https://politecnicadelaciencia.com/  
ISSN: 3091-2008  
Edición Especial:  
Vol. 4 Num. 8, PP 121-135  
DOI:  
https://doi.org/10.56519/6vk4r632  
DESAFÍOS ÉTICOS EN EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL  
GENERATIVA EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR: UNA MIRADA  
DESDE LA PERCEPCIÓN ESTUDIANTIL  
ETHICAL CHALLENGES IN THE USE OF GENERATIVE ARTIFICIAL  
INTELLIGENCE IN HIGHER EDUCATION: A PERSPECTIVE FROM  
STUDENT PERCEPTION  
Daysi Lorena Caiza López1, Álvaro Andrés Auquilla Ordóñez2, Juan Carlos Caiza López3, Marco  
Andrés Quishpe Mejía4  
{dl.caizal@uea.edu.ec1, aa.auquillao@uea.edu.ec2, jc.caizal@uea.edu.ec3, mquishpem5@unemi.edu.ec4}  
Fecha de recepción: 02/04/2026 / Fecha de aceptación: 27/04/2026 / Fecha de publicación: 30/04/2026  
RESUMEN: El uso de la inteligencia artificial generativa (IA) en la educación superior plantea  
desafíos éticos que demandan atención institucional urgente, especialmente en contextos  
latinoamericanos donde la regulación aún es incipiente. Este estudio tuvo como objetivo  
analizar las percepciones éticas de los estudiantes sobre el uso de la inteligencia artificial en la  
educación superior, con una muestra de 232 estudiantes de modalidad en línea de la  
Universidad Estatal Amazónica, Ecuador. Se adoptó un enfoque cuantitativo, descriptivo y  
transversal, aplicando un cuestionario validado de 24 ítems en cuatro dimensiones, con un  
Alpha de Cronbach de α = 0.87. Los resultados revelaron que el 84% de los estudiantes posee  
conocimiento medio o alto sobre IA y el 72% la utiliza frecuentemente, siendo ChatGPT,  
Grammarly y Google Translate las herramientas predominantes. Los beneficios más valorados  
fueron la eficiencia en escritura (82.30%) y la optimización del tiempo de investigación  
(71.60%), mientras que los principales riesgos identificados fueron el plagio académico  
(91.40%), la dependencia tecnológica (85.30%) y la pérdida de pensamiento crítico (78.00%).  
También, el 88.80% demandó políticas institucionales claras y programas de formación ética.  
Se concluye que la integración responsable de la IA en la educación superior requiere marcos  
normativos, acompañamiento pedagógico y una cultura académica orientada al uso crítico y  
ético de estas tecnologías.  
1Facultad de Ciencias de la Vida, Universidad Estatal Amazónica (UEA), Puyo - Ecuador, https://orcid.org/0000-0001-9582-0762;  
+593983587981.  
2Facultad Carreras en Línea, Universidad Estatal Amazónica (UEA), Puyo - Ecuador, https://orcid.org/0000-0001-6846-3536  
3Facultad de Ciencias de la Vida, Universidad Estatal Amazónica (UEA), Puyo - Ecuador, https://orcid.org/0009-0009-3951-0546;  
+593982880588.  
4Posgrado, Universidad Estatal de Milagro (UNEMI), Milagro - Ecuador, https://orcid.org/0009-0004-7950-4566;+593979320988.  
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DESDE LA PERCEPCIÓN ESTUDIANTIL  
Palabras clave: inteligencia artificial; ética académica; herramientas tecnológicas; educación  
superior  
ABSTRACT: The use of generative artificial intelligence (AI) in higher education raises ethical  
challenges that demand urgent institutional attention, particularly in Latin American contexts  
where regulation remains limited. This study aimed to analyze students' ethical perceptions  
regarding the use of artificial intelligence in higher education, with a sample of 232 online  
students at the Universidad Estatal Amazonica, Ecuador. A quantitative, descriptive, and cross-  
sectional design was adopted, using a validated 24-item questionnaire organized into four  
dimensions, with a Cronbach's Alpha of α = 0.87. Results revealed that 84% of students reported  
medium or high AI knowledge and 72% use it frequently, with ChatGPT, Grammarly, and Google  
Translate as the predominant tools. The most valued benefits were writing efficiency (82.30%)  
and optimized research time (71.60%), while the main ethical risks identified were academic  
plagiarism (91.40%), technological dependency (85.30%), and erosion of critical thinking  
(78.00%). Additionally, 88.80% of participants demanded clear institutional policies and ethical  
training programs. The study concludes that the responsible integration of AI in higher  
education requires normative frameworks, pedagogical support, and an academic culture  
oriented toward the critical and ethical use of these technologies.  
