Estudiantes universitarios e inteligencia artificial
Levantamiento: noviembre–diciembre de 2025
ESTUDIO 2026 · PRÓXIMO LEVANTAMIENTO
Competencias en Inteligencia Artificial Generativa de jóvenes en edad universitaria del Ecuador
Estudio nacional orientado a conocer cómo los jóvenes utilizan la IA generativa, qué competencias han desarrollado y qué factores académicos, tecnológicos y sociodemográficos están relacionados con esas competencias.
EN PREPARACIÓN
≈ 7.200participantes proyectadosNacionaldiversidad geográfica y disciplinar4dimensiones de competencias IA2026levantamiento de información
VISIÓN GENERAL
Qué investigaremos en 2026
01
¿Qué competencias tienen los jóvenes para comprender, utilizar y evaluar críticamente la IA?
02
¿Cómo utilizan la IA generativa en sus actividades académicas?
03
¿Cómo se relacionan competencia ética, confianza en la IA y delegación indebida?
04
¿Qué papel desempeñan factores sociodemográficos, tecnológicos y disciplinares?
COMPETENCIAS IA
Marco de competencias que será evaluado
El instrumento del estudio toma como referencia el AI Competency Framework for Students de UNESCO (2024). Los resultados se publicarán únicamente después de finalizar, depurar y validar el levantamiento.
01
Mentalidad centrada en el ser humano
02
Ética de la IA
03
Técnicas y aplicaciones de IA
04
Diseño de sistemas de IA
Marco de referencia
Cuatro aspectos de competencia y tres niveles de progresión: Comprender, Aplicar y Crear.
El estudio examinará formas de uso académico de la IA generativa y patrones de utilización. Esta sección se convertirá en visualización de resultados cuando exista una base validada.
Resultados todavía no disponiblesLevantamiento 2026 pendiente.
INTEGRIDAD Y CONFIANZA
Uso responsable, confianza y delegación
Se analizarán aspectos vinculados con confianza en la IA, uso académico responsable y delegación indebida, de acuerdo con las variables definidas en el proyecto.
Resultados todavía no disponiblesLos indicadores se activarán tras la validación de los datos.
FACTORES ASOCIADOS
Contexto académico, tecnológico y sociodemográfico
El análisis considerará la relación de las competencias y prácticas de IA con características sociodemográficas, hábitos académicos y condiciones de acceso tecnológico contempladas en el estudio.
METODOLOGÍA
Estudio nacional en preparación
El proyecto prevé una muestra aproximada de 7.200 participantes con diversidad geográfica y disciplinar. La recolección, digitalización, control de calidad, consolidación y análisis precederán a la publicación de cualquier resultado.
La cifra de 7.200 corresponde a la muestra proyectada; no representa participantes efectivamente encuestados.
ESTADO DEL ESTUDIO
Del diseño a la publicación de resultados
1Diseño y aprobación
2Preparación del levantamiento
3Recolección
4Depuración y validación
5Análisis
6Publicación de resultados
DATOS DEL OBSERVATORIO
Panorama general
Caracterización de participantes del estudio (estudiantes ≥ 18 años).
Nivel medio de uso en cinco actividades (escala de 0 a 9).
💡
Lectura del Observatorio
MOTIVACIONES
¿Por qué utilizan IA?
Principal razón para utilizar IA
¿A quién consultan primero?
PERCEPCIONES
Qué piensan sobre la IA
—Confianza en información IA—Mejora del rendimiento—Mejora de habilidades—Conocimiento de herramientas
¿Qué preocupa a los estudiantes?
COMPETENCIAS IA · UNESCO
Competencias en inteligencia artificial
Resultados del instrumento de 14 ítems organizado en las cuatro dimensiones del marco UNESCO.
Cuatro dimensiones
Niveles de progresión
14 indicadores del instrumento
Media de cada indicador en escala de 0 a 9.
Marco de referencia
UNESCO (2024), AI competency framework for students. El marco organiza 12 bloques de competencia en cuatro aspectos y tres niveles de progresión: Understand, Apply y Create.
No todos los estudiantes utilizan la IA de la misma manera.
Metodología
El dashboard utiliza una base anonimizada de estudiantes de 18 años o más. No se muestran universidades ni ingreso. Los perfiles se estiman mediante K-means (k=3) sobre cinco variables de uso de IA en escala 0–9: escritura, matemáticas, programación, generación de imágenes y generación de música.
Los filtros modifican únicamente resultados agregados. El dataset individual no se ofrece para descarga. Para la versión pública en servidor, la arquitectura se migrará a una API que entregue exclusivamente agregados.
INVESTIGACIÓN
Publicaciones y evidencia del Observatorio
La investigación se conecta directamente con los estudios del Observatorio. El año de publicación y el año del levantamiento de datos se muestran por separado.
ARTÍCULO CIENTÍFICO · 2026
A Taxonomy of Generative Artificial Intelligence Use Among University Students
Education Sciences, 16, 1397
Taxonomía multimodal de adopción de IA generativa basada en texto, matemáticas, programación, imágenes y música.
Crea un texto base para transparentar cómo se utilizó IA. Debe adaptarse a las reglas de la asignatura, institución o revista.
Completa los campos para generar una declaración.
Base documental verificada
Estos materiales se sustentan principalmente en el AI Competency Framework for Students de UNESCO (2024), la guía UNESCO sobre IA generativa en educación e investigación, la posición de COPE sobre autoría e IA y las recomendaciones ICMJE sobre IA en publicación científica. Las reglas locales e institucionales pueden ser más específicas.
