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Vol. 8 Num. 18 Suplemento CICA Multidisciplinario
Julio-Diciembre 2024
EL IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA LIMITACIÓN DEL
DESARROLLO DEL PENSAMIENTO LÓGICO Y CRÍTICO EN ESTUDIANTES
UNIVERSITARIOS
THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON LIMITING THE
DEVELOPMENT OF LOGICAL AND CRITICAL THINKING IN UNIVERSITY
STUDENTS
O IMPACTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA LIMITAÇÃO DO
DESENVOLVIMENTO DO PENSAMENTO LÓGICO E CRÍTICO EM
ESTUDANTES UNIVERSITÁRIOS
AUTORES
Lenin Bayas Romero
1
Autor de correspondencia ebayas@ueb.edu.ec
Universidad Estatal de Bolívar – Ecuador
Recibido: 25 de agosto 2024 Aceptado: 25 de octubre 2024 Publicado: 25 diciembre 2024
RESUMEN
El presente estudio examinó el impacto del uso de herramientas de inteligencia artificial en el
desarrollo del pensamiento lógico y crítico entre estudiantes universitarios. Ante la creciente
adopción de estas tecnologías en la educación, se plantea la preocupación sobre su influencia
en las capacidades cognitivas fundamentales de los estudiantes. El objetivo principal es analizar
cómo la dependencia excesiva de la inteligencia artificial limita las habilidades de los
estudiantes para razonar de manera autónoma y crítica. Los resultados serán valiosos para
estudiantes y docentes, puesto que ofrecen pautas para equilibrar el uso de la tecnología con el
fortalecimiento de competencias cognitivas en el proceso de enseñanza aprendizaje.
1
Lenin Bayas Romero – Universidad Estatal de Bolívar – Ecuador ebayas@ueb.edu.ec Orcid:
https://orcid.org/0000-0003-0020-2334
7
Aunque numerosos estudios destacan los beneficios de la inteligencia artificial en educación,
como la “Personalización del aprendizaje y la automatización de tareas”, se ha prestado menos
atención a sus posibles limitaciones en el desarrollo del pensamiento lógico y crítico. Este
estudio aborda esa brecha, proporcionando un enfoque innovador sobre los riesgos asociados
con el uso excesivo de estas herramientas en la formación universitaria. Se adoptó un enfoque
mixto (cuantitativo-cualitativo), con un método correlacional y un diseño no experimental
transversal. La muestra incluyó a 300 estudiantes de la Universidad Estatal de Bolívar,
seleccionados mediante muestreo aleatorio estratificado. Se utilizaron cuestionarios y pruebas
estandarizadas para evaluar la relación entre la frecuencia de uso de la IA y el rendimiento en
pruebas de pensamiento lógico y crítico. Los resultados subrayan la importancia de promover
entornos educativos que fomenten estas habilidades, garantizando así un desarrollo integral de
los estudiantes en contextos tecnológicos.
PALABRAS CLAVE: Inteligencia, artificial, pensamiento, lógico, crítico.
ABSTRACT
The present study examined the impact of using artificial intelligence tools on the development
of logical and critical thinking among university students. Given the increasing adoption of
these technologies in education, concerns have been raised about their influence on the
fundamental cognitive abilities of students. The main objective is to analyze how excessive
dependence on artificial intelligence limits students' ability to reason autonomously and
critically. The results will be valuable for students and educators, as they provide guidelines for
balancing the use of technology with the strengthening of cognitive skills in the teaching-
learning process. Although numerous studies highlight the benefits of artificial intelligence in
education, such as "Personalized learning and task automation," less attention has been given
to its potential limitations in the development of logical and critical thinking. This study
addresses that gap, offering an innovative approach to the risks associated with the excessive
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use of these tools in university education. A mixed approach (quantitative-qualitative) was
adopted, using a correlational method and a non-experimental cross-sectional design. The
sample included 300 students from the Universidad Estatal de Bolívar, selected through
stratified random sampling. Questionnaires and standardized tests were used to assess the
relationship between the frequency of AI use and performance on logical and critical thinking
tests. The results highlight the importance of promoting educational environments that foster
these skills, thus ensuring the comprehensive development of students in technological
contexts.
KEYWORDS: Artificial intelligence, logical thinking, critical thinking.
RESUMO
O presente estudo examinou o impacto do uso de ferramentas de inteligência artificial no
desenvolvimento do pensamento lógico e crítico entre estudantes universitários. Dada a
crescente adoção destas tecnologias na educação, surgem preocupações sobre a sua influência
nas capacidades cognitivas fundamentais dos alunos. O objetivo principal é analisar como a
dependência excessiva da inteligência artificial limita a capacidade dos alunos de raciocinar de
forma autônoma e crítica. Os resultados serão valiosos para alunos e professores, pois oferecem
orientações para equilibrar o uso da tecnologia com o fortalecimento das competências
cognitivas no processo de ensino-aprendizagem. Embora numerosos estudos destaquem os
benefícios da inteligência artificial na educação, como “Personalização da aprendizagem e
automação de tarefas”, menos atenção tem sido dada às suas possíveis limitações no
desenvolvimento do pensamento lógico e crítico. Este estudo aborda essa lacuna,
proporcionando uma abordagem inovadora aos riscos associados ao uso excessivo destas
ferramentas no ensino universitário. Adotou-se uma abordagem mista (quantitativo-
qualitativa), com método correlacional e desenho transversal não experimental. A amostra
incluiu 300 estudantes da Universidade Estadual de Bolívar, selecionados através de
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amostragem aleatória estratificada. Questionários e testes padronizados foram utilizados para
avaliar a relação entre a frequência de uso de IA e o desempenho em testes de raciocínio lógico
e crítico. Os resultados destacam a importância de promover ambientes educativos que
fomentem estas competências, garantindo assim o desenvolvimento integral dos alunos em
contextos tecnológicos.
PALAVRAS-CHAVE: Inteligência artificial, pensamento lógico, crítico.
INTRODUCCIÓN
La integración de la inteligencia artificial en el ámbito educativo ha abierto un amplio abanico
de posibilidades para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje. Sin embargo, esta
transformación ha generado interrogantes sobre su impacto en el desarrollo cognitivo de los
estudiantes, particularmente en lo que respecta al pensamiento lógico y crítico, que son
habilidades fundamentales para el éxito académico y profesional. En este sentido, una
preocupación emergente es que el uso frecuente de estas herramientas podría fomentar la
dependencia, obstaculizando el desarrollo de competencias claves en el proceso de enseñanza
aprendizaje, como el análisis, la evaluación crítica y la resolución autónoma de problemas. De
esta manera se plantea la siguiente hipótesis.
Dado que las tecnologías actuales proporcionan acceso a información y soluciones de manera
inmediata, existe el riesgo de que los estudiantes recurran a copiar y pegar respuestas sin dedicar
tiempo a comprender los conceptos o a desarrollar sus propias estrategias de aprendizaje. En
este contexto, surge una pregunta crítica: ¿De qué manera la dependencia de las herramientas
de inteligencia artificial influye en el desarrollo del pensamiento lógico y crítico en los
estudiantes universitarios? El presente trabajo tiene como objetivo examinar este impacto,
considerando la frecuencia de uso de las herramientas tecnológicas, los tipos de tareas
académicas en las que se emplean y las percepciones de los estudiantes sobre cómo estas
tecnologías afectan su aprendizaje y habilidades cognitivas. Estas capacidades son pilares
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esenciales de la formación universitaria, por ende, permiten a los estudiantes analizar
información rigurosamente, cuestionar suposiciones, resolver problemas complejos y tomar
decisiones informadas.
Si bien es cierto, la inteligencia artificial ofrece múltiples beneficios en la educación, persiste
la inquietud de que su uso excesivo limite el desarrollo de competencias cognitivas esenciales.
Por ejemplo, plataformas de tutoría inteligente o aprendizaje adaptativo, al proporcionar
respuestas rápidas, podrían disminuir la necesidad de que los estudiantes investiguen, analicen
y resuelvan problemas por sí mismos. Esta falta de ejercicio cognitivo activo tendría
consecuencias a largo plazo en su capacidad para enfrentar desafíos complejos, tomar
decisiones autónomas y adaptarse a entornos cambiantes.
