Revista RIIED Nro. 10 (2026) págs.[1-14] https://www.riied.org
Uso de la Inteligencia Artificial en estudiantes de Pedagogía- Psicología de la Universidad de Matanzas
Use of Artificial Intelligence among Pedagogy-Psychology students at the University of Matanzas
Uso da Inteligência Artificial em estudantes de Pedagogia-Psicologia da Universidade de Matanzas
Artículo de investigación
Recibido: 01/08/2026 Revisado: 19/08/2026 Aceptado: 29/08/2026
Marlen Martínez Santana
Universidad de Matanzas, Cuba
https://orcid.org/0000-0001-6553-1169X
marlencitamartinez72@gmail.com
Mirta Zenaida Betancourt Rodríguez
Universidad de Matanzas, Cuba
https://orcid.org/0009-0004-4830-7076
mirta.betancourt@umcc.cu
¿Cómo citar el artículo?
Martínez-Santana, M. & Betancourt-Rodríguez, M. Z. (2026). Uso de la Inteligencia Artificial en estudiantes de Pedagogía- Psicología de la Universidad de Matanzas. RIIED, número 10, 1-14.
Resumen
Objetivo: Caracterizar el uso académico de la inteligencia artificial (IA) en estudiantes de la carrera Pedagogía- Psicología de la Universidad de Matanzas. Métodos: Se aplicó un cuestionario validado con escala tipo Likert, adaptado a los intereses de la investigación, a través del cual los estudiantes, expresaron su autopercepción sobre las categorías que agrupaban los diferentes ítems. Se aplicó la matriz DAFO que aportó resultados valiosos para orientar la mejora.Resultados: La totalidad de los estudiantes utilizan de manera incipiente las herramientas de la IA. Predomina su empleo en la búsqueda de información para obtener respuestas a tareas de aprendizaje, aunque consideran que pueden ser capaces de aprender más sobre ella. Prima la opinión positiva hacia su utilidad y reconocen la necesidad de su uso ético. Conclusiones: Se demostró que perciben la utilidad de la IA, pero su integración en el aprendizaje está concentrada en tareas de bajo nivel cognitivo. Existe una base ética sólida y ausencia de adicción, lo cual es favorable; sin embargo, el limitado uso para análisis, traducción y síntesis, junto con una marcada brecha digital, exigen diseñar estrategias institucionales y didácticas que combinen formación en competencias digitales, acceso equitativo y promoción de usos académicos avanzados con IA.
Palabras clave: formación universitaria, inteligencia artificial, autopercepción.
Abstract
Objective: To characterize the academic use of artificial intelligence (AI) among students in the Pedagogy-Psychology program at the University of Matanzas.Methods: A validated questionnaire with a Likert-type scale, adapted to the research interests, was applied, through which the students expressed their self-perception about the categories that grouped the different items. The SWOT matrix was applied, which provided valuable results to guide improvement.Results: All of the students use AI tools in a basic way. They mostly use them to search for information to get answers for learning tasks, although they believe they could learn more about it. Overall, they have a positive view of its usefulness and acknowledge the need to use it ethically. Conclusions: It was shown that they see the usefulness of AI, but its integration into learning is focused on low-level cognitive tasks. There is a solid ethical foundation and no addiction, which is positive; however, the limited use for analysis, translation, and synthesis, along with a noticeable digital gap, requires designing institutional and teaching strategies that combine training in digital skills, equitable access, and the promotion of advanced academic uses with AI.
Keywords: university education, Artificial Intelligence, self-perception.
