Revista NEYART  
ISSN: 2992 - 7161  
PERCEPCIÓN DE LOS ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS SOBRE EL  
EMPLEO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN SU FORMACIÓN  
ACADÉMICA  
UNIVERSITY STUDENTS' PERCEPTIONS OF THE USE OF ARTIFICIAL  
INTELLIGENCE IN THEIR ACADEMIC EDUCATION  
Flores Zamorano Jesús Antonio  
Tecnológico Nacional de México/ I.T. De Los Mochis  
https://orcid.org/0009-0003-1725-7112  
jesus.afz@mochis.tecnm.mx  
Álvarez Machado Ernesto Alonso  
Tecnológico Nacional de México/ I.T. De Los Mochis  
https://orcid.org/0009-0004-9014-3263  
ernesto.am@mochis.tecnm.mx  
Ayala Ruiz Jesús Arturo  
Tecnológico Nacional de México/ I.T. De Culiacán  
https://orcid.org/0009-0000-2047-018X  
jesus.ar@culiacan.tecnm.mx  
Flores Zamorano Erick  
Tecnológico Nacional de México/ I.T. De La Paz  
https://orcid.org/0009-0007-2577-2217  
ercik.fz@lapaz.tecnm.mx  
Flores Zamorano Damaris Nathanael  
Tecnológico Nacional de México/ I.T. De La Paz  
https://orcid.org/0009-0008-6223-0027  
damaris.fz@lapaz.tecnm.mx  
DOI: https://doi.org/10.61273/neyart.v4i1.189  
Recibido: 23/12/2025 | Aceptado: 03/03/2026 | Publicado: 02/04/2026  
Esta obra está bajo  
una licencia internacional  
Creative Commons Atribución 4.0.  
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Resumen-- Este estudio examina la percepción de estudiantes universitarios de primer semestre  
respecto al uso de la inteligencia artificial en su formación académica. Este estudio utiliza un diseño  
de investigación no experimental, de naturaleza cuantitativa y de carácter transversal; contacto con  
15 participantes intencionales. Se utilizó el Cuestionario de Uso de Inteligencia Artificial (AUIQ)  
para aplicar el instrumento de medición a estas personas. Este análisis detallado se realizó con base  
en seis dimensiones determinadas y esenciales: conocimiento y disposición hacia la tecnología;  
percepción sobre la utilidad; facilidad y comodidad para usarla; cuestiones de privacidad y seguridad;  
potenciales de riesgo junto con desventajas dadas; y el docente como facilitador de este proceso. Sin  
embargo, el conocimiento de las herramientas disponibles es escaso y no muy variado, principalmente  
limitado a ChatGPT y Gemini. El 91% de los participantes está de acuerdo en que el docente es el  
capitán de cómo una escuela utiliza adecuadamente la tecnología.  
Palabras claves-- alfabetización digital, educación superior, inteligencia artificial, IA generativa,  
percepción estudiantil.  
Abstract-- This study examines the perceptions of first-semester college students regarding the use  
of artificial intelligence in their academic education. This study employs a non-experimental,  
quantitative, cross-sectional research design and involved 15 participants. The Artificial Intelligence  
Usage Questionnaire (AUIQ) was used to administer the measurement instrument to these  
participants. This detailed analysis was conducted based on six specific and essential dimensions:  
knowledge of and attitude toward the technology; perception of its usefulness; ease and comfort of  
use; privacy and security concerns; potential risks and associated disadvantages; and the teacher as a  
facilitator of this process. However, knowledge of the available tools is limited and not very diverse,  
primarily confined to ChatGPT and Gemini. Ninety-one percent of participants agree that the teacher  
is the key figure in determining how a school appropriately uses technology.  
Keywords-- artificial intelligence, higher education, student perception, digital literacy, generative  
AI.  
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INTRODUCCIÓN  
En la última década, la Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado avances significativos, comenzando  
a incidir en la educación superior y en sus diferentes etapas de enseñanza, aprendizaje y evaluación. La  
aparición de herramientas como ChatGPT y Gemini ha modificado el escenario. Actualmente, el  
alumnado universitario ya interactúa de forma continua con IA, ya sea en un ejercicio académico o en un  
momento de ocio. Por consiguiente, es necesario que las universidades entiendan estas realidades y efectos  
de la IA, de modo que las instituciones se vean comprometidas a realizar las modificaciones pertinentes  
en sus planes de estudio.  