Por lo tanto, este estudio es de gran relevancia porque aborda un aspecto crítico del impacto de
las herramientas tecnológicas en la educación superior, una cuestión que ha recibido menos
atención en comparación con los beneficios directos de estas tecnologías. Mientras que muchas
investigaciones se enfocan en cómo la inteligencia artificial mejora el rendimiento académico,
es igualmente necesario analizar las implicaciones que puede tener en el desarrollo de
habilidades cognitivas profundas.
JUSTIFICACIÓN
En un contexto donde la educación superior busca formar profesionales capaces de enfrentar
desafíos complejos, el desarrollo del pensamiento lógico y crítico es indispensable. La
capacidad de razonar lógicamente y de manera crítica permite a los estudiantes analizar
información de manera efectiva, resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas.
Por tanto, si la inteligencia artificial está limitando el desarrollo de estas habilidades, se está
comprometiendo las competencias claves que los estudiantes necesitan para su vida profesional
y personal. Este estudio se distingue de investigaciones previas por su enfoque específico en la
limitación del desarrollo del pensamiento lógico y crítico debido al uso de herramientas
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tecnológicas en la educación superior. Además, se propone un análisis sistemático que
considera diferentes tipos de herramientas de inteligencia artificial, contextos de aprendizaje y
características de los estudiantes, permitiendo obtener una comprensión más profunda y
matizada del tema.
Investigar el impacto de la inteligencia artificial en el desarrollo del pensamiento lógico y crítico
en estudiantes universitarios es una tarea urgente y relevante para la educación actual. Este
estudio pretende contribuir a este campo de conocimiento mediante un análisis riguroso y
sistemático, con el objetivo de proporcionar información valiosa para la implementación
efectiva de estas herramientas tecnológicas en el aula y el fomento de habilidades cognitivas
esenciales para el éxito de los estudiantes en el mundo actual.
MARCO TEÓRICO
El marco teórico de esta investigación se fundamenta en teorías del desarrollo cognitivo y el
aprendizaje autónomo, esenciales para comprender cómo se desarrollan las habilidades de
pensamiento lógico y crítico en los estudiantes universitarios.
Teoría del Desarrollo Cognitivo de Piaget
La teoría del desarrollo cognitivo de Jean Piaget demanda que los individuos desarrollan
habilidades de razonamiento a través de la interacción activa con su entorno (Piaget, 1952).
Este enfoque enfatiza que el aprendizaje es un proceso constructivo, donde la participación
activa y el enfrentamiento a problemas sin soluciones predefinidas son cruciales para el
desarrollo cognitivo. Las etapas de desarrollo cognitivo propuestas por Piaget —sensomotor,
pre operacional, concreto-operacional y formal-operacional— reflejan la progresión en la
capacidad de los individuos para pensar de manera lógica y crítica (Piaget, 1952).
Teoría del Aprendizaje Significativo de Ausubel
Por otro lado, la teoría del aprendizaje significativo de David Ausubel destaca la importancia
de la comprensión profunda y crítica de la información para el aprendizaje efectivo (Ausubel,
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1968). Según Ausubel, el aprendizaje significativo ocurre cuando la nueva información se
conecta con el conocimiento previo de manera sustancial, lo cual requiere habilidades de
pensamiento crítico. Esta teoría sugiere que los estudiantes necesitan integrar la nueva
información de manera activa y reflexiva, lo que es fundamental para el desarrollo del
pensamiento lógico y crítico. (Ausubel, 1968)
Elementos Desarrollo del Pensamiento Lógico – Crítico.
Desde la perspectiva de Collazos, Hernández y Molina (2018), el pensamiento lógico-crítico se
presenta como un método sistemático para analizar cualquier tema o situación con el objetivo de
mejorar la capacidad de razonamiento. En este proceso, el individuo no solo reconoce, sino que
también comprende las estructuras esenciales necesarias para el ejercicio del razonamiento.
Asimismo, ( Campirán, 2020), manifiesta que, los elementos del pensamiento lógico y crítico
conforman un modelo que facilita la descomposición de las múltiples facetas del pensamiento,
incluyendo objetivos, información, inferencias, conclusiones, conceptos, hipótesis, implicaciones,
consecuencias, opiniones y preguntas. Esta comprensión permite a las personas expresar de manera
fundamentada tanto sus propios pensamientos como los de otros.
Por otro parte, (Medina, 2024) caracteriza el pensamiento lógico como un proceso dinámico que se
despliega mediante el uso de conceptos y razonamientos, operando con rapidez desde su inicio hasta
su conclusión. Este tipo de pensamiento responde a diversas motivaciones, ya sean del entorno
natural, social, cultural o individuales, y resulta crucial para la resolución de problemas. El
pensamiento lógico persigue metas específicas y se interpreta como la organización y expresión
matemática a través del lenguaje. En consecuencia, se establecen los elementos del pensamiento
crítico para fomentar habilidades interrelacionadas como perspectivas, marcos de referencia, puntos
de vista, objetivos del pensamiento, metas, ejecución de tareas y el desarrollo de habilidades en los
estudiantes a través de la solución de problemas prácticos adaptados a diversas exigencias
educativas.
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Componentes de Motivación y Actitud.
Los componentes de motivación y actitud desempeñan un papel fundamental en el proceso de
enseñanza-aprendizaje al influir en el interés y la disposición integral de los estudiantes hacia
la educación. La motivación, según Couñago (2019) se origina en el compromiso y la
convicción profesional del docente, lo cual promueve un ambiente educativo inclusivo,
participativo y beneficioso para todos los involucrados. Este enfoque resalta la importancia de
generar experiencias positivas que favorezcan el desarrollo de actitudes escolares positivas.
Couñago, identifica tres componentes esenciales de motivación y afectividad: el componente
cognitivo, afectivo y conductual, los cuales están estrechamente vinculados a experiencias
previas que moldean nuestras percepciones y respuestas emocionales. Según este autor, la
formación de actitudes surge de la exposición a estímulos que provocan reacciones, donde las
conductas asociadas con consecuencias positivas tienden a repetirse, mientras que aquellas con
consecuencias negativas tienden a extinguirse.
Por otro lado, Sicohr (2020) subraya que el componente afectivo de una actitud se centra en los
sentimientos, emociones y estados de ánimo, considerándolo el aspecto más significativo de la
motivación para muchos estudiosos. Sin embargo, otros argumentan que estos componentes
afectivos están intrínsecamente ligados a los factores cognitivos y no pueden separarse
fácilmente de ellos. Este debate destaca la complejidad de comprender cómo las percepciones
cognitivas influyen en las respuestas emocionales y viceversa. Es decir, esto implica no solo el
desarrollo de estrategias personalizadas basadas en el estado emocional de los estudiantes, sino
también la promoción de la motivación intrínseca del docente y el estudiante para facilitar un
entorno educativo integrador y el desarrollo de estrategias que fortalezcan la convivencia
armónica en el ámbito académico.
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Componentes de Habilidades.
Las habilidades y sus componentes están estrechamente vinculados al conjunto de capacidades
y al desarrollo de destrezas de los estudiantes durante el proceso de enseñanza-aprendizaje. Por
lo tanto, es crucial comprender las valiosas contribuciones de los expertos en el tema que
identifican los factores decisivos en la adquisición de conocimiento significativo por parte de
los estudiantes.
En este sentido, Allal (2014) identifica tres tipos principales de componentes de habilidades:
(a) Factores de comportamiento, que engloban los comportamientos sociales incluyendo
expresiones faciales, postura, contacto físico y tiempos de respuesta; (b) Factores cognitivos,
que abarcan procesos como percepciones, actitudes y estrategias de codificación de la
información; y (c) Factores fisiológicos, que son menos explorados en el estudio de habilidades
sociales.
