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2026 | Qvadrata, estudios sobre educación, artes y humanidades, 8(16), 1-17
https://doi.org/10.54167/qvadrata.v8i15.2057
e-ISSN: 2683-2143
María Erica Meneses Castañeda
Sebastian Restrepo
Ministerio de Educación Colombiano (Colombia)
Fundación Universitaria Católica del Norte (Colombia)
Recibido: 2025/04/22
Aceptado para su publicación: 2025/06/22
Publicado: 2026/06/26
RESUMEN
Resumen: El presente estudio tiene como objetivo
analizar el uso de herramientas de inteligencia artificial
generativa en la formación de estudiantes de Licenciatura
en Educación Infantil, con el fin de reflexionar sobre su
incorporación en los procesos de aprendizaje. La
investigación se desarrolló bajo un enfoque mixto y un
diseño descriptivo-exploratorio, mediante la aplicación de
un cuestionario estructurado a 31 estudiantes, lo que
permitió identificar las herramientas utilizadas, la
frecuencia de uso y las actividades académicas en las que se
integran. Los resultados evidencian un predominio de usos
instrumentales, centrados principalmente en la redacción
de textos, la organización de información y el apoyo en
tareas académicas, con una frecuencia mayoritariamente
ocasional. Se concluye que, aunque la inteligencia artificial
generativa presenta un alto potencial para la innovación
educativa, su integración en la formación docente aún es
limitada y poco articulada a procesos pedagógicos, lo que
plantea la necesidad de fortalecer una alfabetización digital
crítica que promueva su uso ético, reflexivo y formativo.
PALABRAS CLAVE
Inteligencia artificial generativa, docencia, tecnología
educativa, innovación pedagógica
Como citar (APA 7ª Edición):
Meneses, M. y Restrepo, S. (2026). Uso de la inteligencia artificial generativa en la formación
docente: prácticas y percepciones en educación infantil. Qvadrata, estudios sobre
educación, artes y humanidades, 8(16), 1-17.
https://doi.org/10.54167/qvadrata.v8i16.2291
Uso de la inteligencia artificial generativa en la formación docente: prácticas y
percepciones en educación infantil
[en] Generative Artificial Intelligence in Teacher Education: Practices and
Perceptions in Early Childhood Education
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USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA EN LA FORMACIÓN DOCENTE
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e-ISSN: 2683-2143
Introducción
El desarrollo acelerado de las tecnologías digitales ha transformado significativamente los
procesos educativos en las últimas décadas. En particular, la aparición de la inteligencia artificial (IA) ha
generado nuevas posibilidades para el diseño de ambientes de aprendizaje más dinámicos, interactivos y
personalizados. Dentro de este campo, la inteligencia artificial generativa ha emergido como una de las
innovaciones tecnológicas más influyentes en el ámbito educativo, debido a su capacidad para generar
contenidos originales, ofrecer explicaciones automatizadas y apoyar la producción de recursos educativos
en tiempo real (García-Peñalvo, 2024).
Las herramientas de inteligencia artificial generativa, como los modelos de lenguaje basados en
redes neuronales profundas, permiten a los usuarios interactuar mediante instrucciones o preguntas,
generando textos, imágenes y otros recursos de forma inmediata. Este tipo de tecnologías ha comenzado
a integrarse progresivamente en contextos educativos, especialmente en la educación superior, donde
estudiantes y docentes las utilizan como apoyo para la redacción de textos, la organización de
información, la generación de ideas y el desarrollo de actividades académicas (Holmes et al., 2022).
En el campo de la formación docente, la incorporación de la inteligencia artificial generativa
plantea importantes oportunidades y desafíos. Por un lado, estas herramientas pueden contribuir al
fortalecimiento de competencias digitales, a la innovación pedagógica y a la creación de recursos
didácticos adaptados a las necesidades de los estudiantes. Por otro lado, su uso también genera
interrogantes relacionadas con la ética, la integridad académica, la dependencia tecnológica y el
desarrollo del pensamiento crítico en los procesos de aprendizaje (Selwyn, 2022).
En este contexto, la formación inicial de docentes adquiere un papel fundamental para garantizar
una integración crítica y pedagógicamente pertinente de estas tecnologías. Los futuros maestros no solo
deben desarrollar habilidades para utilizar herramientas digitales, sino también comprender sus
implicaciones pedagógicas, sociales y éticas dentro de los procesos educativos contemporáneos. Diversos
estudios señalan que la alfabetización digital crítica constituye un elemento clave para que los docentes
puedan orientar a los estudiantes en el uso responsable y reflexivo de la inteligencia artificial (Luckin et
al., 2016).
Particularmente en los programas de Licenciatura en Educación Infantil, la incorporación de
tecnologías emergentes representa un reto adicional, dado que los docentes en formación deben
desarrollar competencias que les permitan diseñar experiencias de aprendizaje significativas para las
primeras etapas de la educación. En este sentido, el uso de herramientas de inteligencia artificial
generativa puede convertirse en un recurso valioso para la planificación de actividades pedagógicas, la
creación de materiales didácticos y el fortalecimiento de procesos de reflexión educativa.
A pesar del creciente interés en la integración de la inteligencia artificial en la educación, aún
existen limitadas investigaciones que analicen cómo los estudiantes de programas de formación docente
utilizan estas herramientas en sus procesos de aprendizaje y cuáles son las percepciones que tienen sobre
su impacto educativo. Comprender estas dinámicas resulta fundamental para orientar estrategias
pedagógicas que favorezcan un uso crítico, creativo y éticamente responsable de la inteligencia artificial
generativa en la educación.
En este marco, el presente estudio tiene como objetivo analizar el uso de herramientas de
inteligencia artificial generativa en los procesos de aprendizaje de los estudiantes de la Licenciatura en
Educación Infantil de la Fundación Universitaria Católica del Norte, identificando las herramientas más
utilizadas, la frecuencia de uso, las actividades académicas en las que se integran y las percepciones de
los estudiantes sobre su impacto en el aprendizaje.