Resumo
Objetivo: Caracterizar o uso acadêmico da inteligência artificial (IA) nos estudantes do curso de Pedagogia-Psicologia da Universidade de Matanzas.Métodos: Foi aplicado um questionário validado com escala tipo Likert, adaptado aos interesses da pesquisa, através do qual os estudantes expressaram sua autopercepção sobre as categorias que agrupavam os diferentes itens. Foi aplicada a matriz SWOT, que trouxe resultados valiosos para orientar a melhoria.Resultados: Todos os estudantes usam de forma inicial as ferramentas de IA. O uso predominante é para buscar informações e obter respostas para tarefas de aprendizado, embora eles acreditem que podem aprender mais sobre ela. A opinião positiva sobre sua utilidade é predominante, e eles reconhecem a necessidade de um uso ético. Conclusões: Foi comprovado que eles percebem a utilidade da IA, mas sua integração no aprendizado está concentrada em tarefas de baixo nível cognitivo. Existe uma base ética sólida e ausência de dependência, o que é positivo; no entanto, o uso limitado para análise, tradução e síntese, junto com uma evidente desigualdade digital, exige a criação de estratégias institucionais e didáticas que combinem formação em competências digitais, acesso equitativo e promoção de usos acadêmicos avançados com IA.
Palavras-chave: formação universitária, inteligência artificial, auto percepção.
Introducción
La Inteligencia Artificial, en lo adelante (IA), representa uno de los mejores avances innovadores en el campo tecnológico contemporáneo con una influencia notable en la educación, siendo hoy objeto de fuerte debate en las universidades, dada su amplia incidencia en todos los ámbitos del conocimiento y de la práctica profesional. Así lo afirman Orellana-Mugglioli et al. (2026), al plantear que: “las TIC, que incluyen entornos virtuales, simulaciones, plataformas de aprendizaje y la IA, se han posicionado como herramientas clave para enriquecer la formación de futuros profesionales” (p.3).
Según estudios del Fondo Monetario Internacional (2024) y UNESCO (2025), se ha incrementado el uso intensivo de la IA a escala global, aunque reconocen la existencia de una brecha digital entre las universidades europeas y de otras regiones. En el caso América Latina, un estudio regional señala que el 46% de los estudiantes universitarios ha empleado herramientas de inteligencia artificial para redactar informes académicos, y un 37% de docentes reconoce no estar capacitado para detectar contenidos generados por estas plataformas (Comisión Económica para América Latina y el Caribe, 2024).
Recientemente, en el informe de la Conferencia "OCDE Digital Education Outlook 2026", se señala que el 37% de docentes usa IA, pero solo el 20% de universidades tiene una política formal. Analiza investigaciones emergentes que sugieren cómo la IA Generativa “puede apoyar el aprendizaje cuando se guía por principios claros de enseñanza” (OCDE, 2026, p.5). Sin embargo, también alerta sobre los desafíos sociales, educativos, éticos y políticos a afrontar: posibles cambios en los mercados laborales, que apuntan a la desaparición de carreras universitarias, incertidumbres sobre derechos de autor y riesgos asociados a la perpetuación de sesgos sociales y al potencial de mal uso en la creación de desinformación y contenido manipulado que afecta los procesos de formación académica e investigación científica.
Se conoce que la facilidad con la que los estudiantes pueden acceder a sistemas automatizados para generar textos, resolver problemas o desarrollar proyectos puede derivar en prácticas de deshonestidad académica, debilitamiento del pensamiento crítico y dependencia tecnológica, así como la pérdida de interacción humana al verse limitada la discusión en el aula y la construcción colectiva del conocimiento. Si bien estas tecnologías ofrecen oportunidades significativas como apoyo al aprendizaje, su empleo sin una regulación adecuada plantea serios desafíos éticos, pedagógicos y evaluativos (Flores-Vivar & García-Peñalvo, 2023; Martínez-González, 2023; García- Peñalvo, 2024; Quilca-Arteaga & Farinango- Burgos, 2026).
Dado su potencial transformador en la educación universitaria, como aliada en la formación académica-investigativa, urge la necesidad de formar a los futuros egresados para que la apliquen con responsabilidad intelectual.
Algunos autores consultados, destacan la contribución al proceso de formación de profesionales que aporta el uso responsable de la IA. Romero-Rodríguez, et al. (2023), señalan la posibilidad de ofrecer una enseñanza más personalizada y como herramienta para ordenar el pensamiento complejo en situaciones de investigación científica. Navas & Meier (2024), reconocen como fortalece la creatividad y la percepción de utilidad tecnológica; García-Peñalvo et al. (2024), consideran que puede ser una herramienta cultural actual que amplía la zona de desarrollo próximo.
