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IA Generativa y desarrollo del pensamiento crítico en
estudiantes ecuatorianos: el rol mediador de las estrategias
pedagógicas docentes
Generative AI and the Development of Critical Thinking in
Ecuadorian Students: The Mediating Role of Teachers’ Pedagogical
Strategies
Mera-Carranza, Maria Cecilia
1
Chiliquinga-Ramirez, Wilson Alfredo
2
https://orcid.org/0009-0006-5413-7573
https://orcid.org/0009-0001-9682-7795
mcecilia.mera@uleam.edu.ec
chiliwily92@gmail.com
Ecuador, Pedernales, Universidad Laica Eloy Alfaro
de Manabí.
Ecuador, Investigador Independiente.
Delgado-Quijije, Francisco Calixto
3
Muñoz-Marmolejo, Gloria Beatriz
4
https://orcid.org/0009-0002-9600-4286
https://orcid.org/0009-0009-1738-8324
calixtodelgado198@yahoo.es
josafat-72@hotmail.com
Ecuador, Investigador Independiente.
Ecuador, Investigador Independiente.
Vega-Rodríguez, Carmen Leonor
5
https://orcid.org/0009-0006-5949-3534
karmitavega55@hotmail.com
Ecuador, Investigador Independiente.
Autor de correspondencia
1
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v4/n4/282
Resumen: La expansión de la inteligencia artificial generativa plantea
desafíos para desarrollar pensamiento crítico y preservar la autonomía
intelectual del estudiantado. Este estudio analizó su relación con el
pensamiento crítico en estudiantes ecuatorianos y exploró la intervención
de las estrategias pedagógicas docentes. Se realizó una investigación
documental cualitativa, de alcance exploratorio y descriptivo, mediante
búsquedas en bases académicas, una matriz de extracción y análisis
temático reflexivo. Se reconstruyeron retrospectivamente secuencias
educativas documentadas y se contrastaron evidencias ecuatorianas con
referentes internacionales. Los resultados identificaron investigación
guiada, argumentación, debate y reflexión como prácticas de
acompañamiento docente. En una experiencia ecuatoriana con 25
estudiantes, el puntaje medio de pensamiento crítico autoinformado pasó
de 16,96 a 37,60 después de actividades con ChatGPT. Los referentes
internacionales mostraron que las mejoras durante tareas asistidas no
necesariamente se mantienen en evaluaciones autónomas y que la
implicación estudiantil se relaciona con el desempeño crítico. Los
hallazgos sugieren la relevancia del diseño pedagógico para orientar el
uso educativo de estas herramientas, aunque no permiten comprobar
estadísticamente la mediación docente, establecer causalidad ni
generalizar al estudiantado ecuatoriano. Se concluye que su integración
requiere acompañamiento reflexivo y evaluación del razonamiento
autónomo mediante estudios longitudinales y medidas objetivas.
Palabras clave: inteligencia artificial generativa; pensamiento crítico;
estrategias pedagógicas; mediación docente; autonomía intelectual.
Artículo Científico
Received: 05/Sep/2026
Accepted: 02/Oct/2026
Published: 30/Oct/2026
Cita: Mera-Carranza, M. C., Chiliquinga-
Ramirez, W. A., Delgado-Quijije, F. C., Muñoz-
Marmolejo, G. B., & Vega-Rodríguez, C. L.
(2026). IA Generativa y desarrollo del
pensamiento crítico en estudiantes
ecuatorianos: el rol mediador de las estrategias
pedagógicas docentes. Revista Científica
Ciencia Y Método, 4(4), 224-238.
https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v4/n4/282
Revista Científica Ciencia y Método (RCyM)
https://revistacym.com
revistacym@editorialgrupo-aea.com
info@editoriagrupo-aea.com
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acceso abierto distribuido bajo los términos y
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Internacional.
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Artículo Científico
Abstract:
The expansion of generative artificial intelligence poses challenges for developing
critical thinking and preserving students’ intellectual autonomy. This study analyzed its
relationship with critical thinking among Ecuadorian students and explored the role of
teachers’ pedagogical strategies. A qualitative, exploratory, and descriptive
documentary study was conducted using academic database searches, a data
extraction matrix, and reflexive thematic analysis. Documented educational sequences
were retrospectively reconstructed, and Ecuadorian evidence was compared with
international findings. The results identified guided inquiry, argumentation, debate, and
reflection as practices supporting teacher guidance. In an Ecuadorian intervention
involving 25 students, the mean self-reported critical thinking score increased from
16.96 to 37.60 after activities using ChatGPT. International findings showed that
improvements during assisted tasks do not necessarily persist in independent
assessments and that student engagement is associated with critical thinking
performance. These findings suggest the relevance of pedagogical design in guiding
the educational use of these tools, although they do not statistically establish teachers’
mediating role, demonstrate causality, or support generalization to Ecuadorian
students. The study concludes that their integration requires reflective guidance and
assessment of independent reasoning through longitudinal studies and objective
measures.
