La Inteligencia Artificial Generativa: percepciones y formas de uso por estudiantes de preparatoria

Revista Atenas. ISSN: 1682-2749. Nro. 64 (2026) enero-diciembre págs.[1 - 14] https://atenas.umcc.cu

La Inteligencia Artificial Generativa: percepciones y formas de uso por estudiantes de preparatoria
Generative Artificial Intelligence: perceptions and uses by high school students
Inteligência Artificial Generativa: percepções e usos por estudantes do ensino médio

Artículo de investigación
Recibido: 08/07/2026 Evaluado: 27/07/2026 Aceptado: 09/08/2026

¿Cómo citar el artículo?
Álvarez-Aguilar, N. T., Habib-Mireles, L., Cortes-Coss, A. & Quiroz-Aguilar, J. A. (2026). La Inteligencia Artificial Generativa: percepciones y formas de uso por estudiantes de preparatoria. Atenas, nro. 64, e11446, 1-14.

La inteligencia artificial generativa (IAG) se está imponiendo en todas las esferas y la educación no es una excepción, pero su uso a Nivel Medio Superior aun no es tan frecuente. Objetivo: determinar las percepciones y usos acerca de IAG por estudiantes de preparatoria lo que permitirá profundizar en este tema. Métodos: se empleó una metodología no experimental, de enfoque cuantitativo, de tipo descriptivo Se aplicó un cuestionario estructurado en 2 categorías: Percepciones y perspectivas acerca de Aplicaciones de la IAG y Usos de la IAG. Resultados: indicaron una buena aceptación de estas herramientas, pero su uso frecuente se relaciona solamente con determinadas tareas como: búsqueda de información, realización de resúmenes y otras. Conclusiones Se subraya que la realización en algunas tareas, el reconocimiento por los estudiantes de los desafíos y retos en su aplicación, pero se observa un uso limitado de la IAG.

Palabras clave: Inteligencia Artificial Generativa, Nivel medio Superior, estudiantes.

Generative artificial intelligence (GAI) is becoming increasingly prevalent in all spheres, and education is no exception, but its use at the high school level is still not widespread. The objective of this study is to determine the perceptions and uses of GAI among high school students, allowing for a deeper exploration of this topic. The methodology employed was non-experimental, quantitative, and descriptive. A structured questionnaire was administered, divided into two categories: Perceptions and Perspectives on GAI Applications and Uses of GAI. The results indicated a positive acceptance of these tools, but their frequent use is limited to specific tasks such as information retrieval, summarization, and others. The conclusions indicate that GAI is used in some tasks, and students recognize the challenges and difficulties involved in its application, but its use remains limited.

Keywords: Generative Artificial Intelligence, Upper Secondary Level, students.

A inteligência artificial generativa (IAG) está se tornando cada vez mais prevalente em todas as esferas, e a educação não é exceção, mas seu uso no ensino médio ainda não é muito comum. Objetivo: Determinar as percepções e usos da IAG entre estudantes do ensino médio, permitindo uma exploração mais aprofundada deste tema. Métodos: Foi empregada uma metodologia quantitativa, descritiva e não experimental. Um questionário estruturado foi aplicado, dividido em duas categorias: Percepções e Perspectivas sobre Aplicações da IAG e Usos da IAG. Resultados: Os resultados indicaram uma boa aceitação dessas ferramentas, mas seu uso frequente se limita a tarefas específicas, como recuperação de informações, sumarização e outras. Conclusões: Embora os estudantes reconheçam os desafios e dificuldades envolvidos na aplicação da IAG, seu uso permanece limitado.

Palavras-chave: Inteligência Artificial Generativa, Nível Intermediário Superior, Estudantes.

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha experimentado un avance acelerado, situación que ha generado un impacto significativo en diversos sectores y la educación universitaria no constituye una excepción. Este crecimiento no solo ha transformado la manera en que los estudiantes aprenden y los docentes enseñan, sino que también ha abierto nuevas posibilidades de personalización, accesibilidad e inclusión en los procesos de formación académica. Según Fernández (2023), la inteligencia artificial puede contribuir a mejorar la eficiencia y la eficacia del proceso educativo.