De igual modo, alertan con respecto a los riesgos ante la falta de capacitación docente y las brechas tecnológicas estructurales, que impiden un uso crítico y profesional de estas tecnologías. Según Flores-Vivar & García-Peñalvo (2023), el uso excesivo de inteligencia artificial en la redacción de documentos académicos ha generado preocupaciones crecientes respecto a la originalidad, la calidad científica y el desarrollo de competencias críticas en los estudiantes universitarios. Es por ello que las autoras respaldan la necesidad de integrar la IA a la formación universitaria como un eje transversal, que potencie el desarrollo de conocimientos, habilidades y actitudes, en situaciones de aprendizaje y actuación profesional.
Analizar esta problemática resulta imprescindible para comprender su impacto real en los procesos formativos y proponer soluciones que promuevan un uso ético, formativo y responsable de estas herramientas, en particular, en contextos educativos en los que los marcos normativos de su empleo no están establecidos como es el caso de la Universidad de Matanzas.
La motivación por el estudio se basó en la experiencia vivida por las autoras durante el proceso de evaluación de las tareas académicas realizadas por los estudiantes de 4to año de la carrera Licenciatura en Educación Pedagogía-Psicología, correspondientes a la asignatura: “Construcción del Currículo Institucional”, en cuyo proceso se evidenció un uso inadecuado de la IA, al utilizarla cuando no era necesario y no integrarla adecuadamente como recurso de aprendizaje en aquellas tareas en que se demandaba su uso. Este trabajo tiene como objetivo: Caracterizar el uso académico de la inteligencia artificial generativa (IA) en estudiantes universitarios de 4to año de la carrera Licenciatura en Educación Pedagogía- Psicología de la Universidad de Matanzas.
Metodología y métodos
La investigación realizada es de carácter descriptivo, de tipo mixto, con énfasis en lo cuantitativo. Se aplicó un cuestionario elaborado y validado por Trejo-Trejo & Gordillo- Espinosa (2026), cuyo estudio demostró su confiabilidad y aplicabilidad para evaluar percepciones estudiantiles sobre el uso académico de la IAGen en educación superior. El mismo fue adaptado a los intereses de la investigación y al contexto cubano, sin modificar sus objetivos. Estuvo conformado por preguntas de tipo Likert, contentivas de cinco opciones que van de 1, (Totalmente en desacuerdo) hasta 5, (Totalmente de acuerdo). El cuestionario finalmente quedó estructurado en dimensiones (6) e indicadores (37), de modo que permitiera una mejor organización para analizar los resultados. Además, se incluyó una pregunta dirigida a conocer qué herramientas utilizan específicamente en sus trabajos académicos, teniendo en cuenta que en Cuba existen limitaciones de acceso y regulaciones en este sentido como resultado del bloqueo digital al que está sometida, que coloca a estudiantes y docentes en situación de desventaja y profunda brecha digital. Las dimensiones e indicadores fueron:
Dimensión 1: Uso académico integral. Esta dimensión evalúa indicadores relacionados con el uso en la búsqueda de información; traducción de textos; citar y elaborar referencias bibliográficas; elaboración de tablas, esquemas, instrumentos o argumentos; revisión de gramática, ortografía y estilo en los trabajos académicos; estudiar temas complejos y para prepararse para exámenes.
Dimensión 2: Creación y edición. Evalúa su uso en la creación de resúmenes de textos académicos; creación y edición de ideas, textos o diapositivas; redactar trabajos académicos y generar contenido multimedia.
Dimensión 3: Autoeficacia percibida. Mide cómo los estudiantes perciben sus capacidades y competencias para el uso eficiente de la IA: adaptación y combinación del resultado obtenido mediante IA en sus trabajos académicos; seguridad en su uso; capacidad de autoaprendizaje permanente en este ámbito; capacidad de evaluar críticamente la calidad de la información generada; capacidad de integración a su estudio sistemático.
