ISSN: 2806-5697  
Vol. 7 Núm. E1 / 2026  
Impacto de la inteligencia artificial generativa en la escritura autónoma  
estudiantil  
The Impact of Generative Artificial Intelligence on Students' Independent Writing  
Impacto da Inteligência Artificial Generativa na Escrita Autônoma Estudantil  
García-Vera Diego Fernando1  
Universidad Laica “Eloy Alfaro” de Manabí  
Herrera-Tapia Sergio2  
Universidad Laica “Eloy Alfaro” de Manabí  
Como citar:  
García-Vera, Diego Fernando & Herrera-Tapia, Jorge. (2026). Impacto de la inteligencia  
artificial generativa en la escritura autónoma estudiantil. Código Científico Revista de  
Investigación, 7(E1), 3026-3060.  
Recibido: 18/02/2026  
Aceptado: 16/03/2026  
Publicado: 31/03/2026  
pág. 3026  
Volumen 7, Número Especial 1, 2026  
Research Article  
Resumen  
El presente estudio tuvo como objetivo general analizar el impacto de la inteligencia artificial  
generativa en la escritura autónoma del estudiantado. Para ello, se desarrolló una investigación  
con enfoque cualitativo, bajo un diseño de revisión integrativa de la literatura, con alcance  
descriptivo y analítico, sustentada en la búsqueda sistemática de estudios publicados entre 2020  
y 2025 en bases de datos como Scopus, Web of Science, ERIC, SciELO y Google Scholar. Se  
aplicaron criterios de inclusión vinculados a la escritura académica o creativa y a variables  
como autonomía, pensamiento crítico, creatividad y autorregulación, conformando un corpus  
final de 23 artículos científicos, cuyos hallazgos fueron organizados mediante categorización  
temática. Los resultados evidencian un uso creciente de la IA en distintas fases del proceso  
escritural, así como beneficios asociados a la mejora lingüística, organización textual y apoyo  
personalizado. Sin embargo, también se identifican riesgos recurrentes como dependencia  
cognitiva, estandarización del discurso, dificultades en la evaluación de la autoría y  
afectaciones a la integridad académica. Se concluye que el impacto de la IA no es  
intrínsecamente positivo ni negativo, sino que depende de la mediación docente y de  
lineamientos claros, por lo que su integración debe orientarse a fortalecer el proceso escritural,  
promoviendo el pensamiento crítico, la autonomía y una formación ética en el uso de estas  
herramientas.  
Palabras clave: Inteligencia artificial; Escritura; Pensamiento crítico; Autonomía.  
Abstract  
The overall objective of this study was to analyze the impact of generative artificial intelligence  
on students’ autonomous writing. To this end, a qualitative study was conducted using an  
integrative literature review design with descriptive and analytical scope, based on a systematic  
search of studies published between 2020 and 2025 in databases such as Scopus, Web of  
Science, ERIC, SciELO, and Google Scholar. Inclusion criteria related to academic or creative  
writing and variables such as autonomy, critical thinking, creativity, and self-regulation were  
applied, resulting in a final corpus of 23 scientific articles, whose findings were organized  
through thematic categorization. The results show a growing use of AI in different phases of  
the writing process, as well as benefits associated with linguistic improvement, textual  
organization, and personalized support. However, recurring risks are also identified, such as  
cognitive dependence, standardization of discourse, difficulties in assessing authorship, and  
impacts on academic integrity. It is concluded that the impact of AI is neither intrinsically  
positive nor negative, but rather depends on faculty guidance and clear guidelines; therefore,  
its integration should be aimed at strengthening the writing process, promoting critical  
thinking, autonomy, and ethical training in the use of these tools.  
Keywords: Artificial intelligence; Writing; Critical thinking; Autonomy.  
Resumo  
O presente estudo teve como objetivo geral analisar o impacto da inteligência artificial  
generativa na escrita autónoma dos estudantes. Para tal, foi desenvolvida uma investigação  
com enfoque qualitativo, sob um desenho de revisão integrativa da literatura, com alcance  
descritivo e analítico, baseada na pesquisa sistemática de estudos publicados entre 2020 e 2025  
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em bases de dados como Scopus, Web of Science, ERIC, SciELO e Google Scholar. Foram  
aplicados critérios de inclusão relacionados com a escrita académica ou criativa e com variáveis  
como autonomia, pensamento crítico, criatividade e autorregulação, constituindo um corpus  
final de 23 artigos científicos, cujos resultados foram organizados por meio de categorização  
temática. Os resultados evidenciam um uso crescente da IA em diferentes fases do processo de  
escrita, bem como benefícios associados à melhoria linguística, organização textual e apoio  
personalizado. No entanto, identificam-se também riscos recorrentes, como a dependência  
cognitiva, a padronização do discurso, dificuldades na avaliação da autoria e impactos na  
integridade académica. Conclui-se que o impacto da IA não é intrinsecamente positivo nem  
negativo, mas depende da mediação docente e de diretrizes claras, pelo que a sua integração  
deve orientar-se para fortalecer o processo de escrita, promovendo o pensamento crítico, a  
autonomia e uma formação ética na utilização destas ferramentas.  
Palavras-chave: Inteligência artificial; Escrita; Pensamento crítico; Autonomia.  
Introducción  
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) especialmente las plataformas de IA  
generativa capaces de producir texto coherente a partir de instrucciones en lenguaje natural–  
ha irrumpido con fuerza en el ámbito educativo. Herramientas como ChatGPT (presentada por  
OpenAI a fines de 2022) han hecho posible que los estudiantes obtengan en segundos  
redacciones, resúmenes o respuestas elaboradas a prácticamente cualquier consulta. El avance  
destacado suscita tanto entusiasmo como preocupación en la comunidad académica; puesto  
que, por una parte, se observan oportunidades para personalizar la enseñanza, automatizar  
correcciones y ofrecer apoyo instantáneo en la redacción; por otra, se plantean interrogantes  
éticas y pedagógicas sobre cómo este acceso instantáneo a textos generados por máquina  
impacta en el desarrollo de habilidades cognitivas fundamentales, entre ellas la capacidad de  
los estudiantes para escribir de forma autónoma y crítica. En palabras de Sagredo-Gallardo et  
al. (2026), la incorporación de la IA generativa en la educación “ha agudizado debates en torno  
a la integridad académica, la posible superficialidad del aprendizaje, la disminución del  
pensamiento crítico y la ampliación de brechas de acceso” (Sagredo-Gallardo et al., 2026, pág.  
3) a los recursos educativos. En efecto, se mantienen preocupaciones ante el potencial de estas  
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tecnologías para socavar la autonomía del alumno, su pensamiento original y su  
involucramiento pleno en el proceso de aprendizaje.  
Es importante contextualizar la relevancia de la escritura autónoma en la formación  
académica; por lo tanto, leer y escribir constituyen complejas actividades que ponen en juego  
las capacidades lingüísticas y cognitivas humanas, y su dominio es un requisito indispensable  
para la inclusión social y el éxito académico. Diversos autores señalan que para lograr una  
escritura exitosa son necesarias habilidades metalingüísticas, entendidas como la capacidad de  
analizar y reflexionar sobre la forma y el uso del lenguaje; dicho conocimiento se relaciona  
estrechamente con los procesos de alfabetización y con el desarrollo de competencias lectoras  
y escriturales en la escuela. En primer plano, ello implica que la práctica de la escritura es  
también una ejercitación de habilidades de pensamiento de orden superior como la  
planificación del discurso, la revisión crítica del texto propio, la argumentación lógica y la  
creatividad verballas cuales difícilmente se desarrollan si el estudiante delega por completo  
estas tareas en sistemas automatizados. Por tanto, resulta legítima la pregunta de cómo el uso  
de la IA puede influir en la adquisición y ejercicio de dichas habilidades.  
Desde una perspectiva más amplia, autores como Sánchez y Fernández (2025)  
describen el momento actual como una fase de tecnofeudalismo, en la que la educación  
comienza a reorganizarse debido a la creciente influencia de las grandes empresas tecnológicas  
y al rápido avance de la inteligencia artificial. En este escenario, las plataformas digitales y sus  
algoritmos apoyan el aprendizaje y acaban influyendo en qué contenidos se priorizan, qué  
prácticas se consideran válidas y bajo qué parámetros se realiza la evaluación, lo que puede  
afectar la autonomía tanto del profesorado como del alumnado. En tanto, incorporar la IA al  
aula supone introducir una nueva herramienta y entrar en un cambio que exige una reevaluación  
de los roles tradicionales del profesorado y del alumnado. Por ello, la literatura reciente insiste  
en la recuperación de una pedagogía crítica en la que el profesorado actúa como guía, cuestiona  
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y decide cómo se utilizará la herramienta con fines educativos, lo cual propone  
simultáneamente que el alumnado aprenda a utilizar estos recursos con discernimiento y  
responsabilidad ética.  
