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Flavio Eduardo López Vasco, Mishell Romina Angulo Álvarez, David Ismael Sosa Zúñiga
La inteligencia artificial generativa (IA-G) está redefiniendo la educación superior, transformando los enfoques de enseñanza y evaluación, por lo que, para su integración, los docentes deben desarrollar habilidades técnicas y criterios pedagógicos que les permitan utilizar estas herramientas con conciencia ética. Este estudio analiza el impacto de un programa de formación en IA-G de 80 horas impartido a 299 docentes de ocho universidades ecuatorianas, con el propósito de fortalecer sus competencias digitales y su disposición hacia estas tecnologías. Mediante un diseño cuasi-experimental con mediciones pretest y postest, los resultados evidenciaron una mejora en el conocimiento técnico sobre IA-G (M = 2.62 a 4.22, t = -30.77, p < 0.0001, d = 0.85) y en la predisposición docente para su aplicación en el aula (M = 3.63 a 4.02, t = -6.38, p < 0.0001, d = 0.52). Sin embargo, la percepción sobre la originalidad de los contenidos generados por IA no mostró cambios relevantes (M = 3.02 a 2.94, t = -0.82, p = 0.41), lo que sugiere incertidumbre sobre su autenticidad académica. Estos resultados destacan la importancia de una capacitación que combine instrucción técnica con metodologías activas, como el aprendizaje basado en proyectos y la evaluación formativa. Asimismo, se recomienda establecer políticas institucionales claras sobre el uso de IA en la educación superior, priorizando la ética y la transparencia en concordancia con los principios de la UNESCO.
Generative Artificial Intelligence (GAI) is reshaping higher education, and transforming instructional and assessment practices, therefore, educators must develop technical expertise and pedagogical awareness to ensure ethical and responsible use. This study evaluates the impact of an 80-hour GAI training program conducted with 299 lecturers from eight Ecuadorian universities, aiming to enhance their digital skills and openness to AI-based teaching strategies. Through a quasi-experimental design with pretest and posttest assessments, findings reveal an increase in technical proficiency (M = 2.62 to 4.22, t = -30.77, p < 0.0001, d = 0.85) and lecturers’ willingness to apply GAI in their teaching (M = 3.63 to 4.02, t = -6.38, p < 0.0001, d = 0.52). However, perceptions of AI-generated content originality remained unchanged perceptions (M = 3.02 to 2.94, t = -0.82, p = 0.41), indicating ongoing concerns regarding authenticity in academic settings. These results emphasize the necessity of training programs that merge technical instruction with active learning methodologies, such as project-based learning and formative assessment. Additionally, higher education institutions should establish clear policies regulating AI implementation, ensuring ethical standards and academic integrity. Moreover, developing institutional guidelines for assessing AI-generated content is essential for maintaining transparency, fairness, and responsible adoption in teaching and assessment, in order to identify the best practices to support lecturers’ development, and promote its effective use in academic fields.
