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Optimización de la investigación con inteligencia artificial
en Educación Intercultural Superior: estudio de caso
Optimising Research with Artificial Intelligence in
Intercultural Higher Education: A Case Study
Miguel Ángel Paidicán Soto
1
y Pamela Alejandra Arredondo Herrera
2
Fecha de recepción: 20/11/2025; Fecha de revisión: 23/02/2026; Fecha de aceptación: 06/03/2026
Cómo citar este artículo:
Paidicán Soto, M. A. y Arredondo Herrera, P. A. (2026). Optimización de la investigación
con inteligencia artificial en Educación Intercultural Superior: estudio de caso. Revista
de Innovación y Buenas Prácticas Docentes, 15(1), 19-38.
https://doi.org/10.21071/ripadoc.v15i1.18384
Autor de correspondencia: mpaidican@gmail.com
Resumen:
El estudio analiza la integración de herramientas de inteligencia artificial en los
procesos investigativos de la educación intercultural en educación superior, mediante
un estudio de caso desarrollado en un módulo de posgrado. Bajo el marco TPACK y
metodologías activas como el Aprendizaje Basado en la Indagación y en Proyectos, se
incorporaron tecnologías como Scholarcy, NotebookLM, Consensus y Napkin para
apoyar las fases de búsqueda, análisis, síntesis y diseño curricular. Los resultados
evidencian que la inteligencia artificial optimiza significativamente la gestión y
organización de información científica, permitiendo a los estudiantes profundizar en el
análisis conceptual y mejorar la calidad de sus proyectos, siempre que su uso sea
guiado por un diseño pedagógico intencionado. Sin embargo, también se advierte que
el pensamiento crítico y la construcción social del conocimiento no emergen de manera
automática, sino que dependen de la mediación docente y de la existencia de espacios
sistemáticos de reflexión y discusión colaborativa. Se concluye que la inteligencia
artificial constituye un recurso valioso para la investigación en educación intercultural
cuando se integra de forma contextualizada, ética y crítica, favoreciendo procesos
investigativos más rigurosos y culturalmente pertinentes.
1
Universidad San Sebastián (Chile) y Universidad de Granada (España), mpaidican@gmail.com,
https://orcid.org/0000-0003-0696-054X
2
Universidad de Granada (España) pamfergab2506@gmail.com, https://orcid.org/0000-0002-4888-4584
El presente artículo ha sido redactado en tercera persona del singular o plural, utilizando el género
masculino como forma no marcada o inclusiva, teniendo en cuenta al sexo masculino y femenino, sin
intención de mostrar un lenguaje sexista.
Paidicán Soto, M. A. y Arredondo Herrera, P.A.
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Palabras clave: Educación Intercultural, Inteligencia Artificial, Tecnología Educativa,
TPACK.
Abstract:
This study analyses the integration of artificial intelligence tools into research
processes within intercultural higher education, based on a case study implemented in
a postgraduate module. Guided by the TPACK framework and active learning
methodologies, such as Research-Based Learning and Project-Based Learning, the
intervention incorporated artificial intelligence tools such as Scholarcy, NotebookLM,
Consensus, and Napkin to support the phases of literature search, analysis, synthesis,
and curriculum design. The results indicate that artificial intelligence significantly
improves the organisation and management of scientific information, enabling students
to deepen their conceptual analyses and enhance the quality of their academic projects,
provided that its use is integrated into a coherent and intentional pedagogical design.
However, the development of critical thinking and the social construction of knowledge
do not occur automatically but depend on sustained pedagogical mediation and
structured opportunities for collaborative reflection and debate. The study concludes that
artificial intelligence can be a valuable pedagogical resource for research in intercultural
education when integrated contextually, ethically, and critically, contributing to more
rigorous, reflective, and culturally grounded research practices.
Keywords: Intercultural Education, Artificial Intelligence, Educational Technology,
TPACK.
Revista de Innovación y Buenas Prácticas Docentes
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1. INTRODUCCIÓN
En el paradigma académico contemporáneo, la gestión eficaz de la información
científica emerge como un desafío de creciente envergadura tanto para el cuerpo
discente como para el docente. La denominada "explosión informativa", caracterizada
por una producción incesante y exponencial de nuevas investigaciones, configura un
ecosistema académico en el que las competencias para la identificación rigurosa, la
clasificación sistemática y la síntesis crítica de fuentes pertinentes se tornan cruciales y,
simultáneamente, más complejas de ejecutar (Zawacki-Richter et al., 2019). Este
fenómeno de sobrecarga informacional no es trivial, pues impacta directamente en la
capacidad de los actores académicos para navegar y asimilar el vasto océano de
conocimiento disponible.
La construcción del conocimiento en educación superior depende del diseño
pedagógico y el uso de tecnologías educativas. Entornos estructurados y colaborativos,
como foros asincrónicos o mapas conceptuales, favorecen el pensamiento crítico y la
integración de saberes. La mediación docente es clave para orientar y profundizar el
aprendizaje. Además, factores como la diversidad cultural, lingüística y el diseño
inclusivo inciden en el proceso (Aviv et al., 2019; Fischer et al., 2022; Ho, 2024). Este
fenómeno es particularmente notorio en campos interdisciplinarios como la educación
intercultural, en la que confluyen diversas perspectivas teóricas y metodológicas que
requieren un análisis riguroso para su adecuada comprensión y aplicación (Arredondo
y Paidicán, 2023).