El objetivo general del artículo es analizar el impacto de la inteligencia artificial (IA)  
en la escritura autónoma del estudiantado, por lo cual se establecen tres objetivos específicos  
que dan cumplimiento al propósito de la investigación. Así, primero se describen de qué  
manera se emplean estas herramientas (inteligencia artificial) durante la escritura académica;  
luego se examinan las ventajas o los beneficios que pueden aportar cuando operan como apoyo  
para fortalecer la calidad y la eficacia del texto; y, finalmente, se plantean orientaciones  
pedagógicas y consideraciones éticas que permitan integrar la IA en la enseñanza de la  
escritura.  
Metodología  
El estudio se desarrolló bajo un enfoque cualitativo, mediante un diseño de revisión  
integrativa de la literatura, con alcance descriptivo y analítico, orientado a examinar de manera  
crítica y sistemática investigaciones recientes sobre la influencia de la inteligencia artificial en  
el desarrollo de las habilidades de escritura en estudiantes de educación secundaria y superior.  
Mismo que permitió reunir evidencia de distinta investigativa, lo que hizo posible contrastar  
resultados, reconocer patrones y construir una comprensión amplia y conceptualmente  
sustentada de un dilema educativo persistente en la actualidad.  
Estrategia de búsqueda y fuentes de información:  
La búsqueda bibliográfica se realizó siguiendo un procedimiento ordenado y  
sistemático en bases de datos académicas de cobertura internacional, escogidas por su solidez  
editorial y por la variedad de estudios que reúnen en los campos de las ciencias de la educación  
y las ciencias sociales. Para ello se consultaron Scopus, Web of Science (Core Collection),  
ERIC y SciELO y, de forma complementaria, se utilizó Google Scholar para identificar  
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literatura relevante con respaldo académico verificable que, en algunos casos, no aparece  
indexada en las plataformas mencionadas.  
El análisis se delimitó al período 20202025, debido a que, durante esos años, el debate  
científico y pedagógico sobre la inteligencia artificial en educación se intensificó de manera  
notoria y, con especial énfasis, se amplió la discusión sobre el lugar de la inteligencia artificial  
generativa en actividades asociadas al aprendizaje y a la producción escrita. Las búsquedas se  
realizaron en español e inglés, combinando palabras clave como artificial intelligence,  
generative AI, academic writing, autonomous writing, AI in education, ChatGPT students,  
critical thinking y creativity, junto con sus equivalentes en español. Mientras que, con el fin de  
depurar resultados y asegurar la pertinencia temática de las fuentes recuperadas, se utilizaron  
operadores booleanos (AND, OR, NOT) y se aplicaron criterios de inclusión y exclusión  
previamente definidos.  
Unidad de análisis:  
La unidad de análisis estuvo integrada por publicaciones académicas centradas en el  
uso de inteligencia artificial generativa en procesos de escritura dentro de contextos educativos.  
Desde este enfoque, se establecieron criterios de inclusión orientados a seleccionar  
investigaciones que describieran de manera explícita la relación entre IA generativa y la  
producción de textos académicos o creativos. También se consideraron estudios que  
examinaran implicaciones cognitivas, pedagógicas o éticas vinculadas con la autonomía del  
aprendizaje, el pensamiento crítico, la creatividad y la autorregulación. Para garantizar la  
calidad del corpus, se incorporaron únicamente artículos en revistas arbitradas, capítulos de  
libros académicos, actas de congresos e informes institucionales emitidos por entidades  
reconocidas. En contraste, se descartaron textos de divulgación, notas periodísticas, entradas  
de blogs, materiales comerciales y documentos sin revisión por pares, con el fin de mantener  
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consistencia metodológica, sustento teórico y validez científica, sin aplicar filtros adicionales  
una vez consolidado el conjunto definitivo.  
Selección y análisis del corpus:  
Una vez aplicados los criterios establecidos, se conformó un corpus final compuesto  
por 23 artículos científicos, que incluyó estudios empíricos de enfoque cuantitativo,  
investigaciones cualitativas, revisiones teóricas y ensayos críticos. La diversidad de la literatura  
existente permitió estudiar el fenómeno desde múltiples perspectivas, sin restringir el análisis  
a un único tipo de evidencia, por lo que, la lectura analítica detallada de cada documento  
posibilitó identificar objetivos, enfoques metodológicos, principales resultados y conclusiones  
relevantes, dando prioridad a aquellos aportes que ofrecían elementos sustantivos para  
comprender el impacto de la inteligencia artificial generativa en los procesos de escritura del  
estudiantado.  
El análisis se desarrolló mediante un proceso de categorización temática, a partir del  
cual los hallazgos se organizaron en ejes conceptuales recurrentes en la literatura. Entre ellos  
se identificaron los usos concretos de la inteligencia artificial en la producción escrita, los  
posibles beneficios asociados a la mejora de la calidad textual, los riesgos derivados de la  
dependencia tecnológica, los efectos sobre la autonomía y el pensamiento crítico, así como las  
propuestas pedagógicas orientadas a una integración ética de estas herramientas en la  
enseñanza de la escritura.  
Enfoque analítico y consideraciones metodológicas:  
Por tratarse de un estudio de carácter bibliográfico, no se levantaron datos primarios  
mediante trabajo de campo; sin embargo, se incorporaron resultados provenientes de  
investigaciones previas de enfoque cualitativo y cuantitativo, tales como encuestas, análisis  
correlacionales y estudios experimentales. Estos fueron analizados desde una perspectiva  
interpretativa, con el propósito de enriquecer la discusión y consolidar la base empírica del  
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estudio, manteniendo el análisis dentro de los límites de la evidencia disponible y evitando  
inferencias que excedan el alcance de las fuentes revisadas.  
El rigor metodológico se reforzó al describir con claridad el proceso de selección y al  
organizar el análisis mediante contraste y triangulación conceptual entre las fuentes,  
procurando una exposición equilibrada que considerara hallazgos favorables y críticos sobre el  
uso de inteligencia artificial generativa en la escritura estudiantil. Por otra parte, en el plano  
ético, pese a que una revisión documental no requiere autorización institucional, comité de  
ética ni consentimiento informado, se respetaron los principios de investigación científica  
mediante uso responsable de la información, citación adecuada y fidelidad a los resultados  
reportados por los estudios seleccionados.  
Tabla 1.  
Flujo de selección de estudios para la revisión integrativa de la literatura  
Fase del proceso  
Actividad  
Cantidad  
Registros en bases de datos (Scopus, WoS, ERIC, SciELO, Google  
Scholar)  
Identificación  
158  
Depuración  
Tamizaje  
Eliminación de registros duplicados (automática y manual)  
Registros evaluados (título, resumen, descriptores)  
-26  
132  
-86  
46  
Tamizaje (exclusiones) Registros excluidos por falta de pertinencia  
Elegibilidad  
Textos completos evaluados  
Elegibilidad  
(exclusiones)  
Artículos excluidos tras lectura completa (criterios metodológicos,  
enfoque educativo o especificidad temática).  
-23  
Estudios incluidos en la revisión  
23  
Nota. Elaboración propia  
Resultados  
Uso creciente de la IA en los procesos de escritura académica  
Los hallazgos de la revisión confirman que, durante 2020-2025, ha habido una rápida  
proliferación en el uso de herramientas de IA por parte de estudiantes para asistir sus tareas de  
escritura. Múltiples estudios reportan que los alumnos están incorporando la IA en diversas  
fases del proceso escritural, es decir, desde la generación de ideas y borradores, hasta la  
corrección gramatical y el pulido final de textos. Por ejemplo, una investigación exploratoria  
realizada en Colombia, por Sánchez Vera y Fernández Navas (2025) documentó un aumento  
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en el uso de herramientas de IA en la escritura académica, según las percepciones de estudiantes  
en la redacción. En este estudio, se reportan preocupaciones éticas y de calidad cuando la  
intervención de la IA se vuelve excesiva durante la elaboración de escritos, porque puede  
debilitar la autonomía y empobrecer el aprendizaje genuino, es decir, estudiantes y profesores  
advierten que delegar tareas de escritura en la IA puede impedir que el alumno ejercite, por  
cuenta propia, las competencias de redacción y pensamiento que dichas actividades demandan.  
