El estudiante como intérprete de la era digital: Significados emergentes en el uso educativo de la inteligencia artificial en una universidad pública de Argentina

La incorporación progresiva de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito universitario ha transformado de manera sustancial las experiencias formativas, al introducir nuevas formas de acceso al conocimiento, de interacción con la información y de construcción de los procesos de aprendizaje (Zambrana Copaja et al., 2025). En las universidades públicas argentinas, y particularmente en el campo de la formación docente en Educación Especial, estas tecnologías trascienden su carácter meramente instrumental y se configuran como mediaciones culturales que inciden en la manera en que los estudiantes comprenden, interpretan y otorgan sentido a su trayectoria académica. En este escenario, la relación entre el estudiante y la IA se inscribe en un entramado institucional, histórico y simbólico que condiciona y, a la vez, posibilita determinadas formas de apropiación y significación (Bayne, 2015). A ello se suma que el uso educativo de la IA introduce interrogantes éticos y formativos que interpelan la construcción del conocimiento, la responsabilidad académica, la reflexividad y la formación integral del futuro docente (Floridi, 2019). Más allá de enfoques normativos o prescriptivos, resulta pertinente indagar cómo los estudiantes interpretan estas implicancias desde su experiencia situada, qué tensiones, dilemas y valoraciones emergen en sus discursos y de qué modo estas interpretaciones inciden en su posicionamiento frente a la inteligencia artificial.

Las experiencias de los estudiantes universitarios frente al uso de la inteligencia artificial (IA) en contextos educativos se configuran como vivencias situadas, atravesadas por expectativas, emociones, prácticas académicas y marcos normativos institucionales. Desde una perspectiva fenomenológica, dichas experiencias no se reducen al uso instrumental de la tecnología, sino que implican procesos de significación mediante los cuales los sujetos interpretan el lugar de la IA en su trayectoria formativa (Schutz, 1974; Van Manen, 2003). Desde una lectura interpretativa, estas percepciones no pueden comprenderse como meras opiniones individuales, sino como construcciones intersubjetivas que emergen en el cruce entre cultura digital, discursos institucionales y prácticas evaluativas. En este sentido, Vasilachis de Gialdino (2006) advierte que las percepciones expresadas por los actores sociales condensan sentidos socialmente producidos, lo que permite analizar cómo los estudiantes resignifican la IA como “ayuda”, “riesgo” o “acompañante” en función de sus experiencias académicas concretas.

Diversos estudios recientes evidencian que los estudiantes perciben la IA como un recurso de apoyo cognitivo y organizacional, valorando especialmente su capacidad para optimizar el tiempo, facilitar la comprensión de contenidos complejos y acompañar procesos de escritura académica (Mena de la Rosa et al., 2024; Aguilar Ponce, 2025; Astuti & Nikmah, 2025). No obstante, estas percepciones positivas coexisten con sentimientos de cautela y ambivalencia, asociados a la fiabilidad de la información, la posible dependencia tecnológica y las tensiones con la integridad académica (Pitts et al., 2025; Hernández Coló & Chávez Romero, 2025).

En ese sentido, la relación entre IA, autonomía y aprendizaje activo constituye uno de los núcleos interpretativos más relevantes en la literatura reciente. Desde enfoques cuantitativos, se ha evidenciado que las actitudes positivas hacia la IA se asocian con mayores niveles de compromiso académico, siempre que los estudiantes perciban que estas tecnologías fortalecen su capacidad de decisión y disfrute del aprendizaje (Liang & Reiss, 2025). De manera convergente, Niu et al. (2024) señalan que la autonomía percibida de los sistemas de IA influye en la intención de uso cuando se vincula con gratificaciones cognitivas y motivacionales. Sin embargo, desde una perspectiva hermenéutica, el interés no reside únicamente en la medición de la autonomía, sino en los sentidos que los estudiantes atribuyen a dicha autonomía. Estudios cualitativos muestran que los estudiantes interpretan la IA como una herramienta que puede ampliar su margen de acción, permitiéndoles explorar, revisar y profundizar contenidos, pero también como un dispositivo que, si no es mediado pedagógicamente, puede limitar el pensamiento crítico y el esfuerzo cognitivo propio (Ortiz Chimbo et al., 2025; Álvarez Hernández & Pérez Velasco, 2024). Autores como Gadamer (1998) permiten comprender esta tensión desde la noción de comprensión situada; la autonomía no es un atributo fijo, sino un proceso interpretativo que se construye en diálogo con el contexto, las expectativas docentes y las normas académicas.

