Original Article
Eduweb, 2026, enero-marzo, v.20, n.1. ISSN: 1856-7576
Doi: https://doi.org/10.46502/issn.1856-7576/2026.20.01.24
Redefining university research and learning through the incorporation of generative artificial intelligence
María Cristina Arcila Franceschi
Docente, Universidad de Carabobo. Facultad de Ciencias de la Educación, Valencia, Venezuela.
https://orcid.org/0000-0001-9156-4933
Elsy Medina
Docente, Universidad de Carabobo. Facultad de Ciencias de la Educación, Valencia, Venezuela.
https://orcid.org/0000-0001-9165-2984
Cómo citar:
Arcila Franceschi, M.C., & Medina, E. (2026). Redefinición de la investigación y el aprendizaje universitario mediante la incorporación de la inteligencia artificial generativa. Revista Eduweb, 20(1), 396-406. https://doi.org/10.46502/issn.1856-7576/2026.20.01.24
Recibido: 01/02/26 Aceptado: 28/03/26
Resumen
Este artículo de investigación tuvo como objetivo indagar los significados en la trama de las experiencias surgidas en el intercambio con herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, Gemini y Copilot, con el propósito de comprender cómo dichas interacciones contribuyen a la redefinición de los procesos de investigación y aprendizaje en la vida universitaria. El estudio se desarrolló desde la fenomenología hermenéutica en seguimiento del método heideggeriano constituido por un momento fenomenológico y la organización de los argumentos de cada informante. La reconstrucción interpretativa dio lugar a los hallazgos representados en dos macrocategorias: redefinición o nueva lectura de la investigación y el aprendizaje y desafíos éticos de autoría asociados al uso de la IA. Se concluye con una propuesta de redefinición de la investigación y del aprendizaje universitario que constituye un aporte teórico conceptual y se consolida como una contribución metodológica para comprender la dinámica epistémica en la producción de saberes con IA.
Palabras clave: Aprendizaje, redefinición, Inteligencia Artificial, investigación, prompt.
Abstract
This research article aimed to explore the meanings embedded in the experiences arising from interactions with generative artificial intelligence tools such as ChatGPT, Gemini, and Copilot, to understand how these interactions contribute to redefining research and learning processes in university life. The study was developed from a hermeneutic phenomenological perspective, following the Heideggerian method, which consists of a phenomenological phase and the organization of each participant's arguments. The interpretive reconstruction yielded findings represented in two macro-categories: redefinition or new reading of research and learning, and ethical challenges of authorship associated with the use of AI. The article concludes with a proposal for redefining university research and learning, which constitutes a theoretical and conceptual contribution and is consolidated as a methodological contribution to understanding the epistemic dynamics in knowledge production with AI.
Keywords: Learning, redefining, Artificial Intelligence, research, prompt.
Introducción
Lázaro Pulido & De-Juanas (2024) plantean que la sociedad actual se caracteriza por haber pasado de la era analógica a la era digital. En este sentido, la investigación y el aprendizaje previos a la aparición de las computadoras se sustentaban en el modelo analógico de gestión del conocimiento, en el cual el acceso a la información sucedía en físico consultando repositorios bibliográficos, revistas científicas especializadas; a las cuales se suscribían las universidades y particulares; así como hemerografía disponible en amplios establecimientos dedicados a custodiar la crónica del saber y la historia. El procesamiento de los datos de interés se realizaba utilizando la escritura manual y las máquinas de escribir, donde se ponía en tinta sobre papel el resultado de procesar múltiples informaciones provenientes del análisis, síntesis, evaluación y reinvención crítica y creativa de los datos de interés por parte de un humano. A la fecha, la sociedad analógica se ha vuelto difusa con el paso del tiempo y se observa en la realidad que el mundo impreso ha cambiado, toda vez que, aunque los libros siguen siendo la fuente original de la ciencia preservada, los nuevos entornos digitales resultan de mayor acceso para la búsqueda de información.
La autoría de productos académicos dependía del esfuerzo cognitivo del investigador y del estudiante, quienes podían trabajar de manera individual o colaborativa utilizando laptops y otros recursos tecnológicos para facilitar el desarrollo de sus actividades. Este proceso refleja una evolución histórica de los medios de producción del conocimiento, que va desde los escribas y la imprenta hasta la máquina de escribir y, posteriormente, los equipos portátiles y de escritorio con impresora conectada. En esta línea de análisis, Tapia Peralta et al. (2023) explican en el marco de la transformación en las dinámicas de enseñanza y aprendizaje, el surgimiento de nuevas herramientas y recursos digitales, la personalización del aprendizaje y el fomento de habilidades del siglo XXI, como el pensamiento crítico, la creatividad y la colaboración.
