ISSN-e: 3078-6983
Período: mayo-agosto, 2026
Revista Noesis
Vol. 3, Número 7. (pp. 28-38)
Artículo de investigación https://doi.org/10.47460/noesis.v3i7.65
Competencias necesarias para una alfabetización en inteligencia artificial en
estudiantes universitarios
Jesús Ramón López Hércules
https://orcid.org/0009-0006-4577-6728
jlopez@unexpo.edu.ve
UNEXPO
Vicerrectorado Puerto Ordaz
Ciudad Guayana, Venezuela
Autor de correspondencia:
jlopez@unexpo.edu.ve
Recibido: (23/01/2026), Aceptado: (26/07/2026)
Resumen. La incorporación de herramientas de inteligencia artiĄcial (IA) en la educación superior plantea la
necesidad de desarrollar competencias que permitan a los estudiantes utilizarlas de manera funcional, crítica y
responsable. El presente estudio tuvo como objetivo analizar las competencias asociadas con la alfabetización
en inteligencia artiĄcial en estudiantes universitarios. Para ello, se desarrolló una investigación con enfoque
cuantitativo, diseño no experimental, transversal y alcance descriptivo-correlacional, con una muestra de 300
estudiantes. Los resultados evidenciaron un nivel global medio de alfabetización en IA (M = 3,22), con un
mayor desarrollo del uso práctico de herramientas (M = 3,72) y menores puntuaciones en pensamiento crítico
y evaluación de resultados (M = 2,91). Los hallazgos muestran una brecha entre las competencias instru-
mentales y las compete ncias críticas y éticas, lo que evidencia la necesidad de fortalecer procesos formativos
orientados a la comprensión de sus limitaciones, la evaluación de sus resultados y su utilización responsable
en contextos académicos.
Palabras clave: inteligencia artiĄcial, alfabetización en IA, competencias digitales, estudiantes universitarios,
pensamiento crítico, ética.
Competencies Needed for Artificial Intelligence Literacy in Students
Abstract. The incorporation of artiĄcial intelligence (AI) tools in higher education raises the need to develop
competencies that enable students to use them in a functional, critical, and resp onsible manner. This study
aimed to analyze the competencies associated with artiĄcial intelligence literacy among university students.
To this end, a quantitative study with a non-experimental, cross-sectional, descriptive-correlational design was
conducted with a sample of 300 students. The results showed a medium overall level of AI literacy (M = 3.22),
with greater development in the practical use of tools (M = 3.72) and lower scores in critical thinking and
evaluation of results (M = 2.91). The Ąndings reveal a gap between instrumental competencies and critical
and ethical competencies, highlighting the need to strengthen formative processes aimed at understanding AI
limitations, evaluating its outputs, and using it responsibly in academic contexts.
Keywords: artiĄcial intelligence, AI literacy, digital competencies, university students, critical thinking, ethics.
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I. INTRODUCCIÓN
La alfabetización en IA no puede entenderse únicamente como la capacidad técnica para utilizar una
determinada aplicación. Long y Magerko [
1] plantean que la alfabetización en inteligencia artiĄcial comprende
un conjunto amplio de competencias que permiten a las personas comprender conceptos relacionados con la
IA, interactuar con sistemas inteligentes y evaluar críticamente sus implicaciones. Desde esta perspectiva,
una persona alfabetizada en IA no necesariamente necesita dominar los procedimientos técnicos mediante los
cuales se construyen los algoritmos, pero sí requiere conocimientos suĄcientes para comprender qué pueden
hacer estos sistemas, cuáles son sus limitaciones y cómo sus resultados deben ser interpretados.
Esta concepción resulta especialmente relevante en el ámbito educativo. Ng et al. [
2], a partir de una
revisión de la literatura sobre alfabetización en IA, identiĄcaron dimensiones relacionadas con el conocimiento
y la comprensión de la inteligencia artiĄcial, su aplicación, evaluación y utilización ética. De este modo,
la alfabetización deja de concebirse como una competencia exclusivamente instrumental y pasa a involucrar
capacidades cognitivas y actitudinales necesarias para interactuar de manera responsable con tecnologías
basadas en IA. La formación universitaria, por tanto, enfre nta el desafío de preparar a los estudiantes no
solamente para utilizar estas herramientas, sino también para comprenderlas y evaluar sus resultados.
La necesidad de desarrollar estas competencias se vuelve más evidente ante la expansión de la inteligencia
artiĄcial generativa. Kasneci et al. [
3] señalan que los modelos de lenguaje de gran escala pueden ofrecer
oportunidades relevantes para la enseñanza y el aprendizaje, pero advierten simultáneamente sobre problemas
relacionados con información incorrecta, sesgos, falta de transparencia y dependencia excesiva de los sistemas.
Estas características hacen que la capacidad de evaluar críticamente los contenidos generados adquiera una
importancia particular dentro de las competencias que deberían desarrollar los estudiantes universitarios.
