ISSN 2953-6367
Octubre 2025
http://revistainvestigo.com
Vol. 6 No, 17, PP. 56-71
https://doi.org/10.56519/asf15a40
Revista Científica Multidisciplinaria InvestiGo
Riobamba – Ecuador
Cel: +593 97 911 9620
revisinvestigo@gmail.com
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LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA ENSEÑANZA DE LA
ASIGNATURA DE BIOLOGÍA EN LA UNIDAD EDUCATIVA LUIS
FERNANDO RUIZ
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE TEACHING OF BIOLOGY AT
THE LUIS FERNANDO RUIZ EDUCATIONAL UNIT
Kerly Nicole Loja Veloz
1
, Pablo Andres Pumarica Berrones
2
,
Angel León Coloma Carrasco
3
,
Vicente Vallardo Villegas Ricauter
4
{knlojav@ube.edu.ec
1
, ppumaricab@ube.edu.ec
2
, alcolomac@ube.edu.ec
3
, vvvillegasr@ube.edu.ec
4
}
Fecha de recepción: 11/08/2025 / Fecha de aceptación: 01/09/2025 / Fecha de publicación: 07/10/2025
RESUMEN: El objetivo del presente estudio fue realizar un análisis sobre el uso de la
Inteligencia Artificial para la enseñanza de la asignatura de Biología en la Unidad Educativa Luis
Fernando Ruiz. Para lo cual se realizó una fundamentación teórica de las variables de la
investigación, se utilizó el método cuasi experimental, cuantitativo, bibliográfico, transversal y
no experimental con el fin de observar, describir y argumentar los resultados obtenidos de la
aplicación de la técnica de las encuestas y de un cuestionario estructurado con escala de Linkert
que fue dirigido a 11 docentes con experticia en la enseñanza de la Biología. Los datos obtenidos
fueron filtrados, tabulados, representados gráficamente, analizados e interpretados mediante
el método de análisis de contenido temático. La información analizada fue comparada con otros
estudios similares al contexto de la investigación, de lo cual se pudo concluir que los docentes
de Biología tienen una actitud positiva y un alto grado de conciencia sobre el potencial de la
Inteligencia Artificial para transformar la enseñanza de la asignatura de Biología; sin embargo,
existe una familiaridad básica y un uso exploratorio de las herramientas de IA, por lo que su
implementación no es sistemática, ni frecuente, que en parte se debe a la falta de
infraestructura en la institución.
Palabras clave: Inteligencia artificial, enseñanza, análisis, biología, nivel secundario
1
Licenciada en pedagogía de la Química y Biología, Docente de la Unidad Educativa Luis Fernando Ruiz, Latacunga, Ecuador,
https://orcid.org/0009-0008-7858-900X
2
Licenciado en pedagogía de la Química y Biología, Investigador Independiente, Quito, Ecuador, ppumaricab@ube.edu.ec,
https://orcid.org/0009-0001-2070-0544
3
Docente en la Maestría en Educación en Entornos Digitales, Universidad Bolivariana del Ecuador, Durán, Ecuador,
alcolomac@ube.edu.ec, https://orcid.org/0000-0002-9625-5950
4
Docente en la Maestría en Educación en Entornos Digitales, Universidad Bolivariana del Ecuador, Durán, Ecuador,
vvvillegasr@ube.edu.ec, https://orcid.org/0009-0001-4569-5913
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ABSTRACT: The objective of this study was to analyze the use of Artificial Intelligence for
teaching Biology at the Luis Fernando Ruiz Educational Unit. To this end, a theoretical
foundation for the research variables was established, and a quasi-experimental, quantitative,
bibliographic, cross-sectional, and non-experimental method was used to observe, describe,
and argue the results obtained from the application of the survey technique and a structured
questionnaire with a Likert scale, which was administered to 11 teachers with expertise in
teaching biology. The data obtained were filtered, tabulated, graphically represented,
analyzed, and interpreted using the thematic content analysis method. The information
analyzed was compared with other studies similar to the research context, from which it was
concluded that biology teachers have a positive attitude and a high degree of awareness of the
potential of artificial intelligence to transform the teaching of biology. However, there is only a
basic familiarity with and exploratory use of AI tools, so their implementation is neither
systematic nor frequent, which is partly due to the lack of infrastructure in the institution.