Con la revolución digital, especialmente tras el surgimiento de la web en los años noventa y la consolidación de la era de la información, los procesos de investigación y aprendizaje se desplazaron del conocimiento en formato físico hacia un conocimiento en red, accesible de manera inmediata con un solo clic. Asimismo, la investigación y la consulta pasaron de las bibliotecas físicas a los repositorios digitales y diversos portales en los que es posible acceder a volúmenes inconmensurables de información. De este modo, desde cualquier lugar donde se disponga de un equipo y conectividad, en el último cuarto de siglo los universitarios han podido incorporarse con facilidad a procesos de aprendizaje e investigación. En este sentido, Carrió Pastor (2007) señala que la abundancia de información disponible en Internet ha intensificado la capacidad crítica de los usuarios y ha acelerado los procesos de comprensión y toma de decisiones, transformando los modos en que interpretamos y respondemos al entorno digital.
La llegada de la IAG a las instituciones universitarias en Venezuela sucedió debido a la posibilidad de acceso a la misma por parte de estudiantes y docentes investigadores. En el discurso cotidiano comenzó a abordarse esta nueva tecnología, herramienta o recurso al servicio de la humanidad que podía actuar como un humano con habilidades superlativas para el procesamiento de datos y la producción de información.
Bajo esta consideración de enfoque epistémico, Azevedo Coelho (2026) comprende la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) en la investigación académica, como una infraestructura sociotécnica compleja que afecta criterios de validez epistemológica, soberanía cognitiva y autonomía universitaria. La IAG, incluso en sus versiones accesibles y gratuitas, ha simplificado de manera significativa las tareas de búsqueda, análisis y redacción, ofreciendo apoyo inmediato a usuarios con distintas responsabilidades académicas. Su disponibilidad y facilidad de uso han ampliado su presencia en las prácticas cotidianas de docentes, investigadores y estudiantes, quienes recurren a estas herramientas para gestionar consultas y producir contenidos con mayor rapidez. Este escenario confirma la redefinición de la investigación y el aprendizaje universitario mediante la incorporación de la IAG, pues su adopción masiva está transformando los modos en que se construye, organiza y valida el conocimiento en la educación superior.
A la luz de lo expuesto, el objetivo de esta investigación consistió en indagar los significados en la trama de las experiencias surgidas en el intercambio con herramientas de IA generativa como ChatGPT, Gemini y Copilot con el propósito de comprender cómo dichas interacciones contribuyen en la redefinición de los procesos de investigación y aprendizaje en la vida universitaria. Este proceso investigativo permitió valorar los componentes tales como el sentido ético, responsabilidad y creación de normativas, calidad de los prompts, uso crítico de la IA, autoridad creativa, contrastación y validación de informaciones, promoción del desarrollo cognitivo y originalidad. Esta categorización se ha convertido en fundamento de la propuesta de redefinición de la investigación y el aprendizaje en el ámbito universitario.
Revisión de literatura
La redefinición académica de los procesos de investigación y aprendizaje antes de la aparición de la IAG se había establecido en Venezuela dentro de un enfoque humanista desde la promulgación de la Ley de Universidades (Congreso de la República de Venezuela, 1970), la cual estableció en su artículo 1 que “La Universidad es fundamentalmente una comunidad de intereses espirituales que reúne a profesores y estudiantes en la tarea de buscar la verdad y afianzar los valores trascendentales del hombre”. Este espíritu también se evidencia en la Constitución de la República Bolivariana de Venezuela (Asamblea Nacional Constituyente, 1999), que reconoce la educación como un derecho humano y un instrumento para el logro del conocimiento científico humanístico y artístico consagrado en el artículo 102. En este orden de ideas, la Ley Orgánica de Educación (Asamblea Nacional, 2009), en su Capítulo II, artículo 15, establece que el proceso educativo es, entre otros, holístico, social, integral y humanista, garantizando el pleno desarrollo de la personalidad y el potencial creativo de cada ser humano.