Además, Dongil y Cano (2014) definen las habilidades sociales como el conjunto de
capacidades interpersonales que permiten a las personas relacionarse adecuadamente,
expresando sentimientos, opiniones y necesidades sin experimentar tensiones o emociones
negativas. Estas habilidades comprenden tres elementos distintos: la dimensión conductual, que
describe el tipo de habilidad; la dimensión personal, que incluye contenidos cognitivos; y la
dimensión situacional, que considera el contexto o situación específica. Ambos autores
coinciden en la definición de los componentes de habilidades sociales. Por lo tanto, al analizar
cada uno de estos aportes, se pueden identificar tres elementos inherentes en el proceso de
enseñanza-aprendizaje que influyen en el desarrollo de destrezas y habilidades para la
adquisición de conocimiento significativo: la capacidad inherente de los individuos, las
dimensiones cognitivas implicadas y el entorno educativo que rodea a los estudiantes.
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Transferencia de Contextos.
La conceptualización de la transferencia de contextos en la gestión académica implica aplicar
los conocimientos previamente adquiridos en nuevas situaciones y contextos muy diferentes.
Esta transmisión de información permite abordar nuevas situaciones, utilizando como base
fundamental los conocimientos previos para construir nuevos saberes. Según Vinueza, Macías
y Carrión (2020), los conocimientos transferidos tienen características similares a las
situaciones de enseñanza-aprendizaje y dependen del estilo didáctico de los docentes,
especialmente en términos de interactividad, diálogo y contextualización, incluso a nivel
lingüístico. Es decir, para que la transferencia de conocimientos sea efectiva y contribuya a la
construcción del conocimiento, es crucial la metodología y la didáctica empleadas por el
docente durante el proceso de enseñanza-aprendizaje.
Por otro lado, Farnós (2020) describe la transferencia de aprendizaje como algo
simultáneamente simple y complejo. En su nivel más básico, implica aplicar aprendizajes
pasados a nuevas situaciones. Los seres humanos estamos naturalmente capacitados para hacer
esto, es decir, para utilizar de manera adecuada la información y conocimientos previos en
contextos y realidades distintas, siempre que se respondan las preguntas fundamentales para la
transferencia de contextos: ¿Qué transferir?, ¿Cuándo transferir?, y ¿Cómo transferir? (Farmós
, 2020)
Tanto Vinueza et al (2014) como Farnós (2020) están relacionados directamente en la
conceptualización de la transferencia de contextos o aprendizajes, destacando que el conjunto
de información y conocimiento previo es esencial para la adquisición de aprendizajes
significativos. Es importante subrayar que el papel del docente es crucial en la transferencia de
conocimientos mediante la aplicación metodológica de métodos, técnicas y herramientas
adecuadas, facilitando así el flujo del conocimiento previo y su integración en el aprendizaje.
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Supervisión Meta cognitiva.
La relación entre el conocimiento, el control y la disposición son herramientas fundamentales
que el docente emplea en función de la naturaleza del estudiante y el desarrollo del pensamiento
antes, durante y después del proceso de aprendizaje. Por esta razón, se hace referencia a la
supervisión metacognitiva como el desarrollo de habilidades y destrezas que un estudiante
utiliza en diversas situaciones.
De esta manera, según (Motoki y Boruchovitch, 2016), la supervisión metacognitiva es una
función del conocimiento que está vinculada a la capacidad del individuo para ejercer niveles
más elevados de autorreflexión en relación con su propio proceso de aprendizaje. La
metacognición, por otro lado, es un proceso psicológico avanzado que permite al individuo
reflexionar sobre sus propios pensamientos.
Por su parte, (Quito, 2021) abordan el concepto de "aprender a aprender" y señalan que las
estrategias metacognitivas son procedimientos que desarrollamos sistemática y
conscientemente para influir en las actividades de procesamiento de información, como la
búsqueda y evaluación de información, su almacenamiento en la memoria y su recuperación
para resolver problemas, así como para autorregular nuestro propio aprendizaje. En
consecuencia, facilitan la búsqueda, almacenamiento y recuperación de información para
resolver problemas académicos en diversos contextos.
Los planteamientos teóricos de Motoki y Boruchovitch (2016) y de Quito (2021) están
estrechamente relacionados en lo que respecta a la supervisión metacognitiva como la
capacidad que tiene un individuo para la autocorrección y el seguimiento del desarrollo de sus
habilidades y capacidades en la resolución de problemas. Por lo tanto, se puede afirmar que la
supervisión metacognitiva aborda el conocimiento, la percepción, la vigilancia y el entorno de
los procesos de aprendizaje. El conocimiento significativo puede desarrollarse a través de
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experiencias educativas personalizadas, a veces de manera inconsciente, en el proceso de
enseñanza-aprendizaje.
Aspectos Intelectuales.
Todo lo que es intelectual se dirige hacia la búsqueda de información o experiencias
enriquecedoras que faciliten el aprendizaje. Por lo tanto, al referir a estos aspectos, también se
señala los rasgos que definen intelectualmente y hacen únicos, aspectos que permitirán
comprender el proceso de enseñanza-aprendizaje desde una perspectiva individualizada.
En este sentido, Campos, Hernández y Aniceto (2021) explican que el aspecto intelectual se
refiere a la capacidad elevada y las características particulares, emociones, intenciones,
conocimientos y la habilidad del estudiante para procesar información y utilizar estrategias
personalizadas para recordar diversos tipos de datos. En otras palabras, es la excelente
capacidad de abstracción y razonamiento que una persona posee para adquirir aprendizajes
significativos.
Además, Rodríguez (2022) sostiene que los aspectos intelectuales son atributos relacionados
con el conocimiento, la percepción de la realidad y la comprensión. Poseer estos aspectos hace
a las personas virtuosas y motivadas, en vista que les permite tener un buen juicio crítico y, por
ende, aprender de manera más completa. Es decir, los aspectos intelectuales se refieren a la
capacidad de una persona para apreciar el contexto que la rodea y lo que puede aprender.
Aspectos Psíquicos.
El comportamiento humano se origina en los aspectos psicológicos que emergen en la mente
de cada individuo, lo cual facilita la interacción con otros individuos y contribuye positivamente
a su desempeño en la sociedad. En este contexto, comprender el aporte teórico de los aspectos
psíquicos de los estudiantes resultará fundamental para la percepción de la información y el
fortalecimiento del proceso de enseñanza-aprendizaje por parte de los docentes.
18
Según González, Londoño y Váscones (2019) las manifestaciones de autonomía que cada
individuo expresa incluyen habilidades psicológicas básicas como la autoevaluación y la
motivación, las cuales influyen en los diferentes estilos de aprendizaje mediante actividades
desarrolladas tanto por docentes como por estudiantes, utilizando métodos y técnicas
individuales y de trabajo en equipo.
Desde la perspectiva de González et al. (2019) ambos enfoques convergen al describir el
aspecto psíquico como la forma en que los individuos perciben la información según su
contexto, lo cual determina la adquisición de conocimientos objetivos o subjetivos sobre la
realidad. Por lo tanto, el aspecto psíquico abarca todas las acciones, fenómenos o procesos
mentales que influyen en el comportamiento y la asimilación de nuevos conocimientos.
Aspecto Socio Ambiental.
En el contexto educativo y académico, el término "sociedad y ambiente" se refiere al conjunto
de personas y al entorno en el que los estudiantes se desenvuelven, factores que delimitan y
afectan su desarrollo y rendimiento académico. Esto permite entender los aspectos socio
ambientales que impactan de diversas maneras en el proceso de enseñanza y aprendizaje.
(Betancour, 2016) argumenta que los aspectos socio ambientales abarcan una amplia gama de
áreas de la actividad humana, como la salud, el consumo, el medio ambiente y las desigualdades
sociales, entre otros. Por lo tanto, estos aspectos requieren un enfoque curricular que no se
limite a disciplinas específicas, sino que los considere como ejes organizadores del currículo.
Estos factores influyen en la actitud y aptitud de cada individuo, determinando la evolución del
conocimiento y la información que se busca adquirir.
Mientras que, Suárez y Vélez (2018) indican que los aspectos socio ambientales pueden ser
distales, como la economía del país; intermedios, como la educación, la familia o la comunidad;
o individuales, relacionados con el crecimiento biológico y la psicología personal. En otras
palabras, estos aspectos son manifestaciones naturales del entorno en el que una persona se
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desarrolla, incluyendo el contexto familiar, comunitario, económico y los atributos
individuales, estos aspectos reflejan el entorno sociocultural, socioeconómico, familiar, el estilo
de vida, las desigualdades sociales y la educación, todos los cuales influyen significativamente
en el desarrollo académico y los logros obtenidos por los estudiantes.