La noción de agencia estudiantil resulta clave para analizar cómo los estudiantes no solo utilizan la IA, sino cómo deciden, regulan y reflexionan sobre su uso. Investigaciones recientes destacan que la agencia en entornos mediados por IA no es homogénea, sino que adopta perfiles diferenciados. Chaaban et al. (2025) identifican estudiantes auto-dirigidos, equilibrados y dependientes del chatbot, evidenciando distintos modos de apropiación tecnológica. Desde un enfoque teórico, Bandura (2021) propone un marco de agencia en el aprendizaje asistido por IA que incluye dimensiones como la adopción consciente, la capacidad de redirigir el proceso de aprendizaje y la reflexión crítica sobre las respuestas generadas por los sistemas. Estos hallazgos se articulan con estudios sobre aprendizaje autorregulado, que señalan que la IA puede apoyar las fases de planificación, monitoreo y reflexión, siempre que no sustituya la toma de decisiones del estudiante (Lan & Zhou, 2025). Desde la hermenéutica, la agencia se interpreta como una práctica significativa; los estudiantes no solo “hacen uso” de la IA, sino que interpretan sus alcances, límites y consecuencias, construyendo una relación reflexiva con la tecnología (Van Manen, 2003). En este sentido, la reflexividad emerge como una competencia central, vinculada a la capacidad de cuestionar los resultados de la IA, contrastarlos con otras fuentes y decidir cuándo y cómo integrarlos en la producción académica (Muñoz Martínez et al., 2025).

En paralelo, las implicancias éticas del uso de la IA en la educación superior constituyen una preocupación transversal en la literatura contemporánea. Estudios de amplio alcance evidencian que los estudiantes manifiestan inquietudes persistentes en torno a la privacidad de los datos, la transparencia algorítmica, el sesgo y la equidad en el acceso a estas tecnologías (Reina Marín et al., 2025; Ravi et al., 2025). Desde la perspectiva estudiantil, las tensiones éticas no se viven únicamente como restricciones normativas, sino como dilemas prácticos en la vida académica cotidiana. Wadmany y Davidovitch (2025) describen un “paradigma ético paradoxal”, en el que los estudiantes reconocen prácticas cuestionables vinculadas al uso de IA, pero simultáneamente demandan orientación ética y acompañamiento docente. Desde un enfoque interpretativo, estas percepciones éticas pueden comprenderse como procesos de construcción de sentido moral en contextos tecnológicos emergentes. Gadamer (1998) sostiene que la comprensión ética se produce en el diálogo, lo que refuerza la importancia de generar espacios pedagógicos donde los estudiantes puedan problematizar el uso de la IA, reconocer sus implicancias y desarrollar un criterio ético propio.

Sin embargo, persiste un vacío de conocimiento en relación con las experiencias y significaciones que elaboran los estudiantes del Profesorado de Educación Especial de la Universidad Nacional de Misiones frente al uso de la inteligencia artificial. La escasez de estudios cualitativos de carácter comprensivo, centrados en las voces de los propios estudiantes, limita la posibilidad de acceder a una comprensión profunda de estos procesos y de dar cuenta de las múltiples dimensiones que atraviesan el rol del estudiante en entornos digitales. Desde un enfoque cualitativo, el interés investigativo se desplaza hacia la comprensión del sentido que los propios estudiantes atribuyen a su experiencia de aprendizaje mediada por la IA, reconociéndolos como sujetos activos que interpretan su realidad formativa y construyen significados en torno a su rol, su autonomía y su agencia. En este marco, se interpretaron los significados que los estudiantes universitarios construyen en torno a su rol activo en el uso educativo de la inteligencia artificial en la era digital.

La presente investigación se inscribe en el paradigma interpretativo y adopta un enfoque cualitativo con método fenomenológico–hermenéutico, orientado a comprender los significados que los estudiantes universitarios atribuyen al uso educativo de la inteligencia artificial (IA) desde sus experiencias, prácticas y discursos situados, reconociendo la subjetividad, la historicidad y el contexto institucional como dimensiones constitutivas del fenómeno. En este marco, la hermenéutica permite interpretar los sentidos emergentes (explícitos e implícitos) presentes en la experiencia vivida, mientras que la fenomenología posibilita reconstruir unidades de significado a partir de las narrativas de los participantes, describiendo cómo perciben, interpretan y resignifican su rol activo en procesos de aprendizaje mediados por tecnologías inteligentes (Sucari Turpo et al., 2024).

El estudio se desarrolló durante el año 2025 en la Universidad Nacional de Misiones (Argentina), con estudiantes de la carrera del Profesorado de Educación Especial. El contexto fue seleccionado debido a la identificación de un vacío de conocimiento en torno a las experiencias y significaciones que elaboran los estudiantes respecto del uso educativo de la IA en su formación docente inicial, particularmente en actividades académicas desarrolladas sin mediación directa del profesorado.

La selección de los participantes se realizó mediante un muestreo intencional. La muestra estuvo conformada por seis estudiantes que participaron en entrevistas semiestructuradas y cuatro estudiantes que integraron un grupo focal. Se priorizaron estudiantes avanzados que cursaban el segundo cuatrimestre del tercer año de la carrera, se encontraban en condición de regularidad en la asignatura Tecnología Educativa y contaban con experiencias concretas en el uso de herramientas de IA para la resolución de e-actividades académicas (investigaciones, planificaciones y estudios de caso) desarrolladas fuera del aula y sin mediación docente. Los participantes fueron considerados informantes clave por su capacidad para reflexionar críticamente sobre sus prácticas, experiencias y percepciones en torno a la IA, aportando discursos relevantes para la comprensión del fenómeno analizado.

