LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU INFLUENCIA EN LOS PROCESOS NEUROCOGNITIVOS DEL APRENDIZAJE EN ESTUDIANTES DE TERCER SEMESTRE DE LA CARRERA EDUCACIÓN
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ITS INFLUENCE ON THE NEUROCOGNITIVE LEARNING PROCESSES IN THIRD-SEMESTER STUDENTS OF THE EDUCATION CAREER
José Alfredo Muñiz Pionce1*
1 Carrera Educación, Facultad de Ciencias Sociales, Humanísticas y de la Educación, Universidad Estatal del Sur de Manabí. Ecuador. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6946-1572. Correo: jose.muniz@unesum.edu.ec
Adis Anicia Luna Báez 2
2 Carrera Enfermería, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad Estatal del Sur de Manabí. Ecuador. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6260-3454. Correo: adis.luna@unesum.edu.ec
Christopher Ricardo Anchundia Lascano 3
3 Estudiante de la Carrera Educación, Facultad de Ciencias Sociales, Humanísticas y de la Educación, Universidad Estatal del Sur de Manabí. Ecuador ORCID: https://orcid.org/0009-0003-4182-1307. Correo: anchundia-christopher5442@unesum.edu.ec
Marcos Julio Muñiz Pionce4
4 Carrera de Administración de Empresas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, Universidad ECOTEC. Ecuador. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0728-407X. Correo: mjmuniz84@gmail.com
* Autor para correspondencia: jose.muniz@unesum.edu.ec
Resumen
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior constituye un fenómeno de creciente relevancia, al transformar las estrategias de enseñanza-aprendizaje y abrir nuevas oportunidades y desafíos para el desarrollo de los procesos neurocognitivos. En este contexto, el objetivo de la presente investigación fue analizar la influencia de la inteligencia artificial en los procesos neurocognitivos del aprendizaje en estudiantes de tercer semestre de la carrera de Educación de la Universidad Estatal del Sur de Manabí. El estudio se desarrolló bajo un enfoque mixto, combinando métodos cuantitativos y cualitativos. En el componente cuantitativo se aplicó un cuestionario estructurado a la población de estudio, cuyos datos fueron procesados mediante estadística descriptiva utilizando frecuencias y porcentajes. El componente cualitativo se sustentó en el análisis de literatura científica especializada sobre inteligencia artificial, neurociencias y aprendizaje. Los resultados evidenciaron un uso frecuente de herramientas de inteligencia artificial por parte de los estudiantes y una percepción favorable respecto a su contribución en la comprensión de contenidos académicos y en la resolución de problemas. No obstante, una proporción importante de los participantes consideró que la IA no favorece de manera significativa procesos neurocognitivos como la atención y la retención de nuevos conocimientos. Se concluye que la inteligencia artificial constituye un recurso de apoyo para el aprendizaje universitario; sin embargo, su influencia sobre los procesos neurocognitivos depende de su integración mediante estrategias didácticas, la mediación y preparación de docente, el uso ético y crítico responsable por parte de los estudiantes para el desarrollo de sus aprendizajes.
Palabras clave: aprendizaje; educación superior; inteligencia artificial; neurocognitivos; neuroeducación
Abstract
The integration of artificial intelligence (AI) into higher education is a phenomenon of increasing relevance, transforming teaching and learning strategies and opening new opportunities and challenges for the development of neurocognitive processes. In this context, the objective of this research was to analyze the influence of artificial intelligence on the neurocognitive learning processes of third-semester Education students at the Southern State University of Manabí. The study employed a mixed-methods approach, combining quantitative and qualitative methods. The quantitative component involved administering a structured questionnaire to the study population, and the data were processed using descriptive statistics with frequencies and percentages. The qualitative component was based on an analysis of specialized scientific literature on artificial intelligence, neuroscience, and learning. The results showed frequent use of artificial intelligence tools by the students and a favorable perception of their contribution to understanding academic content and solving problems. However, a significant proportion of participants felt that AI does not significantly enhance neurocognitive processes such as attention and the retention of new knowledge. It is concluded that artificial intelligence is a valuable resource for university learning; however, its influence on neurocognitive processes depends on its integration through didactic strategies, teacher mediation and preparation, and the ethical and critically responsible use of AI by students in their learning development.