Los resultados de esta investigación buscan aportar elementos de reflexión sobre el papel de la
inteligencia artificial generativa en la formación inicial docente, así como contribuir al diseño de
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estrategias educativas que promuevan una integración pedagógica crítica e innovadora de estas
tecnologías en los programas de formación de maestros.
Además, diversos informes internacionales han señalado que la inteligencia artificial está
redefiniendo los sistemas educativos a nivel global, generando tanto oportunidades como desafíos en
términos de equidad, acceso y calidad educativa (OECD, 2023; European Commission, 2022; UNICEF,
2023). En este sentido, la integración de estas tecnologías no puede entenderse únicamente desde una
perspectiva técnica, sino como un fenómeno que incide en las dinámicas sociales y educativas
contemporáneas (Eynon, 2022).
Fundamentos teóricos
El presente artículo se fundamenta en referentes teóricos y conceptuales que sustentan el análisis
de la inteligencia artificial generativa en los procesos de formación docente. Estos aportes permiten
comprender las implicaciones pedagógicas, tecnológicas y éticas derivadas de la incorporación de estas
herramientas en los escenarios educativos contemporáneos.
Los fundamentos desarrollados a lo largo de este apartado articulan perspectivas provenientes del
campo de la tecnología educativa, la formación docente y la alfabetización digital crítica, constituyéndose
en un soporte para las reflexiones y argumentaciones que orientan el estudio. En este sentido, se abordan
elementos clave relacionados con el potencial de la inteligencia artificial generativa para la
transformación de los procesos de enseñanza y aprendizaje, así como las tensiones que emergen en su
uso, particularmente en contextos de educación superior.
De esta manera, el marco teórico no solo ofrece una base conceptual para el análisis de los
resultados, sino que también permite problematizar el lugar de la tecnología en la formación de futuros
docentes, destacando la necesidad de promover un uso crítico, reflexivo y pedagógicamente situado.
Inteligencia artificial generativa y reconfiguración de los procesos de conocimiento
La inteligencia artificial generativa (IAG) se ha consolidado como uno de los desarrollos
tecnológicos más influyentes en la contemporaneidad, al posibilitar la creación automatizada de textos,
imágenes y otros contenidos a partir de modelos de aprendizaje profundo. A diferencia de otras
tecnologías digitales, la IAG no solo facilita el acceso a la información, sino que interviene directamente
en los procesos de producción del conocimiento, lo que plantea una reconfiguración de las prácticas
académicas y cognitivas en los entornos educativos (Dwivedi et al., 2023).
Desde esta perspectiva, el uso de herramientas como los modelos de lenguaje de gran escala
introduce nuevas mediaciones en la relación entre el sujeto y el saber, desplazando parcialmente
funciones tradicionalmente asociadas al pensamiento humano, como la escritura, la síntesis y la
argumentación. En este sentido, Kasneci et al. (2023), advierten que, si bien estas tecnologías pueden
potenciar la eficiencia en tareas académicas, también pueden generar una dependencia cognitiva que
limite el desarrollo del pensamiento crítico y la autonomía intelectual.
Asimismo, autores como Bozkurt (2023), señalan que la inteligencia artificial generativa debe
comprenderse no solo como una herramienta, sino como un agente que transforma los ecosistemas de
aprendizaje, al modificar las formas en que los estudiantes acceden, procesan y producen conocimiento.
Esto implica reconocer que su incorporación en la educación no es neutra, sino que está mediada por
lógicas tecnológicas, económicas y culturales que inciden en la configuración de los procesos educativos.
La educación infantil es un proceso fundamental en la formación de seres humanos. El
relacionamiento con el mundo implica una sensibilidad y trascendencia entorno a la capacidad de
comprender, asimilar e interpretar el mundo. Por consiguiente, los y las profesionales en formación de
áreas específicas, así como cualquiera área de conocimiento y campo educativo, debe aprovechar las
ventajas y oportunidades de la IA, pero guardando distancia y desarrollando un proceso crítico y selectivo
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de los materiales, contenidos, actividades y demás elementos que se requieren tanto para la formación,
como para la aplicabilidad del campo especifico (Andere, 2025).
Desde una perspectiva más amplia, la inteligencia artificial en educación ha sido analizada como
un campo emergente que articula desarrollos tecnológicos con transformaciones pedagógicas (Chen et
al., 2020; Chassignol et al., 2018). En este marco, la noción de alfabetización en inteligencia artificial
adquiere relevancia, entendida como la capacidad de comprender, evaluar y utilizar estas tecnologías de
manera crítica (Long y Magerko, 2020; Ng et al., 2021).
Formación docente en la era digital y alfabetización crítica
En el contexto de la educación superior, la formación docente enfrenta el desafío de integrar
tecnologías emergentes como la inteligencia artificial generativa, no solo desde una perspectiva
instrumental, sino desde un enfoque crítico y reflexivo. En este sentido, la alfabetización digital ya no
puede limitarse al dominio técnico de herramientas, sino que debe incluir la capacidad de comprender
sus implicaciones pedagógicas, éticas y sociales (Redecker, 2022).
Zawacki-Richter et al. (2019), sostienen que la integración de la inteligencia artificial en la
educación requiere una transformación en los modelos de formación docente, orientada al desarrollo de
competencias que permitan diseñar, implementar y evaluar prácticas pedagógicas mediadas por
tecnología. Sin embargo, esta integración suele enfrentarse a tensiones derivadas de la falta de formación
específica y de marcos pedagógicos que orienten su uso.
En esta línea, Selwyn (2022), propone una mirada crítica sobre la tecnología en educación,
argumentando que su incorporación no necesariamente conduce a la innovación, sino que en muchos
casos reproduce prácticas tradicionales bajo nuevas formas. Esto resulta particularmente relevante en el
caso de la inteligencia artificial generativa, cuyo uso puede quedar reducido a funciones operativas si no
se acompaña de una reflexión pedagógica profunda.
