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El uso de la inteligencia artificial generativa (IAG) en los estudiantes de nivel superior: Diagnóstico participativo para el diseño de estrategias educativas emergentes
El uso de la inteligencia artificial generativa (IAG) en los estudiantes de nivel superior: Diagnóstico participativo para el diseño de estrategias educativas emergentes
Capítulo

Percepciones y usos de la inteligencia artificial en estudiantes de la Licenciatura en Educación Primaria de la ByCENED

Yadira María González Mercado Benemérita y Centenaria Escuela Normal del Estado de Durango https://orcid.org/0000-0001-9863-6055 Marina Oyosa Sepúlveda Benemérita y Centenaria Escuela Normal del Estado de Durango https://orcid.org/0000-0001-8258-9848 Luz Briseida Rivera Martínez Benemérita y Centenaria Escuela Normal del Estado de Durango https://orcid.org/0000-0001-8725-9397 Arturo Emmanuel Meléndez Juárez https://orcid.org/0000-0002-8026-0317
2026
pp. 325-344
DOI

Citar capítulo

Carreto Bernal, F. (Coord). (2026). El uso de la inteligencia artificial generativa (IAG) en los estudiantes de nivel superior. Diagnóstico participativo para el diseño de estrategias educativas emergentes. Comunicación Científica. México. https://doi.org/10.52501/cc.379

González Mercado, Yadira María, et al.. "Percepciones y usos de la inteligencia artificial en estudiantes de la Licenciatura en Educación Primaria de la ByCENED". El uso de la inteligencia artificial generativa (IAG) en los estudiantes de nivel superior: Diagnóstico participativo para el diseño de estrategias educativas emergentes, editado por Fernando Carreto Bernal, Comunicación Científica, 2026, pp. 325-344.

González Mercado, Yadira María, et al.. "Percepciones y usos de la inteligencia artificial en estudiantes de la Licenciatura en Educación Primaria de la ByCENED". En El uso de la inteligencia artificial generativa (IAG) en los estudiantes de nivel superior: Diagnóstico participativo para el diseño de estrategias educativas emergentes, editado por Fernando Carreto Bernal, 325-344. México: Comunicación Científica, 2026.

Resumen

En el marco de la transformación digital acelerada, esta investigación analiza cómo la inteligencia artificial generativa (IAG) puede renovar la formación docente, al tiempo que expone dilemas cognitivos, éticos y de pertinencia. Con base en cuatro lentes teóricos: conectivismo, educación 4.0, cognición distribuida e integridad académica, el estudio, desarrollado conjuntamente por la RedCA UAEMex y la Red Durango, busca perfilar el uso que los futuros maestros hacen de la IAG y aportar lineamientos que impulsen la calidad educativa y la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Se adoptó un paradigma pragmático con diseño mixto secuencial explicativo: primero se aplicó una fase cuantitativa exploratorio-descriptiva y transeccional, en una segunda fase se realizará el análisis cualitativo para profundizar los hallazgos. La encuesta incluyó 20 ítems vinculados a los cuatro marcos conceptuales. Participaron 110 estudiantes de segundo a octavo semestre de la Licenciatura en Educación Primaria de la Benemérita y Centenaria Escuela Normal del Estado de Durango (ByCENED), seleccionados por muestreo no probabilístico por conveniencia. Los resultados de la etapa cuantitativa revelan que los participantes consideran a la IAG un recurso clave para personalizar y mejorar el aprendizaje, fortaleciendo procesos metacognitivos y su capacidad para navegar redes de información. En conclusión, la IAG muestra potencial para desarrollar competencias cognitivas y digitales fundamentales en entornos educativos contemporáneos para lo que es menester promover prácticas éticas y sostenibles en la práctica pedagógica actual.

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