ISSN  
Vol. 2, No. 4, PP.73-84  
ISSN  
Noviembre - abril 2024  
LA REVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN  
LA EDUCACIÓN: ¿UN CAMBIO ÉTICO?  
THE REVOLUTION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN  
EDUCATION: AN ETHICAL PATH?  
Bryan Guevara Llanos1  
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Riobamba, Ecuador  
bryanguevara@gmail.com  
https://orcid.org/0000-0002-5449-008X  
Fecha de recepción: 14-10-2024 / Fecha de aceptación: 29-10-2024 / Fecha de publicación: 01-11-2024  
RESUMEN  
La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado de ser un concepto teórico a una  
herramienta omnipresente que impacta diversos sectores, incluida la educación.  
El problema de investigación surge en que la proliferación de tecnologías  
basadas en IA genera preocupaciones sobre la deshonestidad académica, la  
falta de transparencia, la desinformación y el monopolio del conocimiento,  
poniendo en riesgo el valor del aprendizaje genuino. El objetivo de este artículo  
es abordar los desafíos éticos asociados con la IA en la educación,  
centrándose en su impacto en la deshonestidad académica, y explorar las  
implicaciones de la automatización en la integridad del aprendizaje, así como  
analizar las estrategias que las instituciones educativas pueden adoptar para  
fomentar un entorno académico ético. La metodología empleada se llevó a  
cabo adoptando un enfoque cualitativo, que se centró en la recopilación de  
percepciones, opiniones y experiencias de los participantes, utilizando bases  
de datos académicas reconocidas como Scopus, Web of Science, PubMed,  
ScienceDirect, Google Scholar. Los resultados revelan que la incorporación de  
la IA en la educación ha traído tanto beneficios como desafíos éticos, por un  
lado, la IA ha permitido personalizar el aprendizaje, detectar dificultades  
tempranas y ampliar el acceso a la educación. Sin embargo, también ha  
planteado serias preocupaciones en torno a la deshonestidad académica,  
debido al uso generalizado de herramientas como ChatGPT por parte de los  
estudiantes para elaborar trabajos carentes de autenticidad. En conclusión, las  
prácticas inapropiadas pueden menoscabar seriamente la integridad y  
credibilidad del profesorado, con consecuencias negativas en su relación con el  
alumnado y en su desarrollo profesional, por ello las instituciones educativas se  
enfrentan al desafío de establecer un sólido marco normativo que regule de  
manera clara y efectiva el uso de la IA en los procesos de enseñanza-  
aprendizaje mitigando los riesgos éticos.  
73  
Palabras clave  
Inteligencia artificial, aprendizaje automático, educación, deshonestidad, marco  
normativo  
ABSTRACT  
Artificial intelligence (AI) has evolved from a theoretical concept to a ubiquitous  
tool impacting diverse sectors, including education. The research problem  
arises as the proliferation of AI-based technologies raises concerns about  
academic dishonesty, lack of transparency, misinformation, and monopoly of  
knowledge, putting the value of genuine learning at risk. The aim of this article  
is to address the ethical challenges associated with AI in education, focusing on  
its impact on academic dishonesty, and to explore the implications of  
automation on the integrity of learning, as well as to analyse the strategies that  
educational institutions can adopt to foster an ethical academic environment.  
The methodology employed was carried out by adopting a qualitative approach,  
which focused on collecting perceptions, opinions, and experiences of  
participants, using recognized academic databases such as Scopus, Web of  
Science, PubMed, ScienceDirect, Google Scholar. The results reveal that the  
incorporation of AI in education has brought both benefits and ethical  
challenges. On the one hand, AI has made it possible to personalize learning,  
detect difficulties early, and expand access to education. However, it has also  
raised serious concerns about academic dishonesty, due to the widespread use  
of tools such as ChatGPT by students to produce inauthentic work. In  
conclusion, inappropriate practices can seriously undermine the integrity and  
credibility of teachers, with negative consequences for their relationship with  
students and their professional development. Therefore, educational institutions  
face the challenge of establishing a solid regulatory framework that clearly and  
effectively regulates the use of AI in teaching-learning processes, mitigating  
ethical risks.  