La percepción constituye un constructo multidimensional que integra actitudes, creencias, experiencias  
previas y valoraciones afectivas hacia un objeto determinado (Luckin et al., 2016). En el contexto de la  
IA educativa, la percepción de los estudiantes influye directamente en sus niveles de aceptación  
tecnológica, en la frecuencia de uso de las herramientas disponibles y en los resultados académicos  
derivados de su aplicación. Por lo tanto, investigar las representaciones que los estudiantes universitarios  
construyen en torno a la IA no es solo un ejercicio interesante de relevancia académica teórica; también  
es un imperativo práctico de la más alta prioridad para cualquier institución de educación superior (IES)  
que busque innovar de manera responsable.  
El objetivo de este documento es comprender la percepción de los estudiantes universitarios respecto a un  
contexto académico en el que una forma de trabajo es la inteligencia artificial, estableciendo posibles  
determinantes que motiven o inhiban su uso y si pueden verse influenciados por el nivel educativo o el  
sexo. Este análisis se sustentó en la revisión de la investigación relevante de todo el mundo y de América  
Latina para contextualizar las propuestas y validarlas.  
Antecedentes  
Antecedentes Internacionales  
Luckin et al. (2016) sostienen que la inteligencia artificial no tiene como objetivo reemplazar a los seres  
humanos, sino apoyar el aprendizaje personalizado de cada estudiante. La clave para que los universitarios  
adopten la IA de manera efectiva radica en la transparencia y la ética en su implementación. El propósito  
fundamental es potenciar el talento humano, evitando que la tecnología asuma un control excesivo, una  
premisa que continúa orientando el debate actual en la educación superior.  
Los efectos de la inteligencia artificial en la educación universitaria fueron analizados (Popenici & Kerr,  
2017), identificando que el cambio no solo aparece en las herramientas, sino también en la forma en que  
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los estudiantes comprenden el aprendizaje. Los resultados se mantienen consistentes tanto en escenarios  
tradicionales como disruptivos, lo que indica que los estudiantes valoran el aprendizaje individualizado  
mientras expresan inquietudes sobre la privacidad, la preocupación por la independencia intelectual o el  
riesgo de convertirse en consumidores pasivos de contenido en detrimento del papel del docente. Debes  
tener en cuenta este análisis: el contexto es fundamental.  
Zawacki-Richter et al. En una revisión sistemática de 146 artículos entre los años 2007 y 2018 sobre  
aplicaciones de inteligencia artificial en la educación superior, al Mubaideen et al. (2019) encontraron que  
la mayoría de los avances se observaron en las áreas de sistemas de tutoría inteligente, evaluación  
automatizada y analítica del aprendizaje. Los estudiantes señalaron la falta de investigación tanto desde  
la perspectiva del docente como desde la del estudiante, por lo que incorporar estudios realizados en  
función de cómo los actores educativos percibieron [U-ER] podría llenar este vacío. Este análisis se ha  
convertido en una de las referencias canónicas en este campo.  
Por ejemplo, en su estudio sobre las Percepciones de la IA en el aula, Ouyang y Jiao (2021) detallaron  
tres enfoques para este problema: reemplazar al docente; trabajar junto al docente; ayudar al estudiante.  
Los resultados indicaron una anomalía que favorecía a las herramientas que apoyan el aprendizaje  
autodirigido y la autorregulación autónoma, más que a sistemas automatizados orientados únicamente al  
monitoreo o la evaluación continuos. En este sentido, es la agencia del estudiante lo que está en el centro  
de las implementaciones de IA educativa.  
Según Chan y Hu (2023), los estudiantes universitarios piensan que la inteligencia artificial es algo  
positivo porque ayuda a mejorar la escritura y acelera los trabajos académicos, algo similar a tener un  
tutor personal. Pero también expresan su preocupación de que los estudiantes podrían, sin querer, plagiar  
y volverse demasiado dependientes de este tipo de herramientas. Una consecuencia importante es  
fomentar reacciones críticas contra la inteligencia artificial en las universidades.  
Kasneci et al. (2023) consideran que ChatGPT es una especie de tutor privado que ofrece comentarios  
inmediatos a los estudiantes que encuentran difícil la escritura, pero llama la atención sobre problemas de  
exceso de dependencia e inequidad en el acceso que podrían agravar la desigualdad educativa. La  
investigación ha indicado que los estudiantes interpretan la inteligencia artificial en función de su nivel  
de alfabetización digital y las políticas universitarias.  