Viñas et al. (2023) examinaron cómo se están usando herramientas de inteligencia  
artificial en la escritura académica y advirtieron que, cuando su empleo se vuelve reiterado y  
termina funcionando como el recurso principal para producir textos, puede desdibujarse el  
sentido formativo de escribir, porque el estudiante empieza a ceder a la herramienta decisiones  
que antes debía tomar por sí mismo, como organizar lo que quiere decir, elegir palabras y  
sostener una línea argumentativa coherente. En una línea cercana, Jara y Ochoa (2020) plantean  
que, si estas tecnologías se incorporan en el aula sin orientaciones pedagógicas claras, se corre  
el riesgo de que sustituyan parte del esfuerzo intelectual que la tarea exige, lo que, a mediano  
plazo, puede afectar tanto el desarrollo del pensamiento crítico como la capacidad del  
estudiante para autorregular su propio aprendizaje.  
Desde una perspectiva ética y formativa, Sánchez Mendiola (2025) abordó la  
dependencia cognitiva asociada al uso recurrente de inteligencia artificial en tareas académicas  
y advierte que esta práctica puede debilitar la capacidad del estudiante para evaluar  
información, contrastar fuentes y tomar decisiones intelectuales de manera autónoma. En su  
análisis, el autor subrayó que la delegación sistemática de procesos intelectuales en sistemas  
automatizados puede afectar la construcción de competencias profesionales, particularmente  
aquellas relacionadas con el razonamiento crítico y la responsabilidad intelectual. Los  
planteamientos antes citados encuentran respaldo empírico en el estudio de Estrada-Araoz et  
al. (2025), quienes analizaron la relación entre dependencia de la inteligencia artificial y  
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autoeficacia académica en estudiantes universitarios. Puesto que, sus resultados mostraron que  
niveles más altos de dependencia se asocian con niveles más bajos de autoeficacia, lo que  
resulta especialmente relevante en el ámbito de la escritura académica, donde la confianza en  
las propias capacidades cognitivas aborda un componente importante en la autonomía  
intelectual.  
Mejoras en la calidad de la escritura y apoyo al aprendizaje  
Diversas investigaciones del corpus enfatizan los potenciales beneficios que la  
inteligencia artificial puede aportar al desarrollo de la escritura académica y creativa de los  
estudiantes, siempre y cuando se emplee como complemento pedagógico y no como sustituto  
del esfuerzo intelectual. Contrariamente a los temores de esterilización creativa, la IA bien  
utilizada puede enriquecer el proceso de escritura en múltiples dimensiones:  
En primer lugar, la IA contribuye a mejorar la calidad lingüística y estilística de los  
textos estudiantiles, pues herramientas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural  
pueden ofrecer correcciones gramaticales, sugerencias léxicas y reestructuración de oraciones  
en tiempo real, funcionando como una especie de tutor inteligente de escritura. Por ejemplo, el  
modelo ChatGPT ha demostrado ser capaz de refinar redacciones, proponiendo alternativas  
más precisas o coherentes a frases mal construidas. De hecho, Viñas et al. (2023) señalan que,  
bien aprovechado, “el ChatGPT permite profundizar una lectura diversificada, [la] ampliación  
de vocabulario y [la] revalorización de estilos de escritura” (pág. 10), lo que sugiere que la  
exposición a textos generados por IA puede enriquecer el repertorio expresivo del estudiante.  
Este puede descubrir sinónimos, giros idiomáticos o formas retóricas nuevas que luego  
incorpore en sus propios escritos. De igual manera, un estudio desarrollado en la Universidad  
Europea de Valencia en España por García-Ull (2023), reporta que los textos producidos con  
ayuda de IA tienden a incluir un vocabulario más amplio y complejo que los escritos solo por  
estudiantes, lo cual brinda a estos últimos la oportunidad de familiarizarse con palabras y  
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estructuras sofisticadas que amplían su dominio del lenguaje (pág. 792). Asimismo, la IA puede  
servir de modelo para mejorar la coherencia y cohesión textual; según García-Ull (2023),  
analizar las diferencias entre un texto escrito por un alumno y otro generado por IA permite al  
estudiante aprender sobre la “importancia de estructurar adecuadamente las oraciones y utilizar  
la puntuación para lograr claridad y coherencia en sus escritos” (García-Ull, 2023, pág. 792).  
En este contexto, la investigación de Villacreses Sarzoza et al. (2025) informó que,  
luego de incorporar herramientas de inteligencia artificial en un contexto educativo, los  
participantes mostraron mejoras en todas las dimensiones consideradas en la evaluación de su  
escritura (p. 1439), con resultados particularmente visibles en la claridad de los argumentos y  
en la organización textual. Así, el trabajo registró aumentos medibles en las puntuaciones  
asociadas con la calidad global de la redacción (producciones académicas y creativas), y los  
vinculó con la asistencia de modelos de IA, en la medida en que favorecieron una estructuración  
más coherente de las ideas, redujeron errores que se repetían con frecuencia y permitieron  
ajustar el estilo con mayor precisión.  
En segundo lugar, la IA puede potenciar la creatividad y la generación de ideas en la  
escritura, puesto que, contrario a la noción de que usar IA adormecería la inventiva del alumno,  
hay escenarios donde ocurre lo opuesto, es decir, al recibir sugerencias o ejemplos de la IA, el  
estudiante puede ampliar su perspectiva y atreverse a explorar enfoques novedosos en sus  
trabajos. De hecho, el estudio de Viñas et al. (2023) observa que “el ChatGPT fortalece las  
posibilidades de iniciar relatos y/o experimentar con diferentes estilos de escritura” (pág. 10),  
dado que el modelo puede proponer continuaciones de un texto o variaciones estilísticas que  
sirven de inspiración. Por ejemplo, un alumno bloqueado para comenzar un ensayo puede  
solicitar a la IA ideas de arranque, y a partir de ahí desarrollar su propio contenido.  
De igual forma, al pedirle a la IA que reescriba un párrafo en estilo humorístico, poético  
o formal, el estudiante toma conciencia de los recursos estilísticos involucrados y puede  
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imitarlos o adaptarlos. Esa determinada interacción dinámica puede verse como una forma  
de brainstorming guiado, donde la máquina ofrece sugerencias, pero el humano conserva la  
decisión final sobre qué incluir y cómo. En este mismo estudio, algunos participantes  
reportaron que usar IA les ayudó a romper el bloqueo creativo y a visualizar múltiples maneras  
de abordar un tema, incrementando así su fluidez para escribir. Incluso en tareas rutinarias  
como resumir textos, la IA puede aportar creatividad, debido a que al comparar su propio  
resumen con el generado por IA, el estudiante detecta qué elementos clave quizá omitió y  
aprende nuevas formas de sintetizar información. Todo ello, claro está, depende del uso, ya  
que la creatividad se fomenta si el alumno utiliza la IA como estímulo o referencia, no si  
simplemente copia pasivamente el texto producido por la máquina.  
En tercer lugar, la IA ofrece un apoyo valioso para la personalización del aprendizaje y  
el fomento de la autonomía guiada, pues, en vez de contraponerse, la IA bien incorporada  
puede fortalecer  
la  
autonomía del  
estudiante  
al  
proporcionarle  
retroalimentación  
individualizada en el momento en que la necesita. Por ejemplo, sistemas de escritura asistida  
con IA pueden señalar al estudiante sus errores ortográficos o gramaticales tan pronto ocurren  
y explicarle la regla aplicada, permitiendo un aprendizaje just-in-time. La investigación de  
Machado (2023) reconoce que las herramientas tecnológicas actuales “permiten escribir un  
texto y al finalizar presentan ese mismo texto corregido, mostrando los errores cometidos y, en  
algunos casos, las razones de esos errores junto a consejos de mejora” (pág. 8) en los jóvenes.  
En este sentido, más que malcriar al estudiante, la IA puede funcionar como un acompañante  
de aprendizaje que orienta el proceso mientras se escribe, de modo que cada sugerencia y cada  
corrección se convierten, en la práctica, en una pequeña lección integrada al trabajo. De igual  
manera, para quienes son tímidos o presentan dificultades, la posibilidad de ensayar y repetir  
con apoyo de la IA cuantas veces sea necesario, sin la presión de sentirse evaluados por el  
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docente o por sus compañeros, puede aportar seguridad y constancia, y con ello facilitar que  
vayan puliendo sus textos de manera cada vez más autónoma.  
