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Uso de inteligencia artificial para fortalecer continuidad educativa y reducir deserción escolar en bachillerato ecuatoriano

2026-06-01T19:23:43Z

Title: Uso de inteligencia artificial para fortalecer continuidad educativa y reducir deserción escolar en bachillerato ecuatoriano Authors: Ordoñez Tituana, Mónica Lorena; Velepucha Caiminagua, Mayra Soraya Abstract: Esta investigación analizó la relación entre el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) y la continuidad escolar en estudiantes con escolaridad inconclusa del nivel de bachillerato en Ecuador Se desarrolló un estudio cuantitativo transversal y correlacional con 94 participantes Se aplicó una encuesta tipo Likert (1–5) de 30 ítems organizada en dos dimensiones uso/condiciones para el uso de IA (15 ítems) y continuidad educativa (15 ítems) La consistencia interna fue alta (IA: α = 0.979 continuidad: α = 0.964) En términos descriptivos el puntaje promedio de IA fue M = 2.45 (DE = 1.14) y el de continuidad educativa M = 3.31 (DE = 1.11) Se observó una asociación positiva fuerte entre ambas dimensiones (r = 0.694 ρ = 0.687 p < 0.001) En la regresión lineal el uso/condiciones de IA predijo significativamente la continuidad educativa (B = 0.678, IC95% [0.533, 0.824]) explicando el 48% de la varianza (R² = 0.48) Los hallazgos sugieren que una integración pedagógica de la IA se vincula con mayor continuidad escolar destacándose la necesidad de fortalecer capacitación y apoyo institucional para una implementación equitativa y sostenible

Modelo Predictivo de IA Enfocado en la Detección Temprana del Abandono Escolar, Vinculando la Variable Socioemocional en estudiantes de Bachillerato en la Educación Ecuatoriana.

2026-06-01T19:16:34Z

Title: Modelo Predictivo de IA Enfocado en la Detección Temprana del Abandono Escolar, Vinculando la Variable Socioemocional en estudiantes de Bachillerato en la Educación Ecuatoriana. Authors: Sagñay Cholca, Vanesa Susana; Montaguano Jimenez, Jimmy Javier Abstract: Investigaciones previas en abandono escolar han presentado la problemática en los últimos años de la Educación Superior encontrando a los modelos tradicionales predictivos como herramientas limitadas al omitir variables críticas de importancia ante el fenómeno El objetivo de este estudio se enfocó en el desarrollo de un modelo predictivo que detecta de manera temprana posibles riesgos de abandono a través de las funciones que contiene la Inteligencia Artificial para identificar por primera vez dimensiones socio emocionales económicas y académicas que afectan la continuidad académica Desde un análisis numérico y una profundidad descriptiva – asociativa se compilaron datos de 102 estudiantes mediante instrumentos diseñados para calcular los factores de riesgo en el entorno escolar como la motivación y la autogestión Por otro lado en el procesamiento y análisis de datos se aplicó la herramienta Orange Data Mining que integra el algoritmo XGBoost de aprendizaje supervisado En los resultados obtenidos se evidencia la capacidad predictiva que tiene el sistema para identificar las principales dimensiones de abandono en donde se destaca la dimensión académica con un 17,91% y la situación laboral con la salud en un 62,32% Se establece por consiguiente que al incluir variables socioemocionales en herramientas de IA su valor incrementa debido a la precisión de detectar posibles riesgos de abandono Este factor permite una intervención orientada al sentido de permanencia y bienestar estudiantil lo que transforma una gestión en déficit en una atención preventiva Por ende el modelo proporciona tableros estratégicos de control que facilitan la elaboración de estrategias pedagógicas dirigidas a estudiantes con niveles críticos de abandono con el objetivo de mitigar la exclusión educativa

Inteligencia artificial y algoritmos en la producción de contenidos digitales: innovación educativa en la carrera de comunicación de la UNEMI (2025-2026)

2026-06-01T16:10:38Z

Title: Inteligencia artificial y algoritmos en la producción de contenidos digitales: innovación educativa en la carrera de comunicación de la UNEMI (2025-2026) Authors: Cetre Nolivos, Karen Gabriela Abstract: La presente investigación analiza la influencia de la inteligencia artificial IA y los algoritmos en la innovación educativa y el fortalecimiento de la producción de contenidos digitales en estudiantes de la carrera de Comunicación de la Universidad Estatal de Milagro UNEMI Milagro Ecuador durante el periodo académico 2025 2026 El objetivo general consistió en analizar la influencia de la IA y los algoritmos en la innovación educativa y en el desarrollo de competencias para la producción de contenidos digitales en estudiantes de carreras de comunicación de educación superior en Ecuador El estudio adoptó un enfoque cuantitativo con diseño no experimental transversal de alcance descriptivo correlacional Se aplicó un cuestionario tipo Likert de 20 ítems validado mediante juicio de expertos y verificado en su confiabilidad con el coeficiente Alfa de Cronbach α 091 a una muestra de 361 estudiantes seleccionados mediante muestreo probabilístico estratificado de una población estimada de 6000 estudiantes matriculados en las 21 universidades ecuatorianas que ofrecen la carrera de Comunicación Los resultados evidencian que más del 80 de los participantes considera que el uso de herramientas de IA contribuye significativamente a la mejora de la producción de contenidos comunicacionales favoreciendo la optimización del tiempo la claridad del mensaje la creatividad la segmentación de audiencias y la eficiencia en los procesos académicos El análisis correlacional r 074 p 001 confirma una relación positiva y significativa entre el uso de algoritmos e IA y la mejora en la producción de contenidos educativos digitales validando la hipótesis general del estudio Con base en los hallazgos se propone una estrategia de innovación educativa en cinco fases orientada a la integración curricular de la IA validada mediante juicio de tres expertos en educación superior y tecnología educativa Se concluye que la IA constituye una herramienta fundamental para mejorar la formación académica de los estudiantes de comunicación y promover la innovación educativa en el entorno universitario ecuatoriano

Ética e integridad académica en la educación virtual: retos y estrategias ante el uso de inteligencia artificial generativa en la educación superior

2026-06-01T16:01:55Z

Title: Ética e integridad académica en la educación virtual: retos y estrategias ante el uso de inteligencia artificial generativa en la educación superior Authors: Fernández Solís, Mario Alfredo Abstract: La expansión acelerada de la inteligencia artificial generativa IAg en los entornos de educación superior virtual ha reconfigurado los modos en que los estudiantes acceden procesan y producen conocimiento académico Herramientas como ChatGPT Gemini o Claude ofrecen capacidades de generación de texto síntesis de información y resolución de problemas que en ausencia de supervisión presencial y marcos normativos sólidos pueden comprometer seriamente la integridad académica El presente artículo examina los desafíos éticos y las oportunidades pedagógicas que implica el uso de la IAg en modalidades 100 virtuales con énfasis en la autorregulación del aprendizaje la conciencia ética estudiantil y las políticas institucionales Se adopta un enfoque mixto con diseño explicativo secuencial articulado sobre fundamentos teóricos provenientes de la Teoría Sociocognitiva de Bandura el modelo de autorregulación de Zimmerman la Teoría de la Acción Razonada de Ajzen y los marcos de integridad académica de Bretag Los hallazgos esperados apuntan a la identificación de perfiles diferenciados de uso ético y no ético al rol moderador de la autorregulación y la claridad de políticas y a la formulación de estrategias pedagógicas e institucionales para fortalecer la ética en contextos virtuales mediados por IA