Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (13) Edición especial Abril  
024. ISSN: 2737-6249  
Tecnologías eficientes basadas en IA en la educación superior  
2
DOI: https://doi.org/10.46296/ig.v7i13edespab.0184  
TECNOLOGÍAS EFICIENTES BASADAS EN IA EN LA EDUCACIÓN  
SUPERIOR  
EFFICIENT AI BASED TECHNOLOGIES IN HIGHER EDUCATION  
1
2
Villa-Palma Cristhian Marcony ; Almeida-Zambrano Edison Ernesto ;  
Zambrano-Pilay Enrique Cristóbal 3  
1
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí. Manta, Ecuador.  
Correo: cristhian.villa@pg.uleam.edu.ec.  
2
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí. Manta, Ecuador.  
Correo: edison.almeida@uleam.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-1601-3450  
3
Universidad de Cádiz. Cádiz, España. Correo: enrique.zambranopilay@alum.uca.es.  
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-9329-0929  
Resumen  
La integración de Tecnologías Eficientes basadas en Inteligencia Artificial (IA) en la educación  
superior ha emergido como un tema de interés creciente en el ámbito académico y educativo.  
Este documento aborda la problemática y la justificación detrás de la implementación de estas  
tecnologías, así como los desafíos éticos que plantean y la necesidad de abordarlos de manera  
rigurosa y responsable. Se destaca el potencial transformador de las tecnologías basadas en IA  
en la educación superior, así como los desafíos éticos que acompañan su implementación. Se  
identifican tres principales desafíos éticos: la protección de la privacidad de los datos  
estudiantiles, la mitigación del sesgo algorítmico en la evaluación y el aprendizaje automatizado,  
y la reflexión sobre el papel de los educadores en un entorno educativo cada vez más  
digitalizado. En cuanto a la protección de la privacidad de los datos estudiantiles, se argumenta  
que es fundamental establecer políticas claras de privacidad de datos y medidas de seguridad  
robustas para proteger la confidencialidad y la integridad de la información personal y académica  
de los estudiantes. Se subraya la importancia de garantizar el acceso autorizado y el uso ético  
de los datos por parte de los sistemas de IA. Se subraya la importancia de invertir en el desarrollo  
profesional de los educadores y fomentar un enfoque holístico del aprendizaje que integre la  
tecnología de manera complementaria a la interacción humana.  
Palabras clave: Tecnologías eficientes, inteligencia artificial, educación superior.  
Abstract  
The integration of Efficient Technologies based on Artificial Intelligence (AI) in higher education  
has emerged as a topic of growing interest in the academic and educational field. This document  
addresses the problems and justification behind the implementation of these technologies, as well  
as the ethical challenges they pose and the need to address them in a rigorous and responsible  
manner. The transformative potential of AI-based technologies in higher education is highlighted,  
as well as the ethical challenges that accompany their implementation. Three main ethical  
challenges are identified: protecting the privacy of student data, mitigating algorithmic bias in  
assessment and automated learning, and reflecting on the role of educators in an increasingly  
digitalized educational environment. Regarding the protection of student data privacy, it is argued  
that it is essential to establish clear data privacy policies and robust security measures to protect  
the confidentiality and integrity of students' personal and academic information. The importance  
of ensuring authorized access and ethical use of data by AI systems is highlighted. The  
importance of investing in the professional development of educators and promoting a holistic  
Información del manuscrito:  
Fecha de recepción: 16 de enero de 2024.  
Fecha de aceptación: 15 de marzo de 2024.  
Fecha de publicación: 19 de abril de 2024.  
6
2
Villa-Palma et al. (2024)  
approach to learning that integrates technology in a complementary way to human interaction is  
highlighted.  
Keywords: Efficient technologies, artificial intelligence, higher education.  
1
. Introducción  
de la privacidad de los datos  
estudiantiles, la mitigación del sesgo  
algorítmico en la evaluación y el  
La integración de Tecnologías  
Eficientes basadas en Inteligencia  
Artificial (IA) en la educación superior  
ha marcado un hito significativo en el  
aprendizaje automatizado,  
y
la  
reflexión sobre el papel de los  
educadores en un entorno educativo  
cada vez más dominado por la  
automatización y la inteligencia  
artificial (Villarroel, 2021).  
panorama  
educativo  
Este avance  
contemporáneo.  
tecnológico promete transformar  
radicalmente la forma en que se  
enseña, se aprende y se gestiona el  
conocimiento en las instituciones de  
educación superior en todo el  
La justificación de esta investigación  
radica en la necesidad urgente de  
comprender  
y
abordar  
estos  
desafíos éticos para garantizar un  
desarrollo y una implementación  
responsables de las tecnologías  
basadas en IA en la educación  
superior. En primer lugar, la  
protección de la privacidad de los  
datos estudiantiles es un imperativo  
moral y legal que no puede ser  
pasado por alto. El acceso no  
autorizado o el mal uso de la  
información personal y académica  
mundo.  