Keywords: Artificial intelligence, teaching, analysis, biology, secondary level
INTRODUCCIÓN
Actualmente la educación virtual aprovecha las tecnologías de la información y la comunicación
(TIC) para crear entornos de aprendizaje dinámicos que combinan diversas formas multimedia
para mejorar las experiencias de aprendizaje en los distintos niveles de educación (1). La
educación virtual ha ganado un impulso significativo a raíz de la pandemia de la COVID-19, lo cual
obligó a pasar de las aulas tradicionales a las plataformas virtuales que proporcionan flexibilidad
y accesibilidad a los estudiantes desde diversas ubicaciones geográficas a una educación de
calidad sin las limitaciones de la presencia física (2).
Se ha demostrado que la integración de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC)
en la educación biológica mejora la experiencia de aprendizaje al hacerla más interactiva,
atractiva y eficaz. Las herramientas TIC, los contenidos interactivos, la virtualidad en laboratorios
y los recursos en línea, ayudan en la comprensión de los conceptos biológicos complejos,
motivando el aprendizaje en los estudiantes; como es el caso de un estudio donde se evidenció
que los estudiantes de secundaria que utilizan las TIC, lograron un rendimiento superior que los
estudiantes que no utilizaban dichas tecnologías (3).
La educación virtual ha tomado un rol de aprendizaje frecuente, por lo que es necesario abordar
sus limitaciones y explorar estás soluciones innovadoras de aprendizaje con el fin de maximizar
su potencial en pos de lograr un modelo educativo transformador (4), es decir que la integración
de la AI en el ámbito de la educación virtual, ofrece la personalización de experiencias de
aprendizaje mediante un enfoque que aborda diversos ritmos y estilos de aprendizaje (5), lo que
genera beneficios significativo que representan mejor rendimiento académico y mayor
satisfacción en los estudiantes (6). Sin embargo, presentan desafíos, que incluyen problemas de
privacidad, situaciones éticas que se enmarquen en normas adecuadas.
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La inteligencia artificial (IA) ha tenido una evolución tecnológica, la cual inicia con sistemas
simples basados en reglas, para luego convertirse en redes neuronales complejas, las cuales
tienen la capacidad de aprendizaje autónomo y con supervisión. La AI nace de modelos semi-
supervisados que se basan en datos etiquetados y no etiquetados. Posteriormente evolucionan a
un aprendizaje autónomo o no supervisado, el cual es capaz de descubrir patrones de datos, es
decir una IA adaptable y creativa, que logró un impacto significativo de mejora de las capacidades
de análisis de datos y toma de decisiones (7).
Con las redes neuronales y el aprendizaje profundo, se logró crear los algoritmos de
reconocimiento de imágenes y juegos estratégicos (AlexNet y AlphaGo), los cuales innovaron el
alcance de la IA para el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial; sin embargo, los
desafíos en materia de razonamiento y empatía siguen persistiendo (8).
Los algoritmos que se basaron en la evolución natural utilizan técnicas biológicas de mutación y
selección, para resolver problemas complejos, los cuales han demostrado su eficacia a la hora de
optimizar soluciones en varios ámbitos, lo que implica imitar los procesos naturales de resolución
de problemas (9) (10).
La IA mediante su tecnología ha logrado realizar tareas que requieren de la inteligencia humana,
convirtiéndose en una herramienta alternativa para el ámbito educativo, ya que ofrece soluciones
alternativas e innovadoras que permite transformar la experiencia de aprendizaje (11), ya que
desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022, se impulsó exponencialmente sobre su uso y el interés
en la IA, iniciando la carrera global en la industria de la IA (12).