Keywords: artificial intelligence; academic ethics; technological tools; higher education  
INTRODUCCIÓN  
La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido de manera acelerada en diversos sectores de la  
sociedad, y el ámbito educativo no ha sido la excepción. En la actualidad, su uso en la educación  
superior está transformando los procesos de enseñanza-aprendizaje, promoviendo nuevas  
formas de acceso al conocimiento, automatización de tareas, retroalimentación personalizada y  
sistemas de tutoría inteligente. Sin embargo, esta expansión también plantea serias inquietudes  
éticas, especialmente en torno a la privacidad de los datos, la equidad, el plagio académico, la  
autonomía del estudiante y el rol de los docentes (1,2).  
Desde una mirada crítica y ética, múltiples autores han advertido que la integración de la IA en  
entornos universitarios debe ir acompañada de marcos de regulación y formación que garanticen  
su uso responsable y consciente. En este sentido, uno de los principales retos actuales consiste  
en comprender cómo los propios estudiantes perciben los impactos éticos de estas tecnologías  
en su formación, sus evaluaciones y su futuro profesional. Esta percepción estudiantil se vuelve  
especialmente relevante si se considera que son ellos quienes interactúan directamente con  
herramientas basadas en IA, como ChatGPT, Copilot, plataformas de aprendizaje adaptativo y  
asistentes virtuales (3).  
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Estudios recientes en América Latina han comenzado a explorar esta dimensión. Se  
analizaron las percepciones de estudiantes universitarios en Ecuador, Perú y Colombia,  
concluyendo que, aunque los estudiantes reconocen los beneficios de la IA en cuanto a eficiencia  
y acceso al conocimiento, también expresan preocupaciones sobre el uso poco transparente de  
sus datos, la dependencia tecnológica y la falta de criterios éticos claros en su implementación  
(4). Estas preocupaciones coinciden con las halladas en trabajos europeos que apuntan a la  
urgencia de una gobernanza ética de la IA en el ámbito universitario (5,6)  
Por otro lado, según la Encuesta Global de Estudiantes de IA de 2024 del Consejo de Educación  
Digital, una mayoría significativa (86 %) de los estudiantes incorpora la IA en sus estudios, y el 54  
% utiliza herramientas de IA semanalmente (7). Este dato cobra mayor relevancia al considerar  
que dicha integración no siempre se acompaña de orientaciones éticas o pedagógicas por parte  
de las instituciones educativas.  
También, se ha identificado un creciente temor entre docentes y estudiantes sobre el posible  
debilitamiento de la integridad académica, ante la proliferación de herramientas que permiten  
generar textos automáticamente sin un proceso reflexivo o autoral genuino. En este sentido, las  
investigaciones proponen una declaración de integridad académica adaptada al uso de IA, con el  
objetivo de establecer principios orientadores y compromisos éticos por parte de los actores  
universitarios (3). Según los autores, promover estos marcos éticos puede contribuir a una  
apropiación crítica de las tecnologías emergentes y evitar prácticas como el plagio automatizado  
o la delegación completa de tareas evaluativas.  
Por otra parte, desde la ética aplicada a la educación, (6) sugieren que el debate sobre la IA debe  
enmarcarse dentro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), en particular el ODS 4 sobre  
educación de calidad. Desde esta perspectiva, el desafío no es solo tecnológico, sino también  
político, social y pedagógico: ¿qué tipo de ciudadanía y pensamiento crítico estamos formando si  
naturalizamos el uso acrítico de sistemas que operan con algoritmos opacos y sin supervisión  
humana? Estos cuestionamientos se vuelven cruciales cuando se pretende construir una  
educación más inclusiva, reflexiva y humanista.  
