The expansion of Artificial Intelligence (AI) usage is reflected in the increasing availability of teacher training courses. Focusing on Massive Open Online Courses (MOOCs), this research aims to understand how the educational value of AI is addressed in contemporary MOOCs designed for teacher education. This is achieved through the design and application of an emergent category system encompassing didactic-formative, ethical, and technical dimensions. A descriptive-interpretative qualitative methodology was applied, based on inductive content analysis. Throughout the process, an emergent category system with three progressive levels of complexity was constructed, refined, applied, and validated. This allowed the formulation of a three-level progression hypothesis: Level 1 – initial approach, Level 2 – functional application, and Level 3 – transformative integration. The sample consisted of 25 MOOCs selected from the Coursera platform. In terms of results, basic or intermediate levels predominated in relation to teaching competences, didactic integration, and technical use of AI. With few exceptions, there was limited critical and reflective depth. Particularly scarce were advanced ethical considerations such as data privacy and protection, as well as advanced didactic-formative aspects such as adaptive assessment. Courses exhibiting functional competence were the most developed and balanced. It is concluded that, although some notable training initiatives address didactic-formative, ethical, and technical dimensions in isolation, most of the courses analysed do not address the transformative potential of AI in education. On the other hand, the emergent category system and the proposed progression hypothesis constitute a valid tool for future analyses of AI's educational integration in teacher training.
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado en los últimos años como una herramienta clave en el ámbito educativo, favoreciendo la personalización del aprendizaje y la optimización de procesos pedagógicos. Sin embargo, su implementación plantea dilemas éticos relacionados con la privacidad de los datos, la equidad en el acceso, la transparencia de los algoritmos y la rendición de cuentas de los actores implicados. Con el fin de analizar de forma sistemática esta problemática, se llevó a cabo una revisión de la literatura publicada entre 2020 y 2025 en bases de datos de reconocido impacto (Scopus, Web of Science, ERIC, Dialnet y Google Scholar), siguiendo la metodología PRISMA. Tras aplicar criterios de inclusión y exclusión previamente definidos, se seleccionaron 28 estudios para su análisis. Los resultados evidencian seis preocupaciones recurrentes: protección de datos, sesgos algorítmicos, falta de transparencia, responsabilidad difusa, riesgo de deshumanización del proceso educativo y ampliación de la brecha digital. Asimismo, se constató la ausencia de marcos éticos compartidos y de instrumentos empíricos validados para evaluar estas cuestiones. Se concluye que resulta imprescindible avanzar en políticas educativas, programas de formación docente y herramientas de evaluación que promuevan un uso ético, inclusivo y socialmente responsable de la inteligencia artificial en la educación.
El presente estudio tiene como objetivo diseñar, validar y presentar un instrumento de evaluación sobre el uso educativo de la Inteligencia Artificial (IA) en la enseñanza de las Ciencias Sociales. Se parte de una fundamentación teórica interdisciplinar y crítica que articula seis dimensiones: pedagógica, cognitiva, tecnológica, ética, evaluativa y prospectiva. El cuestionario elaborado fue sometido a un riguroso proceso de validación que incluyó: juicio de expertos, entrevistas cognitivas, análisis factorial exploratorio, fiabilidad interna mediante alfa de Cronbach y validación convergente y discriminante con instrumentos consolidados (TPACK, DigCompEdu, AIA-Edu). Los resultados evidencian una alta validez de contenido, adecuada estructura factorial, consistencia interna y coherencia psicométrica. Se concluye que el instrumento propuesto es pertinente y riguroso para ser utilizado como herramienta diagnóstica, investigadora y formativa en contextos educativos mediados por tecnologías emergentes. Asimismo, se discuten las implicaciones éticas y epistemológicas de la integración de la IA en las Ciencias Sociales, así como sus potencialidades y riesgos. El instrumento constituye una herramienta útil para orientar procesos formativos, diagnósticos e investigativos sobre la IA en la práctica docente.
La irrupción de las tecnologías emergentes, con especial énfasis en la Inteligencia Artificial (IA), ha impactado sustancialmente a los docentes, así como ha posibilitado mejor atención a segmentos del estudiantado, esto por sus características de personalización y adaptabilidades que llegan a ser de alto valor para la atención a la diversidad del aula. Métodos: Este estudio presenta una revisión sistemática de trabajos originales centrados en el uso de tecnologías emergentes para el fortalecimiento de prácticas inclusivas en la formación docente. Tuvo un diseño cualitativo de tipo exploratorio-descriptivo, utilizando el protocolo PRISMA y la estrategia PICO. Resultados: Se analizaron 20 artículos publicados entre 2021 y 2025, obtenidos de la base de datos Web of Science. Los resultados demuestran un incremento destacado de la producción científica en 2024, teniendo a China como principal país contribuyente (34%). Discusión y Conclusiones: Se destaca el papel de la IA en: la personalización del aprendizaje, el diseño de itinerarios formativos y el fortalecimiento de competencias docentes. Esta revisión aporta evidencia sistematizada sobre el papel de la IA en la formación docente inclusiva y señala la necesidad de desarrollar marcos éticos y estrategias de alfabetización digital equitativas.
Este estudio examina el papel de los Instrumentos Digitales de Razonamiento Avanzado (IDRA) en la educación formal durante la pandemia de COVID-19, enfocándose en su impacto sobre la resiliencia económica estudiantil. A través de un enfoque cuantitativo, se aplicó un cuestionario estructurado a 50 estudiantes de nivel medio superior y superior en la región metropolitana de Zacatecas, evaluando tres variables: nivel educativo, uso de IDRA y afectaciones económicas. Se validó el instrumento mediante el índice de validez de contenido de Lawshe (IVC = 0.84) y su confiabilidad fue confirmada con un alfa de Cronbach de 0.912. Los datos no siguieron una distribución normal (p < 0.05), por lo que se emplearon pruebas no paramétricas. Los resultados indican que existe una correlación negativa significativa entre el uso de IDRA y la percepción de menor impacto económico (r = -0.343; p = 0.015). Sin embargo, no se encontró una relación significativa entre el nivel educativo y las afectaciones económicas (r = -0.142; p = 0.093), lo que sugiere que la educación formal, por sí sola, no es suficiente para mitigar los efectos de crisis económicas. Se concluye que los IDRA representan un recurso clave para fortalecer la adaptabilidad estudiantil, tanto en el ámbito académico como económico. Se recomienda su integración sistemática en los programas educativos, junto con políticas públicas que garanticen el acceso equitativo a tecnologías y conectividad. Estos hallazgos ofrecen una perspectiva actualizada sobre el papel de la educación digital como estrategia de resiliencia ante escenarios de crisis sanitaria y económica.