Los resultados positivos sugieren que la IA empleada éticamente y con fines  
pedagógicos clarospuede mejorar la calidad de la producción escrita de los estudiantes,  
estimular su creatividad y servir como un recurso de apoyo personalizado. Estudios como el de  
Moyano et al. (2025) insisten en que la IA debe concebirse como “aliada para mejorar la  
redacción, siempre que se utilice de manera ética y complementaria a la enseñanza tradicional”  
(Moyano Arboleda et al., 2025). Indudablemente, esa complementariedad es fundamental,  
porque la IA puede encargarse de aspectos mecánicos (corrección ortográfica, formateo,  
detección de incoherencias), liberando tiempo mental del estudiante para enfocarse en el  
contenido y la argumentación. También se argumenta que, al delegar ciertas tareas repetitivas  
a la IA, se da mayor atención a actividades de valor didáctico, lo cual beneficiaría las  
capacidades superiores (Holstein et al., 2023ª, citado en Sagredo-Gallardo et al., 2026, ). Un  
ejemplo concreto lo ofrecen Villacreses Sarzoza et al. (2025) cuando relatan que, tras  
incorporar un asistente de IA en la escritura de ensayos, los alumnos lograron textos finales de  
mayor calidad en menos tiempo y se mostraron más motivados con la tarea, al recibir ayuda en  
los momentos difíciles del proceso (como planificar la estructura o encontrar la palabra  
adecuada). Bajo esa idea, la IA actúa como andamiaje cuando ofrece un apoyo transitorio  
mientras se ordenan ideas, se prueban formas de decir y se resuelven obstáculos concretos, lo  
que permite al estudiante llegar a un nivel de desempeño que, en ese punto, no alcanzaría por  
cuenta propia; aun así, su aporte formativo solo se sostiene si impulsa un aprendizaje gradual,  
de modo que se vayan incorporando estrategias y recursos y, con el tiempo, sea posible escribir  
con soltura sin quedar atado a la herramienta.  
Ahora bien, es importante aclarar que un alto porcentaje de los autores matizan estos  
beneficios con la condición de un uso responsable, estableciendo que la IA no produce efectos  
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positivos automáticos; estos dependen de cómo se integre en la práctica educativa. Un uso  
moderado, estratégico y supervisado tiende a potenciar los aspectos positivos, mientras que un  
uso indiscriminado o sustitutivo de la actividad cognitiva del estudiante puede diluirlos.  
Riesgos y efectos negativos: dependencia, reducción de la autonomía y otras  
preocupaciones.  
A pesar de las promesas y ventajas potenciales de la IA, numerosos trabajos advierten  
sobre efectos perjudiciales que pueden manifestarse cuando los estudiantes se apoyan  
excesivamente en estas herramientas para realizar tareas de escritura. El tema central es el  
riesgo de una dependencia cognitiva que merme el desarrollo de habilidades propias, pues  
como evidenció el hallazgo de Sánchez Mendiola (2025), cuando los alumnos empiezan a  
delegar en la IA la elaboración de resúmenes, redacciones o respuestas a tareas, “esto podría  
afectar el desarrollo de su pensamiento crítico, metacognición y autonomía profesional,  
generando dependencia cognitiva de la plataforma y promoviendo actitudes contrarias a la  
integridad académica” (Sánchez Mendiola, 2025). Es comprensible entonces que, el uso no  
controlado de la IA puede llevar a que el estudiante haga menos esfuerzo mental, es decir, si  
sabe que la máquina le dará la respuesta o escribirá por él, podría desincentivarse la práctica de  
las destrezas de búsqueda de información, síntesis, redacción original y revisión crítica, que  
son vitales en el proceso de aprendizaje.  
Uno de los hallazgos más consistentes es la posible disminución del pensamiento  
crítico. En este sentido, Dierssen (2024), neurocientífica y educadora, advierte con claridad:  
Si utilizamos la IA para escribir artículos científicos, e-mails o resumir textos, nuestras  
habilidades cognitivas corren el riesgo de verse comprometidas, ya que cuando delegamos en  
exceso dejamos en manos de la IA el procesamiento de la información y perdemos la  
oportunidad de fortalecer la memoria. Reducir el esfuerzo neurológico disminuye nuestra  
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capacidad para pensar críticamente y resolver problemas de manera independiente. (Real  
Academia Nacional de Medicina de España, 2024, p. 1)  
Esta declaración sintetiza el principal temor de educadores, que, al externalizar la carga  
cognitiva en la IA, el estudiante no ejercite su mente. La memoria, por ejemplo, se puede  
resentir si el alumno se acostumbra a que el sistema recuerde y le entregue los datos, en lugar  
de retenerlos él mismo; a largo plazo, esto puede afectar su caudal de conocimiento conceptual.  
Pero más preocupante aún es la pérdida de práctica en la resolución de problemas y la reflexión  
crítica pues enfrentarse a escribir un texto desde cero obliga al alumno a organizar sus ideas, a  
argumentar y a evaluar la coherencia de sus planteamientos, mientras que si simplemente  
verifica o edita un texto ya hecho por la IA, ese proceso reflexivo puede ser superficial. La  
búsqueda desarrollada por Sagredo et al. (2026) señala precisamente “la posible superficialidad  
de los procesos de aprendizaje, el riesgo de sesgo algorítmico, la disminución del pensamiento  
crítico y la ampliación de brechas de acceso” (Sagredo-Gallardo et al., 2026, pág. 3). En línea  
con esto, Rojas Marín et al. (2024) enfatizan que los autores (profesores) deben asegurarse de  
que “la inteligencia artificial no debe reemplazar el pensamiento crítico y la creatividad propios  
de la redacción de textos académicos, sino que debe utilizarse como una herramienta  
complementaria para mejorar y enriquecer los procesos escriturales” (pág. 12594). De acuerdo  
con esta investigación, en la práctica muchos alumnos sí la están usando como sustituto; tanto  
que se limitan a copiar lo que la IA genera, confían ciegamente en esas respuestas y entregan  
tareas sin procesar activamente la información. Un estudio desarrollado por Navia Cedeño et  
al. (2025) en la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas, Ecuador, encontró que 81% de  
los docentes perciben que sus estudiantes confían más en la información generada por IA que  
en sus propios conocimientos o juicio (pág. 1), lo cual es alarmante en términos de formación  
del criterio.  
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Otro efecto adverso identificado es la posible merma de la creatividad y la originalidad  
en las producciones escritas; siendo varios docentes encuestados quienes afirman que, tras la  
aparición de estas herramientas, están recibiendo trabajos estudiantiles más homogéneos, con  
estructuras y frases estereotipadas, como si faltara el sello personal del alumno. Lo cual es  
congruente con la observación de Navia et al. (2025) de que “el 74% opina que el uso excesivo  
de IA disminuye la creatividad de los estudiantes, reflejándose en trabajos genéricos y carentes  
de originalidad” (pág. 1). Pero, ¿por qué podría suceder esto? Muchos estudiantes, ante la  
presión de entregar algo bien escrito, pueden elegir la respuesta más fácil y previsible que da  
la herramienta, en vez de arriesgarse a construir un enfoque propio, raro o personal. Es por ello,  
que cuando la IA entrega un texto correcto pero convencional, y el alumno lo acepta sin  
cuestionarlo ni reescribirlo, se podría perder la ocasión de pensar distinto y de mostrar su  
aporte. Incluso en tareas creativas (cuentos, ensayos libres), aparece cierta uniformidad  
estilística, con un tono neutro, casi sin matices. Aquí es donde Viñas et al., (2023) reconocen  
que “el modelo de lenguaje ChatGPT... plantea interrogantes éticos, pedagógicos y  
culturales” (pág. 11) en la escritura, ya que su aparición “ha generado un impacto  
significativo... a nivel mundial” (Viñas et al., 2023) y podría influir en la forma en que los  
estudiantes conciben la creación de textos. Es decir, si se normaliza que la IA participe en toda  
producción, ¿seguirá valorándose la inventiva individual? ¿O se caerá en una especie de  
estandarización de las composiciones? En el peor de los casos, existe el temor de destruir la  
creatividad estudiantil por abuso de la IA como aborda provocativamente el título del estudio  
de Navia Cedeño et al. (2025) “Cómo la dependencia de la IA podría destruir la creatividad  
estudiantil”– si no se toman medidas para evitarlo.  
