La RedCA UAEMéx frente a la Inteligencia Artificial Generativa: Formación universitaria experiencias y aprendizajes en la educación superior. - Carreto - Bernal, Fernando; Carreto - Guadarrama, Fernando (Revista RedCA, 2025)
La RedCA UAEMéx ha impulsado un diagnóstico participativo sobre el uso de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la educación superior. El objetivo fue identificar el grado de apropiación, percepción y experiencias de estudiantes y docentes en torno a estas tecnologías, considerando su potencial transformador y los retos éticos y pedagógicos que plantea. El estudio se desarrolló mediante la aplicación de un instrumento diseñado para evaluar dimensiones clave: accesibilidad a la información, impacto en la enseñanza-aprendizaje, desarrollo de habilidades metacognitivas y prácticas éticas. Se trabajó con participantes de la RedCA UAEMéx, quienes compartieron experiencias sobre el uso de modelos de IAG en contextos académicos. Los resultados respecto a las cuatro dimensiones del estudio, reflejan como datos significativos; Accesibilidad: Más del 70% de los estudiantes reconoció la utilidad de la IAG para acceder a información en tiempo real y generar contenidos educativos. Enseñanzaaprendizaje: La IA fue valorada como asistente virtual y recurso para personalizar el aprendizaje, aunque la productividad docente y la interacción obtuvieron niveles moderados. Metacognición: El pensamiento crítico y la creatividad fueron los aspectos menos fortalecidos (≈33%), lo que evidencia un uso aún instrumental de la tecnología. Ética: La mayoría identificó riesgos de plagio y ciberseguridad, destacando la necesidad de normativas institucionales y actualización curricular. La RedCA UAEMéx muestra una postura pragmática y estructurada frente a la IAG, integrándola en procesos académicos formales y programas de innovación educativa. Aunque existe una aceptación generalizada y un uso creciente, persiste la brecha en el desarrollo de competencias críticas y creativas. El reto inmediato consiste en transformar el uso empírico en prácticas pedagógicas significativas, acompañadas de formación docente, alfabetización digital ética y políticas institucionales que garanticen un aprovechamiento responsable y sostenible de la inteligencia artificial en la educación superior.