Pensamiento Crítico. Revista de Investigación
Multidisciplinaria
Año
12, No. 23, Julio – Diciembre 2026, pp.1-15
https://www.doi.org/10.64040/znwy8h07
Impacto de IA generativa en la formación académica en
universitarios mexicanos
Renata Alcántara Trejo
Universidad del Valle de México
alcantararenata2001@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0007-8052-2317
Silvia Alicia Cabrera Torres
Universidad del Valle de México
silvia.cabrera@uvmnet.edu
https://orcid.org/0009-0005-3871-8020
Graciela Carolina Mercado Domínguez
Universidad del Valle de México
gracielacarolinamercado@gmail.com
https://orcid.org/0009-0002-1449-6724
Marijose Hernández Jiménez
Universidad del Valle de México
jomarhzj8@gmail.com
https://orcid.org/0009-0005-9700-6779
Resumen
La Inteligencia Artificial generativa
(IA) en la educación ha ganado
relevancia en los últimos años,
ofreciendo herramientas para la personalización del aprendizaje y la mejora del
rendimiento académico. Este estudio analiza el impacto de la IA (ChatGPT) en estudiantes mexicanos, evaluando la percepción
en cuanto al efecto positivo de ChatGPT, la dependencia en el aula y las experiencias con
profesores en la implementación de IAG. Los resultados muestran que los
estudiantes universitarios perciben de manera positiva el uso de ChatGPT en su formación académica. Sin embargo, un 93.3
% expresó preocupación respecto al
impacto de la dependencia excesiva de esta tecnología y el 87.5 % de los
participantes señaló que sus docentes han incorporado ChatGPT
en clases o trabajos académicos. Estos hallazgos muestran la necesidad de implementar
programas de formación docente en IAG y talleres de alfabetización digital que
garanticen el uso ético de la IA en
las prácticas pedagógicas.
Palabras
clave: Inteligencia artificial generativa; ChatGPT; proceso
de enseñanza-aprendizaje; formación
académica y percepción.
Abstract
Generative Artificial Intelligence (GAI) in education
has gained relevance in recent years, offering tools for personalized learning
and improved academic
performance. This study analyzes
the impact of GAI (ChatGPT) on
Mexican students, evaluating their
perceptions of ChatGPT's positive effects, its reliance on the
technology in the classroom, and their experiences with professors implementing
GAI. The results show that university students perceive the use of ChatGPT in
their academic training positively. However, 93.3% expressed concern about the impact of excessive
dependence on this technology, and 87.5% of participants indicated that their
professors have incorporated ChatGPT into classes or academic work. These
findings highlight the need to implement teacher training programs in GAI and
digital literacy workshops that ensure the ethical use of AI in pedagogical practices.
Keywords: Generative
Artificial Intelligence; ChatGPT; teaching-learning process; academic training
and perception.
Este
estudio exploratorio y descriptivo surge
ante la creciente integración de la Inteligencia Artificial (IA) en los
procesos educativos, un fenómeno que ha cobrado especial relevancia en el
contexto mexicano. A medida que las tecnologías avanzan, se vuelve
indispensable comprender no solo sus beneficios, sino también los desafíos que
plantea su implementación dentro del ámbito escolar (Zawacki-Richter et al., 2019; UNESCO, 2023;
González-González, 2023). En este sentido, la investigación busca analizar el
impacto real que tienen las herramientas basadas en IA generativa en la
formación académica de los estudiantes de nivel superior, así como en
su motivación y autonomía en el aprendizaje (Kasneci
et al., 2023).
La elección del tema se justifica por
la necesidad urgente de adaptar los modelos educativos a las nuevas
exigencias tecnológicas y sociales (Oye et al., 2024; Holmes et
al., 2019) mismos que van acrecentando nuevos enfoques para trabajar con IAG
que permitan a los estudiantes generar productos con un grado de aprendizaje
que no solo se enfoque en un nivel memorístico, se busca que los estudiantes puedan lograr ser más analíticos y éticos. A través de una metodología cuantitativa, se pretende obtener datos concretos que permitan valorar de forma objetiva
los alcances y limitaciones de la IAG en la educación (Prahani
et al., 2022). Este enfoque facilitará la identificación de áreas de
oportunidad para mejorar la calidad educativa mediante propuestas como la
capacitación docente en IA generativa y la alfabetización digital (Tlili et al.,
2023). Finalmente, esta investigación no solo pretende contribuir al
conocimiento académico, sino también ofrecer herramientas prácticas para
docentes, instituciones y responsables de políticas educativas, con el fin de promover
una educación más equitativa, innovadora y adaptada a las realidades del siglo
XXI.