No obstante, es imperativo reconocer que la implementación efectiva de la
Inteligencia Artificial (IA) en la investigación educativa trasciende la mera disponibilidad
tecnológica. Holmes et al. (2022) subrayan acertadamente que su éxito y su contribución
genuina al avance del conocimiento dependen de la existencia y aplicación de un marco
pedagógico robusto. Dicho marco debe orientar el uso de estas herramientas
tecnológicas hacia la facilitación de una construcción significativa del conocimiento,
asegurando que la IA actúe como un catalizador para la comprensión profunda y la
indagación crítica, en lugar de limitarse a ser un instrumento de procesamiento de datos
descontextualizado. Por consiguiente, la promesa de la IA en la investigación educativa
se materializará plenamente solo mediante una simbiosis reflexiva entre la potencia
tecnológica y una sólida fundamentación pedagógica que priorice los objetivos de
aprendizaje y la generación de conocimiento relevante.
El presente estudio aborda la implementación de un enfoque innovador que
integra herramientas de IA en el contexto del módulo "Currículum en Escenarios
Interculturales" del Magíster en Inclusión e Interculturalidad Educativa de la Universidad
San Sebastián (Chile). La propuesta se fundamenta en el Modelo Conocimiento
Tecnológico, Pedagógico y de Contenido (TPACK) (Mishra y Koehler, 2006), que
articula el conocimiento tecnológico, pedagógico y disciplinar como dimensiones
interrelacionadas en la práctica docente. El énfasis de TPACK no está en la mera
adquisición de habilidades tecnológicas aisladas, sino en la alineación coherente de
tecnología, pedagogía y contenido (Albert et al., 2024). Según Zidoun et al. (2019), esta
interacción colaborativa es esencial para una integración tecnológica efectiva. De
Paidicán Soto, M. A. y Arredondo Herrera, P.A.
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hecho, investigaciones recientes muestran que los docentes que desarrollan un TPACK
robusto (mediante la práctica reflexiva y la experimentación) demuestran mayor
confianza y competencia en el uso de herramientas digitales en sus diseños
instruccionales (Zawawi y Hashim, 2024). Desde su introducción en 2006, TPACK se ha
adaptado a diversos contextos educativos, lo que muestra su carácter flexible y
abarcador para la formación docente y el diseño curricular. Su relevancia radica en
proporcionar a los educadores una visión integral de las competencias necesarias para
incorporar tecnologías digitales de forma significativa y transformadora en los procesos
de enseñanza-aprendizaje contemporáneos (Paidicán y Arredondo, 2022; Wardat y
Akour et al., 2024; Yeboah y Prieto Alvarez, 2024; Zidoun et al., 2019). Este marco
teórico resulta particularmente pertinente para analizar la integración de tecnologías
emergentes como la IA en contextos educativos específicos, como es el caso de la
formación en interculturalidad.
La relevancia de esta investigación radica en varios aspectos fundamentales. En
primer lugar, aborda la intersección entre tecnologías emergentes y un campo de
estudio de creciente importancia como es la educación intercultural, contribuyendo a
llenar un vacío en la bibliografía especializada. En segundo lugar, aporta evidencia
empírica sobre la efectividad de herramientas específicas de IA en los procesos de
investigación educativa, mediante referentes prácticos para su implementación en otros
contextos académicos. Finalmente, propone un modelo de integración tecnológica que
equilibra la eficiencia en el procesamiento de información con el desarrollo del
pensamiento crítico y la colaboración entre estudiantes.
1.1. Modelo TPACK para la integración de IA en educación intercultural
La integración de tecnologías emergentes en contextos educativos ha sido
objeto de estudio desde múltiples perspectivas teóricas. Entre los marcos conceptuales
más influyentes se encuentra el modelo TPACK, reflejado en las más de 20 000
citaciones en Google Scholar. La relevancia de este modelo para la presente
investigación radica en su capacidad para orientar la integración efectiva de
herramientas tecnológicas en función de objetivos pedagógicos específicos y
contenidos disciplinares particulares. En el contexto de la educación intercultural, donde
confluyen saberes diversos y perspectivas epistemológicas múltiples, este marco resulta
especialmente pertinente para guiar la implementación de herramientas de IA.
El modelo TPACK propone un marco conceptual que integra las particularidades
de la educación intercultural y las potencialidades de las herramientas de IA. Este marco
busca orientar tanto el diseño como el análisis de la experiencia desarrollada,
articulando las tres dimensiones fundamentales identificadas por Mishra y Koehler
(2006):
1. Conocimiento Tecnológico (TK): comprensión de las características,
potencialidades y limitaciones de herramientas específicas de IA para la
investigación educativa, incluyendo su funcionamiento, requisitos y
consideraciones éticas.
2. Conocimiento Pedagógico (PK): dominio de metodologías activas como el
Aprendizaje Basado en la Indagación (ABI) y el Aprendizaje Basado en
Revista de Innovación y Buenas Prácticas Docentes
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Proyectos (ABP), comprendiendo sus fundamentos, estrategias de
implementación y criterios de evaluación.
3. Conocimiento del Contenido (CK): comprensión profunda del campo de la
educación intercultural, sus fundamentos teóricos, debates contemporáneos
y aplicaciones en diversos contextos.
A su vez, la integración de estas dimensiones se concreta en las siguientes
intersecciones:
4. Conocimiento Tecnológico-Pedagógico (TPK): comprensión de cómo las
herramientas de IA pueden apoyar metodologías activas, potenciando
procesos de indagación y trabajo colaborativo.