Keywords: learning; higher education; artificial intelligence; neurocognitive processes; neuroeducation
Fecha de recibido: 26/05/2026
Fecha de aceptado: 14/08/2026
Fecha de publicado: 18/08/2026
Introducción
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior, en los últimos años, ha generado un profundo impacto en las estrategias de enseñanza-aprendizaje, transformando los modos de acceder, procesar y construir conocimiento. La digitalización de los entornos académicos y el auge de sistemas algorítmicos para la analítica del aprendizaje han permitido una mayor personalización educativa, retroalimentación inmediata y adaptación de contenidos a las necesidades individuales de los estudiantes. Estos avances han favorecido el desarrollo de competencias críticas, reflexivas y autónomas, vinculadas a procesos neurocognitivos como el análisis, la síntesis y la metacognición (Naranjo Rìos et al, 2026).
Sin embargo, la integración de la IA en la educación superior no está exenta de desafíos. Diversas investigaciones advierten que, aunque las herramientas digitales pueden optimizar la comprensión y resolución de problemas, su influencia sobre procesos como la atención sostenida y la retención de información es aún limitada y depende de la preparación y mediación docente y del diseño pedagógico (Martínez-De la Muela et al, 2026). Además, el uso intensivo de sistemas inteligentes plantea interrogantes éticos relacionados con la equidad, la validez de las evaluaciones y la mitigación de sesgos algorítmicos, que exige una integración crítica y responsable en los programas universitarios (Simarco-Scarci, Fonseca, & Moser-Teixeira, 2026).
Desde una perspectiva internacional, organismos como la (OMS, 2025), valoran que la Inteligencia Artificial representa una oportunidad para innovar los sistemas educativos, siempre que su incorporación se fundamente en principios de equidad, inclusión, transparencia y uso responsable. Según (Gómez R, 2023) indica que en este sentido la IA no debe entenderse únicamente como una herramienta tecnológica, sino como un recurso que integra propuestas pedagógicas pertinentes, que favorece el aprendizaje personalizado, la toma de decisiones basada en datos y el desarrollo de competencias para el siglo XXI. Al respecto (Borja, 2020) detalla que la inteligencia artificial en la literatura científica advierte que su implementación requiere docentes capaces de utilizar estas tecnologías de manera crítica, reflexiva y pedagógicamente fundamentada, que puede evitar prácticas centradas en la automatización o la dependencia tecnológica.
Para (Cueva, 2026), en el ámbito de las neurociencias, los avances científicos han permitido comprender con mayor profundidad los procesos neurocognitivos implicados en el aprendizaje. Funciones como la atención, la memoria de trabajo, las funciones ejecutivas, la flexibilidad cognitiva, la autorregulación y el pensamiento crítico constituyen procesos esenciales para la adquisición, organización y transferencia del conocimiento. Para (Gaibor, 2024), la neuroeducación, es una entendida como un campo interdisciplinario que integra aportes de la neurociencia, la psicología cognitiva y la educación, sostiene que el diseño de experiencias de aprendizaje debe considerar el funcionamiento del cerebro para favorecer un aprendizaje más significativo y duradero. Desde esta perspectiva, la IA ofrece nuevas posibilidades para diseñar entornos de aprendizaje adaptativos que respondan a las necesidades individuales de los estudiantes y potencien procesos cognitivos fundamentales.
Según (Areas, 2026), define que, en América Latina, la incorporación de la Inteligencia Artificial en la educación superior ha experimentado un crecimiento progresivo durante los últimos años. Las universidades han comenzado a integrar herramientas de IA para apoyar la gestión académica, la investigación y la innovación pedagógica. (Ocampo, 2024), detalla mediante diversos estudios que persisten desafíos relacionados con la formación del profesorado, la alfabetización digital, la infraestructura tecnológica y el uso ético de estas herramientas que influyen en los procesos cognitivos y en la calidad del aprendizaje universitario, particularmente en carreras orientadas a la formación de futuros docentes.
