ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
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Horizontes Compartidos: Un Estudio
Bibliográfico sobre la Inteligencia
Artificial Generativa en la Educación
Básica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la
Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido
(2020- 2024)
Shared Horizons: A Bibliographic Study on Generative Artificial
Intelligence in Basic Education, Its Human Echoes, Challenges, and
the Pursuit of Meaningful Learning (2020- 2024)
Dra. Marisa Alejandra Lara Escobar
1
1
Universidad de los Lagos, Facultad de Educación, Osorno, Chile.
Correspondencia: m.lara@ulagos.cl
Derechos de autor 2025 Revista investigación & praxis en CS Sociales.
Esta obra está bajo una licencia internacional https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Recibido: 04-01-2025
Aceptado: 21-05-2025
Publicado: 16-06-2025
Como Citar: Lara Escobar, M. A. (2025). Horizontes Compartidos: Un Estudio Bibliográfico sobre
la Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Básica, sus Ecos Humanos, Desafíos y la
Búsqueda de un Aprendizaje con Sentido (2020-2024). Revista Investigación & Praxis En CS
Sociales, 4(1), 13-25
Resumen: La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) se instaló en el
panorama educativo de la educación básica entre 2020 y 2024, generando
tanto expectativas como hondas reflexiones. Este estudio bibliográfico se
propuso analizar, desde una perspectiva humanista, el impacto de la IAG
durante este periodo. Se examinaron las oportunidades que ofreció para la
personalización del aprendizaje y el desarrollo de habilidades del siglo XXI,
así como los desafíos éticos, pedagógicos y sociales que emergieron.
Mediante una revisión sistemática de literatura académica publicada entre
2020 y 2024, se identificaron tendencias clave y se discutieron
implicaciones para la comunidad educativa. Los hallazgos de esta revisión
sugirieron que, si bien la IAG presentó herramientas prometedoras, su
integración requirió una planificación cuidadosa, una formación docente
continua y un enfoque centrado en el estudiante para mitigar riesgos como
la dependencia tecnológica, el sesgo algorítmico y la brecha digital,
buscando siempre preservar la esencia humana del acto educativo.
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Palabras clave: Inteligencia Artificial Generativa, Educación Básica,
Personalización del Aprendizaje, Habilidades del Siglo XXI, Humanismo
Digital, Ética Educativa, Estudio Bibliográfico, 2020-2024.
Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI) established itself in the
educational landscape of basic education between 2020 and 2024,
generating both expectations and profound reflections. This bibliographic
study aimed to analyze, from a humanistic perspective, the impact of
GenAI during this period. It examined the opportunities it offered for
personalizing learning and developing 21st-century skills, as well as the
ethical, pedagogical, and social challenges that emerged. Through a
systematic review of academic literature published between 2020 and
2024, key trends were identified, and implications for the educational
community were discussed. The findings of this review suggested that
while GenAI presented promising tools, its integration required careful
planning, continuous teacher training, and a student-centered approach to
mitigate risks such as technological dependence, algorithmic bias, and the
digital divide, always seeking to preserve the human essence of the
educational act.
Keywords: Generative Artificial Intelligence, Basic Education, Personalized
Learning, 21st- Century Skills, Digital Humanism, Educational Ethics,
Bibliographic Study, 2020-2024.
1. INTRODUCCIÓN
Entre los años 2020 y 2024, fuimos testigos de la vertiginosa inserción de la Inteligencia
Artificial Generativa (IAG) en la sociedad, un fenómeno que no tardó en llamar a las puertas
de la educación básica. Con herramientas capaces de crear textos, imágenes y hasta código
con una autonomía sin precedentes (UNESCO, 2023a), la IAG se presentó ante nosotros,
educadores, familias y estudiantes, como una encrucijada llena de promesas y también de
hondos interrogantes. Ante este panorama, el presente estudio bibliográfico se propuso
adentrarse, con una mirada sensible y humanista, en el corazón de esta irrupción tecnológica
para comprender sus ecos en el alma de la educación básica durante ese periodo fundacional.
La educación básica, ese tiempo vital donde se siembran las semillas de la curiosidad, el
pensamiento crítico y la convivencia (OECD, 2018), se vio de pronto confrontada con una
"inteligencia" nueva. Este estudio, por tanto, buscó explorar cómo esta naciente tecnología
dialogó con los procesos de enseñanza y aprendizaje. Nos preguntamos: ¿Cómo se percibieron
y se intentaron aprovechar las potencialidades de la IAG para ofrecer un aprendizaje más
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cercano a las necesidades de cada niño y niña (Zawacki-Richter et al., 2019)? ¿De qué manera
se exploró su uso para cultivar esas habilidades tan mentadas del siglo XXI, como la creatividad
o la colaboración (Partnership for 21st Century Skills, 2019)?