5. Conocimiento Tecnológico-Disciplinar (TCK): comprensión de cómo las
herramientas de IA pueden facilitar el acceso y análisis de conocimientos
relevantes para la educación intercultural.
6. Conocimiento Pedagógico-Disciplinar (PCK): comprensión de estrategias
pedagógicas especialmente adecuadas para abordar contenidos
relacionados con la interculturalidad.
7. Conocimiento Tecnológico-Pedagógico-Disciplinar (TPACK): integración de
los conocimientos anteriores en prácticas concretas que utilizan la IA como
medio para potenciar el aprendizaje significativo en educación intercultural.
El marco TPACK enfatiza la influencia del contexto institucional y sociocultural
en la educación, aspecto clave para la efectividad de las prácticas en entornos
interculturales (véase Figura 1).
Figura 1
Ilustración del conocimiento tecnológico de contenidos pedagógicos (TPACK)
Nota. Modelo TPACK. Reproducido con autorización del editor, © 2012 por tpack.org
Paidicán Soto, M. A. y Arredondo Herrera, P.A.
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El modelo TPACK se ha consolidado como un marco esencial en diversos
contextos educativos por su capacidad para integrar tecnología, pedagogía y contenidos
disciplinares. Su aplicación abarca tanto el desarrollo docente como la difusión del
conocimiento institucional mediante enfoques estructurados, lo que ha demostrado
impactos positivos en la formación docente y la participación estudiantil (Sarah et al.,
2024; Usman et al., 2024). La flexibilidad del modelo permite su aplicación en distintas
áreas y contextos educativos, lo que ha impulsado su uso en investigaciones para
estructurar contenidos y diseñar objetos de aprendizaje especializados (Gumiero y
Pazuch, 2024; Paidicán y Arredondo, 2025; Schmid et al., 2020).
1.2. La IA en contextos educativos
La integración de la IA en entornos educativos ha experimentado un rápido
desarrollo en la última década. Las aplicaciones educativas de la IA abarcan desde
sistemas tutoriales inteligentes hasta herramientas de análisis de textos, pasando por
asistentes virtuales y plataformas de personalización del aprendizaje (Chen et al., 2020).
La pandemia de COVID-19 impulsó una integración sin precedentes de
tecnologías digitales e IA en los sistemas educativos a nivel mundial, no solo como
respuesta inmediata a la imposibilidad de la enseñanza presencial, sino también como
catalizadora de cambios profundos y sostenibles en los modelos educativos (Joseph et
al., 2024). Consecuentemente, la investigación en IA aplicada a la educación ha
experimentado un notable auge tras la crisis sanitaria, reflejando el reconocimiento de
su potencial transformador, aunque antes de la pandemia pocos estudios abordan
aspectos esenciales como el apoyo a la motivación interna de los estudiantes,
indispensable para la calidad del aprendizaje y la consolidación del conocimiento
(Artemova, 2024).
En el ámbito específico de la investigación educativa, las herramientas de IA
ofrecen potencialidades para transformar los procesos de búsqueda, selección, análisis
y síntesis de información científica. Como señala Tlili (2024), estas tecnologías permiten
automatizar tareas repetitivas y de bajo nivel cognitivo, liberando tiempo y recursos para
actividades de mayor complejidad intelectual. Sin embargo, su implementación efectiva
requiere considerar tanto sus potencialidades como sus limitaciones y desafíos éticos.
La IA está revolucionando la investigación educativa al automatizar procesos de
recuperación y análisis de datos mediante técnicas de procesamiento de lenguaje
natural y aprendizaje automático, lo que no solo reduce errores y tiempos de espera,
sino que también ofrece perspectivas en tiempo real que aceleran la toma de decisiones
y abren nuevas líneas de trabajo (Balta, 2023). Además, sus múltiples aplicaciones
desde plataformas de aprendizaje adaptativo, que personalizan la instrucción, hasta
sistemas de tutoría inteligente con retroalimentación inmediata y la capacidad de
analizar grandes volúmenes de datos permiten a investigadores y docentes evaluar el
rendimiento estudiantil, detectar tendencias de aprendizaje y medir la efectividad de las
estrategias pedagógicas en tiempos reducidos (Abimbola et al., 2024 y Zawacki-Richter
et al., 2019). Cabe señalar que las universidades tradicionales se están transformando
en “universidades inteligentes”, que emplean estas tecnologías avanzadas para diseñar
trayectorias de aprendizaje personalizadas y optimizar sus procesos académicos y
Revista de Innovación y Buenas Prácticas Docentes
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administrativos (George y Wooden, 2023). Estas ventajas resultan particularmente
relevantes en campos interdisciplinarios como la educación intercultural, donde la
diversidad de fuentes y perspectivas teóricas demandan herramientas sofisticadas de
gestión de información.
Por otra parte, la integración de IA en contextos educativos también plantea
desafíos significativos. Entre ellos, se encuentra el riesgo de desarrollar una
dependencia excesiva de la tecnología en detrimento del pensamiento crítico (Zawacki-
Richter et al., 2019), así como las brechas de acceso y apropiación tecnológica que
pueden profundizar desigualdades existentes (Paidicán y Arredondo, 2024). Por su
parte, Efthimiadou y Sansoniou (2020) advierten de que la computación educativa está
inmersa en contextos culturales y por ello exigen docentes con competencia cultural y
tecnológica, y proponen formación docente especializada para integrar eficazmente la
conciencia intercultural.