Usando datos hasta octubre de 2023, la UNESCO IESALC (2021) identificó brechas de infraestructura,  
de formación docente y de políticas que dificultan la integración de la IA en la educación superior en  
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América Latina. Se observó que, si bien el estudiantado valora la capacidad de la IA para reconocer  
información y simplificar tareas, cuenta con una conciencia crítica insuficiente sobre las implicaciones  
éticas y sociales.  
Cobo Romaní (2019), ofrece un estudio de la relación de los jóvenes latinoamericanos con las nuevas  
tecnologías, incluso con la IA, en un contexto que promulgó en relación con las tecnologías la integración  
de un supuesto ‘optimismo-técnico’ y una crítica indiferente frente a los fenómenos tecnológicos, lo que  
en su análisis podría traducirse a (el) uso instrumental, utilitarista y/o superficial, en el mejor de los casos,  
que no involucra el uso de dispositivos con un potencial realmente transformador. Esta perspectiva  
analítica permite captar no solamente el uso, sino el grado de reflexión que pueda existir en la experiencia  
que los estudiantes hayan tenido con las tecnologías.  
Fernández Batanero et al. Su estudio (2022) examinó a estudiantes universitarios de México, España y  
Colombia, evaluando si los estudiantes consideraban las herramientas de inteligencia artificial como una  
vía para impartir el aprendizaje. Los resultados mostraron una actitud positiva de sus estudiantes en los  
tres países, publicada en el Journal of Distance Education, RED. Pero, por otro lado, los enfoques  
nacionales difieren ampliamente en cuestiones clave. Por un lado, los encuestados colombianos son algo  
más cautelosos respecto a la privacidad de los datos que sus homólogos en Estados Unidos. En cambio,  
los participantes mexicanos mencionan problemas de inequidad en el acceso a la inteligencia artificial y  
la tecnología.  
Un estudio de Morales et al. (2023) analizó las opiniones de estudiantes universitarios mexicanos de  
último año sobre la inteligencia artificial generativa y las herramientas de aprendizaje. En un estudio  
publicado en Apertura de la Universidad de Guadalajara, reportan que el 78% dijo que, en los últimos seis  
meses, ha utilizado al menos una herramienta de IA, y que la mayoría de los encuestados usa herramientas  
de IA para redactar y/o para sintetizar bibliografía. Pero solo menos del 30% de los encuestados informó  
haber recibido algún tipo de formación pedagógica sobre el uso ético y crítico de las herramientas, lo que  
sugiere una sección faltante en los planes de estudio.  
Sunkel y Trucco (2012), en su informe para la Comisión Económica para América Latina y el Caribe  
(CEPAL), sentaron las bases conceptuales para comprender la integración de las tecnologías digitales en  
la educación latinoamericana desde una perspectiva de inclusión y equidad. Sus planteamientos sobre la  
brecha digital, las condiciones de acceso y las percepciones diferenciadas según condición  
socioeconómica siguen siendo pertinentes para el análisis actual, dado que la desigualdad de acceso a  
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herramientas de IA en la región condiciona directamente la percepción y el uso de estas tecnologías entre  
los estudiantes universitarios de menores recursos.  
En México, ChatGPT es la herramienta de IA más utilizada por estudiantes y profesores Chao-Rebolledo  
& Rivera-Navarro (2024). Los estudiantes lo usan para sus tareas y los profesores para planificar las  
lecciones. El problema aquí es que, si bien todo profesor tiene acceso a la IA generativa, solo el 25%  
realmente la usa de manera regular.  
Objetivo de la Investigación  
Analizar la percepción de los estudiantes de educación superior sobre la inclusión de la inteligencia  
artificial en su formación académica, así como identificar las actitudes, valoraciones y factores asociados  
con la integración de la inteligencia artificial en la educación superior.  
Justificación  
Esta investigación se justifica por su relevancia teórica, práctica, social e institucional, así como por la  
necesidad de comprender el fenómeno de la adopción de la inteligencia artificial en la educación superior  
desde la perspectiva estudiantil.  
Desde un enfoque teórico, el estudio avanza el conocimiento en relación con los factores psicosociales y  
contextuales que determinan la aceptación de una tecnología en el ámbito educativo. A pesar de la cantidad  
de estudios que se han elaborado en IA y Educación, la gran mayoría de ellas han priorizado enfoques de  
índole tecnologicista, o se han restringido a la evaluación de los aprendizajes, soslayando las experiencias  
subjetivas de los estudiantes (Zawacki-Richter et al., 2019). Por lo tanto, la presente investigación tiene  
como objetivo trabajar en el cierre de dicha brecha.  
