Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 111
https://doi.org/10.69639/arandu.v13i1.1905
Creatividad lingüística en riesgo: el impacto de la Inteligencia
Artificial en la escritura en inglés
Linguistic creativity at risk: The impact of artificial intelligence on English writing
Jesús Aníbal Bonilla Raimundo
jabonillar_a@ube.edu.ec
https://orcid.org/0009-0008-2658-1436
Universidad Bolivariana del Ecuador
Durán – Ecuador
Kerly Mariuxi Diaz Cedeño
kmdiazc@ube.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-7309-5012
Universidad Bolivariana del Ecuador
Durán – Ecuador
Zeidy Sandra López Collazo
zslopezc@ube.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-6570-2239
Universidad Bolivariana del Ecuador
Durán – Ecuador
Josué Reinaldo Bonilla Tenesaca
jrbonillat@ube.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-6748-2345
Universidad Bolivariana del Ecuador
Durán – Ecuador
Artículo recibido: 10 diciembre 2025 -Aceptado para publicación: 18 enero2026
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar.
RESUMEN
El presente estudio analiza el impacto del uso excesivo de herramientas de inteligencia artificial
(IA) en la creatividad lingüística de los estudiantes de tercero de Bachillerato de la Unidad
Educativa Bilingüe Nueva Semilla. El objetivo fue diseñar e implementar una estrategia
pedagógica que fomente un uso crítico, ético y equilibrado de la IA en la escritura en inglés. La
investigación adoptó un enfoque mixto, con tres fases evaluativas: pre-test (uso libre de IA), test
intermedio (sin IA) y post-test (uso guiado de IA). Los resultados evidenciaron que la dependencia
tecnológica reduce la autenticidad, la autonomía y la expresión creativa en los textos escritos. Sin
embargo, tras la aplicación de la estrategia pedagógica, se observó una mejora significativa en la
calidad y originalidad de las producciones. Los estudiantes lograron integrar la IA de forma
reflexiva, demostrando un mayor dominio del idioma y una voz propia más consistente. Se
concluye que la IA puede ser una herramienta pedagógica eficaz siempre que esté acompañada
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 112
de mediación docente, reflexión metacognitiva y un enfoque que priorice la autoría y la
creatividad humana en los procesos educativos.
Palabras clave: autonomía, creatividad lingüística, educación digital, escritura en inglés,
inteligencia artificial
ABSTRACT
This study examines the impact of excessive use of artificial intelligence (AI) tools on the
linguistic creativity of third-year high school students at Unidad Educativa Bilingüe Nueva
Semilla. The objective was to design and implement a pedagogical strategy that promotes a
critical, ethical, and balanced use of AI in English writing. The research employed a mixed-
methods approach through three evaluative stages: pre-test (free AI use), intermediate test
(without AI), and post-test (guided AI use). Results showed that technological dependence
diminishes authenticity, autonomy, and creative expression in students’ written production.
However, after applying the pedagogical strategy, there was a significant improvement in the
quality and originality of the texts. Students learned to integrate AI critically, demonstrating better
linguistic performance and a more consistent personal voice. It is concluded that AI can serve as
an effective pedagogical resource when supported by teacher mediation, metacognitive reflection,
and a human-centered focus that preserves creativity and authorship in learning processes.
Keywords: artificial intelligence, autonomy, digital education, English writing, linguistic
creativity
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
de mediación docente, reflexión metacognitiva y un enfoque que priorice la autoría y la
creatividad humana en los procesos educativos.
Palabras clave: autonomía, creatividad lingüística, educación digital, escritura en inglés,
inteligencia artificial
ABSTRACT
This study examines the impact of excessive use of artificial intelligence (AI) tools on the
linguistic creativity of third-year high school students at Unidad Educativa Bilingüe Nueva
Semilla. The objective was to design and implement a pedagogical strategy that promotes a
critical, ethical, and balanced use of AI in English writing. The research employed a mixed-
methods approach through three evaluative stages: pre-test (free AI use), intermediate test
(without AI), and post-test (guided AI use). Results showed that technological dependence
diminishes authenticity, autonomy, and creative expression in students’ written production.
However, after applying the pedagogical strategy, there was a significant improvement in the
quality and originality of the texts. Students learned to integrate AI critically, demonstrating better
linguistic performance and a more consistent personal voice. It is concluded that AI can serve as
an effective pedagogical resource when supported by teacher mediation, metacognitive reflection,
and a human-centered focus that preserves creativity and authorship in learning processes.
Keywords: artificial intelligence, autonomy, digital education, English writing, linguistic
creativity
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 113
INTRODUCCIÓN
La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito educativo a nivel internacional
ha transformado profundamente los procesos de enseñanza y aprendizaje, particularmente en el
desarrollo de habilidades lingüísticas como la escritura. En países como Estados Unidos y Reino
Unido, instituciones académicas ya han comenzado a integrar de manera formal herramientas
como ChatGPT, Grammarly o Quillbot en procesos formativos, generando debates sobre su papel
como asistentes pedagógicos o como amenazas a la autoría y originalidad estudiantil (Baron,
2023).
En Corea del Sur, el gobierno ha impulsado programas de IA educativa en el marco del
plan “AI in Education” que busca personalizar el aprendizaje mediante algoritmos adaptativos.
Por su parte, en España, universidades como la de Salamanca y la Autónoma de Barcelona han
iniciado estudios piloto sobre el impacto de la IA en la competencia escrita en inglés como lengua
extranjera (EFL), observando tanto ventajas en la corrección formal como riesgos en la pérdida
de autenticidad expresiva (García-Peñalvo, 2023).
Asimismo, organismos multilaterales como la Organización de las Naciones Unidas para
la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) han publicado recomendaciones sobre la
necesidad de regular el uso de IA en contextos educativos, subrayando que, aunque la IA puede
potenciar el acceso al conocimiento, también puede afectar negativamente procesos
fundamentales como el pensamiento crítico, la creatividad y la autonomía (UNESCO, 2023). Esta
preocupación cobra especial relevancia cuando se analiza el uso de estas tecnologías en el
desarrollo de habilidades productivas, como la escritura en inglés.
Esta problemática también puede analizarse desde los estándares del Marco Común
Europeo de Referencia para las Lenguas (MCER), en particular en lo relativo al nivel C1, que
representa un dominio avanzado del idioma. En este nivel, el usuario debe ser capaz de expresarse
de forma fluida, estructurada y creativa, adaptando su estilo al contexto y al destinatario. En
términos de producción escrita, el MCER señala que los aprendientes deben redactar textos claros
y detallados sobre temas complejos, haciendo uso de conectores, matices y mecanismos de
cohesión (Consejo de Europa, 2020).
La presencia de voz personal, la capacidad argumentativa y la autenticidad expresiva son
esenciales en este nivel. Sin embargo, el uso no crítico de herramientas de IA podría
homogeneizar la escritura, disminuir la agencia del autor y limitar la capacidad de construir
discursos propios, lo cual va en contra de los objetivos formativos establecidos por el MCER.
Igualmente, la enseñanza del inglés como lengua extranjera (EFL) ha valorado no
solamente de forma tradicional la precisión formal, sino también la habilidad de expresarse con
autenticidad y creatividad. La producción escrita en inglés no es únicamente una cuestión de
corrección lingüística, sino también de desarrollo cognitivo, argumentación y estilo propio
INTRODUCCIÓN
La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito educativo a nivel internacional
ha transformado profundamente los procesos de enseñanza y aprendizaje, particularmente en el
desarrollo de habilidades lingüísticas como la escritura. En países como Estados Unidos y Reino
Unido, instituciones académicas ya han comenzado a integrar de manera formal herramientas
como ChatGPT, Grammarly o Quillbot en procesos formativos, generando debates sobre su papel
como asistentes pedagógicos o como amenazas a la autoría y originalidad estudiantil (Baron,
2023).
En Corea del Sur, el gobierno ha impulsado programas de IA educativa en el marco del
plan “AI in Education” que busca personalizar el aprendizaje mediante algoritmos adaptativos.
Por su parte, en España, universidades como la de Salamanca y la Autónoma de Barcelona han
iniciado estudios piloto sobre el impacto de la IA en la competencia escrita en inglés como lengua
extranjera (EFL), observando tanto ventajas en la corrección formal como riesgos en la pérdida
de autenticidad expresiva (García-Peñalvo, 2023).
Asimismo, organismos multilaterales como la Organización de las Naciones Unidas para
la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) han publicado recomendaciones sobre la
necesidad de regular el uso de IA en contextos educativos, subrayando que, aunque la IA puede
potenciar el acceso al conocimiento, también puede afectar negativamente procesos
fundamentales como el pensamiento crítico, la creatividad y la autonomía (UNESCO, 2023). Esta
preocupación cobra especial relevancia cuando se analiza el uso de estas tecnologías en el
desarrollo de habilidades productivas, como la escritura en inglés.
Esta problemática también puede analizarse desde los estándares del Marco Común
Europeo de Referencia para las Lenguas (MCER), en particular en lo relativo al nivel C1, que
representa un dominio avanzado del idioma. En este nivel, el usuario debe ser capaz de expresarse
de forma fluida, estructurada y creativa, adaptando su estilo al contexto y al destinatario. En
términos de producción escrita, el MCER señala que los aprendientes deben redactar textos claros
y detallados sobre temas complejos, haciendo uso de conectores, matices y mecanismos de
cohesión (Consejo de Europa, 2020).
La presencia de voz personal, la capacidad argumentativa y la autenticidad expresiva son
esenciales en este nivel. Sin embargo, el uso no crítico de herramientas de IA podría
homogeneizar la escritura, disminuir la agencia del autor y limitar la capacidad de construir
discursos propios, lo cual va en contra de los objetivos formativos establecidos por el MCER.
Igualmente, la enseñanza del inglés como lengua extranjera (EFL) ha valorado no
solamente de forma tradicional la precisión formal, sino también la habilidad de expresarse con
autenticidad y creatividad. La producción escrita en inglés no es únicamente una cuestión de
corrección lingüística, sino también de desarrollo cognitivo, argumentación y estilo propio
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 114
(González-López, 2024; Vicente - Yagüe - Jara et al., 2023). En este contexto, surge la
preocupación de que el uso intensivo de herramientas de IA pueda representar un riesgo para la
creatividad expresiva de los estudiantes.
Investigaciones recientes han documentado cómo la automatización de la escritura
mediante IA tiende a uniformar el estilo, reducir la complejidad lingüística y limitar las
posibilidades de innovación expresiva. Tal es el caso de Almashrgy y Alburki (2024), que
realizaron un estudio cualitativo con docentes de inglés en Libia, explorando sus percepciones
sobre el uso de herramientas de la IA en el aula. Los participantes manifestaron preocupación por
la disminución en la autonomía de escritura de sus estudiantes al utilizar herramientas como
Grammarly o Quillbot, señalando una "homogeneización del estilo" como una señal de pérdida
de voz personal y creativa.
