Espíritu Emprendedor TES 2024, Vol 8, No. 1 enero a marzo 19-34
Artículo Científico
Indexada Latindex Catálogo 2.0
ISSN 2602-8093
DOI: 10.33970/eetes.v8.n1.2024.369
19
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Revista Trimestral del Instituto Superior Universitario Espíritu Santo
La inteligencia artificial en la investigación y redacción de textos académicos
Diego Fernando Acosta Camino
Afiliación: Instituto Superior Tecnológico Edupraxis, Ambato, Ecuador
Email: dacosta@tecnlogicoedupraxis.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-9698-9578
Byron Patricio Andrade Clavijo
Afiliación: Instituto Superior Tecnológico Edupraxis, Ambato, Ecuador
Email: bandrade@tecnologicoedupraxis.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-7270-2501
Fecha de recepción: 5 octubre 2023
Fecha De aceptación: 19 de enero 2024
Líneas de publicación:
Innovación Tecnológica
Artículo revisado por doble pares ciego
Resumen
El uso de la inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que se
investiga y se escribe en el ámbito académico. En este artículo, se exploran los diversos
usos de esta tecnología en la investigación y redacción de textos académicos. La
inteligencia artificial también puede ser utilizada para analizar grandes cantidades de
datos y para identificar patrones y tendencias en la investigación, lo que puede acelerar
significativamente el proceso de investigación. Además, puede ser utilizada para la
traducción automática de textos académicos, lo que puede ayudar a los investigadores
a colaborar y compartir información en todo el mundo. Aunque el uso de dicha
tecnología en la investigación y redacción de textos académicos tiene muchas ventajas,
también hay preocupaciones por parte de algunos docentes sobre su impacto en la
calidad y la originalidad de la investigación o la ética de su utilización en el ámbito
educativo, ya que puede ser utilizada para generar textos que parezcan auténticos, pero
que en realidad sean plagiados o que no aporten nada nuevo a la investigación.
Finalmente, el uso de la inteligencia artificial es una tendencia en crecimiento que tiene
el potencial de mejorar significativamente la eficiencia y la calidad de la investigación.
Sin embargo, es importante ser conscientes de las preocupaciones sobre la originalidad
y la calidad de la investigación, y de trabajar para abordar estos problemas a medida
que la tecnología continúa avanzando.
Palabras clave: Inteligencia Artificial (IA); investigación; redacción; textos
académicos.
Abstract: The objective of the work was to characterize the formation of the
management capacity of the Heads of University Teaching Departments in the processes
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that take place at the university. The Heads of department-career were selected, as the
highest authority guaranteeing the training of students. Among the methods applied, in-
depth interviews, surveys, observation of the direction of the processes and documentary
analysis are noted as empirical, which made empirical processing possible. Theoretical
methods were also used, among which are cited: analysis- synthesis, induction-deduction
and historical-logical, which facilitated the processing of information, as well as
deepening the study of normative documents and other bibliographic sources, in addition
to the preparation of conclusions and recommendations, among others. The diagnosis
carried out revealed insufficiencies in the level of training of the management capacity
of the selected Heads of University Teaching Department, as well as the lack of a coherent
conception, which serves as a theoretical-methodological platform in the universities in
which it was investigated. on the way in which they conceive the process of forming this
capacity.
Keywords: Artificial Intelligence (AI); investigation; drafting; academic texts.
Introducción y objetivos
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo en rápido crecimiento que tiene el potencial
de revolucionar diversas industrias, incluidas la educación y la investigación (UNESCO,
2023). La IA se refiere a la capacidad de las máquinas y los sistemas informáticos para
realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la
resolución de problemas y la toma de decisiones (Google Cloud, 2023). El concepto de
IA existe desde hace décadas, y pioneros como Alan Turing y John McCarthy sentaron
las bases para la investigación moderna en IA (DataScientest, 2023). Hoy en día, la IA se
utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde asistentes virtuales y chatbots hasta
vehículos autónomos y sistemas de diagnóstico médico.
Existen varios tipos de IA, cada uno con sus propias características y aplicaciones
únicas (Biblioteca Digital CCB, 2023). Éstas incluyen: Máquinas reactivas: estos sistemas
de IA solo pueden reaccionar ante situaciones específicas y no tienen la capacidad de
formar recuerdos ni utilizar experiencias pasadas para informar decisiones futuras.
Memoria limitada: estos sistemas de IA pueden utilizar experiencias pasadas para
informar decisiones futuras, pero su memoria es limitada y no se extiende más allá de un
conjunto específico de datos o experiencias. Teoría de la mente: Estos sistemas de IA
pueden comprender las emociones, creencias e intenciones de otros seres y utilizar esta
información para tomar decisiones. Y autoconciencia: estos sistemas de IA tienen un
sentido de autoconciencia y pueden comprender su propia existencia y limitaciones.