Ciancio & Lucisano (2024) sostienen que los principios humanistas, base del desarrollo moderno, deben recuperarse para reafirmar una visión antropocéntrica y fortalecer el protagonismo humano en la toma de decisiones dentro de los procesos sociales y comunicativos. Mientras que en el marco educativo Estrada Molina et al. (2026) indican que la mediación pedagógica y la educomunicación crítica son esenciales para humanizar la tecnología. Desde un enfoque epistémico sobre la IA Generativa, estos planteamientos conducen al pensamiento reflexivo de acercarnos, desde la educación, a la perspectiva centrada en el ser humano ya que ir mas allá del funcionamiento de la tecnología implica la comprensión de cómo se produce el conocimiento y el lugar que ocupa el ser humano en ese proceso.
Por su parte, en esta redefinición han sido fundamentales las propuestas de La Organización de las Naciones Unidas para la Educación, Ciencia y la Cultura UNESCO (2023) ha señalado que la educación debe entenderse como un acto profundamente humano, haciendo énfasis igualmente en mantener un enfoque humanista en la tecnología, el conocimiento y el uso de la Inteligencia artificial recomendando especialmente que la tecnología debe estar al servicio del humano y no al revés, apoyada esta actividad en la recomendación sobre la ética de la Inteligencia Artificial. UNESCO (2021).
Ahora bien, la aparición de la inteligencia artificial generativa (IAG) ha transformado de manera significativa las actividades vinculadas con el aprendizaje y la investigación, despertando el interés de diversos actores en torno a los aspectos éticos y regulatorios que implica su uso tanto a nivel nacional como internacional. En particular, en lo referente a la protección de datos, la equidad en el acceso, la transparencia y la seguridad, destaca el Decreto Rectoral sobre el uso de la inteligencia artificial emitido por la Universidad Católica Andrés Bello (2023), en el cual se establecen políticas que orientan y regulan la utilización de esta tecnología en sus actividades académicas e investigativas.
En Venezuela, igualmente, la Comisión Nacional de Tecnologías de la Información (CONATI, 2024) se ha concentrado en generar espacios de discusión y en la construcción de un proyecto de ley de inteligencia artificial que sustente un marco jurídico para su uso en la nación. Por su parte, el Inter-American Dialogue (2025) ha desarrollado iniciativas orientadas a establecer un marco institucional que permita a las instituciones de educación universitaria en Latinoamérica utilizar de manera adecuada la inteligencia artificial en sus actividades características.
Aparicio Gómez (2023) plantea que en el orden de la aplicabilidad de la inteligencia artificial y durante el proceso de aprendizaje se desarrollan competencias requeridas en el ámbito profesional. En coincidencia con este autor, se destaca lo expuesto por Fajardo Aguilar et al., (2023) quienes afirman que el uso adecuado y responsable de la IA en la educación universitaria enriquece el proceso de aprendizaje. En lo que se refiere a la inclusión de la IAG en las actividades de investigación y aprendizaje, Piñate Mendoza (2024) propone la necesidad de diseñar políticas educativas para incorporar adecuadamente la inteligencia artificial en la educación universitaria. Las mismas deben apoyarse en la alfabetización en inteligencia artificial para todos los actores educativos y en el rediseño curricular en el que, manteniendo la integridad académica, se puedan proponer metodologías didácticas y diseños de evaluación enfocados en una nueva generación de usuarios críticos que utilicen estos aplicativos de manera honesta y responsable.
Metodología
En el marco de indagar y comprender las experiencias vividas por los participantes, el estudio se desarrolló desde la fenomenología hermenéutica en seguimiento del método hedeggeriano (Arcila, 2022) constituido por un momento fenomenológico, en el cual las investigadoras se acercaron al fenómeno transitando los testimonios obtenidos y un segundo momento desde donde se organizaron los argumentos de cada informante. En la fase hermenéutica, se interpretaron las ideas dando vida a la construcción compuesta por el tejido organizado de las esencias develadas. La recolección de datos se rigió por los criterios: guión temático, flexibilidad en las entrevistas, selección de informantes según experiencia de uso con las herramientas de IA, registro y transcripción textual. La técnica de recolección empleada durante la investigación fue la entrevista semiestructurada, en concordancia con el método fenomenológico hermenéutico, lo que permitió ahondar en las concepciones de los informantes hasta lograr los elementos categoriales de interés para el estudio. Mientras que el contexto en el cual se llevó a cabo la investigación quedó establecido en el nivel universitario en el Estado Carabobo. Se seleccionaron de manera intencional los informantes clave en los estratos de profesores, estudiantes y egresados universitarios. Se consideró un total de doce informantes clave, distribuidos de la siguiente manera: seis docentes en ejercicio, tres estudiantes y tres egresados de diferentes áreas de formación en la Facultad de Ciencias de la Educación de la Universidad de Carabobo.