Desde la perspectiva de la práctica, los resultados de la invesDesde la perspectiva práctica, los resultados  
permitirán a las instituciones de educación superior desarrollar estrategias pertinentes, éticamente  
responsables y pedagógicamente fundamentadas para la incorporación de la IA. El diseño de programas  
de alfabetización digital crítica, guías para el uso responsable y la integración de políticas sobre inclusión  
y uso de tecnología podrá realizarse de manera más equilibrada y justa, fundamentándose en los resultados  
obtenidos sobre la percepción estudiantil de estas herramientas (Chan & Hu, 2023).ia en la Latinoamérica  
porque la brecha digital es una limitante estructural para el acceso para el uso de tecnologías de punta.  
Entender las diferencias en la percepción de la brecha digital a partir de la posición socioeconómica,  
género y localización, permite externalizar de forma tempestuosa los estudiantes en desventaja y plantear  
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iniciativas en pos de la oferta de la inclusión digital para la educación superior (UNESCO IESALC, 2021;  
Sunkel & Trucco, 2012).  
Desde la dimensión institucional, la investigación se enmarca en la obligación de las IES a nivel mundial  
de incorporar de manera estructural las tecnologías de la información y de la comunicación del siglo XXI,  
pero sin perder la vocación humanista que caracteriza a la formación integral del estudiantado. En un  
contexto en el que la IA plantea interrogantes acerca de la naturaleza del conocimiento, de la autoralidad  
y del rol del docente, encuestar a los estudiantes resulta innegociablemente ético.  
Limitaciones  
Las restricciones metodológicas, contextuales y operativas son inherentes a toda investigación y  
determinan el alcance de las conclusiones, así como la posibilidad de transferir los resultados a otros  
contextos. En este estudio, las limitaciones se resumen de la siguiente manera:  
El tamaño de la muestra deberá constituir una limitación; centrarse en uno o dos IES, dado que el contexto  
de diferentes estructuras tecnológicas en algunos IES varía de una región a otra, no permite la  
generalización a escalas nacionales o globales.  
La segunda limitación del presente estudio es que se basa en autoinformes, lo cual conlleva un riesgo de  
responder de manera socialmente deseable (por ejemplo, especialmente en contextos con alta densidad de  
pares, los participantes pueden reportar creencias percibidas con mayor probabilidad como simples  
percepciones aceptables que como su opinión subjetiva).  
Tercero, el ritmo acelerado de la tecnología puede volver rápidamente irrelevante la información. Es  
probable que las nuevas versiones de los modelos de lenguaje y los cambios significativos en la política  
institucional reconfiguren las perspectivas de los estudiantes en cuestión de meses.  
Cuarto, la operacionalización del constructo de la percepción tiene limitaciones. Dado que la percepción  
es un constructo multifacético que no puede abordarse por completo mediante encuestas estandarizadas,  
las experiencias y los significados que surgen de las comunidades prácticas de los estudiantes no están  
disponibles fácilmente a través de las técnicas tradicionales de medición cuantitativa.  
Por último, en América Latina aún existe desigualdad en el acceso a las tecnologías y esto impacta  
directamente la percepción que los estudiantes tienen de estas herramientas.  
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METODOLOGÍA  
Tipo y Enfoque de Investigación  
Los objetivos de la presente investigación la ubican en la categoría de investigación aplicada, ya que  
busca generar conocimiento que pueda ser utilizado de manera inmediata y que contribuya a la atención  
y comprensión de una problemática específica en el contexto educativo, como lo es la percepción que  
tienen los estudiantes universitarios sobre la inclusión de la inteligencia artificial en su proceso  
formativo. A diferencia de la investigación básica, este tipo de investigación orienta sus hallazgos a la  
toma de decisiones a nivel práctico en contextos (Hernández-Sampieri & Mendoza, 2018).  