Por su parte, García-Peñalvo (2024), plantea que la educación en la era de la inteligencia artificial
debe orientarse hacia el desarrollo de competencias digitales avanzadas, que incluyan no solo el uso de
herramientas, sino la capacidad de interpretar, cuestionar y resignificar la información generada por
estas tecnologías.
Desde una perspectiva más amplia, la inteligencia artificial en educación ha sido analizada como
un campo emergente que articula desarrollos tecnológicos con transformaciones pedagógicas (Chen et
al., 2020; Chassignol et al., 2018). En este marco, la noción de alfabetización en inteligencia artificial
adquiere relevancia, entendida como la capacidad de comprender, evaluar y utilizar estas tecnologías de
manera crítica (Long y Magerko, 2020; Ng et al., 2021).
Asimismo, estudios previos han señalado que la incorporación de tecnologías digitales en
educación está mediada por factores como la percepción de utilidad, la formación docente y las
condiciones institucionales (Ifenthaler y Schumacher, 2016; Johnson et al., 2016). Esto sugiere que la
adopción de la inteligencia artificial generativa no depende únicamente de su disponibilidad, sino de las
condiciones pedagógicas que posibilitan su uso significativo.
Tensiones éticas, pedagógicas y epistemológicas
El uso de inteligencia artificial generativa en contextos educativos plantea una serie de tensiones
que atraviesan dimensiones éticas, pedagógicas y epistemológicas. En primer lugar, se encuentran los
desafíos relacionados con la autoría y la originalidad, dado que los contenidos generados por estas
herramientas pueden difuminar los límites entre producción propia y automatizada (Cotton et al., 2023).
Asimismo, la veracidad de la información constituye un aspecto crítico, ya que los sistemas de
inteligencia artificial pueden generar contenidos plausibles pero incorrectos, lo que exige el desarrollo de
habilidades de evaluación crítica por parte de los estudiantes (UNESCO, 2023).
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Desde una perspectiva pedagógica, estas tecnologías plantean interrogantes sobre el papel del
docente y del estudiante en los procesos de aprendizaje. Tal como señalan Holmes et al. (2022), la
inteligencia artificial puede asumir funciones tradicionalmente desempeñadas por el profesorado, lo que
requiere redefinir los roles y las prácticas educativas.
En el plano epistemológico, la inteligencia artificial generativa cuestiona las formas tradicionales
de construcción del conocimiento, al introducir procesos automatizados en la producción de saberes.
Floridi et al. (2018), advierten que este fenómeno implica una transformación en la forma en que se valida
y legitima el conocimiento, lo que tiene implicaciones profundas para la educación.
Hacia una integración pedagógica crítica de la inteligencia artificial
Frente a estos desafíos, diversos autores coinciden en la necesidad de promover una integración
pedagógica crítica de la inteligencia artificial generativa en la formación docente. Esto implica superar
una visión instrumental de la tecnología y avanzar hacia enfoques que reconozcan su complejidad y sus
implicaciones en los procesos educativos.
Tlili et al. (2023), señalan que la incorporación de estas tecnologías en la educación debe estar
acompañada de estrategias pedagógicas que fomenten el pensamiento crítico, la creatividad y la reflexión
ética. En este sentido, la inteligencia artificial no debe sustituir el proceso de aprendizaje, sino potenciarlo
desde una perspectiva formativa.
De igual manera, Luckin et al. (2016), proponen que la inteligencia artificial puede contribuir al
desarrollo de sistemas educativos más adaptativos y personalizados, siempre y cuando su uso esté
orientado por principios pedagógicos claros y centrados en el aprendizaje.
En síntesis, la inteligencia artificial generativa representa tanto una oportunidad como un desafío
para la formación docente. Su potencial transformador dependerá de la capacidad de las instituciones
educativas para integrarla de manera crítica, ética y pedagógicamente significativa.
Metodología
Enfoque y tipo de investigación
La presente investigación se desarrolló desde un enfoque mixto, al combinar el análisis
cuantitativo de frecuencias de uso de herramientas de inteligencia artificial generativa con la
interpretación cualitativa de las percepciones y experiencias expresadas por los participantes. Este
enfoque permite comprender no solo la magnitud del uso de estas tecnologías en los procesos de
aprendizaje, sino también las interpretaciones y significados que los estudiantes
La investigación se desarrolló bajo un diseño mixto convergente (Creswell y Plano Clark, 2018),
dado que los datos cuantitativos y cualitativos fueron recolectados mediante un mismo instrumento y
analizados de manera complementaria. Las preguntas cerradas permitieron identificar tendencias y
patrones de uso de la inteligencia artificial generativa, mientras que las preguntas abiertas posibilitaron
profundizar en las percepciones, experiencias y significados atribuidos por las estudiantes a estas
herramientas. La integración de ambos tipos de datos se realizó durante la fase de interpretación,
contrastando los resultados estadísticos con las categorías emergentes del análisis cualitativo. Esta
estrategia permitió complementar y contextualizar los hallazgos, favoreciendo una comprensión más
amplia del fenómeno estudiado.
Población y muestra
La población del estudio estuvo conformada por estudiantes del programa de Licenciatura en
Educación Infantil de la Fundación Universitaria Católica del Norte, quienes se encuentran en proceso
de formación docente y participan en actividades académicas mediadas por entornos virtuales de
aprendizaje.
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La muestra estuvo integrada por 31 estudiantes que respondieron voluntariamente el instrumento
de recolección de información. La selección de los participantes se realizó mediante un muestreo no
probabilístico por conveniencia, considerando la accesibilidad de las estudiantes y su participación en las
actividades académicas en las que se aplicó el cuestionario.
Aunque el estudio no tuvo como propósito establecer comparaciones sociodemográficas, se
identificó que la mayoría de las participantes contaba con experiencia previa en el uso de herramientas
de inteligencia artificial generativa. Esta característica resulta relevante para la interpretación de los
resultados, ya que permite comprender las percepciones reportadas a partir de experiencias reales de
interacción con estas tecnologías en contextos académicos. La caracterización general de la muestra se
presenta en la Tabla 1.