Resultados y discusion
La interpretación hermenéutica permitió el surgimiento de dos macrocategorías que constituyen los hallazgos de la investigación. La primera: resultados y redefinición o nueva lectura de la investigación y el aprendizaje en el nivel universitario con el uso de la IA, expresa cómo estas tecnologías redefinen prácticas académicas y modos de producción del conocimiento. La segunda: desafíos cognitivos y epistémicos derivados del uso de la IAG en los procesos de aprendizaje revelan exigencias intelectuales. Ambas macrocategorías representan el tejido interpretativo de la propuesta teórico-conceptual que expone una nueva forma de comprender la IA en el contexto de la investigación y el aprendizaje.
Redefinición o nueva lectura de la investigación y el aprendizaje en el nivel universitario con el uso de la IA. Categoría: Antagonías cognitivas y epistémicas
El uso de la IA ocasiona, por una parte, debilidades en el proceso de aprendizaje y, por otra, la activación y motivación de este. Ocurre así la baja retención de los saberes obtenidos con el uso de la IAG debido a que al no ser progresivo ni elaborado el aprendizaje; atravesando procesos como análisis, contrastación de fuentes y producción de los resultados cognitivos; estos no se mantienen en el tiempo; es decir el saber tiende a desaparecer en el corto plazo, lo cual se evidencia en la pérdida de habilidades cognitivas tales como memoria comprensiva, pensamiento crítico y redacción. Por otra parte, emergió de los informantes que consideran la IAG imprescindible para investigar y aprender y, al mismo tiempo, funciona como un activador de saberes previos y de acceso a nuevas nociones en el usuario, promueve un estado de motivación y concentración en el estudiante y el investigador.
Figura 1. Antagonía cognitiva y epistémica.
En los testimonios también se develaron elementos como la falta de densidad epistémica, producción de conocimiento superficial de carácter estadístico en ocasiones sesgado, carente de la reflexión y profundidad propias de la investigación tradicional. La consistencia académica puede ocurrir conforme el usuario indaga de manera organizada y con prompts cada vez mejor elaborados, lo cual permite, aun en las versiones gratuitas de los aplicativos, obtener saberes con cierta profundidad.
Figura 2. Dinámicas epistémicas en la producción de saberes con IA
Otro elemento develado en relación con la vivencia experimentada quedó registrado por el hecho de que los aspectos emocionales solo están presentes cuando la investigación y el aprendizaje son experimentados entre seres humanos utilizando su inteligencia y no cuando el intercambio es entre el humano y la aplicación. A esto se suma la ventaja que señalan algunos informantes al preferir el aprendizaje e investigación sin sobresaltos que pueden experimentar con la IAG, la cual nunca recrimina al usuario y está programada para responder siempre sin importar si el usuario se equivoca o solicita con insistencia alguna explicación. Con esto desaparece la ocurrencia de desencuentros entre estudiantes y docentes.
Desafíos éticos de autoría y verificación asociados al uso de la IAG en el proceso de aprendizaje e investigación. Categoría: Desafíos éticos, autoría y verificación
Que el algoritmo incluya nociones falsas siempre es una posibilidad, por lo cual se requiere de la contrastación y triangulación con fuentes confiables primarias o secundarias en físico o en línea. De esta manera, es necesario establecer normativas para acordar el respeto a la ética en el uso de la IAG. Así como, más allá de las normas, crear la conciencia y el compromiso en los usuarios para el aprovechamiento virtuoso de los aplicativos y el reconocimiento de este en sus producciones, y evitar así la adjudicación de autorías falsas al promover en su lugar la inclusión de productos elaborados con aplicativos en cualquier construcción presentada por los usuarios. Esto se resume en la necesidad de normar el uso y reconocimiento de la IA dentro de las fuentes de consulta, lo que requiere la promoción del diálogo guiado para determinar fuentes y la precisión de los productos obtenidos a través de la consulta en la IAG.
