¿Cuáles son las preocupaciones reales de los profesores universitarios sobre la inteligencia artificial en educación?
DOI:
https://doi.org/10.5944/ried.47294Palabras clave:
inteligencia artificial, educación superior, ética, política educativa, focus group, profesor universitarioResumen
El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en cualquier sector, como Educación, no sólo supone un reto tecnológico sino, también, un reto de concienciación e integración que debe estar debidamente estructurado. La IA generativa es un instrumento popular que permite mejorar o reemplazar la productividad personal y corporativa, y que debe ser bien entendido como un valor integrado dentro del trabajo diario. En este contexto, se requiere un enfoque humano, que incluya la consideración de los aspectos no tecnológicos. Esta investigación presenta los resultados de 17 talleres, distribuidos en cuatro continentes, con la participación de 674 profesores universitarios. Los talleres, de cuatro horas cada uno, abordaron los condicionantes implicados en el uso y aplicación de la IA en Educación. Tuvieron lugar durante 12 meses, entre octubre de 2024 y noviembre de 2025, en Norteamérica (Estados Unidos, México), Caribe (República Dominicana), Centroamérica (Honduras, Costa Rica), Sudamérica (Colombia, Perú), África (Marruecos, Túnez, Sudáfrica), Asia (China, Tailandia, Filipinas) y Europa (España, Suiza, Francia). Los resultados muestran que, independientemente de la cultura y de la categorización por grupos demográficos o profesionales, la primera preocupación unánime en la lista mostrada por los participantes es la ética. Este artículo responde a la pregunta clave sobre qué preocupa a los profesores universitarios acerca de la Inteligencia Artificial en Educación. A continuación, se explica la metodología (focus groups) utilizada durante los talleres, se exponen las aportaciones de los participantes y se discuten las mismas, de manera contrastada, incluyendo propuestas para una integración eficaz de la IA en Educación.
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Abeza, G., O’Reilly, N., Dottori, M., Séguin, B. y Nzindukiyimana, O. (2015). Mixed methods research in sport marketing. International Journal of Multiple Research Approaches, 9(1), 40-56. https://doi.org/10.1080/18340806.2015.1076758
Akerlind, G. (2005). Learning about phenomenography: Interviewing, data analysis and the qualitative research paradigm. En J. Bowden y P. Green (Eds.), Doing developmental phenomenography (pp. 63-73). RMIT Publishing.
Alenezi, M., Wardat, S. y Akour, M. (2023). The need of integrating digital education in higher education: Challenges and opportunities. Sustainability, 15(6), 4782. https://doi.org/10.3390/su15064782
ALLEA. (2023). The European code of conduct for research integrity (Rev. ed.). https://doi.org/10.26356/ECOC
Bail, C. A. (2024). Can generative AI improve social science? Proceedings of the National Academy of Sciences, 121(21), e2314021121. https://doi.org/10.1073/pnas.2314021121
Bazeley, P. (2004). Issues in mixing qualitative and quantitative approaches to research. En R. Buber, J. Gadner y L. Richards (Eds.), Applying qualitative methods to marketing management research (pp. 141-156). Palgrave Macmillan.
Beckman, A. K., Richey, B. M. S. y Rosenthal, G. G. (2022). Behavioral responses of wild animals to anthropogenic change: Insights from domestication. Behavioral Ecology and Sociobiology, 76(7), 105. https://doi.org/10.1007/s00265-022-03205-6
Bogdan, R. C. y Biklen, S. K. (1998). Qualitative research for education: An introduction to theory and methods (3.ª ed.). Allyn & Bacon.