En esta misma línea, la UNESCO [
4] destaca que la incorporación de la inteligencia artiĄcial generativa en la
educación requiere desarrollar capacidades que permitan comprender tanto sus posibilidades como sus riesgos,
promoviendo un uso centrado en las personas y sustentado en principios de equidad, inclusión, transparencia y
responsabilidad. La alfabetización en IA adquiere así una dimensión ética que trasciende el dominio operativo
de las herramientas. Para los estudiantes universitarios, esto implica comprender aspectos relacionados con la
privacidad de los datos, la autoría, los sesgos algorítmicos y las consecuencias derivadas de delegar determinadas
tareas intelectuales en sistemas automatizados.
La dimensión crítica constituye, precisamente, uno de los componentes más relevantes de este proceso.
Bender et al. [
5] han señalado que los modelos lingüísticos de gran escala pueden producir contenidos que
presentan una apariencia coherente y convincente sin que ello implique necesariamente comprensión, veracidad
o ausencia de sesgos. En consecuencia, el desarrollo de competencias para contrastar información, identiĄcar
errores y reconocer las limitaciones de los sistemas constituye un elemento fundamental de la alfabetización en
IA. La capacidad de utilizar una herramienta generativa, por sí sola, no garantiza que el usuario pueda valorar
adecuadamente la calidad de los resultados obtenidos.
Este desafío adquiere particular importancia entre los estudiantes universitarios debido a la creciente in-
corporación de herramientas de IA en actividades académicas. Chan y Hu [
6] encontraron que los estudiantes
reconocen diversas posibilidades de la inteligencia artiĄcial generativa para apoyar sus procesos de aprendizaje,
especialmente en tareas relacionadas con la búsqueda de información, generación de ideas, explicación de
contenidos y apoyo a la escritura. No obstante, también identiĄcaron preocupaciones relacionadas con la pre-
cisión de las respuestas, la privacidad, la integridad académica y una posible dependencia de estas tecnologías.
Los resultados sugieren, por tanto, que la disposición a utilizar IA puede avanzar más rápidamente que la
consolidación de criterios para hacerlo de manera crítica y responsable.
Desde esta perspectiva, la alfab etización en inteligencia artiĄcial puede ser abordada como una competencia
multidimensional. La comprensión conceptual proporciona las bases para interpretar el funcionamiento y las
posibilidades de la IA; las habilidades prácticas permiten interactuar eĄcazmente con sus he rramientas; el
pensamiento crítico facilita la evaluación y veriĄcación de los resultados obtenidos; y la dimensión ética orienta
las decisiones relacionadas con su utilización responsable [
1], [2], [4]. La interacción entre estos componentes
resulta particularmente importante en la educación superior, donde el uso de IA no se limita al consumo de
información, sino que puede intervenir en procesos de búsqueda, análisis, escritura, resolución de problemas y
producción de conocimiento.
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En este sentido, el presente estudio tuvo como objetivo analizar las competencias asociadas con la alfabe-
tización en inteligencia artiĄcial en estudiantes universitarios, considerando cuatro dimensiones: comprensión
conceptual de la IA, uso práctico de herramientas basadas en IA, pensamiento crítico y evaluación de resultados,
y uso ético y responsable. Asimismo, se buscó determinar el nivel global de alfabetización en IA y explorar las
relaciones existentes entre sus diferentes dimensiones. Con ello se pretende aportar evidencia que contribuya
a comprender si la crecie nte familiaridad de los estudiantes con estas tecnologías está acompañada por un
desarrollo equivalente de las competencias cognitivas y éticas necesarias para su utilización en el contexto
universitario.
II. MARCO TEÓRICO
A. Alfabetización en inteligencia artificial: concepto y evolución
Long y Magerko [
1] conceptualizan la alfabetización en IA como un conjunto de competencias que permite
a las personas comprender, utilizar, evaluar y participar críticamente en relación con sistemas de inteligencia
artiĄcial. Esta perspectiva resulta especialmente pertinente en educación porque desplaza la atención desde
el dominio técnico de los algoritmos hacia las capacidades que necesitan los usuarios para interactuar con-
scientemente con ellos. A partir de una revisión exploratoria de la literatura, Ng et al. [
2] identiĄcaron cuatro
componentes fundamentales de la alfabetización en IA: conocer y comprender la IA, utilizar y aplicar sistemas
de IA, evaluar y crear tecnologías basadas en IA, y comprender las cuestiones éticas relacionadas con su uti-
lización. Esta propuesta permite comprender la alfabetización como un constructo multidimensional en el que
las habilidades prácticas constituyen solamente uno de sus componentes.
La incorporación de la IA generativa amplía todavía más esta necesidad. Sistemas capaces de producir
textos, imágenes, códigos y otros contenidos han reducido considerablemente las barreras para interactuar
con tecnologías avanzadas. Sin embargo, su facilidad de uso puede ocultar la complejidad de los procesos
que intervienen en la generación de resultados. UNESCO [
4] sostiene que la educación debe promover una
comprensión crítica de estas tecnologías y desarrollar capacidades que permitan utilizarlas de manera segura,
equitativa y responsable. Por tanto, la alfabetización en IA adquiere especial relevancia en la formación
universitaria, donde los estudiantes se encuentran simultáneamente en proceso de formación académica y
preparación para entornos profesionales en los que estas tecnologías tendrán una presencia creciente.