Por su parte, La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) posee un amplio diapasón en la esfera educativa. De acuerdo con González et al. (2024) “La IAG es una rama de la inteligencia artificial (IA) que se ocupa de crear contenido nuevo a partir de datos existentes, como texto, imágenes, sonido o vídeo.” (P. 80). Precisamente por las tareas que permite realizar, se denomina de esta forma “por su capacidad para generar contenido (texto, imágenes, vídeos, audios, etc.) a partir de una petición, expresada habitualmente en un texto escrito en lenguaje natural, aunque en la actualidad ya hay aplicaciones que aceptan entradas multimodales” (García-Peñalvo y Vázquez-Ingelmo, 2023, p.5).

La incorporación de la inteligencia artificial en la educación no puede reducirse únicamente a sus beneficios tecnológicos, sino que exige una reflexión ética constante sobre sus implicaciones. Reconocer las problemáticas vinculadas al plagio, la dependencia, la privacidad y los sesgos permite no solo identificar riesgos, sino también orientar su implementación hacia un uso responsable y transparente, en consonancia con los principios de equidad y calidad educativa.

De acuerdo con Caldeiro (2024) diferentes desarrollos tecnológicos dentro de la IAG poseen diferentes usos:
Entre sus usos más conocidos está la capacidad de estas herramientas para sostener conversaciones, identificar conceptos e ideas dentro de un texto para el análisis o la síntesis, realizar traducciones, adaptar estilos y formatos expresivos, así como proponer ideas, entre otras funciones. (P.24)

En el sentido apuntado Bozkurt et al. (2023) refieren que "el debate sobre el uso de estas tecnologías se ha expandido más allá de los tecnólogos educativos para incluir al público en general, a medida que la conciencia y el impacto de estas tecnologías llegan al ámbito mainstream" (p.54). Por estas razones, existe una necesidad de capacitar a docentes y estudiantes para el uso de la IAG, ya que como herramienta no se puede considerar “ni buena ni mala”, sino que, de su uso por las personas depende su utilidad y efectividad. Por ello, abordar los posibles efectos negativos de la aplicación de la IAG en la educación puede garantizar su uso adecuado efectivo, y ético.

Su presencia en los procesos formativos es inminente y puede ser aprovechada para potenciar el aprendizaje autónomo, la educación en salud y la innovación pedagógica. El reto, por tanto, no radica en rechazar la inteligencia artificial, sino en diseñar estrategias éticas y responsables que permitan integrar sus beneficios, al tiempo que se resguardan los principios de originalidad, confiabilidad y transparencia en el ámbito educativo (Vega Jiménez et al., 2023).

Es conocido que el uso de la IAG es frecuente en la esfera educativa, sin embargo, diferentes estudios como el realizado por Alvarado (2024) indican que en la Educación Media Superior aún es muy limitada su aplicación ya que los resultados de su estudio evidenciaron que los principales usos se relacionan con; la búsqueda de información (33 de los encuestados), realización de tareas (31 participantes en el estudio) y para la realización de presentaciones (30 encuestados).

A partir de lo antes expuesto se torna imprescindible intensificar las investigaciones sobre este tema en la Educación Media Superior, dado a que los estudiantes todavía no poseen un alto nivel del desarrollo crítico ni de discernimiento por lo que han de ser orientados por los docentes para incrementar el dominio y uso de estas herramientas. Aunque la necesidad de capacitación y formación no se limita a los estudiantes, sino también incluye a docentes, el objeto de estudio de este trabajo son los estudiantes se ha identificado el problema siguiente: ¿Cómo perciben los estudiantes de los últimos semestres de la preparatoria del Centro de Investigación y Desarrollo de Educación Bilingüe (CIDEB) de la UANL el alcance y uso de la IAG en sus estudios?

Su objetivo consiste en: determinar las percepciones y usos acerca de IAG por parte de estudiantes de preparatoria, lo que permitirá tomar en cuenta los resultados obtenidos para hacer más efectivo su uso.