Keywords: generative artificial intelligence; critical thinking; pedagogical strategies; teacher
mediation; intellectual autonomy.
1. Introducción
La expansión de la inteligencia artificial generativa (IA generativa) en América Latina
plantea un desafío educativo: convertir la disponibilidad de respuestas automatizadas
en oportunidades para aprender a evaluar información y construir juicios
fundamentados (Piedra-Castro et al., 2024). En Ecuador, el acceso doméstico a
internet aumentó del 60,4 % en 2022 al 71,3 % en 2025, mientras que el 80,1 % de la
población de cinco años o más utilizó este servicio en 2025 (Instituto Nacional de
Estadística y Censos [INEC], 2025). Estas cifras describen condiciones de
conectividad, aunque no permiten inferir la frecuencia de utilización de IA generativa
entre estudiantes. En este escenario, estudiar el pensamiento crítico de los
estudiantes ecuatorianos exige examinar cómo las estrategias docentes orientan la
interacción con contenidos cuya fluidez puede confundirse con confiabilidad.
La ampliación de estas posibilidades tecnológicas adquiere sentido formativo cuando
se relaciona con una concepción del pensamiento crítico basada en analizar
argumentos, valorar evidencias y revisar las propias conclusiones (Cervantes-García
et al., 2025). Halpern (2014) sostiene que estas capacidades requieren enseñanza
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Artículo Científico
deliberada y oportunidades de transferencia a situaciones diferentes de aquellas en
que fueron aprendidas. Esta perspectiva encuentra respaldo en el metaanálisis de
Abrami et al. (2015), que reunió 341 tamaños del efecto y estimó un efecto promedio
de la instrucción de g = 0,30, con p < 0,001. Aunque este resultado antecede a la
actual expansión de la IA generativa, fundamenta la importancia del diálogo, los
problemas auténticos y el acompañamiento docente para transformar el acceso a
información en razonamiento reflexivo (Roman-Lainez et al., 2025).
La necesidad de ese acompañamiento resulta especialmente visible cuando se
distingue entre resolver una tarea con asistencia tecnológica y aprender a resolverla
autónomamente. Bastani et al. (2025) realizaron un experimento con cerca de mil
estudiantes de secundaria en Turquía y observaron mejoras relativas del 48 % y del
127 % durante prácticas asistidas por dos versiones de un tutor basado en GPT-4. Sin
embargo, al retirar la asistencia, el grupo que utilizó la versión sin salvaguardas
pedagógicas obtuvo un desempeño un 17 % inferior al grupo de control; el tutor
diseñado con aportes docentes evitó esa disminución, sin demostrar una mejora
posterior significativa. Estos resultados corresponden al aprendizaje matemático, pero
evidencian el riesgo de confundir productividad inmediata con desarrollo cognitivo y
de promover dependencia sin reconocer sus consecuencias formativas.
La coexistencia de beneficios inmediatos y riesgos para el aprendizaje ayuda a
interpretar críticamente una literatura que todavía presenta diferencias conceptuales
y metodológicas. Deng et al. (2025), al revisar 69 artículos experimentales,
identificaron resultados favorables, pero recomendaron complementar las
valoraciones subjetivas del pensamiento de orden superior con medidas objetivas y
evaluar efectos duraderos. En Ecuador, Quinde-Zambrano et al. (2025) encontraron
mejoras del pensamiento crítico mediante actividades con ChatGPT en una muestra
intencional de 25 estudiantes y dos docentes. Este antecedente aporta evidencia
contextual, aunque su alcance no permite generalizar al conjunto del estudiantado
ecuatoriano ni aislar estadísticamente la mediación docente. La brecha se sitúa, por
tanto, en determinar cómo se relacionan las prácticas pedagógicas con los cambios
observados, considerando habilidades iniciales, condiciones de acceso y diferencias
entre contextos educativos (Mendoza-Figueroa et al., 2025).
El examen de esa relación requiere precisar que las estrategias pedagógicas
constituyen un posible mecanismo mediador cuando la integración educativa de IA
generativa modifica las prácticas docentes y estas se vinculan posteriormente con el
pensamiento crítico. Si las estrategias únicamente alteran la intensidad de la
asociación, correspondería interpretarlas como moderadoras. Esta distinción aporta
valor teórico y evita atribuir al recurso tecnológico efectos que pueden proceder del
diseño de la enseñanza. Su relevancia institucional queda ilustrada por una consulta
global de UNESCO de 2023: menos del 10 % de más de 450 escuelas y universidades
participantes contaba con políticas u orientaciones formales sobre IA generativa
(UNESCO, 2023). Aunque ese dato no representa a Ecuador, fundamenta la
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Artículo Científico
conveniencia de producir evidencia que oriente capacitación docente, evaluación e
inversión educativa.
