Integración de Tecnologías Educativas e Inteligencia Artificial en la Enseñanza: Guía práctica para docentes de educación superior

Autores/as

Augusto Paolo Bernal Parraga, Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE; Angie Stefani Huacon Pachay , Ministerio de Educación, Deporte y Cultura; Ponce Delgado Yessica María, Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Manabí; Byron Fernando Ganán Oyervide , Ministerio de Educación, Deporte y Cultura; Wilder Javier Castro Jauregui , Ministerio de Educación, Deporte y Cultura; Mónica Nataly Guevara, Ministerio de Educación, Deporte y Cultura; Jia Mei Huang Li, Universidad Católica del Ecuador Sede Manabí; Darwin Eloy Mero Salazar, Universidad Católica del Ecuador Sede Manabí; Iter Patricio Varela Cevallos , Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Manabí; Ligia Leonor Alcivar Chilan , Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Manabí

Palabras clave:

tecnologias educativas, inteligencia artificial en la enseñanza.

Sinopsis

En el contexto contemporáneo, caracterizado por la aceleración tecnológica, la digitalización del conocimiento y la irrupción de la inteligencia artificial en múltiples ámbitos de la sociedad, la educación enfrenta uno de los mayores desafíos de su historia: transformar sus modelos pedagógicos para responder a las demandas de un mundo en constante cambio. La integración de tecnologías educativas y la inteligencia artificial en la enseñanza no constituye únicamente una innovación instrumental, sino una transformación profunda que redefine la manera en que se construye, se accede y se comparte el conocimiento. En este escenario, las instituciones educativas, y especialmente los docentes, desempeñan un papel fundamental como mediadores entre la tecnología y el aprendizaje.

El libro “Integración de Tecnologías Educativas e Inteligencia Artificial en la Enseñanza” surge como una respuesta académica y pedagógica a esta necesidad de transformación. La obra propone una mirada integral sobre el uso de tecnologías digitales y sistemas inteligentes en la educación, articulando fundamentos teóricos, modelos pedagógicos, estrategias didácticas y experiencias prácticas que permiten comprender y aplicar estas herramientas de manera efectiva. A lo largo de sus capítulos, se aborda la tecnología educativa no como un recurso aislado, sino como un componente estructural del proceso de enseñanza-aprendizaje. Asimismo, la inteligencia artificial se presenta como un elemento disruptivo que amplía las posibilidades educativas, permitiendo la personalización del aprendizaje, la automatización de procesos evaluativos y la toma de decisiones basada en datos.

Uno de los aportes más relevantes de esta obra es su enfoque crítico. La integración de tecnologías no se plantea desde una perspectiva tecnocentrista, sino desde un enfoque pedagógico que reconoce la importancia del docente como agente de cambio. En este sentido, el libro enfatiza la necesidad de desarrollar competencias digitales, pensamiento crítico y una ética sólida en el uso de la inteligencia artificial. Además, la obra incorpora metodologías activas, entornos virtuales de aprendizaje, analítica educativa y estrategias de innovación que permiten diseñar experiencias formativas más dinámicas, inclusivas y significativas. Estas propuestas buscan responder a los desafíos actuales de la educación superior y del bachillerato, promoviendo una enseñanza centrada en el estudiante.

Este libro está dirigido a docentes, investigadores, directivos y profesionales de la educación interesados en comprender y aplicar tecnologías educativas e inteligencia artificial en sus contextos. Asimismo, constituye un recurso valioso para la formación docente y el desarrollo profesional en entornos digitales. Confiamos en que esta obra contribuya a fortalecer una educación innovadora, crítica y transformadora, donde la tecnología sea utilizada como un medio para potenciar el aprendizaje y no como un fin en sí misma. El futuro de la educación no dependerá únicamente de las herramientas que utilicemos, sino de cómo las integremos con sentido pedagógico, ética y compromiso social.