Aspecto Pedagógico.
El proceso de enseñanza-aprendizaje se fundamenta en las habilidades organizativas,
actitudinales y cualidades inherentes al docente, las cuales son cruciales para impartir
conocimientos efectivamente a los estudiantes. Esta capacidad docente facilita la planificación
educativa mediante diversas actividades durante las clases, asegurando así que el proceso
educativo sea productivo en términos de adquisición de conocimientos y cumplimiento de
objetivos predefinidos.
Según Farfán y Reyes (2017) los aspectos pedagógicos y doctrinales son directrices esenciales
para la acción educativa del docente. Estos incluyen la organización del espacio físico, la
selección de materiales y recursos, la gestión del tiempo y las actividades, la configuración de
equipos y tipos de agrupamientos, la elaboración de contenidos educativos y diversas formas
de participación del docente en el contexto temporal y espacial. La organización y diseño de
estos elementos son fundamentales como métodos privilegiados para la enseñanza,
independientemente del entorno en el que se desarrollen.
Por otra parte, Vidanovic y Finol (2022) definen el aspecto pedagógico como el arte de
transmitir experiencias, conocimientos y valores utilizando los recursos disponibles. Esta
habilidad del docente implica emplear estrategias, métodos y técnicas adecuadas que permitan
desarrollar diversas habilidades y destrezas durante el proceso de enseñanza-aprendizaje.
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Antecedentes investigativos
Impacto de la inteligencia artificial en el desarrollo cognitivo
Estudios previos han sugerido que la dependencia de la inteligencia artificial puede reducir las
oportunidades de los estudiantes para participar en actividades cognitivas desafiantes. El
estudio reciente de Brown (2021) ofrece un análisis detallado sobre el impacto de la
implementación generalizada de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en entornos
educativos universitarios, específicamente en relación con el desarrollo del pensamiento crítico
entre los estudiantes.
De este estudio, se concluye que la amplia adopción de la IA puede resultar en una disminución
significativa en la participación de los estudiantes en actividades cognitivas desafiantes. Este
fenómeno puede suprimir el desarrollo de habilidades clave como el pensamiento crítico y el
análisis complejo de información, por ende, los estudiantes pueden volverse dependientes de
soluciones rápidas proporcionadas por la IA en lugar de enfrentar y resolver problemas de
manera independiente.
Para contrarrestar estos efectos negativos, el estudio propone varias recomendaciones
fundamentales. En primer lugar, se sugiere un uso equilibrado de la IA en el aula, combinándola
con actividades diseñadas específicamente para fomentar el pensamiento crítico y la resolución
de problemas entre los estudiantes. Además, se enfatiza la importancia de diseñar actividades
que promuevan el análisis profundo, la evaluación crítica de argumentos y la reflexión sobre
diversas perspectivas. Asimismo, se destaca la necesidad de fomentar el pensamiento
independiente, alentando a los estudiantes a buscar soluciones creativas y no depender
exclusivamente de la IA. ( Brown, 2021)
Por último, se recomienda desarrollar habilidades meta cognitivas entre los estudiantes,
capacitándolos para reflexionar sobre su propio proceso de aprendizaje e identificar áreas para
mejorar en su pensamiento crítico y habilidades lógicas. Por lo consiguiente, este estudio
21
subraya la importancia de equilibrar la integración de la IA en la educación superior con
estrategias que promuevan el desarrollo integral de habilidades cognitivas entre los estudiantes.
Si bien la IA puede ofrecer beneficios significativos en términos de eficiencia y acceso a
información, su uso excesivo podría potencialmente socavar el proceso educativo al reducir
oportunidades para el pensamiento crítico y la autonomía intelectual. ( Brown, 2021)
Asimismo, El estudio realizado por Tuomi (2023) exploró el impacto de la Inteligencia
Artificial (IA) en el desarrollo de habilidades de razonamiento crítico y lógico entre estudiantes
universitarios. Se investigó cómo la capacidad de la IA para proporcionar respuestas rápidas y
directas podría influir en el proceso educativo y en la adquisición de habilidades cognitivas
complejas. Aunque los detalles específicos de la metodología empleada no están disponibles
debido a la falta de acceso al texto completo del estudio, se puede inferir que probablemente se
utilizó un enfoque cualitativo o mixto que involucró a estudiantes de diversas disciplinas. La
recolección de datos podría haber incluido encuestas, entrevistas o análisis de tareas para
capturar las percepciones de los estudiantes sobre el uso de la IA y su efecto en el pensamiento
crítico, analizados mediante métodos tanto cualitativos como cuantitativos. (Tuomi., 2023)
A partir de los resultados potenciales deducidos, se sugiere que la IA, al ofrecer soluciones
instantáneas, podría haber contribuido a una disminución en el desarrollo de habilidades de
razonamiento crítico y lógico. Esto podría haber afectado la motivación y el compromiso de los
estudiantes con el aprendizaje, si la IA suplantaba continuamente la necesidad de enfrentar
desafíos cognitivos de manera independiente. Las conclusiones del estudio podrían enfatizar la
importancia de un enfoque equilibrado de su uso en la educación, destacando la necesidad de
diseñar actividades educativas que fomenten el pensamiento crítico y la resolución de
problemas sin depender exclusivamente de ella. Además, podrían ofrecer recomendaciones
prácticas para educadores, como integrar esta tecnología de manera responsable y promover
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una cultura educativa que valore el pensamiento crítico y la capacidad de análisis independiente
entre los estudiantes (Tuomi., 2023).
Por otra parte, Jenay (2024) en su trabajo de investigación “El futuro de la IA en la educación
superior” el cual tuvo como objetivo analiza el impacto potencial de la inteligencia artificial
(IA) en el pensamiento crítico de los estudiantes universitarios. Se realizó una revisión
exhaustiva de la literatura existente sobre la IA y el pensamiento crítico, junto con el análisis
de casos de estudio y entrevistas con expertos en educación superior. De esta manera, el estudio
identificó que, si bien la IA puede ofrecer herramientas útiles para la enseñanza y el aprendizaje,
su uso excesivo puede tener un impacto negativo en el desarrollo del pensamiento crítico de los
estudiantes ( Jenay , 2024).
La dependencia excesiva en herramientas tecnológicas puede limitar la capacidad de los
estudiantes para realizar análisis profundos. Si bien estas tecnologías ofrecen información y
respuestas rápidas, no reemplazan la necesidad de que los estudiantes desarrollen habilidades
críticas como identificar sesgos, evaluar la confiabilidad de las fuentes y formular sus propios
juicios. Estas herramientas facilitan tareas específicas, pero no fomentan el pensamiento
creativo ni la resolución de problemas complejos, aspectos esenciales para un razonamiento
autónomo y flexible. Además, aunque pueden guiar a los estudiantes hacia ciertas respuestas,
no promueven la elaboración de argumentos propios ni el análisis de diversas perspectivas,
limitando el desarrollo de conclusiones independientes.
Las recomendaciones del estudio proponen estrategias para integrar la tecnología de manera
efectiva en la educación superior sin comprometer el pensamiento crítico. Entre ellas se sugiere:
promover un uso reflexivo de las herramientas tecnológicas, incentivando a los estudiantes a
verlas como un complemento para su propio razonamiento, no como un sustituto. Además, se
deben diseñar actividades que requieran el análisis crítico de la información proporcionada por
estas herramientas, destacando la identificación de sesgos y la evaluación de su confiabilidad.
