Dependencia funcional a la inteligencia artificial en la universidad: Una lectura desde la disrupción cognitiva

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5944/ried.47025

Palabras clave:

inteligencia artificial, disrupción cognitiva, dependencia funcional, educación superior, autonomía crítica, alfabetización digital crítica

Resumen

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en la educación no solo viene optimizando las tareas académicas, sino que transforma las prácticas educativas y el aprendizaje universitario. En el presente estudio se analiza la dependencia funcional a la IA como un cambio en la manera de pensar y afrontar las labores académicas. Los resultados permiten proponer una estructura conceptual interpretativa de este concepto. El estudio se realizó bajo un enfoque cualitativo, teniendo como soporte los fundamentos y procedimientos de la Teoría Fundamentada. La metodología incluyó la aplicación de entrevistas semiestructuradas a 265 estudiantes de pregrado de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann (Tacna, Perú). Los datos se procesaron en ATLAS.ti, analizándolos mediante la codificación abierta, axial y selectiva. Los resultados dan cuenta de cinco dimensiones del constructo de dependencia a la IA: (1) preferencia de uso frente a fuentes tradicionales, (2) funcionalidad académica, (3) apoyo creativo e intelectual, (4) competencias críticas y control de calidad, y (5) necesidad tecnológica operativa. Esta última asume el papel de categoría central, evidenciando que la utilidad práctica de la IA se percibe como herramienta imprescindible para planificar, redactar y validar tareas académicas. La estructura conceptual emergente describe una transición desde la eficacia instrumental hacia la delegación cognitiva y la reducción de la autonomía crítica, evidenciando un cambio estructural en las prácticas académicas universitarias. Estos resultados invitan a reflexionar sobre las implicancias para la alfabetización crítica y la regulación autónoma en el uso académico de la IA.

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Biografía del autor/a

Raul Alberto Garcia Castro, Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, UNJBG (Perú)

Doctor en Educación y docente investigador de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann (Perú). Coordinador del Grupo de Investigación “Educación y Desarrollo Sostenible”. Sus líneas de investigación se centran en inteligencia artificial y tecnologías emergentes aplicadas a la educación, así como en la analítica del aprendizaje y el interés en el aprendizaje de las ciencias básicas.

Marieta Apaza Romero, Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, UNJBG (Perú)

Licenciada en Educación y jefa de prácticas del Departamento Académico de Educación en Ciencias Naturales de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann (Perú). Es miembro del Grupo de Investigación “Educación y Desarrollo Sostenible”. Sus líneas de investigación se centran en inteligencia artificial y tecnologías emergentes aplicadas a la educación, así como en analítica del aprendizaje.

Rosario Elizabeth Mariñas Dill-Erva, Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, UNJBG (Perú)

Doctora en Educación y docente ordinaria del Departamento Académico de Educación en Ciencias Naturales de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann (Perú). Es miembro del Grupo de Investigación “Educación y Desarrollo Sostenible”. Sus líneas de investigación se centran en inteligencia artificial y tecnologías emergentes aplicadas a la educación, así como en analítica del aprendizaje.

Nery Damiana Zapana Ancota, Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, UNJBG (Perú)

Doctora en Educación y docente ordinaria del Departamento Académico de Educación en Ciencias Sociales de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann (Perú). Es miembro del Grupo de Investigación “Educación y Desarrollo Sostenible”. Sus líneas de investigación se centran en inteligencia artificial y tecnologías emergentes aplicadas a la educación, así como en analítica del aprendizaje.

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Publicado

17-04-2026

Cómo citar

Garcia Castro, R. A., Apaza Romero, M., Mariñas Dill-Erva, R. E., & Zapana Ancota, N. D. (2026). Dependencia funcional a la inteligencia artificial en la universidad: Una lectura desde la disrupción cognitiva. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2). https://doi.org/10.5944/ried.47025

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