Education and artificial intelligence: critical integration facing new challenges
Keywords:
Artificial Intelligence, teacher training, personalized learning.Abstract
The purpose of this study is to analyze the practical and ethical implications of the use of Artificial Intelligence (AI) for educators, and to propose viable strategies to address the contemporary challenges its implementation entails. Furthermore, it focuses on specific cases of AI integration in Latin American universities, with the aim of illustrating both its potential benefits and the associated risks. The research critically evaluates the integration of AI into education and teaching methodologies, with particular emphasis on the materials, strategies, activities, and the creativity that this tool enhances. A mixed-methods approach was employed, with a descriptive-explanatory framework. The core technique used is Design-Based Learning (DBL), implemented through surveys, case studies, and critical analysis. The findings suggest that AI can significantly contribute to improving educational quality and personalizing instruction. However, key challenges include the lack of specialized teacher training and emerging ethical dilemmas. In summary, the study highlights the need to strengthen continuous professional development, technological infrastructure, regulation, and legal frameworks as essential conditions for the effective and responsible use of AI in education.
Downloads
References
Akgun, A., & Greenhow, C. (2021). AI in Education: Addressing Ethical Challenges in K12 Settings. AI and Ethics, Vol. 2, Pp. 431-440.
https://doi.org/10.1007/s43681-021-00096-7
Aparicio, W. (2023). La IA y su Incidencia en la Educación: Cambiando el Aprendizaje para el Siglo XXI. INTERNACIONAL DE PEDAGOGÍA E INNOVACIÓN EDUCATIVA. Vol. 3 núm. 2. Pp. 217 – 225. Editic.net. https://editic.net/journals/index.php/ripie/article/view/156/143
Bandura, A. (2001). Social Cognitive Theory: An Agentic Experience. Annual Review of Psychology, Vol. 52, núm. 1, pp. 1–26. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.52.1.1
Barcia, E., Angulo, O., Prado, M., Tambaco, A. & Valverde, N. (2024). Análisis de la tendencia y futuro de la IA en la Educación: perspectivas y desafíos. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, Vol. 8, núm. 1, pp. 3061-3076. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i1.9637
Briñis, A. (2024). Beneficio y limitaciones en maestros y alumnos universitarios salvadoreños sobre el uso de IA en procesos de enseñanza-aprendizaje. European Public & Social Innovation Review, núm. 9, pp. 1–19. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-368
Bolaño, M., & Duarte, N. (2024). Revisión sistemática para uso de la IA en la educación. Revista Colombiana de Cirugía, vol. 39, núm. 1, pp. 51-63. https://doi.org/10.30944/20117582.2365
Chan, C. (2023). A comprehensive Artificial Intelligence policy education framework for university teaching and learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, Vol. 20, núm. 38, pp. 1-25. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00408-3.
Chiu, T. (2023). The impact of Generative AI (GenAI) on practices, policies and research direction in education: a case of ChatGPT and Midjourney. Interactive Learning Evironments. Vol. 32, núm. 10, pp. 6187-6203. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2253861
Delgado, Campo, Sainz. & Extabe, (2024). Aplicación de la AI en Educación: Beneficios y limitaciones de la IA percibidos por el docente de educación primaria, educación secundaria y educación superior. Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, vol. 27, núm. 1, pp. 207-224. https://doi.org/10.6018/reifop.577211
Díaz, V. (2016). Phone, Mail, Internet and Mixed-Mode Surveys: The Tailored Design Method. Don A. Dillman, Jolene D. Smyth y Leah Melani Christian. (New Jersey, John Wiley and Sons, 2014). Reis. Revista Española de Investigaciones Sociológicas, núm. 154, pp. 161-165. https://reis.cis.es/index.php/reis/article/view/1062
Fernández-Bringas, T., & Chinchay, S. (2024). Competencia digital de datos e inteligencia artificial en docentes universitarios en el Perú: retos de la pospandemia. Pucp.edu.pe; Pontificia Universidad Católica del Perú. Vol. 14, Núm. 1. Pp. 3 – 8. https://revistas.pucp.edu.pe/index.php/enblancoynegro/article/view/28188/26182
Ferrante, E. (2023). ¿Aprendizaje automático? Un viaje al corazón de la AI contemporánea. Vera Editorial Cartonera. Pp. 26 – 42. https://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/bitstream/CLACSO/169997/1/Aprendizaje-automagico.pdf
García, J., Sakibaru, L., Ortega, Y., García B., Guevara, Y. & Vargas, C. (2023). AI en la Praxis docente: unión entre la tecnología y el proceso de aprendizaje. Ed. Mar Caribe. Pp. 61 – 84. https://works.hcommons.org/records/px6x0-97f45/files/inteligencia-artificial-y-praxis-docente-libro.pdf
Hernández-Sampieri, R. & Mendoza, C. (2018). Metodologías de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw Hill Education. Pp. 112 – 663. https://doi.org/10.22201/fesc.20072236e.2019.10.18.6
Holmes, W., Fadel, C. & Bialik, M. (2019). AI In Education Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign. Center for Curriculum Redesign. Pp. 10. https://curriculumredesign.org/wp-content/uploads/AIED-Book-Excerpt-CCR.pdf
Huillca, V., Chalco, R., Chanllanca, F., Frisancho, W., & Chalco, E. (2024). Efectos de enfoques innovadores en la enseñanza del área de comunicación mediante ABP, tecnologías interactivas e incentivo estudiantil. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, Vol. 8, núm. 5, pp. 4-15. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i5.14104
Menacho, Pizarro, Osorio, J., Osorio, J. A. & León. (2024). IA como herramienta en el aprendizaje autónomo de los estudiantes de educación superior. Revista InveCom, vol. 4, núm. 2. Pp. 2 -7. https://doi.org/10.5281/zenodo.10693945
Mercado, E., Gómez, J. y Domínguez, V. (2023). Rol de la AI como metodología activa. Encuentro de buenas prácticas docentes, Vol. 11, núm. 9. Pp. 1 -6. https://ebpd.upaep.mx/index.php/ebpd/article/view/133
Merelo, C., & Morante, J. (2024). Impacto de la IA para la enseñanza y el aprendizaje. Latam: revista latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades. Vol. 5, núm. 3, pp. 8-11. https://doi.org/10.56712/latam.v5i3.2061
Páez Paredes, M., Gilimas Siles, A., & Ávila Beltrán, D. (2023). Tendencias en enseñanza: Análisis de la inteligencia artificial y otras tecnologías emergentes. MENDIVE, Vol. 21, núm. 4, pp. 1 – 4. https://mendive.upr.edu.cu/index.php/MendiveUPR/article/view/3598
Perezchica, J., Sepúlveda, J. y Román, A. (2024). AI generativa en la educación superior: utilidad y comentarios de los docentes. European Public & Social Innovation Review, Vol. 9, pp. 01-20. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-593
Piaget, J. (1973). To understand is to invent: The future of education. Ed. Viking Press. (Original work published 1970).