En este marco, la presente investigación tiene como objetivo analizar las percepciones éticas de  
los estudiantes sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación superior, con tres objetivos  
específicos: 1) identificar el nivel de conocimiento y frecuencia de uso de herramientas de IA; 2)  
determinar los beneficios académicos y riesgos éticos percibidos; y 3) establecer las necesidades  
de regulación y formación ética desde la perspectiva estudiantil. El estudio se sitúa en la  
Universidad Estatal Amazónica (UEA), Ecuador, con estudiantes que cursan la asignatura de  
Metodología de la Investigación.  
La pertinencia del estudio se justifica por varias razones. En primer lugar, existe una escasez de  
investigaciones que recojan sistemáticamente la percepción estudiantil sobre los usos éticos de  
la IA en contextos latinoamericanos, y más aún en universidades públicas de regiones amazónicas,  
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donde la brecha digital y la falta de infraestructura pueden acentuar los riesgos del uso no  
regulado de estas tecnologías (8). En segundo lugar, la asignatura de Metodología de la  
Investigación ofrece un espacio propicio para reflexionar sobre el uso crítico de las fuentes, la  
producción académica honesta y la apropiación tecnológica ética, lo cual permite integrar la IA  
como objeto de análisis y como herramienta de aprendizaje a la vez.  
Finalmente, este estudio busca aportar evidencia empírica que contribuya al diseño de políticas  
institucionales y marcos de formación ética en el uso de IA, no solo desde la regulación, sino  
también desde el diálogo pedagógico, la autorreflexión y la participación activa del estudiantado.  
En línea con (9), se sostiene que la confianza institucional y el desarrollo de una cultura de  
integridad digital dependen en gran medida del compromiso ético colectivo y del  
empoderamiento crítico de los grupos de interés involucrados.  
MATERIALES Y MÉTODOS  
La presente investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con un diseño no  
experimental, de tipo descriptivo y transversal. Este enfoque resulta adecuado para explorar  
percepciones y actitudes de un grupo determinado de personas, sin manipular variables, lo que  
permite describir fenómenos tal como ocurren en un momento específico (10). El estudio se llevó  
a cabo en la Universidad Estatal Amazónica (UEA), Ecuador, con estudiantes de modalidad en  
línea pertenecientes a las carreras de Educación Básica y Educación Inicial, que cursaban la  
asignatura de Metodología de la Investigación durante el período académico PAO 2024–2025. La  
selección de los cuatro paralelos (A, B, F y G) respondió a un criterio de accesibilidad y pertinencia,  
dado que correspondían a los grupos asignados a la docente investigadora principal, lo que facilitó  
la aplicación del instrumento y garantizó condiciones homogéneas de recolección de datos. La  
población total estuvo conformada por 232 estudiantes.  
Se utilizó un muestreo no probabilístico por conveniencia, considerando como criterios de  
inclusión: estar matriculado en la asignatura mencionada en modalidad en línea, contar con  
acceso a plataformas digitales de la universidad y haber interactuado previamente con  
herramientas de IA (como ChatGPT, Grammarly, Copilot, entre otras). Como criterio de exclusión  
se consideró a los estudiantes que no completaron el cuestionario en su totalidad. Esta estrategia  
metodológica es común en estudios exploratorios de percepción en educación superior (11).  
Para la recolección de datos se diseñó un cuestionario estructurado de 24 ítems distribuidos en  
cuatro dimensiones: nivel de conocimiento y uso de IA; percepción de beneficios académicos;  
identificación de riesgos éticos; y opinión sobre regulación y formación institucional en el uso  
ético de IA. Se empleó una escala tipo Likert de cinco puntos (desde "totalmente en desacuerdo"  
hasta "totalmente de acuerdo") para capturar matices en las actitudes y valoraciones  
estudiantiles. Este tipo de medición ha demostrado ser efectiva para cuantificar percepciones  
subjetivas en investigaciones similares (12).  
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El instrumento fue sometido a validación por juicio de expertos, contando con la revisión de tres  
docentes especializados en ética profesional, educación virtual y metodología de la investigación.  