Relacionado con lo anterior está el problema de la autonomía del aprendizaje, debido a  
que varios autores constatan que demasiada dependencia de la IA disminuye la autonomía del  
estudiante para enfrentar desafíos intelectuales por sí mismo. En un estudio con métodos  
pág. 3041  
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mixtos en Ecuador, Loján et al. (2024) aplicaron encuestas a 65 docentes y analizaron las  
calificaciones de alumnos, encontrando una disminución notable en la autonomía de  
aprendizaje y en la capacidad de resolución de problemas” (pág. 2368) entre los estudiantes  
que abusaban de la IA. Más aún, mediante análisis estadísticos, se “confirmó que la  
dependencia de la IA predice negativamente el rendimiento académico, subrayando el  
compromiso del aprendizaje autónomo y la pérdida de habilidades de investigación” (Loján et  
al., 2024, pág. 2368) cuando se usa inapropiadamente. De esta manera, se pudo en evidencia  
que quienes más se apoyan en la IA tienden a obtener peores resultados académicos, quizá  
porque sus trabajos aunque bien presentadosno reflejan un aprendizaje profundo o un  
dominio real de las competencias (por ejemplo, pueden pasar exámenes o entregar tareas  
hechas con IA pero luego fallar en aplicaciones prácticas o en exámenes orales donde deban  
razonar por sí mismos). Del mismo modo, en su búsqueda Puma Huanca et al. (2024)  
argumentan que el uso excesivo de IA conlleva “disminución de la autonomía del aprendizaje:  
[el estudiante] al depender de la IA para completar tareas y encontrar información” (pág. 9)  
deja de ejercitar su iniciativa y autogestión en el estudio. Estos autores incluso alertan de otros  
dos efectos concatenados: un aumento de la desigualdad digital pues aquellos alumnos con  
más acceso a la tecnología obtendrían ventaja comparativa, ampliando brechas entre  
estudiantesy una despersonalización del aprendizaje, al perderse en parte la interacción  
humana y el toque personal en las tareas educativas. La despersonalización alude a que, si un  
texto lo escribe en gran medida una IA, no refleja las experiencias, la voz ni el proceso  
cognitivo del estudiante; se vuelve un producto ajeno que podría ser intercambiable entre  
alumnos, vaciando de significado la actividad de escribir como forma de expresión individual.  
Otro ámbito de riesgo identificado es el de la integridad académica y la ética en la  
escritura, puesto que, el uso de IA difumina la autoría: ¿de quién es un texto generado a partir  
de indicaciones humanas pero redactado por una máquina?, muchos institutos y universidades  
pág. 3042  
Volumen 7, Número Especial 1, 2026  
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todavía no tienen normas claras al respecto. En este punto, esto ha llevado a algunos estudiantes  
quizá mal informadosa presentar textos de IA como si fueran propios, incurriendo en una  
nueva forma de plagio por delegación tecnológica. En los casos más extremos, se han dado  
situaciones de fraude académico con IA; por ejemplo, alumnos que piden a ChatGPT que  
escriba ensayos completos y los entregan sin modificaciones. De manera específica, estos  
incidentes preocupan a las instituciones, que temen un deterioro de la cultura del mérito y la  
honestidad académica. De hecho, Sagredo-Gallardo et al. (2026) en su discusión abordan la  
necesidad de actualizar las políticas de integridad; quienes enfatizan “la necesidad de avanzar...  
en el establecimiento de políticas institucionales claras que aseguren un uso responsable,  
inclusivo y transparente” (Dempere et al., 2023; Ma, 2025, citado en Sagredo-Gallardo et al.,  
2026, pág. 3) de la IA en contextos educativos. En España, la asociación de universidades  
CRUE publicó en 2024 unas directrices sobre el uso de IA generativa en la docencia  
universitaria, reconociendo tanto las oportunidades como los peligros, y haciendo  
recomendaciones para su implementación ética (por ejemplo, declarar cuándo se ha usado IA  
en una tarea, evitar su uso en evaluaciones a menos que esté permitido, etc.). Sin embargo, tal  
como apunta el CRUE (2024) “existe el riesgo de que esta tecnología sea utilizada de manera  
inapropiada o para fines malintencionados, como la generación de contenido fraudulento o  
sesgado” (Cruz Argudo et al., 2024, pág. 12), lo cual apunta a un problema normativo y  
formativo, pues si no se establecen límites y orientaciones, algunos estudiantes podrían  
aprovechar la IA de forma tramposa (copia encubierta), mientras otros, por temor o principios,  
renuncian a usarla aunque podría ayudarles. Tal desigualdad en el uso (unos haciendo todas  
sus tareas con IA y otros nada) también se considera injusta si no hay transparencia.  
Una manifestación concreta de esta situación es la dificultad que enfrentan los docentes  
para evaluar de manera auténtica las habilidades de escritura de sus estudiantes, ya que, al no  
diferenciar con claridad un texto elaborado por el alumno de otro producido con apoyo de la  
pág. 3043  
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IA, se vuelve complejo determinar cómo valorar realmente su progreso. García-Ull (2024)  
señala que la generación automatizada de textos “plantea desafíos en el proceso de evaluación  
y retroalimentación. Es necesario distinguir y evaluar adecuadamente los textos generados por  
máquinas de aquellos creados por estudiantes” (pág.779). Una corrección ciega podría premiar  
a quien no hizo su esfuerzo y penalizar a quien sí lo hizo si el docente solo se fija en la calidad  
final del texto. De ahí que se estén explorando soluciones como pruebas escritas a mano en  
clase, exámenes orales u otras formas de asegurarse de la autoría; algunos profesores también  
han optado por cambiar la naturaleza de las tareas escritas para hacer menos viable la  
intervención de la IA (por ejemplo, encargando reflexiones personales vinculadas a  
experiencias propias, que la IA no podría conocer, o pidiendo borradores intermedios). Todo  
esto demuestra que la presencia de la IA obliga a repensar las estrategias de evaluación  
para mantener la equidad y la validez de las mismas.  
Por último, no se puede ignorar el efecto de la tecnología en la competencia lingüística  
básica, ya que, aunque la mayoría de los estudios se centraron en escritura de alto nivel  
(estructura del texto, argumentación, etc.), algunos autores observaron impactos incluso en  
aspectos fundamentales como la ortografía y la corrección idiomática. En este marco, Pérez y  
García (2015, citados por Machado, 2023) detectaron que la omnipresencia de las TIC “ha  
generado un aumento en los errores ortográficos en los estudiantes de todos los niveles  
educativos” (pág. 8), al punto de que muchos jóvenes terminan dejando la ortografía en un  
lugar secundario, algo que se intensifica cuando la comunicación cotidiana se da en redes  
sociales y mensajería, donde abreviaturas, omisiones y licencias expresivas se vuelven parte  
de lo normal. Machado (2023) advierte que, al acostumbrarse a una escritura rápida y relajada  
en entornos digitales, “los jóvenes pueden cometer errores ortográficos más a menudo, ya que  
priorizan la velocidad y la brevedad sobre la corrección ortográfica” (pág. 14); y si, de igual  
pág. 3044  
Volumen 7, Número Especial 1, 2026  
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forma, asumen que el autocorrector siempre corregirá lo necesario, es probable que disminuya  
el esfuerzo por retener y aplicar las normas por cuenta propia.  
Así, al depender en exceso de las correcciones automáticas, existe “el peligro de que se  
consoliden errores ortográficos muy difíciles de erradicar” (Paredes, 2008, citado en Machado,  
2023, pág. 9) en sus hábitos de escritura. En este sentido, la IA y las herramientas digitales  
podrían estar generando una suerte de desaprendizaje de convenciones básicas de la lengua  
escrita; no obstante, cabe matizar que la tecnología no es intrínsecamente enemiga de la  
ortografía, porque las mismas herramientas proporcionan retroalimentación inmediata que, si  
es tenida en cuenta activamente por el estudiante, podría mejorar su dominio ortográfico (como  
se indicó antes). Machado reconoce que los jóvenes tienen hoy facilidad de acceso a  
diccionarios en línea y otros recursos (Machado, 2023, pág. 14) que les permiten clarificar  
dudas ortográficas al instante; por tanto, el efecto final depende de la actitud del estudiante  
(aprende de las correcciones o simplemente las aplica sin reflexionar). En cualquier caso, este  
es un ejemplo de cómo la tecnología incide en microhabilidades de la escritura que no se deben  
descuidar.  