Desde una perspectiva crítica, Baron (2023), advierte que la eficiencia ofrecida por las
herramientas de IA puede no siempre ser beneficiosa. A medida que la IA proporciona
sugerencias o textos completos, se da el riesgo de perder no solo las habilidades técnicas, sino
también el poder de la escritura como un trampolín para la reflexión personal y la expresión única.
También, Díaz y López (2022), proponen un conjunto de actividades para el desarrollo
de la habilidad de comunicación oral en inglés para el nivel elemental. Estas actividades buscan
fomentar la creatividad y la autonomía en la producción oral, aspectos que también pueden verse
afectados por la dependencia excesiva de herramientas de IA. Asimismo, Díaz, López y Reyes
(2021), destacan la importancia de la comunicación oral en inglés para el nivel elemental,
enfatizando la necesidad de estrategias que promuevan la expresión auténtica y creativa de los
estudiantes.
En Ecuador, el panorama es incipiente, pero creciente. Docentes de inglés han comenzado
a experimentar con el uso de IA en tareas de redacción. A nivel académico, hay un interés
emergente por integrar estas herramientas de manera regulada, buscando un equilibrio entre
asistencia tecnológica y desarrollo de competencias auténticas.
Sin embargo, sucede lo contrario en la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla, dónde
se ha identificado que los estudiantes de tercero de Bachillerato, en la asignatura de Inglés, están
haciendo un uso excesivo de herramientas de IA como ChatGPT, DeepL y Grammarly para
redactar textos escritos, lo que está minimizando su esfuerzo personal y afectando el desarrollo
de habilidades lingüísticas auténticas. Además, que la utilización excesiva de herramientas de IA
en la escritura en inglés está afectando negativamente su creatividad lingüística, autonomía y el
desarrollo de habilidades lingüísticas auténticas, lo que requiere la implementación de acciones
pedagógicas para reducir estas afectaciones y promover un aprendizaje más integral y autónomo.
A partir de lo referido, surge así el siguiente problema de investigación:
(González-López, 2024; Vicente - Yagüe - Jara et al., 2023). En este contexto, surge la
preocupación de que el uso intensivo de herramientas de IA pueda representar un riesgo para la
creatividad expresiva de los estudiantes.
Investigaciones recientes han documentado cómo la automatización de la escritura
mediante IA tiende a uniformar el estilo, reducir la complejidad lingüística y limitar las
posibilidades de innovación expresiva. Tal es el caso de Almashrgy y Alburki (2024), que
realizaron un estudio cualitativo con docentes de inglés en Libia, explorando sus percepciones
sobre el uso de herramientas de la IA en el aula. Los participantes manifestaron preocupación por
la disminución en la autonomía de escritura de sus estudiantes al utilizar herramientas como
Grammarly o Quillbot, señalando una "homogeneización del estilo" como una señal de pérdida
de voz personal y creativa.
Desde una perspectiva crítica, Baron (2023), advierte que la eficiencia ofrecida por las
herramientas de IA puede no siempre ser beneficiosa. A medida que la IA proporciona
sugerencias o textos completos, se da el riesgo de perder no solo las habilidades técnicas, sino
también el poder de la escritura como un trampolín para la reflexión personal y la expresión única.
También, Díaz y López (2022), proponen un conjunto de actividades para el desarrollo
de la habilidad de comunicación oral en inglés para el nivel elemental. Estas actividades buscan
fomentar la creatividad y la autonomía en la producción oral, aspectos que también pueden verse
afectados por la dependencia excesiva de herramientas de IA. Asimismo, Díaz, López y Reyes
(2021), destacan la importancia de la comunicación oral en inglés para el nivel elemental,
enfatizando la necesidad de estrategias que promuevan la expresión auténtica y creativa de los
estudiantes.
En Ecuador, el panorama es incipiente, pero creciente. Docentes de inglés han comenzado
a experimentar con el uso de IA en tareas de redacción. A nivel académico, hay un interés
emergente por integrar estas herramientas de manera regulada, buscando un equilibrio entre
asistencia tecnológica y desarrollo de competencias auténticas.
Sin embargo, sucede lo contrario en la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla, dónde
se ha identificado que los estudiantes de tercero de Bachillerato, en la asignatura de Inglés, están
haciendo un uso excesivo de herramientas de IA como ChatGPT, DeepL y Grammarly para
redactar textos escritos, lo que está minimizando su esfuerzo personal y afectando el desarrollo
de habilidades lingüísticas auténticas. Además, que la utilización excesiva de herramientas de IA
en la escritura en inglés está afectando negativamente su creatividad lingüística, autonomía y el
desarrollo de habilidades lingüísticas auténticas, lo que requiere la implementación de acciones
pedagógicas para reducir estas afectaciones y promover un aprendizaje más integral y autónomo.
A partir de lo referido, surge así el siguiente problema de investigación:
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 115
¿Cómo reducir los efectos negativos del uso excesivo de herramientas de IA en la
creatividad lingüística de la asignatura de Inglés en los estudiantes de tercero de Bachillerato en
la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla?
Dicho esto, el presente trabajo busca proponer una estrategia pedagógica que permita
reducir los efectos negativos del uso excesivo de herramientas de IA en la creatividad lingüística
de la asignatura de Inglés en los estudiantes de tercero de Bachillerato en la Unidad Educativa
Bilingüe Nueva Semilla.
Asimismo, como respuesta tentativa o explicación al problema de investigación
identificado se plantea la siguiente hipótesis de la investigación: “La implementación de
estrategias pedagógicas específicas, como talleres de escritura creativa, actividades de reflexión
y evaluación del proceso, reduce significativamente los efectos negativos del uso excesivo de
herramientas de IA en la creatividad lingüística de la asignatura de Inglés de los estudiantes de
tercero de Bachillerato en la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla”.
Para probar o refutar la hipótesis, se ha planteado los siguientes objetivos específicos
siguientes:
1. Determinar los diferentes enfoques que le son asignados a la IA para mejorar el
aprendizaje y la enseñanza; como herramienta didáctica, pedagógica, educativa, entre
otros;
2. Diagnosticar el estado inicial de los efectos negativos causados por el uso excesivo de
herramientas de IA en la creatividad lingüística de la asignatura de Inglés en los
estudiantes de tercero de Bachillerato en la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla;
3. Elaborar una estrategia pedagógica para reducir los efectos negativos del uso excesivo de
herramientas de IA en la creatividad lingüística de la asignatura de Inglés en los
estudiantes de tercero de Bachillerato en la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla;
4. Valorar los resultados obtenidos con la implementación de la estrategia pedagógica para
reducir los efectos negativos del uso excesivo de herramientas de IA en la creatividad
lingüística de la asignatura de Inglés.
MATERIALES Y MÉTODOS
El presente estudio adopta un enfoque mixto con elementos de análisis descriptivo, ya
que se busca comprender cómo influye el uso de la IA en la creatividad lingüística durante la
producción escrita en inglés. El tipo de investigación es pre-experimental, porque utiliza dos
momentos (pre y post-test) para medir la variable dependiente, es decir que se aplica una
intervención sobre objetos virtuales de aprendizaje (Ramos, 2021).
Con lo mencionado anteriormente, se plantea utilizar diversos métodos de investigación,
técnicas e instrumentos de recolección de datos. Entre los métodos del nivel teórico se emplea los
métodos:
¿Cómo reducir los efectos negativos del uso excesivo de herramientas de IA en la
creatividad lingüística de la asignatura de Inglés en los estudiantes de tercero de Bachillerato en
la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla?
Dicho esto, el presente trabajo busca proponer una estrategia pedagógica que permita
reducir los efectos negativos del uso excesivo de herramientas de IA en la creatividad lingüística
de la asignatura de Inglés en los estudiantes de tercero de Bachillerato en la Unidad Educativa
Bilingüe Nueva Semilla.
Asimismo, como respuesta tentativa o explicación al problema de investigación
identificado se plantea la siguiente hipótesis de la investigación: “La implementación de
estrategias pedagógicas específicas, como talleres de escritura creativa, actividades de reflexión
y evaluación del proceso, reduce significativamente los efectos negativos del uso excesivo de
herramientas de IA en la creatividad lingüística de la asignatura de Inglés de los estudiantes de
tercero de Bachillerato en la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla”.
Para probar o refutar la hipótesis, se ha planteado los siguientes objetivos específicos
siguientes:
1. Determinar los diferentes enfoques que le son asignados a la IA para mejorar el
aprendizaje y la enseñanza; como herramienta didáctica, pedagógica, educativa, entre
otros;
2. Diagnosticar el estado inicial de los efectos negativos causados por el uso excesivo de
herramientas de IA en la creatividad lingüística de la asignatura de Inglés en los
estudiantes de tercero de Bachillerato en la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla;
3. Elaborar una estrategia pedagógica para reducir los efectos negativos del uso excesivo de
herramientas de IA en la creatividad lingüística de la asignatura de Inglés en los
estudiantes de tercero de Bachillerato en la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla;
4. Valorar los resultados obtenidos con la implementación de la estrategia pedagógica para
reducir los efectos negativos del uso excesivo de herramientas de IA en la creatividad
lingüística de la asignatura de Inglés.
MATERIALES Y MÉTODOS
El presente estudio adopta un enfoque mixto con elementos de análisis descriptivo, ya
que se busca comprender cómo influye el uso de la IA en la creatividad lingüística durante la
producción escrita en inglés. El tipo de investigación es pre-experimental, porque utiliza dos
momentos (pre y post-test) para medir la variable dependiente, es decir que se aplica una
intervención sobre objetos virtuales de aprendizaje (Ramos, 2021).
Con lo mencionado anteriormente, se plantea utilizar diversos métodos de investigación,
técnicas e instrumentos de recolección de datos. Entre los métodos del nivel teórico se emplea los
métodos:
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 116
a) Analítico-sintético ya que, al participar en el análisis y la síntesis del problema, se
descompone en sus componentes fundamentales, se identifican sus causas y la revisión
sistemática de cada una de sus partes (Herszenbaun, 2022). Se determinan los diferentes
enfoques que le son asignados a la IA para mejorar el aprendizaje y la enseñanza; como
herramienta didáctica, pedagógica, educativa, entre otros.
b) El método Sistémico estructural-funcional, que permite analizar los sistemas como
grupos de componentes interrelacionados que se organizan para lograr objetivos, según
(Nápoles et al., 2021). Facilitó la creación y la organización general de la estrategia
pedagógica que busca mitigar los efectos adversos del uso excesivo de herramientas de
IA en la creatividad lingüística de la materia de Inglés.
c) Análisis documental, en la revisión de las historias producidas en las tres fases, junto con
las capturas de pantalla de las interacciones con la herramienta IA usada, para analizar la
evolución textual, los cambios estilísticos y las decisiones tomadas por el estudiante, ya
que de esa forma se determinan habilidades instrumentales que proporcionan una guía
metodológica para los estudiantes (Martínez et al., 2023).