La investigación se enfoca desde el aspecto cuantitativo. Esto conlleva la recolección y el procesamiento  
sistemático de datos que se expresan numéricamente y que son obtenidos de instrumentos  
estandarizados. Esto permite descripciones de variables, identificación de regularidades y comparación  
de grupos utilizando técnicas estadísticas. A partir de este enfoque, la investigación se desarrolla a través  
de una organización estructural y de un carácter deductivo. Es decir, a partir de un marco teórico que sea  
adecuado, se señalen y se operacionalicen las variables que son de interés, se aplique el instrumento a la  
muestra seleccionada y se garantice la objetividad, la consistencia interna y la replicabilidad del proceso  
(Creswell & Creswell, 2018).  
Diseño de Investigación  
Dado que no hubo manipulación experimental de las variables independientes ni asignación de los  
participantes a las condiciones de tratamiento, se empleó un diseño no experimental. Más bien, en su  
forma natural, tal como ocurren en el entorno real de la escuela (Kerlinger & Lee, 2002). Dentro de la  
tipología no experimental, el diseño de este estudio fue descriptivo de corte transversal, ya que los datos  
se recopilaron en un momento dado, sin seguimiento con base longitudinal.  
Participantes  
La muestra estuvo conformada por 15 estudiantes universitarios de primer semestre pertenecientes a una  
institución de educación superior. Del total de participantes, 5 eran mujeres (62.5 %) y 10 eran hombres  
(37.5 %), con edades comprendidas predominantemente entre los 18 y 20 años, lo que corresponde al  
perfil típico del estudiantado de nuevo ingreso en el nivel superior.  
El criterio de selección de la muestra no fue aleatorio (intencional) o, en otras palabras, muestreo por  
conveniencia, porque el estudio trabajó con un grupo escolar previamente formado y, por sí mismo,  
impulsado a través del proceso de investigación. Esta es una técnica de muestreo no estadística, y sus  
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resultados no pueden generalizarse a la población general (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018), pero  
es adecuada para este estudio exploratorio y descriptivo que tiene como objetivo comprender las  
percepciones de un subgrupo actual.  
El registro de estudiantes para participar se restringió a aquellos que se habían registrado para el primer  
semestre (enero–junio 2025) y que se comprometían a asistir regularmente a las clases. Excluimos los  
cuestionarios que estaban incompletos o eran contradictorios porque afectan la fiabilidad de los datos.  
Instrumento  
Para la recolección de datos se utilizó el Cuestionario de Uso de la Inteligencia Artificial (CUIA),  
instrumento orientado específicamente a medir las percepciones, actitudes y prácticas de los estudiantes  
universitarios respecto a la utilización de las herramientas de IA en contextos académicos. El CUIA  
consta de un total de 18 reactivos que se distribuyen en dimensiones temáticas que abarcan la frecuencia  
de uso, consideración de los beneficios que se perciben, identificación de los riesgos o limitaciones, y el  
nivel de formación ética y crítica que reportan los participantes.  
Para los reactivos se utilizó la Escala Tipo Likert en la que los encuestados pueden elegir entre cinco  
respuestas desde 1 (Totalmente en desacuerdo) hasta 5 (Totalmente de acuerdo), facilitando la medición  
de un grado de acuerdo o desacuerdo de los estudiantes sobre las afirmaciones planteadas. Esta  
modalidad de respuesta permite calcular de forma sencilla las estadísticas descriptivas —media,  
desviaciones estándar y distribuciones de frecuencia— para cada reactivo y cada dimensión del  
instrumento.  
Procedimiento  
El proceso de investigación se desarrolló a lo largo de 16 semanas, comprendidas entre los meses de  
enero y junio de 2025, en el marco del ciclo escolar correspondiente al primer semestre. A continuación,  
se describen las etapas que estructuraron dicho proceso:  
Durante las primeras cuatro semanas (agosto), se llevaron a cabo las actividades de planificación y  
organización del estudio: revisión y actualización del marco teórico-conceptual, definición operacional  
de las variables, adaptación del instrumento CUIA al contexto institucional específico y tramitación de  
los permisos institucionales necesarios para el acceso a los participantes.  
A lo largo de las semanas cinco a ocho (septiembre), se llevó a cabo la implementación piloto de la  
herramienta con un reducido grupo de estudiantes con características análogas a las de la muestra final,  
con el fin de detectar potenciales ambigüedades en la redacción de los ítems y/o ajustar la herramienta  
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antes de su aplicación formal. De forma paralela, se llevaron a cabo las gestiones administrativas  
correspondientes para formalizar la aceptación de los estudiantes a participar de manera voluntaria en el  
estudio y se les envió de forma individual la información correspondiente a los objetivos del estudio, el  
cual incluye garantías de que las respuestas que entreguen serán totalmente confidenciales, además que  
se les brindó la opción de retirarse del estudio en cualquier momento, en apego a los principios éticos de  
la investigación en el contexto de la participación humana.  