Estrategias y recomendaciones para un uso responsable de la IA en la escritura  
Ante el panorama descrito con claros beneficios, pero también serios riesgos, los  
autores coinciden en la necesidad de adoptar estrategias pedagógicas y éticas para integrar la  
inteligencia artificial en la enseñanza de la escritura de manera que se potencien las ventajas y  
se mitiguen los efectos negativos. No se aboga por prohibiciones absolutas (que podrían ser  
inútiles e incluso perjudiciales en un mundo donde la IA será parte de la vida profesional de  
estos estudiantes), sino por un uso informado, crítico y regulado de estas herramientas. A  
continuación, se sintetizan las principales recomendaciones y enfoques extraídos de la  
literatura:  
pág. 3045  
Volumen 7, Número Especial 1, 2026  
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Usar la IA como complemento y no como sustituto del esfuerzo del estudiante: Existe  
un consenso fuerte en que la IA debe ocupar un rol de herramienta de apoyo, nunca  
reemplazar las tareas esenciales que forman parte del aprendizaje de la escritura. Como  
señalaron Obregón y Caballero (2023), es importante “que la tecnología actúe como un  
complemento y no como un sustituto del esfuerzo humano en el desarrollo y  
transmisión del conocimiento” (citados en Puma et al., 2024, pág. 11). En términos  
prácticos, lo anterior exige diseñar experiencias de escritura en las que la inteligencia  
artificial tenga un papel acotado y funcional, de modo que aporte valor sin desplazar la  
elaboración intelectual del estudiante; por ejemplo, puede admitirse el uso de  
correctores ortográficos y gramaticales como apoyo, siempre que la redacción del texto  
base la organización de ideas, la formulación de argumentos y la toma de decisiones  
discursivassea asumida por el propio alumno. Del mismo modo, se puede permitir  
que herramientas como ChatGPT se utilicen para explorar ideas iniciales o alternativas  
de enfoque, pero exigiendo que el producto final sea reescrito con palabras propias y  
muestre comprensión auténtica del tema. En esa línea, algunas instituciones han  
comenzado a perfilar orientaciones internas que delimitan fases autorizadas de uso  
(búsqueda bibliográfica, borradores o revisión) y, a la vez, establecen mecanismos de  
transparencia, como solicitar que el estudiante declare qué herramienta empleó, con qué  
finalidad y qué ajustes realizó sobre el texto sugerido. Así, la IA actúa como andamiaje  
(scaffolding), mientras el protagonismo del proceso y la responsabilidad intelectual  
del resultadopermanece en quien aprende.  
Fomentar una actitud crítica y reflexiva hacia las respuestas de la IA: Es  
imprescindible que los estudiantes no asuman lo producido por la IA como verdad  
absoluta o como texto óptimo, sino que lo examinen con pensamiento crítico. Viñas et  
al., (2023) enfatizan que el ChatGPT “debe ser utilizado como una herramienta  
pág. 3046  
Volumen 7, Número Especial 1, 2026  
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complementaria para el aprendizaje, en lugar de una solución única” y que el estudiante  
no debe “perder la oportunidad de desarrollar... pensamiento crítico, creatividad y [el]  
desafío escritural” (2023, pág. 10 ) propios al usarlo. Por tanto, los docentes deberían  
enseñar a los estudiantes a evaluar críticamente las respuestas de la IA, lo que implica  
comprobar datos (porque puede generar información verosímil pero falsa), identificar  
sesgos o miradas parciales en los textos producidos y valorar la solidez de la  
argumentación. En este sentido, una vía didáctica concreta sería entregar un texto  
generado por IA sobre un tema y pedir que lo editen y mejoren, señalando con precisión  
qué es incorrecto, qué resulta débil o qué información falta. Asimismo, convertir la IA  
en objeto de análisis en el aula puede aportar mucho, ya que permite discutir por qué  
ciertos pasajes suenan impersonales, dónde aparecen errores y qué decisiones de estilo  
afectan la claridad. El propósito es que desarrollen alfabetización en inteligencia  
artificial, comprendiendo su lógica de funcionamiento (no razona ni tiene intención, es  
decir, predice secuencias) y sus límites, para evitar una confianza excesiva. Puma et al.  
(2024) y Sagredo-Gallardo et al. (2026) proponen incluir en los currículos  
la alfabetización crítica en IA, de modo que los estudiantes sean usuarios conscientes y  
no pasivos de estas tecnologías.  
Actualizar las prácticas de evaluación y seguimiento del proceso escritural: Para evitar  
los problemas de autoría y asegurarse de que el estudiante continúa aprendiendo,  
muchos autores sugieren repensar cómo se evalúa la escritura. Algunos de ellos son  
García-Ull (2024), Jurafsky y Martin (2020) quienes recomiendan encontrar “formas  
de evaluar el trabajo de los estudiantes de manera justa y precisa, teniendo en cuenta la  
influencia de la generación automatizada de textos” (Jurafsky y Martin, 2020, citado en  
García-Ull, 2023, pág. 779). Ciertas opciones incluyen: pedir borradores sucesivos (así  
el profesor ve la evolución y puede detectar si de un borrador a otro hay un salto  
pág. 3047  
Volumen 7, Número Especial 1, 2026  
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inexplicable  
que  
podría  
delatar  
intervención  
de  
IA);  
incorporar  
instancias orales asociadas a la escritura (por ejemplo, que el estudiante defienda su  
ensayo en una presentación, demostrando que lo comprende y que es suyo); usar  
software detector de contenidos generados por IA como apoyo (aunque no son  
infalibles, pueden dar indicios); y valorar más el proceso que el resultado, dando peso  
en la nota a esquemas, notas de investigación, autoevaluaciones del alumno sobre su  
texto, etc.  
Establecer normas claras y formativas sobre el uso permitido de IA: Las instituciones  
educativas deben regular el uso de la IA, no con ánimo punitivo sino orientador. De  
hecho, Navia et al. (2025) reportaron que el 89% de los docentes en su estudio cree  
necesario “regular el uso de la IA en la educación para proteger el desarrollo creativo”  
(pág. 1). Dichas regulaciones pueden tomar la forma de códigos de honor  
actualizados (incluir en la definición de plagio el uso no declarado de IA), guías  
institucionales (como la de CRUE 2024 en España) que recomienden prácticas, y  
políticas sobre qué tipo de asignaciones permiten IA y cuáles no. Un ejemplo de  
directriz podría ser: “En los trabajos escritos de X nivel, se permite el uso de correctores  
ortográficos y gramaticales, pero no la generación completa de párrafos por IA;  
cualquier asistencia de IA utilizada debe ser mencionada en una nota al final del  
documento”. En este sentido, la claridad ayudaría a los estudiantes a no cruzar límites  
éticos por ignorancia. También se propone incluir en la formación docente la  
capacitación para manejar esta nueva realidad, como lo expusieron Farrelly y Baker  
(2023) y Ma (2025), quienes señalaron la escasa “problematización de los riesgos  
éticos, de equidad y de agencia docente y estudiantil” (citado en Sagredo-Gallardo et  
al., 2026, pág. 3) en la investigación actual, instando a abordar estas cuestiones de forma  
integrada.  
pág. 3048  
Volumen 7, Número Especial 1, 2026  
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Orientar la IA hacia la personalización real del aprendizaje y no la mera  
automatización: Sánchez y Fernández (2025) observaron que numerosas iniciativas  
presentan la personalización del aprendizaje mediante IA, pero en la práctica se reducen  
a automatizar procesos sin generar cambios reales en la pedagogía (pág. 178); por ello,  
se plantea la necesidad de orientar el uso de la IA hacia aplicaciones que realmente  
atiendan las particularidades de cada estudiante y enriquezcan su experiencia de  
aprendizaje, en lugar de limitarse a acelerar tareas de carácter mecánico. Por ejemplo,  
se podría utilizar IA para elaborar itinerarios de práctica personalizados; se trata de un  
sistema que detecte que un alumno tiene problemas de coherencia le podría asignar  
ejercicios específicos de coherencia; o un asistente de escritura que dé consejos  
distintos a cada alumno según su nivel (a uno le corrige lo básico, a otro le sugiere estilo  
avanzado). De esta manera, se aprovecha la fortaleza adaptativa de la IA para realmente  
atender necesidades individuales, algo que un docente con 30 estudiantes difícilmente  
logra a profundidad en cada escrito. Algunos autores como Cruz et al. (2024), Jara y  
Ochoa (2020), Díaz y Rodríguez (2024), Torralba (2025), entre otros, mencionan la  
posibilidad de IA mentores o coaches (chatbots) que monitorizan el progreso del  
estudiante y le brindan retroalimentación formativa constante. Si se avanza en esa  
dirección, tal como menciona Alpizar y Martínez (2024) habría que hacerlo “de manera  
reflexiva e incremental con atención a las particularidades de cada contexto” (pág. 2);  
asegurando que la tecnología se ajusta a la realidad cultural y pedagógica de cada  
institución, y no imponiendo un modelo centralizado (Martínez-Rolán et al., 2025).  
