Inteligencia Artificial generativa como estrategia didáctica para la comprensión lectora en estudiantes de séptimo EGB, Ecuador.
DOI:
https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n2/259Palabras clave:
Inteligencia Artificial Generativa, Estrategia Didáctica, Comprensión Lectora, EGB, Educación DigitalResumen
La investigación tuvo como objetivo analizar la relación entre el uso de la Inteligencia Artificial (IA) generativa como estrategia didáctica y el fortalecimiento de la comprensión lectora en estudiantes de séptimo grado de Educación General Básica. Se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con alcance descriptivo-correlacional y diseño no experimental de corte transversal. La muestra estuvo conformada por 36 estudiantes de la Unidad Educativa “Juan León Mera”, en Montalvo, Ecuador, a quienes se aplicó un cuestionario estructurado según las dimensiones de los modelos TAM y TPACK. Los resultados evidenciaron que el 44,4% utiliza la IA con frecuencia, principalmente como apoyo para comprender conceptos complejos. Se identificó una mejora percibida más significativa en el nivel literal de comprensión lectora (44,4%), mientras que el nivel inferencial presentó avances moderados (30,6%). Además, el 55,6% reportó un incremento en su motivación y hábitos lectores. Se concluye que la IA generativa puede constituirse en un recurso pedagógico que favorece el rendimiento académico y el compromiso estudiantil, siempre que su implementación responda a un diseño didáctico orientado al desarrollo del pensamiento crítico y la construcción profunda de significado.
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Referencias
Alfarwan, A. (2025). Generative AI use in K-12 education: A systematic review. Frontiers in Education, 10, 1647573. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1647573 DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1647573
Alqarni, T. (2026). Teachers’ perceptions of generative AI in inclusive classrooms: enhancing engagement for students with learning disabilities. Springer Nature, 25(22). https://doi.org/10.1007/s10209-025-01301-8 DOI: https://doi.org/10.1007/s10209-025-01301-8
Delgado, P., Vargas, C., Ackerman, R., & Salmerón, L. (2018). Don’t throw away your printed books: A meta-analysis on the effects of reading media on reading comprehension. Educational Research Review, 25, 23–38. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2018.09.003 DOI: https://doi.org/10.1016/j.edurev.2018.09.003
Duran-González, K. A., Muñoz-Guadamud, M. L., Solorzano-Cedeño, O. P., & Gallardo-Loor, A. P. (2025). Competencias Digitales Docentes y su Impacto en la Práctica Pedagógica. Innova Science Journal,3(E1), 143-157. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v3/nE1/185 DOI: https://doi.org/10.63618/omd/isj/v3/nE1/185
Echeverría, Q. B., & Otero, M. L. (2025). Inteligencia Artificial Generativa como herramienta pedagógica: una revisión sistemática sobre su impacto en los procesos de enseñanza-aprendizaje. Revista Científica Multidisciplinar SAGA, 2(3). Obtenido de https://revistasaga.org/index.php/saga/article/view/223?utm_source DOI: https://doi.org/10.63415/saga.v3i1.349
Floridi, L., & Chiriatti, M. (2020). GPT-3: Its nature, scope, limits, and consequences. Minds and Machines, 30, 681–694. https://doi.org/10.1007/s11023-020-09548-1 DOI: https://doi.org/10.1007/s11023-020-09548-1
García, Á. & Martínez-Ferrer, J. (2024). Comprensión lectora en la era digital: Una revisión sistemática de estrategias innovadoras y tecnologías educativas. Revista Andina de Educación, 7(2), e20240721. https://doi.org/10.32719/26312816.2024.7.2.1 DOI: https://doi.org/10.32719/26312816.2024.7.2.1
Ghimire, A., Prather, J., & & Edwards, J. (2024). Generative AI in Education: A study of educators’ awareness, sentiments, and influencing factors. Obtenido de arXiv.org: https://arxiv.org/abs/2403.15586 DOI: https://doi.org/10.1109/FIE61694.2024.10892891
Hahnel, C., Goldhammer, F., Kröhne, U., & Naumann, J. (2018). The role of reading skills in the evaluation of online information gathered from search engine environments. Computers in Human Behavior, 78, 223–234. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.10.004 DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.10.004
Huamancha-Aguilar, Martha Marisol, Mallma-Cayo, Juan Sony Ray, Quispe-Chuquiray, Lorenza Emilia, & Pimentel, Ruth Vargas. (2026). Teorías sobre la comprensión lectora: una revisión teórica de modelos. Revista InveCom, 6(3), e603006. Epub 30 de octubre de 2025. https://doi.org/10.5281/zenodo.17188890
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274 DOI: https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Palacios Villanes, A. M. (2023). Inteligencia artificial y comprensión lectora. Revista Científica Germinal, 1(5). Obtenido de https://revistas.uncp.edu.pe/index.php/germinal/article/view/1831?utm_source
Quintana-Espinoza, J. E., & Silva-Sánchez, M. (2026). Uso de la Inteligencia Artificial para Potenciar la Comprensión Lectora en Estudiantes de Educación Básica.Innova Science Journal,4(1), 178-191. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n1/220 DOI: https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n1/220
Shi, Y., Yu, K., Dong, Y., & Chen, F. (2026). Large language models in education: A systematic review of empirical applications, benefits, and challenges. Computers and Education: Artificial Intelligence, 10, 100529. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100529 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100529
Steuer, T., Filighera, A., Tregel, T., & Miede, A. (2022). Educational automatic question generation improves reading comprehension in non-native speakers: A learner-centric case study. Frontiers in Artificial Intelligence, 5, 900304. https://doi.org/10.3389/frai.2022.900304 DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2022.900304
Vásquez Sierra, A. J. (2022). Comprensión lectora: fundamentos teóricos y estrategias de acercamiento al texto. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 6(4), 618-633. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v6i4.2607 DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v6i4.2607
Vera Alvarado, L. J., Navarrete Vilatuña, V. H., Jiménez Campoverde, J. A., & Ramírez Coello, K. J. (2025). Estrategia de lectura comprensiva para mejorar el rendimiento académico en estudiantes de segundo año. Código Científico Revista De Investigación, 6(1), 1913–1919. https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/n1/981 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/n1/981
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