Para la producción del material empírico se emplearon de manera articulada entrevistas semiestructuradas y un grupo focal, concebidos como técnicas complementarias. Las entrevistas tuvieron como propósito explorar en profundidad las experiencias individuales, percepciones, valoraciones y significados atribuidos al uso educativo de la IA. Se elaboró una guía de entrevista compuesta por diez preguntas abiertas, organizadas en cuatro ejes temáticos: (a) experiencias y vivencias con la IA; (b) autonomía y aprendizaje activo; (c) prácticas reflexivas y estrategias de uso; y (d) dimensión ética y formativa del uso de la IA. Estos ejes se definieron a partir de los objetivos del estudio y de categorías iniciales orientadoras de carácter sensibilizador, sin constituir un sistema de codificación cerrado ni apriorístico. El grupo focal se orientó a promover el intercambio colectivo, la confrontación de perspectivas y la construcción compartida de sentidos en torno al rol del estudiante y a las implicancias educativas y éticas del uso de la inteligencia artificial. La guía del grupo focal incluyó preguntas orientadoras y tópicos alineados con los ejes de la entrevista, favoreciendo la emergencia de acuerdos, tensiones y significados divergentes. Ambos instrumentos se concibieron como flexibles y abiertos, susceptibles de ajustes durante el trabajo de campo, en coherencia con el enfoque cualitativo del estudio.

El análisis del material empírico se realizó mediante un análisis interpretativo de contenido, orientado a la comprensión de los discursos de los estudiantes a partir de la identificación de unidades de significado y la construcción de categorías temáticas emergentes, en diálogo permanente con el marco teórico (Sucari Turpo et al., 2024). El proceso analítico incluyó una lectura comprensiva y reiterada de las transcripciones, la codificación inicial de unidades de significado, la agrupación progresiva en categorías emergentes y la elaboración de núcleos interpretativos que dan cuenta del rol del estudiante como intérprete activo en contextos educativos mediados por tecnologías inteligentes. Las entrevistas y el grupo focal fueron grabados en audio y transcritos de manera literal para su posterior análisis.

En términos éticos, todos los participantes otorgaron su consentimiento informado. Se garantizó la confidencialidad de la información mediante el uso de seudónimos y el resguardo de los registros de audio y transcripciones en soportes digitales protegidos, destinados exclusivamente a fines académicos. Los resultados se presentan de forma descriptivo-interpretativa, organizados en categorías analíticas e incorporan citas textuales identificadas con seudónimos, a fin de preservar el anonimato y, al mismo tiempo, dar voz a los participantes. Para asegurar el rigor metodológico, se consideraron criterios de credibilidad, transferibilidad, dependencia y confirmabilidad, atendiendo a la coherencia interpretativa, la densidad descriptiva del contexto, la trazabilidad del proceso analítico y la reflexividad investigativa.

Apropiación y usos académicos en la experiencia estudiantil

Los principales hallazgos de la categoría ‘Apropiación y usos académicos en la experiencia estudiantil’ se sintetizan en la Tabla 1, que integra los aportes de las entrevistas y del grupo focal.

Tabla 1

Apropiación y usos académicos en la experiencia estudiantil

Categoría analítica	Subcategorías / dimensiones	Significado emergente	Cita ilustrativa (E / GF)
Experiencias y percepciones sobre el uso de la IA	Fascinación inicial y naturalización progresiva	Las experiencias estudiantiles con la IA se configuran como un proceso dinámico que va desde la fascinación y el entusiasmo inicial hacia una integración cotidiana y más reflexiva. A lo largo de este recorrido, los estudiantes combinan el uso instrumental y el acompañamiento percibido con una conciencia creciente de las limitaciones de la herramienta, desarrollando actitudes críticas, metacognitivas y dilemas éticos vinculados a la dependencia cognitiva y la autoría académica.	“Era como la emoción de la inteligencia artificial y decir: ‘Bueno, enviamos, me resuelve’” (GF1–P3). “Ahora ya no le confiamos al 100% como al principio” (GF1–P5). “Y la verdad que las primeras experiencias me resultaron como que me asustaron” (E1–P1).
	Uso instrumental y acompañamiento percibido
	Reconocimiento de limitaciones y verificación crítica
	Emociones ambivalentes y riesgo de dependencia

Nota. E = entrevista individual; GF = grupo focal; P = participante. La categoría analítica y las subcategorías emergen del análisis inductivo de los discursos de los estudiantes.

Las experiencias relatadas por los estudiantes en torno al uso de la inteligencia artificial en su proceso de aprendizaje evidencian un proceso de apropiación progresiva, inicialmente marcado por la curiosidad, la confusión y cierto temor, asociados a la falta de conocimiento sobre el funcionamiento y los alcances de estas herramientas. No obstante, a medida que los participantes se familiarizaron con su uso, lograron incorporarlas como recursos de apoyo académico, especialmente para la comprensión de textos, la redacción de trabajos y la aclaración de consignas. En este sentido, una estudiante expresó que al comienzo le resultó difícil entender cómo utilizar la herramienta, pero que con la práctica reconoció que “me súper ayuda” (E1-P1), dando cuenta de un aprendizaje gradual, pragmático y situado.

En este tránsito, los relatos muestran que el primer acercamiento estuvo atravesado por la fascinación ante una tecnología percibida como novedosa y resolutiva. En palabras de una participante, se trataba de “la emoción de la inteligencia artificial y decir: ‘Bueno, enviamos, me resuelve’” (E1-P3). Sin embargo, con el uso sostenido, los estudiantes comenzaron a advertir las limitaciones de las respuestas y a adoptar una actitud más selectiva y crítica frente a la información proporcionada: “ahora nos llevamos un poquito mejor y ya no le confiamos al 100% como era al principio” (E1-P5). De este modo, la relación con la IA se fue transformando desde una expectativa casi automática de resolución hacia una interacción más reflexiva.