La implementación formal y grupal del CUIA se realizó con 32 estudiantes de primer semestre, desde la  
primera a la quinta semana, del periodo de octubre a noviembre. La administración del instrumento se  
realizó de manera presencial, en el aula, en una sesión específica para tal fin. El tiempo medio de  
respuesta se estimó en unos 20 minutos. Los cuestionarios fueron recogidos al finalizar la sesión, y se  
comprobó que todos los cuadernillos estaban completos antes de ser incorporados al corpus de datos.  
Se elaboraron los procesos de captura de datos, su codificación y posterior limpieza para utilizar el  
software SPSS versión 25 durante las semanas 13 y 14. En esta parte del proceso, se evaluó la  
consistencia interna de las respuestas, se identificaron y procesaron los outliers y se reestructuró la base  
de datos de acuerdo con las dimensiones del instrumento.  
Por último, en la quincena 15 y 16 de diciembre se dedicó tiempo para la elaboración del análisis  
estadístico de los datos, su interpretación, la elaboración de tablas y figuras descriptivas y la redacción  
del informe final de investigación.  
Análisis de Datos  
Para el tratamiento de la información recolectada se empleó estadística descriptiva, con el propósito de  
organizar, resumir y caracterizar las percepciones de los estudiantes a partir de los datos obtenidos  
mediante el CUIA. En concreto, se calcularon medidas de tendencia central (media aritmética y  
mediana), medidas de dispersión (desviación estándar y rango), así como distribuciones de frecuencia  
absoluta y relativa para cada uno de los 18 reactivos del instrumento y para el conjunto de las  
dimensiones evaluadas.  
SPSS versión 25 (Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales) es el software de SPSS utilizado para  
todo el análisis de datos, un estadístico bastante común y ampliamente utilizado que mide la validez de  
la investigación social y educativa. Para la visualización, todos los resultados se colocaron en tablas y  
gráficos para facilitar la lectura.  
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Debido al tamaño reducido de la muestra, se realizó un análisis descriptivo sin intención de generalizar.  
Aun así, los hallazgos ayudan a dar contexto a esta situación e informar recomendaciones de acción.  
RESULTADOS  
La figura 1 representa el conocimiento y disposición para adoptar las inteligencias artificiales generativas.  
Conocimiento y disposición para adoptar las  
inteligencias artificiales generativas  
Chat GPT  
Gemini  
Claude  
Otras  
Figura 1. Conocimiento y disposición para adoptar las inteligencias artificiales generativas.  
Fuente. Elaboración propia.  
Los resultados indican una profundidad de conocimiento muy limitada sobre la IA entre los estudiantes  
del primer semestre. En su mayoría conocen ChatGPT y Gemini, con solo conocimientos limitados de  
Claude. Pero el resto desconoce otras plataformas y modelos de inteligencia artificial generativa.  
La figura 2, muestra el resultado de las demás dimensiones.  
Figura 2. Resultado de las dimensiones.  
Fuente. Elaboración propia.  
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La primera dimensión arrojó uno de los datos más altos del estudio, teniendo un 89 % de los encuestados  
sosteniendo una opinión positiva sobre la empleabilidad de la inteligencia artificial en sus estudios. Este  
dato representa que muy pocos estudiantes de primer semestre, en comparación con el total, desprecia la  
IA como herramienta para el apoyo al aprendizaje, la búsqueda de información, la redacción de  
documentos y la resolución de problemas académicos.  
Un total del 81% de ellos percibió las herramientas de inteligencia artificial como cómodas y fáciles de  
usar, siempre que la mayoría de los estudiantes no encuentre problemas técnicos serios al utilizar estas  
plataformas. Luego una nota: Todos los principales servicios de IA generativa presentan interfaces  
diseñadas en torno a principios de usabilidad para no expertos, lo que significa que los estudiantes de  
primer año de la universidad las encuentran igual de accesibles e intuitivas.  
La dimensión de privacidad y seguridad registró una favorable respuesta del 78 %, siendo este uno de los  
valores más bajos que se obtuvo en el instrumento, aunque sigue siendo mayoritario. Este resultado  
muestra que, aunque la mayor parte de los estudiantes no muestra una preocupación tan crítica sobre la  
privacidad de sus datos al usar las herramientas de IA, esto deja un segmento importante de casi el 22%  
que sí muestra mayores preocupaciones o reservas sobre esta dimensión.  