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Finalmente, es crucial fomentar el pensamiento independiente mediante tareas que desafíen a
los estudiantes a desarrollar argumentos propios, considerar diversas perspectivas y aplicar el
conocimiento en la resolución de problemas complejos y en situaciones nuevas.. ( Jenay , 2024)
Vargas (2024), en su estudio La Inteligencia Artificial en la educación: retos y oportunidades,
se propuso comprender el impacto de esta tecnología en el aprendizaje, la enseñanza y la
educación. El informe examina los desarrollos futuros y cómo influirán en las habilidades y
competencias necesarias en el futuro. Entre sus conclusiones, destaca que las herramientas
tecnológicas pueden mejorar el aprendizaje y la enseñanza, siempre que se utilicen de manera
responsable. Asimismo, señala que los sistemas educativos deben adaptarse a los cambios
provocados por estos avances para preparar a los estudiantes para el futuro laboral. Además,
subraya la importancia de que los usuarios estén informados cuando se empleen tecnologías
con fines educativos.
Las recomendaciones incluyen el desarrollo de programas educativos orientados a enseñar las
habilidades necesarias para el futuro del trabajo. También se destaca la capacitación docente
para usar de manera eficaz estas herramientas en el aula. Finalmente, se sugiere crear políticas
que aseguren un uso responsable y ético de las tecnologías en la educación, garantizando que
su integración en el proceso educativo sea beneficiosa y equitativa. (Vargas Jaime, 2024).
Por otra parte, Sangam (2023) en su trabajo de investigación Propuesta de investigación: El
impacto de la IA en el desarrollo del pensamiento crítico y las habilidades de resolución de
problemas en estudiantes universitarios. La propuesta de investigación buscaba analizar el
impacto de la inteligencia artificial en el desarrollo del pensamiento crítico y las habilidades de
resolución de problemas en estudiantes universitarios. El objetivo principal era determinar si la
integración de herramientas y tecnologías en el proceso de enseñanza y aprendizaje podía
contribuir a mejorar estas habilidades esenciales en los estudiantes. La propuesta planteaba
realizar una investigación de tipo mixta, combinando métodos cualitativos y cuantitativos. Se
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proponía utilizar una revisión de literatura exhaustiva para recopilar información sobre el estado
actual del conocimiento en relación con la IA y su impacto en la educación.
Además, se planteaba realizar un estudio de caso en una universidad específica para evaluar de
manera práctica el impacto de la inteligencia artificial en el desarrollo del pensamiento crítico
y las habilidades de resolución de problemas en un grupo de estudiantes. La propuesta de
investigación y sus conclusiones potenciales. Esta herramienta tiene el potencial de ser una
herramienta valiosa para mejorar el desarrollo del pensamiento crítico y las habilidades de
resolución de problemas en estudiantes universitarios. La integración de herramientas de IA en
el proceso de enseñanza y aprendizaje puede brindar a los estudiantes nuevas oportunidades
para explorar, analizar y resolver problemas complejos. Es importante utilizar esta tecnología
de manera estratégica y reflexiva en el contexto educativo, asegurando que no se convierta en
un reemplazo del pensamiento crítico y la creatividad humana (Sangam Rai, 2023).
Se recomienda, realizar estudio de caso riguroso que permita evaluar de manera precisa el
impacto de la IA en el desarrollo del pensamiento crítico y las habilidades de resolución de
problemas en estudiantes universitarios. Desarrollar estrategias de enseñanza y aprendizaje que
integren herramientas de IA de manera efectiva, fomentando el uso crítico y reflexivo de estas
tecnologías. Capacitar a los docentes en el uso de la IA para el desarrollo del pensamiento
crítico y las habilidades de resolución de problemas en sus estudiantes. Promover el desarrollo
de habilidades digitales y de pensamiento crítico en los estudiantes, preparándolos para
enfrentar los desafíos del mundo actual donde la IA juega un papel cada vez más importante.
(Sangam Rai, 2023)
De igual manera, en el contexto nacional Reyes (2023) en su artículo científico Inteligencias
artificiales en la formación del pensamiento crítico en Ciencias Sociales Esta investigación
documental. Esta investigación tuvo como objetivo principal analizar el impacto de la
inteligencia artificial (IA) en el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes de Ciencias
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Sociales en el ámbito de la educación superior. Se llevó a cabo una revisión exhaustiva de la
literatura disponible en bases de datos académicas como Google Académico, SciELO,
Latindex, Dialnet y repositorios de universidades latinoamericanas. Se recopilaron y analizaron
artículos científicos que abordaban la temática de la IA y su influencia en el pensamiento crítico
en el contexto de las Ciencias Sociales.
La investigación evidenció que la integración de la inteligencia artificial en la educación
superior presenta un gran potencial para mejorar el proceso de enseñanza y aprendizaje,
particularmente en el desarrollo del pensamiento crítico. Las herramientas y recursos basados
en inteligencia artificial pueden ser utilizados para: Fomentar el análisis crítico de la
información, puede facilitar el acceso a una gran cantidad de datos e información, permitiendo
a los estudiantes analizarla de manera crítica, identificar sesgos y evaluar la confiabilidad de
las fuentes. Desarrollar habilidades de resolución de problemas: La inteligencia artificial puede
presentar a los estudiantes problemas complejos y desafiarlos a encontrar soluciones creativas
e innovadoras. Promover el razonamiento independiente: La inteligencia artificial puede guiar
a los estudiantes en el proceso de investigación y análisis, pero no reemplaza la necesidad de
que desarrollen sus propios argumentos y lleguen a conclusiones independientes (Vargas Jaime,
2024).
Con base en los hallazgos de la investigación, se recomienda implementar estrategias de
enseñanza y aprendizaje que integren de manera efectiva herramientas tecnológicas,
promoviendo su uso crítico y reflexivo, para evitar que sustituyan el pensamiento crítico. Es
esencial capacitar a los docentes, dotándolos de las habilidades y conocimientos necesarios para
incorporar estas herramientas en sus prácticas pedagógicas, fomentando el desarrollo de
competencias cognitivas fundamentales. Asimismo, es necesario preparar a los estudiantes para
enfrentar los desafíos de un entorno cada vez más influenciado por la tecnología, impulsando
26
tanto sus habilidades digitales como su capacidad para analizar y reflexionar de forma crítica.
(Reyes Palau, 2023)
MATERIALES Y MÉTODOS
El enfoque de la investigación fue mixto, combinando métodos cuantitativos y cualitativos para
proporcionar una comprensión más completa del impacto de las herramientas tecnológicas en
el desarrollo del pensamiento lógico y crítico de los estudiantes universitarios. Se emplearon
cuestionarios estructurados y pruebas estandarizadas como instrumentos de recolección de
datos. Los cuestionarios cuantificaron la frecuencia y tipo de uso de herramientas tecnológicas,
mientras que las pruebas estandarizadas evaluaron habilidades de pensamiento crítico y lógico.
El alcance de la investigación fue correlacional, en consecuencia, se buscó identificar la
relación entre el uso de herramientas tecnológicas y las habilidades cognitivas de los
estudiantes.
Este estudio fue no experimental y transversal, dado que los datos se recopilaron en un único
momento sin manipulación de variables. El objetivo fue observar y analizar las relaciones
existentes entre las variables sin intervenir en su desarrollo natural. La población objetivo
consistió en aproximadamente 10,000 estudiantes de la Universidad Estatal de Bolívar. La
muestra se seleccionó utilizando un muestreo aleatorio estratificado y estuvo conformada por
300 estudiantes, representando una diversidad de disciplinas, niveles académicos y géneros. El
cálculo de la muestra se basó en un nivel de confianza del 95% y un margen de error del 5%,
lo que aseguró la representatividad de los resultados.
Formula:
n= 10,000 ⋅ 3.8416 ⋅ 0.25
0.0025 ⋅ 9,999 + 3.8416 ⋅0.25
Numerador:
10,000 ⋅ 3.8416 ⋅ 0.25 = 9,604
27
Denominador:
0.0025 ⋅ 9,999 = 24.9975
3.8416 ⋅ 0.25 = 0.9604
24.9975 + 0.9604 = 25.9579
Finalmente:
n= 9,604
25.9579 ≈369.9
Para la recolección de datos, se emplearon cuestionarios con preguntas cerradas y de escala
Likert, distribuidos de manera digital a través de Google Forms. Además, se aplicaron pruebas
estandarizadas (como el Watson-Glaser Critical Thinking Appraisal y el Raven's Progressive
Matrices) para medir habilidades de razonamiento lógico y análisis crítico. Estas pruebas fueron
administradas presencialmente, sin permitir el uso de dispositivos tecnológicos durante su
resolución.