La construcción de esa evidencia puede apoyarse en actividades de aula,
cuestionarios y tareas de argumentación evaluadas mediante rúbricas, con
mediciones sucesivas durante un período académico y recursos tecnológicos
institucionales o de acceso abierto. Su aplicación requeriría participación voluntaria,
protección de datos y consentimiento o asentimiento según la edad, evitando
introducir información identificable en plataformas externas (Miao & Holmes, 2023).
Sobre esta base, el objetivo general consiste en analizar la relación entre la integración
educativa de IA generativa y el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes
ecuatorianos, estimando el papel mediador de las estrategias pedagógicas docentes.
Específicamente, se busca describir los usos estudiantiles y las estrategias docentes;
comparar el desempeño crítico entre mediciones; y estimar la asociación indirecta,
considerando habilidades iniciales y acceso digital, con intervalos de confianza del 95
%.
La contribución esperada radica en articular estas tres relaciones dentro de un marco
explicativo contextualizado, capaz de distinguir el uso de IA generativa, la intervención
pedagógica y el desempeño crítico demostrado. Frente a antecedentes que identifican
mejoras sin esclarecer suficientemente sus mecanismos, el trabajo propone examinar
qué prácticas contrastación de fuentes, debate argumentado y revisión reflexiva
podrían intervenir en el aprendizaje (Piedra-Castro et al., 2024).. Para la academia,
ofrecería criterios de operacionalización y evidencia sobre la pertinencia del modelo
mediador; para las instituciones, aportaría orientaciones para diseñar actividades y
evaluaciones que preserven la autonomía intelectual (Fuentes-Riquero, 2025). Su
originalidad reside en someter esa mediación a comprobación en el contexto
ecuatoriano, sin presuponer beneficios universales ni interpretar asociaciones
estadísticas como causalidad cuando el diseño no permita sostenerla (Abrami et al.,
2015; Deng et al., 2025).
2. Materiales y métodos
La investigación se orientó a comprender cómo las estrategias pedagógicas docentes
intervinieron en la relación entre la IA generativa y el pensamiento crítico de
estudiantes ecuatorianos. Se adoptó una perspectiva cualitativa porque interesó
interpretar prácticas, condiciones y procesos educativos descritos en las fuentes,
antes que cuantificar asociaciones entre variables. Esta orientación permitió examinar
los significados atribuidos al acompañamiento docente y distinguir entre utilización
instrumental de la tecnología y construcción reflexiva del conocimiento. Los objetivos
se abordaron mediante la descripción de usos educativos, la identificación de
estrategias pedagógicas y la interpretación de sus posibles mecanismos de
intervención, atendiendo a la coherencia entre preguntas, evidencia y análisis (Braun
& Clarke, 2022).
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Artículo Científico
La comprensión de esos procesos incorporó una dimensión longitudinal retrospectiva,
sustentada en documentos que registraron momentos sucesivos de una misma
experiencia educativa. Se reconstruyeron las condiciones iniciales, las actividades
desarrolladas durante la incorporación de IA generativa y las manifestaciones
posteriores del pensamiento crítico, cuando las fuentes proporcionaron esa secuencia.
El seguimiento correspondió a las trayectorias documentadas de las experiencias, sin
implicar observaciones directas de los estudiantes por parte del equipo investigador.
La comparación de publicaciones de diferentes años se utilizó únicamente como
contextualización, mientras que el componente longitudinal exigió información
temporal vinculada a los mismos casos o intervenciones, siguiendo las orientaciones
de Neale (2021).
La reconstrucción temporal se apoyó en una investigación documental que tomó como
materiales artículos científicos, libros metodológicos e informes institucionales
relacionados con educación e IA generativa. Los documentos constituyeron las
unidades de análisis, mientras que los estudiantes ecuatorianos representaron la
población de referencia del fenómeno estudiado. El método analítico permitió
descomponer los contenidos en usos tecnológicos, estrategias docentes,
manifestaciones del pensamiento crítico y condiciones de implementación, para
posteriormente examinar sus relaciones. Esta lectura consideró la procedencia,
finalidad y contexto de producción de cada fuente, conforme a la necesidad de valorar
los documentos como evidencia situada y no como registros neutrales de la realidad
(Morgan, 2022).
El análisis de esas relaciones tuvo un alcance exploratorio y descriptivo, pues buscó
reconocer prácticas pedagógicas y formular interpretaciones sobre su intervención en
el aprendizaje. La mediación docente se examinó como un mecanismo pedagógico
potencial, sin estimar efectos indirectos estadísticos ni establecer causalidad. Se
distinguieron los resultados obtenidos durante tareas asistidas por IA de las
capacidades demostradas posteriormente sin asistencia, una diferencia relevante en
la evidencia experimental disponible (Bastani et al., 2025). También se consideraron
las limitaciones de las percepciones estudiantiles como indicadores exclusivos del
pensamiento crítico, en consonancia con las recomendaciones de complementar
estos reportes con evidencias de desempeño (Deng et al., 2025).