Sin  
embargo,  
su  
implementación no está exenta de  
desafíos y cuestionamientos éticos  
que requieren una consideración  
profunda y una respuesta adecuada  
(Heredia-Sánchez et al., 2020).  
La problemática radica en el hecho  
de que, si bien las tecnologías  
basadas en IA ofrecen un potencial  
enorme para mejorar la calidad y la  
eficiencia de la educación superior,  
también plantean una serie de  
desafíos éticos que deben abordarse  
de manera prioritaria. Entre estos  
desafíos se encuentran la protección  
de  
los  
estudiantes  
podría  
comprometer su seguridad y su  
bienestar, así como socavar la  
confianza en las instituciones  
educativas.  
3
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (13) Edición especial Abril  
024. ISSN: 2737-6249  
2
Tecnologías eficientes basadas en IA en la educación superior  
La mitigación del sesgo algorítmico  
es crucial para garantizar la equidad  
y la justicia en la evaluación y el  
el aprendizaje. Esto no solo optimiza  
el proceso de enseñanza, sino que  
también empodera a los estudiantes  
al permitirles aprender a su propio  
ritmo y estilo (Sánchez et al., 2023).  
aprendizaje  
automatizado.  
Los  
algoritmos de IA pueden perpetuar y  
amplificar sesgos existentes en los  
datos, lo que podría resultar en  
La tutoría inteligente es otra  
aplicación destacada de la IA en la  
educación superior. Los sistemas de  
tutoría basados en IA pueden  
simular la interacción humana,  
brindando orientación y apoyo a los  
estudiantes en tiempo real. Estos  
decisiones  
injustas  
o
discriminatorias. Es fundamental  
desarrollar y aplicar medidas para  
identificar y corregir estos sesgos,  
así como para promover la  
transparencia y la rendición de  
cuentas en los procesos de toma de  
decisiones algorítmicas.  
sistemas  
pueden  
responder  
preguntas, resolver problemas y  
ofrecer explicaciones detalladas, lo  
que aumenta la disponibilidad de  
recursos educativos y mejora la  
experiencia de aprendizaje fuera del  
aula (Vera, 2023).  
2
. Impacto de la IA en la  
enseñanza y el aprendizaje  
La integración de la Inteligencia  
Artificial (IA) en la educación superior  
ha generado un cambio radical en  
Los sistemas de recomendación de  
contenido  
también  
están  
los métodos de enseñanza  
y
revolucionando la forma en que los  
estudiantes acceden al material  
educativo. Basados en algoritmos de  
IA, estos sistemas analizan el  
aprendizaje. La IA ha permitido la  
personalización del aprendizaje,  
adaptando los materiales y métodos  
de enseñanza a las necesidades  
individuales de los estudiantes. Los  
sistemas de IA pueden analizar  
datos de desempeño estudiantil y  
historial de navegación  
y
el  
desempeño académico de los  
estudiantes para sugerir recursos  
relevantes, como libros, artículos,  
videos y cursos en línea. Esta  
capacidad de personalizar el  
contenido según los intereses y las  
ofrecer  
personalizada, identificando áreas  
de mejora proporcionando  
recursos específicos para fortalecer  
retroalimentación  
y
6
4
Villa-Palma et al. (2024)  
necesidades individuales de los  
estudiantes fomenta un aprendizaje  
más autónomo y efectivo (Rubio et  
al., 2023).  
mitigar estos sesgos, como la  
auditoría algorítmica, la  
transparencia en los procesos de  
toma de decisiones la  
diversificación de conjuntos de datos  
Sánchez, 2023).  
y
A
pesar  
de  
los  
beneficios  
(
potenciales, la implementación de IA  
en la educación superior plantea  
varios desafíos y consideraciones  
éticas. Uno de los principales  
desafíos es la privacidad y seguridad  
de los datos estudiantiles. Los  
sistemas de IA requieren grandes  
cantidades de datos para funcionar  
La creciente dependencia de la IA en  
la educación superior plantea  
interrogantes sobre el papel de los  
educadores y la necesidad de  
habilidades humanas en un entorno  
cada vez más automatizado. Si bien  
la IA puede mejorar la eficiencia y la  
accesibilidad del aprendizaje, no  
puede reemplazar por completo la  
experiencia y el juicio humano. Los  
educadores deben adaptarse a este  
eficazmente,  
lo  
que  
plantea  
la  
preocupaciones  
sobre  
recopilación, el almacenamiento y el  
uso de información personal  
sensible. Es fundamental garantizar  
que los datos de los estudiantes se  
manejen de manera ética y segura,  
cambio  
paradigmático,  
habilidades para  
desarrollando  
integrar eficazmente la tecnología en  
su práctica pedagógica y garantizar  
un equilibrio adecuado entre la  
protegiendo  
su  
privacidad  
y
cumpliendo con las regulaciones de  
protección de datos (Litardo et al.,  
automatización  
humana.  
y
la interacción  
2
023).  