Cada tipo de IA tiene sus propias fortalezas y limitaciones, por lo que es importante
elegir el tipo correcto de IA para una aplicación particular. El uso de la IA en la
investigación y la redacción académica tiene ventajas y limitaciones (Nexusintegra.io,
2023). Por un lado, la IA puede ayudar a investigadores y escritores a analizar grandes
cantidades de datos de forma rápida y eficiente, identificar patrones y tendencias e incluso
generar contenido escrito (López, 2023), lo cual, puede ahorrar tiempo y esfuerzo,
permitiendo a los investigadores y escritores centrarse en otros aspectos de su trabajo. Por
otro lado, la IA no es perfecta y puede cometer errores, especialmente cuando se trata de
tareas más complejas que requieren criterio y creatividad humanos (Santamaría, 2023).
Además, existen preocupaciones sobre el impacto potencial de la IA en el empleo en las
industrias de investigación y redacción (Nexusintegra.io, 2023). A pesar de estas
limitaciones, es probable que el uso de la IA en la investigación y la redacción siga
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creciendo a medida que la tecnología avance y se vuelva más sofisticada (UNESCO,
2023).
La IA es una tecnología en rápido desarrollo que tiene el potencial de revolucionar la
forma en que se realizan investigaciones y se escriben textos académicos
(Nexusintegra.io, 2023). Uno de los beneficios más importantes de la IA en la
investigación es su capacidad para mejorar la precisión y la eficiencia (UNESCO, 2023).
Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones
e ideas que pueden ser difíciles o imposibles de detectar para los humanos (Santamaría,
2023).
Las herramientas de escritura con IA también son cada vez más frecuentes en el mundo
académico (Flores, 2023). Estas herramientas pueden ayudar en varios aspectos de la
redacción académica, que incluyen: generar ideas de temas, realización de
investigaciones, delinear y organizar contenidos, comprobar gramática y sintaxis, y
proporcionar sugerencias de mejora.
Si bien estas herramientas pueden resultar beneficiosas para agilizar el proceso de
redacción, también existen riesgos potenciales y consideraciones éticas que se deben tener
en cuenta (Beléndez, 2023). Por ejemplo, algunos pueden argumentar que el uso de
herramientas de escritura de IA socava la autenticidad y originalidad del trabajo
académico, mientras que otros pueden plantear preocupaciones sobre la posibilidad de
sesgos o errores en los algoritmos utilizados por estas herramientas.
A pesar de estos riesgos potenciales y consideraciones éticas, es probable que el uso
de la IA en la investigación y la redacción académica siga creciendo (UNESCO, 2023).
A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, tiene el potencial de mejorar
significativamente la precisión y eficiencia de la investigación y la redacción académica
(Flores, 2023). Sin embargo, es importante reconocer que la IA no reemplaza la
creatividad humana, el pensamiento crítico y la toma de decisiones éticas (ISDI, 2023).
Más bien, es una herramienta que puede utilizarse para aumentar y mejorar estos
importantes aspectos del trabajo académico (Beléndez, 2023). Como tal, es importante
que los investigadores y escritores aborden el uso de la IA con una mentalidad crítica y
reflexiva, considerando tanto los posibles beneficios como los riesgos de esta tecnología.
La IA está avanzando rápidamente y su potencial en la investigación y la escritura
académica es inmenso (UNESCO, 2023). Con la ayuda de la IA, los investigadores
pueden procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente, lo que permite
identificar patrones y tendencias que de otro modo podrían haber pasado desapercibidos.
La tecnología de IA también puede ayudar a analizar conjuntos de datos complejos, hacer
predicciones y generar nuevos conocimientos (Nexusintegra.io, 2023). Los avances en la
tecnología de IA tienen el potencial de revolucionar la forma en que se llevan a cabo la
investigación y la redacción académica, lo que generará resultados más rápidos y precisos.
Los impactos potenciales de la IA en la investigación y la escritura académicas son
enormes (Juca, 2023). La IA puede ayudar en tareas como el análisis de datos, la revisión
de literatura e incluso la redacción. Por ejemplo, las herramientas impulsadas por IA
pueden ayudar a los investigadores a identificar literatura relevante, extraer información
clave y resumir los hallazgos. Estas herramientas también pueden ayudar a identificar
errores escritos, como errores gramaticales y ortográficos, y sugerir mejoras (Sánchez,
2019). El uso de la IA en la investigación y la redacción académica tiene el potencial de
mejorar la calidad y la eficiencia del proceso de investigación, lo que lleva a resultados
más precisos y confiables.
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Las implicaciones y posibilidades futuras de la IA en el mundo académico son
apasionantes (Open Mind BBVA, 2023). La IA tiene el potencial de transformar la forma
en que abordamos la educación, desde algoritmos de aprendizaje personalizados hasta
chatbots que pueden ayudar a los estudiantes en sus estudios (UNESCO, 2023). Con la
ayuda de la IA, los estudiantes e investigadores pueden acceder a grandes cantidades de
información de forma rápida y eficiente, lo que les permite tomar mejores decisiones y
producir resultados más precisos (Sánchez, 2019). A medida que la tecnología de IA
continúa avanzando, las posibilidades para su uso en la investigación y la redacción
académica son infinitas, y el impacto en este campo podría ser significativo (Beléndez,
2023). Sin embargo, es importante considerar las implicaciones éticas de la IA en el
mundo académico y garantizar que su uso se alinee con la integridad y los valores
académicos (Open Mind BBVA, 2023).