La delimitación del material documental se organizó mediante búsquedas en ERIC,
SciELO, Redalyc y Google Académico, combinando términos en español e inglés
sobre IA generativa, pensamiento crítico, estrategias docentes, Ecuador y América
Latina. Se priorizaron publicaciones de los últimos cinco años y textos completos con
autoría, procedencia y metodología identificables. Las fuentes internacionales se
incorporaron como referentes comparativos, manteniendo diferenciados sus
contextos de aplicación. Para el análisis temporal se seleccionaron experiencias con
registros sucesivos de los mismos casos; se excluyeron duplicados, contenidos
promocionales y documentos sin evidencia pertinente. Las decisiones de inclusión y
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Artículo Científico
exclusión se registraron para conservar la trazabilidad del proceso documental
(Morgan, 2022).
La organización del corpus se realizó mediante una matriz de extracción que reunió
referencia bibliográfica, país, nivel educativo, características de la experiencia,
herramienta utilizada, intervención docente y momentos de observación. Se
registraron por separado las definiciones de pensamiento crítico, sus procedimientos
de evaluación y las limitaciones reconocidas por los autores. Los antecedentes
ecuatorianos recibieron atención contextual, incluyendo experiencias que vincularon
ChatGPT con investigación guiada, argumentación, debate y reflexión (Quinde-
Zambrano et al., 2025). Los datos numéricos publicados se conservaron como
información complementaria de cada estudio, sin integrarlos en un metaanálisis ni
convertirlos en estimaciones representativas del estudiantado nacional. Esta
diferenciación facilitó comparar evidencias heterogéneas sin equiparar sus alcances.
La lectura de la matriz dio paso a un análisis temático reflexivo desarrollado mediante
familiarización con los documentos, codificación de fragmentos pertinentes,
construcción de temas, revisión de su coherencia, definición de sus contenidos y
elaboración de la síntesis interpretativa. Se utilizaron categorías iniciales vinculadas
con autonomía intelectual, evaluación de información, argumentación y
acompañamiento docente, que se revisaron durante el análisis. Los códigos se
ajustaron cuando las fuentes mostraron prácticas o tensiones no previstas. La
interpretación combinó referentes conceptuales con atención a las particularidades
documentales, reconociendo la participación del investigador en la construcción de los
temas y evitando presentar las categorías como resultados independientes de esa
lectura (Braun & Clarke, 2022).
La interpretación temática se complementó con comparaciones temporales dentro de
cada experiencia y contrastes entre casos de características educativas semejantes.
Se examinaron continuidades y cambios en las prácticas docentes, las formas de
interacción con IA generativa y las evidencias de razonamiento registradas en los
documentos. La posible intervención pedagógica se exploró cuando las fuentes
describieron estrategias concretas y una secuencia temporal compatible con los
cambios observados. También se valoraron explicaciones alternativas, como
conocimientos previos, condiciones de acceso, duración de la intervención y
diferencias de evaluación. Cuando faltaron registros suficientes, se conservó una
interpretación descriptiva y se evitó reconstruir trayectorias no documentadas, de
acuerdo con la atención al tiempo y al contexto propuesta por Neale (2021).
La consistencia del análisis se fortaleció mediante la conservación de extractos
vinculados a sus fuentes, el registro de decisiones interpretativas y el examen de
evidencias que contradijeron las explicaciones iniciales. Se diferenciaron los hallazgos
empíricos de las recomendaciones institucionales y se reconocieron las restricciones
derivadas de trabajar con información secundaria. En materia ética, se utilizaron
documentos públicamente accesibles, se respetó su autoría y se evitó reproducir
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información que permitiera identificar estudiantes. Tampoco se incorporaron datos
personales a plataformas de IA generativa. Estas decisiones atendieron a los
principios de privacidad, autonomía y responsabilidad educativa planteados por Miao
y Holmes (2023), sin atribuir al estudio permisos institucionales o procedimientos de
campo no acreditados.
3. Resultados
3.1. Usos educativos de la IA generativa y estrategias pedagógicas docentes
La síntesis documental se centró en describir los usos educativos de la IA generativa
y las formas de intervención docente registradas en las fuentes examinadas. La
información se organizó según la finalidad de las actividades, el contexto educativo y
las características del acompañamiento pedagógico. Se distinguieron experiencias
empíricas, una revisión de investigaciones y un documento institucional de
orientación. Esta diferenciación permitió presentar por separado las prácticas
implementadas, los comportamientos estudiantiles observados y las aplicaciones
propuestas. Los registros se conservaron vinculados a sus fuentes, sin convertir su
presencia documental en frecuencias de utilización entre estudiantes ecuatorianos.
El panorama de aplicaciones educativas quedó descrito en la revisión de Deng et al.
