Inteligencia Artificial y sostenibilidad tecnológica: Una ruta hacia la Transformación Educativa del Siglo XXI Artificial Intelligence and technological sustainability: A path toward Educational Transformation in the 21st century
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Resumen
La presente investigación profundiza Este artículo analiza el papel de la inteligencia artificial (IA) como motor de innovación educativa sostenible en el siglo XXI. A través de una revisión bibliográfica y un enfoque cualitativo, se examina cómo la IA puede integrarse en los procesos de enseñanza-aprendizaje para mejorar la personalización, inclusión y eficiencia en los entornos universitarios. El estudio resalta la importancia de prácticas tecnológicas responsables, sostenibles y éticamente orientadas que favorezcan el acceso equitativo al conocimiento, especialmente en contextos como el latinoamericano. Asimismo, se aborda el rol docente, la infraestructura tecnológica y las políticas institucionales necesarias para garantizar la sostenibilidad digital en la educación. Finalmente, se proponen recomendaciones para consolidar una transformación educativa inclusiva, humanista y centrada en el estudiante, donde la IA actúe como herramienta de apoyo y no como sustituto del proceso pedagógico.
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Citas
Cabero-Almenara, J., & Marín-Díaz, V. (2022). Inteligencia artificial y educación: oportunidades, retos y líneas de actuación. Revista de Educación a Distancia, 22(70), 1–15. https://doi.org/10.6018/red.491141
Cobo, C. (2022). La innovación pendiente: reflexiones (y propuestas) sobre educación, tecnología y futuro. Fundación Santillana.
García-Peñalvo, F. J. (2021). La transformación digital de la universidad: implicaciones para la docencia y el aprendizaje. Education in the Knowledge Society (EKS), 22, e25441. https://doi.org/10.14201/eks.25441
Gros, B. (2020). Transformar la educación con tecnologías digitales: más allá de la innovación superficial. Comunicar, 28(63), 9–20. https://doi.org/10.3916/C63-2020-01
Laurillard, D. (2020). Teaching as a Design Science: Building Pedagogical Patterns for Learning and Technology (2nd ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315109423
Martínez, F., & Torres, L. (2023). Ética, sostenibilidad y tecnología: desafíos de la IA en los sistemas educativos latinoamericanos. Educación y Desarrollo, 40(3), 87–104.
Redecker, C., & Punie, Y. (2020). European Framework for the Digital Competence of Educators: DigCompEdu. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/159770
Salinas, J. (2021). Innovación educativa y sostenibilidad tecnológica en la era digital. Revista Iberoamericana de Educación, 86(2), 45–60. https://doi.org/10.35362/rie8624475
Trujillo Sáez, F., & Romero-Rodríguez, J. M. (2021). La inteligencia artificial en educación: implicaciones éticas y formativas en el marco de la Agenda 2030. Education in the Knowledge Society (EKS), 22, e23838. https://doi.org/10.14201/eks.23838
UNESCO. (2023). Inteligencia artificial y educación: guías para los responsables de políticas. París: Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381635
Cairo, A. (2019). How charts lie: Getting smarter about visual information. W. W. EEUU: Norton & Company
Tobar Farías, G. W. (2025). Análisis de la conexión de Google Charts a bases de datos y otras fuentes. Revista RCMG. Universidad de Guayaquil.
Tobar Farías, G. W. (2023). Afectación del ruido ambiental a instituciones educativas: Conjunto de acciones desde la participación ciudadana y centros educativos. Journal of Science and Research.