Diversos estudios (UNESCO, 2023;
Mena-De la Rosa et al, 2024; Swidan et al., 2025) coinciden en que el
uso de IAG en educación está en aumento, con una percepción positiva entre
estudiantes, pero también con preocupaciones sobre ética, dependencia y
regulación institucional.
Estos estudios subrayan la relevancia
de la motivación, especialmente la intrínseca, en el rendimiento académico de
los estudiantes mexicanos y de otros países. Fomentar un entorno educativo que promueva la motivación interna puede ser
clave para mejorar los resultados académicos en diversas poblaciones estudiantiles.
El artículo aborda el impacto
de la Inteligencia Artificial generativa, específicamente el uso de ChatGPT,
en la formación académica de estudiantes universitarios
mexicanos, centrándose en su influencia en la comprensión de contenidos, el
apoyo al aprendizaje y las percepciones estudiantiles sobre su integración en
el aula. El objetivo general de este estudio es comprender la percepción que tienen los estudiantes universitarios en cuanto al
efecto positivo en la comprensión de contenido, la dependencia en el aula y las
experiencias con profesores en la implementación del ChatGPT
en los trabajos académicos, con el fin de proponer estrategias de mejora. A partir de lo anterior, se plantean las siguientes
preguntas de investigación: ¿Cuál es la
percepción de los estudiantes universitarios mexicanos sobre el impacto
positivo de ChatGPT
en su formación académica? ¿Qué nivel de preocupación existe respecto a la
dependencia del uso de Inteligencia Artificial generativa en el aula? ¿Cómo
perciben los estudiantes la implementación de ChatGPT
por parte de sus docentes? Asimismo,
se plantean las siguientes hipótesis:
H1: Los estudiantes universitarios perciben positivamente el uso de ChatGPT en su formación académica. H2: Los estudiantes
consideran que el uso excesivo de ChatGPT puede
generar dependencia y afectar habilidades cognitivas como el pensamiento
crítico. H3: Existen diferencias significativas en la percepción del uso
de ChatGPT
según género, semestre y área de conocimiento.
El problema de investigación radica en
la falta de evidencia empírica sistematizada en el contexto universitario
mexicano sobre cómo el uso de herramientas de Inteligencia Artificial
generativa impacta realmente en la formación académica de los estudiantes.
Aunque la IA se ha integrado rápidamente en los procesos educativos, existe un vacío de
conocimiento respecto a: sus beneficios reales en el aprendizaje, los riesgos de dependencia tecnológica, y el papel que desempeñan los docentes en su implementación pedagógica.
· Sus beneficios reales en el
aprendizaje.
· Los riesgos de dependencia
tecnológica.
· El papel que desempeñan los
docentes en su implementación pedagógica.
La relevancia del tema se debe a la
creciente incorporación de la IA en la educación superior, fenómeno que está
transformando las dinámicas tradicionales de enseñanza-aprendizaje.
En el contexto
mexicano, resulta prioritario analizar este impacto para:
· Orientar el uso
ético y responsable de la IA
· Prevenir efectos negativos
como la dependencia o la disminución del pensamiento crítico, y contribuir al
diseño de estrategias institucionales que favorezcan una integración pedagógica
adecuada.
· Y contribuir al diseño de
estrategias institucionales que favorezcan una integración pedagógica adecuada.
El estudio responde además a la
necesidad de actualizar los modelos educativos frente a los retos. tecnológicos
del siglo XXI. El trabajo se sustenta en enfoques teóricos relacionados con:
· El aprendizaje mediado por
tecnología.
· La alfabetización digital.
· Y la integración pedagógica de
la Inteligencia Artificial en educación superior.
Desde estas perspectivas, la IAG se concibe como una herramienta de apoyo al
aprendizaje, capaz de favorecer la comprensión de contenidos y la
personalización educativa (Holmes et al., 2019; Zawacki-Richter et al., 2019).
Asimismo, se consideran aportes
teóricos que advierten sobre los riesgos de una implementación acrítica, como
la dependencia tecnológica y los dilemas éticos asociados al uso de IA generativa (UNESCO,
2023; Kasneci et al.,
2023).
El aprendizaje mediado por la
tecnología se concibe como el uso de la TIC dentro del ámbito pedagógico. Actualmente, los estudiantes de todo el mundo suelen usar
las TIC para su formación académica, por la facilidad y el alcance de estas
herramientas en su vida cotidiana. Hernández (2024) señala que “entre los
principales usos y funciones pedagógicas de las TIC destacan las siguientes,
motivar, portar contenidos, ejercitar habilidades”.
Los jóvenes hoy en día buscan diferente tipo de información para lograr
satisfacer una necesidad de conocimiento; asimismo, el uso de las redes
sociales les facilita el acceso a diferentes noticias, contenidos y consejos.
