Revista Didáctica y Educación. ISSN: 2224-2643. 1
Publicación del Centro de Estudios Pedagógicos de la Universidad de Las Tunas. Cuba.
Fecha de recepción: Fecha de aceptación:
Creative Commons Atribución 4.0
Exploración de la Inteligencia Artificial como herramienta de apoyo en la docencia
Exploring Artificial Intelligence as a teaching support tool
Daniela Alejandra Carrillo Suárez 1
Jonathan Alberto Machuca-Yaguana 2
Resumen
La inteligencia artificial ha emergido en el ámbito educativo y como tal, es susceptible de
transformar la práctica pedagógica que realizan los docentes. No obstante, su integración aún es
limitada. Ante esta realidad, el presente estudio se plantea como objetivo explorar las
oportunidades de integración de la Inteligencia Artificial en el ejercicio de la docencia en cuanto
al diseño de actividades pedagógicas u otros aspectos inherentes a la profesión. La investigación
fue de tipo descriptiva, fundamentada en el protocolo PRISMA 2020. Los resultados revelan que
la IA se puede integrar armónicamente como herramienta de apoyo en el desarrollo de diversas
actividades pedagógicas asociadas a tres fases: preactiva, interactiva y posactiva. En la primera
fase constan actividades de planificación, creación de estrategias y material didáctico
centralizados en la enseñanza. En la fase interactiva, las actividades que se desarrollan en el aula
(interacción docente-alumno); y fase posactiva, en donde se aplica actividades evaluativas. En
conclusión, la IA se posiciona como un recurso transversal capaz de optimizar la gestión docente
en sus tres fases. Su implementación efectiva no solo enriquece el diseño instruccional, sino que
facilita la personalización del aprendizaje, representando una oportunidad para innovar la praxis
educativa.
1 Licenciada en Pedagogía, especialidad Matemáticas y Física. Universidad Nacional de Loja, Ecuador. E-mail:
daniela.carrillo@unl.edu.ec. ORCID: https://orcid.org/0009-0006-0443-0958
2 Licenciado en Educación, especialidad Físico Matemáticas. Máster Universitario en Física: Radiaciones,
Nanotecnología, Física de Partículas y Astrofísica. Universidad Nacional de Loja, Ecuador. E-mail:
jonathan.machuca@unl.edu.ec. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3632-9348
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Palabras clave: Inteligencia Artificial, tecnología educacional, práctica pedagógica,
innovación educacional.
Abstract
Artificial intelligence has emerged in the field of education and, as such, has the potential to
transform teachers' pedagogical practices. However, its integration is still limited. Given this
reality, the present study aims to explore the opportunities for integrating Artificial Intelligence
into teaching in terms of the design of pedagogical activities and other aspects inherent to the
profession. The research was descriptive, based on the PRISMA 2020 protocol. The results
reveal that AI can be harmoniously integrated as a support tool in the development of various
pedagogical activities associated with three phases: pre-active, interactive, and post-active. The
first phase consists of planning activities, strategy creation, and teaching materials focused on
teaching. The interactive phase consists of activities carried out in the classroom (teacher-student
interaction), and the post-active phase consists of assessment activities. In conclusion, AI is
positioned as a cross-cutting resource capable of optimizing teaching management in its three
phases. Its effective implementation not only enriches instructional design but also facilitates the
personalization of learning, representing an opportunity to innovate educational practice.
Keywords: Artificial intelligence, educational technology, teaching practice, educational
innovation
Introducción
En la actual sociedad del conocimiento, los sistemas educativos globales enfrentan el
desafío de trascender de la sola transmisión de información para convertirse en ejes del
desarrollo. El rápido avance de la ciencia y la tecnología ha llegado a irrumpido en la educación
y, por tanto, es necesaria una revisión de la práctica pedagógica. Este componente, es definido
por Martínez et al., (2019) como el conjunto de actividades diarias que desarrollan los docentes
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en las aulas, laboratorios u otros espacios, está orientado por el currículo y tiene como propósito
la formación académica y profesional de los individuos.
En este contexto, el docente no solo debe instruir, sino que debe diseñar recursos y
estrategias contextualizadas que garanticen aprendizajes. Consecuentemente, la práctica
pedagógica se concibe como un sistema articulado de actividades que los docentes realizan para
el aprovechamiento intelectual de los estudiantes. Según Castellanos (2016), estas actividades
son el vehículo para la construcción activa del conocimiento, siempre que se estructuren bajo un
marco metodológico innovador. Es aquí donde la integración de herramientas digitales deja de
ser una alternativa para convertirse en una necesidad, impulsando al docente a reflexionar sobre
cómo la tecnología puede potenciar la didáctica.