Esta dimensión muestra este rango menos favorable de todas las dimensiones y con el 77% de las  
respuestas dentro de este rango muestra que es con el reconocimiento de los riesgos y desafíos del uso de  
la IA donde los estudiantes tienen la percepción menos consolidada. Aunque muchos consideran riesgos  
como la dependencia tecnológica, la desinformación, el plagio académico y el sesgo algorítmico como  
posibles riesgos, el 23% de respuestas neutrales y desfavorables en esta dimensión es el margen más  
amplio de todas las dimensiones.  
La dimensión referente al papel del docente en la utilización de la inteligencia artificial, al obtener un  
noventa y un por ciento de respuestas positivas, tuvo el porcentaje más alto de la evaluación. Este dato  
resulta especialmente significativo, ya que demuestra que los estudiantes del primer semestre valoran en  
gran medida, la importancia del docente como mediador, orientador y referente moral en la incorporación  
de la inteligencia artificial en los procesos académicos.  
Discusión  
Aunque los estudiantes de primer año de universidad han tenido cierta exposición a la IA generativa, esto  
no significa que posean una comprensión profunda o bien equilibrada de la misma. Dada la poca  
información que parecen tener sobre programas como Claude, Copilot, Perplexity u otras plataformas de  
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nicho, parece que su exposición a la IA es más informal y no el resultado de una formación académica  
estructurada. Morales et al. (2023) informan hallazgos similares en que menos del 30% de los estudiantes  
universitarios mexicanos habían recibido alguna capacitación informal sobre herramientas de IA.  
Valoraciones muy altas sobre la utilidad percibida son consistentes con lo reportado por Chan y Hu (2023).  
Estos autores reportaron que los universitarios identifican con claridad algunos beneficios prácticos de la  
IA, como, por ejemplo, mejoras en la productividad o la retroalimentación, y esto sucede incluso cuando  
los universitarios tienen un conocimiento muy escaso de cómo funcionan estas herramientas. Este dato es  
muy relevante desde el punto de vista pedagógico, dado que, para entornos educativos, la percepción de  
utilidad de una tecnología es un predictor significativo de la intención de uso y de la adopción sostenida  
(Davis, 1989, citado en Ouyang & Jiao, 2021).  
Cuando analicemos el descubrimiento, hay que hablar de la facilidad de uso, que no quiere decir que no  
se apropie de una manera profunda o crítica de las herramientas que se los ofrecieron. Un alumno podrá  
interactuar sin problemas con una IA, pero esto no quiere decir que lo esté usando con un criterio reflexivo  
respecto de sus posibilidades y sus límites. Así, la comodidad la tecnología, sin el acompañamiento de  
una dirección pedagógica, puede llevar a la dotación de la tecnología a una práctica de uso  
tecnológicamente asistido que no impacta notablemente en el progreso de las competencias de nivel  
superior (Cobo Romaní, 2019).  
Aunque esta preocupación es escasa, su presencia es relevante desde la perspectiva de la formación. Los  
estudiantes de educación superior requieren formación en cuestiones relacionadas con la gestión de datos  
personales por parte de sistemas de IA, la climática de los sistemas, y la exposición de la información  
sensible en la SED. Este dato concuerda con lo comentado por Fernández Batanero et al. (2022) que el  
escepticismo sobre la privacidad de los datos es una de las principales causas de la ambivalencia hacia la  
IA en los estudiantes universitarios de la región, y específicamente de Colombia.  
Este resultado podría entenderse en al menos dos sentidos complementarios. Puede indicar que los  
estudiantes de primer semestre aún carecen de la experiencia académica necesaria para evaluar con  
precisión los riesgos éticos y epistemológicos que conlleva el uso de la IA en contextos educativos.  
Alternativamente, puede indicar una inclinación optimista o tecnofílica típica de los estudiantes de  
universidad de hoy, que tienden a centrarse en los beneficios potenciales de la tecnología en lugar de en  
los riesgos asociados (Popenici & Kerr, 2017). De cualquier manera, los hallazgos revelan una necesidad  
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urgente de incluir unidades de alfabetización esencial en IA en los cursos de enseñanza universitaria ya  
desde los primeros semestres.  