En relación con el aprendizaje, se develó que buena parte de las actividades pueden ser resueltas con las aplicaciones, lo que privilegia la personalización del proceso. En este sentido, se encontró que, asociada al aprendizaje asistido con IA, son requeridas una reflexión y modificación de los procesos de evaluación, obviando evidencias escritas y prefiriendo defensas, discusiones y desempeños individuales y grupales que permitan fortalecer el desarrollo cognitivo, crítico, argumentativo y productivo autónomo y ético, así como la visibilización del uso de las aplicaciones.
Categoría: La cocreación, desafío entre la inteligencia humana y la inteligencia artificial
La investigación en todo paradigma incluye entre sus imprescindibles la revisión de la ciencia consolidada. Esto se refleja en los antecedentes de la investigación, en los aspectos legales y en el marco teórico, así como en el establecimiento de los glosarios característicos que proporcionan al investigador y al lector las nociones fundamentales para la comprensión de la investigación. Al respecto se consultan fuentes primarias y secundarias vinculadas que dan soporte y marco epistémico al interés investigativo y que van sustanciando los objetivos o intencionalidades como presupuesto de conocimiento escogido dentro del universo del saber y que debe obedecer al paradigma de investigación en el cual se inscribe la indagatoria y, en consecuencia, debe igualmente caracterizar paradigmáticamente las fuentes consultadas.
Es una preocupación constante que exista una lógica epistémica entre las fuentes consultadas que se hace cada vez más exigente en los estudios de quinto nivel, en los cuales debe verificarse la coherencia epistémica entre los autores referenciados que, de alguna forma, pertenezcan a tradiciones paradigmáticas o puedan entretejer sus postulados de manera sistemática y con argumentos lógicos. El acto reflexivo, previo a la aparición de la IA, podría interpretarse como autoría exclusiva del investigador, aunque haya tejido los resultados de su búsqueda con las voces de teóricos que lo anteceden y de informantes que comparten su visión, condición que es buscada y aprendida para la presentación de resultados y propuestas.
Ahora bien, con la aparición de la IA, la autoría de los productos de investigación debe ser analizada desde una nueva perspectiva en la que el peso de la reflexión podría estar siendo desplazado hacia la acción algorítmica de las aplicaciones de IA generativa, las cuales son capaces de crear contenido generando lenguaje similar al humano de manera argumentada, coherente y como resultado de prompts cada vez más sofisticados. Bajo esta consideración, a continuación, se presenta la formulación de redefinición como una propuesta de nuevo enfoque.
Propuesta de redefinición de la investigación y aprendizaje universitario mediante la incorporación de la IAG
La redefinición de la investigación y el aprendizaje universitario mediante la incorporación de la IAG se concibe como un modo epistémico y ontológico que promueve, el desarrollo de la cognición en pensamiento crítico y creativo, generado a partir del conocimiento del impacto y desafío que plantea el uso de esta en los ámbitos del aprendizaje y la investigación. La misma comprende los siguientes aspectos.
Aspectos éticos
Calidad de los prompts
Uso crítico de la IA generativa
Uso de fuentes primarias
Aporte original
Discusión
Conocer e investigar dependía de la capacidad de búsqueda y análisis del aprendiz e investigador, mientras que ahora aprender e investigar concierne a la capacidad de asociarse con aplicaciones que realizan tareas cognitivas complejas, donde los resultados deben ser reconocidos en el marco de la cocreación y a la luz de usuarios cuyo pensamiento crítico y conocimiento previo de las bondades y debilidades de la IA le permitan generar productos intelectuales acorde con la era de avances y descubrimientos teóricos y tecnológicos que dominan en el presente. Caicedo Pantoja et al. (2025) señalan que en la educación superior el pensamiento crítico se erige como una competencia transversal indispensable para la formación de profesionales capaces de enfrentar los desafíos de la sociedad contemporánea. La formación en IAG está dominada por empresas privadas centradas en habilidades técnicas, por lo que resulta imprescindible promover la integración del pensamiento crítico en los contextos educativos donde se emplea la IA. (Muñoz Martínez et al., 2025). La redefinición de la investigación y el aprendizaje universitario tiene un componente intrínseco, representado en el desarrollo del pensamiento y del conocimiento de la IA. Un buen uso de la IA en los entornos educativos permie a los estudiantes contrastar ideas, identificar sesgos y desarrollar una actitud crítica frente al conocimiento. (Chica-Galeano, 2025).