También, se aplicó una prueba piloto a 10 estudiantes de cursos anteriores para verificar la  
claridad y coherencia de los ítems, realizando los ajustes necesarios antes de su aplicación  
definitiva (13). El análisis de confiabilidad del instrumento arrojó un coeficiente Alpha de  
Cronbach de α = 0.87, lo que indica una consistencia interna alta y confirma la adecuada fiabilidad  
del cuestionario para medir las dimensiones propuestas.  
La aplicación del cuestionario se realizó de forma virtual, a través de un formulario en línea, entre  
los meses de febrero y marzo de 2025. Se garantizó el anonimato y la confidencialidad de los  
participantes mediante consentimiento informado digital, conforme a los principios éticos de la  
investigación universitaria. Los datos obtenidos fueron procesados mediante el software SPSS  
versión 25, utilizando análisis estadístico descriptivo: frecuencias, porcentajes, medias y  
desviaciones estándar por cada dimensión del instrumento. Los resultados se organizaron por  
dimensión de análisis para facilitar la interpretación sistemática de las percepciones estudiantiles  
(14).  
La elección del diseño descriptivo y del enfoque cuantitativo responde a la necesidad de generar  
un diagnóstico claro sobre cómo los estudiantes en modalidad virtual comprenden y valoran los  
desafíos éticos asociados al uso de IA en sus contextos formativos. Además, la naturaleza  
transversal del estudio permite capturar las percepciones en un momento determinado, crucial  
ante la rápida evolución tecnológica en entornos educativos.  
Este diseño metodológico aseguró la replicabilidad del estudio en otros contextos universitarios  
y en futuros ciclos académicos, favoreciendo comparaciones longitudinales e institucionales que  
contribuyan al diseño de políticas formativas y normativas sobre el uso ético de IA en la educación  
superior.  
RESULTADOS  
Los datos obtenidos a través del cuestionario aplicado a los 232 estudiantes de las carreras de  
Educación Básica y Educación Inicial de la Universidad Estatal Amazónica (UEA), fueron  
procesados mediante análisis estadístico descriptivo. A continuación, se presentan los resultados  
organizados por dimensión.  
Dimensión 1. Nivel de conocimiento y uso de la IA  
La Figura 1 presenta la distribución del nivel de conocimiento sobre inteligencia artificial en los  
estudiantes, evidenciando un predominio del nivel intermedio, seguido por un grupo con dominio  
avanzado y una proporción menor con conocimientos básicos. Este comportamiento sugiere que,  
si bien existe una base general de familiaridad con la IA, el dominio aún no es homogéneo, lo que  
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pone de manifiesto la necesidad de fortalecer procesos formativos que consoliden competencias  
más profundas y críticas en torno a esta tecnología emergente.  
Nivel de conocimiento  
16%  
31%  
53%  
Alto conocimiento  
Conocimiento medio  
Conocimiento básico  
Figura 1. Nivel de Conocimiento sobre IA  
La Figura 2 ilustra la frecuencia de uso de la inteligencia artificial entre los usuarios, evidenciando  
un patrón de utilización predominantemente frecuente. En términos generales, se observa una  
clara tendencia hacia el uso habitual de estas herramientas, lo que sugiere su integración  
sostenida en las actividades académicas. Este comportamiento pone de manifiesto que la  
inteligencia artificial se ha consolidado como un recurso recurrente dentro de las rutinas de los  
usuarios.  
Frecuencia de uso  
Diario  
14%  
14%  
39%  
Varias veces por semana  
Una vez por semana  
Una vez por mes  
33%  
Figura 2. Frecuencia de uso académico de IA.  
La Figura 3 evidencia la distribución del uso de herramientas de inteligencia artificial entre los  
estudiantes, destacando un claro predominio de aplicaciones basadas en procesamiento del  
lenguaje natural. En este contexto, ChatGPT presenta la mayor adopción, seguido por Grammarly  
y Google Translate, mientras que herramientas como Copilot, QuillBot y otras opciones muestran  
niveles de uso considerablemente menores. Este patrón sugiere una orientación funcional hacia  
actividades de escritura académica, traducción y generación automatizada de texto, lo que refleja  
una integración instrumental de la IA centrada en la producción discursiva más que en otros  
procesos cognitivos o analíticos.  