Otro desafío importante es el sesgo  
algorítmico en la evaluación y el  
3
. Desafíos y consideraciones  
éticas de la implementación de  
IA en la educación superior  
aprendizaje  
automatizado.  
Los  
algoritmos de IA pueden perpetuar y  
amplificar sesgos existentes en los  
datos, lo que podría conducir a  
La introducción de tecnologías  
eficientes basadas en Inteligencia  
Artificial (IA) en la educación superior  
ha generado un cambio significativo  
en la forma en que se enseña, se  
decisiones  
injustas  
Es  
o
discriminatorias.  
crucial  
desarrollar y aplicar medidas para  
6
5
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (13) Edición especial Abril  
024. ISSN: 2737-6249  
Tecnologías eficientes basadas en IA en la educación superior  
2
aprende  
y
se administra el  
educativas  
deben  
implementar  
conocimiento. Sin embargo, junto  
con los beneficios que ofrece la IA,  
surgen una serie de desafíos éticos  
que deben abordarse de manera  
medidas de seguridad robustas,  
como cifrado de datos, acceso  
restringido y protocolos de gestión  
de riesgos, para proteger la  
confidencialidad y la integridad de  
los datos estudiantiles (Lara et al.,  
2023).  
rigurosa  
garantizar un entorno educativo  
equitativo, inclusivo ético  
Salmerón Moreira et al., 2023).  
y
responsable  
para  
y
(
Otro desafío ético importante es el  
sesgo algorítmico en la evaluación y  
el aprendizaje automatizado. Los  
algoritmos de IA pueden perpetuar y  
amplificar sesgos existentes en los  
datos, lo que podría conducir a  
Uno de los principales desafíos  
éticos asociados con la  
implementación de IA en la  
educación superior es la privacidad y  
seguridad de los datos estudiantiles.  
Los sistemas de IA requieren acceso  
a grandes cantidades de datos  
decisiones  
injustas  
o
discriminatorias. Por ejemplo, si los  
datos utilizados para entrenar un  
sistema de IA están sesgados hacia  
personales  
y
académicos para  
funcionar eficazmente, lo que  
plantea preocupaciones sobre la  
recopilación, el almacenamiento y el  
uso de esta información. Los  
estudiantes tienen derecho a la  
privacidad de sus datos y a que se  
proteja su información personal de  
accesos no autorizados o mal uso  
ciertos grupos demográficos  
culturales, es probable que el  
sistema produzca resultados  
sesgados que perpetúen las  
o
desigualdades existentes (Cárdenas  
et al., 2023)...  
Por lo tanto, es esencial que las  
instituciones educativas inviertan en  
el desarrollo profesional de los  
(Cotrina-Aliaga et al., 2021).  
Para abordar este desafío, es  
fundamental establecer políticas  
claras de privacidad de datos que  
definan qué información se recopila,  
cómo se utiliza y con quién se  
comparte. Además, las instituciones  
educadores,  
oportunidades de formación en  
tecnologías emergentes  
brindándoles  
y
pedagogías innovadoras. Además,  
se debe fomentar un enfoque  
6
6
Villa-Palma et al. (2024)  
holístico del aprendizaje que integre  
seguridad robustas para proteger la  
confidencialidad y la integridad de  
los datos estudiantiles.  
la  
tecnología  
de  
manera  
complementaria a la interacción  
humana, reconociendo el valor único  
que aportan los educadores en el  
proceso educativo.  
El sesgo algorítmico en la evaluación  
y el aprendizaje automatizado es  
otro desafío ético importante. Los  
algoritmos de IA pueden perpetuar y  
amplificar sesgos existentes en los  
datos, lo que podría conducir a  
4
. Conclusiones  
En conclusión, la implementación de  
tecnologías eficientes basadas en  
Inteligencia Artificial (IA) en la  
educación superior está generando  
un impacto significativo en la forma  
en que se enseña, se aprende y se  
administra el conocimiento. Sin  
embargo, este cambio no está  
exento de desafíos éticos que deben  
abordarse de manera rigurosa y  
responsable para garantizar un  
decisiones  
injustas  
Es  
o
discriminatorias.  
necesario  
realizar  
auditorías  
algorítmicas  
regulares y adoptar prácticas de  
recopilación y análisis de datos  
éticamente  
responsables  
para  
mitigar este riesgo y garantizar la  
equidad y la justicia en la evaluación  
y el aprendizaje automatizado.  