Tabla 1. Caracterización general de la muestra
Característica
Resultado
Número de participantes
31
Programa académico
Licenciatura en Educación Infantil
Institución
Fundación Universitaria Católica del Norte
Tipo de muestreo
No probabilístico por conveniencia
Experiencia previa con IA generativa
87.5 %
Sin experiencia previa con IA generativa
12.5 %
Nota: Elaboración propia
Instrumento de recolección de información
Para la recolección de la información se diseñó un cuestionario estructurado orientado a
identificar las experiencias, percepciones y usos de la inteligencia artificial generativa en los procesos de
aprendizaje de estudiantes de Licenciatura en Educación Infantil.
El instrumento estuvo conformado por preguntas abiertas y cerradas organizadas en cuatro
dimensiones de análisis: experiencia con herramientas de inteligencia artificial generativa, impacto en el
aprendizaje y la formación docente, actitudes hacia la inteligencia artificial generativa y reflexiones
finales sobre su incorporación en la formación profesional.
Las preguntas cerradas permitieron obtener información descriptiva relacionada con la
frecuencia de uso de las herramientas de inteligencia artificial y la percepción de relevancia de su
integración en el currículo. Por su parte, las preguntas abiertas posibilitaron profundizar en las
experiencias, valoraciones y reflexiones de las participantes respecto al uso de estas tecnologías en
contextos académicos y formativos.
La primera dimensión, denominada experiencia con herramientas de IA generativa, exploró las
herramientas utilizadas, la frecuencia de uso, los propósitos académicos de utilización y las experiencias
iniciales de interacción con estas tecnologías. La segunda dimensión, impacto en el aprendizaje y la
formación docente, abordó aspectos relacionados con el desarrollo de habilidades pedagógicas, ventajas
percibidas, dificultades encontradas y efectos en los procesos de aprendizaje. La tercera dimensión,
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actitudes hacia la IA generativa, indagó las opiniones de las estudiantes sobre el papel de estas
herramientas en la educación, su relación con la labor docente y su potencial contribución al desarrollo
de habilidades críticas y creativas. Finalmente, la cuarta dimensión recogió sugerencias,
recomendaciones y reflexiones derivadas de la experiencia de uso de inteligencia artificial generativa en
la formación docente.
Esta estructura permitió obtener información complementaria de carácter cuantitativo y
cualitativo, favoreciendo una comprensión integral de las experiencias y percepciones de las estudiantes
frente al uso de herramientas de inteligencia artificial generativa.
Tabla 2. Estructura del instrumento de recolección de información
Dimensión
Aspectos evaluados
Tipo de
preguntas
Experiencia con IA generativa
Herramientas utilizadas, frecuencia de uso, actividades
desarrolladas y experiencia inicial
Abiertas y
cerradas
Impacto en el aprendizaje y la
formación docente
Aprendizaje, desarrollo de habilidades pedagógicas,
ventajas y dificultades
Abiertas
Actitudes hacia la IA
generativa
Opiniones sobre la IA, rol docente, futuro profesional y
creatividad
Abiertas y
cerradas
Reflexiones finales
Recomendaciones, sugerencias y comentarios sobre la
experiencia de uso
Abiertas
Nota: Elaboración propia.
Procedimiento de recolección de datos
La aplicación del instrumento se realizó en formato digital mediante un formulario en línea, lo
que permitió a los estudiantes responder de manera voluntaria y autónoma. Previamente a la aplicación
del cuestionario, se informó a los participantes sobre el propósito de la investigación y el carácter
académico de los datos recopilados, garantizando la confidencialidad de la información y el uso exclusivo
con fines investigativos.
La organización del instrumento en dimensiones permitió articular los objetivos de la
investigación con los procesos de recolección y análisis de la información. Cada dimensión abordó
aspectos específicos relacionados con la experiencia, el uso, las percepciones y las implicaciones
pedagógicas de la inteligencia artificial generativa, favoreciendo posteriormente la construcción de
categorías de análisis y la integración de los hallazgos cuantitativos y cualitativos.
Tabla 3. Estructura y organización del instrumento de recolección de información
Dimensión
Objetivo
Preguntas
Experiencia con
herramientas de
IA generativa
Identificar el nivel de
familiaridad y uso de
herramientas de IA
¿Qué herramientas de IA generativa ha utilizado en
su formación docente?; ¿Con qué frecuencia utiliza
estas herramientas?; ¿Para qué actividades
específicas ha utilizado estas herramientas?; ¿Cómo
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Dimensión
Objetivo
Preguntas
generativa por parte de las
estudiantes.
describiría su primera experiencia utilizando una
herramienta de IA generativa?
Impacto en el
aprendizaje y la
formación
docente
Analizar la percepción de
las estudiantes sobre los
efectos de la IA en su
aprendizaje y desarrollo
profesional.
¿De qué manera considera que estas herramientas
han impactado en su aprendizaje?; ¿Cree que el uso
de IA generativa le ha permitido desarrollar nuevas
habilidades pedagógicas? ¿Cuáles?; ¿Qué ventajas
ha encontrado al usar herramientas de IA en su
formación docente?; ¿Qué desafíos o dificultades ha
enfrentado al utilizar herramientas de IA
generativa?; ¿Qué tan relevante considera que es
integrar la IA generativa en el currículo de la
licenciatura en educación?
Actitudes hacia la
IA generativa
Explorar las opiniones y
valoraciones sobre el papel
de la IA en la educación y en
el ejercicio docente.
¿Qué opinión tiene sobre el uso de IA generativa en
la educación?; ¿Considera que estas herramientas
reemplazan o complementan la labor docente? ¿Por
qué?; ¿Cómo percibe el uso de estas herramientas
en su futuro profesional como docente?; ¿Qué rol
cree que debe desempeñar la IA generativa en los
procesos de enseñanza y aprendizaje en la
educación infantil?; ¿Cree que las herramientas de
IA generativa contribuyen al desarrollo de
habilidades críticas y creativas en los estudiantes?
Reflexiones y
sugerencias
finales
Recoger recomendaciones y
reflexiones derivadas de la
experiencia de uso de IA
generativa.