Basado en todo lo descrito por los autores mencionados, la IA marca un antes y después
en la educación superior, sobre todo en la investigación y en la redacción de textos
académicos, por ello, este estudio plantea como hipótesis si la inteligencia artificial está
cambiando la forma de hacer investigación y la redacción de textos académicos que
realizan los docentes. Los textos académicos son los módulos, guías didácticas y prácticas,
artículos científicos, tesis, tesinas, ensayos, y todo documento que se derive de la
investigación docente y que entregue resultados o desarrolle un producto. La definición
del estudio se lo realiza en la metodología, estableciendo la muestra de estudio y
posteriormente mostrando sus resultados, los cuales deben alcanzar el objetivo planteado
y comprobar la hipótesis de estudio.
Más allá de lo ético o de la visualización de la IA como una herramienta potente, se
estableció como objetivo general de este artículo, el demostrar cómo la inteligencia
artificial está cambiando la forma en que se investiga y se escriben textos académicos.
Mientras los objetivos específicos buscaron establecer un acercamiento al tema de la
inteligencia artificial y su relación con la investigación y redacción de artículos científicos.
Se estableció una metodología que permitió alcanzar resultados que permitieron
comprobar la hipótesis de estudio. Se generó una discusión sobre los resultados
alcanzados y autores que aportan al tema en mención. Y finalmente, se establecieron
conclusiones acordes a todo lo establecido en el presente estudio.
Metodología y materiales
La metodología que se utilizó fue un enfoque mixto, entendiéndose por este, a un
conjunto de procesos sistemáticos, empíricos y críticos de investigación e implican la
recolección y el análisis de datos cuantitativos y cualitativos, así como su integración y
discusión conjunta, para realizar inferencias de toda la información recabada
(metainferencias) y lograr un mayor entendimiento del fenómeno bajo estudio. Por lo
tanto, la investigación utilizó un enfoque cualitativo y cuantitativo, con predominancia en
este último, por los análisis estadísticos y comprobaciones de hipótesis planteadas en este
estudio, y lo cualitativo, por los análisis descriptivos y textuales que tratan de explicar las
variables enunciadas.
También se estableció una investigación bibliográfica o documental que recoge los
principales estudios sobre IA y sus implicaciones en la investigación y redacción de textos
académicos. Asimismo, se realizó un estudio de campo aplicado a los docentes del
Instituto Superior Tecnológico Edupraxis, en el cual, se detallaron los instrumentos a
utilizar, se definió la población, así como, se recabó la información en el que dieron a
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conocer el nivel de impacto que tiene la IA en la forma de hacer investigación y la
redacción de textos académicos.
El estudio fue de tipo descriptivo y exploratorio. Según Hernández, Fernández y
Baptista (2014), la investigación descriptiva tiene como objetivo principal describir las
características de un fenómeno o situación específica, y su finalidad es presentar la
información de forma clara y precisa. Por otra parte, la investigación exploratoria tiene
como objetivo principal identificar y delimitar el problema de investigación, así como
también generar hipótesis y establecer las variables involucradas en el fenómeno o
situación estudiada (Hernández, Fernández, & Baptista, 2014). Basado en estos autores,
el estudio describe claramente la utilización de la IA en el contexto de la investigación
docente y redacción de textos académicos, y que mediante la exploración se establece la
hipótesis de estudio para su posible rechazo o comprobación.
Materiales y métodos
Los materiales y métodos son una sección esencial en cualquier informe de
investigación, pues describe detalladamente cómo se llevó a cabo el estudio y los
instrumentos utilizados (Cortés & Iglesias, 2004).
Los materiales y equipos utilizados en este estudio fueron los siguientes: computador
de escritorio, laptop, internet, aplicaciones IA (ChatGPT, Smodin), formularios de Office.
Dentro del método descriptivo y exploratorio planteado, se desarrolló un estudio de
campo, donde se planteó como técnica de levantamiento de información la encuesta y
como instrumento, un cuestionario desarrollado en FormsOffice. Esta encuesta se aplicó
a los docentes del IST Edupraxis, como población del estudio. En total son 27 docentes
con horas de investigación, por lo cual, se trabajó con la totalidad de la población sin
aplicar muestreo. Esta población selectiva se la realizó basado en la experiencia del
investigador, considerando que son estos docentes con carga investigativa, los que deban
dar una opinión clara y correcta sobre la inteligencia artificial y sus implicaciones en la
investigación y el desarrollo o redacción de textos académicos.
Al utilizar FormsOffice, se envió por correo electrónico y medios oficiales de la
institución, la solicitud para que llenen el formulario, mismo que tenía 10 preguntas
diseñadas estratégicamente, para que los resultados respondieran al objetivo planteado y
contribuyan a la comprobación de la hipótesis, mediante la utilización del estadístico de
Pearson. Previo a esta aplicación de dicha encuesta se realizó un análisis de confiabilidad
del instrumento utilizando el estadístico Alfa de Cronbach con los siguientes resultados:
Tabla 1
Procesamiento de datos para Alfa de Cronbach
N
%
Casos
Válido
27
100,0
Excluidoa
0
,0
Total
27
100,0
a. La eliminación por lista se basa en todas las
variables del procedimiento.