Como métodos del nivel empírico se empleó la Observación directa, mediante la cual
antes y durante la intervención, el docente registra actitudes, comportamientos, nivel de
dependencia tecnológica, resolución de dudas, y estrategias de planificación y corrección
empleada antes por los estudiantes (Segovia, 2024).
Así mismo, una encuesta ya que facilitó la recolección de información y permitió un
análisis sistemático y comparativo de percepciones y competencias (Feria et al., 2020).
Concretamente se aplicó un cuestionario metacognitivo con escala Likert al final de la
intervención para conocer las percepciones de los estudiantes sobre el uso de IA en su proceso de
escritura, su experiencia personal y los desafíos enfrentados, ya que permitirá más adelante tabular
y estudiar las opiniones recibidas de los estudiantes.
Se aplicó, además, la Prueba de rendimiento (Pretest, Test Intermedio y Postest)
enfocadas en medir y analizar datos para evaluar criterios como claridad narrativa, uso del inglés
nivel C1, creatividad lingüística, autonomía, integración crítica de IA, calidad del producto final
y reflexión metacognitiva, basándose en la recopilación directa de información y su comparación
con estándares predefinidos (De Miguel, 2024).
Para ello, también fueron establecidas tres Rúbricas analíticas, una para cada fase de la
intervención (antes, durante y después). Cada rúbrica presentó cuatro niveles de desempeño:
excelente, bueno, regular e insuficiente, lo que permite un análisis detallado de la evolución
individual y grupal.
En este sentido, se precisa que el procedimiento metodológico de las pruebas de
rendimiento, constará de tres fases:
a) Analítico-sintético ya que, al participar en el análisis y la síntesis del problema, se
descompone en sus componentes fundamentales, se identifican sus causas y la revisión
sistemática de cada una de sus partes (Herszenbaun, 2022). Se determinan los diferentes
enfoques que le son asignados a la IA para mejorar el aprendizaje y la enseñanza; como
herramienta didáctica, pedagógica, educativa, entre otros.
b) El método Sistémico estructural-funcional, que permite analizar los sistemas como
grupos de componentes interrelacionados que se organizan para lograr objetivos, según
(Nápoles et al., 2021). Facilitó la creación y la organización general de la estrategia
pedagógica que busca mitigar los efectos adversos del uso excesivo de herramientas de
IA en la creatividad lingüística de la materia de Inglés.
c) Análisis documental, en la revisión de las historias producidas en las tres fases, junto con
las capturas de pantalla de las interacciones con la herramienta IA usada, para analizar la
evolución textual, los cambios estilísticos y las decisiones tomadas por el estudiante, ya
que de esa forma se determinan habilidades instrumentales que proporcionan una guía
metodológica para los estudiantes (Martínez et al., 2023).
Como métodos del nivel empírico se empleó la Observación directa, mediante la cual
antes y durante la intervención, el docente registra actitudes, comportamientos, nivel de
dependencia tecnológica, resolución de dudas, y estrategias de planificación y corrección
empleada antes por los estudiantes (Segovia, 2024).
Así mismo, una encuesta ya que facilitó la recolección de información y permitió un
análisis sistemático y comparativo de percepciones y competencias (Feria et al., 2020).
Concretamente se aplicó un cuestionario metacognitivo con escala Likert al final de la
intervención para conocer las percepciones de los estudiantes sobre el uso de IA en su proceso de
escritura, su experiencia personal y los desafíos enfrentados, ya que permitirá más adelante tabular
y estudiar las opiniones recibidas de los estudiantes.
Se aplicó, además, la Prueba de rendimiento (Pretest, Test Intermedio y Postest)
enfocadas en medir y analizar datos para evaluar criterios como claridad narrativa, uso del inglés
nivel C1, creatividad lingüística, autonomía, integración crítica de IA, calidad del producto final
y reflexión metacognitiva, basándose en la recopilación directa de información y su comparación
con estándares predefinidos (De Miguel, 2024).
Para ello, también fueron establecidas tres Rúbricas analíticas, una para cada fase de la
intervención (antes, durante y después). Cada rúbrica presentó cuatro niveles de desempeño:
excelente, bueno, regular e insuficiente, lo que permite un análisis detallado de la evolución
individual y grupal.
En este sentido, se precisa que el procedimiento metodológico de las pruebas de
rendimiento, constará de tres fases:
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 117
1. Pre Test (Producción con IA): los estudiantes de forma escrita redactarán una historia
original de entre 200 y 250 palabras utilizando herramienta de IA como herramienta principal. El
objetivo es determinar cómo se apropian de la herramienta para estructurar ideas, mejorar el texto
y resolver problemas lingüísticos. Se les solicita guardar el historial del chat o capturas de pantalla
como evidencia del proceso. Verbos en presente producción escrita se visualizan en la Tabla 1.
Tabla 1
Rúbrica Pre Test
Criterio Excelente (5) Bueno (4) Regular (3) Insuficiente (1-2)
Claridad
narrativa
Historia bien
estructurada y
coherente.
Coherente con
leves fallas.
Estructura débil,
pero comprensible.
Historia confusa o
incompleta.
Uso del inglés
(nivel C1)
Vocabulario y
gramática avanzados.
Buen uso con
algunos
errores.
Muestra
limitaciones de
vocabulario.
Errores graves o
frecuentes.
Creatividad
lingüística
Uso original de
lenguaje, metáforas,
estilo propio evidente.
Buen estilo con
algunos
clichés.
Poca variación
estilística.
Dependencia total
de IA, sin estilo
propio.
Reflexión sobre
el uso de IA
Análisis profundo y
crítico.
Reflexión clara
pero limitada.
Reflexión
superficial.
No hay reflexión o
es muy pobre.
2. Test Intermedio (Producción sin IA): en esta fase, los estudiantes crearán una historia
del mismo tipo y extensión, pero sin usar ninguna herramienta de IA. Solo podrán consultar
diccionarios, libros y revistas. Esta fase permitirá evaluar el nivel de autonomía, expresión
creativa y aplicación de conocimientos previos, lo cual muestra en la Tabla 2.
Tabla 2
Rúbrica Test Intermedio
Criterio Excelente (5) Bueno (4) Aceptable (3) Insuficiente (1-
2)
Coherencia y
estructura
narrativa
Fluidez natural,
narrativa bien
organizada.
Algunas
inconsistencias
menores.
Desorganización
moderada.
Estructura
confusa.
Dominio del
inglés (nivel
C1)
Precisión gramatical
y vocabulario
sofisticado.
Buen nivel con
errores ocasionales.
Errores frecuentes. Múltiples
errores graves.
Creatividad sin
IA
Ideas originales, voz
auténtica.
Buen esfuerzo
creativo.
Limitado o
repetitivo.
Muy
dependiente de
fórmulas.
Autonomía en el
proceso
Trabajo totalmente
independiente.
Pequeña dependencia
de recursos externos.
Muestra
inseguridad.
Evidencia de
ayuda externa.
1. Pre Test (Producción con IA): los estudiantes de forma escrita redactarán una historia
original de entre 200 y 250 palabras utilizando herramienta de IA como herramienta principal. El
objetivo es determinar cómo se apropian de la herramienta para estructurar ideas, mejorar el texto
y resolver problemas lingüísticos. Se les solicita guardar el historial del chat o capturas de pantalla
como evidencia del proceso. Verbos en presente producción escrita se visualizan en la Tabla 1.
Tabla 1
Rúbrica Pre Test
Criterio Excelente (5) Bueno (4) Regular (3) Insuficiente (1-2)
Claridad
narrativa
Historia bien
estructurada y
coherente.
Coherente con
leves fallas.
Estructura débil,
pero comprensible.
Historia confusa o
incompleta.
Uso del inglés
(nivel C1)
Vocabulario y
gramática avanzados.
Buen uso con
algunos
errores.
Muestra
limitaciones de
vocabulario.
Errores graves o
frecuentes.
Creatividad
lingüística
Uso original de
lenguaje, metáforas,
estilo propio evidente.
Buen estilo con
algunos
clichés.
Poca variación
estilística.
Dependencia total
de IA, sin estilo
propio.
Reflexión sobre
el uso de IA
Análisis profundo y
crítico.
Reflexión clara
pero limitada.
Reflexión
superficial.
No hay reflexión o
es muy pobre.
2. Test Intermedio (Producción sin IA): en esta fase, los estudiantes crearán una historia
del mismo tipo y extensión, pero sin usar ninguna herramienta de IA. Solo podrán consultar
diccionarios, libros y revistas. Esta fase permitirá evaluar el nivel de autonomía, expresión
creativa y aplicación de conocimientos previos, lo cual muestra en la Tabla 2.
Tabla 2
Rúbrica Test Intermedio
Criterio Excelente (5) Bueno (4) Aceptable (3) Insuficiente (1-
2)
Coherencia y
estructura
narrativa
Fluidez natural,
narrativa bien
organizada.
Algunas
inconsistencias
menores.
Desorganización
moderada.
Estructura
confusa.
Dominio del
inglés (nivel
C1)
Precisión gramatical
y vocabulario
sofisticado.
Buen nivel con
errores ocasionales.
Errores frecuentes. Múltiples
errores graves.
Creatividad sin
IA
Ideas originales, voz
auténtica.
Buen esfuerzo
creativo.
Limitado o
repetitivo.
Muy
dependiente de
fórmulas.
Autonomía en el
proceso
Trabajo totalmente
independiente.
Pequeña dependencia
de recursos externos.
Muestra
inseguridad.
Evidencia de
ayuda externa.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 118
3. Post Test (Revisión crítica y reescritura): finalmente, los estudiantes eligen una de
sus historias anteriores y la mejoran utilizando IA de manera guiada. Esta vez, se les proporciona
una guía pedagógica que promueva el uso crítico, creativo y responsable de la IA. Esta fase busca
observar cómo influye el acompañamiento pedagógico en la integración ética y constructiva de
la IA, lo que se ilustra en la Tabla 3.
Tabla 3
Rúbrica Post Test
Criterio Excelente (5) Bueno (4) Regular (3) Insuficiente (1-
2)
Integración
crítica de IA
Uso estratégico y
equilibrado.
Uso adecuado con
mínima
dependencia.
Uso parcial pero sin
control claro.
Uso excesivo o
mal dirigido.
Calidad del
producto final
Historia refinada,
creativa y
auténtica.
Buen resultado con
pequeños problemas.
Muestra
inconsistencias.
Producto poco
elaborado.
Evolución
personal
Evidente mejora
frente a fases
previas.
Mejora en algunos
aspectos.
Mejora leve. Sin evidencia de
evolución.
Reflexión
metacognitiva
Análisis profundo
sobre el proceso.
Reflexión clara. Reflexión parcial o
superficial.