Si pudiera cambiar o mejorar algo en las
herramientas de IA generativa que ha utilizado,
¿qué sería?; ¿Qué sugerencias le daría a la
Fundación Universitaria Católica del Norte para
fomentar el uso de estas tecnologías en la formación
docente?; ¿Algún comentario adicional o reflexión
sobre su experiencia con IA generativa?
Nota: Elaboración propia.
Análisis de la información
El análisis de la información se realizó mediante un proceso de análisis descriptivo y categorial.
En el caso de las preguntas cerradas, se calcularon frecuencias y porcentajes para identificar patrones de
uso de las herramientas de inteligencia artificial generativa.
Con el propósito de facilitar la interpretación de los patrones de uso de la inteligencia artificial
generativa, las frecuencias obtenidas para las diferentes actividades académicas fueron agrupadas en
niveles de uso. Para ello, se establecieron tres categorías analíticas: nivel alto, cuando la actividad fue
reportada por más del 60% de las participantes; nivel medio, cuando su frecuencia se ubicó entre el 30%
y el 59%; y nivel medio-bajo, cuando fue reportada por menos del 30% de las participantes. Esta
clasificación permitió identificar tendencias generales de apropiación tecnológica y visualizar las áreas
en las que la inteligencia artificial tiene mayor o menor presencia dentro de los procesos formativos.
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En relación con las preguntas abiertas, se desarrolló un proceso de análisis cualitativo de
contenido, mediante el cual las respuestas de los participantes fueron agrupadas en categorías temáticas
relacionadas con percepciones, experiencias y tipos de uso de la inteligencia artificial en el aprendizaje.
Resultados
Los resultados del estudio se presentan a partir de la integración del análisis cuantitativo y
cualitativo de la información recolectada. En primer lugar, se exponen las tendencias generales
identificadas mediante estadística descriptiva (frecuencias y porcentajes). Posteriormente, estos
resultados se complementan con el análisis de las respuestas abiertas, lo que permite una comprensión
más amplia de las experiencias y percepciones de las estudiantes frente al uso de la inteligencia artificial
generativa.
Desde el componente cuantitativo, los datos muestran que la herramienta más utilizada por las
participantes es ChatGPT, con un 70% de frecuencia, seguida por otras herramientas como Gemini (10%)
y diversas aplicaciones (10%), mientras que un 10% indicó no utilizar ninguna herramienta. Como se
observa en la Tabla 4, existe una clara concentración en el uso de una única plataforma, lo que evidencia
una centralización tecnológica en el proceso formativo.
El análisis cualitativo permitió identificar categorías relacionadas con la búsqueda de
información, la organización de contenidos, el apoyo a la elaboración de tareas académicas y la
planificación de actividades pedagógicas. Estas categorías emergieron de manera recurrente en las
respuestas abiertas y muestran que las estudiantes asocian el uso de la inteligencia artificial
principalmente con funciones de apoyo académico y optimización de procesos formativos.
En relación con el impacto percibido de la inteligencia artificial generativa en el aprendizaje, los
resultados evidencian una valoración predominantemente positiva por parte de las estudiantes. Como se
observa en la Tabla 8, las participantes destacan aspectos como la facilidad de uso, la rapidez en la
obtención de información y la utilidad de estas herramientas para apoyar el desarrollo de tareas
académicas y la comprensión de contenidos.
El análisis cualitativo complementa estos hallazgos al identificar categorías emergentes
relacionadas con la eficiencia académica, el acceso oportuno a la información, el apoyo a los procesos de
aprendizaje y la optimización del tiempo. Estas categorías reflejan que las estudiantes perciben la
inteligencia artificial generativa como un recurso que facilita diversas actividades formativas y contribuye
a mejorar la organización y ejecución de sus responsabilidades académicas.
No obstante, también emergieron categorías críticas vinculadas a la necesidad de verificar la
información generada, la confiabilidad de las respuestas proporcionadas por los sistemas de inteligencia
artificial y el riesgo de desarrollar dependencia tecnológica. Aunque estas categorías tuvieron una menor
presencia en comparación con las valoraciones positivas, su aparición resulta significativa porque
evidencia procesos iniciales de reflexión sobre las limitaciones y desafíos asociados al uso de estas
tecnologías en contextos educativos.
La coexistencia de categorías favorables y críticas permite comprender que las estudiantes no
perciben la inteligencia artificial generativa únicamente como una herramienta de apoyo académico, sino
también como una tecnología que requiere criterios de evaluación, validación y uso responsable dentro
de los procesos de aprendizaje y formación docente.
En conjunto, los resultados muestran una actitud generalmente favorable hacia la inteligencia
artificial generativa, acompañada de una conciencia emergente sobre los desafíos éticos, pedagógicos y
cognitivos asociados a su utilización. Este hallazgo resulta particularmente relevante para la formación
docente, ya que pone de manifiesto la necesidad de promover procesos de alfabetización digital crítica
que permitan aprovechar el potencial educativo de estas herramientas sin renunciar al desarrollo del
pensamiento crítico, la autonomía intelectual y la capacidad de reflexión profesional.
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Tabla 4. Herramientas de inteligencia artificial generativa utilizadas por los estudiantes
Herramienta de IA
Frecuencia
Porcentaje
ChatGPT (y variantes)
22
70%
Gemini
3
10%
Otras IA (Canva Magic,
Luzia, Deepseek, Sider,
etc.)
3
10%
Ninguna / No específica
3
10%
Total
31
100%
Nota: elaboración propia
Como se observa en la Tabla 4, Como se observa en la Tabla 4, la herramienta predominante es
ChatGPT, lo que evidencia una fuerte centralización en el uso de una sola plataforma. Este
comportamiento sugiere una limitada diversificación tecnológica, situación que podría restringir el
desarrollo de competencias digitales más amplias en las estudiantes.
En contraste, herramientas como Gemini, Canva Magic, Luzia, DeepSeek o Sider aparecen de
manera marginal, lo que indica una apropiación tecnológica parcial y poco diversificada. Este hallazgo
permite inferir que las estudiantes aún no han desarrollado una competencia digital suficientemente
amplia para evaluar y seleccionar herramientas en función de objetivos pedagógicos específicos.