Tabla 2
Resultado Alfa de Cronbach
Alfa de Cronbach
N de elementos
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,822
10
Una vez realizado el tratamiento de la información a través del sistema estadístico
SPSS, se tiene un Alfa de Cronbach de 0,822; que al estar cercano a 1 significa que el
instrumento es fiable y se procede con la aplicación del mismo.
Una vez aplicada la encuesta a los docentes investigadores se procedió a depurar la
información y mediante la utilización del sistema Microsoft Excel y sus tablas dinámicas,
se estableció los resultados porcentuales mediante la utilización de gráficas que se
interpretan en el siguiente punto. Así también, mediante la utilización del sistema
estadístico SPSS se procedió a realizar la comprobación de la hipótesis mediante el
coeficiente de Pearson.
Resultados y discusión
Una vez aplicada la encuesta a los docentes del Instituto Superior Tecnológico
Edupraxis, se tiene como resultado lo siguiente:
Figura 1.
Redacción de investigación, artículo o texto académico
Nota: Encuesta aplicada en el IST Edupraxis
Todos los docentes tienen horas de investigación y de estos un 40,74% se encuentra
actualmente redactando algún documento investigativo, artículo o texto académico.
Mientras que un 59,26% a terminado su proceso de investigación por lo cual, no está
redactando actualmente y próximamente empezará un nuevo proceso investigativo. Es
decir, que todos los docentes investigan y redactan, aunque actualmente solo un 40,74%
está en dicho proceso dentro de la institución estudiada.
Figura 2.
Utilización de la inteligencia artificial como herramienta de redacción
59,26%
40,74% No
Si
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Nota: Encuesta aplicada en el IST Edupraxis
De la misma manera un 40,74% de los docentes está de acuerdo y a usado la
inteligencia artificial como herramienta de redacción de algún texto en general, mientras
que un 59,26% de los docentes no ha utilizado IA. Se puede interpretar de estos resultados,
que la mayoría aún no ha utilizado alguna herramienta relacionada a la inteligencia
artificial para la redacción de textos, talvez por desconocimiento o posiblemente porque
no lo considera ético, o alguna otra razón personal del docente.
Figura 3.
Inteligencias artificiales utilizados como herramienta de investigación o redacción de
textos académicos por los docentes
Nota: Encuesta aplicada en el IST Edupraxis
Del total de encuestados, un 59,26% no ha utilizado herramientas de IA; un 21,38% a
utilizado la herramienta Chat GPT, un 6,45% a utilizado Copi.ai; y un 12,90% de los
docentes a utilizado otras herramientas de IA como Smodin, Rytr u otros. Por lo tanto, la
mayoría de los docentes que usan alguna herramienta de IA, prefieren Chat GPT por
encima de otras herramientas que ofrecen en el mercado, siendo muy útil y de acceso
59,26%
40,74% No
Si
21,38%
6,45%
59,26%
12,90%
Chat GPT;
Copy. ai;
Ninguna;
Otro;
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gratuito, aunque la mayoría de estas herramientas en versión paga, ofrecen un mayor
número de beneficios e interacciones con el usuario, lo que las convierte en herramientas
poderosas y aliados estratégicos para los docentes que las usan.
Figura 4.
Sistemas de detección de IA en las tareas o trabajos de investigación
Nota: Encuesta aplicada en el IST Edupraxis
El 81,48% de los docentes investigadores creen que se debería implantar algún sistema
de detección de IA en los trabajos investigativos de estudiantes y docentes, mientras el
18,52% menciona que no sería factible. Por lo tanto, la mayoría tiene una opinión
conjunta, de que se debería implementar un sistema de control de IA al igual que del anti
plagio.
Figura 5.
Probabilidad de se recomiende la utilización de IA
Nota: Encuesta aplicada en el IST Edupraxis
18,52%
81,48%
No
Si
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
0 2 4 5 6 7 8 9 10
0,00% 3,09% 2,06% 5,15% 6,19%
10,82%
16,49%
4,64%
51,55%
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Del total de docente que utiliza actualmente una IA, la probabilidad de que
recomienden una IA del 0 al 10 (siendo 0 que no recomendaría la utilización de IA y 10
que recomendaría totalmente la utilización de una IA) es alta. Lo cual indica, que la
mayoría está totalmente de acuerdo en recomendar la utilización de la inteligencia
artificial a otros compañeros docentes, para implementarlo en procesos de redacción
académica y científica.
Figura 6.
Considera ético la utilización de la inteligencia artificial para la investigación o
redacción de textos académicos
Nota: Encuesta aplicada en el IST Edupraxis
Como se observa en la figura 6, hay una discusión o paridad bien definida entre los que
consideran que la utilización de la inteligencia artificial para la investigación o redacción
de textos académicos es ética. Un 51,85% menciona que no es ético utilizar IA para la
investigación o redacción de textos académicos, mientras el 48,15% dice que si es ético
su utilización. La consideración, mencionan que está en el punto de vista del docente, pues
puede convertirse en una herramienta muy eficaz para el investigador como también
puede ser una herramienta que contribuya al plagio o a la escritura de textos sin sentido
(no humanizado). El referirse a no humanizado, se refiere a que los textos son hechos por
máquinas y no hay el corazón o el razonamiento del hombre para estar o no de acuerdo.