El uso de IA en el ámbito educativo ha permitido la personalización del proceso de enseñanza
aprendizaje, mediante la adaptación de contenidos y estilos de aprendizaje, mediante la
detección de dificultades específicas y la propuesta de rutas alternativas de enseñanza, para
mejorar el rendimiento académico y fomentar experiencia de aprendizaje más inclusiva (13).
Por lo que, la inteligencia artificial al ser una tecnología transformadora con incidencia
significativa en varias campos y áreas ha permitido la automatización de tareas que han mejorado
la toma de decisiones y ha impulsado la innovación que son cruciales para mantener la
competitividad en un escenario tecnológico en rápida evolución.
Los estudiantes de secundaria y su creciente interés por la AI, ha generado la necesidad de
implementar dentro del meso y micro currículo directrices como el AI4K12 (14) y el Teachable
Machine™ (15) las cuales se han convertido en referentes tecnológicos dentro de la educación
con IA dirigida a jóvenes, mediante métodos de enseñanza y aprendizaje que abarcan la
simulación para facilitar la visualización de conceptos biológicos complejos; como la simulación
de estructuras proteicas y redes metabólicas, que son importantes para el entendimiento de la
biología sintética (18).
Dentro de las áreas de las Ciencias Naturales y la biología, la IA se enmarca como una línea
trasversal que comprende la tecnología y las ciencias de la vida, a través del análisis a gran escala
de datos, perfiles proteómicos y secuencias genómicas, que son importantes para entender los
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sistemas biológicos complejos (16); mientras que, con los laboratorios virtuales basados en AI,
los estudiantes experimentan sin limitaciones de recursos físicos; es decir amplían el acceso a una
educación práctica en Biología (5).
El modelaje de datos computacional y la simulación impulsada con IA, representa una
herramienta innovadora de la biología evolutiva, ya que proporcionan datos relevantes de la
especiación y las fuerzas que configuran el cambio evolutivo (17), experimentando y generando
la necesidad de nuevos marcos teóricos y modelos predictivos para unir subdisciplinas y mejorar
la comprensión de los fenómenos biológicos (18).
La AI ofrece beneficios significativos en el proceso de educación de la biología, ya que contribuye
en la transformación de la biología del siglo XX, mediante el desarrollo de la estadística, y sin duda
el impacto será transformador en la biología del siglo XXI (19). Lo cual implica que la IA establece
un nuevo impulso en la biología, pues se logrará resolver paradigmas profundos que hoy son
imposibles de entender.
Según Usak destaca que la IA mejora los métodos de investigación gracias a la eficaz exploración
de conceptos biológicos y una profunda comprensión del conocimiento (20). La fusión entre las
ciencias biológicas tradicionales y la biología computacional permite la producción de nuevas
predicciones y marcos teóricos que son esenciales para la evolución de la educación. Además,
que se contempla una renovación de la educación para los futuros desafíos de la investigación;
así como el surgimiento de nuevos marcos teóricos cruciales para entender los sistemas
biológicos complejos y el enriquecimiento del panorama educativo.
Aripin en su revisión sobre la Inteligencia artificial en biología y biología del aprendizaje, identificó
24 tipos distintos de aplicaciones de la IA en la educación biológica, que lo clasificó en seis grupos
principales: Aprendizaje personalizado y con tutoría, evaluación y valoración para evaluar el
rendimiento y la comprensión de los estudiantes, medios didácticos interactivos y atractivos,
enriquecimiento de la experiencia de aprendizaje a través de varios métodos innovadores, clases
virtuales y ayudas para el aprendizaje (21) proporcionando herramientas de apoyo adicionales;
concluyendo que a través de estos avances tecnológicos que ofrece la IA se puede mejorar
significativamente la experiencia de aprendizaje de la biotecnología.