Para (Gaibor, 2026), describe que, en Ecuador, el interés por la transformación digital de la educación superior ha impulsado a las instituciones universitarias a incorporar tecnologías emergentes en los procesos formativos, según (Castro, 2026), detalla que IA representa una oportunidad para fortalecer la formación inicial docente mediante el desarrollo de competencias digitales, el acceso a recursos educativos innovadores y la promoción de metodologías activas centradas en el estudiante. Sin embargo, la integración de estas tecnologías también plantea retos asociados con la formación crítica de los futuros profesionales, quienes deberán utilizar la IA como una herramienta de apoyo al aprendizaje y no como un sustituto del razonamiento, la creatividad o la reflexión pedagógica.
Resulta pertinente entonces en este contexto analizar la influencia de la inteligencia artificial en los procesos neurocognitivos del aprendizaje universitario, a partir de considera tanto sus beneficios como sus limitaciones. Este estudio se centra en estudiantes de tercer semestre de la carrera de Educación de la Universidad Estatal del Sur de Manabí, con el propósito de aportar evidencia científica sobre cómo la IA puede convertirse en un recurso de apoyo para el aprendizaje, siempre que se articule con estrategias didácticas innovadoras y una mediación docente consciente.
La investigación se centra en analizar la influencia del uso de la inteligencia artificial (IA) en los procesos neurocognitivos del aprendizaje de estudiantes de tercer semestre de la carrera de Educación de la Universidad Estatal del Sur de Manabí. El problema de investigación se formula en torno a cómo la IA impacta en dimensiones como la atención, memoria de trabajo, funciones ejecutivas, autorregulación y pensamiento crítico. Se espera que los resultados aporten evidencia científica sobre el impacto académico de la IA en los procesos neurocognitivos y que generen orientaciones pedagógicas, éticas y responsables para su incorporación en la formación inicial docente, fortaleciendo la innovación educativa y el desarrollo de competencias cognitivas y digitales en la educación superior contemporánea.
Materiales y métodos
La presente investigación se desarrolló bajo un enfoque mixto, el cual integra procedimientos cuantitativos y cualitativos con el propósito de obtener una comprensión amplia y profunda del fenómeno de estudio. La combinación de ambos enfoques permitió analizar la influencia de la inteligencia artificial en los procesos neurocognitivos del aprendizaje desde una perspectiva objetiva, sustentada en datos cuantificables, y desde una perspectiva interpretativa, apoyada en la revisión y análisis de literatura científica especializada.
De acuerdo con (Vásquez, 2023), las investigaciones mixtas constituyen un enfoque que combina metodologías cuantitativas y cualitativas en un mismo estudio, lo que posibilita abordar preguntas de investigación más complejas y alcanzar una comprensión más completa del fenómeno analizado. En esta línea, (Sampieri, 2014)señaló que la integración sistemática de ambos enfoques en un solo estudio, tienen como objetivo obtener información más completa y significativa.
Este enfoque metodológico se alinea con los objetivos de la investigación, que permitió un análisis riguroso de los datos recolectados, que integró la objetividad de los resultados estadísticos con la riqueza interpretativa del análisis cualitativo. De esta manera, se garantizó una visión integral sobre la influencia de la inteligencia artificial en los procesos neurocognitivos del aprendizaje en estudiantes universitarios de tercer semestre de la carrera Educación en la UNESUM
La población de estudio estuvo conformada por 133 estudiantes matriculados en el tercer semestre de la carrera de Educación de la Universidad Estatal del Sur de Manabí, quienes constituyeron el universo de referencia. La muestra se definió de manera intencional y no probabilística, que incluyó a todos los estudiantes que aceptaron participar de forma voluntaria mediante consentimiento informado. De esta forma, la muestra coincidió con la totalidad de la población, lo que permitió obtener una representación completa y fortalecer la validez interna de los resultados.
Métodos teóricos: utilizados permitieron elaborar los fundamentos conceptuales del estudio y construir el marco de referencia que orienta el análisis. Entre ellos destacan:
Análisis, relacionado con la descomposición del fenómeno en sus partes para identificar las variables y dimensiones relevantes (ej. atención, memoria, funciones ejecutivas).
Síntesis, como la integración de los elementos estudiados para comprender la relación entre inteligencia artificial y procesos neurocognitivos en el aprendizaje.