En este sentido, tanto en las entrevistas como en el grupo focal se observa que el uso de la IA se naturaliza progresivamente en el contexto académico, al punto de integrarse en la rutina universitaria cotidiana. Los estudiantes señalan que disminuye la ansiedad inicial y predomina una percepción de practicidad e inmediatez: “ya no tengo más esa espera o ansiedad, sino que es más práctico, ya lo tengo más integrado” (E1-P2). No obstante, esta incorporación no se da de manera acrítica, ya que junto con la familiaridad emergen sentimientos ambivalentes vinculados a la fiabilidad de la información y a la necesidad de mantener el control sobre el proceso de aprendizaje.

Por lo tanto, el uso de la inteligencia artificial genera emociones contrastantes entre los participantes. Por un lado, se manifiestan alivio, entusiasmo y satisfacción al comprobar que la herramienta facilita la comprensión de contenidos y dinamiza el estudio; por otro, aparecen ansiedad y frustración frente a respuestas erróneas, incompletas o incoherentes. En varios testimonios, como (E1-P5) y (E1-P2), se expresa además la preocupación por una posible dependencia y la necesidad de contrastar la información con los textos originales. Estas emociones dan cuenta de una tensión constante entre la confianza funcional en la herramienta y una cautela crítica frente a una tecnología percibida como útil, pero imperfecta.

Finalmente, las experiencias analizadas revelan que la inteligencia artificial está transformando las formas en que los estudiantes aprenden y se relacionan con el conocimiento. La práctica sostenida, el acompañamiento de docentes y compañeros, y la verificación de fuentes favorecen un aprendizaje más reflexivo, colaborativo y ético. En los relatos, la IA no es concebida como un sustituto del razonamiento humano, sino como una compañera de estudio que amplía las posibilidades de comprensión, siempre que su uso esté mediado por responsabilidad, discernimiento y autorregulación, a fin de evitar la dependencia y preservar la autenticidad del proceso educativo.

En diálogo con la literatura, los hallazgos del estudio confirman este proceso de apropiación gradual de la IA, desde un inicio atravesado por curiosidad, confusión y temor, hasta su integración como recurso de apoyo académico. Esta evolución coincide con lo señalado por Carrasco Valenzuela et al. (2024), quienes sostienen que el estudiantado percibe que la IA vuelve el aprendizaje más interesante, mejora la comprensión y facilita la búsqueda de información, así como con los aportes de Tierney et al. (2025) y Schei et al. (2024), que destacan su valor como andamiaje para el estudio independiente, la escritura y la retroalimentación inmediata. Asimismo, la ambivalencia emocional y crítica observada en los relatos se corresponde con estudios que advierten, junto a los beneficios pedagógicos, preocupaciones vinculadas a la dependencia, el pensamiento crítico y la profundidad del aprendizaje (Álvarez Hernández & Pérez Velasco, 2025; Niño-Carrasco et al., 2025; Stöhr et al., 2024; Vieriu & Petrea, 2025). En conjunto, emerge una familiaridad crítica con la tecnología, en la que los estudiantes reconocen su utilidad sin desconocer sus límites, consolidando una relación de uso regulado y consciente.

Autonomía y aprendizaje activo en entornos mediados

Los sentidos atribuidos por los estudiantes al vínculo entre inteligencia artificial, autonomía y aprendizaje activo se sintetizan en la Tabla 2, integrando los aportes del grupo focal y de las entrevistas.

Tabla 2

Inteligencia artificial, autonomía y aprendizaje activo

Categoría analítica	Subcategorías / dimensiones	Significado emergente	Cita ilustrativa (E / GF)
Autonomía y aprendizaje activo en contextos mediados por IA	Protagonismo del estudiante en tensión con la IA	Los estudiantes reconocen que el uso intensivo de la IA introduce tensiones en la autonomía y el aprendizaje activo, al desplazar parcialmente el rol protagónico del estudiante. No obstante, la autonomía se redefine como una práctica consciente y ética, basada en la autorregulación, el conocimiento previo y la verificación crítica de la información, donde la IA es concebida como apoyo al razonamiento propio y no como sustituto del pensamiento.	“El rol activo lo está tomando la inteligencia artificial y nosotros quedamos en una segunda parte” (GF1–P3). “La uso como herramienta complementaria y no como sustituto de mi razonamiento” (E1–P2).
	Uso consciente versus uso automático
	Estrategias de autorregulación del aprendizaje
	IA como herramienta complementaria

Nota. E = entrevista individual; GF = grupo focal; P = participante. La categoría analítica y las subcategorías emergen del análisis inductivo de los discursos de los estudiantes.