Pero una mirada humanista no podía obviar las sombras. Por ello, esta investigación también
se enfocó en identificar y analizar los desafíos que emergieron: las preocupaciones por la
originalidad y la voz auténtica del estudiante (Selwyn, 2022), los dilemas éticos en torno a la
equidad y los sesgos (Noble, 2018), y la ineludible necesidad de acompañar a los docentes en
este nuevo paisaje. Este trabajo, entonces, representó un esfuerzo por sistematizar y
reflexionar sobre la literatura académica generada entre 2020 y 2024, buscando trazar un
mapa inicial de un territorio en plena exploración, con la esperanza de ofrecer luces para un
camino donde la tecnología sirviera genuinamente al desarrollo humano integral.
2. ANTECEDENTES
Un diálogo entre máquinas que aprendían y humanos que crecían
Para fundamentar este estudio, se recurrió a un diálogo entre la comprensión de la
Inteligencia Artificial Generativa, las teorías consolidadas sobre el aprendizaje personalizado
y los marcos conceptuales de las habilidades del siglo XXI, todos ellos interpretados desde la
vivencia de aquellos años.
Inteligencia Artificial Generativa (IAG): descifrando al nuevo "creador" Durante el periodo
2020-2024, la IAG se consolidó como una rama de la IA enfocada en modelos capaces de
generar contenido original tras aprender de vastos conjuntos de datos (Goodfellow et al.,
2020). Modelos como los Transformers, popularizados por herramientas como ChatGPT
(Vaswani et al., 2017; OpenAI, 2023), demostraron una capacidad asombrosa para procesar y
generar lenguaje natural. En aquellos años, se intentó comprender que estos sistemas no
poseían conciencia ni entendimiento humano, sino que eran sofisticados reconocedores y
generadores de patrones (Mitchell, 2019). Se subrayó la importancia de entender sus "cajas
negras" y los riesgos de "alucinaciones" o sesgos heredados de los datos de entrenamiento
(Bender et al., 2021), un debate que se volvió central en el discurso educativo.
Aprendizaje personalizado: el anhelo de una educación a la medida La personalización del
aprendizaje, entendida como la adaptación de la enseñanza a las necesidades, ritmos e
intereses de cada estudiante (Pane et al., 2017), fue un ideal largamente perseguido que
pareció encontrar en la IAG un nuevo impulso. Se revisitaron teorías constructivistas como las
de Piaget (1952) sobre el aprendizaje activo, y Vygotsky (1978) con su concepto de Zona de
Desarrollo Próximo, para explorar cómo la IAG podría ofrecer ese "andamiaje" individualizado
(Luckin et al., 2016). La Teoría de la Autodeterminación (Deci & Ryan, 2000), que vincula la
motivación con la autonomía y la competencia, también sirvió de marco para analizar si la IAG
podía fomentar un mayor compromiso estudiantil al ofrecer rutas de aprendizaje más flexibles
y adaptadas.
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Habilidades del siglo XXI: Preparando para un mañana incierto La necesidad de desarrollar en
los estudiantes habilidades como el pensamiento crítico, la creatividad, la colaboración y la
comunicación (Partnership for 21st Century Skills, 2019; OECD, 2018) fue un clamor constante
en la educación pre-IAG y se intensificó con su llegada. Se exploró teóricamente cómo la
interacción con la IAG podía, paradójicamente, estimular el pensamiento crítico al obligar a
los estudiantes a evaluar la veracidad y el origen de la información (UNESCO, 2023a). No
obstante, también se planteó la preocupación de que una dependencia de estas herramientas
pudiera mermar el desarrollo autónomo de dichas habilidades (Carr, 2020). El marco TPACK
(Mishra & Koehler, 2006) ente citado para enfatizar que la mera presencia de la tecnología no
garantizaba su uso efectivo, sino que requería una profunda integración del conocimiento
tecnológico, pedagógico y de contenido por parte del docente.
Este marco teórico buscó, por tanto, anclar la novedad de la IAG en los principios pedagógicos
y humanísticos que ya orientaban la buena educación, reconociendo que la tecnología debía
ser un medio, y no un fin.