De ahí que el presente estudio pretenda aportar elementos que sirvan de antecedentes a otros estudios, en un nivel educativo donde el tema abordado no ha sido sufrientemente estudiado. Lo que posibilitará tomar en cuenta tanto los beneficios como los desafíos asociados con la aplicación de la IAG en estudiantes de nivel preparatoria.

Es conocido que la IA posee grandes potencialidades para realizar múltiples actividades tales como; la generación de resúmenes, explicación de conceptos complejos, asistencia en la redacción de documentos y evaluación de comprensión textual, favoreciendo un aprendizaje más autónomo y personalizado (Beltrán & Mojica, 2020).

De esta manera, el comprender cómo los estudiantes perciben y utilizan esta tecnología resulta clave para evaluar su efectividad y establecer estrategias que permitan aprovechar sus beneficios sin descuidar los riesgos que conlleva (Sánchez, 2023).

La IA que se denomina IAG (García-Peñalvo & Vázquez-Ingelmo, 2023); ha tenido un incremento en cuanto a su uso en estos últimos años. Su crecimiento explosivo se ha observado a finales del año 2022. Varias de estas aplicaciones han creado diferentes modelos de lenguaje que son accesibles a los usuarios que necesitan de su uso. La integración y aplicación de la IAG ha tenido un despunte increíble durante los últimos años, así, herramientas como ChatGPT y otras IAG están transformando diversas áreas del conocimiento y la práctica educativa, ofreciéndonos nuevas oportunidades y planteando desafíos éticos y educativos.

El acceso masivo a este tipo de tecnologías ha evidenciado tanto sus beneficios como los riesgos asociados a su uso en los diferentes niveles educativos. Entre las preocupaciones más destacadas se encuentra el posible empleo de estos modelos para elaborar ensayos, responder exámenes o realizar tareas de investigación, lo que plantea dilemas éticos vinculados a la autoría y la integridad académica (Vega Jiménez et al., 2023).

Si bien estas herramientas poseen la capacidad de generar textos coherentes, bien estructurados y con referencias, la comunidad educativa advierte sobre el riesgo de que los estudiantes deleguen en ellas no solo la escritura, sino también el proceso de razonamiento y análisis crítico. Incluso se señala la importancia de no confiar totalmente en la información que aporta ni en la veracidad de las referencias.

La accesibilidad de estas herramientas, muchas de las cuales son gratuitas, ha permitido que se usen en una gran variedad de contextos, entre los cuales se incluye la práctica educativa. La educación se está haciendo obsoleta a las nuevas herramientas de IA, que transforman la manera en la que los estudiantes investigan, redactan, y estudian, por lo que conocer la perspectiva y las aplicaciones en el contexto educativo de parte del cuerpo estudiantil es indispensable.

Por ejemplo, machine learning, una tecnología de IA que permite que las computadoras o las máquinas tomen decisiones basadas en datos en lugar de ser programadas específicamente para llevar a cabo una determinada tarea, juega un papel crucial en la capacidad de estas herramientas para adaptarse y mejorar. Su utilización varía ampliamente entre los estudiantes, debido a la amplia variedad de maneras en las que herramientas como ChatGPT se pueden usar. La adopción de IA en la educación está ofreciendo formas modernas de enseñar y aprender que abordan diversos desafíos, como la accesibilidad del contenido educativo y la escasez de docentes.

Tal y como expresa Idroes et al. (2023) "El uso de tecnologías de IA, como herramientas de aprendizaje innovadoras, sistemas de tutoría y facilitadores virtuales, ha demostrado ser muy valioso” (p.9). Vale aclarar que la integración de estas tecnologías en clases debe hacerse cuidadosamente para maximizar sus beneficios y mitigar posibles riesgos. La adopción de la IAG en la educación también plantea desafíos y preocupaciones. Algunos docentes han temido que sus roles se vuelvan redundantes (Selwyn, 2019), así se expresa en algunos trabajos recientes “algunos educadores están preocupados de que la escritura de trabajos o la respuesta a preguntas de tarea por parte de la IA se vuelva indetectable” (Diebold, 2023. P.1).