El uso de ChatGPT se ha convertido en una herramienta de uso frecuente dentro
de los entornos académicos y digitales incluso, los estudiantes recurren a
herramientas digitales para resolver
necesidades relacionadas con el ámbito académico con la parte personal e incluso
para solución de conflictos,
sin embargo, se ha observado que también está generando una dependencia hacia la herramienta.
Las variables principales analizadas dentro del estudio son:
· Efectos positivos del uso de ChatGPT.
· Percepción de dependencia al
usar ChatGPT.
· Experiencias de los estudiantes
respecto a la implementación docente de la herramienta.
Estudios previos a nivel internacional
señalan que la IAG en educación puede mejorar la comprensión de contenidos y
apoyar el aprendizaje autónomo, aunque también genera preocupaciones éticas y
pedagógicas (Zawacki-Richter et al., 2019; Kasneci et
al., 2023).
Organismos internacionales como la
UNESCO (2023) subrayan la necesidad de regular y formar a docentes y
estudiantes en el uso responsable de la IA.
La principal aportación de este estudio
consiste en:
· Proporcionar evidencia
empírica cuantitativa en el contexto universitario mexicano.
· Analizar simultáneamente
beneficios y riesgos percibidos,
· Y visibilizar el papel del
docente como mediador en la implementación de ChatGPT.
La investigación se desarrolla en el
contexto de la educación superior mexicana, con estudiantes universitarios de
distintas áreas académicas, de instituciones públicas y privadas y de diferentes niveles de avance
académico.
Este contexto está marcado por:
·
Una rápida digitalización educativa, acelerada en los últimos años.
·
La adopción informal y formal de herramientas de IA en actividades académicas.
·
Y la ausencia de lineamientos institucionales homogéneos sobre su uso.
El estudio se enmarca en un momento
histórico en el que la IA generativa comienza a consolidarse como parte del
entorno educativo, lo que hace indispensable analizar sus efectos desde una
perspectiva académica y social.
El estudio se desarrolla bajo un
paradigma cuantitativo, analítico sintético, ya que se orienta a la medición objetiva
de variables relacionadas.
Con el uso de la Inteligencia
Artificial (ChatGPT)
en la formación académica de estudiantes universitarios. Este enfoque permite
recolectar y analizar datos numéricos para identificar tendencias, percepciones
y patrones de comportamiento en la población estudiada, así como realizar análisis estadísticos que respalden los
hallazgos obtenidos.
La investigación es de tipo
exploratoria y descriptiva, ya que tiene como finalidad describir las percepciones de los estudiantes universitarios respecto
a los efectos positivos del uso de ChatGPT,
la posible dependencia generada por esta herramienta y las experiencias relacionadas
con su implementación por
parte de los docentes. Asimismo,
presenta un alcance exploratorio, dado que el fenómeno de la Inteligencia Artificial generativa en la educación superior mexicana es
relativamente reciente y aún poco estudiado en este contexto específico.
El estudio es de carácter
observacional, transversal y descriptivo. Es observacional porque no se
manipulan las variables, sino que se
analizan tal como se presentan en la realidad; es transversal debido a que la
recolección de datos se realizó en
un solo momento temporal; y es descriptivo porque se centra en identificar y
describir las características de las percepciones estudiantiles respecto al uso
de la IA en su formación académica.
Muestreo: El estudio utilizó una muestra por conveniencia, la
cual se eligió en términos de accesibilidad y disposición para participar en
el estudio. Esta muestra estuvo conformada por 208 participantes, de los cuales
el 56.7 % son hombres, el 38.9 % son mujeres y el 4.3 % manifestaron otro
género; el 51.9 % estudian en escuela privada y el 48.1 % en escuela pública,
el 94.3 % son solteros y el
resto son casados. De igual manera, el 72.1 % estudia y trabaja mientras que el 27.9 % solo estudia. Los
estudiantes que participaron en la investigación pertenecen a diferentes áreas
académicas, donde el 12 % son de Ingeniería, el 38.5 % son del área de Ciencias
de la Salud, 14.9 % son de Administración y Negocios, el 21.6 % son de Ciencias
Sociales, el 12 % son se Arquitectura y Diseño y por
último, el 1 % son de Artes. Se eliminaron dos registros que mostraron
información incompleta. De igual manera,
el 82.7 % son de semestres avanzados
(7º a 10º), el 11.5
% son de semestres.
La selección de participantes se
realizó mediante un muestreo no probabilístico por conveniencia, considerando
estudiantes universitarios con acceso
voluntario al formulario digital distribuido mediante
plataformas académicas y redes sociales. Este tipo de muestreo se utilizó
debido a la accesibilidad de los participantes y a
la naturaleza exploratoria del estudio.