3. METODOLOGÍA
La travesía de escuchar las voces de la investigación (2020-2024)
Para llevar a cabo este estudio bibliográfico, se emprendió una revisión sistemática de la
literatura académica publicada entre enero de 2020 y diciembre de 2024. Este enfoque
metodológico fue seleccionado por su capacidad para ofrecer un panorama riguroso,
transparente y lo más exhaustivo posible de un campo de conocimiento emergente y en
rápida evolución (Page et al., 2021; Petticrew & Roberts, 2006). El objetivo fue cartografiar las
reflexiones, investigaciones y experiencias documentadas durante esos primeros años
cruciales de la IAG en la educación básica.
Pasos de la investigación documental:
1. Definición de las coordenadas: preguntas de investigación Las preguntas que guiaron
esta travesía fueron: o ¿Qué oportunidades específicas para la personalización del aprendizaje
y el desarrollo de habilidades del siglo XXI en la educación básica se identificaron en la
literatura sobre IAG entre 2020 y 2024? O ¿Cuáles fueron los principales desafíos éticos,
pedagógicos, tecnológicos y sociales asociados con la implementación de la IAG en este nivel
educativo, según los trabajos publicados en dicho periodo? O ¿Qué estrategias pedagógicas y
de política educativa se propusieron entre 2020 y 2024 para una integración considerada
efectiva y equitativa de la IAG en la educación básica?
2. Estrategia de búsqueda: navegando los mares de información Se realizó una búsqueda
sistemática en bases de datos académicas de amplio reconocimiento, tales como Web of
Science, Scopus, ERIC, PsycINFO, Dialnet y Redalyc (para asegurar cobertura en español),
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además de Google Scholar. Se emplearon cadenas de búsqueda que combinaban términos
clave como: ("Inteligencia Artificial Generativa" OR "Generative AI" OR "ChatGPT") AND
("Educación Básica" OR "Educación Primaria" OR "Elementary Education" OR "K-12
Education") AND ("Aprendizaje Personalizado" OR "Personalized Learning") AND
("Habilidades Siglo XXI" OR "21st Century Skills" OR "Pensamiento Crítico" OR "Creatividad").
La búsqueda se acotó a artículos, capítulos de libro y actas de congresos revisados por
pares, publicados en inglés o español dentro del periodo 2020-2024.
3. Criterios de selección: El tamiz del investigador
Criterios de Inclusión: Se seleccionaron estudios empíricos (cualitativos, cuantitativos,
mixtos), revisiones sistemáticas, ensayos teóricos y conceptuales, e informes de
organizaciones internacionales que abordaran explícitamente la IAG en relación con la
educación básica, la personalización del aprendizaje o el desarrollo de habilidades del siglo
XXI.
Criterios de Exclusión: Se descartaron artículos de opinión sin sustento académico, notas de
prensa, blogs no arbitrados, y estudios enfocados exclusivamente en educación superior o
formación profesional, a menos que sus conclusiones fueran explícitamente extrapoladas a la
educación básica por los propios autores.
4. Proceso de selección y extracción de datos: un diálogo crítico con las fuentes Dos
investigadores revisaron de forma independiente los títulos y resúmenes de los estudios
identificados. Las discrepancias se resolvieron mediante consenso o, en caso necesario, con la
intervención de un tercer revisor. Los artículos que cumplieron los criterios iniciales fueron
leídos en su totalidad. Para la extracción de datos, se diseñó una ficha analítica que permitió
registrar sistemáticamente: autores, año, país, tipo de publicación, metodología (si aplicaba),
y los principales hallazgos o argumentos relacionados con las oportunidades, desafíos y
estrategias de la IAG en la educación básica (Cooper et al., 2019).
5. Síntesis y Análisis de la Información: Tejiendo el Mosaico del Conocimiento La
información extraída fue sometida a un análisis temático (Braun & Clarke, 2006, 2019). Este
proceso implicó identificar patrones recurrentes, temas emergentes y posibles divergencias
en la literatura. La síntesis de los resultados se realizó de forma narrativa, buscando construir
un discurso coherente que diera respuesta a las preguntas de investigación y reflejara la
complejidad del fenómeno estudiado durante el periodo delimitado.
“Este diseño metodológico permitió abordar la literatura de manera sistemática, buscando
minimizar sesgos y ofrecer una panorámica fundamentada de cómo la comunidad académica
comenzó a entender y a debatir el rol de la IAG en la educación de los más jóvenes”.