Promover la alfabetización digital crítica y la ética de la IA en el currículo: Una  
intervención necesaria es formar explícitamente a los estudiantes en el uso crítico y  
ético de la IA; mismo que va más allá de decirles que no copien texto de IA sin citar.  
En este punto, implica enseñarles por qué eso es problemático, cómo la IA produce  
pág. 3049  
Volumen 7, Número Especial 1, 2026  
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contenido, cuáles son los sesgos que puede tener (por ejemplo, si fue entrenada con  
ciertos tipos de datos) y qué implicaciones sociales y cognitivas tiene su uso. En el  
estudio de Gallent-Torres et al. (2024) se “enfatiza la importancia de establecer  
directrices éticas robustas y marcos regulatorios” para la IA en educación, lo que  
incluye educar la honestidad académica, responsabilidad en el uso de información  
generada automáticamente y respeto a la propiedad intelectual (pues, aunque el  
estudiante no plagie a otro humano, el modelo pudo haberse entrenado con obras de  
autores reales).  
Mantener  
el  
enfoque  
en  
el  
desarrollo  
de  
competencias  
humanas  
insustituibles: Finalmente, las recomendaciones abogan por la importancia de no  
relegar las competencias humanas fundamentales dentro del currículo de escritura, de  
modo que la incorporación de la IA no sustituya objetivos esenciales como el  
fortalecimiento del análisis, la argumentación lógica, la creatividad original, la empatía  
comunicativa y la construcción de una voz propia en los textos. Al contrario, estos  
aspectos deberían realzarse aún más, pues son aquellos en los que el ser humano puede  
al menos por ahorasuperar a la máquina. Como mencionan Sánchez y Fernández  
(2025), se requiere “recuperar una pedagogía crítica” (pág. 178 y 182) que devuelva al  
docente (y por extensión al estudiante) el protagonismo en el uso de la tecnología, y no  
como simple ejecutor de herramientas. Aplicado al estudiante escritor, hay que  
motivarlo a que vea la escritura como un acto de expresión personal y de construcción  
de conocimiento, no como un trámite que puede delegar sin más.  
Discusión  
Los hallazgos de esta revisión bibliográfica muestran un panorama amplio y complejo  
sobre el impacto de la IA en la escritura autónoma de los estudiantes, ya que, en términos  
generales, conviven tanto sus posibilidades como herramienta educativa con el riesgo de que  
pág. 3050  
Volumen 7, Número Especial 1, 2026  
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un uso excesivo termine debilitando procesos clave del aprendizaje. En esa misma línea, la  
discusión se vuelve más visible cuando se comparan las posturas de distintos actores, puesto  
que muchos estudiantes destacan la inmediatez de la ayuda y la sensación de personalización,  
mientras que numerosos docentes advierten una posible dependencia y una disminución del  
esfuerzo intelectual que la escritura exige para formar criterio.  
Es instructivo comparar estos puntos de vista, ya que, por un lado, estudios como el de  
Alpizar y Martínez (2024) muestran un claro entusiasmo de los alumnos hacia las herramientas  
de IA, porque el 73,4% de los estudiantes encuestados consideró positiva su experiencia,  
atribuyendo a la IA mejoras en comprensión y motivación. Para estos jóvenes, la IA representa  
un recurso innovador que hace más accesible y amigable el aprendizaje, alineándose con sus  
expectativas de inmediatez en la era digital. Por otro lado, investigaciones centradas en la  
óptica docente, como la de Navia et al. (2025) y Puma et al. (2024), abogan por un panorama  
más inquietante donde la IA aparece como amenaza a la formación integral, es decir, los  
profesores reportan disminución en creatividad, pensamiento crítico y autonomía en sus  
estudiantes que más usan IA. En parte, esta divergencia podría explicarse por el horizonte  
temporal de los efectos, es decir, los beneficios que el estudiante percibe (ahorro de tiempo,  
tareas más fáciles) son inmediatos, mientras que las consecuencias negativas (como no  
desarrollar cierta habilidad) son de largo plazo y más visibles para el educador experimentado.  
Los estudios cuantitativos analizados brindan soporte a varias de las preocupaciones,  
como el hallazgo de una correlación negativa entre autoeficacia académica y dependencia de  
la IA identificado por Estrada-Araoz et al. (2025) sugiere que los estudiantes que sienten más  
confianza en sus capacidades recurren menos a la IA, mientras que quienes más dependen de  
ella podrían estar minando su propia confianza. Lo cual coincide con la intuición pedagógica  
de que la autonomía se fortalece ejercitándola, pues, un estudiante que enfrenta desafíos de  
escritura y los supera (aunque sea con tropiezos) desarrollará más autoeficacia que uno que  
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siempre usa muletas tecnológicas. Asimismo, los análisis de Loján et al. (2024) mostraron que  
la dependencia de la IA se asocia a peor rendimiento académico y pérdida de habilidades  
investigativas, lo que empiriza la idea de que recurrir en exceso a la IA puede conducir a un  
aprendizaje más superficial y a lagunas en competencias transversales. Por tanto, aunque la  
percepción estudiantil sea positiva, los datos demuestran que existe un punto de inflexión a  
partir del cual el uso de IA deja de ser provechoso y comienza a ser perjudicial para el  
aprendizaje.  
Un aspecto crítico discutido en la literatura es el efecto de la IA en la naturaleza misma  
del proceso de escritura; por ello suma decir que, tradicionalmente, escribir ha sido considerado  
un ejercicio de pensamiento, una forma de darse cuenta de lo que uno piensa al tener que  
ponerlo en palabras. Cuando la IA simplifica en exceso la producción textual y el estudiante  
deja de realizar el esfuerzo de clarificación mental, surge la pregunta de si se pierde una parte  
esencial del aprendizaje, y es que Flórez et al. (2005) señalan que la escritura moviliza  
habilidades metacognitivas-planificar, monitorear y evaluar el propio texto que resultan  
necesarias en educación, mientras que, con la IA generando contenido, el estudiante podría  
omitir tramos de esa metacognición, por ejemplo, al no decidir cómo articular una idea y  
delegar esa operación en la herramienta. En esta misma línea, Mara Dierssen (2024), argumenta  
que efectivamente ocurre una externalización del procesamiento cognitivo que puede debilitar  
la memoria y el pensamiento crítico del alumno (citado en Real Academia Nacional de  
Medicina de España, 2024); sin embargo, se podría objetar que el estudiante aún debe –  
idealmenterevisar y editar lo que la IA produce, lo cual implicaría algo de metacognición. La  
cuestión es cuánta reflexión realiza realmente el alumno sobre el texto generado, pero es aquí  
donde aborda la idea de que si se entrena al estudiante a siempre examinar y justificar cada  
sugerencia de la IA (por qué este párrafo es válido, por qué aquel dato puede estar mal, etc.),  
tal vez se logre incluso intensificar el procesamiento cognitivo. Pero si el estudiante  
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Volumen 7, Número Especial 1, 2026  
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simplemente acepta pasivamente el texto de la IA, entonces sí se estaría perdiendo la ganancia  
metacognitiva de escribir. En la práctica, es probable que muchos estudiantes tiendan a lo  
segundo, sobre todo cuando hay presión de tiempo o falta de motivación, lo que da la razón a  
los llamados de alerta de los educadores.  
Existe una baja en originalidad de los trabajos, pero ¿es culpa de la IA o de cómo se  
usa? Es cierto que, si todos usan la misma herramienta configurada por defecto, puede haber  
una homogenización de estilos y contenidos (la IA repite fórmulas que encontró  
frecuentemente en su entrenamiento). Por ejemplo, García-Ull (2023) encontró diferencias  
cuantitativas entre textos de estudiantes y de IA, donde los de IA tenían, en promedio, oraciones  
más cortas y un tono más neutro emocionalmente. Un profesor astuto podría detectar cuándo  
varios ensayos tienen esa impronta genérica de la IA, pero no se debe olvidar que la creatividad  
estudiantil ya venía siendo un desafío independiente de la IA muchos alumnos tienden a  
reproducir modelos de ensayo enseñados o buscan seguridad en formatos predecibles. La IA,  
en todo caso, podría exacerbar esa tendencia a lo convencional y, paradójicamente, también  
puede ser usada para impulsar la creatividad, como antes se analizó. Viñas et al. (2023)  
sostienen que con ChatGPT es posible “experimentar con diferentes estilos de escritura”, lo  
que indica un potencial creativo si se usa deliberadamente para jugar con el lenguaje. Quizá  
aquí se presentan diferencias individuales, donde estudiantes con inclinación creativa usarán la  
IA como laboratorio de experimentación, mientras que estudiantes más inseguros la usarán  
como muleta repetitiva.  