Piedra, W., Cajamarca, M., Burbano, E., & Moreira, E. (2024). Integración de la IA en la educación de las Ciencias Sociales en la educación superior. Journal of Economic and Social Science Research, Vol. 4, núm. 3, pp. 105-126. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n3/123
Pino, N. (2017). Efectos del uso de planes didácticos de enseñanza y Recursos educativos mediados por tecnologías TIC, seleccionadas a la luz de la evaluación diagnóstica del aprendiz, en el rendimiento académico y motivación de aprendices de programas de nivel tecnólogo del centro CTPI del Sena Regional Cauca. UNIVERSIDAD DE LA SABANA. [Tesis para Maestría]. CENTRO DE TECNOLOGIAS PARA LA ACADEMIA. Pp. 12 – 19.
Ríos, I., Mateus, J., Rivera, D., y Ávila, R. (2024). Percepciones de los alumnos de Latinoamérica sobre el uso de la IA en la educación superior. Austral Comunicación, Vol. 13, núm. 01. Pp. 4 – 19. https://doi.org/10.26422/aucom.2024.1301.rio
Rivas, A., Buchbinder, N. y Barrenechea, I. (2023). El futuro de la AI en enseñanza en América Latina. ProFuturo y OEI. Profuturo OEI. Pp. 5 – 45. https://oei.int/wp-content/uploads/2023/04/el-futuro-de-la-inteligencia-artificial-en-educacion-en-aerica-latina.pdf
Russell, S., & Norvig, P. (2016). AI: A modern approach (3rd ed.). Pearson Education. Pp. 1040. http://repo.darmajaya.ac.id/5272/1/Artificial%20Intelligence-A%20Modern%20Approach%20%283rd%20Edition%29%20%28%20PDFDrive%20%29.pdf
Schleicher, A. (2020). El futuro de la enseñanza y las capacidades: Educación 2030. Madrid: El futuro de la eseñanza y las habilidades: Educación 2030. OECD Publishing.
Tramallino, C., & Zeni, A. (2024). Avances y discusiones sobre el uso de IA en educación. Educación, Vol. 33, núm. 64, pp. 29-54. https://doi.org/10.18800/educacion.202401.m002
Torres, C. (2024). Enseñanza de maestros y la AI en educantes del VII ciclo de una institución educativa pública de San Isidro, 2023. Universidad Cesar Vallejo. [Tesis de Maestría]. Pp. 58 – 61. https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12692/133964/Torres_GCO-SD.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Torres, E. & Casallas, A. (2021). Materiales, recursos y juego: una distinción y relación necesaria en el aula de matemáticas. Infancias Imágenes, Vol. 20, núm. 2, pp. 206-215. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/8652485.pdf
Ugalde, F. (2024). Los Retos de la AI en la Educación de México. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, Vol. 8, núm. 5, pp. 2607-2626. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i5.13723
UNESCO-UNEVOC. (2022). Aprovechando la IA para una educación sostenible: Directrices para educadores y responsables políticos. Centro Internacional UNESCO-UNEVOC para la Formación Técnica y Profesional. Whasintong D.C.: UNESCO.
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.
(Original work published 1930)
Zuñiga, R. (2023). Modelos para la intervención neuroeducativa en los infantes con dificultades de aprendizaje en las matemáticas. El estado del arte. Universidad de Ecuador, Quito.
Downloads
Published
Versions
- 2025-12-13 (2)
- 2025-11-30 (1)
How to Cite
Conference Proceedings Volume
Section
ARK
License
Copyright (c) 2025 Mario

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Usted es libre de:
- Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato
- Adaptar — remezclar, transformar y construir a partir del material para cualquier propósito, incluso comercialmente.
Bajo los siguientes términos:
- Atribución — Usted debe dar crédito de manera adecuada, brindar un enlace a la licencia, e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal que sugiera que usted o su uso tienen el apoyo de la licenciante.
- No hay restricciones adicionales — No puede aplicar términos legales ni medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otras a hacer cualquier uso permitido por la licencia.









