Dimensión 4: Uso ético. Evalúa conocimiento de riesgos, si la usa como herramienta complementaria y no como sustituto, si verifica su confiabilidad.
Dimensión 5: Acceso y desigualdad. Se considera si ha experimentado limitaciones técnicas al intentar utilizar herramientas de IAGen para sus estudios como problemas de conexión, de compatibilidad de dispositivos, falta de licencias, fallas de acceso a plataformas; barreras en el idioma.
Dimensión 6: Dependencia o adicción. Evalúa tiempo, frecuencia de uso; si utiliza herramientas de IAGen incluso cuando no son necesarias para sus actividades académicas.
Con los resultados del cuestionario, se aplicó una matriz DAFO (Debilidades, Amenazas, Fortalezas, Oportunidades), a través de la cual se exploraron estos aspectos relacionados con el conocimiento y uso de la IA por parte de los estudiantes (Cortés-Coss et al., 2025).
Resultados y discusión
Dimensión 1: Uso académico integral. El estudio arroja que la mayoría de los estudiantes hacen uso de la IA en sus estudios universitarios y tienen una percepción positiva sobre ello, lo cual coincide con los estudios realizados por Hernández- Uchuga, et. al. (2025), (Cortés-Coss et al., 2025), Orellana-Mugglioli, et al., (2026) y Quilca-Arteaga & Farinango- Burgos, (2026).
Con respecto a su empleo en la búsqueda de información académica, el 70% de los estudiantes se ubican en las categorías “de acuerdo”, el 20 % manifiesta estar “totalmente de acuerdo” y solo el 10% está “en desacuerdo”. Sin embargo, el resultado se comporta de manera diferente al indagar acerca de si utilizan herramientas de IAGen para analizar información de trabajos académicos, como informes de PDF, videos, datos estadísticos. En este caso, las respuestas están divididas entre las categorías “en desacuerdo”, el 30%; “de acuerdo”, el 60 % y el 10 % está “totalmente de acuerdo”. Lo anterior evidencia que los estudiantes utilizan más la IA para buscar información que para analizarla, lo cual coincide con los resultados obtenidos por Hernández- Uchuga, et. al. (2025) y Quilca-Arteaga y Farinango- Burgos (2026), quien reconoce que “para el estudiante actual, ahogado en quehaceres y fechas límite, la IA es primero que todo una herramienta de supervivencia y eficiencia” (p.165).
Situación similar ocurre con respecto al indicadores relacionados con su empleo para citar y/o elaborar referencias bibliográficas, así como aquel dirigido a conocer si es utilizado por ellos para generar o estructurar ideas, esquemas, tablas, instrumentos o argumentos para trabajos académicos. En ambos casos coincide que el 40% se percibe en la categoría “ni de acuerdo ni en desacuerdo”, 50 % en “de acuerdo” y el 10 % en “totalmente de acuerdo”. Ello demuestra que no conocen suficientemente sus potencialidades para integrarlas a sus trabajos académicos.
Resulta significativo en este estudio, el resultado que arroja el indicador relacionado con el uso de la IA para traducir y comprender textos en otros idiomas, el cual revela que es casi nulo su empleo, teniendo en cuenta que el 60% se percibe “en desacuerdo”. Llama la atención de las autoras este dato, si se considera que estos estudiantes han presentado dificultades durante su formación inicial para cumplir con el requisito de egreso relacionado con el dominio de idioma inglés en nivel A2, por lo que se deduce que no se ha orientado suficientemente su uso para el desarrollo de las habilidades que se miden. De igual modo, ocurre con los resultados del indicador relacionado con su empleo para revisar gramática, ortografía y estilo en sus trabajos académicos, en que el comportamiento se expresa en los siguientes datos: el 40% “totalmente en desacuerdo”, el 10% “en desacuerdo” y una cifra similar se percibe “ni de acuerdo ni en desacuerdo”. Solo el 40% dice estar “de acuerdo”. Estos hallazgos concuerdan con lo aportado por Alpízar-Muni & Monserrste-Palma (2024), quienes refieren que el uso que suelen dar está relacionado con el aumento de capacidades propias en el dominio del contenido a través de respuestas específicas, adaptación de contenidos y chatbots.