Por lo tanto, este es el punto de discusión, aunque por muy poco, la mayoría dice que la
IA en la investigación o redacción de textos académicos no es ética.
51,85%
48,15% No
Si
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Figura 7.
Implementación de regulaciones o reglamentos que normen la utilización de IA
Nota: Encuesta aplicada en el IST Edupraxis
Un 92,59% de los docentes encuestados opinan que se debería crear regulaciones o
reglamentos que normen la utilización de IA, esto permitiría tener claro los parámetros de
su utilización y quitar ciertos temores mal infundidos que podrían contribuir a la
educación. Un 7,41% piensa que las regulaciones de la IA no son necesarias. Por lo tanto,
la mayoría menciona que es necesario normar la utilización de la IA, esto a fin de definir
los parámetros de su utilización. Lo anterior podría generar un mejoramiento en varios
aspectos, principalmente en la redacción de textos académicos y la investigación.
Comprobación de hipótesis
Para la comprobación de hipótesis se utiliza el chi cuadrado de Pearson. El chi
cuadrado es una prueba estadística que se utiliza para evaluar la relación entre dos
variables categóricas. Esta prueba permite determinar si existe una relación significativa
entre dos variables y se utiliza comúnmente en estudios de investigación de diferentes
disciplinas, como la psicología, la medicina, la biología, la economía y la sociología. La
prueba de chi cuadrado también se puede utilizar para comparar las frecuencias
observadas con las frecuencias esperadas (Hernández & et.al, 2017).
Las hipótesis planteadas en el estudio son la siguientes:
H0: La inteligencia artificial no está cambiando la forma de hacer investigación y la
redacción de textos académicos que realizan los docentes.
H1: La inteligencia artificial está cambiando la forma de hacer investigación y la
redacción de textos académicos que realizan los docentes.
Con el planteamiento de la hipótesis nula y alterna se procede a realizar la
comprobación utilizando el programa estadístico SPSS, con lo cual se obtuvo los
siguientes resultados:
7,41%
92,59%
No
Si
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Tabla 3
Prueba de chi-cuadrado
Valor
df
Significación
asintótica
(bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson
3,913
1
,048
Corrección de
continuidad
2,495
1
,114
Razón de verosimilitud
4,138
1
,042
Asociación lineal por
lineal
3,768
1
,052
N de casos válidos
27
Nota: Base de datos de la encuesta aplicada en el IST Edupraxis
Para la interpretación de los resultados se revisa la tabla de distribución del chi
cuadrado, teniendo en referencia que se trabajó con el 0,05 de margen de error y un 0,95
de nivel de confianza; con lo cual el chi cuadrado tabla es de 3,842. Lo que menciona la
teoría es que el chi cuadrado calculado debe ser mayor al chi cuadrado tabla, por lo tanto,
el resultado obtenido es de 3,913 o cual permite rechazar la hipótesis nula y aceptar la
hipótesis alterna, siendo variables que tienen estrecha relación, es decir que se encuentran
correlacionadas.
Así también, el p valor o la significancia debe ser menor al margen de error de 0,05
que para efectos de la comparación el resultado fue 0,048 lo cual significa que también se
rechaza la hipótesis nula y se acepta la alterna. Ahora bien, estos valores obtenidos son
cercanos a lo establecido como base para el rechazo o hipótesis y eso se debe a que todavía
existe un rechazo o limitantes para aceptar la inteligencia artificial como se vio en los
resultados. Sin embargo, se acepta la hipótesis que dice, “La inteligencia artificial está
cambiando la forma de hacer investigación y la redacción de textos académicos que
realizan los docentes”.
Discusión de resultados
La inteligencia artificial (IA) ha ido ganando cada vez más popularidad en
diversos campos, incluidos los procesos de investigación. Sin embargo, a pesar
de sus posibles beneficios, muchos profesores todavía se resisten a utilizar la IA
en sus procesos de investigación. Esta resistencia plantea la cuestión de qué
factores contribuyen a ella y cómo pueden abordarse. El objetivo es explorar las
razones detrás de la resistencia de los docentes al uso de la IA en los procesos de
investigación y examinar cómo la falta de familiaridad con la IA juega un papel
en esta resistencia. Además, se puede investigar los beneficios potenciales del uso
de IA en procesos de investigación. Los hallazgos de este estudio pueden
contribuir a una mejor comprensión de cómo alentar a los docentes a adoptar la
IA en sus investigaciones y, en última instancia, mejorar la calidad de los
resultados de la investigación (Smodin.io, 2023).
Como se observa en el párrafo anterior, que es un texto realizado por inteligencia
artificial para la discusión de estos resultados, puede ser un aporte y un punto de partida
para la generación de texto, pero necesariamente se debe interpretar, asimilarlo o
humanizarlo, para que sea un aporte más personal del autor o autores. Basado en los
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resultados y en concordancia con el texto dado por la IA, existe mucha resistencia de los
docentes para su uso, una discusión que plantean desde lo ético y la moral. Sin embargo,
puede ser una herramienta poderosa que contribuya a lo académico y al desarrollo
investigativo, ahorrando tiempo sobre todo en la búsqueda de información que en algunos
campos es escasa.