B. Comprensión conceptual y competencia práctica
Una primera dimensión de la alfabetización en IA corresponde al conocimiento conceptual necesario para
comprender las características generales de estos sistemas. No se trata necesariamente de formar progra-
madores o especialistas en aprendizaje automático, sino de proporcionar conocimientos suĄcientes para re-
conocer qué es un sistema de IA, qué tipos de tareas puede realizar, qué información utiliza y cuáles son sus
principales limitaciones. Long y Magerko [
1] destacan precisamente la importancia de comprender las capaci-
dades y limitaciones de los sistemas de IA como parte de las competencias fundamentales de una persona
alfabetizada en esta tecnología.
En el contexto universitario, esta competencia puede manifestarse en actividades como generar ideas,
organizar información, obtener explicaciones alternativas, apoyar procesos de escritura, desarrollar código o
realizar determinadas tareas de análisis. Chan y Hu [
6] encontraron que los estudiantes perciben diversas
ventajas de la IA generativa para apoyar el aprendizaje, particularmente en actividades relacionadas con la
generación de ideas, la comprensión de conte nidos y la escritura. Esto evidencia que la utilidad percibida de
estas tecnologías puede favorecer su incorporación a las prácticas académicas.
Sin embargo, el dominio práctico debe acompañarse de una comprensión mínima de las características
del sistema utilizado. Zawacki-Richter et al. [
7], al analizar la investigación sobre inteligencia artiĄcial en
educación superior, señalaron la necesidad de considerar no solamente las aplicaciones de estas tecnologías,
sino también sus implicaciones pedagógicas y las competencias necesarias para utilizarlas adecuadamente.
Desde esta p erspectiva, el conocimiento instrumental adquiere mayor valor cuando se integra con criterios que
permiten seleccionar, interpretar y evaluar las herramientas.
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C. Pensamiento crítico y evaluación de los resultados generados por IA
La capacidad para evaluar críticamente los resultados constituye una de las dimensiones más relevantes de
la alfabetización en IA. Los sistemas generativos pueden producir respuestas Ćuidas, estructuradas y aparente-
mente convincentes, pero la calidad formal de una respuesta no constituye evidencia suĄciente de su exactitud.
Kasneci et al. [
3] advierten que los modelos de lenguaje pueden generar información incorrecta o presentar
respuestas que requieren veriĄcación, lo que convierte la evaluación crítica en una competencia indispensable
para su utilización educativa.
Bender et al. [5] también han señalado que los modelos lingüísticos pueden producir secuencias de
lenguaje plausibles sin que exista una comprensión equivalente a la humana del contenido generado. Este
aspecto adquiere particular importancia en contextos académicos, donde una respuesta aparentemente correcta
puede ser incorporada a trabajos, informes o procesos de aprendizaje sin una comprobación suĄciente de sus
fundamentos. Desde la perspectiva de la alfabetización en IA, el pensamiento crítico implica varias capacidades
relacionadas: identiĄcar posibles errores, contrastar información con fuentes conĄables, reconocer sesgos,
formular preguntas adicionales, cuestionar resultados aparentemente convincentes y determinar cuándo es
necesario recurrir a fuentes externas. Por ello, el estudiante alfabetizado en IA no debería limitarse a aceptar
o rechazar una respuesta generada, sino desarrollar procedimientos para determinar su grado de conĄabilidad.
Esta competencia se relaciona estrechamente con la alfabetización informacional. La Association of College
and Research Libraries [
8] plantea que la alfabetización informacional implica la capacidad de descubrir infor-
mación de manera reĆexiva, comprender cómo se produce y valora, y utilizarla de manera ética. La expansión
de los sistemas generativos introduce una nueva complejidad en este proceso, puesto que el estudiante puede
recibir información sin conocer necesariamente las fuentes que sustentan una respuesta. En c onsecuencia, la
veriĄcación y triangulación de información adquieren una importancia renovada.
La formación universitaria tiene aquí un papel fundamental. Más que prohibir la utilización de herramientas
generativas, las instituciones pueden orientar a los estudiantes hacia prácticas que incorporen la comprobación
de información, la comparación de fuentes y la identiĄcación de las limitaciones de los sistemas. En este sentido,
la alfabetización en IA requiere superar el dominio meramente instrumental de las herramientas y favorecer una
comprensión que permita a los estudiantes evaluar sus resultados y reconocer sus posibles lim itaciones [
9]. La
alfabetización en IA, desde esta perspectiva, contribuye a preservar el carácter reĆexivo del aprendizaje incluso
cuando determinadas tareas son asistidas por herramientas automatizadas, pues permite que el estudiante
mantenga una participación activa en la valoración y validación de la información obtenida.