Conclusión
El estudio concluye que la redefinición de la actividad educativa de investigación y aprendizaje, a partir de la incorporación de la inteligencia artificial en la educación universitaria, queda definido por una nueva manera de actuar, superando el ciclo metodológico de búsqueda y procesamiento de la información disponible en línea, por un proceso de elaboración de prompts o indicaciones que respondan a la inquietud epistémica del investigador. Por su parte, el investigador refina la estructura de la pregunta de manera progresiva hasta lograr, en la iteración, la respuesta acertada. En esta nueva realidad, la interacción humano-IA es determinante para la calidad y profundidad de los resultados, ya que, desde la experticia del usuario, debe generarse la supervisión crítica y el juicio sobre los resultados que arroja el algoritmo, lo que aumenta la validación del conocimiento o información obtenida. De acuerdo con este planteamiento, resulta oportuna la consideración de Sáez-Herráez et al. (2025) quienes proponen un plan integral de formación docente para promover el uso crítico, ético e inclusivo de la IA. Otro aspecto develado se relaciona con la influencia de la IAG en los entornos educativos de investigación y aprendizaje ya que, sin duda ha redefinido la interacción cognitiva, desplazándola de una navegación centrada en la búsqueda de información hacia un proceso de delegación cognitiva en la IA.
El desafío cognitivo y epistémico que se deriva del uso de la IA generativa en el proceso de aprendizaje es esencialmente el difícil seguimiento de la información recibida de la IA, por lo que es importante insistir en la obtención de fuentes fidedignas. En este sentido, el usuario debe tener en cuenta que la IA puede producir información falsa o confusa, que sin duda es superable con una revisión crítica de triangulación y contraste de la información. La propuesta de redefinición como resultado de la indagación de los significados en la trama de experiencias surgidas para comprender las interacciones con herramientas de IA, plantea una nueva lectura de la investigación y del aprendizaje en la educación universitaria, y se compone de los siguientes elementos: el sentido ético y la creación de normativas de uso; la calidad de los prompts; el uso crítico de la IA manteniendo la creatividad; el contraste y la validación de la información; y la promoción del desarrollo cognitivo y la originalidad. A partir de estos componentes que redefinen la investigación y el aprendizaje mediado por IAG, se busca fortalecer la cognición, el pensamiento crítico-creativo y el uso ético y responsable de estas aplicaciones. Finalmente, la propuesta se afianza como un aporte teórico-conceptual al promover una nueva forma de comprender la IAG en el contexto de la investigación y el aprendizaje, y se consolida como un aporte metodológico y práctico en cuanto a la dinámica epistémica en la producción de saberes con IA.
Referencias bibliográficas
Aparicio Gómez, W. O. (2023). La Inteligencia Artificial y su Incidencia en la Educación: Transformando el Aprendizaje para el Siglo XXI. Revista Internacional De Pedagogía e Innovación Educativa, 3(2), 217–229. https://editic.net/journals/index.php/ripie/article/view/156
Arcila, M. C. (2022). Aproximación fenomenológica hermenéutica de la educación armónica. (tesis doctoral) Universidad de Carabobo, Venezuela. http://mriuc.bc.uc.edu.ve/handle/123456789/10378
Asamblea Nacional Constituyente (1999) Constitución de la República Bolivariana de Venezuela. Gaceta Oficial Extraordinaria No. 36860, 30 de diciembre de 1999. Recuperado de https://crespial.org/wp-content/uploads/2018/10/A%C3%B1o-1999-Constituci%C3%B3n-de-la-Rep%C3%BAblica-Bolivariana-de-Venezuela-Gaceta-Oficial-36.860.pdf
Asamblea Nacional. (2009). Ley Orgánica de Educación. Gaceta Oficial Extraordinaria N.º 5.929, 15 de agosto de 2009. Recuperado de https://es.scribd.com/document/18651440/Gaceta-Oficial-Nro-5-929-Extraordinaria-del-Sabado-15-de-Agosto-de-2009-Ley-Organica-de-Educacion
Azevedo Coelho, M. (2026). Inteligencia Artificial Generativa: Epistemología Universitaria y Autonomía. Integración y conocimiento, 1(15). https://doi.org/10.61203/2347-0658.v1.n15.51680