Desde una perspectiva cualitativa, las categorías emergentes identificadas en las respuestas
abiertas se relacionan principalmente con la búsqueda de información académica, la organización de
contenidos, el apoyo a la elaboración de tareas y la planificación de actividades pedagógicas. Estas
tendencias muestran que la elección de las herramientas está asociada fundamentalmente a criterios de
utilidad práctica y facilidad de uso, más que a una exploración deliberada de diferentes posibilidades
tecnológicas.
En relación con la frecuencia de uso, se identificó que el 71% de las participantes utiliza estas
herramientas de manera ocasional, seguido de un 16% que reporta un uso semanal y un 6% que las utiliza
diariamente. Un porcentaje reducido (3%) indicó no utilizarlas. Como se presenta en la Tabla 5, esta
distribución refleja una integración limitada de la inteligencia artificial generativa en los procesos
formativos, caracterizada por un uso puntual más que sistemático.
Los hallazgos cualitativos complementan esta tendencia al evidenciar categorías asociadas al uso
de la inteligencia artificial como recurso de apoyo para resolver necesidades académicas específicas,
particularmente en momentos de elaboración de trabajos, consultas de información o diseño de
materiales educativos. En consecuencia, la utilización de estas herramientas parece responder más a
demandas concretas de las actividades académicas que a una estrategia permanente de aprendizaje
mediado por tecnología.
A la luz de estos resultados, puede afirmarse que la baja frecuencia de uso sistemático limita el
potencial de estas herramientas para incidir de manera significativa en los procesos de enseñanza y
aprendizaje. Si bien las estudiantes reconocen su utilidad para optimizar tareas y acceder rápidamente a
información, su incorporación todavía se encuentra en una etapa de apropiación funcional, más orientada
a la resolución de necesidades inmediatas que al fortalecimiento de competencias pedagógicas y digitales
de carácter estratégico.
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Tabla 5. Frecuencia de uso de herramientas de inteligencia artificial generativa
Frecuencia de uso
Cantidad
Porcentaje
Ocasionalmente
22
71%
Semanal
5
16%
Diario
2
6%
Nunca
1
3%
No responde / indefinido
1
3%
Total
31
100%
Nota: elaboración propia
De acuerdo con la Tabla 5, el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa es
mayoritariamente ocasional. Este resultado indica que dichas herramientas aún no se integran de manera
sistemática en los procesos de aprendizaje, sino que se emplean principalmente como apoyo puntual para
resolver necesidades académicas específicas.
Respecto a las actividades en las que se utiliza la inteligencia artificial generativa, los resultados
muestran un claro predominio de usos orientados a la redacción de textos, la elaboración de resúmenes
y la organización de información. Estas prácticas evidencian una apropiación centrada en la optimización
del tiempo y en el mejoramiento de los productos académicos, más que en la transformación de los
procesos de construcción del conocimiento o en la innovación de las prácticas pedagógicas.
Desde el componente cuantitativo, los datos indican que el uso de la inteligencia artificial
generativa se concentra principalmente en actividades de apoyo académico, tales como la redacción de
textos, la elaboración de resúmenes y la organización de información, categorías que presentan los niveles
más altos de utilización. En menor medida, se identifican usos relacionados con la planificación
pedagógica, la creación de materiales didácticos y los procesos de investigación.
El análisis cualitativo complementa estos hallazgos al evidenciar categorías asociadas a la
búsqueda de información, la síntesis de contenidos, la organización de ideas y el apoyo en el desarrollo
de actividades académicas. Asimismo, emergieron referencias relacionadas con la generación de ideas
para tareas y proyectos, lo que sugiere que las estudiantes perciben estas herramientas principalmente
como recursos de asistencia y acompañamiento académico.
Por el contrario, las categorías vinculadas con la planificación de clases, el diseño de estrategias
pedagógicas y la evaluación del aprendizaje tuvieron una presencia menos significativa. Este hallazgo
resulta especialmente relevante en el contexto de la formación docente, ya que evidencia una brecha entre
el uso académico general de la inteligencia artificial y su potencial aplicación en escenarios propiamente
pedagógicos.
En conjunto, los resultados sugieren que la inteligencia artificial generativa es utilizada
predominantemente como una herramienta de apoyo para la realización de tareas académicas, mientras
que su integración en procesos asociados a la práctica docente y al diseño pedagógico aún se encuentra
en una etapa incipiente. Esta tendencia pone de manifiesto la necesidad de promover experiencias
formativas que favorezcan una apropiación más crítica y pedagógicamente orientada de estas tecnologías.
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Tal como se presenta en la Tabla 5, muestra que el uso de la inteligencia artificial generativa se
concentra principalmente en actividades de apoyo académico, confirmando un patrón de utilización
predominantemente instrumental. Las actividades más frecuentes se relacionan con la elaboración de
tareas, la búsqueda y organización de información, la redacción de textos y la síntesis de contenidos,
mientras que su aplicación en procesos pedagógicos, investigativos y de reflexión profesional presenta
una menor incidencia.
El análisis cualitativo complementa estos resultados al evidenciar categorías emergentes
asociadas a la optimización del tiempo, la mejora de la productividad académica y el apoyo en la
realización de actividades formativas. Las respuestas de las estudiantes reflejan que la inteligencia
artificial es percibida principalmente como un recurso funcional que facilita el cumplimiento de las
exigencias académicas y contribuye a mejorar la organización de la información y la calidad formal de los
trabajos.
Sin embargo, las referencias vinculadas al diseño de estrategias pedagógicas, la innovación
didáctica o la reflexión sobre la práctica docente fueron menos frecuentes. Este hallazgo sugiere que las
futuras docentes aún no han incorporado plenamente la inteligencia artificial como una herramienta para
la transformación de los procesos de enseñanza y aprendizaje, sino que la utilizan principalmente como
un recurso orientado a la productividad académica.