El análisis estadístico se realizó con el software SPSS (versión 25.0). Se llevaron a cabo análisis
descriptivos para calcular medidas de tendencia central (media, mediana) y dispersión
(desviación estándar), describiendo características demográficas y patrones de uso tecnológico.
Se utilizó el coeficiente de correlación de Pearson para evaluar la relación entre el uso de estas
herramientas y los resultados en las pruebas de pensamiento lógico y crítico, permitiendo
identificar asociaciones significativas.
Tabla 1.
Resumen de procesamiento de casos
N
%
N
Válido
156
100.0
Válido
156
Excluido
0
.0
Excluido
0
Total
156
100.0
Total
156
28
a. La eliminación
por lista se basa en
todas las variables
del procedimiento.
a. La eliminación
por lista se basa en
todas las variables
del procedimiento.
Nota. La eliminación por lista se basa en todas las variables del procedimiento.
Tabla 2
Estadísticas de fiabilidad
Alfa de Cronbach
N de elementos
.960
11
Nota. Alfa de Cronbach, la consistencia interna del cuestionario, con 11 elementos evaluados.
Tabla 3
Resumen de procesamiento de casos
N
%
Casos
Válido
156
Casos
Excluidoa
0
Total
156
a. La eliminación por lista
se basa en todas las
variables del
procedimiento.
a. La eliminación por lista
se basa en todas las
variables del
procedimiento.
Nota. Eliminación por lista se basa en todas las variables del procedimiento.
Tabla 4
Estadísticas de elemento
Media
Desv.
Desviación
N
12. Considera que su
docente ¿Desarrolla
capacidades autónomas
de los estudiantes
mediante estrategias
metodológicas activas en
su hora clase?
3.31
1.309
156
13. Considera que su
docente ¿Incluye la
repetición de información
reforzando el
conocimiento adquirido
en un texto
argumentativo?
3.39
1.205
156
14. Considera que su
docente ¿Direcciona al
estudiante enfocarse en
partes claves de la
información?
3.51
1.205
156
29
15. Considera que su
docente ¿Elabora
organizadores gráficos
para reforzar el
conocimiento en sus
alumnos?
3.31
1.233
156
16. Considera que su
docente ¿Utiliza el
análisis como estrategia
de organización de las
ideas basado en los
conocimientos previos?
3.49
1.150
156
17. Considera que su
docente
¿Promueve la
esquematización,
jerarquización y
organización de la
información para que
aprendizaje sea
significativo?
3.47
1.144
156
18. Considera que su
docente ¿Acompaña en el
proceso de enseñanza
aprendizaje en la hora
clases?
3.50
1.273
156
19. Considera que su
docente ¿Evalúa el
esfuerzo antes que el
resultado en sus alumnas?
3.51
1.226
156
Media
Desv.
Desviación
N
12. Considera que su
docente ¿Desarrolla
capacidades autónomas
de los estudiantes
mediante estrategias
metodológicas activas en
su hora clase?
3.31
1.309
156
13. Considera que su
docente ¿Incluye la
repetición de información
reforzando el
conocimiento adquirido
en un texto
argumentativo?
3.39
1.205
156
Nota. Estadísticas de los elementos que muestran las respuestas promedio y la dispersión de los datos.
Tabla 5
Estadística del total de elemento
Media de escala si el
elemento se ha suprimido
Varianza de escala si el
elemento se ha suprimido
Correlación total de
elementos corregida
12. Considera que su
docente ¿Desarrolla
capacidades autónomas
34.44
105.384
.737
30
de los estudiantes
mediante estrategias
metodológicas activas en
su hora clase?
13. Considera que su
docente ¿Incluye la
repetición de información
reforzando el
conocimiento adquirido
en un texto
argumentativo?
34.37
104.504
.850
14. Considera que su
docente ¿Direcciona al
estudiante enfocarse en
partes claves de la
información?
34.25
105.131
.823
15. Considera que su
docente ¿Elabora
organizadores gráficos
para reforzar el
conocimiento en sus
alumnos?
34.44
106.390
.747
16. Considera que su
docente ¿Utiliza el
análisis como estrategia
de organización de las
ideas basado en los
conocimientos previos?
34.26
105.098
.869
17. Considera que su
docente
¿Promueve la
esquematización,
jerarquización y
organización de la
información para que
aprendizaje sea
significativo?
34.28
105.391
.860
18. Considera que su
docente ¿Acompaña en el
proceso de enseñanza
aprendizaje en la hora
clases?
34.26
102.502
.884
19. Considera
que su docente ¿Evalúa el
esfuerzo antes que el
resultado en sus alumnas?
34.25
105.711
.781
20 Considera que su
docente ¿Evalúa la
creatividad del
estudiante, así no cumpla
con el objetivo?
34.44
107.202
.745
21. Considera que su
docente ¿Brinda
confianza para que los
estudiantes le cuenten sus
problemas en el proceso
de enseñanza
aprendizaje?
34.30
104.934
.828
31
22. Considera que su
docente ¿Despierta la
curiosidad del estudiante
apelando al factor
sorpresa?
34.28
106.098
.792
Nota. Los valores muestran el efecto de eliminar cada elemento en la media y varianza de la escala.
Tabla 6
Estadísticas de escala
Media
Varianza
Desv. Desviación
N de elementos
37.76
126.908
11.265
11
Nota. Estadísticas descriptivas de la escala con 11 elementos.
La escala utilizada en este estudio muestra una excelente consistencia interna (Alfa de Cronbach
= 0.960). Cada ítem contribuye positivamente a la fiabilidad general, y los datos recolectados
son coherentes y fiables. Los ítems tienen una media moderada y una variabilidad razonable,
indicando que las respuestas de los estudiantes son diversas pero consistentes en su conjunto.
Es decir, la alta fiabilidad de la escala sugiere que los resultados obtenidos son confiables y
pueden generalizarse dentro del contexto específico en el que se recolectaron los datos. Esto es
crucial para asegurar que las conclusiones derivadas del estudio, como recomendaciones para
mejorar las prácticas educativas, están fundamentadas en datos sólidos y consistentes.
RESULTADOS
Dominio de la inteligencia artificial en la investigación y búsqueda de información.
Un 53% de los estudiantes reportó el uso frecuente de herramientas de inteligencia artificial
(IA) para la investigación y la búsqueda de información. Este hallazgo refleja la dependencia
creciente de estas tecnologías para acceder y procesar datos de múltiples fuentes, lo que ha
facilitado la rapidez en la obtención de información. Las herramientas más mencionadas
incluyeron motores de búsqueda inteligentes y sistemas de análisis de textos.
32
Versatilidad de la IA en aplicaciones académicas.
El 26% de los estudiantes utilizó estas herramientas tecnológicas en la redacción de ensayos,
mientras que un 23% la empleó en la resolución de problemas matemáticos. Esto evidencia la
versatilidad de las herramientas de inteligencia artificial, que no solo apoyan en la adquisición
de conocimiento, sino también en la redacción y el razonamiento lógico. Sin embargo, se
observa una menor adopción en áreas relacionadas con habilidades lógicas y matemáticas.
Oportunidades de mejora en la resolución de problemas matemáticos.
Pese a que un 23% de los estudiantes emplearon inteligencia artificial para resolver problemas
matemáticos, los resultados sugieren que su integración en esta área podría potenciarse.
Herramientas diseñadas específicamente para abordar problemas complejos de razonamiento
lógico y matemático serían una posible vía de mejora. Falta de innovación en las estrategias
docentes: El 67% de los estudiantes percibe que sus docentes no implementan estrategias
novedosas o sorpresivas que estimulen el desarrollo del pensamiento lógico y crítico. Esto
apunta a la prevalencia de métodos tradicionales en el aula, lo cual puede afectar negativamente
la motivación y el interés de los estudiantes por el aprendizaje.
Rendimiento en pruebas estandarizadas de pensamiento lógico y crítico.