Keywords  
Artificial intelligence, machine learning, education, dishonesty, regulatory  
framework  
INTRODUCCIÓN  
La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado de ser un concepto teórico para  
convertirse en una herramienta omnipresente que impacta diversos sectores,  
incluida la educación. Desde el primer algoritmo escrito por Ada Lovelace en  
1842 hasta el desarrollo de sistemas complejos capaces de aprender y  
adaptarse, la IA ha transformado nuestra comprensión y aplicación del  
conocimiento. Sin embargo, este avance tecnológico también ha traído consigo  
una serie de desafíos éticos que merecen atención crítica, especialmente en el  
contexto educativo, ya que la educación es la piedra angular de las sociedades  
y un pilar fundamental en la lucha contra la deshonestidad académica (1).  
Sin embargo, el origen del término "inteligencia artificial" se remonta a una  
conferencia histórica en Dartmouth en 1956, organizada por John McCarthy,  
74  
Marvin Minsky, Claude Shannon y Nathaniel Rochester, que marcó un hito en  
la historia de la IA, sentando las bases para el desarrollo de este campo de  
estudio, destacándose como un sueño ancestral hecho realidad, ya que, la  
humanidad ha soñado con máquinas capaces de resolver problemas de forma  
autónoma, imitando el comportamiento humano (2).  
Sin embargo, no fue hasta mediados del siglo XX, con el avance de la  
computación, que este anhelo comenzó a tomar forma. Dado que, la prueba de  
Turing se establece como un punto de partida crucial en el desarrollo de la  
inteligencia artificial (IA) (1).  
El uso de la IA en la educación se ha incrementado en los últimos años,  
brindando oportunidades para personalizar el aprendizaje, detectar dificultades  
tempranas y ampliar el acceso a la educación. No obstante, la proliferación de  
tecnologías basadas en IA también genera preocupaciones sobre la  
deshonestidad académica, la falta de transparencia, la desinformación y el  
monopolio del conocimiento por parte de grandes empresas tecnológicas,  
debido a la posibilidad de que las personas accedan a soluciones instantáneas,  
como ensayos generados por IA o respuestas a exámenes, poniendo en riesgo  
el valor del aprendizaje genuino (3).  
Los antecedentes históricos y el contexto actual revelan que la IA puede ser  
tanto una aliada como un adversario en el ámbito educativo. Por un lado,  
permite mejorar la eficiencia educativa y ofrece soluciones innovadoras para  
problemas persistentes. Por otro lado, plantea dilemas éticos que requieren un  
análisis profundo.  
Por ejemplo, la falta de transparencia en los algoritmos de IA puede llevar a  
decisiones erróneas en la evaluación de los estudiantes, perpetuando sesgos y  
desigualdades. Además, la facilidad con la que se puede generar  
desinformación a través de la IA, como en el caso de los deepfakes y las  
noticias falsas, socava la confianza en las instituciones educativas y en el  
conocimiento mismo (4).  
A medida que nos adentramos en la era digital, la educación se enfrenta a un  
dilema: ¿cómo integrar la IA de manera que se maximicen sus beneficios, al  
tiempo que se mitigan sus riesgos? La UNESCO ha subrayado la importancia  
de que los Estados miembros adopten estrategias que aprovechen el potencial  
de las tecnologías de IA, garantizando su uso equitativo e inclusivo (5). Por ello,  
esta tarea es compleja, ya que requiere un marco regulatorio que contemple los  
desafíos éticos y prácticos que surgen con la implementación de la IA en la  
educación.  
En consecuencia, la IA presenta beneficios como sus desventajas. Entre las  
ventajas más destacadas se encuentra la personalización del aprendizaje,  
donde la IA puede analizar el estilo y ritmo de aprendizaje de cada estudiante,  
creando experiencias educativas adaptadas a sus necesidades individuales.  
Además, la IA permite la detección temprana de dificultades, identificando  
problemas de aprendizaje en etapas iniciales y facilitando la intervención  
oportuna por parte de los educadores. También se destaca el mayor acceso a  
la educación, ya que la IA puede ofrecer oportunidades de aprendizaje a  
75  
estudiantes en áreas remotas o con discapacidades, contribuyendo así a una  
educación más inclusiva (6).  
No obstante, la incorporación de la IA en la educación no está exenta de  
desafíos. Uno de los principales es el desempleo, ya que la automatización  
podría reemplazar a millones de trabajadores en diversas ocupaciones. Se  
estima que para 2030, entre 75 y 375 millones de trabajadores, representando  
entre el 3% y el 14% de la población activa global, podrían necesitar cambiar  
de empleo y adquirir nuevas habilidades (5).  