Las variables que se consideraron son
los efectos positivos del uso de ChatGPT que se
define como las fortalezas que se observan en la IAG generación de respuestas
plausibles, personalizadas y en tiempo real, capacidad de automejora y
accesibilidad de la información. En cuanto a
la dependencia, esta es definida como la
necesidad que tienen los estudiantes para buscar información en ChatGPT
o la sobreutilización y confianza ciega en éste. En cuanto a la percepción de
las experiencias con los docentes, se refiere a la valoración del papel docente
en las clases, esto es, el que
los estudiantes perciban que es mucho mejor el uso de ChatGPT
que una educación tradicional. Estas variables se operacionalizaron mediante un
cuestionario estructurado, aplicado a estudiantes universitarios. El
instrumento incluyó ítems tipo escala que permitieron medir las percepciones de los participantes en cada una de las dimensiones mencionadas.
Se utilizó un cuestionario de
percepciones sobre el uso de la inteligencia artificial, específicamente ChatGPT, en los procesos de enseñanza y aprendizaje de los
estudiantes de pregrado sugerido por Solano-Barliza, A. et al (2024). Este
instrumento consta de 22 ítems con respuestas tipo Likert que iban desde 1 (totalmente en desacuerdo)
a 5 (totalmente de acuerdo). Tiene como objetivo conocer la percepción de los
estudiantes acerca de la IA, desde los siguientes ejes: característica de
contexto, efectos positivos de ChatGPT en la
comprensión del contenido, preocupaciones sobre la dependencia excesiva
de la IA en el aula
y experiencias con los profesores en la implementación de ChatGPT.
El instrumento muestra una buena consistencia interna (alfa de Cronbach =
0.82), lo que lo hace una buena herramienta para el estudio. Este instrumento se
compartió por medio de un Forms de Microsoft donde se
indicó el objetivo del estudio, la confidencialidad y el anonimato,
además de que
la participación fue voluntaria.
La recolección de datos se realizó a
través de una encuesta, y el análisis estadístico se llevó a cabo utilizando el software IBM SPSS
v.27, empleando estadísticos descriptivos, pruebas no paramétricas (U de
Mann-Whitney y Kruskal-Wallis) y análisis de confiabilidad mediante el
coeficiente Alfa de Cronbach.
Se emplearon pruebas no paramétricas
debido a que las variables analizadas no presentaron distribución normal. Estas
pruebas permitieron comparar diferencias entre grupos independientes y
fortalecer la interpretación estadística de los resultados obtenidos.
exclusión, y limitaciones
El estudio respetó los principios
éticos de la investigación, garantizando la participación voluntaria, el
anonimato y la confidencialidad de la información proporcionada por los participantes.
·
Estudiantes universitarios inscritos en instituciones de educación
superior en México
·
Participantes que aceptaron responder el cuestionario de manera
voluntaria.
·
Registros con información incompleta o inconsistente, los cuales fueron
eliminados del análisis final.
Entre las principales limitaciones del
estudio se encuentra el uso de un muestreo no probabilístico, lo que limita la generalización de los resultados a
toda la población universitaria mexicana. No obstante, los hallazgos aportan
información relevante para comprender las tendencias actuales en el uso de la
Inteligencia Artificial en la educación superior.
Asimismo, el diseño transversal del
estudio impide establecer relaciones causales entre las variables analizadas.
Otra limitación corresponde al uso de autopercepciones de los participantes, lo
que puede generar sesgos de respuesta. Futuras investigaciones podrían
desarrollar estudios longitudinales, ampliar la muestra a distintas regiones del país y analizar
el impacto de la Inteligencia Artificial en habilidades específicas como
pensamiento crítico, creatividad y escritura académica.
Con respecto a los totales en cuanto a
ventajas, desventajas y percepción del profesor, la Tabla 1 muestra los
estadísticos descriptivos totales para cada dimensión, lo que indica que, en
cada una, la media es muy cercana al valor máximo de las puntuaciones de los estudiantes y las desviaciones
estándar indican que no hay mucha variabilidad
en los datos, por lo tanto, los estudiantes perciben como muy
positivo usar la herramienta de ChatGPT para sus
actividades escolares, es decir, consideran que impacta positivamente en sus
experiencias de aprendizaje; con respecto a la preocupación sobre la
dependencia excesiva de la IA en el aula, también perciben que existe una alta
posibilidad de que la herramienta genere una dependencia y que los estudiantes
dejen de esforzarse en sus actividades escolares, que afecten sus habilidades
de resolución de problemas, limiten su pensamiento crítico, lo que implica el riesgo de disminuir la
calidad de la educación. En cuanto a la dimensión experiencias con los
profesores en la implementación de ChatGPT, perciben
que los docentes son más eficaces, eficientes y que aceptan mejor esta
tecnología a diferencia de la educación tradicional. La confiabilidad se
calculó mediante el Alfa de Cronbach
dando por resultado un valor de
0.882 para los efectos positivos, un valor de 0.764 para la dependencia.