Histórico-lógico, relacionado con la revisión de la evolución de la IA en la educación superior y su impacto en la neuroeducación, lo que permite contextualizar el problema y proyectar tendencias futuras.
Estos métodos garantizan la coherencia teórica y la articulación con investigaciones previas.
Métodos empíricos: centrados en la recopilación directa de información de la realidad estudiada, para el diagnóstico:
· Encuestas: se aplican cuestionarios estructurados a los estudiantes de tercer semestre de la carrera de Educación, con el fin de diagnosticar el nivel de uso de herramientas de IA y su percepción sobre la influencia en los procesos neurocognitivos.
· Técnicas e instrumentos: el cuestionario se diseña con preguntas cerradas y escalas de valoración, lo que permite obtener datos comparables y sistemáticos.
Este enfoque facilita la obtención de evidencia concreta sobre la práctica académica de los estudiantes.
Métodos estadísticos: permiten procesar y analizar los datos cuantitativos obtenidos en la investigación. Se emplean principalmente:
· Estadística descriptiva: cálculo de frecuencias y porcentajes para caracterizar el nivel de utilización de la IA y las percepciones de los estudiantes.
· Análisis correlacional: identificación de la fuerza y significancia de la relación entre el uso de la IA y los procesos neurocognitivos del aprendizaje.
Estos procedimientos aseguran la objetividad del análisis y la validez de los resultados. La combinación de métodos teóricos, empíricos y estadísticos permite abordar el problema de investigación desde una perspectiva integral: fundamentando el estudio en la teoría, para recoger datos de la práctica educativa y procesar con rigor científico.
La investigación se desarrolló sobre la base de los principios éticos fundamentales de la investigación educativa, y el consentimiento informado de los participantes, así como el uso exclusivo de la información con fines académicos y científicos. Además, se contó con la aprobación institucional de la Universidad Estatal del Sur de Manabí, que aseguró el cumplimiento de las normativas nacionales e internacionales. Estas medidas se alinean con las guías internacionales de ética en investigación y con las recomendaciones de la American Psychological Association, que promueve un uso responsable y ético de la inteligencia artificial en el ámbito educativo (American Psychological Association. , 2020).
Resultados y discusión
En esta investigación se procesó la información obtenida mediante encuestas aplicadas a los 133 estudiantes de tercer semestre de la carrera de Educación de la Universidad Estatal del Sur de Manabí, utilizando mecanismos manuales y tecnológicos para la tabulación y análisis de datos.
Los resultados de las encuestas aplicadas a los estudiantes y de las entrevistas realizadas a los docentes evidencian la importancia de fomentar el uso de la inteligencia artificial en los procesos neurocognitivos del aprendizaje en la carrera de Educación de la Universidad Estatal del Sur de Manabí. Los estudiantes valoran positivamente los recursos audiovisuales y digitales como apoyo al aprendizaje, mientras que los docentes destacan la necesidad de formar a los futuros educadores en el manejo de la IA para potenciar el rendimiento académico. En conjunto, los resultados, explican la importancia de promover la integración pedagógica de la inteligencia artificial, así como de diseñar estrategias institucionales que fortalezcan su aplicación responsable y efectiva en la educación superior.
Con el propósito de sintetizar la percepción de los estudiantes sobre la influencia de la inteligencia artificial en distintos procesos del aprendizaje, se elaboró una tabla comparativa que integra los resultados obtenidos en las encuestas aplicadas. Esta tabla 1 resume la frecuencia de uso de la IA en actividades académicas, así como su valoración respecto a la comprensión de contenidos, concentración, retención de conocimientos y resolución de problemas académicos. La presentación conjunta de estos datos permite observar de manera integral las tendencias y contrastes en las opiniones de los estudiantes, facilitando un análisis más profundo sobre el papel de la inteligencia artificial en el desarrollo de sus procesos neurocognitivos.
