaje, con énfasis en el desarrollo integral del estudiante.
Se caracteriza por el fomento del pensamiento crítico y la reflexión, donde la IA provee datos y
escenarios que invitan al análisis profundo; el desarrollo de estudiantes como aprendices
independientes, empoderados por sistemas de tutoría inteligente y recursos adaptativos; la
formación de ciudadanos responsables, destacando el uso ético de la tecnología y la
responsabilidad social; y la utilización de tecnologías avanzadas (como IA generativa, realidad
virtual/aumentada y análisis de datos) para crear experiencias de aprendizaje inmersivas y
altamente relevantes.
D. Modelo de aprendizaje centrado en el estudiante con IA:
Como detalla Sankaralingam et al. (2024), este paradigma utiliza la IA para personalizar
completamente la experiencia educativa, adaptándose a las necesidades, ritmos y estilos
individuales de cada estudiante. Sus elementos distintivos son la adaptación a estilos de
aprendizaje individuales (visual, auditivo, kinestésico, etc.), ajustando contenidos y actividades;
la implementación de sistemas de tutoría inteligente personalizados que brindan apoyo
individualizado y caminos de aprendizaje únicos; el uso de programas de aprendizaje
adaptativo que modifican automáticamente la dificultad, secuencia y tipo de contenido basado
en el desempeño en tiempo real; y el análisis predictivo del rendimiento estudiantil, que permite
identificar riesgos de deserción o dificultades específicas para realizar intervenciones
tempranas y personalizadas.
Los modelos emergentes descritos anteriormente representan, sin duda, un avance
significativo en la forma en que concebimos y desarrollamos los procesos de enseñanza y
aprendizaje, pero, este potencial no puede ser interpretado como una garantía de mejora
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automática, ya que la innovación tecnológica, por sí sola, no asegura la calidad formativa ni el
desarrollo pleno de las capacidades humanas (Lynch, 2023).
Siendo críticos, es imprescindible cuestionar si las transformaciones impulsadas por la
inteligencia artificial en la educación realmente fomentan la autonomía y el pensamiento crítico
del estudiante, o si, por el contrario, configuran un modelo basado en rutas de aprendizaje
prediseñadas por algoritmos. En este último caso, se corre el riesgo de limitar la libertad
cognitiva y la capacidad de reflexión profunda, subordinando la experiencia educativa a lógicas
preprogramadas.
Si bien la IA puede facilitar el acceso a contenidos personalizados y ajustados a las
necesidades del alumno, la educación no debería reducirse a una mera gestión eficiente de
datos. La enseñanza debe mantener como objetivo central el desarrollo integral y crítico del
sujeto, integrando competencias cognitivas, emocionales y sociales que no siempre pueden ser
evaluadas o potenciadas únicamente por sistemas automatizados.
Con base en lo anterior, surge la necesidad de repensar el papel del docente, no solo
como transmisor de conocimientos, sino como mediador, orientador y garante de la calidad
formativa en entornos tecnológicos. La incursión de la IA en el proceso de enseñanza y
aprendizaje redefine las competencias y la profesionalidad del educador contemporáneo,
planteando retos que serán abordados en el siguiente apartado, con especial atención a la
manera en que estas herramientas transforman su rol y sus responsabilidades.
El rol docente en la era de la inteligencia artificial
La función docente se plantea como una transformación hacia un perfil especializado
que incluye el diseño pedagógico personalizado, la orientación socioemocional, la curaduría
crítica de contenidos y la alfabetización digital (Vallejo, 2024). La propuesta de consolidar un
liderazgo pedagógico estratégico mediado por IA genera dudas sobre la viabilidad de
desempeñar roles tan diversos de manera simultánea. Existen limitaciones estructurales en
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muchas instituciones educativas, así como brechas en capacitación y acceso a recursos
digitales, que podrían impedir la implementación efectiva de este modelo (Rondón, 2023).
La automatización de tareas administrativas promete liberar tiempo para la planificación
educativa reflexiva y el acompañamiento emocional de los estudiantes (Castro, 2025). Este
planteamiento asume que reducir cargas burocráticas automáticamente mejora la calidad
pedagógica, pero factores como la sobrecarga cognitiva del docente, la presión por resultados
y las demandas externas al aula pueden condicionar fuertemente su aplicación. La dedicación
a procesos de aprendizaje significativos requiere no solo tecnología, sino políticas educativas
coherentes y un entorno institucional que valore realmente la labor docente.