Dentro de este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como fuerza. Rouhiainen
(2018) la define como la “capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos
y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano” (p. 17).
Específicamente, la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha revolucionado el panorama al
ofrecer algoritmos capaces de crear contenido y brindar soluciones a interrogantes de los
usuarios, posicionándose como una herramienta de apoyo importante para la optimización de la
labor docente.
La literatura reciente ya evidencia el impacto de esta tecnología en el ámbito educativo.
Reza y Guemez (2024), al investigar potencialidades y desafíos de sistemas como ChatGPT y
LuzIA, destacan su potencial para optimizar tareas administrativas, fomentar la motivación del
estudiante, y la generación de actividades interactivas. No obstante, recalcan la importancia de
comprobar la información que proporcionan. Además, advierten sobre la dependencia que se
podría generar hacia dichas herramientas.
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En concordancia, Caballero y Brítez (2024) subrayan que, ante desafíos como la
diversidad o heterogeneidad del aula, la IAG permite automatizar evaluaciones y personalizar el
material, atendiendo de este modo a las diferencias individuales de los estudiantes. Afirmando,
dichas herramientas permiten “automatizar algunos reportes y evaluaciones con el apoyo de
plataformas adaptativas que puedan asistir en tareas administrativas y en algunas modalidades de
evaluación” (p. 107). Asimismo, García et al., (2024); a través de una revisión sistemática,
concluyen que si bien los modelos de lenguaje (LLM) son eficientes y mejoran continuamente,
su implementación requiere un análisis crítico para mitigar sesgos y errores.
A pesar de estos avances, persiste la necesidad de sistematizar cómo estas herramientas se
insertan operativamente en las distintas fases del trabajo docente en busca de operacionalizar el
uso de la tecnología en el flujo de trabajo docente. Por tanto, el objetivo del presente estudio es
explorar las oportunidades de integración de la Inteligencia Artificial en el ejercicio de la
docencia en cuanto al diseño de actividades pedagógicas u otros aspectos inherentes a la
profesión, identificando sus aplicaciones en las fases: preactivo, interactivo y posactivo de la
enseñanza.
Desarrollo
Metodología
El presente estudio se desarrolló bajo la modalidad de Revisión Sistemática de Literatura
(RSL), siguiendo las directrices del protocolo PRISMA 2020 (Page et al., 2021). Este enfoque
metodológico permite garantizar transparencia y replicabilidad en la identificación, selección y
síntesis crítica de los estudios existentes para alcanzar el objetivo propuesto.
La fase de recolección de datos se llevó a cabo entre el 3 y el 4 de junio de 2025. Se
consultaron dos fuentes de información principales. Redalyc, una base de datos indexada
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reconocida por su relevancia en el contexto iberoamericano, y el motor de búsqueda Google
Académico, utilizado para una cobertura más amplia de literatura.
Para la construcción de las cadenas de búsqueda se utilizaron operadores booleanos
(AND) combinando descriptores clave. Las ecuaciones de búsqueda resultantes fueron:
(“Inteligencia Artificial” AND “Labor docente”); (“Inteligencia Artificial” AND “Actividades
pedagógicas”); (“Inteligencia Artificial” AND “Herramientas”) y (“Inteligencia Artificial” AND
“Herramientas” AND “Educación”).
Respecto a los filtros temporales y de idioma, se estableció un rango de publicación entre
2015 y 2025 para Redalyc, asegurando una perspectiva de la última década. Para Google
Académico, se acotó la búsqueda al periodo 2021-2025, priorizando la relevancia y actualidad de
los hallazgos. La Tabla 1 muestra resultados preliminares por cada ecuación de búsqueda y
filtros.
Tabla 1.
Exploración de literatura en bases de datos según fórmulas de búsqueda
Base de
datos
Búsqueda Idioma Ecuación de búsqueda
Número de
resultados
Resultados luego de
aplicar filtros
Redalyc
1 Español
“Inteligencia Artificial” AND “Labor
docente”
11729 565
2 Español
"Inteligencia Artificial" AND
"Actividades pedagógicas"
31 12
3 Español
“Inteligencia Artificial” AND
“Herramientas”
15 807 904
Google
Académico
1 Español
"Inteligencia Artificial" AND "Labor
docente"
5 280 3 290
2 Español
“Inteligencia Artificial” AND
“Actividades pedagógicas”
1 680 1 120
3 Español
“Inteligencia Artificial” AND
“Herramientas” AND “Educación”
46 400 18 200
Subtotal 80 927 24 091
Nota. Resultados numéricos con base en búsqueda de documentos en las bases de datos.