No hay
reflexión.
Métodos estadísticos
El análisis será cualitativo y cuantitativo, con base en categorías derivadas de las rúbricas
y las respuestas del cuestionario. Se realizará un análisis estadístico descriptivo entre los textos
de cada fase mediante la Estadística descriptiva, la cual permite descubrir un conjunto de datos
de una muestra sin extraer conclusiones o inferencias sobre un grupo más amplio que es la
población (Arredondo et al., 2020).
Asimismo, se emplea el método de distribución de frecuencias para evaluar los cambios
en la creatividad, la riqueza expresiva y la autonomía. Se identifican patrones comunes y
diferencias individuales para formular conclusiones sólidas sobre el impacto de la IA en la
creatividad lingüística (Ramírez y Gallardo, 2023).
La población está constituida por los estudiantes de tercero de Bachillerato en ciencias de
la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla, los que suman 45 y están divididos en dos paralelos
(23 y 22 estudiantes respectivamente). La intervención se lleva a cabo durante las horas
pedagógicas de la asignatura de Inglés, en el marco de un nivel de competencia equivalente al C1
del MCER, donde se espera que el estudiante produzca textos detallados, argumentativos, con
riqueza lingüística y estilo personal (Consejo de Europa, 2020).
3. Post Test (Revisión crítica y reescritura): finalmente, los estudiantes eligen una de
sus historias anteriores y la mejoran utilizando IA de manera guiada. Esta vez, se les proporciona
una guía pedagógica que promueva el uso crítico, creativo y responsable de la IA. Esta fase busca
observar cómo influye el acompañamiento pedagógico en la integración ética y constructiva de
la IA, lo que se ilustra en la Tabla 3.
Tabla 3
Rúbrica Post Test
Criterio Excelente (5) Bueno (4) Regular (3) Insuficiente (1-
2)
Integración
crítica de IA
Uso estratégico y
equilibrado.
Uso adecuado con
mínima
dependencia.
Uso parcial pero sin
control claro.
Uso excesivo o
mal dirigido.
Calidad del
producto final
Historia refinada,
creativa y
auténtica.
Buen resultado con
pequeños problemas.
Muestra
inconsistencias.
Producto poco
elaborado.
Evolución
personal
Evidente mejora
frente a fases
previas.
Mejora en algunos
aspectos.
Mejora leve. Sin evidencia de
evolución.
Reflexión
metacognitiva
Análisis profundo
sobre el proceso.
Reflexión clara. Reflexión parcial o
superficial.
No hay
reflexión.
Métodos estadísticos
El análisis será cualitativo y cuantitativo, con base en categorías derivadas de las rúbricas
y las respuestas del cuestionario. Se realizará un análisis estadístico descriptivo entre los textos
de cada fase mediante la Estadística descriptiva, la cual permite descubrir un conjunto de datos
de una muestra sin extraer conclusiones o inferencias sobre un grupo más amplio que es la
población (Arredondo et al., 2020).
Asimismo, se emplea el método de distribución de frecuencias para evaluar los cambios
en la creatividad, la riqueza expresiva y la autonomía. Se identifican patrones comunes y
diferencias individuales para formular conclusiones sólidas sobre el impacto de la IA en la
creatividad lingüística (Ramírez y Gallardo, 2023).
La población está constituida por los estudiantes de tercero de Bachillerato en ciencias de
la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla, los que suman 45 y están divididos en dos paralelos
(23 y 22 estudiantes respectivamente). La intervención se lleva a cabo durante las horas
pedagógicas de la asignatura de Inglés, en el marco de un nivel de competencia equivalente al C1
del MCER, donde se espera que el estudiante produzca textos detallados, argumentativos, con
riqueza lingüística y estilo personal (Consejo de Europa, 2020).
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 119
RESULTADOS
Se identificaron los distintos enfoques que se asignan a la IA para optimizar el aprendizaje
y la enseñanza, lo que permitió, a partir de aproximaciones teóricas y diversas denominaciones,
adoptar una posición teórica en este contexto. Los resultados derivados de la implementación de
los métodos teóricos y la identificación de los distintos enfoques que se asignan a la IA son
examinados desde diversas perspectivas. A continuación, se presentan algunos de los hallazgos
más significativos y su importancia en el contexto de la investigación.
La incorporación de la IA en la enseñanza del inglés como lengua extranjera (EFL) ha
generado un intenso debate en la comunidad académica sobre su verdadero rol y naturaleza en los
procesos educativos. Si bien se reconoce que estas tecnologías pueden ofrecer múltiples
beneficios, también se plantea la necesidad de comprender qué lugar ocupa la IA dentro del diseño
didáctico: ¿es una herramienta pedagógica, una plataforma de aprendizaje, un recurso didáctico,
o una metodología emergente?
Autores como Baron (2023) se enfocan en la IA como una herramienta pedagógica que
puede facilitar la corrección ortográfica, la mejora gramatical y la ampliación léxica, pero también
advierte que su uso excesivo puede desplazar habilidades propias del estudiante, como el juicio
crítico, la autoría textual y la creatividad lingüística. Para Baron, la IA debe ser utilizada como un
apoyo estratégico, no como un sustituto del pensamiento humano.
Desde una perspectiva institucional, UNESCO (2023) ha sugerido considerar la IA como
un recurso educativo complejo, que puede personalizar el aprendizaje y expandir el acceso al
conocimiento. Sin embargo, también advierte sobre los riesgos pedagógicos y cognitivos si no se
regula su implementación: la pérdida de autonomía, la dependencia tecnológica y la disminución
del pensamiento original. Por tanto, se insiste en su uso mediado por una perspectiva ética y
crítica.
Domínguez (2023), resalta que estas herramientas promueven un aprendizaje más ágil,
pero su aplicación debe estar mediada por objetivos pedagógicos claros. Si bien representan
ventajas evidentes en términos de eficiencia, su uso sin supervisión puede convertirse en un
obstáculo para el pensamiento crítico, la autonomía lingüística y el desarrollo del estilo propio.
Así, la tecnología deja de ser un complemento y se convierte en el principal generador de
conocimiento, lo cual representa un riesgo importante. Además, plantea que la IA debe ser vista
más como un recurso complementario, subordinado al propósito pedagógico.
Por otro lado, Vicente-Yagüe-Jara et al., (2023), advierten que estas herramientas tienden
a favorecer la inmediatez y la estandarización, desplazando los procesos cognitivos profundos
vinculados a la escritura creativa y reflexiva. Esto implica que el rol del docente no se debilita,
sino que se transforma.
RESULTADOS
Se identificaron los distintos enfoques que se asignan a la IA para optimizar el aprendizaje
y la enseñanza, lo que permitió, a partir de aproximaciones teóricas y diversas denominaciones,
adoptar una posición teórica en este contexto. Los resultados derivados de la implementación de
los métodos teóricos y la identificación de los distintos enfoques que se asignan a la IA son
examinados desde diversas perspectivas. A continuación, se presentan algunos de los hallazgos
más significativos y su importancia en el contexto de la investigación.
La incorporación de la IA en la enseñanza del inglés como lengua extranjera (EFL) ha
generado un intenso debate en la comunidad académica sobre su verdadero rol y naturaleza en los
procesos educativos. Si bien se reconoce que estas tecnologías pueden ofrecer múltiples
beneficios, también se plantea la necesidad de comprender qué lugar ocupa la IA dentro del diseño
didáctico: ¿es una herramienta pedagógica, una plataforma de aprendizaje, un recurso didáctico,
o una metodología emergente?
Autores como Baron (2023) se enfocan en la IA como una herramienta pedagógica que
puede facilitar la corrección ortográfica, la mejora gramatical y la ampliación léxica, pero también
advierte que su uso excesivo puede desplazar habilidades propias del estudiante, como el juicio
crítico, la autoría textual y la creatividad lingüística. Para Baron, la IA debe ser utilizada como un
apoyo estratégico, no como un sustituto del pensamiento humano.
Desde una perspectiva institucional, UNESCO (2023) ha sugerido considerar la IA como
un recurso educativo complejo, que puede personalizar el aprendizaje y expandir el acceso al
conocimiento. Sin embargo, también advierte sobre los riesgos pedagógicos y cognitivos si no se
regula su implementación: la pérdida de autonomía, la dependencia tecnológica y la disminución
del pensamiento original. Por tanto, se insiste en su uso mediado por una perspectiva ética y
crítica.
Domínguez (2023), resalta que estas herramientas promueven un aprendizaje más ágil,
pero su aplicación debe estar mediada por objetivos pedagógicos claros. Si bien representan
ventajas evidentes en términos de eficiencia, su uso sin supervisión puede convertirse en un
obstáculo para el pensamiento crítico, la autonomía lingüística y el desarrollo del estilo propio.
Así, la tecnología deja de ser un complemento y se convierte en el principal generador de
conocimiento, lo cual representa un riesgo importante. Además, plantea que la IA debe ser vista
más como un recurso complementario, subordinado al propósito pedagógico.
Por otro lado, Vicente-Yagüe-Jara et al., (2023), advierten que estas herramientas tienden
a favorecer la inmediatez y la estandarización, desplazando los procesos cognitivos profundos
vinculados a la escritura creativa y reflexiva. Esto implica que el rol del docente no se debilita,
sino que se transforma.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 120
Estas posturas coinciden en que la IA no debe ocupar un rol hegemónico ni autónomo en
el proceso de enseñanza-aprendizaje. Aunque puede cumplir diferentes funciones (herramienta,
recurso, plataforma o incluso como método), su verdadera eficacia dependerá del modo en que se
articule con los objetivos educativos.
En particular, cuando se trata de la producción escrita en inglés, y más aún en niveles
como el C1 del MCER, donde se espera que el estudiante produzca textos detallados,
argumentativos, matizados y con una voz personal, el uso inadecuado de IA puede homogeneizar
el estilo, disminuir la agencia del autor y comprometer el desarrollo de la creatividad lingüística
(Consejo de Europa, 2020).
La IA ha transformado los procesos de enseñanza-aprendizaje, especialmente en el
aprendizaje de lenguas extranjeras como el inglés. Plataformas como ChatGPT, Grammarly o
Quillbot son capaces de asistir en redacción, corrección y generación de textos, promoviendo así
la personalización del aprendizaje y el acceso autónomo a contenidos.
Según la Universidad de La Rioja (UNIR) (2023), la IA permite que los estudiantes
practiquen el idioma en tiempo real, reciban retroalimentación inmediata y desarrollen
habilidades comunicativas básicas.
Riesgos para la creatividad lingüística (les había sugerido que esto deberán reservarlo
para sustentar la estrategia pedagógica, es decir que pasa para donde esta insertada la estrategia
pedagógica).