1.3. Educación intercultural y tecnología
La educación intercultural constituye un campo de estudio que busca promover
el diálogo entre diversas tradiciones culturales, reconociendo la legitimidad de diferentes
formas de conocimiento y fomentando relaciones basadas en el respeto mutuo y la
equidad (Walsh, 2012). En América Latina, y particularmente en Chile, este enfoque ha
adquirido relevancia creciente en las últimas décadas, respondiendo tanto a demandas
de movimientos sociales como a transformaciones en las políticas públicas educativas
(Arredondo y Paidicán, 2023). Un ejemplo de ello son México y Chile, donde se han
diseñado marcos educativos que, a través de prácticas contextualizadas y de políticas
inclusivas, promueven la valoración de la diversidad cultural y el desarrollo de
capacidades interculturales, orientadas a reparar las brechas de exclusión histórica
(Hernández y Hermosilla, 2015).
La intersección entre educación intercultural y tecnologías digitales ha sido
menos explorada en la bibliografía especializada, especialmente en lo referente a
tecnologías emergentes como la IA. Sin embargo, algunos estudios recientes han
comenzado a abordar esta relación y han identificado tanto potencialidades como
tensiones. Blanchard et al. (2018) señalan que las tecnologías digitales pueden
constituir herramientas valiosas para documentar y preservar saberes culturalmente
diversos, amplificando voces tradicionalmente marginadas en los espacios académicos.
Por ello, capacitar a los docentes en destrezas digitales y competencia cultural es clave
para atender la diversidad estudiantil, diseñar experiencias multiculturales inclusivas y
manejar conflictos mediante tecnologías (Sobry et al., 2023). Al mismo tiempo, la
incorporación de IA en la educación exige currículos que, además de abordar la
privacidad y loa sesgos, reflexionen sobre vigilancia y autonomía e integren pedagogías
culturalmente relevantes para fomentar la expresión de identidades, el pensamiento
crítico y la conciencia social (Akgun y Greenhow, 2021).
En el contexto específico de la formación de profesionales para la educación
intercultural, las tecnologías pueden desempeñar un rol relevante en el acceso a fuentes
diversas de conocimiento y en la construcción de redes colaborativas que trascienden
fronteras geográficas y culturales (Yi et al., 2023). Sin embargo, es necesario cuestionar
Paidicán Soto, M. A. y Arredondo Herrera, P.A.
26
el impacto de los medios y las tecnologías en la construcción de identidades y relaciones
interculturales, evitando enfoques superficiales o la imposición de normas
culturales dominantes (Namit et al., 2025).
La educación intercultural promueve interacciones que trascienden la mera
coexistencia de grupos culturales mediante estrategias comunicativas y colaborativas
(Kurup et al., 2021), mientras que la tecnología (a través de intercambios virtuales,
recursos digitales multiculturales y foros en línea) actúa como catalizadora al facilitar
experiencias de aprendizaje que conectan estudiantes con perspectivas diversas más
allá de las barreras geográficas y culturales (Eden et al., 2024).
1.4. Metodologías activas en la formación intercultural
Las metodologías activas de enseñanza-aprendizaje, caracterizadas por situar
al estudiante como protagonista en la construcción de su propio conocimiento, han
demostrado ser especialmente pertinentes en contextos de educación intercultural
(Aguaded et al., 2012). Entre estas metodologías, el ABI y el ABP destacan por su
potencial para promover el desarrollo del pensamiento crítico y la capacidad para
abordar problemas complejos desde perspectivas múltiples. Es así como las
metodologías activas fomentan un entorno de aprendizaje donde los estudiantes se
vean constantemente desafiados a cuestionar, analizar y evaluar la información, así
como a tomar decisiones fundamentadas, integrando así los procesos esenciales del
pensamiento crítico (Panchenko et al., 2022).
El ABI constituye un enfoque pedagógico que emula los procesos propios de la
investigación científica, promoviendo que los estudiantes formulen preguntas, recopilen
y analicen información, y construyan explicaciones fundamentadas (Aditomo et al.,
2013). Esta metodología resulta particularmente valiosa en la formación intercultural,
pues fomenta una aproximación reflexiva y crítica a distintas fuentes de conocimiento,
cuestionando visiones etnocéntricas y reconociendo la legitimidad de diversas
tradiciones epistémicas (Spronken-Smith et al., 2011).
Por su parte, el ABP se caracteriza por organizar el aprendizaje en torno a la
resolución de problemas significativos o la creación de productos auténticos, integrando
conocimientos de diversas disciplinas en procesos colaborativos (Reis et al., 2023). En
el contexto de la educación intercultural, este enfoque permite abordar problemáticas
complejas relacionadas con la diversidad cultural, desarrollando competencias para el
diseño de intervenciones educativas culturalmente pertinentes.
La integración de metodologías activas con herramientas de IA representa un
campo prometedor, pero aún poco explorado. Como señalan Chen et al. (2020), las
tecnologías emergentes pueden potenciar estos enfoques pedagógicos al facilitar el
acceso a información diversa, apoyar procesos de análisis complejos y promover
nuevas formas de colaboración. Sin embargo, esta integración debe desarrollarse de
manera reflexiva, asegurando que la tecnología potencie y no sustituya los procesos de
indagación y construcción social del conocimiento que caracterizan estas metodologías.