Los resultados en pruebas como el Watson-Glaser y el Raven's Progressive Matrices mostraron
que el 78% de los estudiantes no logró superar las preguntas de razonamiento lógico y crítico.
Los estudiantes tuvieron dificultades en áreas como la resolución de secuencias lógicas,
silogismos y el análisis crítico de argumentos.
Dificultades en el análisis crítico.
Los estudiantes mostraron deficiencias significativas en su capacidad para evaluar y criticar
argumentos, como lo demuestra su bajo rendimiento en preguntas relacionadas con el análisis
crítico. Esta limitación es preocupante, dado que la capacidad de discernir entre argumentos
33
válidos y falaces es fundamental en un entorno académico, especialmente en una era donde la
información es abundante pero no siempre confiable.
Infravaloración del pensamiento abstracto.
En las pruebas que evaluaron el razonamiento abstracto, como el reconocimiento de patrones y
matrices, se observó que la mayoría de los estudiantes tuvo dificultades para identificar
relaciones complejas y resolver problemas visuales. Esto indica una debilidad en su habilidad
para pensar de manera abstracta y creativa, lo que es clave en la resolución de problemas no
estructurados.
Percepción de la utilidad de la inteligencia artificial:
A pesar de las dificultades mencionadas, un número considerable de estudiantes (75%)
manifestó que percibían la inteligencia artificial como una herramienta útil para sus estudios.
Este hallazgo resalta la aceptación y confianza en las tecnologías avanzadas, aunque los
resultados sugieren que dicha percepción no se traduce necesariamente en un desarrollo
adecuado de habilidades cognitivas profundas.
DISCUSIÓN
La dependencia de herramientas de inteligencia artificial afecta significativamente el desarrollo
del pensamiento lógico y crítico en los estudiantes universitarios, principalmente al promover
la sistematización de procesos cognitivos que requieren un análisis y reflexión a profundidad.
Al utilizar con frecuencia estas tecnologías para resolver problemas o buscar información
rápidamente, los estudiantes tienden a dedicar menos tiempo al análisis crítico y a la
comprensión de conceptos básicos, debilitando así sus capacidades de razonamiento lógico. El
uso extensivo de la inteligencia artificial, especialmente en tareas como escribir ensayos o
resolver problemas matemáticos, reduce la necesidad de pensamiento autónomo, impidiendo
que los estudiantes desarrollen sus propias estrategias para enfrentar desafíos complejos o
evaluar críticamente la efectividad de argumentos y fuentes de información sexual.
34
Además, aunque los estudiantes consideran la inteligencia artificial una herramienta útil para
su aprendizaje, los resultados muestran que integrarla en actividades académicas no siempre se
traduce en un desarrollo efectivo de habilidades cognitivas profundas. De esta manera, el
deficiente desempeño en pruebas estandarizadas de lógica y razonamiento crítico sugiere que
la dependencia de la inteligencia artificial puede crear brechas en el aprendizaje activo y en la
capacidad de los estudiantes para resolver problemas no estructurados, identificar relaciones
complejas o evaluar información críticamente.
Los resultados obtenidos apoyan en parte la hipótesis inicial de que el uso excesivo de
herramientas de inteligencia artificial puede limitar el desarrollo del pensamiento lógico y
crítico en estudiantes universitarios. Se puede afirmar que, aunque la inteligencia artificial ha
facilitado el acceso y el procesamiento de información, su impacto en el desarrollo de
habilidades cognitivas profundas sigue siendo una preocupación.
Impacto de la inteligencia artificial en la dependencia informativa.
El uso predominante de herramientas de inteligencia artificial en la búsqueda de información
(53%) confirma que los estudiantes se están volviendo dependientes de estas tecnologías.
Aunque esta dependencia facilita el acceso a la información, plantea interrogantes sobre la
capacidad de los estudiantes para analizar y procesar de manera autónoma los datos obtenidos,
como lo sugiere la hipótesis.
Limitaciones en el desarrollo del razonamiento lógico y crítico.
Los resultados de las pruebas estandarizadas revelan que los estudiantes presentan dificultades
en habilidades esenciales de razonamiento lógico y crítico. Este hallazgo respalda la hipótesis
de que el uso de inteligencia artificial, al ofrecer soluciones rápidas, reduce el ejercicio
cognitivo autónomo, lo que afecta negativamente el desarrollo de estas competencias.
35
Falta de innovación docente y su relación con el pensamiento crítico.
La percepción de los estudiantes respecto a la falta de estrategias novedosas en el aula (67%)
indica una desconexión entre las prácticas pedagógicas actuales y el fomento del pensamiento
crítico. Si bien estas herramientas tecnológicas son útiles para ciertos aspectos del aprendizaje,
la falta de métodos innovadores podría estar contribuyendo a la incapacidad de los estudiantes
para desarrollar sus habilidades críticas.
Desconexión entre la percepción y la realidad.
A pesar de que la mayoría de los estudiantes considera la inteligencia artificial como una
herramienta útil, los resultados de las pruebas estandarizadas muestran que su uso frecuente no
necesariamente mejora el desarrollo de habilidades críticas y lógicas. Esto evidencia una
desconexión entre la percepción positiva de las herramientas tecnológicas y su verdadero
impacto en la formación cognitiva. La confianza en la tecnología puede estar generando una
falsa sensación de competencia entre los estudiantes.
El papel de la enseñanza en la mediación del uso de la tecnología avanzada.
Los hallazgos sobre la falta de innovación docente refuerzan la importancia de un enfoque
pedagógico que no solo integre la tecnología, sino que también potencie las habilidades críticas
de los estudiantes. Los docentes deben asumir un rol proactivo al guiar el uso de la inteligencia
artificial, asegurándose de que esta no reemplace el razonamiento profundo, sino que lo
complemente. La formación docente en métodos que equilibren el uso de la tecnología con el
desarrollo cognitivo es crucial para evitar la dependencia excesiva de las herramientas
tecnológicas.
Necesidad de un cambio en la evaluación educativa.
La baja valoración de la creatividad en la evaluación académica también señala una falla
sistémica en la forma en que se mide el éxito estudiantil. Al centrarse excesivamente en
objetivos predefinidos, se limita el espacio para el pensamiento crítico y la creatividad, aspectos
36
que son esenciales en el siglo XXI. Reformar los sistemas de evaluación para incluir estos
aspectos permitiría un desarrollo más integral y fortalecería las habilidades cognitivas que los
estudiantes necesitan en un mundo dominado por la tecnología.
CONCLUSIONES
Este estudio ha explorado el impacto del uso de herramientas de inteligencia artificial en el
desarrollo del pensamiento lógico y crítico en estudiantes universitarios. Por lo consiguiente,
se establecen las siguientes conclusiones:
Los estudiantes universitarios utilizan ampliamente herramientas tecnológicas para diversas
tareas académicas, lo cual puede mejorar su eficiencia y productividad. Sin embargo, existe una
preocupación válida sobre cómo el uso excesivo de estas herramientas podría inhibir el
desarrollo autónomo del pensamiento crítico y lógico.
De igual forma, los estudiantes mostraron importantes carencias en habilidades de
razonamiento lógico y abstracto, como se evidenció en los bajos puntajes obtenidos en las
pruebas de pensamiento lógico y crítico. Este déficit sugiere que el uso de la IA no está
contribuyendo significativamente al fortalecimiento de estas competencias, lo cual es esencial
para la formación académica y profesional.
Por otra parte, es fundamental que los docentes creen entornos educativos que fomenten el
pensamiento crítico, incluso cuando se utilizan herramientas. Esto puede lograrse mediante la
implementación de directrices claras para el uso responsable de la inteligencia artificial y la
integración de actividades que promuevan el análisis profundo, la evaluación reflexiva y la
resolución de problemas complejos.
En sí, este estudio subraya la necesidad urgente de abordar el uso de herramientas tecnológicas
desde una perspectiva educativa integral, asegurando que contribuyan efectivamente al
desarrollo académico y personal de los estudiantes universitarios sin comprometer su capacidad
para pensar críticamente y resolver problemas de manera independiente.