Tipo de investigación. La presente investigación es de tipo no experimental, de enfoque cuantitativo, de tipo descriptivo porque detalla los elementos que caracterizan al objeto de estudio, a través de análisis de datos e interpretación textual.

Técnica de recolección de datos. Se aplicó un cuestionario, el cual fue una adaptación de la encuesta Global Student Survey (2023) que contiene una sección dedicada a estudiar las perspectivas y aplicaciones de la IAG. Vale aclarar que fue adaptado al nivel medio superior, ya que fue diseñado para la Educación Superior.

El cuestionario se estructuró en 2 categorías: 1) Percepciones y perspectivas acerca Aplicaciones de la IAG y 2) Usos de la IAG. Fue aplicado en Microsoft Forms y compartido a través de un código QR mediante un póster divulgativo, así como por contacto directo con los encuestados. Los datos fueron analizados mediante estadística descriptiva utilizando frecuencias y porcentajes para interpretar las principales tendencias relacionadas con las percepciones y usos de la IAG.

Participantes. Los participantes fueron estudiantes de los tres últimos semestres de la preparatoria del Centro de Investigación y Desarrollo de Educación Bilingüe (CIDEB) de la UANL. Se garantizó la voluntariedad y el anonimato de las respuestas.

Se utilizó una muestra no probabilística por conveniencia ya que los estudiantes fueron contactados a través de mensajes a grupos y mediante interacción de persona a persona mostrándoles un link o un código QR con el cuestionario. Participaron 80 alumnos de los últimos semestres, de 500 que recibieron el cuestionario. El 38% fueron de 6° semestre, el 32% de 5°y el 30% de 4° (Figura 1)

Categoría 1: Percepciones y perspectivas acerca de usos de la IAG
Los resultados de la Figura 2, indican las principales preocupaciones de los estudiantes acerca del uso de la IAG en la educación. La mayoría de los estudiantes (58%) consideraron como su mayor preocupación “recibir información incorrecta o imprecisa” Un porcentaje considerable (58%) piensa que “los estudiantes podrían usarla de manera deshonesta”. Solo el 7% afirmó no tener preocupaciones, y 0% eligieron la opción “Es difícil de utilizar”.

En la figura 3, se observan las respuestas a la pregunta “¿Consideras útil la Inteligencia Artificial Generativa en clases? Una gran mayoría contestó que “Sí” (95%), solo el 5% señaló que no la ha usado. Estos resultados se consideran positivos porque existe la intención de aplicarlas.

La Figura 4, muestra el nivel de confianza que poseen los estudiantes con respecto al uso de la IAG. El porcentaje mayor (36.4%) está “medianamente de acuerdo” en cuanto a la confiabilidad de esta herramienta y solo un 1.0% opinó que está “totalmente en desacuerdo” en que la IAG es confiable. Estos datos indican que los participantes están conscientes de que el uso de la IAG requiere de un pensamiento crítico, así como la necesidad de verificar la certeza de la información que aporta.

Categoría 2. Conocimiento y usos de la IAG
En la Figura 5 se observa que la mayoría de los encuestados (36.4 %) está “totalmente de acuerdo” en el uso de la IAG para la investigación, seguido de un (35.7%) que estuvo “medianamente de acuerdo” y un mínimo porcentaje un (0.7%) estuvo en “total de desacuerdo, o sea que no la usa para esos fines.

La figura 6, revela coincidencias con los resultados de la Figura 5 ya que los estudiantes utilizan las herramientas de IAG, principalmente para investigación y consulta de información (41%). Un 29% las emplea para la explicación y clarificación de conceptos complicados. Tanto la generación de textos para tareas de redacción como la creación de resúmenes y síntesis tienen un uso del 15% respectivamente.