Revista de Innovación y Buenas Prácticas Docentes
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2. OBJETIVOS
El objetivo general de esta investigación consiste en analizar el impacto
pedagógico y metodológico de la integración de herramientas de IA en los procesos
investigativos de la educación intercultural en educación superior, desde el marco
TPACK y el uso de metodologías activas. Para ello, se plantean los siguientes objetivos
específicos:
1. Describir las formas de integración de herramientas de IA en las distintas
fases del proceso investigativo desarrolladas por estudiantes de posgrado en
un módulo de educación intercultural.
2. Identificar las condiciones pedagógicas y metodológicas que favorecen o
limitan el uso formativo de la IA en contextos de educación intercultural.
3. Determinar los efectos de dicha integración en el desarrollo de competencias
investigativas, pensamiento crítico y gestión de información científica, según
la percepción de los estudiantes.
La hipótesis que orienta este trabajo sostiene que la integración adecuada de
herramientas de IA, en el marco de metodologías activas de enseñanza-aprendizaje,
puede potenciar significativamente los procesos investigativos en educación
intercultural, siempre que se utilicen como medios para promover el análisis crítico y no
como sustitutos del pensamiento reflexivo. Esta perspectiva busca trascender visiones
dicotómicas sobre la tecnología educativa, reconociendo tanto sus potencialidades
como la necesidad de orientar pedagógicamente su implementación.
3. METODOLOGÍA
La experiencia de innovación educativa se desarrolló en el marco del módulo
"Currículum en Escenarios Interculturales", perteneciente al Magíster en Inclusión e
Interculturalidad Educativa de la Universidad San Sebastián (Chile), durante el primer
semestre del año 2024, impartido online. El módulo tiene como propósito desarrollar
competencias para el diseño y la adaptación de propuestas curriculares pertinentes a
contextos culturalmente diversos. Este objetivo implica un abordaje interdisciplinario que
integra elementos de la teoría curricular, los estudios interculturales y diversos enfoques
pedagógicos, lo cual demanda una amplia revisión de bibliografía especializada.
Cabe señalar que el desarrollo profesional docente se ve limitado por obstáculos
estructurales e institucionales, como la persistencia de formatos tradicionales breves y
desconectados, que carecen de continuidad y seguimiento, lo que impide cambios
reales en la práctica pedagógica (DeWith, 2014; Nelson y Bohanon, 2019). Además,
muchos programas no consideran los contextos ni las necesidades reales de los
docentes, ignorando sus niveles de experiencia y trayectorias profesionales, lo que
reduce la transferencia efectiva de conocimientos al aula (Ajani, 2023; Kim et al., 2019;
Ortiz-García y López-Urbina, 2024).
Paidicán Soto, M. A. y Arredondo Herrera, P.A.
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3.1. Participantes
La intervención involucró a un total de 24 estudiantes de posgrado, profesionales
del ámbito educativo con diversos perfiles disciplinares (docentes, psicólogos,
trabajadores sociales y otros profesionales vinculados a la educación). Al comienzo del
módulo, se aplica una encuesta de caracterización, previo consentimiento informado de
los estudiantes. Los resultados indican que el 90 % posee el grado de licenciado; más
del 75 % proviene de la zona sur de Chile; el 60 % tiene una experiencia profesional
superior a los 10 años; el 60 % se desempeña como docente de aula y en niveles de
educación media; un 20 % desarrolla docencia en educación superior; por último, el
90 % nunca ha participado en la publicación de un artículo o experiencia educativa.
3.2. Diseño de la Intervención
La intervención se diseñó considerando los principios del modelo TPACK y las
características específicas del contexto educativo. El estudio se enmarca en un enfoque
mixto, con predominio descriptivo–analítico, bajo un diseño de estudio de caso
instrumental (Stake, 2005), orientado a comprender en profundidad la integración de
herramientas de IA en procesos investigativos desarrollados en un contexto específico
de educación superior intercultural.
En relación con los datos, han sido de carácter cuantitativo y cualitativo. En el
primer caso, se han analizado mediante estadística descriptiva (frecuencias y
porcentajes). Por su parte, los datos cualitativos, provenientes de respuestas abiertas,
se examinaron mediante análisis de contenido temático, identificando patrones
recurrentes asociados a las dimensiones definidas. Este análisis permitió contrastar
empíricamente los objetivos específicos con los resultados obtenidos, fortaleciendo la
validez interna del trabajo.
El estudio se realizó conforme a principios éticos de la investigación educativa,
asegurando la participación voluntaria mediante consentimiento informado, el resguardo
de la confidencialidad y el anonimato de los participantes, así como el uso exclusivo de
los datos con fines académicos y bajo estándares de rigor y responsabilidad
institucional.
Desde el punto de vista temporal, se trata de un estudio transversal, ya que la
recolección de datos se realizó al término de la experiencia formativa. El diseño no
persigue establecer relaciones causales, sino analizar el impacto pedagógico percibido
de la innovación implementada, atendiendo a sus condiciones de desarrollo, alcances y
limitaciones. Este enfoque resulta pertinente, dado el carácter exploratorio de la
integración de IA en educación intercultural y la necesidad de generar evidencia situada
y contextualizada. Se estructuró en tres fases principales, cada una con objetivos
específicos y actividades diferenciadas, que se exponen a continuación.