D. Uso ético y responsable de la inteligencia artificial
La dimensión ética constituye otro componente esencial de la alfabetización en IA. El uso de sistemas
inteligentes puede involucrar problemas relacionados con privacidad, protección de datos, sesgos algorítmicos,
transparencia, autoría, integridad académica y responsabilidad por las decisiones o contenidos producidos con
asistencia de estas tecnologías. UNESCO [
4] destaca que la incorporación de IA generativa en educación debe
desarrollarse bajo principios de inclusión, equidad, transparencia y responsabilidad, evitando que la innovación
tecnológica se produzca a costa de derechos fundamentales.
En el ámbito universitario, una de las cuestiones más visibles corresponde a la integridad académica. El
uso de herramientas generativas para producir textos, resolver problemas o elaborar trabajos puede generar
diĄcultades para determinar los límites entre asistencia tecnológica y sustitución de la producción intelectual
del estudiante. Cotton et al. [
10] señalan que la aparición de herramientas como ChatGPT plantea nuevos
desafíos para las instituciones de educación superior en materia de evaluación e integridad académica. El
problema, por tanto, no consiste exclusivamente en determinar si los estudiantes utilizan IA, sino en establecer
bajo qué condiciones su utilización resulta compatible con los objetivos formativos y las normas académicas.
A ello se suma la necesidad de comprender que los sistemas de IA pueden reproducir sesgos presentes en
los datos utilizados durante su desarrollo. UNESCO [
4] advierte sobre la posibilidad de que las tecnologías
generativas reproduzcan o ampliĄquen determinados sesgos, lo que hace necesario que los usuarios adopten
una posición crítica frente a los resultados obtenidos. Esta situación adquiere especial relevancia en el ámbito
universitario, donde la información generada por estas herramientas puede incorporarse a procesos de apren-
dizaje, análisis o producción académica sin que el estudiante identiĄque de manera inmediata sus posibles
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limitaciones. Por ello, la revisión y valoración de los contenidos obtenidos constituyen acciones necesarias
para evitar una aceptación automática de las respuestas generadas. La responsabilidad no desaparece porque
una decisión o contenido haya sido producido con asistencia de una herramienta automatizada, sino que exige
mantener la capacidad de analizar, cuestionar y validar la información antes de utilizarla.
E. Integración de las competencias para una alfabetización integral
Las dimensiones descritas no funcionan de manera aislada. La comprensión conceptual proporciona una
base para utilizar las herramientas de forma adecuada; la competencia práctica permite aprovechar sus posibi-
lidades; el pensamiento crítico posibilita evaluar los resultados; y la dimensión ética orienta las decisiones sobre
cuándo, cómo y para qué utilizar estas tecnologías. Ng et al. [
2] sostienen precisamente que la alfabetización
en IA requiere integrar conocimientos, habilidades de aplicación, capacidades de evaluación y comprensión de
las implicaciones éticas.
Esta integración resulta particularmente importante en los estudiantes universitarios porque la exposición
frecuente a herramientas de IA puede producir una familiaridad instrumental que no necesariamente se acom-
paña de una comprensión equivalente de sus limitaciones. Kasneci et al. [
3] destacan que las oportunidades
educativas de los modelos generativos deben analizarse conjuntamente con sus riesgos, mientras que UNESCO
[
4] plantea la necesidad de fortalecer las capacidades humanas necesarias para interactuar responsablemente
con estas tecnologías.
III. METODOLOGÍA
La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental, de corte
transversal y alcance descriptivo-correlacional. Este enfoque permitió identiĄcar el nivel de desarrollo de las
competencias asociadas con la alfabetización en inteligencia artiĄcial en estudiantes universitarios, así como ex-
plorar las relaciones existentes entre sus principales dimensiones. Al tratarse de un estudio no exp erimental, las
variables fueron observadas en su contexto natural, sin manipulación deliberada por parte de los investigadores.
El estudio se centró en cuatro dimensiones consideradas relevantes para una alfabetización integral en
inteligencia artiĄcial: comprensión conceptual de la IA, uso práctico de herramientas basadas en IA, pen-
samiento crítico y evaluación de resultados generados por IA, y uso ético y responsable de estas tecnologías.
Estas dimensiones permitieron abordar la alfabetización en IA no únicamente como la capacidad de utilizar
herramientas tecnológicas, sino como un conjunto de conocimientos, habilidades y criterios necesarios para
interactuar de manera crítica, consciente y responsable con sistemas de inteligencia artiĄcial.
La población estuvo constituida por estudiantes universitarios matriculados en diferentes carreras de una
institución de educación superior. Para la selección de los participantes se empleó un muestreo no probabilís-
tico por conveniencia, considerando como criterios de inclusión encontrarse matriculado durante el periodo
académico correspondiente y utilizar, al menos ocasionalmente, herramientas digitales o aplicaciones que incor-
poran funciones de inteligencia artiĄcial. La muestra estuvo conformada por 300 estudiantes, pertenecientes
a diferentes áreas de formación, con el propósito de obtener una perspectiva amplia sobre las competencias
relacionadas con la alfabetización en inteligencia artiĄcial. La participación fue voluntaria y se garantizó la
conĄdencialidad de la información proporcionada.