Caicedo Pantoja, J., Hernández Chacón, L., & Armas Sánchez, K. A. (2025). Uso de la Inteligencia Artificial Generativa con Pensamiento Crítico en Estudiantes de la Universidad de Otavalo. Revista Veritas De Difusão Científica, 6(3), 629–648. https://doi.org/10.61616/rvdc.v6i3.958
Carrió Pastor, M.L. (2007). Ventajas del uso de la tecnología en el aprendizaje colaborativo. Revista Iberoamericana de Educación, 41(4), 1-10. https://rieoei.org/RIE/article/view/2447/3450
Ciancio, S., & Lucisano, F. (2024). Hacia el humanismo digital: análisis, perspectivas y riesgos. Derecom. Revista Internacional de Derecho de la Comunicación y de las Nuevas Tecnologías, 37, 3-8. https://doi.org/10.5209/dere.98113
Comisión Nacional de Tecnologías de la Información (CONATI). (2024). Venezuela avanza en la construcción de un marco jurídico para uso de la IA en beneficio del bienestar ciudadano. Recuperado de https://www.conati.gob.ve/index.php/venezuela-avanza-en-la-construccion-de-marco-juridico-para-uso-de-la-ia-en-beneficio-del-bienestar-ciudadano/
Congreso de la República de Venezuela. (1970). Ley de Universidades. Gaceta Oficial Extraordinaria N.º 1.429, 8 de septiembre de 1970. Recuperado de https://tugacetaoficial.com/1970-09-08-gaceta-oficial-1429/
Chica-Galeano, B. M. (2025). Posibilidades para promover el pensamiento crítico a través del uso de la IA en entornos educativos. Portal De La Ciencia, 6(S1), 277–286. https://doi.org/10.51247/pdlc.v6iS1.595
Estrada Molina, O., Rincón Flores, E. G., & José Mena, J. (2026). Inteligencia artificial y comunicación: mediación crítica y educomunicativa. index. Comunicación, 16(1), 13–36. https://doi.org/10.62008/ixc/16/01Artifi
Fajardo Aguilar, G. M., Ayala Gavilanes, D. C., Arroba Freire, E. M., & López Quincha, M. (2023). Inteligencia Artificial y la Educación Universitaria: Una revisión sistemática. Magazine De Las Ciencias: Revista De Investigación E Innovación, 8(1), 109–131. https://doi.org/10.33262/rmc.v8i1.2935
Inter-American Dialogue (2025). Grupo de Trabajo sobre la Inteligencia Artificial en la Educación Superior. https://thedialogue.org/analysis/hacia-un-marco-institucional-para-apropiar-la-inteligencia-artificial-en-universidades-latinoamericanas?lang=es
Lázaro Pulido, M., & De-Juanas Oliva, Ángel. (2024). Humanidades digitales y nuevas metodologías de enseñanza de las Humanidades: Presentación. Revista Iberoamericana De Educación, 94(1), 9–14. https://doi.org/10.35362/rie9416318
Muñoz Martínez, C., Roger-Monzo, V., & Castelló Sirvent, F. (2025). IA generativa y pensamiento crítico en la educación universitaria a distancia: desafíos y oportunidades. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 233–273. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43556
Piñate Mendoza, M. A. (2024). Políticas educativas para la incorporación efectiva de la inteligencia artificial en la educación universitaria: Educational policies for the effective incorporation of artificial intelligence in university education. Postdoctuba, 6(1). Recuperado a partir de https://revistasuba.com/index.php/POSTDOCTUBA/article/view/1000
Sáez-Herráez, I., Cerrato-Sáez, P., Riaño de Antonio, B., Cerrato-Sáez, I., & Fernández-Alfaraz, M.L. (2025). Conocimiento de la inteligencia artificial en futuros docentes de secundaria. Revista Eduweb, 19(1), 40-49. https://doi.org/10.46502/issn.1856-7576/2025.19.01.3
Tapia Peralta, S. R., Cabrera Pinta, S. P., Santín Castillo, N. J., Tandazo Yunga, M. A., & Carrión Cango, J. del C. (2023). Revolucionando el aprendizaje: desafíos y oportunidades en la era digital. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(3), 9620-9631. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i3.6858
UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. https://www.unesco.org/es/artificial-intelligence/recommendation-ethics
UNESCO. (2023). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. https://www.unesco.org/es/articles/guia-para-el-uso-de-ia-generativa-en-educacion-e-investigacion
Universidad Católica Andrés Bello. (2023). Decreto Rectoral sobre las políticas generales relacionadas con el uso de la inteligencia artificial en las funciones universitarias. https://www.ucab.edu.ve/wp-content/uploads/2023/06/2.91.pdf
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