(2025), que incluyó 69 artículos publicados entre 2022 y 2024, identificados mediante
búsquedas en cinco bases de datos. Las intervenciones se concentraron
principalmente en educación universitaria, con una presencia destacada de
actividades relacionadas con la enseñanza de lenguas. El uso de ChatGPT se
incorporó habitualmente a las prácticas de aula y estuvo protagonizado por los propios
estudiantes. Este registro mostró una diversidad de aplicaciones curriculares, aunque
las características generales de la revisión no constituyeron porcentajes de adopción
tecnológica ni una distribución específica de usos en Ecuador.
La evidencia ecuatoriana examinada correspondió a la experiencia de Quinde-
Zambrano et al. (2025), desarrollada con una muestra intencional de 25 estudiantes
de décimo año de Educación General Básica y dos docentes de Ciencias Sociales. El
diagnóstico inicial identificó limitaciones en el aprovechamiento pedagógico de la IA.
Posteriormente, se implementó un sistema de actividades con ChatGPT orientado a
investigación guiada, construcción de argumentos, debate y reflexión. Las entrevistas
docentes recogieron valoraciones favorables sobre su utilización para investigar y
debatir. Estas prácticas quedaron documentadas dentro de una experiencia
institucional específica, sin establecer su frecuencia en otros centros educativos del
país.
La identificación de prácticas implementadas se complementó con el examen del
documento de Miao y Holmes (2023), que presentó aplicaciones de IA generativa para
diseño curricular, enseñanza, aprendizaje e investigación. La guía incorporó el diseño
pedagógico y la validación ética como componentes de la utilización educativa de
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Artículo Científico
estas herramientas. Su contenido se registró como un conjunto de posibilidades de
intervención, diferenciándolo de las actividades efectivamente realizadas en los
estudios empíricos. Dentro de esta clasificación, el documento aportó información
sobre ámbitos de aplicación y responsabilidades educativas, pero no proporcionó
frecuencias de implementación entre estudiantes ecuatorianos ni resultados de una
intervención nacional.
Las modalidades de tutoría quedaron documentadas en el experimento de Bastani et
al. (2025), realizado en Turquía mediante cuatro sesiones de 90 minutos con cerca de
mil estudiantes. GPT Base ofreció una interfaz de asistencia general, mientras que
GPT Tutor incorporó pistas y contenidos preparados con aportes docentes. Durante
la primera sesión, el 67 % de los mensajes iniciales de cada problema en GPT Base
repitió el enunciado o solicitó respuestas, frente al 37 % en GPT Tutor. Estas
proporciones describieron comportamientos de interacción en condiciones
experimentales diferentes; no correspondieron a prevalencias nacionales ni a
frecuencias de estrategias docentes en Ecuador.
La caracterización de la interacción también estuvo presente en el estudio de Suriano
et al. (2025), cuya muestra final comprendió 213 estudiantes italianos. Los registros
incluyeron cuestionarios de autoinforme y medidas de desempeño mediante una
evaluación de razonamiento crítico. Las dimensiones examinadas abarcaron actitud y
confianza hacia la IA, conocimientos e implicación en su utilización. El estudio informó
relaciones entre estas dimensiones y diferenció la implicación del conocimiento
declarado sobre la tecnología. Para este subapartado, su información se conservó
como evidencia sobre características de la interacción estudiantil, sin atribuirle una
intervención pedagógica docente que no hubiera sido evaluada directamente.
La organización de los registros permitió distinguir el uso directo del recurso, su
incorporación a actividades guiadas y la configuración de tutorías con instrucciones
pedagógicas. Como se observa en la Tabla 1, las fuentes aportaron unidades y niveles
de información diferentes: artículos de investigación, participantes de experiencias
concretas y comportamientos registrados durante tareas. Los tamaños de muestra y
los recuentos documentales se presentaron separadamente, sin sumarlos como una
población común. Asimismo, los datos internacionales conservaron su identificación
territorial, mientras que la experiencia ecuatoriana se describió dentro del nivel
educativo y la institución estudiados.
Tabla 1
Usos educativos e intervención pedagógica documentados
Fuente
Contexto y unidad
registrada
Uso educativo
documentado
Intervención o dimensión
examinada
Deng et al.
(2025)
Revisión de 69 artículos
de diferentes contextos
Uso estudiantil de ChatGPT
integrado en actividades de
aula
Aplicaciones curriculares,
especialmente en educación
universitaria y enseñanza de
lenguas
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Artículo Científico
Fuente
Contexto y unidad
registrada
Uso educativo
documentado
Intervención o dimensión
examinada
Quinde-
Zambrano et
al. (2025)
Ecuador; 25 estudiantes
y dos docentes
Investigación,
argumentación, debate y
reflexión
Sistema de actividades
pedagógicas guiadas
Bastani et al.
(2025)
Turquía; cerca de mil
estudiantes; cuatro
sesiones de 90 minutos
Resolución de ejercicios
matemáticos con tutores
basados en GPT-4
Asistencia general y tutoría con
pistas diseñadas mediante
aportes docentes
Suriano et al.