• Fase 1: alfabetización tecnológica y diagnóstico (semana I)
Se busca familiarizar a los estudiantes con herramientas de IA aplicadas a la
investigación educativa, desarrollar competencias básicas para su uso efectivo e
identificar necesidades específicas y áreas de interés en el ámbito de la investigación
intercultural. Para ello, se contempla un taller introductorio sobre los fundamentos, las
Revista de Innovación y Buenas Prácticas Docentes
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potencialidades y consideraciones éticas del uso de la IA en educación, complementado
con sesiones prácticas de capacitación, enfocadas en el manejo de herramientas
seleccionadas como Scholarcy y Napkin, cuya duración aproximada es de 60 minutos.
El trabajo se inserta dentro del Taller 1: "Educación intercultural en contextos urbanos".
• Fase 2: implementación y desarrollo de proyectos (semanas II y III)
La propuesta busca integrar herramientas IA en investigaciones sobre educación
intercultural, mediante el trabajo colaborativo de estudiantes organizados por afinidad
temática. A través de talleres contextualizados de Educación Intercultural en contextos
rural e internacionales. Este ciclo de indagación es guiado por herramientas como
Consensus, Scholarcy y NotebookLM, pretendiendo desarrollar proyectos curriculares
basados en evidencia científica. Además, se promueve una reflexión crítica sobre el uso
de la tecnología en la investigación educativa, fortalecida por espacios de
retroalimentación al cierre del proceso. Por su parte, Napkin representa la instancia de
presentación de las actividades desarrolladas por los estudiantes.
• Fase 3: evaluación y difusión (semana IV)
Esta etapa final tiene como propósito evaluar los proyectos desarrollados,
reflexionar colectivamente sobre la integración de herramientas de IA en la investigación
intercultural y difundir los aprendizajes obtenidos. Las actividades incluyen la
presentación final de los Proyectos Curriculares Interculturales, una evaluación
multidimensional (autoevaluación, coevaluación y heteroevaluación) y la aplicación de
una encuesta de satisfacción
3
que aborde los contenidos tratados, las metodologías
docentes y la utilidad de las herramientas de IA en contextos investigativos. Como cierre,
se elaborará un informe ejecutivo que sintetice las experiencias curriculares diseñadas
y presentadas por los estudiantes.
3.3. Herramientas de IA Utilizadas
La selección de herramientas se realizó considerando su pertinencia para
diferentes etapas del proceso investigativo y su adecuación a los objetivos específicos
del módulo. A continuación, se describen las herramientas empleadas:
• Scholarcy
Herramienta de IA especializada en el análisis y síntesis de bibliografía
académica. Permite extraer información clave de artículos científicos, identificar
conceptos centrales y generar resúmenes estructurados. Su implementación se orientó
principalmente a facilitar la comprensión de textos académicos complejos sobre
interculturalidad, permitiendo a los estudiantes procesar un mayor volumen bibliográfico
sin sacrificar la profundidad analítica.
• NotebookLM
Asistente de investigación basado en IA desarrollado por Google. Facilita la
organización y conexión de información dentro de documentos, permitiendo formular
3
Encuesta disponible en este enlace: https://forms.office.com/r/VWyxApKeVB
Paidicán Soto, M. A. y Arredondo Herrera, P.A.
30
preguntas sobre el contenido y descubrir relaciones entre ideas. En el contexto del
módulo, se utilizó principalmente para articular perspectivas diversas sobre
interculturalidad, identificando convergencias y divergencias entre distintos enfoques
teóricos.
• Consensus
Motor de búsqueda impulsado por IA especializado en bibliografía científica.
Filtra y sintetiza evidencia científica, permitiendo acceder a información fiable
respaldada por investigaciones revisadas por pares. Su uso se orientó a optimizar la
fase de búsqueda y selección de fuentes, asegurando la calidad y pertinencia de los
materiales utilizados para fundamentar las propuestas curriculares.
• Napkin
Herramienta de IA enfocada en la creatividad y la generación de ideas. Facilita
la organización de conceptos, la conexión entre diferentes perspectivas y la
visualización de relaciones complejas. En el marco del módulo, se implementó
principalmente para apoyar la fase de diseño de los Proyectos Curriculares
Interculturales, facilitando la representación visual de propuestas pedagógicas que
integran diversas dimensiones culturales.
3.4. Integración metodológica
La implementación de las herramientas de IA se articuló con metodologías
activas de enseñanza-aprendizaje, siguiendo los principios ABI y ABP. Esta integración
metodológica buscó asegurar que la tecnología no se convirtiera en un fin en sí misma,
sino en un medio para potenciar procesos más profundos de construcción de
conocimiento. El ciclo de indagación implementado comprendió cinco fases
interrelacionadas:
− Problematización: formulación de preguntas significativas sobre educación
intercultural en contextos específicos, considerando tanto intereses
personales como necesidades identificadas en la práctica educativa.
− Exploración: búsqueda y selección de fuentes relevantes utilizando
Consensus como herramienta principal, complementada con bases de datos
tradicionales.
− Conceptualización: análisis y síntesis de la información recopilada, con
apoyo de Scholarcy y NotebookLM para identificar conceptos clave y
relaciones entre ellos.
− Discusión: espacios de diálogo colectivo para contrastar hallazgos,
cuestionar supuestos y enriquecer perspectivas, combinando la reflexión
individual con el intercambio grupal, con el apoyo de Napkin.