Por otro lado, la IA es una tecnología con un gran potencial en la educación,
pero para aprovechar al máximo sus beneficios es importante que los docentes
estén familiarizados con ella. Sin embargo, varios estudios han encontrado que la
mayoría de los docentes aún no están cómodos utilizando la IA en el aula y que
la falta de conocimiento y capacitación en esta tecnología es una de las principales
barreras para su implementación en la educación. Por lo tanto, es importante que
se continúe trabajando en la capacitación y formación de los docentes en
inteligencia artificial (Stone, y otros, 2016).
Por consiguiente, según lo señalado, la falta de familiaridad con la inteligencia
artificial, se ha convertido en una generalidad para varios autores, que entre algunas
hipótesis mencionan que su comportamiento se debe a la falta de formación y el
desconocimiento de los beneficios educativos que ésta puede traer. De todas maneras,
mencionar que, en la investigación realizada, los resultados de las encuestas aplicadas
muestran que un 51,85% de los docentes consideran la utilización de la IA como no ético,
y es porque un 59,26% no ha utilizado herramientas de IA, es decir no están
familiarizados.
Con lo que se refiere a la ética y la utilización de la IA en la educación son
temas muy importantes y complejos. Es importante tener en cuenta los problemas
éticos y prácticos que pueden surgir, así como la necesidad de una perspectiva
ética en la implementación de la IA en la educación. Además, es necesario que
los educadores estén capacitados para identificar y abordar los problemas éticos
relacionados con la IA en la educación y que se establezca un marco de regulación
ética para la IA en la educación (Zhang & Begum, 2021).
De esta manera se quiere demostrar que la inteligencia artificial está cambiando la
forma de hacer investigación y la redacción de textos académicos que realizan los
docentes. Por lo que conviene especificar, que este tipo de inteligencia es una herramienta
con grandes potencialidades, que permite mejorar los procesos o agilizar las
investigaciones. En adición, se puede decir que, dichos estudios se basan en los beneficios
potenciales de la integración de la inteligencia artificial (IA) en los procesos de
investigación, y del porque sigue siendo un tema de resistencia entre los docentes.
Hablando de este mismo tema, el autor Ning (2021) menciona que, una razón de tal
resistencia es que los profesores pueden preocuparse demasiado por las tecnologías de IA
emergentes, en lugar de centrarse en el aprendizaje en sí, lo que genera escepticismo hacia
el uso de la IA en la educación. De la misma forma, se expresa que, un desarrollo
profesional inadecuado, inapropiado, irrelevante u obsoleto, puede conducir a una
resistencia total hacia la IA en la educación. Por lo que se traduce que las expectativas son
poco realistas de los profesores, ya que también pueden dar lugar a una dependencia
excesiva de la IA, lo que genera efectos negativos en el proceso de aprendizaje (Ning,
2021).
No obstante, es esencial comprender las perspectivas y necesidades de los educadores
K-12 con respecto a la integración de la IA en el aula para garantizar que la introducción
de la tecnología sea fluida y beneficiosa para todas las partes interesadas (Woodruff,
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Hutson, & Arnone, 2023). Sin embargo, la actual crisis de desgaste docente en los campos
educativos, agravada por la pandemia, ha provocado que un número significativo de
educadores abandonen la profesión. Por lo tanto, antes de considerar revisiones
curriculares que involucren la IA, es crucial examinar las barreras de entrada y adopción
desde la perspectiva de los educadores (Woodruff, Hutson, & Arnone, 2023). Agregar una
capa adicional de burocracia percibida y carga de trabajo como resultado de la IA a los
requisitos laborales existentes de los educadores podría exacerbar la situación. Por lo
tanto, es necesario comprender y abordar las inquietudes de los docentes relacionados con
la integración de la IA para facilitar su adopción en los procesos de investigación
(Woodruff, Hutson, & Arnone, 2023).
En consecuencia, una de las principales razones de la resistencia a la integración de la
IA en la educación es la falta de familiaridad con la tecnología. Es decir, los educadores
expresan dudas sobre la integración de la IA debido a las barreras tecnológicas percibidas
y a conceptos erróneos, como que la IA es demasiado compleja, poco fácil de usar o
demasiado costosa. De todas maneras, estos conceptos erróneos pueden crear una
sensación de miedo e incomodidad entre los educadores, llevándolos a resistirse a la
integración de la IA, a las prácticas pedagógicas existentes.
Como resultado se puede manifestar que, los docentes pueden dudar en adoptar la
tecnología de inteligencia artificial, debido a la falta de confianza en sus propias
capacidades para usarla de manera efectiva. La falta de familiaridad con la IA contribuye
a la resistencia de los profesores (Woodruff, Hutson, & Arnone, 2023). Por lo tanto,
brindar capacitación adecuada y oportunidades de desarrollo profesional para que los
docentes aprendan sobre la tecnología de IA puede ayudar a aliviar sus miedos y aumentar
su confianza en su uso. Esto puede conducir a una integración más efectiva de la IA en la
educación y, en última instancia, mejorar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes.