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La selección de los documentos se llevó a cabo mediante el marco PICOs (Participantes,
Interés, Contexto y Diseño), el cual en palabras de González y Molero (2023) permite establecer
criterios de inclusión y exclusión a partir de cuatro aspectos:
Participantes (P): Se incluyeron estudios centrados en el docente como agente principal
del proceso de enseñanza-aprendizaje.
Interés (I): Se seleccionaron investigaciones que abordaran explícitamente el uso de la IA
como herramienta de apoyo para el diseño de actividades pedagógicas y la optimización de la
labor docente.
Contexto (Co): Se delimitó la búsqueda al ámbito educativo formal (secundaria y
superior), excluyendo aplicaciones de IA en contextos financieros, médicos o de ingeniería sin
fines didácticos.
Diseño de estudio (S): Se admitieron tanto investigaciones empíricas (trabajo de campo)
como documentales, siempre que aportaran evidencia sobre la implementación de la IA.
Resultados
A partir de la exploración preliminar descrita en la metodología, se configuró el flujo de
identificación y selección de la Figura 1. Los registros evaluados para su elegibilidad fueron
sometidos a un cribado en dos etapas: primero, mediante la examinación de títulos y su relación
con la temática; y segundo, a través del análisis individual de resúmenes y resultados para
confirmar su contribución específica al fenómeno de estudio.
Figura 1.
Identificación y selección de estudios mediante flujo PRISMA
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Nota. Elaboración a partir del diagrama de flujo oficial de prisma.
De este proceso de depuración, se seleccionaron nueve artículos que cumplieron con los
criterios de inclusión. La Tabla 2 sistematiza estos documentos, detallando autoría y año de
publicación, geolocalización, metodología y aportes principales, evidenciando cómo las
herramientas de IA, específicamente las de índole generativo, están siendo integradas en el
ejercicio de la docencia.
Tabla 2.
Apoyo de IA para la labor docente
Autor y año Localización Metodología Integración de la IA en el ejercicio de la docencia
Registros identificados de bases de
datos (n = 2)
Redalyc (n = 27 567)
Google Académico (n = 53 360)
Registros (n = 80 927)
Registros eliminados luego de aplicar
filtros de búsqueda (n = 56836):
Redalyc (n = 26 086)
Google Académico (n = 30750)
Registros examinados
(n = 24 091)
Registros excluidos (n = 24 068):
Duplicados (n = 1 971)
No recuperados (n = 22 097)
Id
en
ti
fi
ca
ci
ó
n
Informes buscados para su
recuperación
(n = 23)
Informes no encontrados
(n = 0)
Informes evaluados para elegibilidad
(n = 23)
Informes excluidos (n = 14):
Se centra en gestión académica y
tareas administrativas (n = 10)
Enmarca la IA sólo en la ética (n = 2)
Se centran sólo en el aprendizaje
autónomo de los estudiantes (n = 2)
Estudios incluidos en la revisión
(n = 9)
C
r
ib
a
d
o
In
cl
u
id
o
s
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Montiel-Ruiz y
López-Ruiz
(2023)
España Estudio de caso
Personalización de la enseñanza a través de la creación
o adaptación de contenidos a los diferentes estilos y
ritmos de aprendizaje. Actividades y procesos
evaluativos.
Creación de material dinámico e interactivo.
Creación de imágenes infografías y vídeos para la
explicación de contenidos.
Caballero Alarcón
y Brítez Carli
(2024)
Paraguay
Investigación
documental
Diseño de actividades a través de videos explicativos de
los temas de clase.
Adaptación de metodologías innovadoras como el
Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP), Aprendizaje
Basado en Problemas (ABPr), Aprendizaje Cooperativo
y Gamificación.
Area-Moreira et
al. (2024)
España
Estudio con
enfoque
exploratorio
descriptivo
ChatGPT, Copilot, Gemini y otras herramientas IA permiten
optimizar las siguientes actividades:
Diseño y planificación de programas.
Estructuración de evaluaciones.
Personalización de contenidos.
Creación de recursos para la enseñanza y aprendizaje.
Villamar et al.,
(2024)
Ecuador
Revisión
sistemática
Brinda asistentes virtuales, chatbots y sistemas de
aprendizaje automatizado [ITS] para una enseñanza
interactiva.
Exhibe plataformas de evaluación automatizada.
Ajusta el contenido de clase a las diferencias
individuales del estudiante.
Proporciona estrategias para el desarrollo del proceso de
enseñanza.
Optimizan los procesos de retroalimentación.