Dimensión 2: Creación y edición. Esta dimensión se evalúa mediante cuatro indicadores cuyos resultados se expresan de manera dividida en cada caso, lo cual indica el nivel de afectación de la misma. Los datos aportan que un número mayor de estudiantes, el 80%, se percibe “de acuerdo” en usar las herramientas con posibilidades de edición y creación con el objetivo de generar contenido multimedia (videos, imágenes, audio) en diferentes actividades académicas. Este resultado contrasta con un 70% del estudiantado que se percibe en la categoría “en desacuerdo”, a la hora crear resúmenes de textos, ideas o diapositivas para sus trabajos académicos.
Del análisis se deriva que existe una brecha entre el uso pasivo/consumidor (búsqueda) y el uso activo/creador o analítico. Los estudiantes emplean la IA como motor de búsqueda mejorado, pero no como co-creador o herramienta cognitiva avanzada. Esta limitación se vincula con el desconocimiento de las potencialidades mencionada en la Dimensión 1.
Dimensión 3. Autoeficacia percibida. Lo resultados que arroja la evaluación de esta dimensión resultan contradictorios. Por una parte, el 80% de los estudiantes se autoperciben “de acuerdo” en que adaptan y combinan las respuestas de las herramientas de IAGen con sus propias ideas al realizar trabajos académicos y un 20% considera estar “ni de acuerdo ni en desacuerdo”. Por otra, al evaluar el indicador que mide cuán seguro se siente utilizando herramientas de IAGen para la búsqueda de información, redacción de textos o para solución de dudas, donde el 20% se ubica “en desacuerdo” y el 60% “ni de acuerdo ni en desacuerdo”, lo que refleja que la mayoría se siente inseguro al utilizar las herramientas. Esto se corrobora en el indicador que evalúa si se siente competente al utilizar herramientas de IAGen para mejorar su aprendizaje, en que solo el 30% se ubica en la categoría “totalmente de acuerdo” y el 70 % en “ni de acuerdo ni en desacuerdo”. Sin embargo, el 100% de los estudiantes confían en que tienen capacidad para integrar herramientas de IAGen en su rutina de estudio de manera efectiva e igual cifra declara sentirse capaz de evaluar la calidad de la información generada por herramientas de IAGen.
Se considera que esta autoeficacia declarada contrasta con el uso superficial reportado en las Dimensiones 1 y 2. Los estudiantes creen tener competencias, pero sus prácticas reales indican un uso restringido. Esta discrepancia puede interpretarse como una autoeficacia ilusoria o como resultado de experiencias limitadas en su aprendizaje que no han permitido desarrollar habilidades más específicas.
Dimensión 4. Uso ético. Los resultados que arroja el análisis de esta dimensión, constituyen una potencialidad teniendo en cuenta que la totalidad de los estudiantes se autoperciben entre las categorías “de acuerdo” y totalmente de acuerdo”, en todos los indicadores de la dimensión. En este sentido fueron evaluados aspectos como: Comprende cómo utilizar de manera adecuada y ética las herramientas de IAGen en sus estudios; verifica la confiabilidad de la información y fuentes generadas por las herramientas; considera a la IAGen como una herramienta complementaria y no como un sustituto; reconoce que las herramientas de IAGen pueden producir resultados o interpretaciones erróneas; sabe cuáles son los riesgos que puede traer el uso de herramientas de IAGen en lo académico. Este resultado denota que hay conciencia reflexiva entre el estudiantado ante la necesidad de un uso ético de las herramientas.