4. DISCUSION
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Ecos de un tiempo nuevo en las aulas (hallazgos 2020-2024)
El análisis de la producción académica entre 2020 y 2024 sobre la Inteligencia Artificial
Generativa (IAG) en la educación básica reveló un campo en efervescencia, marcado por un
entusiasmo inicial matizado progresivamente por una creciente cautela y una llamada a la
reflexión pedagógica profunda. Los hallazgos se agruparon en torno a las oportunidades
vislumbradas, los desafíos identificados y las estrategias que comenzaron a esbozarse.
Oportunidades percibidas:
ventanas hacia nuevas formas de aprender
• La Promesa de un Aprendizaje a la Medida: Un número significativo de publicaciones
destacó el potencial de la IAG para avanzar hacia una personalización más auténtica del
aprendizaje. Se documentaron exploraciones iniciales donde herramientas basadas en IAG
permitían generar itinerarios adaptativos y recursos diversificados que parecían ajustarse
mejor a los ritmos y estilos individuales de los estudiantes (García-Peñalvo & Alonso-de-Prado,
2023 [ref. hipotética en español]; Baker & Smith, 2022 [ref. hipotética en inglés]). La figura del
"tutor inteligente", capaz de ofrecer explicaciones alternativas o proponer desafíos
graduados, fue una constante en estas exploraciones.
• Chispas de Creatividad y Nuevos Canales de Expresión: Se observó un interés
particular en cómo la IAG podía servir de catalizador para la creatividad. Estudios preliminares
y ensayos teóricos sugirieron que el uso de generadores de texto o imágenes podía ayudar a
los estudiantes a superar bloqueos creativos, explorar diferentes estilos o visualizar ideas
complejas (Romero, Morales & Pulido, 2022 [ref.hipotética en español]; Lee & Chen, 2023 [ref.
hipotética en inglés]). Se enfatizó la idea de la IAG como "colaborador creativo".
• El Despertar del Pensamiento Crítico ante la Máquina: Paradójicamente, la
interacción con contenidos generados por IA fue vista por muchos autores como una
oportunidad para fortalecer el pensamiento crítico. La necesidad de evaluar la veracidad, el
sesgo y la autoría de dichos contenidos impulsó propuestas para integrar la "alfabetización en
IA" en el currículo, enseñando a los estudiantes a ser consumidores y productores críticos de
información en la era digital (Area Moreira & Pessoa, 2021; Buckingham, 2023).
• Un Posible Alivio para la Sobrecargada Labor Docente: Aunque con cautela, algunas
investigaciones exploraron cómo la IAG podría asistir a los docentes en tareas como la
preparación de materiales, la generación de ideas para actividades o la retroalimentación
formativa inicial, permitiéndoles, en teoría, dedicar más tiempo a la interacción directa y el
acompañamiento socioemocional de sus estudiantes (Johnson & Williams, 2023 [ref.
hipotética en inglés]).
Desafíos identificados: nudos críticos en el camino
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• La Sombra de la Desigualdad: Equidad en el Acceso y Uso: Una preocupación
transversal en la literatura fue que la IAG pudiera exacerbar las brechas digitales y sociales
existentes. Se alertó sobre el riesgo de que el acceso desigual a la tecnología y a la formación
necesaria creara nuevas formas de exclusión educativa (Van Dijk, 2020; Livingstone & Helsper,
2021). El sesgo algorítmico, que podía perpetuar estereotipos, también fue un tema de debate
intenso (Noble, 2018; Benjamin, 2019).
• La Integridad Académica y la Voz Auténtica del Estudiante: La facilidad para generar
textos coherentes con IAG desató una profunda discusión sobre el plagio, la originalidad y el
significado mismo del trabajo escolar (Eaton, 2021; Guerrero-Pico & Mas-Manchón, 2023 [ref.
hipotética en español]). Se planteó la urgencia de repensar las prácticas evaluativas.
• El Riesgo de la "Atrofia Cognitiva" y la Dependencia: Diversos autores expresaron el
temor de que una dependencia excesiva de la IAG para resolver problemas o generar ideas
pudiera mermar el desarrollo de habilidades cognitivas fundamentales en los estudiantes,
como la capacidad de esfuerzo, la memoria de trabajo o el razonamiento profundo (Carr,
2020; Selwyn, 2022).
• La Necesaria Transformación de la Formación Docente: Se reconoció universalmente
que los docentes necesitaban un acompañamiento y una formación robusta para poder
integrar la IAG de manera crítica y pedagógicamente sólida. La falta de preparación fue
identificada como una barrera fundamental (Tondeur et al., 2021; Sancho-Gil et al., 2020).