Este cambio plantea serios riesgos de polarización de ingresos y aumento del  
desempleo, lo que podría socavar la confianza en las instituciones  
democráticas. Además, la falta de transparencia en los algoritmos de IA puede  
resultar en decisiones erróneas y perpetuación de sesgos, dificultando la  
detección de errores y generando problemas éticos. Por último, la  
desinformación se convierte en un reto significativo, ya que la IA puede ser  
utilizada para difundir contenido falso, lo que subraya la necesidad de  
estrategias educativas y regulaciones que protejan la verdad en esta era digital  
(7).  
Por ello, la presente investigación se propone abordar estos desafíos éticos  
asociados con la IA en la educación, centrándose en su impacto en la  
deshonestidad académica. Se explorarán las implicaciones de la  
automatización en la integridad del aprendizaje y se analizarán las estrategias  
que las instituciones educativas pueden adoptar para fomentar un entorno  
académico ético.  
MATERIALES Y MÉTODOS  
Método de investigación:  
La presente investigación se llevó a cabo adoptando un enfoque cualitativo. El  
componente cualitativo se centró en la recopilación de percepciones, opiniones  
y experiencias de los participantes en relación con el papel de la inteligencia  
artificial (IA) en el ámbito educativo, permitiendo una comprensión más integral  
del fenómeno estudiado.  
Población o muestra  
La población seleccionada para este estudio en revisiones bibliográficas estuvo  
compuesta por estudiantes y docentes de instituciones educativas de nivel  
superior, utilizando bases de datos académicas reconocidas como Scopus,  
Web of Science, PubMed, ScienceDirect, Google Scholar y repositorios de tesis  
de diversas universidades, tomando en cuenta ciertos criterios, tales como:  
Criterios de inclusión:  
a) Relevancia temática: Se incluirán estudios que aborden directamente la  
relación entre la inteligencia artificial y la educación, así como sus  
aplicaciones, desafíos y oportunidades en este ámbito.  
76  
b) Tipo de estudio: Se considerarán investigaciones empíricas, artículos  
revisados por pares, libros académicos y documentos de políticas que  
proporcionen datos, análisis o recomendaciones relevantes sobre el tema.  
c) Año de publicación: Se incluirán estudios publicados en los últimos 5  
años para asegurar que la información sea actual y refleje los últimos  
avances y tendencias en inteligencia artificial y educación.  
d) Accesibilidad: Se seleccionarán fuentes que sean accesibles a través de  
bases de datos académicas reconocidas y repositorios confiables que  
faciliten la obtención de la información.  
e) Diversidad geográfica: Se buscarán estudios que representen diversas  
perspectivas geográficas, especialmente aquellos que analicen el  
contexto de América Latina, con el fin de obtener una visión más completa  
y variada sobre la implementación de la IA en la educación.  
Criterios de Exclusión:  
a) Irrelevancia temática: Se excluirán estudios que no estén directamente  
relacionados con la inteligencia artificial en la educación, así como  
aquellos que traten temas tangenciales sin un enfoque claro en la  
intersección de ambos campos.  
b) Estudios no revisados por pares: Se descartarán artículos, blogs o  
documentos que no hayan pasado por un proceso de revisión por pares,  
ya que se buscará mantener un estándar alto de calidad y rigor  
académico.  
c) Publicaciones antiguas: Se excluirán investigaciones publicadas antes de  
hace cinco años, a menos que sean fundamentales para establecer  
antecedentes o contextos históricos relevantes.  
d) Acceso limitado: Se omitirá cualquier estudio que no esté disponible en  
bases de datos académicas accesibles o que requiera suscripciones  
costosas que no puedan ser justificadas en el contexto de esta  
investigación.  
e) Falta de datos empíricos: Se descartarán estudios que sean puramente  
teóricos o conceptuales sin ofrecer datos empíricos o aplicaciones  
prácticas de la inteligencia artificial en el ámbito educativo.  
Entorno:  
La investigación se desarrolló en un entorno académico genérico,  
representando diversas instituciones de educación superior en América Latina.  
Esta elección permitió captar una variedad de perspectivas sobre la  
incorporación de la IA, reflejando las particularidades y desafíos que enfrentan  
las instituciones educativas en esta región.  