La enseñanza mediante IA en la Biología permite contribuir con la facilitación de simulaciones,
evaluaciones formativas y acceso a recursos didácticos adaptativos, con el fin de favorecer la
comprensión de conceptos abstractos y complejos Zawacki et al. (22). Según Luckin el uso de la
inteligencia Artificial en el aula, contribuye a la mejora de toma de decisiones pedagógicas, a la
retroalimentación inmediata y datos sobre el progreso del estudiante. Dichas ventajas son útiles
para la enseñanza de Biología donde los docentes deben abordar contenidos que requieren
visualización, análisis de datos y experimentación (11).
Por otra parte, la alfabetización digital docente y su disposición a integrar tecnologías emergentes
como la IA son determinantes para una implementación efectiva en el aula (24), por lo que es
importante entender cómo los docentes de Biología emplean la IA a nivel de secundaria con el fin
de identificar oportunidades, barreras y estrategias de mejora.
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Con el fin de comprender el uso de La inteligencia artificial en la enseñanza de la asignatura de
Biología en la Unidad Educativa Luis Fernando Ruiz, y el aporte teórico que se menciona con
anterioridad se plantea la siguiente pregunta científica, ¿Cómo se puede utilizar la inteligencia
artificial en la enseñanza de la asignatura de Biología en la Unidad Educativa Luis Fernando Ruiz?
Para dar respuesta a la pregunta planteada el objetivo de la investigación es analizar el impacto
de IA en la enseñanza de la asignatura de Biología en la Unidad Educativa Luis Fernando Ruiz,
además de la fundamentación teórica para dar sustento veraz y actualizado de este aporte
tecnológico, así mismo se identificará la influencia de la IA en la asignatura de Biología U.E.L.F.R.,
una vez realizada la contribución científica se determinará el uso de la IA en la asignatura de
Biología.
Para dar solución a lo expuesto se aplicará el enfoque cuantitativo y cualitativo, utilizando los
métodos teóricos, así como también los métodos empíricos y los métodos matemáticos
estadísticos en base aquello se determinará el impacto de la IA en la asignatura de Biología en la
U.E.L.F.R.
El presente estudio pretende contribuir con el entendimiento del papel de la Inteligencia Artificial
en la enseñanza de Biología a nivel de la educación secundaria, ya que, dentro de la investigación
educativa, es un campo que aún se encuentra en desarrollo.
Identificar como los docentes utilizan la Inteligencia Artificial, permitirá proponer orientaciones
metodológicas, capacitaciones y políticas institucionales que favorezcan la innovación
pedagógica, mejoramiento del aprendizaje de los estudiantes, fomentar el pensamiento crítico,
la alfabetización científica y el uso ético de la tecnología.
Este análisis también responde a los Objetivos de Desarrollo Sostenible, en particular al ODS 4:
Educación de calidad, promoviendo prácticas educativas inclusivas, equitativas e innovadoras
mediante la integración significativa de tecnologías emergentes en los procesos de enseñanza-
aprendizaje.
MATERIALES Y MÉTODOS
El presente estudio tiene un enfoque mixto, el cual integra técnicas cuantitativas y cualitativas
con el fin de obtener una visión del fenómeno investigado. El enfoque cuantitativo permitió
recolectar datos numéricos que representa la frecuencia, tipos y finalidades del uso de
herramientas de inteligencia artificial (IA) por parte de los docentes en la asignatura de Biología.
Por su parte, el enfoque cualitativo posibilitará comprender en profundidad las percepciones,
experiencias, beneficios y barreras que enfrentan los docentes al incorporar estas tecnologías en
su práctica educativa.
