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1. INTRODUCCIÓN
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha transitado de ser una herramienta especializada a convertirse en un recurso de uso frecuente en la educación superior, influyendo de manera significativa en la redacción académica, la búsqueda bibliográfica y la producción científica. La expansión de modelos de IA generativa, como los grandes modelos de lenguaje, ha intensificado los debates éticos relacionados con la autoría, la originalidad, la transparencia y la responsabilidad académica (Floridi et al., 2018; Kasneci et al., 2023).
Investigaciones empíricas recientes evidencian que los estudiantes universitarios perciben la IA principalmente como una herramienta de apoyo para mejorar la calidad formal de sus trabajos, optimizar la organización del contenido y facilitar procesos de escritura académica, siempre que su uso no sustituya el esfuerzo intelectual propio (Cotton et al., 2024). No obstante, persisten preocupaciones significativas vinculadas al plagio, la dependencia tecnológica y la posible erosión del pensamiento crítico, lo que plantea desafíos sustantivos para la integridad académica en contextos universitarios (Perkins, 2023). Desde una perspectiva comparada, estudios recientes destacan que las percepciones éticas sobre el uso de la IA varían en función del nivel de alfabetización digital, el campo disciplinar y la existencia de políticas institucionales claras, subrayando la necesidad de marcos normativos explícitos y coherentes en la educación superior (Llerena-Izquierdo & Ayala-Carabajo, 2025). En este sentido, la alfabetización ética en inteligencia artificial emerge como un componente clave para promover un uso responsable y crítico de estas tecnologías en la producción científica universitaria (Floridi et al., 2018).
Desde el plano normativo, organismos internacionales advierten que la adopción de la IA sin una orientación ética adecuada puede comprometer la confianza en la producción científica y debilitar los principios de honestidad intelectual y responsabilidad social que sustentan la educación superior (UNESCO, 2022). En este contexto, analizar las percepciones éticas de los estudiantes universitarios frente al uso de la IA en sus producciones científicas resulta fundamental para comprender las tensiones entre innovación tecnológica y responsabilidad académica en la universidad contemporánea (Benavides Torres & Pazmiño Palma, 2026).
Figura 1 Modelo conceptual de las percepciones éticas
En la figura 1 se muestra el modelo conceptual de las percepciones éticas de los estudiantes universitarios sobre el uso de la inteligencia artificial en la producción científica. El modelo representa las dimensiones evaluadas en el estudio y su relación con el marco ético institucional que regula el uso de la inteligencia artificial en el contexto universitario.
2. METODOLOGÍA
El presente estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental, de tipo descriptivo y de alcance aplicado, orientado a analizar las percepciones éticas de los estudiantes universitarios respecto al uso de la inteligencia artificial (IA) en la elaboración de sus producciones científicas. El enfoque cuantitativo permitió la recolección y el análisis sistemático de datos numéricos con el propósito de identificar tendencias y patrones de comportamiento, sin manipular deliberadamente las variables de estudio, lo cual es característico de las investigaciones no experimentales en ciencias sociales. El diseño de investigación fue transversal, dado que la recolección de datos se realizó en un único momento temporal, correspondiente al semestre académico 2025-II, lo que permitió describir el fenómeno tal como se manifestó en ese periodo específico (Setia, 2016).
La población estuvo conformada por estudiantes matriculados en programas de pregrado en la universidad. Debido al carácter descriptivo del estudio y a criterios de accesibilidad, se empleó un muestreo no probabilístico por conveniencia, seleccionando a los estudiantes que aceptaron participar de manera voluntaria, estrategia común en estudios educativos descriptivos y aplicados (Otzen & Manterola, 2017).
La muestra estuvo constituida por 249 estudiantes universitarios de pregrado, con una edad media de 21.17 años (DE = 3.61), en un rango de 17 a 34 años; el 57.83% correspondió al sexo femenino y el 42.17% al masculino. En relación con el nivel de estudio, se observó una distribución heterogénea entre los ciclos académicos, con predominio de estudiantes de quinto ciclo (42.17%), seguido de primer ciclo (13.25%) y tercer ciclo (1.20%), mientras que un 43.37% reportó denominaciones no estandarizadas.