La Figura 7 muestra las preferencias de los estudiantes en cuanto a las fuentes de apoyo académico utilizadas para comprender conceptos complicados. Los navegadores digitales son las fuentes más comunes, lo que resalta la dependencia de los estudiantes en el acceso rápido y amplio a la información en línea. Diferentes aplicaciones de la IA ocupan el segundo lugar, lo que indica una alta adopción de estas herramientas para obtener información precisa y relevante. Los compañeros son consultados por el 17% de los estudiantes, mientras que otras plataformas de internet son usadas por un 10%. Los maestros y tutores son usados por un 6%, y los libros, por un 3%, constituyen las fuentes menos utilizadas, reflejando una tendencia hacia recursos digitales y colaborativos.

Figura 7. Tipos de apoyos más utilizados por estudiantes para conceptos complicados

Los resultados obtenidos indicaron una favorable percepción hacia la aplicación de herramientas de la IAG en el contexto objeto de estudio. Un alto porcentaje de estudiantes de estudiantes indicó que dichas herramientas tecnologías son útiles en la realización de diversas actividades académicas relacionadas y de investigación, elaboración de resúmenes, comprensión de contenidos y búsquedas de información. Entre las principales preocupaciones identificadas destacó la posibilidad de recibir información incorrecta o imprecisa, aspecto señalado por el 58 % de los participantes. Asimismo, un pequeño porcentaje (7%) no refirió ninguna preocupación en cuanto al uso de herramientas de IAG.

Los diferentes aspectos explorados relacionados con la IAG, han sido investigados por diferentes autores. Según Selwyn (2019), desde la aparición de las primeras IA, algunos docentes han temido que sus roles se vuelvan redundantes. Más recientemente, Diebold (2023) ha señalado preocupaciones sobre la capacidad de las IA para escribir trabajos o responder preguntas de manera indetectable, lo que plantea desafíos éticos y educativos.

Es evidente la creciente utilización de la IA como tutor educativo entre los estudiantes. En este sentido, emerge la explicación y clarificación de conceptos complicados. Esta tendencia también se observó en esta investigación que posibilitó comprobar que la IAG se ha integrado en diversas prácticas de estudio, actuando como un tutor virtual que proporciona retroalimentación, responde preguntas y brinda explicaciones detalladas sobre conceptos difíciles (Aparicio-Gómez, 2023).

El presente estudio demostró que una de las principales preocupaciones de los propios estudiantes es que la IA se pueda usar de manera deshonesta. Este resultado coincide con el estudio de Selwyn (2019) y Diebold (2023). Significa que existe un área de oportunidad a tomar en cuenta.

En términos de aplicaciones educativas, Idroes et al. (2023) destacan que las tecnologías de IA pueden proporcionar valiosas herramientas de aprendizaje, sistemas de tutoría y facilitadores virtuales, abordando desafíos como la accesibilidad al contenido educativo y la escasez de docentes. Aparicio-Gómez (2023) también señala que los sistemas de IA pueden proporcionar retroalimentación detallada, responder preguntas y explicar conceptos difíciles a los estudiantes. En este estudio, se encontraron tendencias similares respecto a las herramientas de IA generativa. Los estudiantes utilizan la IA principalmente para investigación y consulta de información, así como para la explicación y clarificación de conceptos complicados, generación de texto para tareas de redacción, resúmenes y síntesis. Estos hallazgos reflejan la integración creciente de la IA en las prácticas de estudio y aprendizaje de los estudiantes, proporcionando beneficios significativos en su rendimiento académico.

La incorporación progresiva de la IAG en la Educación Media Superior evidencia transformaciones importantes en las dinámicas actuales de aprendizaje y acceso al conocimiento. Su presencia en las prácticas académicas estudiantiles refleja un cambio hacia modelos de aprendizaje más apoyados en recursos digitales inteligentes y procesos de consulta inmediata.

En la investigación se identificaron cuatro aplicaciones principales de la IA generativa: generación de texto para tareas de redacción, investigación y consulta de información, resúmenes y síntesis y como tutor virtual educativo para la explicación de conceptos complicados. Los estudiantes han mostrado una preferencia destacada por utilizar la IA para la investigación y consulta de información, lo cual les permite acceder rápidamente a datos actualizados y relevantes.