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La investigación fue de tipo no experimental, ya que no se manipularon deliberadamente las
variables, no se intentó cambiar la perspectiva de los docentes, sino que se limitó a observar el
fenómeno tal como ocurre en el entorno natural de los docentes. El diseño es transversal, puesto
que la recolección de datos se realizará en un solo momento temporal, lo cual permitirá describir
el estado actual del uso de la inteligencia artificial en la enseñanza de Biología.
En la investigación se aplicó el método descriptivo el cual permitió caracterizar el uso de
herramientas de Inteligencia Artificial por parte de los docentes, identificando patrones,
frecuencia, niveles de uso, tipo de herramientas utilizadas y propósito pedagógico (29). Además,
se utilizó el método bibliográfico con el fin de sustentar el marco teórico, mediante la revisión de
literatura científica actualizada con rigor científico sobre el uso de la inteligencia artificial en la
educación, especialmente en la enseñanza de la asignatura de la Biología, la misma que será
procesada con el gestor bibliográfico Mendeley.
Se escogió una muestra intencional constituida por once docentes que imparten la asignatura de
Biología a nivel de educación secundaria de la Unidad Educativa Luis Fernando Ruiz. El tamaño de
la muestra se determinará en función de la disponibilidad y acceso.
Para la recolección de la información se utilizó la técnica de la encuesta y como instrumento se
ha eligió un cuestionario estructurado con preguntas cerradas aplicando la escala Likert con
opciones múltiple, el cual fue validado por expertos del área mediante el alfa de Cronbach y fue
diseñado para recopilar datos sobre el uso, frecuencia, percepción y conocimiento de
herramientas de Inteligencia Artificial en la enseñanza de Biología.
Los datos cualitativos fueron analizados mediante el método de análisis de contenido temático,
identificando categorías emergentes relacionadas con el uso pedagógico de la Inteligencia
Artificial, mediante una ponderación de resultados; mientras que los datos cuantitativos se
analizaron mediante estadística descriptiva, utilizando frecuencias, porcentajes y gráficos
mediante una hoja de cálculo de Microsoft Excel para representar los resultados.
La investigación inició con la sustentación fundamentada de las variables que intervienen en el
contexto del estudio y posterior se intervino mediante un instrumento de recolección de datos,
con el diagnóstico dirigida a docentes sobre el uso de la Inteligencia Artificial en la enseñanza de
la asignatura de Biología. La información recolectada fue filtrada, tabulada y representada con
tablas y gráficos, para luego ser analizada e interpretada con el fin de contrastar dicha
información con otros estudios similares y establecer las respectivas conclusiones, que se
muestran en la Tabla 1.
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Tabla 1. Investigaciones a contrastar.
Estudio
Contexto
Hallazgos principales
Loja, K. & Pumarica,
P.
Ecuador
(Unidad
Educativa Luis
Fernando
Ruiz).
Actitud positiva de docentes, uso
exploratorio de IA, limitaciones por
falta de infraestructura.
Aripin et al.
Indonesia
Identificación de 24 tipos de uso de
IA en biología; bajo nivel de
implementación.
Usak
Turquía
IA mejora la comprensión biológica;
necesidad de formación docente.
Telaumbanua
Indonesia
La IA ayuda en simulaciones y
prácticas virtuales; su uso no es
sistemático.
Cherrez Escobar et
al.
Ecuador
Mejora del aprendizaje en entornos
virtuales con IA; desafíos de
infraestructura.
RESULTADOS
El análisis presenta los resultados preliminares de una encuesta aplicada a 11 docentes de
Biología a fin de diagnosticar sus percepciones, niveles de formación y experiencias en el uso de
herramientas basadas en IA.
Figura 1. Experiencia profesional de docencia.
Análisis e interpretación: Del 100% de docentes encuestados, el 64% tienen experiencia
profesional de entre 0 y 5 años; el 18% entre 6 y 10 años, mientras que el 18% tienen más de 15
años. De los cuales el 64% posee título de postgrado (maestría) y restante tienen licenciatura, lo
cual refleja un buen nivel de formación y académico.