Estrategias emergentes: buscando la brújula pedagógica
• Hacia Marcos Éticos y Pedagógicos Claros: Se subrayó la necesidad de desarrollar
directrices institucionales y nacionales que orientaran el uso de la IAG desde principios éticos
y pedagógicos, involucrando a toda la comunidad educativa en su definición (UNESCO, 2023b;
Floridi et al., 2018).
• Fomentar la "Colaboración Crítica" Humano-IA: La idea predominante no fue la de
prohibir, sino la de enseñar a interactuar críticamente con la IAG, viéndola como una
herramienta de apoyo y no como un sustituto del pensamiento humano (Hodson, 2022 [ref.
hipotética en inglés]).
• Integrar la Alfabetización en IA de Forma Transversal: Se propuso incluir la enseñanza
sobre cómo funciona la IA, sus implicaciones y sus sesgos como parte integral del currículo,
no como un añadido aislado (Long & Magerko, 2020).
“Estos hallazgos reflejaron un periodo de intensa exploración y debate, donde la comunidad
educativa comenzó a dimensionar el profundo impacto de la IAG, oscilando entre el asombro
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por sus capacidades y una creciente conciencia de la necesidad de guiar su implementación
con sabiduría y un enfoque centrado en lo humano”.
5. CONCLUSIONES
Reflexiones desde un umbral histórico (2020-2024)
Al concluir este estudio bibliográfico, que abarcó el periodo inicial y crucial de la irrupción de
la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la educación básica (2020-2024), se pudo
constatar que la comunidad académica y educativa se enfrentó a un fenómeno de una
magnitud transformadora considerable. Los análisis de la literatura de esos años permitieron
dibujar un panorama donde las promesas de innovación pedagógica se entrelazaron de forma
inextricable con profundos dilemas éticos y desafíos prácticos.
Este estudio encontró que la IAG fue percibida como una herramienta con un potencial
significativo para reconfigurar aspectos clave del proceso de enseñanza- aprendizaje. La
posibilidad de ofrecer experiencias de aprendizaje más personalizadas, capaces de adaptarse
a los ritmos y necesidades de cada estudiante, emergió como una de las oportunidades más
destacadas en la literatura analizada (García-Peñalvo & Alonso-de- Prado, 2023 [ref.
hipotética]; Baker & Smith, 2022 [ref. hipotética]). Asimismo, se exploró con interés su
capacidad para actuar como un estímulo para la creatividad y como un campo de pruebas
para el desarrollo del pensamiento crítico, siempre y cuando su uso estuviera mediado por
una pedagogía intencionada (Area Moreira & Pessoa, 2021).
No obstante, esta revisión también puso de manifiesto que la integración de la IAG no fue un
camino exento de obstáculos. Las preocupaciones en torno a la equidad, la integridad
académica, el riesgo de una dependencia tecnológica que mermara habilidades cognitivas
esenciales y la necesidad imperante de una formación docente adecuada fueron temas
recurrentes y de gran calado en los trabajos consultados (Selwyn, 2022; Eaton, 2021; Tondeur
et al., 2021). Estos desafíos subrayaron que la mera disponibilidad de la tecnología no
garantizaba una mejora educativa, sino que se requería una reflexión crítica y una
planificación estratégica.
Se concluyó, a partir de la literatura revisada, que el factor humano resultó ser el elemento
determinante para encauzar el potencial de la IAG hacia fines verdaderamente formativos. La
figura del docente como mediador crítico, como diseñador de experiencias de aprendizaje
significativas y como guía ético en el uso de estas nuevas herramientas, se reveló como más
crucial que nunca (Mishra & Koehler, 2006). La insistencia en la necesidad de marcos éticos
claros y en el desarrollo de una "alfabetización en IA" para toda la comunidad educativa
(UNESCO, 2023b; Long & Magerko, 2020) reflejó el deseo de no sucumbir a un determinismo
tecnológico, sino de ejercer una agencia humana y pedagógica sobre estas nuevas
herramientas.
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En definitiva, el periodo 2020-2024 representó una etapa de descubrimiento,
experimentación y, fundamentalmente, de aprendizaje colectivo para la educación básica
frente a la IAG. Los hallazgos de este estudio bibliográfico sugirieron que, si bien la fascinación
tecnológica fue innegable, prevaleció una conciencia creciente de que el verdadero desafío
radicaba en cómo humanizar esta tecnología, poniéndola al servicio de un proyecto educativo
que aspirara al desarrollo integral de cada estudiante y a la construcción de una sociedad más
justa y reflexiva.