En relación con el impacto percibido en el aprendizaje, los resultados muestran una valoración
mayoritariamente positiva de estas tecnologías. Desde el componente cuantitativo, las participantes
destacan aspectos como la facilidad de uso, la rapidez en el acceso a la información y el apoyo que brindan
para el desarrollo de tareas académicas. Estas percepciones evidencian que la inteligencia artificial
generativa es reconocida como una herramienta útil para acompañar los procesos de aprendizaje y
resolver necesidades formativas específicas.
Por su parte, el análisis cualitativo permitió identificar categorías relacionadas con la confianza
en la tecnología, la utilidad académica y el apoyo a la comprensión de contenidos. No obstante, también
emergieron categorías vinculadas a la necesidad de verificar la información proporcionada por estas
herramientas, al riesgo de dependencia tecnológica y a la importancia de mantener una participación
activa en los procesos de construcción del conocimiento.
En conjunto, los resultados evidencian una actitud generalmente favorable hacia la inteligencia
artificial generativa, acompañada de una conciencia incipiente sobre los desafíos asociados a su uso. Esta
combinación resulta especialmente relevante para la formación docente, ya que pone de manifiesto la
necesidad de promover procesos de alfabetización digital crítica que permitan trascender los usos
instrumentales y avanzar hacia una integración pedagógica más reflexiva, ética y orientada al desarrollo
de competencias profesionales.
Tabla 6. Usos de la inteligencia artificial generativa en la formación docente
Actividad
%
Nivel
Redacción de textos
78
Alto
Elaboración de resúmenes
72
Alto
Organización de información
65
Alto
Planificación de clases
45
Medio
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Actividad
%
Nivel
Creación de materiales
38
Medio
Investigación
22
Medio-bajo
Nota: Elaboración propia.
Nota: Nivel alto: más del 60%; nivel medio: entre 30% y 59%; nivel medio-bajo: menos del 30%.
En relación con el impacto percibido de la inteligencia artificial generativa en el aprendizaje, los
resultados evidencian una valoración predominantemente positiva por parte de las estudiantes. Como se
observa en la Tabla 6, las participantes destacan aspectos como la facilidad de uso, la rapidez en la
obtención de información y la utilidad de estas herramientas para apoyar el desarrollo de tareas
académicas y la comprensión de contenidos.
El análisis cualitativo complementa estos hallazgos al identificar categorías emergentes
relacionadas con la eficiencia académica, el acceso oportuno a la información, el apoyo a los procesos de
aprendizaje y la optimización del tiempo. Estas categorías reflejan que las estudiantes perciben la
inteligencia artificial generativa como un recurso que facilita diversas actividades formativas y contribuye
a mejorar la organización y ejecución de sus responsabilidades académicas.
No obstante, junto a estas valoraciones favorables también emergieron categorías asociadas a la
necesidad de verificar la información proporcionada por las herramientas de inteligencia artificial, al
riesgo de dependencia tecnológica y a la importancia de mantener una participación activa en la
construcción del conocimiento. Estas percepciones evidencian que, aunque las estudiantes reconocen los
beneficios de estas tecnologías, también manifiestan preocupaciones relacionadas con su uso
indiscriminado y con la posible disminución de procesos de análisis, reflexión y producción autónoma.
En conjunto, los resultados muestran una actitud generalmente favorable hacia la inteligencia
artificial generativa, acompañada de una conciencia emergente sobre los desafíos éticos, pedagógicos y
cognitivos asociados a su utilización. Este hallazgo resulta particularmente relevante para la formación
docente, ya que pone de manifiesto la necesidad de promover procesos de alfabetización digital crítica
que permitan aprovechar el potencial educativo de estas herramientas sin renunciar al desarrollo del
pensamiento crítico, la autonomía intelectual y la capacidad de reflexión profesional.
Discusión
Los hallazgos del estudio sugieren que la inteligencia artificial generativa está siendo incorporada
por las futuras docentes principalmente como una herramienta de apoyo para la gestión de actividades
académicas y la optimización de procesos de aprendizaje. Esta tendencia puede interpretarse como una
fase inicial de apropiación tecnológica, en la cual las estudiantes reconocen la utilidad de estas
herramientas para resolver necesidades formativas concretas, aunque todavía no evidencian una
integración plenamente articulada con los procesos pedagógicos.
Desde esta perspectiva, los resultados coinciden con lo planteado por Dwivedi et al. (2023),
quienes señalan que la adopción de herramientas de inteligencia artificial suele estar influenciada por la
percepción de utilidad inmediata. Del mismo modo, Bozkurt (2023), sostiene que el potencial
transformador de la inteligencia artificial en educación depende de la capacidad de las instituciones y de
los usuarios para trascender los usos instrumentales y promover formas de integración orientadas al
aprendizaje profundo y la innovación pedagógica.
Asimismo, Holmes et al. (2022), argumentan que la inteligencia artificial puede favorecer
procesos de aprendizaje más personalizados y flexibles; sin embargo, estos beneficios dependen de la
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existencia de estrategias pedagógicas que permitan aprovechar sus posibilidades más allá de la
automatización de tareas. En consecuencia, el reto no consiste únicamente en incorporar tecnologías
emergentes, sino en generar condiciones pedagógicas que favorezcan su uso significativo en la
construcción del conocimiento.
Tensiones entre autonomía académica y dependencia tecnológica
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio se relaciona con la coexistencia de valoraciones
positivas sobre la inteligencia artificial y preocupaciones asociadas a la confiabilidad de la información y
a la posible dependencia tecnológica. Esta tensión refleja un escenario característico de los procesos
contemporáneos de incorporación tecnológica en educación, donde las oportunidades de innovación
conviven con desafíos éticos y cognitivos.
En este sentido, Selwyn (2022), advierte que la incorporación acrítica de tecnologías digitales
puede generar formas de dependencia que reduzcan la capacidad de los estudiantes para desarrollar
procesos autónomos de análisis y reflexión. De manera similar, Kasneci et al. (2023), señalan que el uso
intensivo de sistemas de inteligencia artificial requiere el fortalecimiento de competencias relacionadas
con la evaluación crítica de la información y la toma de decisiones fundamentadas.