Tabla 1.
Estadísticos descriptivos totales para cada
dimensión
|
|||||
|
N |
Rango |
Mínimo |
Máximo |
Media |
Desviación estándar |
|
Efectos positivos 208 |
20 |
5 |
25 |
22,58 |
4,115 |
|
Dependencia de la IA 208 |
12 |
8 |
20 |
18,20 |
2,837 |
|
Experiencias con los Profesores 208 |
12 |
3 |
15 |
12,31 |
3,432 |
Para el género (tabla 2) se observa
que sí existen diferencias significativas en cuanto a las ventajas que muestra
el uso de ChatGPT y en la dependencia que genera la
herramienta, considerando mejor la percepción en género “otro” y las mujeres
tienen una menor opinión en cuanto a las ventajas, pero aun así es muy
favorable. Con respecto a la experiencia docente, no existe diferencia
significativa en cuanto al género, es decir, todos perciben como buena la
incursión de ChatGPT por parte del docente en sus
actividades académicas.
Tabla 2.Análisis por género
|
|||||||
|
|
N
|
Rango
|
Mínimo
|
Máximo
|
Media
|
Desviación estándar
|
|
|
|
Total Ventajas
|
118
|
19
|
6
|
25
|
22,94
|
3,973
|
Masculino
|
Total Dependencia
|
118
|
12
|
8
|
20
|
18,59
|
2,680
|
Total Profesor
|
118
|
12
|
3
|
15
|
12,74
|
3,206
|
|
N válido (por lista)
|
118
|
|
|
|
|
|
|
Femenino
|
Total Ventajas
|
81
|
20
|
5
|
25
|
21,78
|
4,385
|
Total Dependencia
|
81
|
11
|
9
|
20
|
17,53
|
2,971
|
|
Total Profesor
|
81
|
12
|
3
|
15
|
11,83
|
3,629
|
|
N válido (por lista)
|
81
|
|
|
|
|
|
|
Otro
|
Total Ventajas
|
9
|
0
|
25
|
25
|
25,00
|
,000
|
Total Dependencia
|
9
|
8
|
12
|
20
|
19,11
|
2667
|
|
Total Profesor
|
9
|
10
|
5
|
15
|
11,11
|
4,014
|
|
N válido (por lista)
|
9
|
|
|
|
|
|
|
|
H de Kruskal-Wallis |
Total Ventajas
|
12,532
|
|
Sig.
|
Total Ventajas
|
0,002
|
|
Total
Dependencia
|
14,124
|
Total
Desventajas
|
<0,001
|
||||
Total Profesor
|
4,895
|
Total Profesor
|
0,086
|
||||
De acuerdo al tipo de escuela, pública
o privada (tabla 3), igualmente no se observa diferencia significativa entre
las ventajas y la dependencia, lo que implica que ambos grupos consideran de
igual manera las ventajas y la dependencia, lo que implica que tanto ven como
una buena herramienta de trabajo a la IA como también la generación de
dependencia de la misma, sin embargo, los estudiantes de escuela pública
consideran que los docentes están haciendo más eficaces sus actividades
académicas usando ChatGPT con respecto a los de
escuelas privadas.
Tabla 3.Análisis por tipo de escuela
|
||||||||
|
|
|
N |
Rango |
Mínimo |
Máximo |
Media |
Desviación estándar |
|
|
Universidad Privada |
Total Ventajas
|
108 |
19 |
6 |
25 |
22,57 |
3,904 |
|
Total Dependencia
|
108 |
12 |
8 |
20 |
17,90 |
3,017 |
||
Total Profesor
|
108 |
12 |
3 |
15 |
11,64 |
3,642 |
||
N válido
(por lista)
|
108 |
|
|
|
|
|
||
|
Universidad Pública |
Total Ventajas
|
100 |
20 |
5 |
25 |
22,58 |
4,351 |
|
Total
Dependencia
|
100 |
11 |
9 |
20 |
18,53 |
2,603 |
||
Total Profesor
|
100 |
12 |
3 |
15 |
13,04 |
3,045 |
||
N válido
(por lista)
|
100 |
|
|
|
|
|
||
|
U de Mann- Whitney |
Total Ventajas |
5198,5 |
Sig. |
Total Ventajas 0.590 |
||||
|
Total Dependencia |
4666,5 |
Total 0.053 Desventajas |
||||||
|
|
Total Profesor |
4209,5 |
|
Total Profesor 0.003 |
||||
En cuanto al análisis por semestre
(tabla 4), no se observa diferencia significativa entre los tres grupos, además
de que la percepción es buena en las tres dimensiones, tanto para los semestres
iniciales como en los intermedios y es muy buena para los semestres avanzados,
lo que podría sugerir que los estudiantes de 7º a 10º semestre tienden a estar
más familiarizados con la IA.