La creatividad lingüística implica la capacidad de utilizar el lenguaje de manera original,
flexible y expresiva. En el proceso de aprendizaje del inglés como lengua extranjera, esta
creatividad se manifiesta en la habilidad de los estudiantes para construir frases propias,
experimentar con nuevos vocablos y combinar estructuras gramaticales de forma innovadora. Sin
embargo, el uso indiscriminado de herramientas de IA como ChatGPT y otras plataformas
generativas está generando una serie de tensiones que amenazan este componente vital del
desarrollo lingüístico, ya que, al escribir en inglés como lengua extranjera los estudiantes deben
desarrollar esta capacidad mediante la exploración, el ensayo y el error (Charpentier-Jiménez,
2024; Baron, 2023).
En ese contexto explicado, Baron (2023) realizó un análisis crítico del uso de plataformas
como ChatGPT en la escritura académica, concluyendo que los estudiantes tienden a depender
excesivamente de las respuestas automatizadas, lo que limita el desarrollo de habilidades
expresivas propias. No obstante, su estudio es de carácter teórico y reflexivo, basado en
observaciones pedagógicas y revisión de tendencias recientes. Además, explica que las
herramientas de IA tienden a favorecer una escritura más simple, directa y homogénea, lo cual
puede limitar las posibilidades expresivas de los estudiantes. Esta tendencia a la estandarización
no solo reduce la riqueza estilística, sino que empobrece la dimensión creativa que se cultiva
Estas posturas coinciden en que la IA no debe ocupar un rol hegemónico ni autónomo en
el proceso de enseñanza-aprendizaje. Aunque puede cumplir diferentes funciones (herramienta,
recurso, plataforma o incluso como método), su verdadera eficacia dependerá del modo en que se
articule con los objetivos educativos.
En particular, cuando se trata de la producción escrita en inglés, y más aún en niveles
como el C1 del MCER, donde se espera que el estudiante produzca textos detallados,
argumentativos, matizados y con una voz personal, el uso inadecuado de IA puede homogeneizar
el estilo, disminuir la agencia del autor y comprometer el desarrollo de la creatividad lingüística
(Consejo de Europa, 2020).
La IA ha transformado los procesos de enseñanza-aprendizaje, especialmente en el
aprendizaje de lenguas extranjeras como el inglés. Plataformas como ChatGPT, Grammarly o
Quillbot son capaces de asistir en redacción, corrección y generación de textos, promoviendo así
la personalización del aprendizaje y el acceso autónomo a contenidos.
Según la Universidad de La Rioja (UNIR) (2023), la IA permite que los estudiantes
practiquen el idioma en tiempo real, reciban retroalimentación inmediata y desarrollen
habilidades comunicativas básicas.
Riesgos para la creatividad lingüística (les había sugerido que esto deberán reservarlo
para sustentar la estrategia pedagógica, es decir que pasa para donde esta insertada la estrategia
pedagógica).
La creatividad lingüística implica la capacidad de utilizar el lenguaje de manera original,
flexible y expresiva. En el proceso de aprendizaje del inglés como lengua extranjera, esta
creatividad se manifiesta en la habilidad de los estudiantes para construir frases propias,
experimentar con nuevos vocablos y combinar estructuras gramaticales de forma innovadora. Sin
embargo, el uso indiscriminado de herramientas de IA como ChatGPT y otras plataformas
generativas está generando una serie de tensiones que amenazan este componente vital del
desarrollo lingüístico, ya que, al escribir en inglés como lengua extranjera los estudiantes deben
desarrollar esta capacidad mediante la exploración, el ensayo y el error (Charpentier-Jiménez,
2024; Baron, 2023).
En ese contexto explicado, Baron (2023) realizó un análisis crítico del uso de plataformas
como ChatGPT en la escritura académica, concluyendo que los estudiantes tienden a depender
excesivamente de las respuestas automatizadas, lo que limita el desarrollo de habilidades
expresivas propias. No obstante, su estudio es de carácter teórico y reflexivo, basado en
observaciones pedagógicas y revisión de tendencias recientes. Además, explica que las
herramientas de IA tienden a favorecer una escritura más simple, directa y homogénea, lo cual
puede limitar las posibilidades expresivas de los estudiantes. Esta tendencia a la estandarización
no solo reduce la riqueza estilística, sino que empobrece la dimensión creativa que se cultiva
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 121
durante la escritura manual y reflexiva. Así mismo, el uso extendido de IA reduce el esfuerzo
cognitivo y lleva a una escritura más homogénea, sencilla y predecible.
Por otro lado, Charpentier-Jiménez (2023), realizó una investigación empírica con
estudiantes universitarios que eligieron al inglés como carrera, en la que se compararon
redacciones elaboradas con y sin el apoyo de IA. Los resultados mostraron una disminución en el
uso de estructuras lingüísticas creativas (como metáforas, juegos de palabras y giros estilísticos)
en los textos generados con IA, lo que sugiere un empobrecimiento de la producción expresiva.
Este estudio permite constatar, con base en una muestra concreta, la existencia de una correlación
entre el uso intensivo de herramientas de IA y la reducción de la creatividad lingüística.
En este ámbito, la investigación de Vicente-Yagüe-Jara et al., (2023), realizada en el
contexto universitario, concluye que los textos generados con ayuda de ChatGPT presentan una
estructura formalmente correcta, pero una disminución notoria en el uso de recursos retóricos,
elementos subjetivos y marcas de estilo personal. Es decir, la IA puede asistir al estudiante en
términos de corrección gramatical, pero al mismo tiempo inhibe su desarrollo como autor creativo
y crítico. Los autores alertan que se debilita la elaboración de ideas propias, al ceder protagonismo
a un agente externo.
Incluso desde una perspectiva cognitiva, el uso constante de IA puede interferir en el
desarrollo de la competencia lingüística profunda. Escobar & González (2023) señalan que
cuando los estudiantes utilizan IA sin una mediación pedagógica adecuada, se debilita su
pensamiento crítico, su autonomía y su capacidad de reflexión sobre el lenguaje. Esto impacta
directamente en su habilidad para tomar decisiones lingüísticas propias, improvisar o innovar con
el idioma. El exceso de dependencia tecnológica de IA puede reducir el desarrollo de habilidades
productivas reales.
La creatividad lingüística también está vinculada a la expresión cultural y emocional del
hablante. Si los textos que producen los estudiantes se alinean cada vez más con los patrones de
la IA, se pierde parte de la voz personal y del contexto cultural que cada individuo aporta al
aprender una lengua (Conecta, 2023). Esto es especialmente delicado en un entorno de
aprendizaje del inglés, donde los estudiantes deben construir un “yo” discursivo en un idioma
distinto al materno. La IA, al estandarizar respuestas, puede silenciar estas identidades emergentes
(Universidad de La Rioja, 2023).
Asimismo, Vicente-Yagüe-Jara et al., (2023), encontraron que los textos generados con
IA muestran carencias en la voz personal y los recursos subjetivos. En su estudio se identificó una
“disminución de la elaboración de ideas propias, al ceder protagonismo a un agente externo” (p.
13). Esta cesión impacta directamente en la formación del estudiante, dificultando su capacidad
para usar el lenguaje como medio de expresión auténtica. Es decir, que la educación debe
promover un equilibrio entre asistencia tecnológica y exploración personal, garantizando así que
la creatividad, la voz propia y la riqueza expresiva no se pierdan en la automatización.
durante la escritura manual y reflexiva. Así mismo, el uso extendido de IA reduce el esfuerzo
cognitivo y lleva a una escritura más homogénea, sencilla y predecible.
Por otro lado, Charpentier-Jiménez (2023), realizó una investigación empírica con
estudiantes universitarios que eligieron al inglés como carrera, en la que se compararon
redacciones elaboradas con y sin el apoyo de IA. Los resultados mostraron una disminución en el
uso de estructuras lingüísticas creativas (como metáforas, juegos de palabras y giros estilísticos)
en los textos generados con IA, lo que sugiere un empobrecimiento de la producción expresiva.
Este estudio permite constatar, con base en una muestra concreta, la existencia de una correlación
entre el uso intensivo de herramientas de IA y la reducción de la creatividad lingüística.
En este ámbito, la investigación de Vicente-Yagüe-Jara et al., (2023), realizada en el
contexto universitario, concluye que los textos generados con ayuda de ChatGPT presentan una
estructura formalmente correcta, pero una disminución notoria en el uso de recursos retóricos,
elementos subjetivos y marcas de estilo personal. Es decir, la IA puede asistir al estudiante en
términos de corrección gramatical, pero al mismo tiempo inhibe su desarrollo como autor creativo
y crítico. Los autores alertan que se debilita la elaboración de ideas propias, al ceder protagonismo
a un agente externo.
Incluso desde una perspectiva cognitiva, el uso constante de IA puede interferir en el
desarrollo de la competencia lingüística profunda. Escobar & González (2023) señalan que
cuando los estudiantes utilizan IA sin una mediación pedagógica adecuada, se debilita su
pensamiento crítico, su autonomía y su capacidad de reflexión sobre el lenguaje. Esto impacta
directamente en su habilidad para tomar decisiones lingüísticas propias, improvisar o innovar con
el idioma. El exceso de dependencia tecnológica de IA puede reducir el desarrollo de habilidades
productivas reales.
La creatividad lingüística también está vinculada a la expresión cultural y emocional del
hablante. Si los textos que producen los estudiantes se alinean cada vez más con los patrones de
la IA, se pierde parte de la voz personal y del contexto cultural que cada individuo aporta al
aprender una lengua (Conecta, 2023). Esto es especialmente delicado en un entorno de
aprendizaje del inglés, donde los estudiantes deben construir un “yo” discursivo en un idioma
distinto al materno. La IA, al estandarizar respuestas, puede silenciar estas identidades emergentes
(Universidad de La Rioja, 2023).
Asimismo, Vicente-Yagüe-Jara et al., (2023), encontraron que los textos generados con
IA muestran carencias en la voz personal y los recursos subjetivos. En su estudio se identificó una
“disminución de la elaboración de ideas propias, al ceder protagonismo a un agente externo” (p.
13). Esta cesión impacta directamente en la formación del estudiante, dificultando su capacidad
para usar el lenguaje como medio de expresión auténtica. Es decir, que la educación debe
promover un equilibrio entre asistencia tecnológica y exploración personal, garantizando así que
la creatividad, la voz propia y la riqueza expresiva no se pierdan en la automatización.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 122
El desarrollo de la investigación contó con la participación de 35 estudiantes en total
(todos con un nivel de competencia lingüística en inglés estimado en C1) de la Unidad Educativa
Bilingüe Nueva Semilla. La implementación de las tres fases evaluativas (pre-test, test intermedio
y post-test) permitió analizar el desempeño escrito de los estudiantes en inglés y la manera en que
el uso de la inteligencia artificial (IA) influyó en su rendimiento. Los resultados no solo mostraron
variaciones cuantitativas en las calificaciones, sino también diferencias cualitativas en la
creatividad, cohesión y manejo del lenguaje.