Sirven de apoyo en actividades repetitivas de la labor
docente, como evaluaciones.
Jiménez et al.
(2024)
España Estudio de casos
Chat GPT, Dall-E, Claude, Gemini, entre otras herramientas
son utilizadas para:
Generar contenido para ejercicios, notas de clase,
problemas, experimentos o proyectos.
Creación de material didáctico interactivo mediante la
creación de imágenes, vídeos, infografías y
presentaciones.
Adaptación de contenidos, estrategias y métodos a las
diferencias individuales del estudiante.
Peñafiel-Jurado et
al., (2024)
Ecuador
Revisión
sistemática
Creación de actividades que se relacionan con la
automatización de evaluaciones.
Facilitar el diseño de planificaciones o programas de
clase con actividades que respondan a las características
del alumnado.
Adaptar contenidos y estrategias a las diferencias
individuales.
Creación de itinerarios de aprendizaje.
Diaz Vera et al.
(2024)
Ecuador Estudio de casos
Las herramientas de Inteligencia Artificial como ChatGPT
apoyan al docente en actividades como:
Generación de materiales o recursos educativos
complementarios para los estudiantes.
Investigación de contenidos para la asignatura
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Retroalimentación de evaluaciones y repuesta a
inquietudes estudiantiles.
González-Laz et
al. (2025)
Ecuador
Revisión
bibliográfica
Adaptación de contenidos.
Personalización de aprendizaje, mediante estrategias y
recursos innovadores.
Actividades para la corrección de exámenes, generación
de informes del estudiante sobre su aprendizaje.
Actividades de retroalimentación o refuerzo.
García Guerrero
et al. (2025)
Colombia
Propuesta
didáctica
La ingeniería de prompts en los sistemas IA permite al
docente generar actividades que se relacionan con:
Personalización de contenidos.
Generación de materiales didácticos innovadores.
Optimización y efectividad en los procesos de
evaluación continua.
Generación de actividades interactivas que fomenten la
reflexión y análisis del estudiante para la resolución de
problemas de la vida cotidiana.
Nota. Elaboración propia.
Análisis cualitativo y tendencias emergentes
Si bien los nueve estudios presentan diseños metodológicos heterogéneos, el análisis
transversal revela una tendencia clara: la Inteligencia Artificial ha trascendido su rol técnico para
consolidarse como un asistente pedagógico integral. Se identifican tres ejes principales de
convergencia en la literatura revisada:
Personalización y compatibilidad con metodologías activas: Existe un consenso,
respaldado por Caballero y Brítez (2024) y Montiel y López (2023), sobre la capacidad de la IA
para facilitar la adopción de metodologías innovadoras como el Aprendizaje Basado en
Proyectos (ABP/ABPr). La tecnología no solo optimiza el diseño de material audiovisual y
contenidos, sino que permite adaptar estos recursos a los diversos ritmos y estilos de aprendizaje,
fomentando un proceso educativo más dinámico e interactivo.
Autores como García et al., (2025) y Jiménez et al., (2024) destacan la gran presencia que
tienen chatbots basados en Modelos de Lenguaje Grande (LLM) como ChatGPT y Gemini en las
actividades diarias que realizan los docentes. Complementariamente, Area et al., (2024) y
Villamar et al., (2024) amplían este espectro incluyendo a Copilot, señalando que este tipo
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herramientas no solo se utilizan para resolver consultas básicas, sino que apoyan actividades
planificación curricular, estructuración de evaluaciones y la generación de feedback formativo,
enriqueciendo significativamente la didáctica que puede aplicar el docente.
Un hallazgo crítico es que estas herramientas de inteligencia artificial por si solas no
garantizan la innovación. La literatura sugiere que la eficacia de la IA depende de la claridad de
los objetivos del docente. Solo con esto en mente, estas herramientas se vuelven realmente útiles
para orientar la organización de contenidos y la creación de problemas contextualizados. En
consecuencia, un uso adecuado exige una mediación pedagógica que alinee estos recursos con
las diferencias individuales de los estudiantes.
En menor medida, las investigaciones abordan también la parte ética y profesional
vinculada al uso de estas herramientas en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Se proyecta
que la inteligencia artificial contribuya de manera significativa a la labor docente, sin desplazar
ni desvirtuar su función esencial en el ámbito educativo que consiste en orientar el proceso
formativo de los estudiantes y facilitar la adquisición de conocimientos.