En los relatos de entrevistas y grupo focal se observa que los estudiantes del Profesorado de Educación Especial de la Universidad Nacional de Misiones atribuyen a la inteligencia artificial un papel complejo en la configuración de su autonomía y aprendizaje activo. En varios testimonios, la autonomía es entendida como la capacidad de búsqueda, gestión y comprensión del conocimiento, en la que la IA se incorpora como un recurso de apoyo que facilita el acceso a la información, sin sustituir el esfuerzo cognitivo personal. En este sentido, una estudiante define al estudiante autónomo como aquel que “busca las herramientas y las formas de comprender los textos” (E1-P1), mientras que otra señala que ser activo implica “aprovechar las herramientas tecnológicas para aprender por cuenta propia” (E2-P1). Estas expresiones evidencian una apropiación reflexiva de la IA, orientada al fortalecimiento de la iniciativa individual y del pensamiento crítico.

Sin embargo, entrevistas y grupo focal coinciden en señalar tensiones entre el uso de la IA y el sostenimiento de procesos cognitivos considerados centrales para el aprendizaje universitario. En varios relatos se advierte que la utilización frecuente de estas herramientas puede debilitar prácticas como la memorización, la escritura o la búsqueda autónoma de información. Al respecto, una participante expresa: “Antes me memorizaba más cosas, ahora sé que entro a buscar y lo tengo” (GF1-P2). Asociada a esta percepción, emerge la sensación de un desplazamiento del protagonismo estudiantil, en tanto el rol activo parece transferirse parcialmente a la herramienta digital: “El rol activo lo está tomando justamente la inteligencia artificial” (GF1-P3).

No obstante, en los relatos también se identifican estrategias de autorregulación orientadas a preservar la autonomía intelectual. En varios testimonios se menciona la lectura previa de los textos, la contrastación de la información proporcionada por la IA y la mediación docente como formas de control consciente del uso de la herramienta. Una estudiante señala: “Trato de ver bien los textos y después voy a la inteligencia, porque si no uno confía completamente” (GF1-P4). De este modo, el aprendizaje activo se redefine no como una producción individual aislada, sino como un proceso de co-construcción mediado por la IA, en el cual el criterio del estudiante continúa siendo central para discernir, seleccionar y validar la información.

Asimismo, en los relatos se observa el reconocimiento de una posible dependencia funcional, especialmente cuando la IA se utiliza para resolver tareas académicas sin una reflexión previa. Una entrevistada admite sentirse “un poco dependiente” del recurso (E1-P2), aunque aclara que intenta sostener una lectura crítica y autónoma. En este marco, entrevistas y grupo focal coinciden en destacar la importancia de equilibrar el uso de la IA mediante la verificación con fuentes académicas, el contraste de respuestas y la consulta al docente cuando persisten dudas, lo que da cuenta de procesos de autorregulación frente a la tecnología.

Los resultados obtenidos muestran que los estudiantes conciben la inteligencia artificial como un facilitador del aprendizaje autónomo y activo, en tanto su uso no sustituya el esfuerzo cognitivo ni la iniciativa personal. Esta comprensión se vincula con investigaciones que señalan que las actitudes positivas hacia la IA se asocian con mayores niveles de compromiso académico cuando los estudiantes perciben que la tecnología fortalece su autonomía y el disfrute del aprendizaje (Liang & Reiss, 2025). En este sentido, las concepciones expresadas en los relatos se alinean con estudios que sostienen que la IA puede potenciar la autorregulación y la participación activa cuando se integra de manera crítica en los procesos formativos (Ortiz Chimbo et al., 2025; Zimmerman, 2002).

Al mismo tiempo, la preocupación manifestada en varios testimonios respecto de una posible dependencia funcional coincide con investigaciones que advierten sobre las tensiones entre apoyo tecnológico y pensamiento crítico en la educación superior. En particular, el riesgo de delegar procesos de escritura, memorización o razonamiento en la IA ha sido señalado como una de las principales inquietudes asociadas al uso acrítico de estas herramientas (Mena de la Rosa et al., 2024). Asimismo, las estrategias de equilibrio identificadas en los relatos, como la contrastación de información, el uso de fuentes académicas y la mediación docente, se relacionan con estudios que destacan que la autonomía y la intención de uso de la IA dependen de los sentidos formativos que los estudiantes atribuyen a la tecnología y de las gratificaciones educativas que esperan obtener (Niu et al., 2024). En conjunto, se evidencia una construcción reflexiva del vínculo entre inteligencia artificial, autonomía y aprendizaje activo, orientada a un uso crítico, consciente y responsable de la tecnología en la formación universitaria.

Estrategias de agencia y autorregulación

En la Tabla 3 se presenta la sistematización de los resultados de entrevistas y grupo focal en torno a la categoría Estrategias de agencia y autorregulación en el uso de la inteligencia artificial.

Tabla 3

Estrategias de agencia y autorregulación en el uso de la inteligencia artificial

Categoría analítica	Subcategorías	Significado emergente	Cita ilustrativa
Estrategias de agencia y autorregulación	Prioridad del trabajo cognitivo previo	Los estudiantes manifiestan una agencia activa en el uso de la IA, regulando su intervención mediante la lectura, la escritura previa y la elaboración de apuntes propios. La IA se utiliza como apoyo para aclarar consignas, contrastar interpretaciones y fortalecer la comprensión, sin delegar el proceso cognitivo central.	“Primero leo, hago mis apuntes y después recién le paso eso a la inteligencia artificial” (E1–P3). “Trato de sacar mis propias conclusiones y voy contrastando con lo que dice el texto real” (GF2–P1).
	Uso de apuntes como insumo
	Verificación y contraste de fuentes

Nota. E = entrevista individual; GF = grupo focal; P = participante. La categoría analítica y las subcategorías emergen del análisis inductivo de los discursos de los estudiantes.