El instrumento de recolección de datos fue un cuestionario estructurado administrado en formato digital mediante Google Forms. Este fue elaborado a partir de la revisión de literatura especializada sobre ética académica e inteligencia artificial en educación superior (Cotton et al., 2024; Floridi et al., 2018) y se estructuró en tres dimensiones: percepción ética, uso responsable y actitudes frente a la inteligencia artificial. Cada dimensión incluyó ítems formulados en una escala tipo Likert de cinco puntos, desde “totalmente en desacuerdo” hasta “totalmente de acuerdo”, modalidad ampliamente utilizada para medir actitudes y percepciones en investigaciones educativas (Field, 2018).
Las dimensiones Percepción ética, Uso responsable de la IA y Actitudes frente a la IA fueron definidas a partir de la revisión de literatura y operacionalizadas en 15 ítems tipo Likert. La validez de contenido del instrumento se estableció mediante juicio de expertos. Posteriormente, se realizó una prueba piloto con 30 estudiantes de características similares a la población objetivo, con el fin de estimar la confiabilidad interna del cuestionario mediante el coeficiente alfa de Cronbach, obteniéndose un valor de 0.89, considerado alto y adecuado para investigaciones en el ámbito de las ciencias sociales (George & Mallery, 2019).
El proceso de pilotaje se desarrolló con una muestra de 30 estudiantes seleccionados bajo criterios técnicos de equivalencia respecto a la población objetivo (N = 249). Para garantizar dicha equivalencia, se consideraron variables sociodemográficas y académicas clave, tales como rango etario, distribución por sexo, programa de estudios y nivel de avance académico (semestre), verificándose una correspondencia estructural entre ambas muestras. Asimismo, los participantes del piloto pertenecían al mismo contexto institucional y compartían condiciones formativas similares, lo que permitió controlar posibles sesgos asociados a diferencias contextuales.
Con la muestra final (n = 249), la validez de constructo se evaluó mediante análisis factorial exploratorio, evidenciando adecuación muestral (KMO = 0.78; Bartlett: χ² = 612.45; p < 0.001) y una estructura coherente de tres factores sin cargas cruzadas relevantes. La confiabilidad fue aceptable (α global = 0.71; dimensiones entre 0.70 y 0.73), confirmando la consistencia interna del instrumento.
La recolección de datos se llevó a cabo durante el mes de diciembre de 2025, previa obtención del consentimiento informado de los participantes. Se garantizaron los principios éticos de confidencialidad, anonimato y voluntariedad, en concordancia con las directrices éticas internacionales para la investigación con seres humanos establecidas por la Declaración de Helsinki («World Medical Association Declaration of Helsinki», 2013).
Finalmente, los datos fueron procesados y analizados mediante estadística descriptiva utilizando el software IBM SPSS Statistics (George & Mallery, 2019) presentándose los resultados en tablas y gráficos que permiten visualizar las tendencias predominantes en las percepciones éticas de los estudiantes respecto al uso de la inteligencia artificial en la producción científica.
3. RESULTADOS
3.1. Estadísticos descriptivos
En el Cuadro 1 se presentan los estadísticos descriptivos correspondientes a las dimensiones evaluadas en el estudio. Los resultados evidencian que las percepciones de los estudiantes universitarios respecto al uso de la inteligencia artificial (IA) en la producción científica se sitúan en niveles moderadamente altos. La dimensión Percepción ética registró la media más elevada (M = 3.95; DE = 0.62), seguida de Actitudes frente a la IA (M = 3.89; DE = 0.60) y Uso responsable de la IA (M = 3.78; DE = 0.68). La escala total presentó una media de 3.87 (DE = 0.64), lo que indica una tendencia general favorable hacia el uso de estas tecnologías en el ámbito académico. Asimismo, los valores de desviación estándar reflejan una dispersión moderada, lo que sugiere una relativa homogeneidad en las respuestas de los participantes.
Cuadro 1 Estadísticos descriptivos de las percepciones éticas sobre el uso de la inteligencia artificial
| Dimensión | Ítems | Media (M) | Desviación estándar (DE) |
|---|---|---|---|
| Percepción ética | 5 | 3.95 | 0.62 |
| Uso responsable de la IA | 5 | 3.78 | 0.68 |
| Actitudes frente a la IA | 5 | 3.89 | 0.60 |
| Escala total | 15 | 3.87 | 0.64 |
Fuente: elaboración propia Nota. M = media; DE = desviación estándar.