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Herramientas de IA  
Otras  
QuillBot  
15.50%  
23.70%  
28.00%  
Copilot  
Herramientas de IA  
Google Translate  
Grammarly  
ChatGPT  
54.30%  
67.70%  
89.20%  
Figura 3. Herramientas de IA utilizadas por los estudiantes  
Dimensión 2. Percepción de beneficios académicos  
La Tabla 1 muestra la percepción de los estudiantes sobre los beneficios académicos de las  
herramientas de IA. El beneficio más valorado es la mejora en la eficiencia de las tareas de  
escritura (82.30%; M = 4.12, DE = 0.89), seguido de la facilitación de la corrección gramatical y  
ortográfica (79.70%; M = 4.08, DE = 0.91), la ayuda en la generación de ideas para trabajos  
(74.10%; M = 3.89, DE = 1.02) y la optimización del tiempo de investigación (71.60%; M = 3.85, DE  
= 0.95). En menor medida, los estudiantes valoraron la mejora en la comprensión de temas  
complejos (68.6%; M = 3.76, DE = 1.08) y el apoyo al aprendizaje de idiomas (65.50%; M = 3.71,  
DE = 1.12). En general, todos los ítems de esta dimensión obtuvieron medias superiores a 3.70, lo  
que indica una percepción positiva hacia los beneficios académicos de la IA.  
Tabla 1. Percepción de beneficios académicos  
Beneficio  
académico  
Totalmente  
en  
En  
Neutral  
De  
acuerdo  
Totalmente  
de acuerdo  
%
M
DE  
desacuerdo  
Acuerdo*  
desacuerdo  
Mejora la  
2.60%  
4.30%  
4.70%  
10.80%  
40.90%  
38.40%  
41.40%  
41.40%  
82.30%  
79.70%  
4.12 0.89  
4.08 0.91  
eficiencia en  
tareas de  
escritura  
Facilita la  
3.00%  
12.50%  
corrección  
gramatical y  
ortográfica  
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Ayuda en la  
generación de  
ideas para  
trabajos  
4.30%  
8.20%  
13.40%  
36.60%  
37.50%  
74.10%  
3.89 1.02  
Optimiza el  
tiempo de  
investigación  
4.70%  
6.00%  
6.90%  
8.60%  
9.50%  
15.10%  
15.90%  
16.40%  
34.90%  
33.20%  
31.00%  
36.60%  
35.30%  
34.50%  
71.60%  
68.60%  
65.50%  
3.85 0.95  
3.76 1.08  
3.71 1.12  
Mejora la  
comprensión de  
temas complejos  
Facilita el  
11.20%  
aprendizaje de  
idiomas  
Nota. *% Acuerdo = De acuerdo + Totalmente de acuerdo. M = Media. DE = Desviación estándar.  
Dimensión 3. Riesgos éticos identificados  
La Tabla 2 presenta los riesgos éticos percibidos por los estudiantes en el uso académico de la IA.  
El riesgo con mayor nivel de acuerdo es el plagio académico y la falta de originalidad (91.40%; M  
= 4.38, DE = 0.76), seguido de la dependencia excesiva de la tecnología (85.30%; M = 4.21, DE =  
0.83) y la pérdida de habilidades de pensamiento crítico (78.00%; M = 4.02, DE = 0.97). Otros  
riesgos identificados fueron la inequidad en el acceso a herramientas de IA (72.4%; M = 3.91, DE  
= 1.04), el compromiso de la privacidad de datos (69.40%; M = 3.84, DE = 1.09), los sesgos en la  
información generada por IA (66.00%; M = 3.78, DE = 1.15) y la pérdida de autenticidad en el  
aprendizaje (63.40%; M = 3.71, DE = 1.18). Todos los ítems superaron el 63% de acuerdo, lo que  
indica una percepción generalizada de riesgo ético en el uso de estas herramientas.  