Los hallazgos obtenidos en las dimensiones 3 y 4, amplían la evidencia de los estudios de Alpízar-Muni & Monserrate- Palma, (2024); Macedo, et. al. (2025) y Quilca-Arteaga & Farinango- Burgos, (2026), acerca de que los estudiantes consideran esta herramienta digital como un recurso valioso, se sienten capacitados para usarla y poseen una orientación ética que favorece su uso adecuado, pero con un enfoque predominantemente funcional y operativo. Esto confirma la necesidad de recibir formación complementaria mediante su integración coherente al diseño curricular de la carrera y fortalecer las políticas institucionales (Hernández- Uchuga, et. al., 2025).
Dimensión 5. Acceso y desigualdad. Según reconoce Macedo, et. al. (2025), los estudios sobre este aspecto coinciden en señalar que el contexto sociotecnológico de los estudiantes influye profundamente en sus percepciones, con lo cual se concuerda según los datos obtenidos, pero, además, las autoras consideran que son determinantes en las experiencias de aprendizaje que pueda llegar a tener el estudiante con el uso de esta herramienta.
Al valorar esta dimensión, se confirma la existencia de la profunda brecha digital que caracteriza este proceso en el contexto que se evalúa. Esto se ve reflejado en que el 100% del estudiantado se ubica en las categorías “de acuerdo y “totalmente de acuerdo” con respecto a si ha experimentado limitaciones técnicas al intentar utilizar herramientas de IAGen para sus estudios como problemas de conexión, de compatibilidad de dispositivos, falta de licencias, fallas de acceso a plataformas. Ese mismo comportamiento se manifiesta al evaluar los indicadores que miden la existencia de dificultades para acceder a herramientas de IAGen debido a limitaciones por suscripciones y si conoce a compañeros que no pueden utilizar herramientas de IAGen por falta de acceso a tecnología adecuada. Las aplicaciones que emplean en sus trabajos académicos son: ChatGPT (50%), DeepSeek (70%), AIAcademic (20%) y Copiloto (40%). En el caso de Cuba, el acceder a herramientas con mayores prestaciones para los trabajos académicos requieren del empleo de las VPN (Virtual Private Network), para saltar bloqueos geográficos lo cual requiere de mejores condiciones de conectividad y equipamiento. Este resultado contrasta con estudios de otras regiones como el de Quila- Arteaga & Farinango- Burgos (2026), quien no reconoce brecha de acceso sino de administración. A partir de estos datos, se corrobora lo que plantea Orellana-Mugglioli, et. al., (2026), acerca de la necesidad de que las instituciones se ocupen “asegurar un uso más extendido y equitativo” (p.10), teniendo en cuenta su potencial para fomentar el aprendizaje autorregulado, la participación activa y la autoevaluación.
De lo anterior se comprende que la elevada conciencia ética con la que se autoperciben los estudiantes, pudiera actuar como factor protector frente a la posible dependencia y brecha de acceso. Ello refuerza la interpretación de que el uso limitado no se debe a rechazo ético, sino a barreras de conocimiento, habilidades y acceso técnico.
Dimensión 6. Dependencia o adicción. La valoración de esta dimensión aporta resultados interesantes. El 70 % de los estudiantes dicen estar “en desacuerdo” con respecto a si siente que recurre con frecuencia a las herramientas de IAGen para completar sus tareas académicas, que contrasta con un 30% que sí considera estar “totalmente de acuerdo”. Un resultado similar se refleja al evaluar el indicador relacionado con si utiliza herramientas de IAGen incluso cuando no son necesarias para sus actividades académicas, donde el 60 % se evalúa en las categorías “totalmente en desacuerdo” y “en desacuerdo”, mientras que un 20 % dice estar “ni de acuerdo ni en desacuerdo” e igual cifra en “totalmente de acuerdo. Este resultado demuestra que, si bien es cierto que utilizan las herramientas de IA, este no refleja la existencia de dependencia ni adicción en el estudiantado. Estos hallazgos concuerdan con lo planteado por Quilca-Arteaga, & Farinango- Burgos, (2026), en cuanto a que su uso intensivo no anula las propias capacidades, refiriéndose a una “simbiosis funcional” que significa que la herramienta es esencial para el trabajo diario, pero no ha eliminado la autonomía intelectual del estudiante y apunta hacia la exigencia de una alfabetización digital crítica urgente, idea que comparten las autoras.