Burgos, D., Corbí, A., Griffiths, D., Ghorbal, B. R., Frías-Martínez, E., González-Crespo, R., San José, J. C. y Moreno-Ger, P. (2024). UNIR declaration for an ethical use of artificial intelligence in higher education. En Radical solutions for artificial intelligence and digital transformation in education (pp. 15-25). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-97-8638-1_2
Candy, P. C. (1989). Constructivism and the study of self-direction in adult learning. Studies in the Education of Adults, 21(2), 95–116. https://doi.org/10.1080/02660830.1989.11730524
Chee, H., Ahn, S. y Lee, J. (2025). A competency framework for AI literacy: Variations by different learner groups and an implied learning pathway. British Journal of Educational Technology, 56(5), 2146-2182. https://doi.org/10.1111/bjet.13556
Chesterman, S. (2025). Good models borrow, great models steal: Intellectual property rights and generative AI. Policy and Society, 44(1), 23-37. https://doi.org/10.1093/polsoc/puae006
Chiasson, P. (2001). Peirce’s pragmatism: The design for thinking. Rodopi. https://doi.org/10.1163/9789004494800
Comisión Europea. (2019a). Ethics guidelines for trustworthy AI. Publications Office of the European Union. https://knowledge4policy.ec.europa.eu/publication/ethics-guidelines-trustworthy-ai_en
Comisión Europea. (2019b). Directrices éticas para una IA fiable. Publications Office of the European Union. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai
Comisión Europea. (2021). Do no significant harm. Knowledge for Policy. https://knowledge4policy.ec.europa.eu/glossary-item/do-no-significant-harm_en
Creswell, J. W. (2003). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (2.ª ed.). SAGE Publications.
Creswell, J. W. y Plano Clark, V. L. (2017). Designing and conducting mixed methods research (3.ª ed.). SAGE Publications.
Farnsworth, J. y Boon, B. (2010). Analysing group dynamics within the focus group. Qualitative Research, 10(5), 605-624. https://doi.org/10.1177/1468794110375223
Flick, U. (2018). Designing qualitative research (2.ª ed.). SAGE Publications. https://doi.org/10.4135/9781529622737
Garzón, J., Patiño, E. y Marulanda, C. (2025). Systematic review of artificial intelligence in education: Trends, benefits, and challenges. Multimodal Technologies and Interaction, 9(8), 84. https://doi.org/10.3390/mti9080084
Gkintoni, E., Antonopoulou, H., Sortwell, A. y Halkiopoulos, C. (2025). Challenging cognitive load theory: The role of educational neuroscience and artificial intelligence in redefining learning efficacy. Brain Sciences, 15(2), 203. https://doi.org/10.3390/brainsci15020203
Goles, T. y Hirschheim, R. (2000). The paradigm is dead, the paradigm is dead… long live the paradigm: The legacy of Burrell and Morgan. Omega, 28(3), 249–268. https://doi.org/10.1016/S0305-0483(99)00042-0
Graf, J. (2019). The focus group method as an instrument in innovation research. En R. Rauter y T. Stern (Eds.), Research project innovation management: Die Digitalisierung der Arbeitswelt (SIS Report #10, pp. 19-39). University of Graz.
Grix, J. (2002). Introducing students to the generic terminology of social research. Politics, 22(3), 175–186. https://doi.org/10.1111/1467-9256.00173
Halkier, B. (2010). Focus groups as social enactments: Integrating interaction and content in the analysis of focus group data. Qualitative Research, 10(1), 71-89. https://doi.org/10.1177/1468794109348683
Igbokwe, I. C. (2023). Application of artificial intelligence (AI) in educational management. International Journal of Scientific and Research Publications, 13(3), 300-307. https://doi.org/10.29322/IJSRP.13.03.2023.p13536
Johnson, R. B. y Onwuegbuzie, A. J. (2004). Mixed methods research: A research paradigm whose time has come. Educational Researcher, 33(7), 14-26. https://doi.org/10.3102/0013189X033007014
Leavy, P. (2017). Research design: Quantitative, qualitative, mixed methods, arts-based, and community-based participatory research approaches. The Guilford Press.
Lundstrom, M. S. y Alam, M. A. (2022). Moore’s law: The journey ahead. Science, 378(6621), 722-723. https://doi.org/10.1126/science.ade2191
Mertens, D. M. (2005). Research and evaluation in education and psychology: Integrating diversity with quantitative, qualitative, and mixed methods (2.ª ed.). SAGE Publications.
