Percepciones estudiantiles sobre la formación en competencias digitales e inteligencia artificial en la formación inicial docente: prioridades curriculares en una universidad ecuatoriana
DOI:
https://doi.org/10.35756/educaumch.202629.398Palabras clave:
alfabetización en inteligencia artificial, competencia digital docente, formación inicial docente, percepción estudiantil, educación superior, innovación curricularResumen
El estudio tuvo como objetivo analizar las percepciones de estudiantes de la Carrera de Educación Básica de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi (UPEC, Ecuador) sobre la formación vinculada con innovación, tecnologías educativas e inteligencia artificial (IA), e identificar prioridades percibidas de fortalecimiento curricular. Se desarrolló un estudio cuantitativo, descriptivo y transversal. Se invitó a los 470 estudiantes matriculados entre primero y octavo nivel durante el período académico 2026A; se analizaron 468 cuestionarios válidos, equivalentes al 99,6 % del marco censal. Se utilizó un cuestionario institucional de 31 ítems; para este artículo se analizaron los ítems 11 al 15 de la dimensión Innovación y tecnología y el ítem 31, referido a prioridad curricular. El expediente metodológico documentó evidencia de validez de contenido mediante cinco expertos (V de Aiken global = 0,93), y la dimensión analizada presentó adecuada consistencia interna (α = 0,89). Se calcularon frecuencias y porcentajes. Los resultados mostraron que el 75,3 % consideró muy necesario fortalecer la formación en IA y herramientas digitales, y el 68,3 %, la formación en IA aplicada a la práctica docente. Entre las prioridades curriculares, la IA aplicada a la educación ocupó el primer lugar (21,99 %), seguida de metodologías activas (17,09 %) y tecnologías educativas (12,39 %). Se concluye que los hallazgos identifican prioridades formativas percibidas y pueden orientar procesos de fortalecimiento curricular; sin embargo, no constituyen una medición objetiva de la competencia digital ni una evaluación de la calidad curricular, por lo que requieren complementarse con otras evidencias.
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Referencias
Ayanwale, M. A., Adelana, O. P., Molefi, R. R., Adeeko, O., & Ishola, A. M. (2024). Examining artificial intelligence literacy among pre-service teachers for future classrooms. Computers and Education Open, 6, 100179. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100179
Chiu, T. K. F., Ahmad, Z., Ismailov, M., & Sanusi, I. T. (2024). What are artificial intelligence literacy and competency? A comprehensive framework to support them. Computers and Education Open, 6, 100171. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100171
Fernández-Miranda, M., Román-Acosta, D., Jurado-Rosas, A. A., Limón-Domínguez, D., & Torres-Fernández, C. (2024). Artificial intelligence in Latin American universities: Emerging challenges. Computación y Sistemas, 28(2), 435–450. https://doi.org/10.13053/cys-28-2-4822
Holmes, W., Persson, J., Chounta, I.-A., Wasson, B., & Dimitrova, V. (2022). Artificial intelligence and education: A critical view through the lens of human rights, democracy and the rule of law. Council of Europe Publishing. https://book.coe.int/en/education-policy/11333-artificial-intelligence-and-education-a-critical-view-through-the-lens-of-human-rights-democracy-and-the-rule-of-law.html
López-Vasco, F. E., Angulo-Álvarez, M. R., & Sosa-Zúñiga, D. I. (2025). Formación docente en IA generativa: Impacto ético y retos en educación superior. Alteridad, 20(2), 166–177. https://doi.org/10.17163/alt.v20n2.2025.01
Miao, F., & Cukurova, M. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO. https://doi.org/10.54675/ZJTE2084
Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZM9535
Panday-Shukla, P. (2025). Exploring generative artificial intelligence in teacher education. Teaching and Teacher Education, 165, 105088. https://doi.org/10.1016/j.tate.2025.105088
Ramnarain, U., Ogegbo, A. A., Penn, M., Ojetunde, S., & Mdlalose, N. (2025). Pre-service science teachers’ intention to use generative artificial intelligence in inquiry-based teaching. Journal of Science Education and Technology, 34(6), 1272–1285. https://doi.org/10.1007/s10956-024-10159-z
Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu (Y. Punie, Ed.). Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/159770
Sperling, K., Stenberg, C.-J., McGrath, C., Åkerfeldt, A., Heintz, F., & Stenliden, L. (2024). In search of artificial intelligence (AI) literacy in teacher education: A scoping review. Computers and Education Open, 6, 100169. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100169
Yadav, A., Lachney, M., Hu, A., & Tavernier, L. (2026). Integrating generative AI in teacher education: Pre-service teachers’ perspectives, attitudes, and design challenges. Journal of Research in Childhood Education, 40(1), 24–45. https://doi.org/10.1080/02568543.2025.2581712
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education: Where are the educators? International Journal of Educational Technology
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