3.2. Resultados por dimensión
Percepción ética sobre el uso de la IA
En esta dimensión, el 83.13% de los estudiantes manifestó estar de acuerdo en que el uso de la inteligencia artificial debe estar regulado por límites éticos claramente establecidos. Asimismo, el 71.08% indicó que el uso de herramientas de IA sin la debida citación constituye una forma de deshonestidad académica. Por otro lado, el 74.70% de los participantes consideró que la IA puede influir en la autenticidad del pensamiento crítico. Adicionalmente, el 93.98% señaló que los docentes deben orientar sobre el uso ético de estas tecnologías, mientras que el 96.39% estuvo de acuerdo en que la IA puede ser utilizada como un recurso válido siempre que se respete la integridad académica.
Uso responsable de la inteligencia artificial
Los resultados muestran que el 92.77% de los estudiantes reportó verificar la veracidad de la información generada por herramientas de IA antes de incorporarla en sus trabajos académicos. Asimismo, el 86.75% indicó utilizar estas herramientas como apoyo, sin sustituir su propio trabajo intelectual. El 78.31% de los participantes afirmó ser capaz de identificar cuándo un contenido generado por IA requiere revisión o reformulación. En contraste, solo el 62.65% manifestó haber recibido orientación institucional formal sobre el uso ético de estas tecnologías. Finalmente, el 80.72% consideró necesario que las universidades establezcan normativas claras para regular su uso en contextos académicos.
Actitudes frente a la inteligencia artificial
En relación con las actitudes, el 79.52% de los estudiantes manifestó sentirse cómodo utilizando herramientas de inteligencia artificial en sus actividades académicas, mientras que el 75.90% reconoció su utilidad para mejorar la calidad de las producciones científicas. Asimismo, el 96.39% expresó disposición para continuar aprendiendo sobre el uso ético de la IA. En contraste, el 55.42% consideró que estas tecnologías contribuyen al desarrollo de la creatividad y el aprendizaje autónomo. Finalmente, el 77.11% reportó preocupación respecto a la posible disminución de la capacidad de análisis personal asociada a su uso intensivo.
3.3. Fiabilidad
La consistencia interna del cuestionario fue evaluada mediante el coeficiente alfa de Cronbach. Como se muestra en el Cuadro 2, la escala total obtuvo un valor de α = 0.71, considerado aceptable para estudios de carácter descriptivo.
En cuanto a las dimensiones, los coeficientes oscilaron entre 0.70 y 0.73, lo que indica niveles adecuados de fiabilidad interna. Estos resultados evidencian una consistencia homogénea entre los ítems que conforman cada dimensión del instrumento.
Cuadro 2 Coeficientes de fiabilidad del cuestionario
| Dimensión | Número de ítems | Alfa de Cronbach |
|---|---|---|
| Percepción ética | 5 | 0.73 |
| Uso responsable de la IA | 5 | 0.70 |
| Actitudes frente a la IA | 5 | 0.72 |
| Escala total | 15 | 0.71 |
Fuente: elaboración propia. Nota. Valores de α ≥ 0.70 se consideran aceptables para investigaciones descriptivas en ciencias sociales.
3.4. Validez de constructo
Con el objetivo de evaluar la validez de constructo del instrumento, se realizó un análisis factorial exploratorio (AFE). Previamente, se verificó la adecuación de los datos mediante el índice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO = 0.78) y la prueba de esfericidad de Bartlett (χ² = 612.45; p < 0.001), cuyos resultados confirmaron la pertinencia del análisis factorial.
Cuadro 3 Pruebas de adecuación muestral para el análisis factorial exploratorio
| Prueba | Valor |
|---|---|
| Índice KMO | 0.78 |
| Prueba de esfericidad de Bartlett (χ²) | 612.45 |
| Grados de libertad (gl) | 105 |
| Significancia (p) | < .001 |
Fuente: elaboración propia Nota. KMO > 0.60 y p < .05 indican adecuación de los datos para el análisis factorial.