Mediciones:  
Para la recopilación de datos, se utilizaron diversas técnicas, como la revisión  
exhaustiva de artículos científicos, informes técnicos, guías y normativas  
emitidas por organismos reguladores. Una vez recopilada la información  
relevante, se realizará un análisis crítico de los datos obtenidos, extrayendo y  
resumiendo los hallazgos clave relacionados con el nivel de familiaridad con la  
77  
IA, la percepción de su efectividad y las expectativas sobre su futuro uso en el  
ámbito educativo.  
RESULTADOS  
El minucioso análisis de la literatura científica ha permitido desentrañar una  
diversidad de hallazgos en torno al impacto que ejerce la Inteligencia Artificial  
(IA) en el contexto de la educación superior, así como los desafiantes retos  
éticos que conlleva su implementación en este ámbito.  
Por ello, la incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito educativo  
ha traído consigo una diversidad de beneficios y oportunidades para mejorar  
los procesos de enseñanza-aprendizaje. Por un lado, la IA ha permitido adaptar  
los materiales de aprendizaje según las necesidades individuales de los  
estudiantes, facilitando un enfoque más personalizado y adaptado a los  
diferentes estilos y ritmos de aprendizaje. Asimismo, los sistemas de IA pueden  
proporcionar retroalimentación inmediata y detallada a los estudiantes, lo que  
puede mejorar significativamente su comprensión y rendimiento académico.  
Sin embargo, es importante mencionar que el uso generalizado de  
herramientas de IA, como el emblemático ChatGPT, por parte del alumnado ha  
suscitado serias inquietudes en lo que respecta a la integridad y autenticidad  
de los trabajos académicos, como se menciona en diversos estudios que han  
documentado un porcentaje significativo de estudiantes recurrentes a estos  
sistemas para elaborar tareas de evaluación, lo que socava la originalidad de  
las producciones presentadas y amenaza con desgastar los principios de  
honestidad y rigor que deben regir en el ámbito académico (8).  
Por otra parte, el colectivo docente también se enfrenta a dilemas éticos en  
torno al uso de la IA en sus quehaceres profesionales. Si bien estas  
herramientas pueden facilitar y agilizar diversas tareas inherentes a la labor  
docente, como la creación de materiales educativos o la corrección  
automatizada de trabajos, también existe el riesgo de que los propios  
profesores incurran en conductas éticamente cuestionables, tales como  
apropiarse indebidamente de ideas ajenas, manipular resultados de  
investigación o vulnerar la privacidad de los usuarios (9). Estas prácticas  
inapropiadas pueden menoscabar seriamente la integridad y credibilidad del  
profesorado, lo que, a su vez, puede repercutir de manera negativa en su  
relación con el alumnado y en su desarrollo profesional, que podría generar  
vacíos en la formación integral de los estudiantes y debilitar la lucha contra  
conductas académicas deshonestas.  
En consecuencia, desde la perspectiva institucional, las universidades se  
enfrentan al desafío de establecer un sólido marco normativo que regule de  
manera clara y efectiva el uso de la IA en los procesos de enseñanza-  
aprendizaje y en el ámbito de la investigación, ya que la ausencia de pautas y  
protocolos que definan los estándares éticos y de integridad académica ha  
propiciado que algunas instituciones opten por prohibir el empleo de estos  
sistemas, lo cual podría limitar las oportunidades que ofrecen para mejorar la  
eficiencia de los procedimientos administrativos y educativos (10).  
78  
Asimismo, las instituciones deben garantizar la privacidad de los datos, la  
transparencia de los algoritmos y la equidad en la toma de decisiones  
automatizadas, a fin de evitar la perpetuación de sesgos y prácticas  
discriminatorias.  
Un primer aspecto que cobra especial relevancia es el riesgo de sesgos y falta  
de equidad inherente a los sistemas de IA implementados en las instituciones  
educativas. Dado que estos sistemas se nutren de grandes volúmenes de  
datos para su entrenamiento, existe la posibilidad de que reflejen y perpetúen  
prejuicios relacionados con el género, la raza, la clase social u otras  
características protegidas, que podría derivar en determinaciones  
discriminatorias en procesos clave como la admisión de estudiantes, la  
evaluación de su desempeño e, incluso, la detección de conductas  
deshonestas (11).  