En los relatos de entrevistas y grupo focal se observa que los estudiantes despliegan diversas estrategias de agencia y autorregulación al interactuar con la inteligencia artificial. En varios testimonios, la IA es concebida como un recurso mediador del aprendizaje, integrado de manera planificada y reflexiva, y no como un sustituto del razonamiento personal. En este sentido, una estudiante señala que antes de recurrir a la herramienta “lee y toma apuntes” (E1-P3), lo que evidencia un proceso metacognitivo previo orientado a situar el uso de la IA dentro de su propio esquema de estudio. De forma similar, en otros relatos se describe un “diálogo cognitivo” con la IA, en el que los estudiantes formulan interpretaciones iniciales y luego las contrastan con las respuestas generadas, con el objetivo de profundizar la comprensión conceptual (E3-P2).

Asimismo, entrevistas y grupo focal coinciden en destacar prácticas sistemáticas de verificación y reelaboración de la información proporcionada por la IA. En varios testimonios se menciona la lectura detenida de los textos académicos, el subrayado y la posterior consulta a la herramienta como una secuencia habitual de trabajo. Una participante expresa: “Leo el texto, subrayo y de ahí recién le mando a la inteligencia” (GF2-P1). En esta misma línea, se señala el uso de la IA para validar citas, contrastar autores o practicar instancias evaluativas, siempre acompañado de una reescritura con palabras propias para asegurar una comprensión auténtica (E4-P2). Estas estrategias revelan una apropiación crítica del recurso digital, basada en la comparación, la evaluación y la reelaboración de la información.

Por otra parte, en los relatos también emergen diferencias en las prácticas colaborativas vinculadas al uso de la IA. Mientras en algunos testimonios se reconoce la escasa problematización colectiva sobre el uso responsable de la herramienta (E1-P4), en otros se destacan intercambios entre pares orientados a advertir errores, discutir redacciones excesivamente automatizadas o promover la “humanización” de los textos académicos. Al respecto, una estudiante señala: “Cuando leo algo de un trabajo y me doy cuenta que es inteligencia artificial, les pido que se tenga en cuenta eso” (GF2-P3). Estas prácticas dan cuenta de una reflexividad compartida, en la que la IA no solo es utilizada como apoyo técnico, sino también como objeto de análisis y regulación colectiva.

En conjunto, los relatos muestran que las estrategias de agencia y autorregulación no se limitan a la resolución de tareas académicas, sino que implican procesos de planificación, control y reflexión sobre las propias formas de aprender en entornos digitales. La inteligencia artificial es integrada como un recurso formativo bajo el control del estudiante, quien conserva un rol activo en la toma de decisiones, la validación de la información y la construcción del conocimiento.

Los resultados evidencian que las prácticas desarrolladas por los estudiantes se inscriben en formas de agencia activa y reflexiva, en las que la inteligencia artificial es incorporada como un recurso mediador del aprendizaje y no como un sustituto del razonamiento propio. Las estrategias identificadas, como la lectura previa, la toma de apuntes, planificación del uso de la IA y contraste de interpretaciones, se corresponden con perfiles de agencia autodirigida y equilibrada descritos en investigaciones sobre entornos de aprendizaje mediados por inteligencia artificial (Chaaban et al., 2025). En este sentido, la agencia estudiantil se manifiesta como un proceso que involucra autocognición, establecimiento de metas, ajuste estratégico y reflexión continua (Reeve, 2013; Bandura, 2001).

Asimismo, las prácticas de verificación, reelaboración y validación de la información proporcionada por la IA se vinculan con estudios que destacan el potencial de estas herramientas para fortalecer el aprendizaje autorregulado, especialmente en las fases de planificación, ejecución y reflexión del proceso de aprendizaje (Lan & Zhou, 2025). El uso de la IA para practicar exámenes, contrastar fuentes o reformular contenidos con palabras propias coincide con hallazgos que señalan que la tecnología puede favorecer la toma de decisiones estratégicas y la autorreflexión cuando se integra de manera crítica y con acompañamiento pedagógico (Sabando-García et al., 2025; Annamalai et al. citado en Chaaban et al., 2025).

Por otra parte, las diferencias observadas en las prácticas colaborativas ponen de relieve que la agencia no se construye únicamente a nivel individual, sino también en interacción con otros. Los intercambios entre pares orientados a discutir el uso ético de la IA y a regular colectivamente su empleo se alinean con investigaciones que subrayan la necesidad de promover espacios educativos donde el uso reflexivo de la inteligencia artificial sea objeto de diálogo, pensamiento crítico y aprendizaje compartido en la educación superior (Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura [UNESCO], 2021; 2023).

Implicancias éticas y demandas formativas en la universidad.