Para la recopilación de información se diseñó un cuestionario estructurado a partir de la revisión de liter-
atura especializada sobre alfabetización en inteligencia artiĄcial, competencias digitales y uso responsable de
tecnologías emergentes. El instrumento estuvo compuesto por 12 ítems, distribuidos en las cuatro dimensiones
deĄnidas para el estudio. La primera dimensión evaluó la comprensión conceptual de la inteligencia artiĄcial,
considerando aspectos relacionados con el conocimiento básico sobre su funcionamiento, posibilidades y lim-
itaciones. La segunda abordó el uso práctico de herramientas de IA, incluyendo la capacidad para seleccionar
y utilizar aplicaciones pertinentes para actividades académicas. La tercera dimensión correspondió al pen-
samiento crítico y evaluación de re sultados, considerando la capacidad de analizar, contrastar y cuestionar la
información producida por sistemas de inteligencia artiĄcial. Finalmente, la cuarta dimensión examinó el uso
ético y responsable, incorporando aspectos como privacidad, protección de datos, reconocimiento de posibles
sesgos, transparencia, autoría y responsabilidad en el uso académico de estas herramientas.
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Los ítems fueron valorados mediante una escala tipo Likert de cinco nivele s, desde 1 = totalmente en
desacuerdo hasta 5 = totalmente de acuerdo. Los puntajes obtenidos permitieron establecer niveles bajo,
medio y alto de desarrollo de las competencias analizadas. La validez de contenido del instrumento fue
revisada mediante el criterio de expertos, quienes evaluaron la pertinencia, claridad y coherencia de los ítems
respecto de las dimensiones propuestas. A partir de sus observaciones se realizaron los ajustes necesarios antes
de la aplicación deĄnitiva del cuestionario. La consistencia interna del instrumento se determinó mediante
el coeĄciente alfa de Cronbach. El análisis permitió veriĄcar la homogeneidad de los ítems y establecer la
conĄabilidad global del cuestionario y de sus principales dimensiones. La aplicación del instrumento se realizó
mediante un formulario digital, previa explicación a los participantes de los objetivos del estudio y de las
condiciones de participación. Se indicó que la información sería utilizada exclusivamente con Ąnes académicos
y que las respuestas serían procesadas de manera agregada.
Una vez recopilados los cuestionarios, se realizó un proceso de depuración para identiĄcar respuestas
incompletas o inconsistentes. Posteriormente, la información fue codiĄcada y organizada en una matriz de
datos para su análisis estadístico. El procesamiento de los datos se efectuó mediante estadística descriptiva
e inferencial. En la primera etapa se calcularon frecuencias, porcentajes, medias y desviaciones estándar para
determinar el nivel de desarrollo de cada una de las competencias estudiadas. Posteriormente, se aplicaron
pruebas de correlación para examinar la relación entre las dimensiones de alfabetización en inteligencia artiĄcial.
En particular, se analizó la asociación entre la comprensión conceptual, el uso práctico, el pensamiento crítico
y la dimensión ética, con el propósito de determinar si un mayor dominio de determinadas competencias
se relacionaba con un desarrollo más amplio de la alfabetización en IA. Los resultados fueron organizados
mediante tablas y representaciones gráĄcas para facilitar su interpretación y permitir una comparación clara
entre las dimensiones evaluadas. Para la interpretación estadística se estableció un nivel de signiĄcancia de
p < 0,05.
IV. RESULTADOS
La muestra estuvo conformada por 300 estudiantes universitarios. Los resultados de la Tabla
1 muestran
que dos de cada tres estudiantes (67,6 %) utilizan herramientas de inteligencia artiĄcial diariamente o varias
veces por semana, lo que conĄrma que estas tecnologías forman parte habitual de las prácticas académicas de
una proporción importante de la población estudiantil. Sin embargo, la frecuencia de utilización no implica
necesariamente un dominio integral de las competencias asociadas con la alfabetización en IA. Esta diferencia
entre usar una herramienta y comprender críticamente su funcionamiento y sus implicaciones constituye uno
de los aspectos centrales de los resultados obtenidos.
Tabla 1. Categorización de la muestra.