En otro orden de aseveraciones, en el artículo publicado en la revista “Education
Sciences”, los autores argumentan que: las regulaciones de la IA en la educación deben
ser sensibles al contexto y adaptarse a las necesidades y características de cada institución
educativa. Esto sugiere que las regulaciones de la IA en la educación deben ser flexibles
y personalizables para garantizar su efectividad (Rodrigo, Noburu, & Vania, 2022).
Dicho de otra manera, las normas para el uso de la IA deben establecerse a las
necesidades de la sociedad, implementando ciertos parámetros para evitar la inseguridad
que posiblemente están sintiendo los docentes. Esto se menciona porque, en los resultados
obtenidos, el 92,59% de los docentes investigadores opinan que se debería crear
regulaciones que normen la utilización de IA. Como tal, es importante considerar que, en
la docencia se juzga constantemente a los estudiantes el origen de las fuentes de
información. Es por ello, que, de forma complementaria, se cita otras razones por las
cuales se cree que es importante dicha regulación.
En primer lugar, la IA puede ser utilizada para personalizar el aprendizaje para los
estudiantes. Esto significa que los estudiantes pueden recibir un plan de estudios adaptado
a su nivel de habilidad y estilo de aprendizaje, lo que puede mejorar significativamente su
experiencia educativa. Sin embargo, también es importante asegurarse de que la IA no se
utilice para discriminar a los estudiantes o para tomar decisiones importantes (como las
decisiones de admisión) de manera injusta o sesgada.
En segundo lugar, la IA puede ser utilizada para mejorar la eficiencia de la educación.
Por ejemplo, las herramientas de IA pueden ser utilizadas para automatizar tareas
administrativas, como la gestión de calificaciones y la planificación de horarios, lo que
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puede liberar tiempo para que los profesores se centren en la enseñanza. Sin embargo,
también es importante asegurarse de que la automatización no conduzca a una reducción
en la calidad de la educación o en la atención que se presta a los estudiantes.
En tercer lugar, la IA puede ser utilizada para identificar patrones en el desempeño de
los estudiantes y para predecir su éxito futuro. Esto puede ser útil para proporcionar
intervenciones tempranas y apoyo adicional a los estudiantes que puedan estar luchando.
Sin embargo, también es importante asegurarse de que los datos utilizados para estos
análisis sean precisos y estén protegidos adecuadamente para garantizar la privacidad de
los estudiantes.
Conclusiones
Revisado la teoría y opinión de autores entendidos en el tema, se estableció que la
inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta cada vez más valiosa en
los procesos de investigación, con notables beneficios para científicos e investigadores.
Una de las ventajas más importantes de la IA es su capacidad para procesar grandes
cantidades de datos a un coste menor que los métodos tradicionales. El abaratamiento del
procesamiento y la disponibilidad de datos han contribuido al avance de la IA en los
procesos de investigación, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios para el análisis
e interpretación de los datos.
Basado en la metodología utilizada, se llegó a establecer algunos resultados
importantes, entre ellos se identificó el poco uso de la IA pese a que ésta ha logrado
grandes avances en los procesos de investigación. Existe una discusión entre la ética sobre
la utilización de la IA, los docentes aún no se han familiarizado por completo con esta
tecnología y se nota cierto temor al querer usarlo, por lo que, la mayoría desearía que se
creen normas o regulaciones sobre su uso, lo cual estaría correcto aplicado en ciertos
campos o bajo ciertos criterios, ya que, si se integran en procesos académicos o
investigativos, podría ser de gran aporte y contribución.
Según lo discutido después de los resultados, se puede mencionar que esta tecnología
puede analizar grandes cantidades de datos complejos, identificar patrones y correlaciones
e incluso predecir resultados. Los investigadores pueden utilizar la IA para explorar
nuevas hipótesis, generar conocimientos novedosos y hacer mejores predicciones basadas
en el análisis de datos. Los beneficios potenciales de la IA en la investigación son
numerosos y diversos, desde ayudar a los científicos a detectar patrones en grandes
conjuntos de datos hasta mejorar la precisión de los datos médicos, diagnóstico y
tratamiento. La IA está preparada para revolucionar la forma en que se realizan las
investigaciones, ofreciendo nuevas oportunidades de descubrimiento e innovación en una
amplia gama de campos.
Referencias
Beléndez, A. (2 de octubre de 2023). La última década y el futuro del impacto de la IA en
la sociedad. Obtenido de Bbvaopenmind.com: https://www.bbvaopenmind.com/
Biblioteca Digital CCB. (22 de septiembre de 2023). Inteligencia artificial en el ámbito
universitario. Obtenido de https://bibliotecadigital.ccb.org.co/home
Cortés, M., & Iglesias, M. (2004). Generalidades sobre Metodología de la Investigación.