(2025)
Italia; 213 estudiantes
Interacción con ChatGPT
Actitud, confianza,
conocimientos e implicación; sin
intervención docente
directamente evaluada
Nota: Los registros correspondieron a las fuentes citadas y no integraron una muestra conjunta. Los 69
artículos constituyeron el material revisado por Deng et al. (2025), no el número de documentos de un
corpus propio. La guía de Miao y Holmes (2023) se mantuvo fuera de esta tabla de evidencia empírica
(Autores, 2026).
El hallazgo descriptivo central consistió en la presencia de modalidades diferenciadas
de utilización educativa de IA generativa, acompañadas por distintos grados de
estructuración pedagógica. En la experiencia ecuatoriana examinada, ChatGPT se
incorporó a actividades de investigación, argumentación, debate y reflexión. En los
registros internacionales, se documentaron aplicaciones curriculares, tutorías con
instrucciones específicas y dimensiones de interacción estudiantil. La síntesis delimitó
qué usos y formas de acompañamiento estuvieron descritos en cada fuente, sin
establecer una distribución representativa entre estudiantes ecuatorianos ni
demostrar, mediante estos registros, un efecto estadístico de mediación docente.
3.2. Trayectorias del pensamiento crítico y patrones de mediación docente
La síntesis documental se orientó a describir los cambios registrados en el
pensamiento crítico y su vinculación con las estrategias pedagógicas incorporadas
durante las experiencias educativas. La organización temporal distinguió condiciones
iniciales, actividades desarrolladas y resultados posteriores, cuando las fuentes
proporcionaron información sobre esos momentos. También se identificaron estudios
que examinaron asociaciones sin reconstruir una trayectoria de los mismos
participantes. Esta diferenciación permitió conservar separados los cambios entre
mediciones, el desempeño durante tareas asistidas y las relaciones observadas en
una única evaluación. La lectura de las trayectorias atendió a la secuencia y al
contexto de cada experiencia, siguiendo la perspectiva longitudinal de Neale (2021).
La trayectoria ecuatoriana documentada por Quinde-Zambrano et al. (2025)
comprendió mediciones anteriores y posteriores a un sistema de actividades con
ChatGPT, aplicado a 25 estudiantes. La escala utilizada incluyó 25 ítems y un rango
total de 0 a 50 puntos. La media pasó de 16,96 a 37,60, con una diferencia de 20,64
puntos calculada mediante la resta de ambas mediciones. La prueba emparejada
reportó t(24) = −17,12 y p < 0,001. El incremento correspondió a respuestas
estudiantiles sobre habilidades de pensamiento crítico, por lo que se conservó
identificado como resultado de una escala de autoinforme aplicada dentro de una
intervención pedagógica concreta.
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Artículo Científico
La separación entre asistencia y desempeño posterior quedó registrada en el
experimento de Bastani et al. (2025), realizado en Turquía. Durante la práctica, GPT
Base y GPT Tutor produjeron mejoras relativas del 48 % y del 127 % frente al control.
En la evaluación posterior sin recursos, GPT Base presentó un desempeño un 17 %
inferior, mientras que GPT Tutor no mostró una diferencia estadísticamente
significativa respecto al control. La variante con pistas docentes registró así una
secuencia diferente de la asistencia general. Estas cifras correspondieron a
rendimiento matemático y se mantuvieron diferenciadas de las mediciones específicas
de pensamiento crítico.
La evidencia sobre interacción estudiantil aportó un registro distinto en Suriano et al.
(2025), quienes evaluaron a 213 estudiantes italianos mediante cuestionarios y tareas
de razonamiento crítico. Los resultados vincularon la actitud y la confianza hacia la IA
con los conocimientos y la implicación en su utilización. La implicación presentó una
relación más destacada con el desempeño crítico que el conocimiento sobre la
tecnología. Sin embargo, el estudio no proporcionó una secuencia pretest-postest de
una intervención docente. Sus hallazgos se clasificaron como asociaciones entre
dimensiones de interacción y desempeño, sin atribuirles cambios temporales
individuales ni un efecto mediador de estrategias pedagógicas docentes.
La diversidad de indicadores también estuvo presente en la revisión de Deng et al.
(2025), que examinó 69 artículos experimentales. En la categoría de disposiciones de
pensamiento de orden superior, 14 de los 15 tamaños del efecto registrados fueron
positivos. Esta categoría incluyó pensamiento crítico, computacional y reflexivo, por lo
que sus resultados no se trataron como una medida exclusiva de pensamiento crítico.
La revisión reunió intervenciones y procedimientos de evaluación diferentes, sin
representar el seguimiento de una misma cohorte. En la síntesis se conservaron estas
diferencias entre disposiciones declaradas, resultados de tareas y cambios
registrados durante experiencias específicas.