Un hallazgo alentador es que el impacto de la IA no es necesariamente homogéneo en  
todos los contextos ni irreversible, y es en esta línea, en la que Estrada-Araoz et al. (2025)  
encontraron que los estudiantes más jóvenes (16-24 años) tenían mayor dependencia a la IA  
que los de 25-34 años, lo cual sugiere que conforme los estudiantes maduran y adquieren mayor  
autoeficacia, pueden volverse menos propensos a apoyarse ciegamente en la tecnología. Es  
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decir, la dependencia a la IA podría ser en parte un mal de aprendizaje inicial, mismo que  
coincide con la trayectoria de otras tecnologías, debido a que cuando aparecieron los  
buscadores de Internet, muchos estudiantes simplemente copiaban y pegaban información  
(falta de criterio); con el tiempo, en la educación se incorporó la alfabetización informacional,  
y hoy los alumnos están más habituados a evaluar fuentes. Se puede anticipar que algo similar  
ocurrirá con la IA, es decir, inicialmente genera abuso y escándalo, después se integrará de  
manera más sensata en la educación. El rol activo de las instituciones en esta transición, como  
la elaboración de guías (p. ej. la de CRUE 2024) y la investigación en pedagogías adecuadas,  
será necesaria para acelerar la curva de aprendizaje colectivo sobre cómo convivir con la IA  
sin perder calidad formativa.  
En el marco de los cambios pedagógicos asociados a la incorporación de la inteligencia  
artificial en la educación, resulta necesario problematizar el rol que asume el docente frente a  
estas tecnologías. Desde esta perspectiva, Sánchez y Fernández (2025) distinguen tres miradas  
sobre el rol docente frente a la IA, formuladas como técnico ejecutor, mediador estratégico o  
agente crítico; no obstante, cuando el profesor se limita a la lógica del ejecutor y utiliza  
herramientas de IA de manera mecánica, sin abrirlas a discusión en el aula, aparece el riesgo  
de deshumanizar la enseñanza y reducirla a una secuencia automatizada. En cambio, al asumir  
una posición crítica, la IA puede operar como un apoyo para revalorizar la pedagogía, porque  
el docente reorienta el foco hacia lo que las máquinas no aportan por sí solas, como acompañar  
con sentido, tensionar ideas, sostener criterios éticos y resguardar la dimensión humana del  
aprendizaje.  
Al discutir qué cambios concretos deberían implementarse, la literatura ofrece  
propuestas pragmáticas: tareas secuenciadas, evaluaciones orales complementarias,  
transparencia en el uso de IA, etc. Un interesante ejemplo es el de incluir al estudiante en la  
reflexión ética, pues quizás hacerles firmar un compromiso de cómo usarán (o no usarán) IA  
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en un curso, igual que se hace con plagio, para generar conciencia. También, como sugiere  
Sagredo-Gallardo et al. (2026), “avanzar no solo en la alfabetización técnica, sino también en  
el desarrollo de una alfabetización crítica y ética en IA”; lo cual eleva la discusión del plano  
únicamente procedimental al plano de los valores y la ciudadanía digital. Formar estudiantes  
que sean usuarios éticos de la IA –que se pregunten no solo “¿puedo usar ChatGPT para esto?”  
sino “¿debería usarlo?, ¿qué implicaciones tiene?”– es un objetivo a largo plazo que requerirá  
esfuerzos transversales en el currículo.  
Finalmente, es importante reconocer que la investigación sobre IA y educación está en  
sus albores y presenta limitaciones, pues aunque muchos estudios son exploratorios, de  
muestras pequeñas o contextos muy específicos (p. ej., percepción de estudiantes de una  
universidad, encuesta a docentes de una región), aún no se cuenta con datos longitudinales  
robustos que muestren, por ejemplo, cómo escribir con IA durante toda la secundaria afecta las  
habilidades de escritura al llegar a la universidad. Sagredo-Gallardo et al. (2026) apuntan la  
escasez de estudios longitudinales y comparativos y la dispersión metodológica de la literatura  
hasta ahora, de manera que se insta a tomar ciertos resultados con cautela y a incentivar más  
investigación. No se puede descartar que algunas consecuencias negativas se atenúen con el  
tiempo (conforme mejore la tecnología o mejore la adaptación educativa a ella), ni tampoco  
que surjan otros problemas aún no anticipados.  
Conclusiones  
La presencia de inteligencia artificial en la escritura estudiantil puede establecerse como  
una herramienta de doble filo, puesto que, reúne ventajas difíciles de pasar por alto y, al mismo  
tiempo, expone retos que obligan a las instituciones a actuar con criterio y con lineamientos  
claros. Con base en la evidencia reunida en los 23 artículos analizados, se sostiene que el uso  
de IA incide de forma constante en las habilidades de escritura autónoma, aunque ese efecto  
no sigue una trayectoria lineal ni encaja solo en la etiqueta de positivo o negativo, debido a que  
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depende en gran medida de la orientación con la que se incorpore, de los límites que se definan  
y del acompañamiento pedagógico que sostenga el proceso, procurando que la tecnología  
respalde la escritura sin sustituirla.  
Por un lado, la IA ofrece potentes herramientas que, utilizadas apropiadamente,  
pueden potenciar el aprendizaje de la escritura. De hecho, en la presente revisión se ha  
documentado cómo las herramientas de IA generativa pueden mejorar la calidad formal de los  
textos (ortografía, gramática, cohesión), enriquecer el vocabulario y propiciar enfoques  
creativos en la redacción. En este sentido, los estudiantes cuentan ahora con asistentes virtuales  
capaces de brindar retroalimentación instantánea, ejemplos personalizados y sugerencias que  
antes solo obtenían con suertetras días de espera de la corrección docente. Bien orientada,  
la IA puede funcionar como un tutor complementario, incrementando la motivación y la  
confianza del alumno al escribir, y facilitando la comprensión de sus errores al señalarlos de  
inmediato. En contraste, diversos estudios experimentales han registrado mejoras medibles en  
claridad argumentativa, organización textual y riqueza léxica cuando las producciones se  
elaboran con cierto grado de apoyo de IA. A la par, varios trabajos señalan que una fracción  
amplia del estudiantado la asume como un recurso aliado, dado que más del 70% la califica  
como útil y sostiene que amplía la comprensión de los temas al brindar explicaciones  
complementarias ajustadas a sus necesidades y a su ritmo de aprendizaje.  
Por otro lado, los resultados confirman los riesgos reales de un uso inapropiado o  
excesivo de la IA en tareas de escritura, mismos que atentan contra el desarrollo de la  
autonomía y otras habilidades intelectuales clave. En constancia, la evidencia es clara en  
señalar que la dependencia indiscriminada de la IA puede conllevar una disminución del  
pensamiento crítico, la creatividad y la capacidad de redacción autónoma de los estudiantes.  
Cuando el estudiante delega en la IA la parte sustancial del trabajo cognitivo la generación de  
ideas, la estructuración del discurso, la formulación de argumentos, priva a su mente de la  
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práctica necesaria para desarrollar esas aptitudes. Varios estudios reportan casos de alumnos  
que se limitan a copiar y pegar respuestas de ChatGPT o que siguen acríticamente cada  
sugerencia del corrector automático; tales conductas se traducen en aprendizajes superficiales  
y en una preocupante dependencia tecnológica. Se ha observado, por ejemplo, que quienes más  
dependen de la IA tienden a mostrar menor rendimiento académico y pérdida de habilidades  
investigativas, evidenciando que la IA no sustituye el esfuerzo personal sin costos en la  
formación. Igualmente, alarmante es la constatación de que muchos estudiantes confían más  
en las respuestas de la IA que en su propio juicio, lo cual denota una desvalorización de su  
autonomía intelectual.  
Ante la presente dualidad de escenarios, la conclusión central del artículo es que el  
impacto de la IA en las habilidades de escritura del estudiantado depende, en lo esencial, de  
cómo se integre en la educación. Puesto que, la IA no conviene presentarla como amenaza ni  
celebrarla como solución universal, porque funciona como una herramienta cuyos efectos se  
inclinan hacia lo favorable o lo adverso según el marco pedagógico y ético que guíe su uso;  
por ello, resulta necesario que las instituciones educativas asuman una postura proactiva y  
crítica, orientada a potenciar beneficios y reducir perjuicios.  
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