Vol. 6 – Núm. 1 / Enero – Junio – 2025

Análisis del uso de la inteligencia artificial en la formación de

estudiantes de pregrado en enfermería de la Universidad Técnica

Estatal de Quevedo

Analysis of the use of artificial intelligence in the training of undergraduate

Recibido: 27/05/2025 Aceptado: 16/06/2025 Publicado: 30/06/2025

Resumen

Este estudio analizó el uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA), como ChatGPT,

muchos estudiantes desconocen sus funciones avanzadas y se limitan extracción literal de

contenidos sin análisis, limitando el desarrollo de competencias críticas y éticas. Los objetivos

incluyeron describir el nivel de conocimiento sobre estas herramientas, analizar sus formas de

uso y evaluar el impacto potencial de un empleo más estratégico. Mediante un estudio

transversal mixto se recabaron datos de estudiantes, internos y egresados, evidenciando que

apenas un porcentaje reducido aprovecha las funciones avanzadas de la IA. En la discusión se

reflexiona sobre la necesidad de capacitación docente, alfabetización digital y estrategias

pedagógicas integradoras. Las conclusiones remarcaron la necesidad urgente de intervenciones

que orienten hacia un uso más ético, crítico y provechoso de la IA en la formación de

enfermería.

Technical University in 2024, ranging from undergraduate students to interns and graduates.

Despite the growing potential of AI to improve study time, quality of information, and clinical

competencies, evidence suggests limited and superficial use. The work integrated a solid

theoretical framework, showing that AI could optimize academic skills and clinical reasoning,

but at the same time finds that many students are unaware of its advanced functions and limit

themselves to literal extraction of content without analysis, limiting the development of critical

and ethical competencies. The objectives included describing the level of knowledge about

these tools, analyzing their forms of use and evaluating the potential impact of a more strategic

use. Through a mixed cross-sectional study, data were collected from students, interns and

graduates, showing that only a small percentage take advantage of the advanced functions of

Este estudo analisou o uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) como ChatGPT,

Geminis, Claude e outras plataformas de IA entre estudantes de graduação em enfermagem da

Universidade Técnica Estadual de Quevedo em 2024, desde estudantes de graduação até

estagiários e graduados. Apesar do crescente potencial da IA para melhorar o tempo de estudo,

a qualidade da informação e as competências clínicas, as evidências sugerem um uso limitado

e superficial. O trabalho integrou um quadro teórico sólido, mostrando que a IA poderia

otimizar as competências académicas e o raciocínio clínico, mas, ao mesmo tempo, constatou

que muitos estudantes desconhecem as suas funções avançadas e limitam-se à extração literal

de conteúdos sem análise, limitando o desenvolvimento de competências críticas e éticas. Os

objectivos incluíam descrever o nível de conhecimento sobre estas ferramentas, analisar as suas

formas de utilização e avaliar o potencial impacto de uma utilização mais estratégica. Através

de um estudo transversal misto, foram recolhidos dados de estudantes, estagiários e licenciados,

forma desigual a los estudiantes sobre todo en instituciones con menor infraestructura y

condiciona la adopción de recursos digitales (Bell et al., 2022). Para reducir esa desigualdad,

el Consejo Internacional de Enfermeras sitúa la alfabetización digital y la gobernanza de los

datos entre las competencias troncales de los nuevos planes de estudio (International Council

of Nurses, 2023) y respalda las prioridades de gobernanza propuestas por la Global Initiative

on AI for Health (Muralidharan et al., 2025).

Los metaanálisis recientes corroboran que las intervenciones basadas en IA producen

mejoras moderadas en el rendimiento académico y en la percepción del aprendizaje (Zheng et

al., 2021). Sin embargo, trasladar ese potencial al aula exige un conocimiento didáctico-

tecnológico robusto: investigaciones empíricas abogan por un “TPACK inteligente” que

persisten tasas de deserción temprana que están siendo abordadas con modelos predictivos

optimiza la gestión de la información y opera como tutor inteligente que adapta la

evitar un uso descontextualizado (Rony et al., 2025).