Tabla 2. Riesgos éticos identificados  
Riesgo ético  
Totalmente  
en  
En  
Neutral  
De  
acuerdo  
Totalmente  
de acuerdo  
%
M
DE  
desacuerdo  
Acuerdo*  
desacuerdo  
Plagio  
académico y  
falta de  
1.30%  
2.20%  
3.00%  
5.20%  
30.20%  
36.20%  
61.20%  
49.10%  
91.40%  
85.30%  
4.38  
0.76  
originalidad  
Dependencia  
excesiva de la  
tecnología  
1.70%  
9.90%  
4.21  
0.83  
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Pérdida de  
habilidades de  
pensamiento  
crítico  
2.60%  
3.90%  
4.70%  
6.00%  
6.90%  
6.50%  
12.90%  
15.50%  
16.40%  
16.80%  
17.20%  
39.20%  
36.60%  
34.50%  
31.90%  
31.00%  
38.80%  
35.80%  
34.90%  
34.10%  
32.30%  
78.00%  
72.40%  
69.40%  
66.00%  
63.40%  
4.02  
3.91  
3.84  
3.78  
3.71  
0.97  
1.04  
1.09  
1.15  
1.18  
Inequidad en  
el acceso a  
herramientas  
de IA  
8.20%  
Compromiso  
de la  
privacidad de  
datos  
9.50%  
Sesgos en la  
información  
generada por  
IA  
11.20%  
12.50%  
Pérdida de  
autenticidad  
en el  
aprendizaje  
Nota. TD = Totalmente en desacuerdo; D = En desacuerdo; N = Neutral; A = De acuerdo; TA =  
Totalmente de acuerdo. *% Ac. = De acuerdo + Totalmente de acuerdo.  
Dimensión 4. Regulación y formación ética  
La Tabla 3 presenta las opiniones de los estudiantes sobre la necesidad de regulación institucional  
en el uso de IA. El aspecto con mayor nivel de acuerdo es la necesidad de políticas claras sobre el  
uso de IA (88.80%; M = 4.31, DE = 0.79), seguido de la importancia de capacitación en uso ético  
(86.20%; M = 4.25, DE = 0.82), el establecimiento de límites claros por asignatura (83.20%; M =  
4.18, DE = 0.86) y el desarrollo de guías institucionales (80.60%; M = 4.12, DE = 0.89). La necesidad  
de sanciones por uso inadecuado obtuvo el menor nivel de acuerdo de la dimensión, aunque  
sigue siendo alto (75.40%; M = 3.95, DE = 1.01). En todos los ítems se observa un patrón de alta  
demanda regulatoria por parte de los estudiantes.  
Tabla 3. Opiniones sobre regulación y formación ética  
Aspecto  
regulación  
de  
Totalmente  
en  
En  
Neutral  
De  
acuerdo  
Totalmente  
de acuerdo  
%
M
DE  
desacuerdo  
Acuerdo*  
desacuerdo  
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DESAFÍOS ÉTICOS ENEL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR: UNA MIRADA  
DESDE LA PERCEPCIÓN ESTUDIANTIL  
Necesidad de  
políticas claras  
sobre uso de IA  
1.30%  
1.70%  
2.20%  
2.60%  
4.30%  
2.60%  
3.00%  
3.90%  
4.70%  
6.90%  
7.30%  
9.10%  
38.40%  
36.60%  
35.30%  
34.90%  
33.20%  
50.40%  
49.60%  
47.80%  
45.70%  
42.20%  
88.80%  
86.20%  
83.20%  
80.60%  
75.40%  
4.31 0.79  
4.25 0.82  
4.18 0.86  
4.12 0.89  
3.95 1.01  
Importancia de  
capacitación en  
uso ético  
Establecimiento  
de límites claros  
por asignatura  
10.8%  
Desarrollo de  
guías  
institucionales  
12.10%  
13.40%  
Necesidad de  
sanciones por uso  
inadecuado  
Nota. *% Acuerdo = De acuerdo + Totalmente de acuerdo. M = Media. DE = Desviación estándar.  
DISCUSIÓN  
Los resultados del presente estudio evidencian una adopción significativa de herramientas de  
inteligencia artificial (IA) por parte de los estudiantes universitarios, especialmente en contextos  
académicos digitales. El hecho de que el 84% de los estudiantes reporte un conocimiento medio  
o alto sobre IA (53% medio y 31% alto) y que el 72% la utilice de manera frecuente (diaria o varias  
veces por semana) sugiere una creciente integración tecnológica en los procesos formativos, en  
línea con estudios previos que destacan una percepción generalmente positiva hacia estas  
herramientas en entornos de aprendizaje autónomo (15).  