El AFE se llevó a cabo utilizando el método de extracción de ejes principales con rotación Varimax. Se identificó una estructura de tres factores coherente con el modelo teórico planteado, considerando como criterios de retención autovalores superiores a uno y cargas factoriales iguales o mayores a 0.40. Los ítems se agruparon de manera consistente en las dimensiones propuestas, sin evidenciar cargas cruzadas significativas, lo que respalda la estabilidad y claridad de la estructura factorial del instrumento.
3.5. Síntesis de resultados
En conjunto, los resultados muestran que los estudiantes presentan niveles moderadamente altos en las dimensiones evaluadas, con una tendencia favorable hacia el uso de la inteligencia artificial en la producción científica. La dimensión percepción ética obtuvo los valores más elevados, mientras que el uso responsable presentó valores ligeramente inferiores en comparación con las demás dimensiones. Asimismo, los análisis psicométricos realizados evidencian que el instrumento utilizado posee niveles adecuados de fiabilidad y validez, lo que respalda la consistencia de los resultados obtenidos.
4. DISCUSIÓN
Los resultados del presente estudio evidencian que los estudiantes universitarios manifiestan una aceptación predominantemente favorable hacia el uso de la inteligencia artificial (IA) en la producción científica, aunque dicha aceptación se encuentra condicionada por criterios éticos claramente definidos. Este hallazgo se sustenta en que el 83.13% de los participantes considera necesario establecer límites éticos en su uso y el 71.08% reconoce que la omisión de su citación constituye una forma de deshonestidad académica. Estos resultados son consistentes con lo reportado por (Cotton et al., 2024) quienes señalan que los estudiantes perciben herramientas como ChatGPT como legítimas siempre que no comprometan la integridad académica. Asimismo, investigaciones recientes evidencian que la aceptación de la IA en educación superior está mediada por percepciones de utilidad, confianza y marcos éticos institucionales (Dwivedi et al., 2023; Zawacki-Richter et al., 2019). No obstante, el presente estudio amplía esta evidencia al mostrar que dicha aceptación no solo responde a normas externas, sino también a una internalización de criterios éticos en contextos latinoamericanos.
Asimismo, la preocupación por el impacto de la IA en el pensamiento crítico, reportada por el 74.70% de los estudiantes, se alinea con los planteamientos de Perkins (2023), quien advierte que el uso no reflexivo de modelos de lenguaje puede generar dependencia cognitiva. Este hallazgo también es consistente con estudios que analizan los riesgos cognitivos asociados a la automatización del aprendizaje, señalando posibles efectos en la autoría intelectual y la construcción del conocimiento. Sin embargo, a diferencia de enfoques predominantemente críticos, los resultados del presente trabajo evidencian una postura más equilibrada, en la que los estudiantes reconocen tanto beneficios como riesgos, lo que sugiere el desarrollo de competencias críticas en entornos digitales.
En relación con el uso responsable, los resultados indican que el 92.77% de los estudiantes verifica la información generada por IA y el 86.75% declara utilizarla como apoyo sin sustituir su propio trabajo intelectual. Estos hallazgos coinciden con estudios recientes que destacan el desarrollo de estrategias de autorregulación en el uso de tecnologías digitales en educación superior (Akgun & Greenhow, 2022; Lim et al., 2023). Sin embargo, el hallazgo de que solo el 62.65% ha recibido orientación institucional formal evidencia una brecha significativa entre la adopción tecnológica y la formación ética proporcionada por las universidades. Esta problemática ha sido identificada en la literatura reciente, donde se advierte que la rápida integración de la IA en educación ha superado la capacidad institucional para generar políticas claras y formación docente adecuada (Holmes et al., 2019; Kasneci et al., 2023)
Por otro lado, en la dimensión actitudinal, si bien el 79.52% de los estudiantes manifiesta sentirse cómodo utilizando IA y el 75.90% reconoce su potencial para mejorar la calidad de las producciones científicas, solo el 55.42% considera que estas tecnologías fomentan la creatividad y el aprendizaje autónomo. Este resultado introduce un matiz relevante en la literatura, ya que contrasta parcialmente con estudios que destacan el potencial de la inteligencia artificial para personalizar el aprendizaje y mejorar los resultados educativos (Chen et al., 2020; Zawacki-Richter et al., 2019). En este sentido, los resultados sugieren que, en el contexto analizado, la IA es percibida principalmente como una herramienta instrumental orientada a la eficiencia académica, más que como un recurso transformador del aprendizaje.