Las autoras son del criterio que la falta de dependencia identificada no parece derivar de un uso maduro y controlado, sino de un uso ocasional y limitado por barreras de acceso, habilidades e insuficiente acompañamiento pedagógico y diseños didácticos adecuados.
Luego del análisis y procesamiento de los resultados del cuestionario aplicado, se procedió a elaborar una matriz DAFO que permite visualizar de manera estructurada las fortalezas, oportunidades, debilidades y amenazas derivadas del estudio realizado. El resultado se refleja en la siguiente tabla.
Tabla 1. Resultados de la Matriz DAFO
Fortalezas |
Oportunidades |
|
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Debilidades |
Amenazas |
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|
Fuente: Elaboración propia.
Esta matriz revela que, si bien existen fortalezas notables en el uso básico y la conciencia ética, persisten debilidades significativas en la integración profunda y crítica de estas tecnologías, lo cual coincide con lo planteado por Quilca-Arteaga, & Farinango- Burgos, (2026), acerca de un “perfil técnicamente consciente pero cognitivamente vulnerable” (p.169). Las oportunidades de formación en este sentido son amplias, mientras que las amenazas asociadas a la brecha digital representan un desafío estructural que debe abordarse con urgencia desde los diseños didácticos y las políticas institucionales. Derivado del análisis, se proponen las siguientes acciones de intervención pedagógica:
Conclusiones
El estudio realizado permitió caracterizar la percepción de los estudiantes universitarios de 4to año de la carrera Pedagogía- Psicología de la Universidad de Matanzas, sobre el uso de herramientas de inteligencia artificial en su proceso formativo a partir de seis dimensiones clave.
Se evidenció un uso académico parcial y limitado al nivel básico ya que los estudiantes emplean mayoritariamente la IA para búsqueda de información, pero su uso disminuye cuando requieren tareas de mayor complejidad cognitiva. Destaca su escaso aprovechamiento para la traducción y comprensión de textos en otros idiomas, lo que evidencia una oportunidad de mejora, especialmente cuando el dominio del inglés es un requisito de egreso.
Existe una percepción favorable hacia el uso de la IA para generar contenido multimedia, pero se manifiesta resistencia o desconocimiento para emplearla en tareas más estructuradas. Esta contradicción sugiere que los estudiantes asocian la IA con formatos creativos o visuales, pero no con procesos de organización y estructuración del conocimiento académico.
Aunque la totalidad de estudiantes confía en su capacidad para integrar la IA a su rutina de estudio y para evaluar la calidad de la información generada, la mayoría siente inseguridad para usarla. La menor cantidad de estudiantes se percibe competente para mejorar su aprendizaje con IA. Esta disonancia indica que la confianza en la capacidad general no se traduce automáticamente en seguridad procedimental ni en autoeficacia específica, lo que apunta a la necesidad de formación práctica y acompañamiento pedagógico.
El posicionamiento favorable en cuanto al uso ético es altamente relevante, pues constituye punto de partida para diseñar estrategias educativas que favorezcan el juicio crítico y la integridad académica en entornos con IA. La profunda brecha digital reportada, evidencia que la implementación de la IA en la educación superior no puede desvincularse de políticas institucionales que garanticen infraestructura, acceso equitativo y soporte técnico. No se reportaron hallazgos que evidencien una total dependencia del estudiantado en el uso de la IA en el contexto educativo estudiado.