Mijwil, M. M. y Abttan, R. A. (2021). Artificial intelligence: A survey on evolution and future trends. Asian Journal of Applied Sciences, 9(2), 87-93. https://doi.org/10.24203/ajas.v9i2.6589
Moosa, I. A. (2025). Artificial intelligence: Definition, origin and evolution. En The economics of artificial intelligence (pp. 1-17). Edward Elgar Publishing. https://doi.org/10.4337/9781035345861.00008
Opesemowo, O. (2024). Artificial intelligence in education, bridging community gap: A phenomenological approach. IJNE: International Journal of New Education, 14, 59-79. https://doi.org/10.24310/ijne.14.2024.20505
Ortega y Gasset, J. (2022). Meditaciones del Quijote. Alianza Editorial.
Peirce, C. S. (1997). Pragmatism as a principle and method of right thinking: The 1903 Harvard lectures on pragmatism (P. A. Turrisi, Ed.). SUNY Press.
Plummer-D’Amato, P. (2008). Focus group methodology (Part 1): Considerations for design. International Journal of Therapy and Rehabilitation, 15(2), 69-73. https://doi.org/10.12968/ijtr.2008.15.2.28189
Punch, K. F. (1998). Introduction to social research: Quantitative and qualitative approaches. SAGE Publications.
Somekh, B. y Lewin, C. (Eds.). (2005). Research methods in the social sciences. SAGE Publications.
Stracke, C. M., Griffiths, D., Pappa, D., Bećirović, S., Polz, E., Perla, L., Di Grassi, A., Massaro, S., Prifti Skenduli, M., Burgos, D., Punzo, V., Amram, D., Ziouvelou, X., Katsamori, D., Gabriel, S., Nahar, N., Schleiss, J. y Hollins, P. (2025). Analysis of artificial intelligence policies for higher education in Europe. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, 9(2), 124-137. https://doi.org/10.9781/ijimai.2025.02.011
Tashakkori, A. y Teddlie, C. (Eds.). (2010). The SAGE handbook of mixed methods in social & behavioral research (2.ª ed.). SAGE Publications. https://doi.org/10.4135/9781506335193
UNESCO. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. https://www.unesco.org/en/articles/ai-and-education-guidance-policy-makers
Unión Europea. (2024). Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial. Diario Oficial de la Unión Europea, L 2024/1689, 12.7.2024. http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
Universidad Internacional de La Rioja. (2020). II plan de igualdad UNIR. https://research.unir.net/wp-content/uploads/2022/10/PlanIgualdad_UNIR_octubre2020.pdf
Universidad Internacional de La Rioja. (2024). Guide to the responsible use of generative artificial intelligence in research tasks. PROEDUCA. https://doi.org/10.5281/zenodo.11609187
Universidad Internacional de La Rioja. (2025). Declaración UNIR 2025 para un uso ético de la inteligencia artificial en educación superior. PROEDUCA. https://doi.org/10.5281/zenodo.17199817
Uzun, L. (2023). Are concerns related to artificial intelligence development and use really necessary: A philosophical discussion. Digital Society, 2, 40. https://doi.org/10.1007/s44206-023-00070-2
Wille, R. (1999). Conceptual landscapes of knowledge: A pragmatic paradigm for knowledge processing. En W. Gaul y H. Locarek-Junge (Eds.), Classification in the information age (pp. 344-356). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60187-3_36
Wille, R. (2006). Methods of conceptual knowledge processing. En R. Missaoui y J. Schmidt (Eds.), Formal concept analysis (pp. 1-29). Springer. https://doi.org/10.1007/11671404_1
Woodyatt, C. R., Finneran, C. A. y Stephenson, R. (2016). In-person versus online focus group discussions: A comparative analysis of data quality. Qualitative Health Research, 26(6), 741-749. https://doi.org/10.1177/1049732316631510
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