Capítulos

  • CAPÍTULO 1 Modelos pedagógicos basados en inteligencia artificial para la personalización del aprendizaje en educación básica, bachillerato y superior
  • CAPÍTULO 2 Fundamentos teóricos de las tecnologías educativas en el siglo XXI
  • CAPÍTULO 3 Inteligencia artificial en educación superior: fundamentos, aplicaciones pedagógicas y desafíos éticos
  • CAPÍTULO 4 Gamificación y aprendizaje basado en inteligencia artificial: estrategias para incrementar la motivación estudiantil
  • CAPÍTULO 5 Neuroeducación y tecnologías digitales: bases cognitivas para el aprendizaje significativo
  • CAPÍTULO 6 Diseño Universal para el Aprendizaje mediado por tecnologías inteligentes en educación básica y bachillerato
  • CAPÍTULO 7 Plataformas digitales y entornos virtuales de aprendizaje: innovación y gestión académica en educación superior
  • CAPÍTULO 8 Evaluación educativa mediada por inteligencia artificial: analítica del aprendizaje y retroalimentación automatizada en la educación superior
  • CAPÍTULO 9 Formación docente en competencias digitales e inteligencia artificial: modelos, desafíos y estrategias para la educación universitaria
  • CAPÍTULO 10 Innovación educativa y futuro de la enseñanza con inteligencia artificial

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Referencias

Baker, R. S., & Siemens, G. (2014). Educational data mining and learning analytics. En R. K. Sawyer (Ed.), The Cambridge handbook of the learning sciences (2nd ed., pp. 253–272). Cambridge University Press. doi:10.1017/CBO9781139519526.016

Barrera-Castro, G. P., et al. (2025). Key barriers to personalized learning in times of artificial intelligence: A systematic literature review. Applied Sciences, 15(6), 3103. https://doi.org/10.3390/app15063103

Bond, M., Buntins, K., Bedenlier, S., Zawacki-Richter, O., & Kerres, M. (2020). Mapping research in student engagement and educational technology in higher education: A systematic evidence map. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17(1), 2. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0176-8

Bray, A., Devitt, A., Banks, J., & Sanchez, S. (2023). What next for Universal Design for Learning? A systematic literature review of technology in UDL implementations at second level. British Journal of Educational Technology. https://doi.org/10.1111/bjet.13328

Cabero-Almenara, J., Romero-Tena, R., & Palacios-Rodríguez, A. (2023). Digital teaching competence according to DigCompEdu: A study in higher education. Journal of New Approaches in Educational Research, 12(1), 45–62. https://doi.org/10.7821/naer.2023.1.1452

CAST. (2018). Universal Design for Learning guidelines version 2.2. CAST. Recuperado de UDL Guidelines.

Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278. doi:10.1109/ACCESS.2020.2988510

Crompton, H., & Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education: The state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), Article 22. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8

Deterding, S., Dixon, D., Khaled, R., & Nacke, L. (2011). From game design elements to gamefulness: Defining gamification. Proceedings of the 15th International Academic MindTrek Conference, 9–15. https://doi.org/10.1145/2181037.2181040

Freeman, S., Eddy, S. L., McDonough, M., Smith, M. K., Okoroafor, N., Jordt, H., & Wenderoth, M. P. (2014). Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), 8410–8415. https://doi.org/10.1073/pnas.1319030111

Galindo-Domínguez, H., Delgado, N., Campo, L., & Losada, D. (2024). Relationship between teachers’ digital competence and attitudes towards artificial intelligence in education. Computers & Education, 216, 105002. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105002

Galindo-Domínguez, H., Delgado, N., Campo, L., & Losada, D. (2024). Relationship between teachers’ digital competence and attitudes towards artificial intelligence. Computers & Education, 210, 104999. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.104999

Galindo-Domínguez, H., Delgado, N., Campo, L., & Losada, D. (2024). Relationship between teachers’ digital competence and attitudes towards artificial intelligence in education. International Journal of Educational Research, 126, 102381. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2024.102381

Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.

Hwang, G.-J., Xie, H., Wah, B. W., & Gašević, D. (2020). Vision, challenges, roles and research issues of Artificial Intelligence in Education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100001. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100001

Ifenthaler, D., & Yau, J. Y.-K. (2020). Utilising learning analytics to support study success in higher education: A systematic review. Educational Technology Research and Development, 68(4), 1961–1990. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09788-z

Immordino-Yang, M. H. (2016). Emotions, learning, and the brain: Exploring the educational implications of affective neuroscience. W. W. Norton & Company. https://wwnorton.com/books/9780393709810.

