Enseñanza de inglés como lengua extranjera mejorada con IA: Evidencia de una escuela secundaria pública Ecuatoriana
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Resumen
Este estudio examina las percepciones de docentes de inglés como lengua extranjera (EFL) sobre la integración de la inteligencia artificial (IA) en una institución de educación secundaria pública en Santa Elena, Ecuador, mediante un diseño mixto secuencial explicativo. La Fase 1 consiste en una revisión sistemática de alcance (PRISMA-ScR) que sintetiza 21 estudios empíricos publicados entre 2020 y 2025 sobre la enseñanza de EFL asistida por IA, con énfasis en contextos con limitaciones de recursos y en América Latina. La Fase 2 reporta hallazgos descriptivos del instrumento ETPAIS, aplicado de forma censal a los ocho docentes de EFL de la Unidad Educativa Otto Arosemena Gómez (N = 8). Los resultados revelan actitudes positivas hacia la IA como herramienta pedagógica complementaria (D2: M = 4.13), pero percepciones de infraestructura institucional sustancialmente insuficiente (D3: M = 2.31). El desarrollo profesional emergió como la necesidad facilitadora más urgente (Ítem 22: M = 4.63). Estos hallazgos convergen con la evidencia internacional sobre conceptualizaciones positivas de los docentes, al tiempo que divergen significativamente respecto a la suficiencia de infraestructura, confirmando que las estrategias de adopción derivadas de contextos bien equipados no son directamente transferibles a la educación secundaria pública ecuatoriana. Se discuten implicaciones para la política educativa y la formación docente.
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Referencias
Arce, C. M., Gavilanes, J. C., Arce, E. M., Haro, E. M., & Bonilla-Jurado, D. (2025). Artificial intelligence in higher education: Predictive analysis of attitudes and dependency among Ecuadorian university students. Sustainability, 17(17), 7741. https://doi.org/10.3390/su17177741 DOI: https://doi.org/10.3390/su17177741
Barredo-Ibáñez, D., De-la-Garza-Montemayor, D.-J., Torres-Toukoumidis, Á., & López-López, P.-C. (2021). Artificial intelligence, communication, and democracy in Latin America: A review of the cases of Colombia, Ecuador, and Mexico. Profesional de la Información, 30(6), e300616. https://doi.org/10.3145/epi.2021.nov.16 DOI: https://doi.org/10.3145/epi.2021.nov.16
Bauer, E., Greiff, S., Graesser, A. C., Scheiter, K., & Sailer, M. (2025). Looking beyond the hype: Understanding the effects of AI on learning. Educational Psychology Review, 37, 45. https://doi.org/10.1007/s10648-025-10020-8 DOI: https://doi.org/10.1007/s10648-025-10020-8
Bayaga, A. (2025). Leveraging AI-enhanced and emerging technologies for pedagogical innovations in higher education. Education and Information Technologies, 30, 1045–1072. https://doi.org/10.1007/s10639-024-13122-y DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-024-13122-y
Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). SAGE Publications, Inc. https://edge.sagepub.com/creswellrd5e
Cruz, G., Riobó, A., Pfeifer, M., & Duarte, D. (2024). AI from the ground up: Challenges and opportunities in the context of Latin America and the Caribbean. Inter-American Development Bank. https://doi.org/10.18235/0013275 DOI: https://doi.org/10.18235/0013275
De La Torre, A., & Baldeon-Calisto, M. (2024). Generative artificial intelligence in Latin American higher education: A systematic literature review. En A. Varol, M. Karabatak, C. Varol, & E. Tuba (Eds.), 12th International Symposium on Digital Forensics and Security, ISDFS 2024 (pp. 1–7). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. https://doi.org/10.1109/ISDFS60797.2024.10527283 DOI: https://doi.org/10.1109/ISDFS60797.2024.10527283
Derinalp, P., & Halife, M. (2025). Pre-service English as a foreign language teachers’ attitudes toward artificial intelligence. Journal of Theoretical Educational Sciences, 18(3), 609–629. https://doi.org/10.30831/akukeg.1644354 DOI: https://doi.org/10.30831/akukeg.1644354
Leavy, P. (2022). Research design: Quantitative, qualitative, mixed methods, arts-based, and community-based participatory research approaches (2nd ed.). Guilford Press.
Okoye, K., Hussein, H., Arrona-Palacios, A., Quintero, H. N., Peña Ortega, L. O., Lopez Sanchez, A., Arias Ortiz, E., Escamilla, J., & Hosseini, S. (2023). Impact of digital technologies upon teaching and learning in higher education in Latin America: An outlook on the reach, barriers, and bottlenecks. Education and Information Technologies, 28(2), 2291–2360. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11214-1 DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-022-11214-1
Pérez-Campdesuñer, R., Sánchez-Rodríguez, A., García-Vidal, G., Martínez-Vivar, R., & De Miguel-Guzmán, M. (2025). Artificial intelligence in Ecuadorian SMEs: Drivers and obstacles to adoption. Information, 16(6), 443. https://doi.org/10.3390/info16060443 DOI: https://doi.org/10.3390/info16060443
Richards, J. C., & Renandya, W. A. (Eds.). (2002). Methodology in language teaching: An anthology of current practice. Cambridge University Press. https://assets.cambridge.org/97805218/08293/frontmatter/9780521808293_frontmatter.pdf DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511667190
Riggs, V. (2025). Teachers' perceptions and readiness for AI integration in under-resourced K-12 classrooms. Journal of Research Initiatives, 9(1), Article 1. https://digitalcommons.uncfsu.edu/jri/vol9/iss1/1
Salas-Pilco, S. Z., & Yang, Y. (2022). Artificial intelligence applications in Latin American higher education: A systematic review. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 19(1), 21. https://doi.org/10.1186/s41239-022-00326-w DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-022-00326-w
Shafiee Rad, H. (2025). Reinforcing L2 reading comprehension through artificial intelligence intervention: Refining engagement to foster self-regulated learning. Smart Learning Environments, 12, 23. https://doi.org/10.1186/s40561-025-00377-2 DOI: https://doi.org/10.1186/s40561-025-00377-2
Tricco, A. C., Lillie, E., Zarin, W., O'Brien, K. K., Colquhoun, H., Levac, D., Moher, D., Peters, M. D. J., Horsley, T., Weeks, L., Hempel, S., Akl, E. A., Chang, C., McGowan, J., Stewart, L., Hartling, L., Aldcroft, A., Wilson, M. G., Garritty, C., ... Straus, S. E. (2018). PRISMA extension for scoping reviews (PRISMA-ScR): Checklist and explanation. Annals of Internal Medicine, 169(7), 467–473. https://doi.org/10.7326/M18-0850 DOI: https://doi.org/10.7326/M18-0850
Winder, G., Bass, S., Schiele, D., & Buchner, J. (2024). Using large language models for content creation impacts online learning evaluation outcomes. International Journal on E-Learning, 23(3), 305–318. https://doi.org/10.70725/423664moqcrd DOI: https://doi.org/10.70725/423664moqcrd