Ética en el uso de la inteligencia artificial: desafíos y buenas prácticas para el desarrollo educativo en Ecuador

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.64747/b03qch53

Palabras clave:

ética de la IA, analíticas de aprendizaje, supervisión humana, equidad educativa, bachillerato

Resumen

Este estudio analiza la integración de inteligencia artificial (IA) en el Bachillerato General Unificado (BGU) de la Parroquia Tarqui, Guayaquil, desde una perspectiva de ética aplicada y política educativa. Se implementó, durante un semestre, un paquete de gobernanza ética —privacidad por diseño, evaluación de impacto algorítmico educativa (EIA‑E), supervisión humana significativa, transparencia y alfabetización crítica— en aulas de Matemática y Lengua. El diseño cuasi‑experimental mixto combinó diferencias‑en‑diferencias con modelos multinivel y un componente cualitativo explicativo. La muestra incluyó 96 aulas (n = 2.984 estudiantes), con línea base anclada a microdatos de “Ser Estudiante”. Los resultados indican mejoras moderadas en logro académico (0,22 DE en Matemática; 0,17 DE en Lengua), reducción de brechas por nivel socioeconómico (hasta 0,20 DE en Matemática) y cumplimiento de indicadores éticos (incidentes de privacidad <1/1000 sesiones; paridad ≥0,91). La intensidad de uso óptima se ubicó entre 90–130 min/semana, con rendimientos decrecientes más allá de ~150 min. La conectividad condicionó magnitudes de efecto, favoreciendo aulas con enlaces estables. La evidencia cualitativa mostró mayor confianza cuando existieron tableros de transparencia y protocolos de override. Se concluye que la gobernanza ética, articulada con diseño instruccional y formación docente en alfabetización crítica, potencia el valor pedagógico de la IA y evita efectos distributivos indeseados. Se recomiendan lineamientos nacionales para EIA‑E, compra pública responsable y comités escolares de ética digital, además de estudios longitudinales y ensayos por conglomerados para robustecer inferencias y escalabilidad

Referencias

Adiguzel, T., Doğan, A., & Özkan, E. (2023). Revolutionizing education with AI: Exploring the transformative potential of ChatGPT. Contemporary Educational Technology, 15(3), ep422. https://doi.org/10.30935/cedtech/13152

Austin, P. C. (2011). Optimal caliper widths for propensity‐score matching when estimating differences in means and differences in proportions in observational studies. Pharmaceutical Statistics, 10(2), 150–161. https://doi.org/10.1002/pst.433

Baker, R. S. (2022). Algorithmic bias in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(4), 901–902. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00285-9

Benjamini, Y., & Hochberg, Y. (1995). Controlling the false discovery rate: A practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 57(1), 289–300. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x

Cameron, A. C., & Miller, D. L. (2015). A practitioner’s guide to cluster-robust inference. Journal of Human Resources, 50(2), 317–372. https://doi.org/10.3368/jhr.50.2.317

Dávila, M. R., Moreno, D. K., Cajas, C. A., Guzmán, J. C., & Miranda, S. (2023). Estrategias inclusivas con tecnologías digitales en educación media en Ecuador. Horizonte Científico, 13(25), 20–33. https://doi.org/10.64747/9epagq94

Escueta, M., Quan, V., Nickow, A. J., & Oreopoulos, P. (2017). Education technology: An evidence-based review. NBER Working Paper Series (No. 23744). https://doi.org/10.3386/w23744

Fjeld, J., Achten, N., Hilligoss, H., Nagy, A., & Srikumar, M. (2020). Principled artificial intelligence: Mapping consensus in ethical and rights-based approaches to principles for AI. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3518482

Floridi, L., & Cowls, J. (2019). A unified framework of five principles for AI in society. Harvard Data Science Review, 1(1). https://doi.org/10.1162/99608f92.8cd550d1

Gouseti, A., Livingstone, S., & Veteška, J. (2024). Towards a new ethics of AI in K–12 education: From concerns to constructive principles. Technology, Pedagogy and Education, 33(5), 1–18. https://doi.org/10.1080/1475939X.2024.2428601

Habibi, A., Muhaimin, M., Danibao, B. K., Wibowo, Y. G., Wahyuni, S., & Octavia, A. (2023). ChatGPT in higher education learning: Acceptance and use. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5, 100190. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100190

Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2

Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., Stadler, M., … Weller, J. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

Kizilcec, R. F., & Lee, H.-S. (2022). Algorithmic fairness in education. En S. A. Scherer & K. D’Mello (Eds.), The Cambridge handbook of computing education research (pp. 247–274). Cambridge University Press. https://doi.org/10.4324/9780429329067-10

Lin, L., & Aloe, A. M. (2021). Evaluation of various estimators for standardized mean difference in meta-analysis. Statistics in Medicine, 40(2), 403–426. https://doi.org/10.1002/sim.8781

Meyer, J. G., Urbanowicz, R. J., Martin, P. C. N., O’Connor, K., Li, R., & Peng, P.-C. (2023). ChatGPT and large language models in academia: Opportunities and challenges. BioData Mining, 16(1), 20. https://doi.org/10.1186/s13040-023-00339-9

Morales Echeverría, D. A., Morales Alarcón, F. P., Cajamarca Altamirano, E. E., & Intriago Usca, F. J. (2024). La protección de datos personales en Ecuador: Evolución legislativa y comparación regional. Perspectivas Sociales y Administrativas, 2(2), 35–44. https://doi.org/10.61347/psa.v2i2.70

OECD. (2023). The state of implementation of the OECD AI Principles four years on (OECD Artificial Intelligence Papers No. 3). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/835641c9-en

OECD. (2024). Explanatory memorandum on the updated OECD definition of an AI system (OECD Artificial Intelligence Papers No. 8). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/623da898-en

Osorno Hernández, D., Vivas Torres, T. D., & Beltrán García, I. D. (2024). Marco de ética de la IA en educación: Desarrollo del pensamiento crítico y meta-cognición. Horizonte Científico, 14(27), 1–12. https://doi.org/10.64747/yk2urw42

Pane, J. F., Steiner, E. D., Baird, M. D., & Hamilton, L. S. (2015). Continued progress: Promising evidence on personalized learning (RR-1365-BMGF). RAND Corporation. https://doi.org/10.7249/RR1365

Salas-Pilco, S. Z., Yang, Y., & Zhang, Z. (2022). Student-centered learning analytics: A review of five years of literature. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 19(1), 62. https://doi.org/10.1186/s41239-022-00326-w

UNESCO. (2023). Global Education Monitoring Report 2023: Technology in education—A tool on whose terms? UNESCO Publishing. https://doi.org/10.54676/UZQV8501

Zawacki‑Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education—Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

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Publicado

2025-11-06

Cómo citar

Bravo Soria, H. D., Brito Solórzano, C. F., Cevallos Martínez, C. E., & Guerra Balseca, E. T. (2025). Ética en el uso de la inteligencia artificial: desafíos y buenas prácticas para el desarrollo educativo en Ecuador. Horizonte Cientifico International Journal, 3(2), 1-20. https://doi.org/10.64747/b03qch53