El pre-test, diseñado como actividad diagnóstica, consistió en la elaboración de un texto
narrativo breve en casa. Los estudiantes tuvieron total libertad para decidir el uso de la IA. Los
hallazgos revelaron una tendencia clara: 30 estudiantes (85,7%) copiaron los textos producidos
por la IA sin realizar modificaciones sustanciales, mientras que 5 (14,3%) hicieron cambios
mínimos en vocabulario o en la estructura gramatical. Ningún participante generó un texto
independiente sin apoyo tecnológico, todo lo expresado se visualiza en la Figura 1.
Figura 1
Resultados pre – test: Uso de IA en producción escrita
Nota: Elaboración propia
Asimismo, en la Figura 1 se refleja que las calificaciones alcanzaron niveles elevados y
homogéneos, con un promedio global que sugería un dominio cercano a C1. No obstante, este
resultado no fue producto de la competencia lingüística real, sino de la reproducción de los textos
generados por la herramienta. En otras palabras, el alto rendimiento observado en el pre-test fue
artificial, pues dependió directamente de la calidad del modelo de IA utilizado.
De igual manera, al analizar los textos, se observó una gramática impecable, uso de
expresiones idiomáticas avanzadas y cohesión estructural adecuada. Sin embargo, la ausencia de
errores no debe interpretarse como evidencia de aprendizaje consolidado, sino como reflejo del
35,71%
14,29% 0%
0
5
10
15
20
25
30
35
Copió literalmente Modificó ligeramente Usó como consulta
Número de estudiantes
El desarrollo de la investigación contó con la participación de 35 estudiantes en total
(todos con un nivel de competencia lingüística en inglés estimado en C1) de la Unidad Educativa
Bilingüe Nueva Semilla. La implementación de las tres fases evaluativas (pre-test, test intermedio
y post-test) permitió analizar el desempeño escrito de los estudiantes en inglés y la manera en que
el uso de la inteligencia artificial (IA) influyó en su rendimiento. Los resultados no solo mostraron
variaciones cuantitativas en las calificaciones, sino también diferencias cualitativas en la
creatividad, cohesión y manejo del lenguaje.
El pre-test, diseñado como actividad diagnóstica, consistió en la elaboración de un texto
narrativo breve en casa. Los estudiantes tuvieron total libertad para decidir el uso de la IA. Los
hallazgos revelaron una tendencia clara: 30 estudiantes (85,7%) copiaron los textos producidos
por la IA sin realizar modificaciones sustanciales, mientras que 5 (14,3%) hicieron cambios
mínimos en vocabulario o en la estructura gramatical. Ningún participante generó un texto
independiente sin apoyo tecnológico, todo lo expresado se visualiza en la Figura 1.
Figura 1
Resultados pre – test: Uso de IA en producción escrita
Nota: Elaboración propia
Asimismo, en la Figura 1 se refleja que las calificaciones alcanzaron niveles elevados y
homogéneos, con un promedio global que sugería un dominio cercano a C1. No obstante, este
resultado no fue producto de la competencia lingüística real, sino de la reproducción de los textos
generados por la herramienta. En otras palabras, el alto rendimiento observado en el pre-test fue
artificial, pues dependió directamente de la calidad del modelo de IA utilizado.
De igual manera, al analizar los textos, se observó una gramática impecable, uso de
expresiones idiomáticas avanzadas y cohesión estructural adecuada. Sin embargo, la ausencia de
errores no debe interpretarse como evidencia de aprendizaje consolidado, sino como reflejo del
35,71%
14,29% 0%
0
5
10
15
20
25
30
35
Copió literalmente Modificó ligeramente Usó como consulta
Número de estudiantes
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 123
grado de dependencia tecnológica. En esta fase se identificó un patrón preocupante: la IA
funcionó como sustituto del esfuerzo creativo y no como apoyo pedagógico, ya que demuestra la
dependencia de esta. Estos resultados iniciales constituyen un insumo clave para la comparación
con las fases posteriores del estudio.
Con estos resultados iniciales, teniendo en cuenta las necesidades y carencias manifiestas
en los estudiantes, se elaboró la estrategia pedagógica para reducir los efectos negativos del uso
excesivo de herramientas de IA en la creatividad lingüística de la asignatura de inglés en los
estudiantes de tercero de Bachillerato en la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla:
grado de dependencia tecnológica. En esta fase se identificó un patrón preocupante: la IA
funcionó como sustituto del esfuerzo creativo y no como apoyo pedagógico, ya que demuestra la
dependencia de esta. Estos resultados iniciales constituyen un insumo clave para la comparación
con las fases posteriores del estudio.
Con estos resultados iniciales, teniendo en cuenta las necesidades y carencias manifiestas
en los estudiantes, se elaboró la estrategia pedagógica para reducir los efectos negativos del uso
excesivo de herramientas de IA en la creatividad lingüística de la asignatura de inglés en los
estudiantes de tercero de Bachillerato en la Unidad Educativa Bilingüe Nueva Semilla:
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 124
Figura 2
Esquema de Estrategia Pedagógica
Nota: Elaboración propia
La estrategia pedagógica que se muestra en la Figura 2 se estructura en cinco
componentes interrelacionados —objetivo general y específicos, metodología, herramientas
digitales, estrategias de evaluación e implicaciones pedagógicas— que buscan responder al reto
de la alta dependencia de la inteligencia artificial en la producción escrita en inglés. Esta propuesta
Figura 2
Esquema de Estrategia Pedagógica
Nota: Elaboración propia
La estrategia pedagógica que se muestra en la Figura 2 se estructura en cinco
componentes interrelacionados —objetivo general y específicos, metodología, herramientas
digitales, estrategias de evaluación e implicaciones pedagógicas— que buscan responder al reto
de la alta dependencia de la inteligencia artificial en la producción escrita en inglés. Esta propuesta
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 125
plantea una mediación docente activa que transforme el uso de la IA en un recurso de apoyo y
reflexión, más que en una fuente de sustitución. Mediante una metodología participativa y el uso
crítico de herramientas digitales (ChatGPT, Google Docs, Jamboard/Miro, Turnitin, Plataforma
Classroom) se pretende fortalecer la autonomía escritural, la creatividad lingüística y el
pensamiento crítico de los estudiantes, garantizando un equilibrio entre la competencia técnica y
la autoría personal.
Herramientas digitales: ChatGPT, Google Docs, Jamboard/Miro, Turnitin, Plataforma
Classroom
Justificación: Esta estrategia pedagógica responde al hallazgo de que los estudiantes
presentan una alta dependencia de la IA para producir textos en inglés. Aunque el uso de la IA
mejora los resultados técnicos (vocabulario, cohesión), se observa un riesgo de pérdida de
creatividad lingüística y de autonomía escritural. Con una mediación docente estructurada, la IA
puede convertirse en un andamiaje pedagógico dentro de los entornos digitales, fortaleciendo la
competencia escrita y el pensamiento crítico.
Descripción de los componentes de la estrategia pedagógica
Objetivo general: Desarrollar la competencia escrita en inglés nivel C1 mediante un uso
crítico y pedagógico de la IA, promoviendo la autonomía, la creatividad lingüística y la conciencia
ética en los entornos digitales.
Objetivos específicos
• Diagnosticar el nivel de producción autónoma de los estudiantes en inglés C1
• Guiar el uso de la IA como recurso de apoyo y no como sustituto en el proceso de escritura.
• Mejorar la cohesión, riqueza léxica y expresividad en los textos narrativos y expositivos.
• Fomentar la reflexión crítica sobre el rol de la IA en el aprendizaje de idiomas.
Metodología
La propuesta se organiza en tres fases: Antes, Durante y Después del uso de la IA,
integrando actividades en entornos digitales y prácticas reflexivas. Se aplicará un enfoque de
aprendizaje activo y mediado por tecnología.
Plan de sesiones
Sesión 1: Escritura diagnóstica (autónoma)
Duración: 80 minutos
Actividad inicial: Reflexión grupal en Jamboard: ¿Cómo usas la IA en tu vida
académica?
Tarea principal: Redactar un texto narrativo de 200 palabras en Google Docs (sin apoyo
de IA).
Herramientas: Google Docs + Plataforma Classroom (para subir la tarea).
Evaluación: Aplicación de la rúbrica de creatividad, vocabulario, cohesión y gramática.
plantea una mediación docente activa que transforme el uso de la IA en un recurso de apoyo y
reflexión, más que en una fuente de sustitución. Mediante una metodología participativa y el uso
crítico de herramientas digitales (ChatGPT, Google Docs, Jamboard/Miro, Turnitin, Plataforma
Classroom) se pretende fortalecer la autonomía escritural, la creatividad lingüística y el
pensamiento crítico de los estudiantes, garantizando un equilibrio entre la competencia técnica y
la autoría personal.
Herramientas digitales: ChatGPT, Google Docs, Jamboard/Miro, Turnitin, Plataforma
Classroom
Justificación: Esta estrategia pedagógica responde al hallazgo de que los estudiantes
presentan una alta dependencia de la IA para producir textos en inglés. Aunque el uso de la IA
mejora los resultados técnicos (vocabulario, cohesión), se observa un riesgo de pérdida de
creatividad lingüística y de autonomía escritural. Con una mediación docente estructurada, la IA
puede convertirse en un andamiaje pedagógico dentro de los entornos digitales, fortaleciendo la
competencia escrita y el pensamiento crítico.
Descripción de los componentes de la estrategia pedagógica
Objetivo general: Desarrollar la competencia escrita en inglés nivel C1 mediante un uso
crítico y pedagógico de la IA, promoviendo la autonomía, la creatividad lingüística y la conciencia
ética en los entornos digitales.
Objetivos específicos
• Diagnosticar el nivel de producción autónoma de los estudiantes en inglés C1
• Guiar el uso de la IA como recurso de apoyo y no como sustituto en el proceso de escritura.
• Mejorar la cohesión, riqueza léxica y expresividad en los textos narrativos y expositivos.
• Fomentar la reflexión crítica sobre el rol de la IA en el aprendizaje de idiomas.
Metodología
La propuesta se organiza en tres fases: Antes, Durante y Después del uso de la IA,
integrando actividades en entornos digitales y prácticas reflexivas. Se aplicará un enfoque de
aprendizaje activo y mediado por tecnología.
Plan de sesiones
Sesión 1: Escritura diagnóstica (autónoma)
Duración: 80 minutos
Actividad inicial: Reflexión grupal en Jamboard: ¿Cómo usas la IA en tu vida
académica?
Tarea principal: Redactar un texto narrativo de 200 palabras en Google Docs (sin apoyo
de IA).
Herramientas: Google Docs + Plataforma Classroom (para subir la tarea).
Evaluación: Aplicación de la rúbrica de creatividad, vocabulario, cohesión y gramática.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 126
Sesión 2: Explorando la IA como herramienta de apoyo
Duración: 80 minutos
Actividad inicial: Debate en grupos pequeños: ¿IA como ayuda o trampa?