− Aplicación: desarrollo de Proyectos Curriculares Interculturales que
integrarán los conocimientos construidos en propuestas concretas para
contextos educativos diversos.
El desarrollo del ciclo fue de carácter iterativo, lo que permitió realizar revisiones
y ajustes continuos durante el proceso. El rol del docente se centró en facilitar esta
Revista de Innovación y Buenas Prácticas Docentes
31
dinámica, brindando andamiajes para un uso reflexivo de las herramientas tecnológicas
y fomentando de manera constante el pensamiento crítico frente a la información
generada con apoyo de la IA.
4. RESULTADOS
En este apartado se expone una síntesis de los datos obtenidos de la encuesta
de satisfacción que cumplimentaron los alumnos al término del módulo, en la que se
preguntó por los siguientes aspectos: los contenidos, la metodología, el docente y las
herramientas IA.
4.1. Los contenidos
Los contenidos del módulo son altamente valorados, pues el 93 % de los
participantes los considera adecuados o sobresalientes. De manera similar, la
actualización de los contenidos alcanza una aprobación del 94 %. La profundización
teórica y práctica es valorada positivamente por el 88 %. La coherencia con el enfoque
intercultural también es alta (94 %). Todo esto se ilustra con algunos de los comentarios
por parte del alumnado:
− “Los contenidos del curso son pertinentes y actualizados”.
− “La bibliografía, cuidadosamente seleccionada, abarca artículos recientes y
relevantes”.
− “Las investigaciones sugeridas por el docente muestran de forma
contextualizada diversas realidades y estudios sobre educación intercultural
a nivel rural, urbano e internacional, permitiendo fundamentar con
información actualizada los proyectos de los diversos equipos”.
4.2. La metodología
La metodología también cuenta, en general, con una valoración positiva. El 82 %
considera que la diversidad de métodos pedagógicos favorece el aprendizaje activo. El
uso adecuado de recursos educativos por parte del docente recibe un 88 % de
aprobación, y la claridad y estructura de las actividades un 82 %. La promoción de la
reflexión crítica es vista como un elemento que fomenta un aprendizaje autónomo y
profundo (76 %), si bien el enfoque participativo y colaborativo es mejorable (con un
70 % de aprobación). En este sentido, se muestran a continuación un par de
comentarios en los que se proponen mejoras en la metodología:
− “El docente demuestra un dominio sólido de los temas”. No obstante, “faltan
espacios para la discusión y retroalimentación entre pares”.
− “Sería beneficioso incorporar una mayor diversidad de metodologías que
incluyan espacios para reflexiones y discusiones críticas más profundas”.
4.3. El docente
El docente recibe una excelente valoración. Su conocimiento del tema y a
claridad en la exposición son calificados como adecuados o sobresalientes por el 94 %
de los participantes. Igualmente, su actitud inclusiva y respetuosa, con la que fomenta
“un ambiente seguro y abierto para el diálogo intercultural”, obtiene un 94 % de
Paidicán Soto, M. A. y Arredondo Herrera, P.A.
32
aprobación. También reciben una valoración positiva el estímulo de la participación
estudiantil (82 %) y la retroalimentación y el apoyo (76 %), como se desprende de
algunos de los comentarios de los alumnos:
− “El docente demostró dominio de los diferentes temas tratados, lo cual se
evidenció en la pertinencia de las actividades propuestas, de los textos
sugeridos y de las herramientas propuestas para el desarrollo de las
actividades”.
− “Las exposiciones fueron percibidas como "claras, ordenadas y
comprensibles”.
4.4. Las herramientas IA
Un 85 % de los estudiantes calificó las tecnologías utilizadas como “muy útiles”
para sus procesos investigativos, destacando especialmente su capacidad para
optimizar la organización de información (91 %) y facilitar el análisis profundo de los
temas (87 %), como se observa en el siguiente comentario: “La utilización de tecnologías
fue lo mejor del curso, permitiendo analizar y reflexionar profundamente sobre las
temáticas, optimizar la búsqueda de información y organizar el conocimiento para
futuros trabajos de investigación”.
Un análisis más detallado sobre la utilidad percibida de cada herramienta reveló
diferencias significativas en función de las etapas del proceso investigativo. En este
sentido, Consensus fue valorada como la más útil en la fase de búsqueda y selección
de información (93 % de valoración positiva), mientras que NotebookLM destacó en la
fase de análisis y síntesis (88 %). Scholarcy recibió evaluaciones particularmente
positivas en relación con el procesamiento de la bibliografía en idiomas diferentes al
español (85 %), mientras que Napkin fue la mejor valorada para la fase de diseño y
visualización de propuestas curriculares (90 %). Estos datos sugieren que las
herramientas de IA contribuyeron efectivamente a liberar tiempo y recursos cognitivos
que pudieron destinarse a aspectos más complejos del trabajo académico.
5. CONCLUSIONES
En este apartado se presenta una síntesis de los principales resultados del
estudio. Así mismo, se exponen recomendaciones derivadas de los hallazgos y se
proponen futuras líneas de investigación orientadas a profundizar en el impacto
pedagógico, ético y curricular de estas tecnologías.
5.1. Síntesis de los resultados
En relación con las herramientas de inteligencia artificial, los resultados
evidencian que fueron integradas de manera diferenciada a lo largo de las fases del
proceso investigativo. Consensus se utilizó prioritariamente en la búsqueda y selección
de bibliografía científica; Scholarcy y NotebookLM, en el análisis y síntesis conceptual;
y Napkin, en la organización visual y diseño de proyectos curriculares interculturales.