Obtenido de
https://www.unacar.mx/contenido/gaceta/ediciones/metodologia_investigacion.pd
f
Espíritu Emprendedor TES 2024, Vol 8, No. 1 enero a marzo 19-34
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33
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
Revista Trimestral del Instituto Superior Universitario Espíritu Santo
DataScientest. (23 de septiembre de 2023). Inteligencia artificial: definición, historia, usos,
peligros. Obtenido de https://datascientest.com/es/inteligencia-artificial-definicion
Flores, V. (31 de agosto de 2023). Consejos y tecnología para controlar el uso de la IA
Generativa en la educación en línea. Obtenido de Proctorizer.com:
https://proctorizer.com/consejos-y-tecnologia-para-controlar-el-uso-de-la-ia-
generativa-en-la-educacion-en-linea/
Google Cloud. (22 de septiembre de 2023). ¿Qué es la inteligencia artificial o IA? Obtenido
de https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=es-419
Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la Investigación.
México: Mc Graw Hill. Obtenido de https://www.icmujeres.gob.mx/wp-
content/uploads/2020/05/Sampieri.Met.Inv.pdf
Hernández, Y., & et.al. (diciembre de 2017). Which of these two alternatives is the correct
way to say Chi-square in Spanish? Chi cuadrado o Ji cuadrado? Revista Científica
Villa Clara. Obtenido de
https://medicentro.sld.cu/index.php/medicentro/article/view/2500/2073
ISDI. (30 de septiembre de 2023). Los desafíos éticos de la inteligencia artificial. Obtenido
de Reasonwhy.es: https://www.reasonwhy.es/actualidad/perfiles-mas-
demandados-mapa-profesiones-digitales-2023
Juca, F. (marzo de 2023). The impact of artificial intelligence on academic work and
research papers. Revista Científica Multidisciplinaria de la Universidad
Metropolitana de Ecuador, VI(1). Obtenido de
https://remca.umet.edu.ec/index.php/REMCA/article/download/656/662
López, R. (3 de octubre de 2023). El futuro de la IA: hacia inteligencias artificiales
realmente inteligentes. Obtenido de https://www.bbvaopenmind.com/articulos/el-
futuro-de-la-ia-hacia-inteligencias-artificiales-realmente-inteligentes/
Nexusintegra.io. (30 de septiembre de 2023). Inteligencia Artificial (IA): Ventajas y
Desventajas de su Uso. Obtenido de https://nexusintegra.io/
Ning, C. (20 de abril de 2021). A Review of Artificial Intelligence (AI) in Education from
2010 to 2020. Hindawi. Complexity. Obtenido de
https://www.hindawi.com/journals/complexity/2021/8812542/
Open Mind BBVA. (2 de octubre de 2023). Retos e implicaciones éticas de la Inteligencia
artificial. Obtenido de https://www.bbvaopenmind.com/tecnologia/inteligencia-
artificial/retos-e-implicaciones-eticas-la-inteligencia-artifical/
Rodrigo, M., Noburu, A., & Vania, C. (Julio de 2022). Inteligencia artificial en la
educación. Pósteres y resultados de última hora, talleres y tutoriales, itinerarios de
industria e innovación, consorcio de profesionales y doctorados. Actas de congreso
- 23.ª Conferencia Internacional. Obtenido de
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-11647-6
Sánchez, D. (2019). Una aproximación a la didáctica de la ortografía en la clase de ELE.
Sistema de Información Científica. Obtenido de
https://www.redalyc.org/pdf/921/92117174011.pdf
Santamaría, F. (22 de mayo de 2023). Divagaciones de la IA generativa y la escritura
académica. . Obtenido de https://fsanta.medium.com/:
Espíritu Emprendedor TES 2024, Vol 8, No. 1 enero a marzo 19-34
Artículo Científico
Indexada Latindex Catálogo 2.0
ISSN 2602-8093
DOI: 10.33970/eetes.v8.n1.2024.369
34
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
Revista Trimestral del Instituto Superior Universitario Espíritu Santo
https://fsanta.medium.com/divagaciones-de-la-ia-generativa-y-la-escritura-
acad%C3%A9mica-aa66138422ed
Smodin.io. (6 de octubre de 2023). Texto generado por inteligencia artificial para discución
de resultados. (F. Acosta, Editor)
Stone, P., Brooks, R., Brynjolfsson, E., Calo, R., Etzioni, O., Hager, G., & Teller, A. (2016).
Artificial Intelligence and Life in 2030. One Hundred Year Study on Artificial
Intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel. Stanford University, Stanford,
CA. Obtenido de
https://ai100.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj18871/files/media/file/ai100report100
32016fnl_singles.pdf
UNESCO. (22 de septiembre de 2023). La Inteligencia Artificial en la Educación. Obtenido
de es.unesco.org/themes/tic-educacion/inteligencia-artificial
Woodruff, K., Hutson, J., & Arnone, K. (7 de agosto de 2023). Perceptions and Barriers to
Adopting Artificial Intelligence in K-12 Education: A Survey of Educators in Fifty
States. Revistas IntechOpen. doi:10.5772/intechopen.1002741
Zhang, K., & Begum, A. (2021). AI technologies for education: Recent research & future
directions. Computadoras y Educación: Inteligencia Artificial, II.
doi:https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100025