Variable Categoría n %
Sexo Femenino 174 58,0
Masculino 126 42,0
Edad 18Ű20 aijos 96 32,0
21Ű23 aijos 128 42,7
24Ű27 aijos 52 17,3
28 aijos o más 24 8,0
Área académica Ciencias sociales y administrativas 82 27,3
Educación 68 22,7
Ingeniería y tecnologías 63 21,0
Ciencias de la salud 49 16,3
Otras áreas 38 12,7
Frecuencia de uso de IA Diaria 91 30,3
Varias veces por semana 112 37,3
Ocasional 77 25,7
No utiliza 20 6,7
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La caracterización de los participantes muestra una distribución relativamente equilibrada por sexo, aunque
con una mayor representación femenina (58,0 %) frente a la masculina (42,0 %). En cuanto a la edad,
predominan los estudiantes de 21 a 23 años, quienes representan el 42,7 % de la muestra, seguidos por el grupo
de 18 a 20 años (32,0 %). En conjunto, el 74,7 % de los participantes tiene entre 18 y 23 años, lo que evidencia
una muestra conformada principalmente por estudiantes jóvenes. Respecto al área académica, las ciencias
sociales y administrativas concentran la mayor proporción de participantes (27,3 %), seguidas por Educación
(22,7 %) e Ingeniería y tecnologías (21,0 %), mientras que las ciencias de la salud representan el 16,3 % y
otras áreas el 12,7 %. Esta distribución permite contar con participantes procedentes de diferentes campos
de formación, aunque con una mayor presencia de áreas vinculadas con las ciencias so ciale s, administrativas y
educativas. En relación con la frecuencia de uso de herramientas de IA, el 37,3 % indicó utilizarlas varias veces
por semana y el 30,3 % manifestó hacerlo diariamente; por tanto, el 67,6 % mantiene un contacto frecuente con
estas tecnologías. En contraste, el 25,7 % señaló utilizarlas ocasionalmente y únicamente el 6,7 % manifestó
no utilizarlas. En términos generales, los datos muestran que la IA forma parte de las prácticas académicas de
una proporción considerable de los estudiantes participantes, aspecto relevante para interpretar posteriormente
los niveles de alfabetización en IA identiĄcados en el estudio.
Por su parte, el análisis de las cuatro dimensiones evidenció diferencias importantes entre las competencias
evaluadas.
Tabla 2. Nivel de las competencias para la alfabetización en inteligencia artiĄcial.
Dimensión Media Desv. estándar Nivel
predominante
Comprensión conceptual de la IA 3,18 0,76 Medio
Uso práctico de herramientas de IA 3,72 0,68 Alto
Pensamiento crítico y evaluación de resultados 2,91 0,81 Medio
Uso ético y responsable 3,08 0,79 Medio
Índice global de alfabetización en IA 3,22 0,64 Medio
En la Tabla 2, los resultados muestran un nivel global medio de alfabetización en inteligencia artiĄcial entre
los estu-diantes participantes (M = 3,22; DE = 0,64). Sin embargo, el comportamiento de las dimensiones
evidencia diferencias importantes en el desarrollo de las competencias evaluadas. La dimensión con mayor
puntuación corresponde al uso práctico de herramientas de IA (M = 3,72; DE = 0,68), ubicada en un nivel
alto, lo que indica una mayor familiaridad de los estudiantes con la utilización funcional de estas tecnologías.
En contraste, el p ensamiento crítico y la evaluación de resultados presenta la puntuación más baja (M = 2,91;
DE = 0,81), aunque se mantiene dentro del nivel medio.
Esta diferencia resulta relevante, debido a que evidencia que la capacidad para utilizar herramientas de
IA parece encontrarse más desarrollada que las competencias necesarias para analizar, cuestionar y valorar
críticamente los resultados generados. La comprensión conceptual de la IA alcanza una media de 3,18 (DE
= 0,76), mientras que el uso ético y responsable obtiene una media de 3,08 (DE = 0,79), ambas clasiĄcadas
en un nivel medio. En conjunto, estos resultados sugieren un p erĄl de alfabetización caracterizado por un
mayor dominio instrumental que conceptual, crítico y ético. La desviación estándar de las dimensiones,
situada entre 0,68 y 0,81, evidencia además una variabilidad moderada en las respuestas, particularmente en
pensamiento crítico y evaluación de resultados. Por tanto, aunque los estudiantes muestran una capacidad
relativamente consolidada para interactuar con herramientas de IA, persisten áreas de desarrollo relacionadas
con la comprensión de su funcionamiento, la valoración de la información generada y el uso responsable de
sus resultados.
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Fig. 1. Media de las dimensiones de alfabetización en inteligencia artiĄcial.
Se observa en la Figura
1 que el índice global alcanzó una media de 3,22 puntos, correspondiente a un
nivel medio de alfabetización en inteligencia artiĄcial. No obstante, el comp ortamiento de las dimensiones
fue heterogéneo. La competencia con mayor puntuación correspondió al uso práctico de herramientas de
IA (M = 3,72), ubicada en un nivel alto. Este resultado sugiere que los estudiantes han desarrollado una
familiaridad considerable con aplicaciones de inteligencia artiĄcial y maniĄestan conĄanza para incorporarlas en
actividades académicas. En contraste, el pensamiento crítico y la evaluación de los resultados generados por
IA obtuvo la puntuación más baja (M = 2,91). La diferencia entre ambas dimensiones resulta especialmente
relevante: los estudiantes parecen sentirse relativamente competentes para utilizar herramientas de IA, pero
presentan mayores diĄcultades para determinar cuándo una respuesta generada es conĄable, identiĄcar posibles
errores o sesgos y contrastar la información obtenida. La dimensión relacionada con el uso ético y responsable
(M = 3,08) también se situó en un nivel medio. Esto indica que, aunque existe cierto reconocimiento de
aspectos como la privacidad, la autoría y el uso responsable de estas tecnologías, dichas consideraciones todavía
no parecen encontrarse plenamente consolidadas dentro de las prácticas académicas de los estudiantes.