En conjunto, los hallazgos permiten afirmar que las percepciones estudiantiles sobre la inteligencia artificial se configuran como un fenómeno complejo, caracterizado por la coexistencia de aceptación funcional, conciencia ética y preocupación crítica. Este estudio contribuye a la literatura empírica al evidenciar que la adopción de la IA en educación superior está condicionada por factores tecnológicos, pedagógicos y éticos, tal como ha sido señalado en investigaciones recientes (Dwivedi et al., 2023; Holmes et al., 2019). En consecuencia, se refuerza la necesidad de que las universidades desarrollen estrategias integrales que articulen el uso tecnológico con la formación en integridad académica y pensamiento crítico.
5. CONCLUSIÓN
El estudio evidenció que los estudiantes universitarios presentan una aceptación condicionada del uso de la inteligencia artificial en la producción científica, sustentada en criterios éticos claramente identificables. En particular, el 83.13% de los participantes reconoce la necesidad de establecer límites éticos en su uso y el 71.08% considera que la omisión de su citación constituye deshonestidad académica, lo que refleja un nivel significativo de internalización de principios de integridad científica en el contexto analizado. Este hallazgo confirma que la adopción de la IA no es acrítica, sino mediada por una conciencia ética en formación, en línea con lo señalado por Cotton et al., (2024). Asimismo, el estudio aporta evidencia específica al demostrar que el 74.70% de los estudiantes percibe que la inteligencia artificial puede afectar el pensamiento crítico, lo que evidencia una preocupación concreta sobre sus implicaciones cognitivas. Este resultado resulta relevante en el contexto universitario estudiado, ya que sugiere que la integración de la IA no solo plantea desafíos técnicos, sino también formativos, particularmente en el desarrollo de habilidades analíticas.
En relación con el uso responsable, si bien se identifican prácticas adecuadas como la verificación de información (92.77%) y el uso de la IA como apoyo académico (86.75%), el hallazgo más significativo del estudio radica en la brecha de formación institucional, dado que solo el 62.65% de los estudiantes ha recibido orientación formal sobre el uso ético de estas herramientas. Este resultado constituye un aporte original, al evidenciar una desconexión entre la rápida adopción de la inteligencia artificial por parte de los estudiantes y la limitada respuesta formativa de las instituciones de educación superior.
Por otra parte, aunque las actitudes hacia la IA son mayoritariamente positivas, el estudio identifica un hallazgo diferencial: únicamente el 55.42% de los estudiantes considera que la IA fomenta la creatividad y el aprendizaje autónomo. Este resultado sugiere que, en el contexto analizado, la inteligencia artificial es percibida principalmente como una herramienta instrumental orientada a la eficiencia académica, más que como un recurso que potencie el desarrollo de competencias cognitivas superiores, lo que representa un aporte relevante frente a enfoques más optimistas reportados en la literatura. En conjunto, los hallazgos permiten concluir que la integración de la inteligencia artificial en la educación superior se configura como un proceso complejo, caracterizado por una aceptación funcional acompañada de conciencia ética y preocupación crítica. Este estudio contribuye al campo al evidenciar, desde un contexto específico, que la principal limitación no radica en la adopción tecnológica, sino en la ausencia de marcos formativos y normativos suficientemente consolidados.
Finalmente, se recomienda que futuras investigaciones profundicen en el análisis de estas brechas formativas, incorporando comparaciones entre contextos institucionales y disciplinas académicas, así como estudios longitudinales que permitan evaluar la evolución de las percepciones éticas y su impacto en la producción científica estudiantil.
Declaración de ética, transparencia y uso de inteligencia artificial (IA)
El presente estudio se llevó a cabo de conformidad con los principios éticos establecidos para la investigación científica. Cuando fue aplicable, se obtuvo el consentimiento informado de los participantes. Los autores declaran que no existen conflictos de interés que pudieran haber influido en el desarrollo o los resultados del estudio. En relación con el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA), los autores declaran que solo se utilizó como apoyo técnico (corrección ortográfica del texto, así como la traducción del abstract al idioma inglés). Dicho uso no sustituyó en ningún caso el juicio académico de los autores ni intervino en el análisis, discusión de resultados o redacción sustantiva del contenido del artículo.