La simulación clínica enriquecida con IA constituye la línea más prolífica de

innovación didáctica. Un metaanálisis reciente demostró mejoras sustanciales en conocimiento

y habilidades tras la exposición a simuladores de alta fidelidad (Lei et al., 2022). Revisiones y

estudios experimentales destacan que la IA actúa como “facilitador invisible” de la práctica

clínica simulada (Elendu et al., 2024; Hamilton, 2024), incrementa la autoeficacia en el manejo

del dolor (Harmon et al., 2021) y potencia la empatía cuando se integra con realidad virtual

(Huang et al., 2025). Ensayos controlados confirman que los equipos guiados por IA coordinan

mejor las decisiones en entrenamientos de sepsis que los dirigidos por instructores humanos

(Liaw et al., 2023). A menor escala, los chatbots de microaprendizaje han demostrado reducir

cambio curricular, se recomienda insertar la IA dentro de itinerarios formativos estructurados,

La educación en enfermería se encuentra en una coyuntura crítica. Por un lado, enfrenta

desde sistemas de información de salud electrónicos hasta dispositivos médicos de última

generación, requieren de una actualización constante y una capacidad de adaptación ágil. En

este contexto dinámico y exigente, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como una herramienta

prometedora, con el potencial de revolucionar los métodos de enseñanza y aprendizaje,

optimizar la calidad y pertinencia de la información consultada por los estudiantes y,

fundamentalmente, fortalecer el razonamiento clínico, pilar esencial de la práctica enfermera

(Krstić et al., 2022; UNESCO, 2019). De hecho, la IA no solo se perfila como un complemento,

sino como un catalizador para una educación más personalizada, eficiente y adaptada a las

exigencias del siglo XXI.

Herramientas de IA generativa como ChatGPT, Gemini y Claude ofrecen asistencia

promover el aprendizaje autónomo y autodirigido y ajustarse al ritmo de cada estudiante.

acceso a grandes volúmenes de datos, filtrándolos con precisión y optimizando el tiempo.

necesitan, por tanto, estrategias que guíen hacia un uso significativo de la IA como asistente

cognitivo.

Las evidencias descritas legitiman la exploración de la IA como motor de innovación

pedagógica en enfermería, pero también ponen de relieve la necesidad de alinear ética,

gobernanza y diseño instruccional. En ese marco se inscribe el presente trabajo, que incorpora

las recomendaciones de la bibliografía especializada y responde a las prioridades estratégicas

definidas por los organismos internacionales.En este contexto, es clave entender cómo los

estudiantes de enfermería están integrando la IA en su aprendizaje. La Universidad Técnica

Estatal de Quevedo, en Ecuador, es un lugar ideal para analizar este fenómeno. Su comunidad

estudiantil, que incluye desde alumnos de primeros ciclos hasta egresados en prácticas

Técnica Estatal de Quevedo durante 2024, y su impacto potencial en la optimización del tiempo

enfermería sobre las herramientas de IA; 2) Analizar las formas de uso de la IA, diferenciando

pedagógicas que maximicen el potencial de estas herramientas en la formación de los futuros

profesionales de la salud.

Metodología

Se llevó a cabo un estudio transversal mixto durante el año 2024 en la Universidad

Técnica Estatal de Quevedo. En primer lugar, se realizó una revisión sistemática de la literatura

siguiendo las directrices PRISMA. Se buscaron artículos entre 2009 y 2023 en bases de datos

como PubMed, JMIR, Scopus, Web of Science y bibliotecas digitales, utilizando palabras clave

en inglés y español como “artificial intelligence”, “nursing education”, “academic skills”,

“adaptive learning”, ‘‘educación superior’’. La población objetivo incluyó a estudiantes

continuación, se presentan los criterios de exclusión e inclusión:

mínima de estudiantes en etapas avanzadas o finalizadas.

utilizada (80%), seguida de Geminis (35%) y Claude (20%). Sin embargo, cuando se indagó

con un 70% admitiendo copiar contenido directamente sin revisar su calidad o fuente. En

contraste, los internos y egresados demostraron un mayor interés en las capacidades avanzadas

de las herramientas, con un 25% explorando funciones como simulaciones clínicas y

comparación de guías de protocolos. Sin embargo, incluso en estos grupos más

experimentados, el uso crítico seguía siendo limitado, con solo un 15% realizando validaciones

cruzadas con fuentes científicas.

Percepción de la IA y tiempo de estudio

El 65% de los encuestados reconoció que la IA tiene el potencial de optimizar su tiempo

de estudio, permitiéndoles centrarse en el análisis y comprensión más profunda. Sin embargo,

el 50% señaló que carecía de capacitación suficiente para maximizar el potencial de estas