Otro aspecto crítico radica en la privacidad y la protección de los datos  
estudiantiles implicado en el manejo de cuantiosos volúmenes de información  
personal, académica y conductual de los discentes.  
Finalmente, en la Tabla 1, se presenta un análisis comparativo de cómo  
diferentes organizaciones y empresas están abordando los desafíos éticos  
asociados al desarrollo y la implementación de la Inteligencia Artificial. Si bien  
se observan algunas diferencias en el énfasis que cada marco normativo pone  
en los distintos principios, el análisis revela un alto grado de superposición  
entre ellos, lo que denota una considerable alineación y consenso en torno a  
los estándares éticos que deben regir este ámbito (24).  
Tabla 1: Relación completa de los principios éticos clave para la IA  
Organización Beneficencia No maleficencia  
Autonomía  
Justicia  
Explicabilidad  
UNESCO  
Promover el Proporcionalidad  
bienestar, y no hacer daño,  
preservar la seguridad  
Supervisión  
Equidad  
y
no Transparencia  
y
decisión discriminación y explicabilidad  
y
humanas  
dignidad  
protección  
OCDE  
Crecimiento  
inclusivo,  
desarrollo  
sostenible  
bienestar  
Robustez,  
seguridad  
protección  
Respetar los Respetar  
los Transparencia  
y
la explicabilidad,  
responsabilidad  
y
valores  
valores  
humanos  
y
humanos  
y
y
la  
justicia justicia  
(incluye la  
autonomía)  
UE  
Prevención  
del daño  
Respeto por Equidad  
la  
Explicabilidad  
autonomía  
humana  
EE. UU.  
CHINA  
Seguridad  
protección  
y
y
Equidad  
discriminación  
y
no Divulgación  
transparencia  
y
Armonía  
amistad:  
promover el proteger  
bienestar  
común  
Privacidad:  
respetar  
Privacidad:  
respetar  
la proteger el  
derecho de  
Equidad  
justicia  
y
Seguridad,  
y
y
transparencia,  
explicabilidad,  
trazabilidad,  
confiabilidad,  
privacidad  
las personas  
79  
de conocer  
y elegir  
auditabilidad  
seguridad  
y
España  
Bienestar  
social,  
Gobierno  
datos y sistemas social:  
de Bienestar  
Inclusión  
Transparencia  
no  
Sostenibilidad que respeten los reducir,  
derechos  
limitar  
o
fundamentales  
y
desviar  
la  
la autonomía de autonomía  
las personas  
de  
las  
personas  
Google  
Beneficio a la Garantizar  
la Ser  
Evitar crear  
y
Ser  
sociedad  
seguridad de los responsable reforzar sesgos  
responsables  
sistemas  
inteligentes,  
Incorporar  
principios  
diseño  
s
ante las  
ante  
personas:  
proveer  
oportunidades  
adecuadas de  
respuesta,  
las  
personas:  
los sistemas  
de deben estar  
de sujetos a un  
adecuado  
privacidad  
control  
dirección  
humana  
y
explicación  
apelación  
y
Microsoft  
Meta  
Privacidad  
Seguridad  
y
y
Equidad  
Transparencia,  
Responsabilida  
d
Solidez  
seguridad  
Equidad  
inclusión  
e
Transparencia y  
control  
Fuente: (12), (23), (24)  
A pesar de las particularidades de cada enfoque, se puede identificar un núcleo  
común de valores y directrices que buscan orientar el uso ético de la IA. Esto  
sugiere que, más allá de las diferencias de matiz, existe un entendimiento  
compartido sobre los principios fundamentales que deben guiar el desarrollo y  
aplicación de esta tecnología.  
DISCUSIÓN  
Las investigaciones anteriores ponen de manifiesto los múltiples dilemas éticos  
que surgen con la adopción de la inteligencia artificial (IA) en el sector  
educativo. Diversos estudios recientes, como los realizados por (13) y (14),  
advierten que el uso extendido de herramientas de IA por parte de los  
estudiantes puede poner en peligro la integridad académica, ya que facilita la  
creación de trabajos carentes de autenticidad y originalidad. Esta problemática  
también se refleja en los hallazgos de la presente investigación, que destaca la  
preocupación por la deshonestidad académica que podría derivarse de la  
automatización de las evaluaciones.  