Además, muchos la usan para recibir explicaciones y clarificaciones sobre temas difíciles, mejorando así su comprensión y desempeño académico. Un alto porcentaje de los participantes afirman entender mejor conceptos complicados gracias a la IAG. Este hecho indica una creciente dependencia de la IA como un tutor educativo fuera de la escuela, lo cual es un tema importante para futuras exploraciones.

En cuanto a las fuentes de información utilizadas, los estudiantes confían cada vez más en las herramientas de IA y los navegadores digitales, abandonando métodos más tradicionales como libros y tutores. No obstante, una cantidad considerable de estudiantes refiere que herramientas de IAG como el ChatGPT puede ofrecer datos falsos.

La percepción general sobre el impacto de la IA en el rendimiento académico es aceptable. Los estudiantes reportan mejoras en la comprensión de conceptos y en la realización de tareas, pero desean que las herramientas de IA mejoren en cuanto a la precisión de la información, referencias confiables, y capacidad de resolver problemas complejos.

Además, los estudiantes expresan un deseo por mejoras en la precisión y confiabilidad de la información proporcionada por las herramientas de IA, así como una mejor disponibilidad gratuita y soporte para la resolución de problemas complejos.

El cumplimiento del objetivo propuesto aporta resultados importantes que pueden coincidir o discrepar según el contexto donde se lleve a cabo el estudio. Vale la pena acentuar que los datos obtenidos acreditan que paulatinamente se está incrementando el uso de la IAG en la Educación Media Superior

El principal aporte de la investigación reside en las evidencias empíricas sobre el uso de la IAG en un nivel educativo poco explorado aún en las fuentes consultadas. De igual forma, de los resultados obtenidos se infieren el alcance pedagógico y ético derivados del conocimiento y uso de estas tecnologías por estudiantes adolescentes.

Entre las limitaciones del estudio se encuentran el tamaño de la muestra, aspecto que, aunque no es altamente significativo, ni disminuye el valor de este tipo de estudio, pudiera influir en la generalización de los resultados. En futuras investigaciones sobre este tema, el análisis se podría realizar a través de enfoques mixtos y comparación entre diferentes contextos.

Alvarado, G. A. Z. (2024). Implementación de herramientas de la IA generativa que favorecen el aprendizaje de significativo en la EMS. Revista Social Fronteriza, 4(5), e45495-e45495. https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(5)495

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Beltrán, N. C. B., & Mojica, E. C. R. (2020). Procesamiento del lenguaje natural (PLN)-GPT-3.: Aplicación en la Ingeniería de Software. Tecnología Investigación y Academia, 8(1), 18-37. https://shre.ink/oXrR

Bozkurt, A., Xiao, J., Lambert, S., Pazurek, A., Crompton, H., Koseoglu, S., ... & Jandrić, P. (2023). Speculative futures on ChatGPT and generative artificial intelligence (AI): A collective reflection from the educational landscape. Asian Journal of Distance Education, 18(1),53-130. https://www.asianjde.com/ojs/index.php/AsianJDE/article/view/709

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Vega Jiménez, J., Borja Gomez, E. E., & Ramírez Álvarez, P. J. (2023). ChatGPT e inteligencia artificial: ¿obstáculo o ventaja para la educación médica superior?. Educación Médica Superior, 37(2). https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9942520

Contribución autoral
Nivia Tomasa Álvarez Aguilar: Conceptualización, Análisis formal, Investigación, Metodología, Redacción del borrador original, Redacción, revisión y edición.
Lizbeth Habib Mireles: Conceptualización, Investigación, Redacción del borrador original, Redacción, revisión y edición.
Agustín Cortes Coss: Curación de datos, Análisis formal, Investigación, Metodología, Redacción, revisión y edición.
Jesús Alejandro Quiroz Aguilar: Curación de datos, Investigación, Metodología, Redacción, revisión y edición.

Conflicto de intereses
Los autores declaran que no existe conflicto de intereses.