En la Tabla 4 se presenta una síntesis interpretativa de las implicancias éticas y las demandas formativas que emergen en el ámbito universitario ante el uso de la inteligencia artificial, a partir del análisis de las entrevistas en profundidad y del grupo focal. Asimismo, integra citas ilustrativas que funcionan como evidencia empírica, favoreciendo la comprensión del sentido emergente atribuido por los participantes y visibilizando la necesidad de una formación universitaria que contemple criterios éticos, pedagógicos y críticos en la incorporación de la inteligencia artificial.

Tabla 4

Implicancias éticas y demandas formativas en la universidad ante el uso de la inteligencia artificial.

Categoría analítica	Subcategorías / dimensiones	Significado emergente	Cita ilustrativa (E / GF)
Implicancias éticas y demandas formativas en la universidad	Autoría académica y honestidad intelectual	Los estudiantes identifican dilemas éticos vinculados principalmente a la autoría, el plagio y la dependencia cognitiva, cuestionando hasta qué punto las producciones mediadas por IA pueden considerarse verdaderamente propias. Estas tensiones se acompañan de una demanda explícita de formación ética y humanista que no rechace la tecnología, sino que promueva un uso consciente, responsable y crítico, apoyado en la capacitación docente, la claridad de criterios institucionales y la integración pedagógica de la IA como herramienta complementaria al aprendizaje profundo.	“¿Qué tan propia pasa a ser esa producción si lo hace la inteligencia artificial?” (GF1–P3). “La inteligencia artificial hay que usarla como apoyo, sin perder la honestidad académica ni el pensamiento crítico” (E4–P2).
	Riesgo de dependencia y pérdida del aprendizaje profundo
	IA como herramienta versus sustituto cognitivo
	Demandas de formación ética y pedagógica institucional

Nota. E = entrevista individual; GF = grupo focal; P = participante. La categoría analítica y las subcategorías emergen del análisis inductivo de los discursos de los estudiantes.

En los relatos de entrevistas y grupo focal se advierte que los estudiantes expresan preocupaciones éticas vinculadas al uso de la inteligencia artificial en la formación universitaria, especialmente en relación con la autoría, la honestidad académica y el riesgo de delegar procesos cognitivos propios. La IA no es rechazada de manera uniforme, pero sí problematizada como una herramienta que exige posicionamientos reflexivos y decisiones conscientes por parte del estudiante. En este sentido, algunos testimonios señalan prácticas percibidas como problemáticas, como el uso de la IA para “aprobar sin estudiar” (E2-P1), lo que es interpretado como una forma de desresponsabilización del aprendizaje.

De manera complementaria, en otros relatos se enfatiza una concepción ética situada, en la que el uso legítimo de la IA implica no sustituir el razonamiento personal, sino reelaborar críticamente la información generada. Una estudiante expresa que el uso ético se sostiene cuando “no copiás tal cual, sino que lo pensás y lo volvés a escribir con tus palabras” (E4-P2). Estas posiciones dan cuenta de una comprensión de la ética no solo como cumplimiento de normas externas, sino como una responsabilidad personal asociada a la construcción del conocimiento y a la futura práctica docente.

Asimismo, entrevistas y grupo focal coinciden en señalar tensiones en torno a la autenticidad de la producción académica. Los estudiantes problematizan la frontera entre lo propio y lo generado por la IA, especialmente cuando la herramienta interviene de manera decisiva en la elaboración de textos o trabajos académicos. En el grupo focal, esta inquietud se expresa en preguntas abiertas sobre la autoría: “Es mío, pero ¿qué tan tuyo es?” (GF1-P3). Junto a ello, emerge la preocupación por un aprendizaje superficial cuando el proceso cognitivo es delegado completamente a la tecnología: “Si otro va a producir todo y vos no sabés ni lo que quiere decir, tu aprendizaje no va a servir después” (GF1-P2).

Por otra parte, los relatos también evidencian una expectativa hacia la institución universitaria como agente formativo en el uso ético de la inteligencia artificial. Los estudiantes proponen la incorporación de talleres, espacios de reflexión o instancias curriculares que permitan problematizar colectivamente los alcances, límites y responsabilidades asociados al uso de la IA. Una participante sostiene: “Deberíamos empezar a hablar de hasta dónde es ético usarla y cuándo dejamos de ser protagonistas” (GF2-P1). Estas demandas sugieren que la ética es concebida como una construcción educativa y no únicamente como una decisión individual aislada.

En conjunto, los resultados muestran que las implicancias éticas y educativas del uso de la inteligencia artificial son vividas por los estudiantes como un campo en construcción, atravesado por ambivalencias entre el apoyo que brinda la tecnología y la necesidad de preservar la autonomía, la autoría y el sentido del aprendizaje. La IA es reconocida como un recurso potencialmente valioso, pero cuya integración requiere criterios éticos, reflexividad y acompañamiento pedagógico.

Las preocupaciones éticas expresadas por los estudiantes se articulan principalmente en torno a la autoría, la honestidad académica y la autonomía intelectual, dimensiones ampliamente señaladas en investigaciones recientes sobre la incorporación de la inteligencia artificial en la educación superior (Reina Marín et al., 2025; Pitts et al., 2025). La tensión entre el beneficio instrumental de la IA y el riesgo de sustitución de procesos cognitivos propios coincide con lo observado por Wadmany y Davidovitch (2025), quienes describen percepciones estudiantiles ambivalentes, en las que coexisten utilidad y conflicto ético. Asimismo, la concepción ética situada que emerge en los relatos, basada en la reelaboración crítica y no en la copia directa, se alinea con estudios cualitativos que destacan el valor del uso reflexivo de la IA en la escritura académica y en la construcción del conocimiento (Astuti & Nikmah, 2025). Desde esta perspectiva, la ética no se limita a evitar el plagio, sino que implica sostener un rol activo en la producción intelectual y en la toma de decisiones sobre el aprendizaje.