64%
18%
18%
0 - 5 años
6 - 10 años
mas 15 años
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Figura 2. Formación en AI.
Figura 3. Conocimiento de AI.
Análisis e interpretación: El 73% de los docentes indican que han recibido formación en
tecnologías educativas o IA y el 73% manifiesta conocer la aplicación de la IA en la educación; por
lo que existe un escenario de conocimiento superficial, donde el tema de la Inteligencia Artificial
no es completamente ajeno y ha existido esfuerzos iniciales introductorio, teórica con limitada
práctica. Sin embargo, un 27% no ha tenido ningún tipo de formación, lo que representa una
brecha importante que debe cerrarse para lograr una adopción más homogénea de la tecnología.
Por lo que es necesario que los programas de capacitación futuros se consoliden lo teórico y
práctico relevante para el aula de Biología, a fin de construir una verdadera competencia y no
solo una conciencia pasiva del tema.
Con base al presente contexto, a continuación, se analiza a la inteligencia Artificial aplicada a los
procesos académicos para la enseñanza de la asignatura de Biología a nivel secundario, de lo cual
se obtuvo los siguientes resultados:
Tabla 2. Nivel de manejo de herramientas de IA aplicadas a Biología.
Nivel de manejo de IA
Total
Intermedio
6
Básico
4
Avanzado
1
A continuación, se presentan los niveles de manejo de herramientas de IA que fueron aplicadas a
la Biología.
Figura 4. Nivel de manejo de herramientas de IA aplicadas a Biología.
73%
27%
Si
No
73%
27%
0%
Si
No
Ha escuchado
55%36%
9%
Intermedio
Básico
Avanzado
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Análisis e interpretación: Del 100% de los docentes encuestados, el 55% indican que tienen un
nivel “Intermedio” del manejo de herramientas de IA para ser aplicadas a la asignatura de
Biología, el 36% indican que tienen un nivel “Básico”, mientras que el 9% tienen un nivel
“Avanzado”; por lo que, la mayoría de los docentes se ubica entre un manejo básico e intermedio.
Esto representa una oportunidad de mejorar sus competencias digitales con programas
específicos.
Tabla 3. Uso de la IA en clases de Biología.
Opción
Total
Si
8
No
3
Total
11
La Figura 5 detalla el uso de la IA en las clases correspondientes a la biología.
Figura 5. Uso de la IA en clases de Biología.
Análisis e interpretación: Del 100% de los docentes encuestados, el 73% indican que “Si” han
usado a IA en sus clases de Biología; mientras que el 27% indica que “No”. Por lo que la gran
mayoría representa a los docentes "adoptadores tempranos" que, independientemente de su
nivel de pericia que varía desde básico hasta avanzado en la encuesta, están dado el primer paso
tecnológico, ya que su experiencia contribuye positivamente en su disposición futura para una
adopción más amplia.
Tabla 4. Frecuencia de uso de la AI en clases de Biología.
Opción
Total
Rara vez
5
Ocasionalmente
4
Siempre
1
Nunca
1
Total
11
73%
27%
Si
No
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En la Figura 6 se determina la frecuencia del uso de la IA en las clases de la materia de Biología.
Figura 6. Frecuencia de uso de la AI en clases de Biología.
Análisis e interpretación: Del 100% de docentes encuestados, el 46% indica que “Rara vez” uso
la AI en las clases de Biología, el 36% responde “Ocasionalmente”, el 9% “Siempre”; mientras que
el 9% “Nunca”. En este apartado se debe considerar que a pesar de que el 73% de docentes que
respondieron que “Si” utilizan la AI también respondieron que la utilizan "Rara vez" en sus clases.
Esto implica que no existe una integración profunda y sistemática de la IA en la pedagogía, sino
que se presenta un escenario de exploración y experimentación.