Por otro lado (15), (17), abordan los dilemas éticos que los educadores  
enfrentan al incorporar la IA en sus prácticas profesionales, tales como la  
posible apropiación indebida de ideas y la invasión de la privacidad de los  
estudiantes. Estos desafíos refuerzan la necesidad de establecer lineamientos  
éticos claros que regulen el uso de la IA en el ámbito docente.  
80  
A su vez, (16) sostiene que la falta de un marco normativo ha llevado a algunas  
instituciones a optar por prohibir el uso de tecnologías de IA, lo que limita su  
potencial para mejorar la calidad y eficiencia de los procesos educativos.  
En este contexto (17), destaca que los futuros docentes perciben la flexibilidad  
que ofrece la IA como una herramienta valiosa para personalizar el aprendizaje  
y desarrollar recursos educativos más inclusivos. La UNESCO (22) también  
respalda esta visión al afirmar que la IA contribuye significativamente a la  
consecución de una educación más equitativa y de calidad, alineándose con el  
cuarto Objetivo de Desarrollo Sostenible propuesto por la ONU.  
Además, (18) indican que los estudiantes universitarios tienen la capacidad de  
llevar a cabo proyectos de IA si cuentan con el apoyo adecuado, un hallazgo  
que se alinea con investigaciones previas sobre la creación de objetos digitales  
mediante Realidad Aumentada (RA). Sin embargo, a pesar de la transición a la  
enseñanza virtual ocasionada por las medidas sanitarias, los estudiantes han  
valorado positivamente la modalidad de seminarios en línea, considerando que  
esta les facilitó el aprendizaje de los contenidos.  
Por último, (19) y (20) subrayan que, aunque los estudiantes disfrutaron de su  
participación en proyectos de IA, este disfrute no siempre se traduce en una  
mejora en la percepción de la usabilidad de la tecnología. Esto sugiere que las  
actividades formativas deben diseñarse con el fin de ser atractivas y  
motivadoras, para fomentar un mayor involucramiento de los estudiantes.  
Finalmente (21) junto con (25) coinciden en que la integración de la IA en la  
educación presenta desafíos significativos que las instituciones y el  
profesorado deben enfrentar. En este sentido, se señala la necesidad de  
incorporar experiencias de IA en una variedad más amplia de asignaturas, más  
allá de las estrictamente tecnológicas, así como la carencia de recursos que  
puede dificultar su implementación en los centros educativos. Adicionalmente,  
se destaca la falta de tiempo y la formación insuficiente del profesorado, lo cual  
podría repercutir negativamente en la adopción de nuevas herramientas  
tecnológicas para diseñar recursos digitales actualizados.  
CONCLUSIONES  
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo ha  
generado tanto beneficios como desafíos éticos. Por un lado, la IA ha permitido  
personalizar el aprendizaje, detectar dificultades tempranas y ampliar el acceso  
a la educación. Sin embargo, también ha planteado serias preocupaciones en  
torno a la deshonestidad académica, debido al uso generalizado por parte de  
los estudiantes de herramientas como ChatGPT para elaborar trabajos  
carentes de autenticidad.  
Desde la perspectiva del profesorado, el uso de la IA también enfrenta dilemas  
éticos, como la apropiación indebida de ideas ajenas, la manipulación de  
resultados de investigación y la vulneración de la privacidad de los usuarios.  
Estas prácticas inapropiadas pueden menoscabar seriamente la integridad y  
credibilidad del profesorado, con consecuencias negativas en su relación con el  
alumnado y en su desarrollo profesional.  
81  
Las instituciones educativas se enfrentan al desafío de establecer un sólido  
marco normativo que regule de manera clara y efectiva el uso de la IA en los  
procesos de enseñanza-aprendizaje y en el ámbito de la investigación. La  
ausencia de pautas y protocolos que definan los estándares éticos y de  
integridad académica ha propiciado que algunas instituciones opten por prohibir  
el empleo de estos sistemas, lo cual podría limitar las oportunidades que  
ofrecen para mejorar la eficiencia de los procedimientos administrativos y  
educativos.  
AGRADECIMIENTOS  
Quisiera expresar mi profundo agradecimiento a todas las personas e  
instituciones que han contribuido de manera significativa en la realización de  
este artículo científico dedicado a la intervención de la Inteligencia Artificial en  
la educación.  
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