Desde el plano educativo, la demanda de acciones institucionales y de una formación ética explícita dialoga con investigaciones que subrayan la importancia de la alfabetización ética y digital para una integración responsable de la IA en la universidad (Ravi et al., 2025; Hernández Coló & Chávez Romero, 2025). En este sentido, los estudiantes no posicionan a la IA como un problema en sí mismo, sino como una tecnología que requiere marcos pedagógicos claros, criterios compartidos y espacios de reflexión colectiva. En síntesis, se configura una relación reflexiva con la inteligencia artificial, donde los dilemas éticos se entrelazan con las prácticas de aprendizaje y la construcción de la identidad académica y profesional. La ética en su uso se concibe como una responsabilidad personal y formativa, vinculada a preservar el sentido humano del aprendizaje y a formar futuros docentes críticos, conscientes y comprometidos.

No obstante, los hallazgos deben interpretarse considerando ciertas limitaciones dado que el estudio se circunscribe a un contexto institucional específico y a un número reducido de participantes, lo que restringe la transferibilidad de los resultados. Asimismo, el análisis se basa en relatos de autoinforme, susceptibles de sesgos asociados a la reflexividad declarada y a la deseabilidad social. Estas limitaciones abren líneas de investigación futuras orientadas a ampliar el alcance a otras carreras y universidades, comparar percepciones según niveles de avance académico e incorporar diseños longitudinales o estrategias de triangulación con evidencias de uso y producciones académicas, a fin de profundizar la comprensión de la relación entre ética, aprendizaje y tecnologías inteligentes en la formación docente universitaria

Los estudiantes universitarios construyen el significado del uso educativo de la inteligencia artificial como un proceso dinámico de apropiación progresiva, atravesado por experiencias ambivalentes y por una actitud reflexiva en crecimiento. La IA es comprendida como un recurso de apoyo que facilita determinadas tareas académicas, como la comprensión de contenidos, la escritura o la organización del estudio, pero cuya confiabilidad y alcance son permanentemente evaluados por los propios estudiantes. Así, las percepciones estudiantiles evidencian una conciencia emergente sobre los límites del uso acrítico de la tecnología, así como sobre la necesidad de sostener un posicionamiento activo frente a la información generada por sistemas automatizados.

Este proceso configura un rol activo del estudiante caracterizado por la autonomía mediada, la agencia reflexiva y tensiones inherentes al aprendizaje en entornos digitales. La autonomía no se concibe como independencia de la tecnología, sino como la capacidad de regular su uso, decidir cuándo recurrir a la IA y preservar el esfuerzo cognitivo propio. La agencia se manifiesta en prácticas concretas de planificación, verificación, contraste y reelaboración de la información, tanto a nivel individual como colectivo. Al mismo tiempo, emerge una dimensión ética constitutiva del rol activo, vinculada a la autoría, la honestidad académica y la responsabilidad profesional, que posiciona a la IA como un aliado pedagógico posible, pero no como un sustituto del pensamiento, la creatividad ni la comprensión profunda.

En esa línea, se evidencia la necesidad de que la educación superior asuma un enfoque formativo y humanista en la integración de la inteligencia artificial. Esto implica promover propuestas pedagógicas que fortalezcan la autorregulación, el pensamiento crítico y la metacognición; acompañar a los docentes en el diseño de actividades y evaluaciones centradas en procesos cognitivos y toma de decisiones; y establecer lineamientos institucionales claros sobre el uso ético de la IA, la autoría y la citación responsable. Asimismo, resulta relevante profundizar investigaciones cualitativas y longitudinales que permitan comprender cómo se transforma el rol activo del estudiante en distintos contextos disciplinares y cómo las políticas institucionales inciden en el desarrollo de la agencia y la reflexividad frente a la inteligencia artificial.

Conflicto de intereses / Competing interests:

Los autores declaran que el presente proyecto no representó conflicto de intereses de ninguna parte.

Rol de los autores / Authors Roles:

Fabiana Gilardoni: Conceptualización, metodología, investigación, curación de datos, escritura – borrador original, escritura – revisión y edición, visualización, administración del proyecto.

Manuel Morocho Malla: Metodología, software, validación, análisis formal, curación de datos, escritura – borrador original, escritura – revisión y edición, visualización.

Decired Ojeda Pertuz: Conceptualización, investigación, recursos, curación de datos, validación, escritura – revisión y edición, supervisión, administración del proyecto, adquisición de fondos.

Said Morales Gamarra: Conceptualización, investigación, recursos, curación de datos, validación, escritura – revisión.

Fuentes de financiamiento / Funding:

Los autores declaran que no recibieron un fondo específico para esta investigación.

Aspectos éticos / legales; Ethics / legals:

Los autores declaran no haber incurrido en aspectos antiéticos ni haber omitido aspectos legales en la realización de la investigación.