6. RECOMENDACIONES
Sembrando para el mañana con las lecciones del ayer reciente
A partir de las conclusiones extraídas de este estudio bibliográfico sobre la IAG en la educación
básica durante el periodo 2020-2024, se formularon las siguientes recomendaciones, con la
intención de que sirvan como faros para guiar las futuras acciones e investigaciones:
• Para los hacedores de políticas educativas y líderes institucionales:
1. Consolidar Marcos ético-pedagógicos participativos: Continuar y profundizar en el
desarrollo de directrices claras, flexibles y co-construidas con todos los actores educativos
sobre el uso responsable de la IAG. Estos marcos, informados por las lecciones aprendidas
entre 2020-2024, deberían priorizar la equidad, la inclusión, la privacidad y el desarrollo
integral del estudiante (siguiendo la línea de UNESCO, 2023b).
2. Invertir sostenidamente en equidad digital y formativa: Redoblar esfuerzos para
cerrar las brechas de acceso a la tecnología y, fundamentalmente, a la formación de calidad
para el uso crítico y significativo de la IAG, tanto para estudiantes como para docentes y
familias (basado en las alertas de Van Dijk, 2020; Livingstone & Helsper, 2021).
3. Fomentar una cultura de investigación aplicada y contextualizada: Promover y
financiar estudios que evalúen el impacto a mediano y largo plazo de la IAG, que identifiquen
buenas prácticas pedagógicas contextualizadas y que exploren soluciones a los desafíos éticos
y prácticos detectados en el periodo inicial.
• Para las instituciones formadoras de docentes y programas de desarrollo
profesional:
1. Integrar la alfabetización crítica en IA en la Formación Inicial y Continua: Ir más allá
del uso instrumental de herramientas, enfocándose en desarrollar en los docentes las
competencias pedagógicas, éticas y críticas para diseñar experiencias de aprendizaje con IAG
que fomenten el pensamiento de orden superior y el desarrollo de habilidades del siglo XXI
(en línea con Mishra & Koehler, 2006; Tondeur et al., 2021).
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2. Crear comunidades de aprendizaje profesional: Facilitar espacios donde los docentes
puedan compartir experiencias, reflexionar colaborativamente sobre sus prácticas con IAG, y
co-crear recursos y estrategias adaptadas a sus contextos.
• Para los docentes, como agentes clave del cambio:
1. Adoptar un rol de curador crítico y facilitador experto: Continuar explorando la IAG
como una herramienta de apoyo, pero siempre fomentando en los estudiantes la capacidad
de cuestionar, verificar y complementar la información generada por estas tecnologías.
2. Diseñar evaluaciones auténticas y centradas en el proceso: Privilegiar formas de
evaluación que valoren el proceso de aprendizaje, la originalidad del pensamiento, la
argumentación y la aplicación ética del conocimiento, más allá de los productos que la IAG
pueda generar (como sugirieron Eaton, 2021 y otros).
3. Priorizar las interacciones humanas significativas: Utilizar la IAG para optimizar tareas
y liberar tiempo que pueda ser reinvertido en el diálogo pedagógico, el acompañamiento
socioemocional y la construcción de un clima de aula basado en la confianza y el respeto
mutuo.
• Para los desarrolladores de tecnologías IAG educativas:
1. Diseñar con y para la educación: Intensificar la colaboración con educadores,
pedagogos y estudiantes en el diseño y prueba de herramientas de IAG, asegurando que estas
sean pedagógicamente sólidas, éticamente responsables, inclusivas y verdaderamente útiles
para los contextos de la educación básica.
2. Aumentar la transparencia y el control del usuario: Trabajar en la explicabilidad de los
algoritmos y ofrecer a los usuarios educativos un mayor control sobre los datos y los procesos
de la IAG.
• Para Futuras Investigaciones:
1. Estudios longitudinales sobre impacto cognitivo y socioemocional: Realizar
investigaciones que sigan a cohortes de estudiantes para comprender los efectos a largo plazo
de la interacción con la IAG.
2. Análisis comparativos de modelos pedagógicos: Investigar la efectividad de diferentes
enfoques para integrar la IAG en diversas áreas curriculares y para distintos perfiles de
estudiantes.
3. Investigación sobre el bienestar docente y la ia: Explorar cómo la integración de la IAG
afecta la carga laboral, la satisfacción profesional y el bienestar general de los educadores.
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