Los docentes están probando las herramientas, posiblemente por curiosidad o para tareas
puntuales, pero aún no las han incorporado como un pilar fundamental de su enseñanza diaria.
Por otro lado, el grupo con nivel avanzado que no ha utilizado la IA en el aula puede deberse a la
fobia tecnológica o desinterés, por las barreras prácticas como la falta de tiempo para planificar,
la ausencia de recursos institucionales o la falta de un caso de uso claro que justifique la inversión
de esfuerzo.
Tabla 5. Propósitos de uso de la IA en la Biología.
Propósito
Total
Generación de materiales educativos personalizados
4
Simulaciones de procesos biológicos
5
No he utilizado IA
1
Evaluación automatizada
6
Análisis de datos científicos
1
En la Figura 7 se presentan los datos correspondientes al propósito del uso de la IA.
46%
36%
9%
9%
Rara vez
Ocasionalmente
Siempre
Nunca
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Figura 7. Propósitos de uso de la IA en la Biología.
Análisis e interpretación: Existen dos motivaciones principales que son la eficiencia y la
profundización pedagógica; ya que la mayoría de los docentes se inclinan por la “Evaluación
automatizada” con AI con el fin de alcanzar la eficiencia en los procesos de calificación de pruebas
y tareas, que son actividades que absorbe mucho tiempo que puede ser utilizado en la interacción
directa con los estudiantes. Por otra parte, la “Simulaciones de procesos biológicos” es
particularmente revelador para la asignatura de Biología, ya que temas como la replicación del
ADN, la fotosíntesis o la dinámica de ecosistemas son abstractos y difíciles de visualizar, sin
embrago a través de simulaciones con IA, los docentes pretenden ser más didácticos y mejorar la
calidad de la enseñanza a través de interactuaciones y experimentación de los conceptos
complejos, que los métodos tradicionales no pueden ofrecer. Por lo que, la IA es una herramienta
cognitiva poderosa para el aprendizaje.
Finalmente, la “Generación de materiales educativos personalizados” representa el propósito
más popular y una necesidad urgentes entre los docentes. La IA puede ayudar a crear
rápidamente ejercicios, resúmenes, casos de estudio y ejemplos adaptados a diferentes niveles
de comprensión en el aula; es decir los docentes ven a la IA como un asistente inteligente que
alivia la carga de la preparación de clases.
Tabla 6. Opinión de los Docentes sobre la IA en Biología.
Muy de acuerdo
De acuerdo
¿Enriquece la enseñanza?
7
4
¿Mejora el aprendizaje individualizado?
10
1
¿Aumenta el interés de los estudiantes?
4
7
4
5
1
6
1
0
1
2
3
4
5
6
7
Generación de
materiales
educativos
personalizados
Simulaciones de
procesos
biológicos
No he utilizado IA Evaluación
automatizada
Análisis de datos
científicos
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La IA se asocia principalmente con tareas prácticas y de apoyo didáctico, lo que muestra una
comprensión de su valor pedagógico.
Figura 8. Propósitos de uso de la IA en la Biología.
Análisis e interpretación: Existe un consenso mayoritario sobre el potencial positivo de la IA, pues
el 100% de los encuestados están "Muy de acuerdo" o "De acuerdo" que la IA puede enriquecer
la enseñanza de temas complejos. Asimismo, el 100% considera que la IA puede mejorar el
aprendizaje individualizado de los estudiantes; mientras que, el 83.3% considera que los
estudiantes muestran mayor interés cuando se usan herramientas tecnológicas.
Además, se determinó que la principal barrera para la implementación de la AI en la asignatura
de Biología es la falta de infraestructura tecnológica adecuada, pues el 83.3% de docentes
reportan que su institución no la tiene los recursos o solo cuenta parcialmente con ella: por lo
que es importante considerar una inversión en infraestructura tecnológica y licencias de uso de
Inteligencia artificial.