Referencias bibliográficas
Alpizar-Muni, J. & Palma-Villavicencio, M. M. (2024). Percepción sobre el uso de la inteligencia artificial en los docentes de una universidad ecuatoriana. Atenas, (62), e11941, 1-14. https://atenas.umcc.cu/index.php/atenas/article/view/981
Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2024). Superar las trampas del desarrollo de América Latina y el Caribe en la era digital: El potencial transformador de las tecnologías digitales y la inteligencia artificial (LC/CMSI.9/3). https://sl1nk.com/hxb2pod
Cortés-Coss, A. González-Ibarra, A. M. & Quiroz-Aguilar, J. A. (2025). Formación universitaria y uso de la Inteligencia Artificial: autopercepción de estudiantes de ingeniería. Atenas, (63), e10435, 1-14. https://atenas.umcc.cu/index.php/atenas/article/view/1175
Flores-Vivar, J. M., & García-Peñalvo, F. J. (2023). Reflexiones sobre la ética, potencialidades y retos de la inteligencia artificial en el marco de la educación de calidad (ODS4). Comunicar, 31(74), 37–47. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8732441
Fondo Monetario Internacional. (2024). La economía mundial transformada por la inteligencia artificial ha de beneficiar a la humanidad. Fondo Monetario Internacional. https://l1nq.com/7x5anu6
García Peñalvo, F. J. (2024). Inteligencia artificial generativa y educación: Un análisis desde múltiples perspectivas. Education in the Knowledge Society (EKS), 25, e31942. https://revistas.usal.es/tres/index.php/eks/article/view/31942/29746
García-Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F., & Vidal, J. (2024). La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 9–39. https://sl1nk.com/8xeiufz
Hernández-Uchuya, D.M., Godoy-Palomino, D.J., Vilca-Perales, E.J., Canchari-Vásquez, U., Guerrero Fernando, A.E., y Huaranca-Romani, M.M. (2026). Uso de la inteligencia artificial para reforzar estrategias de estudio en estudiantes universitarios de administración. Revista InveCom, 6(3), e603113. https://doi.org/10.5281/zenodo.17873683
Macedo, Abdon, Amasifuen, Doilita, Apolinario, Ana, Benancio, Carmen, & Santiesteban, Juda. (2025). Inteligencia artificial en la elaboración de trabajos académicos de la educación superior. Una revisión sistemática. Revista Espacios, 46(4), 199-211. https://doi.org/10.48082/espacios-a25v46n04p19
OECD (2026), OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/062a7394-en.
Orellana-Mugglioli, V., Solar-Guerra, J., Guzmán-Quezada, L. & Catalán-Cueto, J. P. (2026). Chatbot con IA generativa: Innovación para el aprendizaje autónomo en Enfermería de Urgencia. Atenas, (64), e11585, 1-14. https://l1nq.com/lm47915
Quilca-Arteaga, J.A. & Farinango- Burgos, A.M. (2026). La influencia de las herramientas de Inteligencia Artificial en estudiantes universitarios. Revista Multidisciplinar Innova Scientia, 2(1), 164-173. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=10599706
Navas Guzmán, L., & Meier, C. (2024). Experiencia en el aula basada en la (re)creación de imágenes mediante inteligencia artificial. Revista Ecos De La Academia, 10(19), e1117. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9895215
Romero-Rodríguez, J. M., Aznar-Díaz, I., Hinojo-Lucena, F. J., & Marín-Marín, J. A. (2023). Use of ChatGPT at University as a Tool for Complex Thinking: Students’ Perceived Usefulness. Journal of New Approaches in Educational Research, 12, 323–339. https://link.springer.com/article/10.7821/naer.2023.7.1458
Trejo-Trejo, G. A., & Gordillo -Espinoza, E. (2026). Validación de un instrumento para medir el uso académico de la IAGen en estudiantes universitarios Pixel-Bit. Revista De Medios Y Educación, 75, Art. 7. https://doi.org/10.12795/pixelbit.117960
UNESCO (2025). Equidad en la educación superior en Chile: el Programa de Acompañamiento y Acceso Efectivo a la Educación Superior (PACE). https://sl1nk.com/5mlx102
Contribución autoral:
Marlen Martínez Santana: conceptualización, curación de datos, análisis formal, investigación, metodología, validación, visualización, redacción del borrador original, redacción, revisión y edición.
Mirta Zenaida Betancourt Rodríguez: recursos, metodología y validación
Conflicto de intereses
Los autores declaran que no existe conflicto de interés.