Particularmente, la popularidad de herramientas como ChatGPT (89.20%), Grammarly (67.70%)  
y Google Translate (54.30%) reafirma lo reportado por investigaciones que señalan que las  
aplicaciones basadas en procesamiento del lenguaje natural son las más utilizadas por  
estudiantes debido a su facilidad de uso y beneficios inmediatos en escritura, corrección y  
generación de ideas (16,17). Esto coincide con la percepción de utilidad y facilidad de uso descrita  
por el Modelo de Aceptación Tecnológica, que postula que estos factores influyen decisivamente  
en la adopción de innovaciones tecnológicas en educación (18).  
En cuanto a los beneficios académicos percibidos, los estudiantes valoran la IA principalmente  
como una herramienta que mejora la eficiencia en tareas de escritura (82.30%; M = 4.12), facilita  
la corrección gramatical y ortográfica (79.70%; M = 4.08) y apoya la generación de ideas (74.10%;  
M = 3.89), hallazgos que se replican en investigaciones similares desarrolladas en otros contextos  
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universitarios (19,20). Sin embargo, los beneficios vinculados a la comprensión de temas  
complejos (68.60%; M = 3.76) y al aprendizaje de idiomas (65.50%; M = 3.71) fueron percibidos  
en menor medida, lo que sugiere que el uso actual de la IA entre los encuestados se concentra en  
funciones prácticas e instrumentales más que en procesos de aprendizaje profundo.  
En paralelo, existe una fuerte conciencia sobre los riesgos éticos asociados al uso de IA. El plagio  
académico y la falta de originalidad constituyen el riesgo más reconocido (91.40%; M = 4.38),  
seguido de la dependencia excesiva de la tecnología (85.30%; M = 4.21) y la pérdida de  
habilidades de pensamiento crítico (78.00%; M = 4.02). Este patrón ha sido documentado  
igualmente en estudios europeos y latinoamericanos, que destacan la necesidad de desarrollar  
políticas institucionales que enfrenten estos desafíos éticos de forma clara y transparente (21).  
Resulta destacable que, a pesar de ser usuarios frecuentes de estas herramientas, los estudiantes  
muestran una conciencia crítica sobre sus implicaciones éticas, lo cual representa un punto de  
partida favorable para la implementación de programas de alfabetización digital.  
Además, la inequidad en el acceso a herramientas de IA fue identificada como un riesgo relevante  
por el 72.40% de los participantes, lo que guarda correspondencia con los hallazgos de (22),  
quienes estudiaron las percepciones de estudiantes ecuatorianos sobre tecnologías educativas y  
encontraron brechas importantes en el conocimiento y acceso a herramientas específicas. Esta  
situación podría reproducirse en el uso desigual de la IA en contextos como el de la Universidad  
Estatal Amazónica, cuya ubicación geográfica y características socioeconómicas de su población  
estudiantil hacen especialmente pertinente esta preocupación.  
La dimensión de regulación y formación ética refleja la demanda más consistente del estudio: el  
88.80% de los estudiantes considera necesaria la existencia de políticas claras sobre el uso de IA  
(M = 4.31), el 86.20% demanda capacitación en uso ético (M = 4.25) y el 83.20% solicita el  
establecimiento de límites claros por asignatura (M = 4.18). Esta demanda regulatoria no es  
exclusiva del estudiantado; (23), al analizar la percepción del profesorado en educación  
secundaria, encontraron que más del 90% de los docentes desconoce cómo está regulada la IA  
en el ámbito educativo, lo cual refuerza la urgencia de una alfabetización digital ética que alcance  
tanto a estudiantes como a docentes.  
Finalmente, los hallazgos de (24), quienes analizaron la percepción de estudiantes de  
comunicación y periodismo, son consistentes con los resultados de este estudio: aunque existe  
apertura hacia el uso de la IA, también se manifiesta escepticismo sobre la calidad de los  
contenidos generados y una demanda sostenida de formación ética y pensamiento crítico. Estos  
elementos confirman que la integración efectiva de la IA en la educación superior no puede  
limitarse al acceso tecnológico, sino que requiere acompañamiento pedagógico, marcos  
normativos institucionales y una cultura académica orientada al uso responsable de estas  
herramientas.  