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos muestran una actitud positiva de los docentes hacia la IA, y al mismo
tiempo su uso limitado y exploratorio, debido en parte a la falta de infraestructura, escenario que
se refleja también en otras investigaciones; como por ejemplo: Aripin, en su investigación
denominada “Inteligencia artificial en biología y biología del aprendizaje” identificaron que,
aunque la IA tiene múltiples aplicaciones en la educación biológica, su uso aún es incipiente en
contextos escolares por las limitaciones institucionales y falta de formación docente (21). Usak
en su investigación “Inteligencia Artificial en la educación en biología” destaca que, los docentes
comprenden el valor de la IA para facilitar la comprensión de conceptos biológicos complejos, y
0
2
4
6
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10
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¿Enriquece la enseñanza? ¿Mejora el aprendizaje
individualizado?
¿Aumenta el interés de los
estudiantes?
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que su implementación depende del nivel de alfabetización tecnológica del docente y del apoyo
institucional (20).
Telaumbanua en su investigación denominada “el papel de la Inteligencia Artificial en la mejora
de la calidad del aprendizaje de la biología” encontró resultados similares de escuelas indonesias,
donde los docentes de Biología valoran la IA como herramienta didáctica para simulaciones, pero
su uso real en el aula es bajo y se restringe por falta de recursos y capacitación (5).
Finalmente, Cherrez en su investigación “Análisis del Aprendizaje en Estudiantes en Entornos
Educativos Virtuales con el Uso de Inteligencia Artificial” observaron que los entornos virtuales
con IA mejoran la motivación y rendimiento estudiantil, pero requieren capacitación intensiva y
ajustes curriculares para consolidarse como estrategias permanentes (6).
La actitud positiva hacia la IA es un factor común en todos los estudios comparados, así como el
uso superficial o esporádico, lo que refleja una etapa temprana de adopción tecnológica. Por otra
parte, se identifican barreras estructurales y formativas como los principales obstáculos, falta de
capacitación docente, escaso acceso a tecnología, y ausencia de estrategias pedagógicas
sistematizadas para la integración de IA. Por lo que es clara la necesidad de políticas educativas
que promuevan la integración efectiva y sistemática de la IA en el currículo de Biología.
CONCLUSIONES
Se ha realizado la fundamentación teórica que sustenta el contexto de la investigación,
permitiendo establecer una línea base a fin plantear las dimensiones que representan al presente
estudio, el cual fue desarrollado con una metodología orientada a realizar un análisis descriptivo
cuasi experimental que se contrapongan con otros estudios y se determinen las respectivas
conclusiones.
Los docentes de Biología encuestados muestran una actitud muy positiva y un alto grado de
conciencia sobre el potencial de la Inteligencia Artificial para transformar la enseñanza de su
asignatura; sin embargo, existe una familiaridad básica y un uso exploratorio de las herramientas
de IA, por lo que su implementación no es sistemática ni frecuente, principalmente debido a la
barrera significativa de la falta de infraestructura en las instituciones. Así mismo, la exploración
de los docentes con respecto a la AI, se encuentran en una fase de transición, ya que han
comenzado a experimentarla, es decir su conocimiento se encuentra en su fase inicial, el cual
debe ser consolidado mediante una comprensión profunda y práctica; por lo que existe una clara
oportunidad y necesidad de ofrecer una formación más robusta y aplicada que transforme esa
conciencia inicial en una capacidad real para integrar la IA de manera efectiva en sus estrategias
pedagógicas.
El principal desafío no es convencer a los docentes de que prueben la IA, sino ayudarlos a pasar
de un uso ocasional a una integración significativa y regular. Para lograrlo, las recomendaciones
deben centrarse en superar las barreras prácticas (tiempo, recursos, infraestructura) y en ofrecer
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una formación que demuestre el valor pedagógico concreto de la IA para facilitar el aprendizaje
de la Biología de manera recurrente, mediante la actualización del micro Currículo de Biología.
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