Tabla 1. Frecuencia de uso de la IA en actividades académicas, así como su valoración respecto a la comprensión de contenidos, concentración, retención de conocimientos y resolución de problemas académicos.
|
Ítem evaluado |
Categoría de respuesta |
Cantidad |
Porcentaje |
|
Uso de IA para actividades académicas |
Siempre |
90 |
67,7 % |
|
Algunas veces |
33 |
24,8 % |
|
|
Rara vez |
8 |
6,0 % |
|
|
Nunca |
2 |
1,5 % |
|
|
La IA facilita la comprensión de contenidos académicos |
Totalmente de acuerdo |
25 |
18,8 % |
|
De acuerdo |
15 |
11,3 % |
|
|
En desacuerdo |
70 |
52,6 % |
|
|
Totalmente en desacuerdo |
23 |
17,3 % |
|
|
La IA mejora la concentración en el aprendizaje |
Totalmente de acuerdo |
25 |
18,8 % |
|
De acuerdo |
15 |
11,3 % |
|
|
En desacuerdo |
70 |
52,6 % |
|
|
Totalmente en desacuerdo |
23 |
17,3 % |
|
|
La IA facilita comprensión y retención de nuevos conocimientos |
Totalmente de acuerdo |
33 |
24,8 % |
|
De acuerdo |
12 |
9,0 % |
|
|
En desacuerdo |
65 |
48,9 % |
|
|
Totalmente en desacuerdo |
23 |
17,3 % |
|
|
La IA fortalece la capacidad para resolver problemas académicos |
Totalmente de acuerdo |
12 |
9,0 % |
|
De acuerdo |
90 |
67,7 % |
|
|
En desacuerdo |
21 |
15,8 % |
|
|
Totalmente en desacuerdo |
10 |
7,5 % |
Nota: resultados obtenidos de encuestas realizadas a los estudiantes de la carrera Educación.
La información recopilada mediante encuestas a los 133 estudiantes de tercer semestre de la carrera de Educación de la Universidad Estatal del Sur de Manabí, complementada con entrevistas a docentes, permite identificar un panorama claro sobre la percepción y uso de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza-aprendizaje.
En conjunto, los resultados muestran que la inteligencia artificial se ha convertido en un recurso ampliamente utilizado y valorado por los estudiantes, especialmente en la resolución de problemas y en la realización de actividades académicas. Sin embargo, persisten reservas respecto a su impacto en la comprensión, retención y concentración, lo que plantea un desafío pedagógico: diseñar estrategias que integren la IA no solo como herramienta operativa, sino también como recurso que potencie procesos neurocognitivos esenciales para el aprendizaje significativo.
Discusión
Los resultados obtenidos en esta investigación muestran que la mayoría de los estudiantes de la carrera de Educación de la Universidad Estatal del Sur de Manabí utilizan la inteligencia artificial de manera frecuente en sus actividades académicas, aunque su percepción sobre la influencia de estas herramientas en procesos neurocognitivos como la concentración, la comprensión y la retención de conocimientos es aún limitada. En contraste, se reconoce un impacto positivo en la resolución de problemas académicos, lo que sugiere que la IA es valorada principalmente como recurso instrumental para el análisis y la búsqueda de alternativas.
Estos resultados están en relación con estudios recientes en educación superior, que señalan que la inteligencia artificial se ha consolidado como un apoyo eficaz para el aprendizaje personalizado y la resolución de tareas, pero que su impacto en la memoria y la atención depende de la mediación pedagógica y de la formación docente (García & López, 2023) Investigaciones en el contexto latinoamericano también advierten que, sin una integración curricular adecuada, la IA corre el riesgo de ser utilizada de manera superficial, sin potenciar procesos cognitivos profundos (Martínez, 2022).
Asimismo, la percepción de los docentes entrevistados en este estudio coincide con la literatura internacional, que enfatiza la necesidad de capacitar a los futuros educadores en el uso crítico y ético de la IA, garantizando transparencia algorítmica y equidad en el acceso a estas tecnologías (Rodríguez, 2025). En este sentido, la IA no debe ser concebida únicamente como herramienta técnica, sino como recurso pedagógico que, integrado en metodologías activas, puede favorecer el desarrollo de competencias cognitivas y actitudinales en los estudiantes.