Estás tan arraigado que los participantes no te ven como una pieza más, como un eslabón de la cadena que  
se puede retirar y reemplazar por algún sistema automatizado. Piensan que el profesor identifica los  
criterios de uso, enseña cómo utilizarlos de manera responsable e integra herramientas de IA de forma  
pedagógica. Esto se ajusta al modelo pedagógico de Ouyang y Jiao (2021), en el que la IA se utiliza como  
un habilitador del aprendiz o “pedagogo”, de modo que la tecnología no sustituye al instructor, sino que  
amplía las oportunidades disponibles para cada estudiante que pueda ofrecer un instructor. Esto también  
está en línea con Luckin et al. (2016), donde los estudiantes valoran los modelos de IA utilizados como  
parte de la pedagogía en la enseñanza que emplea estos modelos.  
CONCLUSIONES  
Los resultados del presente estudio permiten formular las siguientes conclusiones en torno a la  
percepción de los estudiantes universitarios de primer semestre sobre el empleo de la inteligencia  
artificial en su formación académica.  
La data analizada revela que la mayor parte de los estudiantes mantenía una postura favorable ante la  
implementación de la IA en el proceso educativo. Asimismo, los estudiantes universitarios incorporan  
con bastante frecuencia la IA en su práctica académica.  
Los estudiantes solo están familiarizados con unas pocas herramientas de generación de IA, como  
ChatGPT y Gemini. La razón de esto es que los estudiantes han interactuado con la IA únicamente a  
través de los medios y no han recibido una formación adecuada. Las instituciones de educación superior  
deben corregir la diferencia entre el acceso a la tecnología y la formación crítica.  
La utilidad y la facilidad de uso de la inteligencia artificial son muy conocidas, como muestran los  
resultados: aproximadamente el 90% valoró su utilidad y más del 80% la consideró fácil de manejar. La  
usabilidad no necesariamente es indicativa ni crítica del uso. Una interfaz puede utilizarse de manera  
eficiente; esto no es lo mismo que adquirir habilidades críticas y creativas dentro del estudiante: es una  
diferencia que tiene importancia para la formación.  
Las dimensiones de riesgo y privacidad obtuvieron las puntuaciones más bajas en el instrumento, con un  
77% y un 78%, respectivamente. Estos resultados sugieren que los estudiantes están empleando  
herramientas de IA, pero no han sido educados para cuestionar asuntos relacionados con la ética y la  
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privacidad. Esto deja abiertas las preguntas sobre cómo se gestionan los datos privados y si esto implica  
riesgos relevantes; existe poca literatura académica sobre esto en América Latina.  
El rol del profesor con el uso de la IA tuvo la mayor puntuación de todo el instrumento (91%),  
considerando que los alumnos no sienten que la IA sea un reemplazo del profesor, sino que es una  
herramienta que necesita una construcción pedagógica de la parte de la profesora/o. Este hallazgo  
presenta una oportunidad institucional, los alumnos tienen una buena disposición para que la profesora/o  
realicen guías lo que ayuda para el diseño y ejecución de políticas de educación en el uso crítico de la  
tecnología desde los primeros semestres de la carrera.  
Líneas de investigación  
Establecer estudios longitudinales que analicen el proceso de cambio de las percepciones de los  
estudiantes universitarios sobre la IA, y la posibilidad de que dicha percepción se torne más crítica y  
responsable en el contexto de su desarrollo formativo.  
Sería relevante realizar estudios más amplios, con muestras diversas y representativas, para comprender  
cómo perciben la inteligencia artificial personas de diferentes carreras, géneros y contextos  
socioeconómicos en América Latina.  
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Tabla trabajo colaborativo  
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Rol  
Autor (es)  
Conceptualización  
Metodología  
Flores Zamorano Jesús Antonio  
Álvarez Machado Ernesto Alonso, Ayala Ruiz Jesús Arturo  
Flores Zamorano Erick, Flores Zamorano Damaris Nathanael  
Flores Zamorano Jesús Antonio  
Software  
Validación  
Análisis Formal  
Álvarez Machado Ernesto Alonso, Ayala Ruiz Jesús Arturo  
Flores Zamorano Erick, Flores Zamorano Damaris Nathanael  
Flores Zamorano Jesús Antonio  
Investigación  
Recursos  
Curación de datos  
Escritura - Preparación del borrador original  
Escritura - Revisión y edición  
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Flores Zamorano Jesús Antonio  
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