Tarea principal: Los estudiantes ingresan a ChatGPT y formulan consultas específicas
(sin pedir un texto completo) sobre vocabulario, conectores y expresiones figurativas.
Actividad colaborativa: Construcción de un banco de expresiones C1 en un documento
compartido de Google Docs.
Evaluación: Participación y calidad de las consultas hechas a la IA.
Sesión 3: Reescritura con apoyo de IA (uso guiado)
Duración: 80 minutos
Actividad inicial: Comparación entre el texto inicial y el feedback generado por IA.
Tarea principal: Reescribir el texto de la sesión 1 integrando sugerencias de IA y
marcando los cambios realizados.
Reflexión: Justificación breve de por qué se incorporaron o rechazaron ciertas
sugerencias.
Herramientas: Google Docs + ChatGPT.
Evaluación: Versión revisada + explicación de cambios.
Sesión 4: Autoevaluación y reflexión crítica
Duración: 80 minutos
Actividad inicial: Presentación de avances: antes y después del uso de IA.
Tarea principal: Completar una ficha reflexiva en la plataforma Classroom sobre:
• Qué mejoró con la IA.
• Qué aspectos se mantuvieron propios.
• Cómo evitar la dependencia tecnológica.
Cierre: Debate guiado: “¿La IA potencia o limita mi creatividad?”.
Evaluación: Portafolio digital (texto inicial, sugerencias IA, texto final, reflexión).
Estrategias de evaluación:
Formativa
1. Observación del proceso en clase.
2. Participación en debates y actividades digitales.
3. Revisión de interacciones con la IA (capturas de consultas).
Sumativa
1. Rúbrica de evaluación (criterios: creatividad, vocabulario, cohesión, corrección
gramatical).
2. Comparación de versiones inicial y final.
Sesión 2: Explorando la IA como herramienta de apoyo
Duración: 80 minutos
Actividad inicial: Debate en grupos pequeños: ¿IA como ayuda o trampa?
Tarea principal: Los estudiantes ingresan a ChatGPT y formulan consultas específicas
(sin pedir un texto completo) sobre vocabulario, conectores y expresiones figurativas.
Actividad colaborativa: Construcción de un banco de expresiones C1 en un documento
compartido de Google Docs.
Evaluación: Participación y calidad de las consultas hechas a la IA.
Sesión 3: Reescritura con apoyo de IA (uso guiado)
Duración: 80 minutos
Actividad inicial: Comparación entre el texto inicial y el feedback generado por IA.
Tarea principal: Reescribir el texto de la sesión 1 integrando sugerencias de IA y
marcando los cambios realizados.
Reflexión: Justificación breve de por qué se incorporaron o rechazaron ciertas
sugerencias.
Herramientas: Google Docs + ChatGPT.
Evaluación: Versión revisada + explicación de cambios.
Sesión 4: Autoevaluación y reflexión crítica
Duración: 80 minutos
Actividad inicial: Presentación de avances: antes y después del uso de IA.
Tarea principal: Completar una ficha reflexiva en la plataforma Classroom sobre:
• Qué mejoró con la IA.
• Qué aspectos se mantuvieron propios.
• Cómo evitar la dependencia tecnológica.
Cierre: Debate guiado: “¿La IA potencia o limita mi creatividad?”.
Evaluación: Portafolio digital (texto inicial, sugerencias IA, texto final, reflexión).
Estrategias de evaluación:
Formativa
1. Observación del proceso en clase.
2. Participación en debates y actividades digitales.
3. Revisión de interacciones con la IA (capturas de consultas).
Sumativa
1. Rúbrica de evaluación (criterios: creatividad, vocabulario, cohesión, corrección
gramatical).
2. Comparación de versiones inicial y final.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 127
Reflexiva
1. Ficha de autoevaluación.
2. Portafolio digital.
Cabe mencionar, que la estrategia pedagógica se implementó durante la tercera fase del
proceso, una vez completado el diagnóstico inicial de desempeño escritural. Su aplicación se
desarrolló a lo largo de tres sesiones consecutivas, en las cuales los estudiantes utilizaron
herramientas de IA generativa bajo mediación docente. Esta intervención se realizó antes de la
evaluación final, con el propósito de medir el impacto real de la estrategia en la producción
escrita.”.
Implicaciones pedagógicas y éticas en la enseñanza del inglés
El uso de IA en la enseñanza del inglés como lengua extranjera abre posibilidades
innovadoras para el acompañamiento personalizado del aprendizaje, pero también introduce retos
pedagógicos y dilemas éticos que deben ser abordados cuidadosamente. La principal
preocupación radica en el peligro de sustituir procesos cognitivos activos como la reflexión, la
reescritura o la toma de decisiones lingüísticas por automatismos que privilegian la rapidez sobre
la profundidad.
Sanz (2023), advierte que cuando los estudiantes se apoyan excesivamente en sistemas
de IA para escribir, se pierde el sentido crítico del lenguaje, disminuye la capacidad de expresión
personal y se erosiona la autonomía del estudiante. Los autores proponen que la IA se use como
herramienta de apoyo, pedagógico, pero no como sustituto del proceso intelectual que implica
escribir: planificar, organizar, evaluar y revisar.
Además, Escobar & González (2023), resalta que el uso de IA debe estar siempre guiado
por una mediación pedagógica intencionada. En su estudio con estudiantes universitarios,
concluye que, si bien la IA puede mejorar habilidades como la creatividad o la resolución de
problemas, también puede trivializar la experiencia educativa si se utiliza como reemplazo
automático de la producción escrita.
Por otro lado, Conecta (2023), señala que los docentes también enfrentan dilemas éticos
respecto a la evaluación del trabajo estudiantil. Si los estudiantes utilizan IA para generar
respuestas, ¿cómo se valora el esfuerzo cognitivo y la originalidad? Estas herramientas desafían
la noción tradicional de autoría y obligan a reconsiderar los criterios de evaluación, integridad
académica y producción original.
La UNIR (2023), plantea que se requiere una alfabetización digital crítica, tanto para
docentes como para estudiantes. Esto implica no solo saber utilizar la IA técnicamente, sino
comprender su funcionamiento, sus sesgos, sus limitaciones y sus implicaciones pedagógicas.
En consecuencia, el diseño didáctico debe incorporar la IA de manera consciente, ética y
formativa, enfocándose en mantener el protagonismo del estudiante como constructor activo de
Reflexiva
1. Ficha de autoevaluación.
2. Portafolio digital.
Cabe mencionar, que la estrategia pedagógica se implementó durante la tercera fase del
proceso, una vez completado el diagnóstico inicial de desempeño escritural. Su aplicación se
desarrolló a lo largo de tres sesiones consecutivas, en las cuales los estudiantes utilizaron
herramientas de IA generativa bajo mediación docente. Esta intervención se realizó antes de la
evaluación final, con el propósito de medir el impacto real de la estrategia en la producción
escrita.”.
Implicaciones pedagógicas y éticas en la enseñanza del inglés
El uso de IA en la enseñanza del inglés como lengua extranjera abre posibilidades
innovadoras para el acompañamiento personalizado del aprendizaje, pero también introduce retos
pedagógicos y dilemas éticos que deben ser abordados cuidadosamente. La principal
preocupación radica en el peligro de sustituir procesos cognitivos activos como la reflexión, la
reescritura o la toma de decisiones lingüísticas por automatismos que privilegian la rapidez sobre
la profundidad.
Sanz (2023), advierte que cuando los estudiantes se apoyan excesivamente en sistemas
de IA para escribir, se pierde el sentido crítico del lenguaje, disminuye la capacidad de expresión
personal y se erosiona la autonomía del estudiante. Los autores proponen que la IA se use como
herramienta de apoyo, pedagógico, pero no como sustituto del proceso intelectual que implica
escribir: planificar, organizar, evaluar y revisar.
Además, Escobar & González (2023), resalta que el uso de IA debe estar siempre guiado
por una mediación pedagógica intencionada. En su estudio con estudiantes universitarios,
concluye que, si bien la IA puede mejorar habilidades como la creatividad o la resolución de
problemas, también puede trivializar la experiencia educativa si se utiliza como reemplazo
automático de la producción escrita.
Por otro lado, Conecta (2023), señala que los docentes también enfrentan dilemas éticos
respecto a la evaluación del trabajo estudiantil. Si los estudiantes utilizan IA para generar
respuestas, ¿cómo se valora el esfuerzo cognitivo y la originalidad? Estas herramientas desafían
la noción tradicional de autoría y obligan a reconsiderar los criterios de evaluación, integridad
académica y producción original.
La UNIR (2023), plantea que se requiere una alfabetización digital crítica, tanto para
docentes como para estudiantes. Esto implica no solo saber utilizar la IA técnicamente, sino
comprender su funcionamiento, sus sesgos, sus limitaciones y sus implicaciones pedagógicas.
En consecuencia, el diseño didáctico debe incorporar la IA de manera consciente, ética y
formativa, enfocándose en mantener el protagonismo del estudiante como constructor activo de
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 128
su conocimiento. Esto no solo protege la creatividad lingüística, sino que fortalece valores como
la autoría, la responsabilidad y la integridad académica.
Resultados esperados:
1. Disminución de la dependencia absoluta de la IA.
2. Producción de textos más ricos en vocabulario, conectores y expresiones figurativas.
3. Estudiantes capaces de integrar la IA de forma crítica y selectiva.
4. Mayor conciencia sobre la creatividad y autonomía en entornos digitales.
Por otro lado, en el test intermedio, realizado en condiciones controladas dentro del aula,
se prohibió explícitamente el uso de IA. Esta fase tuvo como propósito revelar la competencia
real de los estudiantes. Los resultados mostraron una caída drástica: solo 7 participantes (20%)
alcanzaron un nivel cercano a C1, mientras que la gran mayoría (80%) no alcanzó al nivel deseado
(B1/B1+) (Figura 2).
Figura 3
Resultados test intermedio sin uso de IA
Nota: Elaboración propia
La Figura 3 evidencia esta dispersión, ya que desciende de manera pronunciada respecto
al pre-test. Los errores más frecuentes estuvieron relacionados con la conjugación verbal, la falta
de concordancia sujeto-verbo, un vocabulario repetitivo y la escasa variedad de conectores. Los
textos carecían de cohesión global, lo que dificultaba la comprensión del mensaje. No obstante,
en esta fase surgieron elementos positivos que no habían aparecido en el pre-test. Varios
estudiantes incorporaron experiencias personales y recuerdos en sus escritos, mostrando mayor
autenticidad y creatividad narrativa. Aunque formalmente sus textos eran más débiles, resultaban
más genuinos en términos de voz personal. Esto sugiere que, al retirar la dependencia tecnológica,
los estudiantes fueron forzados a recurrir a sus propios recursos lingüísticos y creativos, lo que
generó un primer acercamiento a la autonomía.