Para complementar el análisis de las medias, se clasiĄcaron los resultados globales en tres niveles.
Tabla 3. Distribución de los niveles de alfabetización en IA.
Nivel de alfabetización en IA n %
Bajo 55 18,3
Medio 157 52,3
Alto 88 29,3
Total 300 100,0
La Tabla 3 indica que más de la mitad de los estudiantes (52,3 %) presentó un nivel medio de alfabetización
en IA, mientras que el 29,3 % alcanzó un nivel alto. En contraste, el 18,3 % mostró un nivel bajo. El
resultado más llamativo es que casi siete de cada diez estudiantes se ubicaron entre los niveles medio y alto,
pero únicamente alrededor de tres de cada diez alcanzaron un nivel alto. Esto sugiere que la incorporación
cotidiana de la inteligencia artiĄcial en las actividades universitarias todavía no se ha traducido en un dominio
suĄcientemente sólido de las competencias necesarias para utilizarla de manera crítica e integral.
El análisis de los ítems permitió identiĄcar con mayor precisión cuáles eran las fortalezas y debilidades de
los estudiantes.
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Tabla 4. Competencias especíĄcas asociadas al uso de IA.
Competencia evaluada Media Nivel
Utilizar herramientas de IA para buscar o generar información 3,91 Alto
Emplear IA para apoyar tareas académicas 3,84 Alto
Formular instrucciones o prompts adecuados 3,57 Alto
Reconocer las principales aplicaciones de la IA 3,42 Medio
Comprender las limitaciones de los sistemas de IA 3,04 Medio
IdentiĄcar información incorrecta generada por IA 2,86 Medio
Contrastar respuestas de IA con fuentes conĄables 2,79 Medio
Reconocer posibles sesgos en resultados generados por IA 2,71 Medio
IdentiĄcar implicaciones relacionadas con privacidad y datos 3,02 Medio
Reconocer problemas de autoría y uso académico 3,15 Medio
Utilizar IA respetando criterios éticos 3,18 Medio
Estos resultados permiten observar una brecha clara entre las competencias instrumentales y las competen-
cias críticas (Tabla
4). Las puntuaciones más elevadas corresponden a actividades directamente relacionadas
con el uso de herramientas, mientras que las puntuaciones disminuyen progresivamente cuando la tarea exige
evaluar, cuestionar o veriĄcar los resultados producidos por la IA. En particular, contrastar las respuestas
generadas con fuentes conĄables (M = 2,79) y reconocer posibles sesgos (M = 2,71) aparecen entre las
competencias menos desarrolladas. Esto resulta relevante porque ambas habilidades son fundamentales para
evitar una aceptación automática de los contenidos generados por sistemas de inteligencia artiĄcial. En con-
secuencia, los resultados sugieren que la alfabetización en IA entre los estudiantes estudiados presenta un
carácter predominantemente instrumental, mientras que sus componentes críticos y reĆexivos muestran un
desarrollo menor.
Con el propósito de determinar si las diferentes competencias se desarrollan de manera conjunta, se aplicó
el coeĄciente de correlación de Pearson.
Tabla 5. Relación entre las dimensiones.
Relación entre dimensiones r p
Comprensión conceptual Ű Uso práctico 0,48 < 0,001
Comprensión conceptual Ű Pensamiento crítico 0,61 < 0,001
Comprensión conceptual Ű Uso ético 0,56 < 0,001
Uso práctico Ű Pensamiento crítico 0,43 < 0,001
Uso práctico Ű Uso ético 0,39 < 0,001
Pensamiento crítico Ű Uso ético 0,67 < 0,001
Todas las asociaciones fueron estadísticamente signiĄcativas (Tabla 5). La relación más fuerte se encontró
entre pensamiento crítico y uso ético y responsable (r = 0,67; p < 0,001). Este resultado indica que los
estudiantes con mayor capacidad para cuestionar y evaluar los resultados producidos por la IA también tienden
a presentar una mayor orientación hacia un uso responsable de estas tecnologías. También se encontró una
asociación considerable entre comprensión conceptual y pensamiento crítico (r = 0,61), lo que sugiere que
comprender qué es la inteligencia artiĄcial, cuáles son sus posibilidades y cuáles son sus limitaciones constituye
un componente importante para desarrollar una interacción más crítica con estas herramientas. La relación
relativamente más débil entre uso práctico y uso ético (r = 0,39) resulta igualmente signiĄcativa. Esto refuerza
la idea de que saber utilizar una herramienta de IA no garantiza, por sí mismo, que el estudiante posea criterios
suĄcientes para utilizarla responsablemente.