Por último, la implementación de IA  
plantea interrogantes sobre el papel  
de los educadores y la necesidad de  
habilidades humanas en un entorno  
cada vez más automatizado. Si bien  
la IA puede mejorar la eficiencia y la  
accesibilidad del aprendizaje, los  
educadores desempeñan un papel  
fundamental en el diseño de  
entorno  
educativo  
equitativo,  
inclusivo y ético.  
Uno de los principales desafíos  
éticos es la privacidad y seguridad  
de los datos estudiantiles. La  
recopilación masiva de datos por  
parte de los sistemas de IA plantea  
preocupaciones sobre el uso y la  
experiencias  
de  
aprendizaje  
protección  
personal  
de información  
académica de los  
Es fundamental  
la  
significativas y en el fomento del  
pensamiento crítico y las habilidades  
sociales y emocionales de los  
estudiantes. Es fundamental invertir  
en el desarrollo profesional de los  
y
estudiantes.  
establecer políticas claras de  
privacidad de datos y medidas de  
6
7
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (13) Edición especial Abril  
024. ISSN: 2737-6249  
2
Tecnologías eficientes basadas en IA en la educación superior  
educadores y fomentar un enfoque  
holístico del aprendizaje que integre  
Litardo, J. T., Wong, C. R., Ruiz, S.  
M., & Benites, K. P. (2023).  
Retos  
y
oportunidades  
la  
tecnología  
de  
manera  
docente en la implementación  
de la inteligencia artificial en la  
complementaria a la interacción  
humana.  
educación  
superior  
ecuatoriana. South Florida  
Journal of Development, 4(2),  
867-889.  
Bibliografía  
Rubio, P. V., González, G. P. B.,  
Salcán, A. C. Q., & Yedra, H.  
M. C. (2023). La inteligencia  
artificial en la educación  
Cárdenas, E. P. Z., Guaraca, D. P.  
S., Yánez, E. H. A., & Albán,  
A. L. M. (2023). El rol de la  
inteligencia artificial en la  
enseñanza-aprendizaje de la  
educación superior. Polo del  
superior:  
un  
enfoque  
transformador.  
Conocimiento:  
Polo  
del  
Revista  
Conocimiento:  
científico-profesional,  
Revista  
8(3),  
científico-profesional, 8(11),  
7-80.  
6
3
028-3036.  
Salmerón Moreira, Y. M., Luna  
Alvarez, H. E., Murillo  
Encarnacion, W. G.,  
Cotrina-Aliaga, J. C., Vera-Flores, M.  
Á., Ortiz-Cotrina, W. C., &  
Sosa-Celi, P. (2021). Uso de  
la Inteligencia Artificial (IA)  
&
Pacheco Gómez, V. A. (2023).  
El futuro de la Inteligencia  
Artificial para la educación en  
las instituciones de Educación  
Superior. Conrado, 19(93),  
como la  
estrategia  
en  
educación superior. Revista  
Iberoamericana  
Educación.  
de  
la  
2
7-34.  
Heredia-Sánchez, B. D. C., Pérez-  
Cruz, D., Cocón-Juárez, J. F.,  
Sánchez, J. L. G., Garcia, F. R. V.,  
Parra, A. E. M., Calva, S. W.  
G., & Arévalo, B. M. B. (2023).  
Aplicación de la Inteligencia  
Artificial en la Educación  
Superior. Dominio de las  
Ciencias, 9(3), 1097-1108.  
&
Zavaleta-Carrillo, P. (2020).  
La gamificación como  
herramienta tecnológica para  
el aprendizaje en la educación  
superior. Revista Docentes  
2
.0, 9(2), 49-58.  
Sánchez, O. V. G. (2023). Uso y  
percepción de ChatGPT en la  
educación superior. Revista  
Lara, R. A. M., Criollo, L. R. S.,  
Calderón, C. J. C.,  
&
Matamba, B. E. B. (2023). La  
inteligencia artificial; análisis  
del presente y futuro en la  
educación superior.  
de en  
tecnologías de la información,  
1(23), 98-107.  
investigación  
1
6
8
Villa-Palma et al. (2024)  
Vera, F. (2023). Integración de la  
Inteligencia Artificial en la  
Educación superior: Desafíos  
y oportunidades. Transformar,  
4
(1), 17-34.  
Villarroel, J. J. G. (2021). Implicancia  
de la inteligencia artificial en  
las aulas virtuales para la  
educación superior. Orbis  
Tertius-UPAL, 5(10), 31-52.  
6
9