37
RECOMENDACIONES
Con base a los resultados obtenidos mediante el estudio realizado, se recomienda establecer
pautas detalladas para el uso responsable de herramientas en el aula. Estas directrices deben
especificar la frecuencia de uso apropiado, los tipos de tareas académicas para las que son
adecuadas y estrategias para integrar el pensamiento crítico junto con la inteligencia artificial.
Asimismo, diseñar e implementar actividades educativas que promuevan el desarrollo del
pensamiento crítico. En otras palabras, fomentar el aprendizaje basado en proyectos (ABP) esto
implica que los estudiantes trabajen en proyectos complejos y significativos durante períodos
extendidos, desarrollando habilidades de pensamiento crítico, resolución de problemas y
colaboración al investigar, diseñar y presentar soluciones a problemas reales.
Paralelamente, implementar el aprendizaje colaborativo y cooperativo, en vista de que se enfoca
en la interacción entre estudiantes, promoviendo el trabajo en grupos pequeños con roles y
responsabilidades específicas. Esta metodología facilita la comunicación, la negociación y el
desarrollo de habilidades sociales y emocionales mientras los estudiantes aprenden a trabajar
juntos para lograr metas comunes.
Por otra parte, promover la conciencia sobre las limitaciones, educar a los estudiantes sobre las
limitaciones inherentes de las herramientas de tecnológicas. Es fundamental que los estudiantes
comprendan que estas herramientas son complementarias al pensamiento humano y pueden
presentar errores.
Los hallazgos sugieren que es necesario replantear el enfoque hacia la tecnología en la
educación superior. Se propone fomentar un uso equilibrado de las herramientas de inteligencia
artificial, donde se promueva la reflexión crítica y el análisis profundo en lugar de una mera
dependencia tecnológica para resolver problemas.
Por último, para obtener una comprensión más profunda y robusta del impacto a largo plazo
del uso de la inteligencia artificial en el desarrollo del pensamiento lógico y crítico, se
38
recomienda realizar estudios que sigan a los estudiantes a lo largo de varios años académicos y
comparar los resultados con cohortes que no utilicen. Esto permitirá evaluar tanto los beneficios
como las posibles limitaciones a lo largo del tiempo.
REFERENCIAS
Allal, L. (2014). Estrategias de evaluación formativa: concepciones psicopedagógicas y modalidades de
aplicación. Revista para el Estudio de la Educación y el Dde la Educación y el Desarrollo, 4-22.
https://doi.org/10.1080/02103702.1980.10821803
Ausubel, D. (1968). Fundamentos de la Teoría. https://time.graphics/es/event/1856490
Brown. (16 de Septiembre de 2021). Universidad de Brown. Nuevo informe evalúa los avances y riesgos de la
inteligencia artificial: https://www.brown.edu/news/2021-09-16/ai100
Betancour, M. (2016). Currículo y educación ambiental para el desarrollo sostenible en la formación inicial del
profesorado. Atenas, 42-54. https://www.redalyc.org/journal/4780/478054643004/html/
Campirán, A. (2020). Sobre la relación entre las lógicas y el pensamiento crítico. Andamios, 16(40).
https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1870-00632019000300175
Campos, A., Hernández, M., y Aniceto, P. (2021). Análisis documental del concepto estrategias de aprendizaje
aplicado en el contexto universitario. Aniceto.
https://www.redalyc.org/journal/6678/667872658005/html/
Collazos, M., Hernández, B., & Molina, Z. (2018). El pensamiento crítico y las estrategias metodológicas para
estudiantes de Educación Básica y Superior: una revisión sistemática. Journal of Businnes, 199-223.
https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/7888015.pdf
Couñago. (2019). unycos. Obtenido de https://unycos.com/blog/componentes-determinan-actitud/
Dongil , E., & Cano , A. (2014). Habilidades Sociales. Sociedad Española para el Estudio de la Ansiedad y el
Estré. Editorial: Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad.
https://www.researchgate.net/publication/372482277_Habilidades_Sociales_Sociedad_Espanola_para_
el_Estudio_de_la_Ansiedad_y_el_Estres_SEAS
Farfán, M., & Reyes, I. (2017). Gestión educativa estratégica y gestión escolar del proceso de enseñanza-
aprendizaje: una aproximación conceptual. Universidad Autónoma Metropolitana, 28(73), 45-61.
https://www.redalyc.org/journal/340/34056722004/html/
Farmós. (2020). Transferencia de aprendizaje: ¿Qué es y por qué es importante? Obtenido de
https://schoolrubric.com/es/transferencia-de-aprendizaje-que-es-y-por-que-es-importante/
González, Londoño, y Váscones . (2019). El impacto de la psicología en el ámbito educativo. Universidad Técnica
de Cotopax, 3(2), 543-565. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7066864
Jenay, R. (12 de febrero de 2024). Educause. Estudio del panorama de la IA de EDUCAUSE 2024:
https://www.educause.edu/ecar/research-publications/2024/2024-educause-ai-landscape-study/the-
future-of-ai-in-higher-education
Medina Hidalgo, M. (2024). estrategias metodológicas para el desarrollo del pensamiento lógico matemático.
UNESUM-Ciencias Revista Científica Multidisciplinaria, 1(13), 73-80.
https://www.researchgate.net/publication/343609643_ESTRATEGIAS_METODOLOGICAS_PARA_
EL_DESARROLLO_DEL_PENSAMIENTO_LOGICO_MATEMATICO
Motoki, H., & Boruchovitch, E. (2016). Monitoramento Metacognitivo de alunos do Ensino Fundamental.
Abraape, 457-464. https://www.redalyc.org/journal/2823/282349447005/html/
Piaget. (1952). consideraciones psicológicas y pedagógicas. Obtenido de
https://www.earlytechnicaleducation.org/spanien/cap2lis2es.htm
Quito Santana, L. (2021). Estrategias metacognitivas "saber pensar" para el pensamiento crítico de los docentes
de la Unidad Educativa María Olimpia de Argudo, Santo Domingo, Ecuador, 2021. TESIS PARA
OBTENER EL GRADO ACADÉMICO DE: Doctora en Educación. Universidad César Vallejo.
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12692/79369/Quito_SLM-
SD.pdf;jsessionid=112401EE2975C388A7CB89724643F920?sequence=1
Reyes Palau, N. (2023). Inteligencias artificiales en la formación del pensamiento crítico en Ciencias Sociales.
Maestro y sociedad, 20(4). https://maestroysociedad.uo.edu.cu/index.php/MyS/article/view/6263
Sangam Rai. (2023). Propuesta de investigación: El impacto de la IA en el desarrollo del pensamiento crítico y las
habilidades de resolución de problemas en estudiantes universitarios. Torrens University Australia.
https://www.researchgate.net/publication/371611174_Research_Proposal_The_impact_of_AI_on_the_
development_of_critical_thinking_and_problem-solving_skills_in_university_students
Sicohr. (4 de noviembre de 2020). Motivación y Actitud. https://sicohr.com/2020/11/04/motivacion-actitud/
39
Suárez, P., & Vélez, M. (2018). El papel de la familia en el desarrollo social del niño: una mirada desde la
afectividad, la comunicación familiar y estilos de educación parental1. 12(20). Obtenido de
https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/6573534.pdf
Tuomi. (2023). Informe Resumen: El impacto de la Inteligencia Artificial. Instituto Nacional de Tecnologías
Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF). https://intef.es/wp-
content/uploads/2020/02/2019_11_Inteligencia-Artificial_JRC_INTEF.pdf
Vargas Jaime, J. (21 de marzo de 2024). Universidad Autónoma de Guadalajara. La Inteligencia Artificial en la
educación, retos y oportunidades: https://www.uag.mx/es/mediahub/la-inteligencia-artificial-en-la-
educacion-retos-y-oportunidades/2024-03
Vidanovic,, & Finol. (2022). Elementos del proceso de enseñanza – aprendizaje y su interacción en el ámbito
educativo. Universidad del Zulia. Obtenido de
https://revistas.unibe.edu.ec/index.php/qualitas/article/view/117/124
Vinueza Burgos, C., Macías, J., & Carrión, E. (2020). Transferencias de conocimientos y dominios prácticos de la
educación inicial. Conrado, 16(72). http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1990-
86442020000100306