Con el propósito de ofrecer una visión estructurada de los hallazgos, se categorizó las
aplicaciones de la IA identificadas en la revisión. Para ello, se adoptó el marco taxonómico
propuesto por Area et al., (2024), quienes desglosan la práctica docente en tres momentos: fase
preactiva (planificación y diseño), fase interactiva (ejecución en el aula) y fase posactiva
(evaluación y reflexión).
La Tabla 3 sintetiza esta clasificación, presentando actividades pedagógicas concretas
donde la Inteligencia Artificial ha demostrado ser una herramienta de apoyo efectiva según el
análisis previo.
Tabla 3.
Actividades pedagógicas susceptibles de apoyarse con IA
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Fase del proceso de
enseñanza y
aprendizaje
Definición Actividades
Fase preactiva
Hace referencia al quehacer docente,
sobre todo en el diseño de
actividades y planificación, creación
de estrategias y material didáctico
para llevar a cabo su enseñanza.
Diseño o planificación de programas de
estudio.
Creación de recursos para la enseñanza.
Elaboración de diapositivas, imágenes y
videos.
Elaboración de contenidos.
Elaboración de instrumentos de evaluación
diagnóstica.
Fase interactiva
Conocida también como el
desarrollo del aula, hace referencia
al seguimiento estudiantil y la
adaptación a las diferencias
individuales de los estudiantes que
realiza el docente, ya sea a través de
materiales de clase, contenidos o
estrategias.
Adaptaciones a la diversidad de estilos de
aprendizaje mediante la estructura de
contenidos y material de clase.
Generación de problemas, notas de clase,
proyectos, entre otros.
Actividades y talleres para orientación,
refuerzos y retroalimentación.
Estructura e implementación de metodologías
innovadoras (Aprendizaje Cooperativo- ABP-
ABPr- Gamificación)
Creación de materiales de aprendizaje como
fichas o guías de trabajo y material
audiovisual.
Fase postactiva
Conocida como etapa de evaluación,
destaca por su prevalencia en el uso
docente para evaluar el desempeño y
los avances del aprendizaje
estudiantil.
Diseño de evaluación de los aprendizajes
(formativa, sumativa, autoevaluación,
coevaluación, entre otros)
Diseño de instrumentos de evaluación
(cuestionarios, rúbricas, lista de cotejo, entre
otros).
Generación de informes y análisis de
calificaciones para proyecciones de planes
futuros en la enseñanza.
Nota. Elaboración propia a partir del modelo de Area et al., (2024) y los resultados de la revisión.
El desglose presentado en la Tabla 3 evidencia que la IA es susceptible de integrarse en
las tres fases de la práctica docente.
Conclusiones
La revisión permite confirmar que la Inteligencia Artificial ha dejado de ser una
tecnología emergente para constituirse en un recurso valioso dentro de la educación. Se
evidencia que la IA ofrece grandes oportunidades para el diseño de actividades pedagógicas, no
limitándose a una etapa específica de la práctica pedagógica, sino integrándose de manera
integral en las tres fases de la práctica docente: preactiva, interactiva y posactiva.
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Se concluye que la integración de herramientas de IA Generativa como: ChatGPT,
Gemini o Copilot, está redefiniendo la eficiencia docente. En la fase preactiva, estas
herramientas actúan como co-diseñadores que agilizan la planificación y la creación de recursos;
en la fase interactiva, facilitan la implementación de metodologías activas y la personalización
del aprendizaje; y en la fase posactiva, optimizan los procesos de evaluación y retroalimentación.
Finalmente, el estudio revela que el valor de la IA no reside en la automatización
mecánica de tareas, sino en su capacidad para potenciar la innovación didáctica. En este
contexto, resulta fundamental la claridad sobre los objetivos educativos que se desea lograr para
una adecauda mediación pedagógica. Por tanto, el desafío futuro no es tecnológico, sino
metodológico: formar a los educadores para que ejerzan un liderazgo crítico y ético frente a estas
herramientas.
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futuro. Editorial Planeta, S.A.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO HERRAMIENTA DE APOYO EN LA DOCENCIA 15
Daniela Alejandra Carrillo Suárez, Jonathan Alberto Machuca-Yaguana
Volumen x, Número y, Año z. Mes I-Mes F. (lo asigna la revista) http://revistas.ult.edu.cu/index.php/didascalia
Villamar Vasquez, G. I., Tipan Criollo, E. E., Rugel Llongo, J. L., y Medina Avelino, J. A.
(2024). Aplicación de la inteligencia artificial en la educación, herramientas de la IA
aplicadas en la educación. Recimundo Revista Científica Mundo de la Investigación y el
Conocimiento, 8(3), 114–127. https://doi.org/10.26820/recimundo/8.(3).julio.2024.114-
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