Tabla 4.Análisis
por semestre
|
|||||||
|
|
N |
Rango |
Mínimo |
Máximo |
Media |
Desviación estándar |
|
|
Iniciales (1, 2, 3) |
Total Ventajas |
12 |
13 |
12 |
25 |
18,67 |
4,830 |
|
Total Dependencia |
12 |
10 |
10 |
20 |
16,00 |
3,490 |
|
|
Total Profesor |
12 |
12 |
3 |
15 |
9,58 |
4,252 |
|
|
N
válido (por lista) |
12 |
|
|
|
|
|
|
|
Intermedios (4,
5, 6) |
Total Ventajas |
24 |
20 |
5 |
25 |
20,88 |
4,919 |
|
Total Dependencia |
24 |
8 |
12 |
20 |
17,71 |
2,836 |
|
|
Total Profesor |
24 |
11 |
4 |
15 |
11,04 |
3,782 |
|
|
N
válido (por lista) |
24 |
|
|
|
|
|
|
|
Avanzados
(7,
8, 9, 10) |
Total Ventajas |
172 |
19 |
6 |
25 |
23,09 |
3,741 |
|
Total |
172 |
12 |
8 |
20 |
18,42 |
2,730 |
|
|
Total Profesor |
172 |
12 |
3 |
15 |
12,68 |
3,208 |
|
|
N válido
(por lista) |
172 |
|
|
|
|
|
|
|
H de
Kruskal-Wallis |
Total Ventajas |
22,728 |
Sig. |
Total Ventajas |
<0,001 |
||
|
Total Dependencia |
11,149 |
Total
Desventajas |
0,004 |
||||
|
Total Profesor |
12,145 |
Total profesor |
0,002 |
||||
En el análisis por área de
conocimiento se observa que no existe diferencia significativa en cuanto a la
dependencia del uso de ChatGPT en las diferentes
áreas, mostrando un valor alto de percepción en cuanto a que puede generar
dependencia y disminuir el pensamiento crítico, en cambio, en cuanto a las
ventajas y percepción que los estudiantes tienen en cuanto al trabajo del
docente con ChatGPT, se percibe una diferencia
significativa por áreas, donde las áreas de Ciencias de la Salud,
Administración y Negocios y Ciencias Sociales tienen una mejor percepción en
cuanto a las ventajas de usar ChatGPT en sus trabajos
académicos, Ingenierías y Arquitectura y Diseño muestran una percepción media
de las ventajas, que puede ser indicio de que el que se ocupen ciertos
programas de simulación y diseño para sus actividades académicas influyan en
cuanto a la propia percepción de los estudiantes, y en el área Artes una
percepción baja en cuanto al uso de la IA, que puede estar asociado a la propia
forma de trabajo en esta área. Con respecto a la percepción de los estudiantes
en cuanto al trabajo del docente con ChatGPT, los
estudiantes del área de Ciencias Sociales consideran más eficientes las clases
que utilizan esta herramienta e indican que debe ser usada en la mayoría de sus
clases, mientras que las áreas de Arquitectura y Diseño, Ingenierías y Artes,
tienen una percepción media en cuanto a si las clases son más eficientes con el
uso de la IA.