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CONCLUSIONES  
El presente estudio permitió caracterizar las percepciones éticas de estudiantes universitarios de  
modalidad en línea frente al uso de la inteligencia artificial en la educación superior, aportando  
evidencia empírica relevante desde un contexto latinoamericano específico. Los hallazgos  
confirman que la IA se ha consolidado como una herramienta de uso cotidiano en el ámbito  
académico: el 84% de los participantes reportó un nivel de conocimiento medio o alto, y el 72%  
la utiliza de manera frecuente, siendo ChatGPT, Grammarly y Google Translate las plataformas  
más empleadas. Este patrón de uso, orientado principalmente hacia tareas de escritura,  
corrección gramatical y generación de ideas, refleja una integración predominantemente  
instrumental de la IA, centrada en la productividad inmediata más que en el desarrollo de  
competencias cognitivas profundas. Aunque los estudiantes reconocen beneficios concretos  
como la mejora en la eficiencia de escritura (82.30%) y la optimización del tiempo de investigación  
(71.60%), el uso crítico y reflexivo de estas herramientas aún representa un desafío formativo  
pendiente.  
En cuanto a los riesgos éticos, destaca que los propios estudiantes a pesar de ser usuarios  
frecuentes de IA muestran una conciencia crítica notable sobre sus implicaciones. El plagio  
académico y la pérdida de originalidad fueron señalados como el principal riesgo (91.40%),  
seguidos de la dependencia tecnológica (85.30%) y la erosión del pensamiento crítico (78.00%).  
Esta paradoja entre el uso intensivo y la conciencia del riesgo constituye uno de los hallazgos más  
significativos del estudio, pues evidencia que los estudiantes no son actores pasivos frente a la  
tecnología, sino que pueden identificar con claridad los límites éticos de su uso. Sin embargo, esta  
conciencia no se traduce automáticamente en prácticas responsables, lo que subraya la  
necesidad de acompañamiento pedagógico estructurado que oriente el uso de la IA desde  
principios de integridad académica y pensamiento autónomo.  
Finalmente, la dimensión de regulación y formación ética reveló una demanda institucional clara  
y consistente: el 88.80% de los estudiantes considera urgente la existencia de políticas  
institucionales sobre el uso de IA, el 86.20% demanda capacitación en ética digital y el 83.20%  
solicita criterios diferenciados por asignatura. Estos resultados evidencian que la integración  
responsable de la IA en la educación superior no puede depender únicamente de la iniciativa  
individual del estudiante, sino que requiere marcos normativos, guías pedagógicas y programas  
de formación ética que involucren a toda la comunidad universitaria. En este sentido, la  
Universidad Estatal Amazónica, como institución ubicada en un contexto con particularidades  
socioeconómicas y geográficas específicas, tiene la oportunidad y la responsabilidad de liderar  
procesos de gobernanza ética de la IA que atiendan tanto las brechas de acceso como los desafíos  
de equidad digital que afectan a su estudiantado.  
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AGRADECIMIENTOS (OPCIONAL)  
Los autores expresan su sincero agradecimiento a los estudiantes de la Universidad Estatal  
Amazónica que participaron voluntariamente en el estudio, cuya colaboración fue fundamental  
para el desarrollo de la investigación.  
DECLARACIÓN DE INTERÉS (OPCIONAL)  
Los autores declaran que no existen conflictos de interés de carácter personal, académico,  
institucional ni financiero que puedan haber influido en el desarrollo, los resultados o la  
interpretación del presente estudio.  
CONTRIBUCIONES DE AUTOR (OPCIONAL)  
•
Autor 1: conceptualización, diseño metodológico, recolección de datos, análisis e  
interpretación de resultados.  
•
•
•
Autor 2: revisión crítica del contenido intelectual y validación metodológica.  
Autor 3: procesamiento y análisis de datos, apoyo en la interpretación de resultados.  
Autor 4: sistematización de la información y apoyo en la redacción del manuscrito.  
Todos los autores participaron en la revisión final del manuscrito y aprobaron su versión  
definitiva.  
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