La idea de que la IA debe ser instrumental y nunca sustitutiva resalta que los procesos
cognitivos complejos, como el pensamiento crítico, la autonomía y la autorregulación,
dependen de los docentes (Saint Pierre, 2024). Al mismo tiempo, limitar a la IA a un papel
meramente auxiliar puede reducir las posibilidades de innovación que la tecnología ofrece,
mientras que depender demasiado de ella podría deshumanizar la educación. El desafío
consiste en equilibrar cuidadosamente la integración tecnológica con la centralidad del rol
docente en la construcción de aprendizajes significativos.
Según la Internacional de la Educación (2023), la integración de la IA en la educación
debería guiarse por criterios críticos y humanísticos que aseguren su uso ético y reflexivo.
Estos criterios se plantean de la siguiente forma: primero, evaluar la pertinencia de la
tecnología en función de los objetivos de aprendizaje y del desarrollo integral del estudiante;
segundo, garantizar que las herramientas digitales respeten la diversidad cultural y las
necesidades individuales; tercero, fomentar la reflexión crítica del docente sobre su propia
práctica y sobre el impacto de la IA en la formación de los estudiantes; y cuarto, priorizar
siempre la dimensión humana en la interacción educativa, asegurando que la tecnología
potencie, pero no sustituya, la labor docente, todos ellos deberán estar en equilibrio.
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Este equilibrio requiere decisiones deliberadas sobre su pertinencia, impacto cultural y
cognitivo, y sobre la reflexión constante del docente respecto a su práctica. Solo mediante un
uso crítico y responsable de la tecnología se puede garantizar que la innovación educativa
fortalezca la centralidad del aprendizaje humano y promueva el desarrollo integral de los
estudiantes.
CONCLUSIONES
La expansión de la inteligencia artificial en la educación evidencia que la tecnología no
es neutral; su implementación puede redefinir qué se considera aprendizaje valioso y cómo se
evalúa. Si no se ejerce una supervisión crítica, existe el riesgo de que los algoritmos
establezcan patrones rígidos de enseñanza y evaluación, priorizando la eficiencia sobre la
creatividad, la reflexión profunda o la autonomía estudiantil. La promesa de personalización
puede convertirse en un encorsetamiento digital que limite la diversidad cognitiva y reduzca la
educación a la optimización de datos.
La dependencia excesiva de la IA puede desdibujar la figura del docente, transformando
su rol en un mero gestor de herramientas, en lugar de un mediador crítico del conocimiento.
Esta automatización parcial de la enseñanza plantea dilemas éticos y pedagógicos
significativos: ¿quién garantiza que los valores, la ética y la formación integral del estudiante no
queden subordinados a lógicas algorítmicas? Sin un marco reflexivo, la tecnología puede
desplazar la centralidad humana, debilitando la capacidad de los estudiantes para pensar
autónomamente y cuestionar lo que aprenden.
El verdadero desafío no radica en la sofisticación tecnológica, sino en cómo la
comunidad educativa decide integrarla con criterio ético y pedagógico. ¿Estamos realmente
preparados para mantener la humanidad y el pensamiento crítico en un mundo cada vez más
mediado por algoritmos? Las futuras generaciones responderán esta interrogante...
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Declaración de conflicto de interés
La autora declara no tener ningún conflicto de interés relacionado con esta
investigación.
Declaración de contribución a la autoría
Myriam Cecilia Cando Flores: Conceptualización, Redacción, Revisión y Edición.
Declaración de uso de inteligencia artificial
La autora declara que utilizo la inteligencia artificial como apoyo para este artículo, y
también que esta herramienta no sustituye de ninguna manera la tarea o proceso intelectual.
Después de rigurosas revisiones con diferentes herramientas en la que se comprobó que no
existe plagio como constan en las evidencias, la autora manifiesta y reconoce que este trabajo
fue producto de un trabajo intelectual propio, que no ha sido escrito ni publicado en ninguna
plataforma electrónica o de IA.
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