|
Tabla 5. Análisis por área de conocimiento |
|||||||
|
|
N |
Rango |
Mínimo |
Máximo |
Media |
Desviación estándar |
|
|
Ingenierías |
Total Ventajas |
25 |
19 |
6 |
25 |
21,24 |
5,206 |
|
Total Dependencia |
25 |
12 |
8 |
20 |
17,88 |
3,270 |
|
|
Total Profesor |
25 |
12 |
3 |
15 |
11,56 |
3,477 |
|
|
N válido
(por lista) |
25 |
|
|
|
|
|
|
|
Ciencias de la salud |
Total Ventajas |
80 |
14 |
11 |
25 |
23,31 |
3,517 |
|
Total Dependencia |
80 |
11 |
9 |
20 |
18,27 |
3,081 |
|
|
Total Profesor |
80 |
12 |
3 |
15 |
12,63 |
3,335 |
|
|
N válido
(por lista) |
80 |
|
|
|
|
|
|
|
Administración y Negocios |
Total Ventajas |
31 |
16 |
9 |
25 |
22,71 |
3,866 |
|
Total Dependencia |
31 |
8 |
12 |
20 |
17,94 |
2,828 |
|
|
Total Profesor |
31 |
11 |
4 |
15 |
11,97 |
3,311 |
|
|
N válido
(por lista) |
31 |
|
|
|
|
|
|
|
Ciencias Sociales |
Total Ventajas |
45 |
20 |
5 |
25 |
22,80 |
3,666 |
|
Total Dependencia |
45 |
7 |
13 |
20 |
18,71 |
1,996 |
|
|
Total Profesor |
45 |
11 |
4 |
15 |
13,24 |
2,978 |
|
|
N válido
(por lista) |
45 |
|
|
|
|
|
|
|
Arquitectura y Diseño |
Total Ventajas |
25 |
15 |
10 |
25 |
21,68 |
4,880 |
|
Total Dependencia |
25 |
9 |
11 |
20 |
17,80 |
3,014 |
|
|
Total Profesor |
25 |
11 |
4 |
15 |
11,44 |
3,765 |
|
|
N válido
(por lista) |
25 |
|
|
|
|
|
|
|
Arte |
Total Ventajas |
2 |
4 |
12 |
16 |
14,00 |
2,828 |
|
Total Dependencia |
2 |
2 |
16 |
18 |
17,00 |
1,414 |
|
|
Total Profesor |
2 |
3 |
3 |
6 |
4,50 |
2,121 |
|
|
N válido (por lista) |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
H de Kruskal-Wallis |
Total Ventajas |
11,621 |
Sig. |
Total Ventajas |
0,040 |
||
|
Total Dependencia |
4,461 |
Total Desventajas |
0,485 |
||||
|
Total Profesor |
13,443 |
Total Profesor |
0.020 |
||||
Con base en los datos obtenidos, se
observa que al 93.3 % de los estudiantes les preocupa que la dependencia del ChatGPT pueda afectar de manera negativa sus habilidades de
resolución de problemas y el 87.5 % reconoce que sus docentes utilizan el ChatGPT en sus clases o actividades del aula.
Los resultados del presente estudio
evidencian una percepción mayoritariamente positiva por parte de los
estudiantes universitarios mexicanos respecto al uso de la Inteligencia
Artificial generativa, específicamente ChatGPT, como
herramienta de apoyo en su formación académica. Los participantes reconocen que
esta tecnología facilita la comprensión de contenidos y apoya el desarrollo de
actividades escolares, lo cual coincide con investigaciones previas que
destacan el potencial de la IA para promover el aprendizaje autónomo y la personalización
educativa (Holmes et al., 2019; Zawacki-Richter et al., 2019).
Sin embargo, uno de los hallazgos más
relevantes del estudio es la elevada preocupación de los estudiantes ante la
posibilidad de generar una dependencia excesiva del uso de ChatGPT,
la cual podría afectar habilidades cognitivas fundamentales como la resolución
de problemas y el pensamiento crítico. Este resultado resulta consistente con
los planteamientos de Kasneci et al. (2023), quienes
advierten que el uso no regulado de modelos de lenguaje en contextos educativos
puede derivar en una disminución del esfuerzo cognitivo del estudiante. Esta
dualidad entre beneficio y riesgo representa un eje central de discusión y
subraya la necesidad de una integración pedagógica reflexiva de la IA.
Desde una perspectiva interpretativa,
los hallazgos sugieren que el impacto de la Inteligencia Artificial en la
educación no depende únicamente de la tecnología en sí, sino del modo en que es
incorporada en las prácticas docentes. La percepción favorable sobre la
implementación de ChatGPT por parte de los profesores
indica que el rol del docente continúa
siendo esencial como mediador
del aprendizaje, incluso en
entornos tecnológicos avanzados. Este aspecto refuerza el principio de que la
IA debe concebirse como una herramienta complementaria y no sustitutiva del
proceso educativo.
Asimismo, las diferencias observadas
entre áreas de conocimiento ponen de manifiesto que la aceptación y utilidad
percibida de ChatGPT varían según las características
disciplinares, lo que sugiere que la implementación de la IA en la educación
superior debe considerar las particularidades de cada campo académico. Este
hallazgo aporta evidencia empírica relevante para el diseño de estrategias
diferenciadas de integración tecnológica.