Khosravi, H., Shum, S. B., Chen, G., Conati, C., Tsai, Y.-S., Kay, J., Knight, S., Martinez-Maldonado, R., Sadiq, S., & Gašević, D. (2022). Explainable artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100074. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100074

Koehler, M. J., Mishra, P., & Cain, W. (2013). What is technological pedagogical content knowledge (TPACK)? Journal of Education, 193(3), 13–19. doi:10.1177/002205741319300303

Luckin, R., & Cukurova, M. (2019). Designing educational technologies in the age of AI: A learning sciences-driven approach. British Journal of Educational Technology, 50(6), 2824–2838. doi:10.1111/bjet.12861

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson. https://edu.google.com/pdfs/Intelligence-Unleashed-Publication.pdf

Mah, D. K. (2024). Artificial intelligence in higher education: Faculty use, self-efficacy and professional development needs. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 1–20. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00490-1

Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054. doi:10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x

Redecker, C., & Punie, Y. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu. Publications Office of the European Union. https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC107466

Ren, X. (2025). Teaching competencies and challenges in integrating artificial intelligence in higher education. TechTrends. https://doi.org/10.1007/s11528-025-01055-3

Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582–599. doi:10.1007/s40593-016-0110-3

Rose, D. H., & Meyer, A. (2002). Teaching every student in the digital age: Universal Design for Learning. Association for Supervision and Curriculum Development.

Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2017). Self-determination theory: Basic psychological needs in motivation, development, and wellness. Guilford Press. https://www.guilford.com/books/Self-Determination-Theory/Ryan-Deci/9781462538966.

Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press. https://www.politybooks.com/bookdetail?book_slug=should-robots-replace-teachers-ai-and-the-future-of-education--9781509528950

Tedre, M., Toivonen, T., Kahila, J., Vartiainen, H., Valtonen, T., Jormanainen, I., & Pears, A. (2021). Teaching machine learning in K–12 classroom: Pedagogical and technological trajectories for artificial intelligence education. IEEE Access, 9, 110558–110572. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3097962

Tenberga, I. (2024). Artificial intelligence literacy competencies for teachers. Sustainability, 16(23), 10386. https://doi.org/10.3390/su162310386

Tiruneh, D. T., De Cock, M., & Elen, J. (2018). Designing learning environments for critical thinking: Examining effective instructional approaches. International Journal of Science and Mathematics Education, 16(6), 1065–1089

Trujillo-Juárez, S. I. (2025). Strengthening teacher digital competence in higher education through micro-courses: A systematic review. Discover Education. https://doi.org/10.1007/s44217-025-00687-0

van Dijk, J. (2020). The digital divide. Polity Press. https://www.politybooks.com/bookdetail?book_slug=the-digital-divide--9781509534449

Viberg, O., Hatakka, M., Bälter, O., & Mavroudi, A. (2018). The current landscape of learning analytics in higher education. Computers in Human Behavior, 89, 98–110. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.07.027

Wang, S., Wang, F., Zhu, Z., Wang, J., Tran, T., & Du, Z. (2024). Artificial intelligence in education: A systematic literature review. Expert Systems with Applications, 252, 124167. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124167

Yim, I. H. Y., & Su, J. (2025). Artificial intelligence (AI) learning tools in K-12 education: A scoping review. Journal of Computers in Education, 12, 93–131. https://doi.org/10.1007/s40692-023-00304-9

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education: Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), Article 39. doi:10.1186/s41239-019-0171-0

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Publicado

abril 15, 2026

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Detalles sobre esta monografía

ISBN-13 (15)

978-9907-818-03-1

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Cómo citar

Integración de Tecnologías Educativas e Inteligencia Artificial en la Enseñanza: Guía práctica para docentes de educación superior. (2026). EDITORIAL ACACFESA . https://doi.org/10.70577/sxghb757/ACACFESA.EDITORIAL