Inteligencia Artificial generativa como estrategia didáctica para la comprensión lectora en estudiantes de séptimo EGB, Ecuador.

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n2/259

Palabras clave:

Inteligencia Artificial Generativa, Estrategia Didáctica, Comprensión Lectora, EGB, Educación Digital

Resumen

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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Biografía del autor/a

  • Gallo-Saldarriaga, Keyla Guadalupe, Universidad Estatal de Milagro

    Licenciada en Ecoturismo por la Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Su labor se destaca por el análisis de problemáticas sociales dentro del sistema educativo, con especial énfasis en la deserción escolar en procesos educativos básicos de subnivel superior. Ha contribuido al campo académico a través de publicaciones en revistas especializadas como Maestro y Sociedad, aportando una visión crítica desde su experiencia en instituciones como la Unidad Educativa "José María Aspiazu y Avilés".

  • Cabero-Fajardo, Omaida Nataly, Universidad Estatal de Milagro

    Licenciada en Ciencias de la Educación con una trayectoria de 8 años en el ámbito pedagógico. Su perfil destaca por su capacidad de liderazgo y mediación, lo que la ha llevado a desempeñarse durante los últimos dos años como Inspectora General de una prestigiosa Unidad Educativa. En su rol directivo, se enfoca en la gestión de la convivencia escolar, la disciplina positiva y la coordinación académica, asegurando un entorno de aprendizaje óptimo y organizado.

  • Aguilar-Herrera, Jairo Vladimi, Universidad Estatal de Milagro

    Docente, Magíster en Gastronomía y Administrador Gastronómico, ha dedicado 16 años a la formación de nuevos profesionales en la universidad, aportando un enfoque que equilibra la operatividad técnica con la gestión empresarial. Su reconocimiento como Doctor Honoris Causa avala un compromiso excepcional con la excelencia educativa y la revalorización de la cultura gastronómica desde la academia.

  • Delgado-Ramirez, Jorge Cristopher, Universidad Estatal de Milagro

    Licenciado en Ciencias de la Educación, especialización Docencia en Informática, por la Universidad Técnica de Machala. Magíster en Tecnología e Innovación Educativa por la Universidad Casa Grande de la ciudad de Guayaquil. Doctor en Educación por la Universidad César Vallejo, Perú. Ha sido profesor de educación general básica en los niveles de básica media y superior, además de bachillerato, impartiendo la asignatura de informática desde el año 2009. En la actualidad es docente ocasional a tiempo completo en la Universidad Técnica de Machala, impartiendo la cátedra de Tecnología Educativa a diferentes carreras de la Facultad de Ciencias Sociales. A esto se puede mencionar que ha participado de proyectos de servicio a la comunidad desde la vinculación universitaria. Es miembro del Grupo de Investigación en Tecnología Educativa GTE de la Universidad Técnica de Machala y mentor del Grupo de Investigación en Pedagogía y Tecnología Educativa GIPTEDU.

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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Publicado

2026-04-30

Cómo citar

Gallo-Saldarriaga, K. G., Cabero-Fajardo, O. N., Aguilar-Herrera, J. V., & Delgado-Ramirez, J. C. (2026). Inteligencia Artificial generativa como estrategia didáctica para la comprensión lectora en estudiantes de séptimo EGB, Ecuador. Innova Science Journal, 4(2), 115-122. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n2/259