En términos de novedad científica, el
estudio contribuye con datos actuales sobre el contexto universitario mexicano,
un ámbito aún poco explorado en la investigación sobre Inteligencia Artificial
generativa en educación. Desde una perspectiva aplicada, los resultados
respaldan la necesidad de desarrollar programas de formación docente y
alfabetización digital que promuevan un uso ético, crítico y responsable de la
IA, en concordancia con las recomendaciones de la UNESCO (2023). Finalmente, la
investigación abre líneas futuras orientadas al análisis longitudinal del
impacto de la IA en el desarrollo de competencias académicas y al diseño de
modelos pedagógicos regulados que integren estas tecnologías de manera
efectiva.
Lo anterior permite inferir que la
incorporación de la Inteligencia Artificial en la educación superior no debe
centrarse únicamente en la eficiencia tecnológica, sino también en el
fortalecimiento de competencias analíticas, reflexivas y éticas. De esta
manera, el uso de herramientas como ChatGPT requiere
procesos de acompañamiento pedagógico que favorezcan el aprendizaje autónomo
sin sustituir el razonamiento crítico del estudiante.
Los resultados del estudio muestran que los estudiantes universitarios mexicanos perciben de manera positiva el uso de ChatGPT como herramienta de apoyo en la comprensión de contenidos y el desarrollo de actividades académicas. Sin embargo, también identifican riesgos asociados a la dependencia tecnológica, particularmente en habilidades cognitivas como el pensamiento crítico y la resolución de problemas.
Los hallazgos evidencian que la integración de la Inteligencia Artificial en la educación superior requiere estrategias pedagógicas que promuevan un uso ético, crítico y reflexivo de estas herramientas. Asimismo, se destaca la importancia de fortalecer programas de alfabetización digital, capacitación docente y lineamientos institucionales que orienten el uso académico de la IA en el contexto universitario mexicano.
Finalmente, se considera necesario continuar desarrollando investigaciones que analicen el impacto de la Inteligencia Artificial en competencias específicas del aprendizaje universitario, con el fin de generar modelos educativos que integren estas tecnologías de manera responsable y efectiva.
González-González, C. (2023). El impacto de la inteligencia artificial en
la educación: transformación de la forma de enseñar y de aprender. Qurriculum, 36, 51–60. DOI: https://doi.org/10.25145/j.qurricul.2023.36.03
Hernández, P. (2024). El aprendizaje mediado con tecnología. Con-Ciencia Serrana Boletín Científico De La Escuela Preparatoria Ixtlahuaco, 6(11),
1–3. https://doi.org/10.29057/ixtlahuaco.v6i11.11965
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel,
C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and
implications for teaching and learning. British Journal of Educational
Technology, 50(6), 3051–3065.https://www.researchgate.net/publication/332180327_Artificial_Intelligence_in_Education_Promise_and_Implications_for_Teaching_and_Learning
Kasneci,
E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., et
al. (2023). ChatGPT
for good? On opportunities and challenges of large language
models for education. Learning and Individual Differences, 103,
102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Mena
de la Rosa, R., Cruz-Romero, R., & Silva-Payró,
M. (2024). Percepción de la inteligencia artificial por estudiantes universitarios como acompañante en el proceso
de aprendizaje. European Public & Social
Innovation Review, 9, 1–18. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-738
Oye,
E., Frank, E. & Owen, J. (2024). Ethical Considerations in AI-Driven
Education. https://www.researchgate.net/publication/387275777_Ethical_Considerations_in_AI-Driven_Education
Prahani, B., Rizki, I., Jatmiko, B., Suprapto, N. &
Tan, A. (2022).
Artificial Intelligence in Education Research During The Last
Ten Years: A Review and Bibliometric Study. International Journal of Emerging
Technologies in Learning (iJET), 17(8), 169-188. Recuperado de https://www.learntechlib.org/p/222831/.
Solano-Barliza, A., Ojeda, A., & Aarón-Gonzalvez, M. (2024). Quantitative analysis of the perception of using ChatGPT artificial intelligence in the teaching and learning of Colombian-Caribbean undergraduate students. Formación universitaria, 17(3), 129-
138. https://dx.doi.org/10.4067/s0718-50062024000300129
Swidan, A. & Lee, S. &
Ben Romdhane, S. (2025).
College Students’ Use and Perceptions of AI Tools in the UAE: Motivations, Ethical Concerns and
Institutional Guidelines.
Education Sciences. 15. 461.
10.3390/educsci15040461.
Tlili, A., Shehata, B., Adarkwah, M. A., et
al. (2023). What if the devil
is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using
chatbots in education. Smart Learning
Environments, 10(1), 1–23. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00237-x
UNESCO.
(2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.
Zawacki-Richter, O., Marín, V.., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1–27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Fecha de
recepción: 1 de enero de 2026
Fecha de
dictaminación: 23 de enero de 2026
Fecha de
aceptación: 25 de julio de 2026
Fecha de
publicación: 31 de julio de 2026