Esta integración permitió estructurar el trabajo investigativo de forma progresiva y
coherente con las metodologías de ABI y ABP.
Revista de Innovación y Buenas Prácticas Docentes
33
Por su parte, las competencias investigativas, el pensamiento crítico, la
percepción de los estudiantes y la incorporación de herramientas de IA contribuyeron
significativamente a optimizar la gestión de información científica y a profundizar el
análisis conceptual, liberando carga cognitiva asociada a tareas instrumentales. No
obstante, los resultados también muestran que el desarrollo del pensamiento crítico no
depende exclusivamente del uso de estas herramientas, sino de la mediación
pedagógica y de la existencia de espacios sistemáticos de discusión, retroalimentación
y reflexión colectiva.
Con respecto a las condiciones pedagógicas y metodológicas, el estudio
confirma que la efectividad del uso de IA en contextos de educación intercultural está
condicionada por su articulación con un marco pedagógico sólido. El modelo TPACK,
junto con metodologías activas, permitió orientar el uso de la IA hacia la construcción
significativa del conocimiento y evitar una dependencia acrítica de la tecnología.
Asimismo, se identifican como factores críticos la guía docente, la alfabetización ética
en IA y la intencionalidad curricular en la selección de herramientas.
Por último, los hallazgos permiten sostener que la IA constituye un recurso
pedagógico relevante para la investigación en educación intercultural en educación
superior, siempre que su implementación se diseñe de manera intencionada, reflexiva y
contextualizada. La IA no reemplaza los procesos de análisis crítico ni la construcción
social del conocimiento, sino que los potencia cuando se integran en coherencia con
objetivos formativos claros y estrategias metodológicas adecuadas.
5.2. Recomendaciones
En primer lugar, se recomienda a las instituciones de educación superior y a los
docentes integrar herramientas de IA en los procesos investigativos, pero siempre
dentro de un diseño pedagógico intencionado (como el TPACK) que priorice los
objetivos de aprendizaje, el pensamiento crítico y la construcción social del
conocimiento, especialmente en campos como la educación intercultural.
Asimismo, es crucial complementar el uso de herramientas de IA con estrategias
que promuevan la discusión colaborativa, el debate, la reflexión crítica y la
retroalimentación entre pares para profundizar la comprensión y evitar una dependencia
excesiva de la tecnología.
Además, resulta conveniente que se implementen programas de formación y
alfabetización en IA para docentes y estudiantes, enfocados no solo en el manejo
técnico de las herramientas, sino también en sus implicaciones éticas, potencialidades,
limitaciones y su integración efectiva en los procesos de enseñanza-aprendizaje e
investigación.
Por otra parte, sería recomendable que la selección de herramientas de IA se
realice según las necesidades de cada fase del proceso investigativo (búsqueda,
análisis, síntesis, generación de ideas) y los objetivos particulares del contenido
disciplinar, como se evidenció con la diferente valoración de Consensus, NotebookLM,
Scholarcy y Napkin según la tarea.
Igualmente, la IA puede emplearse para acceder a una diversidad de
perspectivas culturales y epistémicas, siempre con una guía pedagógica que fomente
Paidicán Soto, M. A. y Arredondo Herrera, P.A.
34
un análisis crítico de dichas fuentes, evitando la reproducción de sesgos y promoviendo
una comprensión profunda y respetuosa de la interculturalidad.
Finalmente, sería conveniente que se llevara a cabo un seguimiento y una
evaluación continuos del impacto de la integración de la IA en el aprendizaje estudiantil
y en la calidad de la investigación, ajustando las estrategias según los resultados
obtenidos.
5.3. Propuestas para futuras líneas de investigación
Resulta pertinente llevar a cabo investigaciones a más largo plazo para evaluar
el impacto sostenido de la integración de la IA en el desarrollo de competencias
investigativas, pensamiento crítico y sensibilidad intercultural en los estudiantes.
Por otra parte, conviene comparar la efectividad de diferentes combinaciones de
herramientas de IA y enfoques pedagógicos en diversos contextos educativos
interculturales y en distintas disciplinas.
Además, es necesario investigar y desarrollar modelos efectivos de desarrollo
profesional docente para la integración de IA, enfocándose en fortalecer las dimensiones
del TPACK específicas para estas nuevas herramientas.
Del mismo modo, es importante explorar con mayor profundidad cómo las
herramientas de IA pueden ser utilizadas para promover genuinamente la diversidad
epistémica y desafiar las narrativas hegemónicas en la investigación intercultural, así
como los riesgos de que perpetúen sesgos.
Igualmente, se recomienda investigar las implicaciones éticas (privacidad,
sesgos algorítmicos, autoría) y las brechas de acceso y apropiación de la IA en
contextos educativos interculturales, especialmente en poblaciones vulnerables.
Asimismo, merece atención explorar el potencial de la IA para personalizar
trayectorias de aprendizaje en educación intercultural, adaptándose a las necesidades,
conocimientos previos y contextos culturales diversos de los estudiantes, sin perder de
vista la construcción social del conocimiento.
Finalmente, conviene profundizar en cómo el uso de la IA puede facilitar la
implementación de enfoques curriculares interculturales más profundos, como los
niveles de transformación y acción social, dando respuesta a los contextos existentes.
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