La organización conjunta de los registros mostró diferencias en la temporalidad, la
variable evaluada y la unidad de comparación. Como se observa en la Tabla 2, la
experiencia ecuatoriana aportó una comparación emparejada entre mediciones; el
experimento turco distinguió desempeño asistido y evaluación autónoma; y el estudio
italiano examinó asociaciones sin seguimiento temporal. Los indicadores se
presentaron dentro de sus respectivas escalas y condiciones de evaluación. No se
sumaron participantes ni se combinaron porcentajes, dado que estos registros
correspondieron a poblaciones, instrumentos y diseños diferentes. La tabla sintetizó
esa diversidad sin convertirla en una trayectoria común del estudiantado ecuatoriano.
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Artículo Científico
Tabla 2
Secuencias de evaluación e indicadores documentados
Fuente y
contexto
Registro temporal
Resultado presentado
Indicadores
Quinde-
Zambrano et al.
(2025), Ecuador
Pretest y postest de
los mismos
estudiantes
Aumento del puntaje de
autoinforme de pensamiento
crítico
n = 25; medias: 16,96 y
37,60; diferencia: 20,64;
t(24) = −17,12; p < 0,001
Bastani et al.
(2025), Turquía:
GPT Base
Práctica asistida y
evaluación posterior
autónoma
Mejora durante la asistencia y
menor desempeño posterior
frente al control
+48 % en práctica; −17 % en
evaluación autónoma
Bastani et al.
(2025), Turquía:
GPT Tutor
Práctica asistida y
evaluación posterior
autónoma
Mejora durante la asistencia;
sin diferencia significativa
posterior frente al control
+127 % en práctica
Suriano et al.
(2025), Italia
Evaluación sin
secuencia pretest-
postest
Asociaciones entre interacción
con IA y desempeño crítico
n = 213; sin cambio temporal
estimado
Nota: Los porcentajes de Bastani et al. (2025) expresaron diferencias relativas respecto al control en
cada fase y correspondieron a rendimiento matemático. La diferencia de medias del estudio ecuatoriano
se calculó como 37,60 − 16,96; el estadístico t se redondeó. Los resultados no compartieron una escala
común (Autores, 2026).
El registro de la intervención pedagógica permitió distinguir cambios asociados a
actividades organizadas y resultados obtenidos bajo configuraciones de asistencia
diferentes. En la clasificación documental, se identificó la presencia de estrategias
docentes dentro de las experiencias y se mantuvo separada de la estimación
estadística de una mediación. La información disponible no aportó un coeficiente de
efecto indirecto específico que conectara integración de IA generativa, estrategias
docentes y pensamiento crítico en estudiantes ecuatorianos. Tampoco permitió
asignar una proporción del cambio a cada componente de las actividades. Por ello,
los patrones se describieron según las condiciones documentadas, sin presentar la
participación docente como una mediación estadísticamente comprobada.
El hallazgo central quedó expresado en la coexistencia de cambios favorables entre
mediciones, diferencias entre desempeño asistido y autónomo, y asociaciones que no
describieron una trayectoria temporal. La experiencia ecuatoriana registró un aumento
en la escala aplicada después de actividades pedagógicas con ChatGPT, mientras
que los referentes internacionales aportaron resultados correspondientes a otras
variables y contextos. La síntesis delimitó así qué cambios fueron observados, bajo
qué condiciones se evaluaron y qué formas de intervención docente estuvieron
documentadas. El conjunto conservó un alcance descriptivo de experiencias
publicadas, sin establecer una trayectoria representativa nacional ni cuantificar el
papel mediador de las estrategias docentes.
4. Discusión
Los hallazgos sugieren que la relación entre IA generativa y pensamiento crítico
depende de las condiciones pedagógicas en que se integra la tecnología. En relación
con el objetivo del estudio, la síntesis identifica prácticas de investigación guiada,
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argumentación y reflexión compatibles con un acompañamiento docente activo. El
aumento de 20,64 puntos documentado en la experiencia ecuatoriana constituye una
señal favorable, aunque corresponde a un autoinforme de 25 estudiantes y no
demuestra por sí mismo una mejora equivalente del razonamiento autónomo (Quinde-
Zambrano et al., 2025). Su significado radica en la asociación temporal entre
actividades organizadas y cambios declarados, sin permitir atribuir el incremento
exclusivamente a ChatGPT ni confirmar una mediación estadística.
Esta interpretación encuentra convergencias y divergencias en las investigaciones
examinadas. La revisión de 69 artículos de Deng et al. (2025) identifica resultados
generalmente favorables, pero reúne indicadores de pensamiento de orden superior
que no equivalen a una medición exclusiva del pensamiento crítico. Suriano et al.
(2025) vinculan la implicación estudiantil con el desempeño crítico, lo que coincide con
la relevancia de una interacción activa. Sin embargo, el desempeño autónomo un 17
% inferior registrado con GPT Base muestra que la mejora durante tareas asistidas
puede coexistir con dificultades posteriores (Bastani et al., 2025). La ausencia de una
ventaja significativa posterior con GPT Tutor también exige distinguir entre evitar
deterioros y demostrar aprendizaje adicional.