Un resultado particularmente interesante surgió al comparar el nivel global de alfabetización en IA según
la frecuencia de utilización de estas herramientas.
López J. Competencias necesarias para una alfabetización en inteligencia artificial en estudiantes universitarios
36
ISSN-e: 3078-6983
Período: mayo-agosto, 2026
Revista Noesis
Vol. 3, Número 7. (pp. 28-38)
Tabla 6. Diferencias según frecuencia de uso.
Frecuencia de uso Media de
alfabetización
Desv. estándar
No utiliza 2,71 0,59
Ocasional 3,01 0,61
Varias veces por semana 3,29 0,57
Diaria 3,51 0,55
Se observa una tendencia ascendente en el nivel de alfab etización conforme aumenta la frecuencia de
utilización de herramientas de IA (Tabla
6). Los estudiantes que declararon utilizarlas diariamente alcanzaron
la media más elevada (M = 3,51), mientras que quienes no las utilizaban presentaron la puntuación más baja
(M = 2,71). Sin embargo, el incremento no fue uniforme en todas las dimensiones. El mayor crecimiento
asociado con la frecuencia de uso se produjo en la competencia práctica, mientras que las diferencias fueron
considerablemente menores en pensamiento crítico y uso ético. Esto indica que una mayor exposición a las
herramientas favorece principalmente la adquisición de habilidades instrumentales, pero no garantiza por sí
sola el desarrollo equivalente de competencias críticas y éticas.
A. Síntesis de los principales hallazgos
En conjunto, los resultados permiten identiĄcar un perĄl caracterizado por una alta familiaridad instru-
mental y un desarrollo intermedio de las competencias críticas, conceptuales y éticas. Los estudiantes utilizan
con relativa facilidad herramientas de inteligencia artiĄcial para resolver tareas académicas, generar contenidos
y apoyar procesos de búsqueda de información; sin embargo, muestran mayores diĄcultades para evaluar
la calidad de las respuestas, identiĄcar sesgos, veriĄcar información y reconocer las implicaciones éticas de
su utilización. La evidencia obtenida permite plantear que la alfabetización en inteligencia artiĄcial no de-
bería reducirse a enseñar a los estudiantes cómo utilizar herramientas de IA. Los resultados apuntan hacia la
necesidad de desarrollar programas form ativos que integren conocimientos conceptuales, habilidades prácticas,
pensamiento crítico, veriĄcación de información y criterios éticos.
CONCLUSIONES
Los resultados permiten concluir que la alfabetización en inteligencia artiĄcial de los estudiantes universi-
tarios presenta un desarrollo intermedio y desigual. Aunque el 67,6 % de la muestra utiliza herramientas de
IA diariamente o varias veces por semana, el índice global de alfabetización alcanzó solo una media de 3,22,
correspondiente a un nivel medio. Esto evidencia que la frecuencia de uso no equivale necesariamente a una al-
fabetización integral: los estudiantes incorporan la IA en sus prácticas académicas, pero ese contacto cotidiano
no garantiza una comprensión suĄciente de su funcionamiento, sus límites ni sus implicaciones formativas.
También se desprende que existe una brecha clara entre competencias instrumentales y competencias
críticas. La dimensión mejor desarrollada fue el uso práctico de herramientas de IA, con una media de 3,72,
mientras que el pensamiento crítico y la evaluación de resultados obtuvo la puntuación más baja, con una
media de 2,91. Este contraste indica que los estudiantes se sienten relativamente capacitados para usar
aplicaciones de IA, generar información, apoyar tareas académicas o formular instrucciones; sin embargo,
presentan mayores diĄcultades para contrastar respuestas con fuentes conĄables, reconocer sesgos e identiĄcar
información incorrecta. En consecuencia, la alfabetización en IA no debe reducirse al entrenamiento operativo,
sino que debe incorporar procesos sistemáticos de veriĄcación, análisis crítico y evaluación de la conĄabilidad
de los resultados.
Finalmente, los resultados muestran que las competencias críticas y éticas se encuentran estrechamente
vinculadas. La correlación más fuerte se identiĄcó entre pensamiento crítico y uso ético y responsable, con
r = 0,67 y p < 0,001, lo que sugiere que los estudiantes que evalúan mejor los resultados generados por IA
también tienden a mostrar una orientación más responsable en su uso académico. Asimismo, la relación más
débil entre uso práctico y uso ético, con r = 0,39, refuerza la idea de que saber manejar una herramienta no
asegura criterios éticos suĄcientes para emplearla adecuadamente. Por tanto, cualquier programa universitario
de alfabetización en IA debería integrar conocimientos conceptuales, habilidades prácticas, pensamiento crítico,
veriĄcación de información y criterios éticos como componentes inseparables de una formación responsable.
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ISSN-e: 3078-6983
Período: mayo-agosto, 2026
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