Además, este diagnóstico refleja una tendencia global: la inteligencia artificial es reconocida como un recurso útil para la resolución de problemas y la gestión académica, pero su impacto en la comprensión, concentración y retención de conocimientos aún genera reservas. Esto plantea el reto de diseñar estrategias pedagógicas innovadoras que permitan aprovechar el potencial de la IA en la educación superior, fortaleciendo tanto el rendimiento académico como los procesos neurocognitivos esenciales para el aprendizaje significativo.
Los resultados de la investigación se alinean con estudios recientes en Ecuador: la inteligencia artificial es percibida como un recurso útil para la personalización del aprendizaje y la resolución de problemas, pero aún enfrenta limitaciones en la concentración, comprensión y retención de conocimientos, lo que exige estrategias pedagógicas y formación docente.
Análisis de resultados con investigaciones actuales
Uso frecuente de la IA: Los datos muestran que más del 90 % de los estudiantes emplea la IA siempre o algunas veces en sus actividades académicas. Esto coincide con (Villamil-Cavagnaro, 2026), quien señala que la IA ha transformado la educación superior en Ecuador, que mejora la personalización del aprendizaje y optimizando procesos administrativos, aunque persisten retos como la brecha digital y la necesidad de formación docente.
Comprensión, retención y concentración: En el presente estudio, más de la mitad de los estudiantes considera que la IA no mejora significativamente la concentración ni la retención de conocimientos. (Carvajal Chávez, 2024) confirma que, aunque la IA facilita la personalización del aprendizaje mediante plataformas adaptativas y sistemas de tutoría inteligente, su impacto en procesos cognitivos profundos depende de la mediación pedagógica y de superar barreras como la falta de capacitación docente y la resistencia al cambio tecnológico.
Resolución de problemas académicos: El 76,7 % de los estudiantes en la muestra de la presente investigación reconoce que la IA fortalece su capacidad para resolver problemas académicos. Este resultado se relaciona con (Piarpuezán Calderón, Acosta Apolo, Rojas Escandón, & & Gómez Luján, 2024) quienes destacan que la IA potencia la eficiencia en la evaluación automatizada y el análisis de datos, que favorece el desarrollo de competencias críticas y la toma de decisiones en entornos educativos.
Perspectiva docente: Las entrevistas con docentes resaltaron la necesidad de formar a futuros educadores en el uso pedagógico de la IA. Esto coincide con la literatura reciente, que enfatiza la urgencia de políticas inclusivas y sostenibles para garantizar un uso ético y responsable de la IA en la educación superior ecuatoriana.
Implicaciones pedagógicas
Enfoque neurocognitivo: diseñar estrategias que vinculen la IA con procesos de atención, memoria y comprensión, evitando que se limite a funciones operativas
Conclusiones
La investigación permitió evidenciar que la inteligencia artificial se ha incorporado de manera frecuente en las actividades académicas de los estudiantes de tercer semestre de la carrera de Educación de la Universidad Estatal del Sur de Manabí, consolidándose como un recurso habitual en su práctica universitaria.
Los resultados muestran que, aunque la IA es percibida como un apoyo eficaz para la resolución de problemas académicos y el análisis de tareas, su influencia en procesos neurocognitivos como la comprensión, concentración y retención de conocimientos aún genera reservas, lo que limita su reconocimiento como herramienta integral para el aprendizaje significativo.
La percepción de los docentes entrevistados coincide con la necesidad de formar a futuros educadores en el uso crítico y pedagógico de la IA, destacando su potencial para mejorar el rendimiento académico, pero advirtiendo que su impacto depende de una adecuada integración curricular y de la capacitación docente.
En conjunto, los resultados reflejan que la inteligencia artificial es valorada principalmente como recurso instrumental y operativo, más que como herramienta que fortalezca funciones cognitivas profundas. Esto plantea el reto de diseñar estrategias pedagógicas innovadoras que vinculen la IA con procesos de atención, memoria y comprensión, garantizando un uso equitativo, ético y sostenible en la educación superior.
El estudio constituye una base para futuras investigaciones y acciones institucionales orientadas a fortalecer la integración de la inteligencia artificial en el currículo universitario, promoviendo su aplicación responsable y potenciando su contribución en el desarrollo de competencias cognitivas, procedimentales y actitudinales en los estudiantes.
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