La coexistencia de estos patrones sitúa el aporte del estudio en la diferenciación entre
acceso tecnológico, participación estudiantil e intervención pedagógica. Los
resultados parecen indicar que el acompañamiento docente constituye una condición
relevante para examinar el aprendizaje, aunque su presencia no basta para identificar
un mecanismo mediador (Ordóñez-Valencia et al., 2026). Esta lectura es coherente
con la centralidad de la autonomía y del diseño pedagógico planteada por Miao y
Holmes (2023). En la práctica, fundamenta la pertinencia de actividades que exigen
contrastar información y justificar respuestas. Metodológicamente, aporta una
distinción entre percepciones, desempeños asistidos y capacidades autónomas,
necesaria para evitar que indicadores heterogéneos se interpreten como evidencias
equivalentes de desarrollo crítico.
El alcance de estas interpretaciones permanece limitado por la naturaleza documental
del estudio, la heterogeneidad de las fuentes y la falta de seguimiento directo de una
cohorte ecuatoriana. La temporalidad reconstruida corresponde a experiencias
publicadas y no permite establecer trayectorias nacionales ni estimar la asociación
indirecta prevista en el objetivo inicial. Las líneas futuras comprenden estudios
longitudinales en varias instituciones, evaluaciones objetivas antes y después de las
intervenciones y seguimiento del desempeño sin asistencia. La comprobación de
mediación requiere, además, mediciones diferenciadas de integración tecnológica,
estrategias docentes y pensamiento crítico. La contribución central consiste en
delimitar patrones pedagógicos plausibles y precisar la evidencia que todavía exige la
brecha identificada en la introducción.
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5. Conclusiones
C Los hallazgos sugieren que la relación entre IA generativa y pensamiento crítico depende
de las condiciones pedagógicas en que se integra la tecnología. En relación con el objetivo
del estudio, la síntesis identifica prácticas de investigación guiada, argumentación y reflexión
compatibles con un acompañamiento docente activo. El aumento de 20,64 puntos
documentado en la experiencia ecuatoriana constituye una señal favorable, aunque
corresponde a un autoinforme de 25 estudiantes y no demuestra por sí mismo una mejora
equivalente del razonamiento autónomo (Quinde-Zambrano et al., 2025). Su significado radica
en la asociación temporal entre actividades organizadas y cambios declarados, sin permitir
atribuir el incremento exclusivamente a ChatGPT ni confirmar una mediación estadística.
Esta interpretación encuentra convergencias y divergencias en las investigaciones
examinadas. La revisión de 69 artículos de Deng et al. (2025) identifica resultados
generalmente favorables, pero reúne indicadores de pensamiento de orden superior
que no equivalen a una medición exclusiva del pensamiento crítico. Suriano et al.
(2025) vinculan la implicación estudiantil con el desempeño crítico, lo que coincide con
la relevancia de una interacción activa. Sin embargo, el desempeño autónomo un 17
% inferior registrado con GPT Base muestra que la mejora durante tareas asistidas
puede coexistir con dificultades posteriores (Bastani et al., 2025). La ausencia de una
ventaja significativa posterior con GPT Tutor también exige distinguir entre evitar
deterioros y demostrar aprendizaje adicional.
La coexistencia de estos patrones sitúa el aporte del estudio en la diferenciación entre
acceso tecnológico, participación estudiantil e intervención pedagógica. Los
resultados parecen indicar que el acompañamiento docente constituye una condición
relevante para examinar el aprendizaje, aunque su presencia no basta para identificar
un mecanismo mediador. Esta lectura es coherente con la centralidad de la autonomía
y del diseño pedagógico planteada por Miao y Holmes (2023). En la práctica,
fundamenta la pertinencia de actividades que exigen contrastar información y justificar
respuestas. Metodológicamente, aporta una distinción entre percepciones,
desempeños asistidos y capacidades autónomas, necesaria para evitar que
indicadores heterogéneos se interpreten como evidencias equivalentes de desarrollo
crítico.
El alcance de estas interpretaciones permanece limitado por la naturaleza documental
del estudio, la heterogeneidad de las fuentes y la falta de seguimiento directo de una
cohorte ecuatoriana. La temporalidad reconstruida corresponde a experiencias
publicadas y no permite establecer trayectorias nacionales ni estimar la asociación
indirecta prevista en el objetivo inicial. Las líneas futuras comprenden estudios
longitudinales en varias instituciones, evaluaciones objetivas antes y después de las
intervenciones y seguimiento del desempeño sin asistencia. La comprobación de
mediación requiere, además, mediciones diferenciadas de integración tecnológica,
estrategias docentes y pensamiento crítico. La contribución central consiste en
delimitar patrones pedagógicos plausibles y precisar la evidencia que todavía exige la
brecha identificada en la introducción.
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CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.
DECLARACIÓN SOBRE EL USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
“Los autores declaran que no utilizaron herramientas de inteligencia artificial
generativa en la elaboración de este manuscrito.”
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governments-must-quickly-regulate-generative-ai-schools