La presencia de categorías asociadas a la verificación de información y al uso responsable de la
inteligencia artificial sugiere que las estudiantes comienzan a reconocer que estas herramientas no
pueden sustituir el juicio profesional ni los procesos de construcción activa del conocimiento. Por ello, la
formación docente debe promover experiencias que favorezcan una relación crítica con la tecnología y
que fortalezcan la autonomía intelectual de los futuros educadores.
Alfabetización digital crítica y formación docente
Los resultados ponen de manifiesto la necesidad de avanzar hacia modelos de alfabetización
digital que trasciendan el dominio técnico de las herramientas y promuevan una comprensión crítica de
sus implicaciones educativas, sociales y éticas. La creciente presencia de sistemas de inteligencia artificial
en los contextos formativos exige que los futuros docentes desarrollen capacidades para analizar,
seleccionar y utilizar estas tecnologías de manera reflexiva.
Esta perspectiva coincide con lo planteado por Redecker (2022), quien sostiene que la
competencia digital docente implica la capacidad de integrar tecnologías en función de propósitos
pedagógicos específicos y no únicamente de habilidades operativas. Asimismo, Ng et al. (2021), afirman
que la alfabetización en inteligencia artificial debe incluir dimensiones técnicas, éticas y críticas que
permitan comprender las implicaciones de estas herramientas en la producción y circulación del
conocimiento.
Desde esta mirada, la formación docente tiene la responsabilidad de generar espacios que
permitan cuestionar los alcances, limitaciones y efectos de la inteligencia artificial en los procesos
educativos. De esta manera, la alfabetización digital crítica se configura como una condición
indispensable para una integración pedagógica significativa de estas tecnologías.
Reconfiguración del rol docente en escenarios mediados por inteligencia artificial
Los hallazgos también pueden interpretarse en el marco de las transformaciones que
experimentan los sistemas educativos en la era digital. La incorporación de la inteligencia artificial
generativa no supone únicamente la adopción de nuevas herramientas tecnológicas, sino la
reconfiguración de las formas de enseñar, aprender y evaluar.
En este contexto, el papel del docente adquiere una relevancia aún mayor, ya que la abundancia
de información generada por sistemas inteligentes exige capacidades para orientar procesos de análisis,
reflexión y construcción de conocimiento. Como señalan Williamson y Eynon (2020), la inteligencia
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artificial no reemplaza la función educativa del docente, sino que redefine sus responsabilidades y amplía
los desafíos asociados a la mediación pedagógica.
Por consiguiente, la integración de la inteligencia artificial en la formación docente debe
orientarse hacia el fortalecimiento de competencias que permitan utilizar estas herramientas de manera
ética, crítica y contextualizada. Esto implica reconocer que la tecnología, por sí sola, no transforma la
educación; su impacto depende de las prácticas pedagógicas, los contextos institucionales y las
intencionalidades formativas que orientan su uso.
En consecuencia, la discusión sobre la inteligencia artificial generativa en educación no debe
centrarse exclusivamente en sus beneficios o riesgos, sino en las condiciones pedagógicas que posibilitan
una integración significativa. Solo mediante una mediación crítica y reflexiva será posible aprovechar su
potencial para enriquecer los procesos de enseñanza y aprendizaje sin comprometer el desarrollo de la
autonomía, el pensamiento crítico y la formación integral de los futuros docentes.
Conclusiones
El presente estudio permitió analizar el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa
en los procesos de aprendizaje de estudiantes de Licenciatura en Educación Infantil, evidenciando que
estas tecnologías han comenzado a incorporarse en la formación docente, aunque de manera aún limitada
y predominantemente instrumental.
Se concluye que la mayoría de los estudiantes utiliza herramientas de inteligencia artificial
generativa principalmente para apoyar tareas académicas relacionadas con la redacción, la organización
de información y la generación de ideas. Este uso, aunque significativo, no refleja una integración
profunda en procesos pedagógicos como la planificación de clases, la evaluación o la innovación
educativa.
Asimismo, se identificó que la frecuencia de uso es mayoritariamente ocasional, lo que indica que
la inteligencia artificial generativa aún no forma parte de una práctica sistemática en los procesos de
aprendizaje de los estudiantes. Este hallazgo sugiere la necesidad de promover estrategias educativas que
favorezcan su integración consciente y estructurada en la formación docente.
Por otra parte, las percepciones de los estudiantes frente a estas herramientas son en su mayoría
positivas, destacando su utilidad, innovación y capacidad para facilitar el aprendizaje. No obstante,
también se evidencian preocupaciones relacionadas con la veracidad de la información y el riesgo de
dependencia, lo que resalta la importancia de fortalecer una formación basada en el uso crítico y ético de
la tecnología.
En este sentido, se concluye que la inteligencia artificial generativa posee un alto potencial para
enriquecer los procesos de formación docente, siempre que su uso esté mediado por criterios pedagógicos
claros y orientado al desarrollo del pensamiento crítico, la creatividad y la autonomía del estudiante.
Desde una perspectiva pedagógica, resulta fundamental avanzar hacia la construcción de una
alfabetización digital crítica que permita a los futuros docentes no solo utilizar estas herramientas, sino
también comprender sus implicaciones, cuestionar sus resultados y orientar su uso en función de
objetivos educativos claros.
Finalmente, la investigación pone en evidencia que la inteligencia artificial generativa no debe ser
concebida como un sustituto del pensamiento pedagógico, sino como un recurso que, integrado de
manera reflexiva, puede contribuir al fortalecimiento de los procesos de enseñanza y aprendizaje.
En consecuencia, la integración de la inteligencia artificial generativa en la formación docente
debe ser entendida como un proceso complejo que requiere no solo el desarrollo de habilidades técnicas,
sino también la construcción de una mirada crítica sobre su impacto en la educación. Tal como señalan
organismos internacionales, el desafío no radica únicamente en adoptar estas tecnologías, sino en
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