Tras la aplicación del pre-test y el análisis de los resultados iniciales, la estrategia
pedagógica se implementó inmediatamente antes del desarrollo del test intermedio, en un punto
20%
80%
0
5
10
15
20
25
30
Nivel C1 B1/B1+
Número de estudiantes
Categoría
su conocimiento. Esto no solo protege la creatividad lingüística, sino que fortalece valores como
la autoría, la responsabilidad y la integridad académica.
Resultados esperados:
1. Disminución de la dependencia absoluta de la IA.
2. Producción de textos más ricos en vocabulario, conectores y expresiones figurativas.
3. Estudiantes capaces de integrar la IA de forma crítica y selectiva.
4. Mayor conciencia sobre la creatividad y autonomía en entornos digitales.
Por otro lado, en el test intermedio, realizado en condiciones controladas dentro del aula,
se prohibió explícitamente el uso de IA. Esta fase tuvo como propósito revelar la competencia
real de los estudiantes. Los resultados mostraron una caída drástica: solo 7 participantes (20%)
alcanzaron un nivel cercano a C1, mientras que la gran mayoría (80%) no alcanzó al nivel deseado
(B1/B1+) (Figura 2).
Figura 3
Resultados test intermedio sin uso de IA
Nota: Elaboración propia
La Figura 3 evidencia esta dispersión, ya que desciende de manera pronunciada respecto
al pre-test. Los errores más frecuentes estuvieron relacionados con la conjugación verbal, la falta
de concordancia sujeto-verbo, un vocabulario repetitivo y la escasa variedad de conectores. Los
textos carecían de cohesión global, lo que dificultaba la comprensión del mensaje. No obstante,
en esta fase surgieron elementos positivos que no habían aparecido en el pre-test. Varios
estudiantes incorporaron experiencias personales y recuerdos en sus escritos, mostrando mayor
autenticidad y creatividad narrativa. Aunque formalmente sus textos eran más débiles, resultaban
más genuinos en términos de voz personal. Esto sugiere que, al retirar la dependencia tecnológica,
los estudiantes fueron forzados a recurrir a sus propios recursos lingüísticos y creativos, lo que
generó un primer acercamiento a la autonomía.
Tras la aplicación del pre-test y el análisis de los resultados iniciales, la estrategia
pedagógica se implementó inmediatamente antes del desarrollo del test intermedio, en un punto
20%
80%
0
5
10
15
20
25
30
Nivel C1 B1/B1+
Número de estudiantes
Categoría
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 129
crítico del proceso formativo. Su incorporación después del diagnóstico inicial respondió a la
necesidad de intervenir sobre la alta dependencia tecnológica evidenciada en la primera fase y de
fortalecer los recursos lingüísticos propios de los estudiantes antes de someterlos nuevamente a
una evaluación sin IA. Implementar la estrategia en este momento permitió establecer una línea
base real, orientar a los estudiantes hacia un uso más consciente y reflexivo de la herramienta y
preparar las condiciones para comparar, con mayor precisión, el impacto de la mediación docente
en las producciones del test intermedio y del post-test. De esta manera, los resultados obtenidos
en las fases posteriores pueden interpretarse como evidencias directas del efecto formativo de la
intervención y no únicamente como variaciones derivadas del desempeño aislado de los
estudiantes.
Figura 4
Comparación Pre – Test y Test intermedio
Nota: Elaboración propia
Estos resultados confirman que el uso de IA garantiza productos escritos con altos
estándares formales, pero limita la autonomía lingüística de los estudiantes, quienes enfrentan
serias dificultades para sostener un nivel avanzado sin apoyo tecnológico.
La tercera fase, post-test, buscó equilibrar el uso de la IA con la autonomía del estudiante
mediante lineamientos pedagógicos. Se permitió la interacción con la herramienta, pero bajo la
condición de que los textos fueran revisados, corregidos y enriquecidos por los propios
estudiantes. Los resultados fueron altamente positivos: 30 estudiantes (85,7%) lograron un nivel
C1 y los 5 restantes (14,3%) mejoraron significativamente respecto al test intermedio. La Figura
4 muestra un ascenso marcado en las calificaciones, equiparable al pre-test en términos
numéricos, pero cualitativamente distinto.
A diferencia de la primera fase, los textos no fueron copias literales de la IA. Se evidenció
un mayor uso de conectores discursivos, una ampliación del vocabulario y la incorporación de
expresiones idiomáticas propias de un nivel avanzado. Además, los estudiantes lograron integrar
creatividad y coherencia, generando textos con mayor naturalidad y fluidez. El apoyo de la IA,
crítico del proceso formativo. Su incorporación después del diagnóstico inicial respondió a la
necesidad de intervenir sobre la alta dependencia tecnológica evidenciada en la primera fase y de
fortalecer los recursos lingüísticos propios de los estudiantes antes de someterlos nuevamente a
una evaluación sin IA. Implementar la estrategia en este momento permitió establecer una línea
base real, orientar a los estudiantes hacia un uso más consciente y reflexivo de la herramienta y
preparar las condiciones para comparar, con mayor precisión, el impacto de la mediación docente
en las producciones del test intermedio y del post-test. De esta manera, los resultados obtenidos
en las fases posteriores pueden interpretarse como evidencias directas del efecto formativo de la
intervención y no únicamente como variaciones derivadas del desempeño aislado de los
estudiantes.
Figura 4
Comparación Pre – Test y Test intermedio
Nota: Elaboración propia
Estos resultados confirman que el uso de IA garantiza productos escritos con altos
estándares formales, pero limita la autonomía lingüística de los estudiantes, quienes enfrentan
serias dificultades para sostener un nivel avanzado sin apoyo tecnológico.
La tercera fase, post-test, buscó equilibrar el uso de la IA con la autonomía del estudiante
mediante lineamientos pedagógicos. Se permitió la interacción con la herramienta, pero bajo la
condición de que los textos fueran revisados, corregidos y enriquecidos por los propios
estudiantes. Los resultados fueron altamente positivos: 30 estudiantes (85,7%) lograron un nivel
C1 y los 5 restantes (14,3%) mejoraron significativamente respecto al test intermedio. La Figura
4 muestra un ascenso marcado en las calificaciones, equiparable al pre-test en términos
numéricos, pero cualitativamente distinto.
A diferencia de la primera fase, los textos no fueron copias literales de la IA. Se evidenció
un mayor uso de conectores discursivos, una ampliación del vocabulario y la incorporación de
expresiones idiomáticas propias de un nivel avanzado. Además, los estudiantes lograron integrar
creatividad y coherencia, generando textos con mayor naturalidad y fluidez. El apoyo de la IA,
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 130
esta vez, funcionó como un recurso complementario que reforzó la escritura en lugar de
reemplazarla.
Figura 5
Resultados post – Test (uso guiado de IA)
Nota: Elaboración propia
Por otro lado, al comparar los resultados de los tres test se puede mencionar que, en el pre-
test se alcanzaron resultados altos, pero con dependencia absoluta de la IA; en el test intermedio
se produjo una caída que reflejó la competencia real del grupo (esta brecha puso de manifiesto la
fragilidad de la autonomía lingüística de los participantes); finalmente, en el post-test, los
resultados ascendieron nuevamente gracias al uso guiado y pedagógico de la herramienta (Figura
5).
Este hallazgo no solo confirma la utilidad pedagógica de la IA en la reescritura de textos,
sino que también plantea la necesidad de diseñar metodologías que fomenten un equilibrio entre
creatividad personal y soporte tecnológico en la enseñanza del inglés, evitando tanto la
dependencia absoluta como la carencia de recursos expresivos. Cabe destacar, que la autonomía
no se logra excluyendo la tecnología, sino aprendiendo a convivir con ella de manera estratégica.
Figura 6
Comparación de las tres fases
Nota: Elaboración propia
85,71%
14,29%
0
5
10
15
20
25
30
35
Nivel C1 alcanzado En mejora
Numero de estudiantes
Categoría
esta vez, funcionó como un recurso complementario que reforzó la escritura en lugar de
reemplazarla.
Figura 5
Resultados post – Test (uso guiado de IA)
Nota: Elaboración propia
Por otro lado, al comparar los resultados de los tres test se puede mencionar que, en el pre-
test se alcanzaron resultados altos, pero con dependencia absoluta de la IA; en el test intermedio
se produjo una caída que reflejó la competencia real del grupo (esta brecha puso de manifiesto la
fragilidad de la autonomía lingüística de los participantes); finalmente, en el post-test, los
resultados ascendieron nuevamente gracias al uso guiado y pedagógico de la herramienta (Figura
5).
Este hallazgo no solo confirma la utilidad pedagógica de la IA en la reescritura de textos,
sino que también plantea la necesidad de diseñar metodologías que fomenten un equilibrio entre
creatividad personal y soporte tecnológico en la enseñanza del inglés, evitando tanto la
dependencia absoluta como la carencia de recursos expresivos. Cabe destacar, que la autonomía
no se logra excluyendo la tecnología, sino aprendiendo a convivir con ella de manera estratégica.
Figura 6
Comparación de las tres fases
Nota: Elaboración propia
85,71%
14,29%
0
5
10
15
20
25
30
35
Nivel C1 alcanzado En mejora
Numero de estudiantes
Categoría
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 131
DISCUSIÓN
Los resultados evidencian que la estrategia pedagógica basada en el uso guiado de
herramientas de IA generativa favoreció mejoras en varios aspectos de la producción escrita en
inglés. Se observaron avances en vocabulario, cohesión y estructuración textual, lo cual coincide
con lo señalado por Charpentier-Jiménez (2024), quien demuestra que la IA puede funcionar
como apoyo técnico en procesos de escritura académica. Sin embargo, también se identificaron
señales de dependencia tecnológica y una leve disminución en la autonomía creativa del
estudiante, lo que respalda lo advertido por González-López (2024), para quien la IA puede
afectar la originalidad si no se regula pedagógicamente. Esto sugiere que, aunque la estrategia
mejoró el desempeño técnico, sigue siendo necesario fortalecer la autorregulación y la toma de
decisiones lingüísticas autónomas.
No obstante, en comparación con estudios previos, los hallazgos coinciden con Ramos
(2021), quien reporta que la IA facilita el aprendizaje lingüístico siempre que exista
acompañamiento docente. Asimismo, el mismo autor destaca que la mediación pedagógica
determina el impacto real de cualquier herramienta digital, lo cual se reflejó en este estudio, ya
que los estudiantes progresaron especialmente cuando recibieron retroalimentación estructurada.
En contraste, los resultados difieren parcialmente de lo planteado por Sanz Manzanedo (2025),
quien sugiere que la IA aumenta significativamente la autonomía; en este caso, la autonomía
aumentó, pero de manera más moderada debido a la necesidad continua de orientación docente
para evitar la sobredependencia.
Por otro lado, los resultados subrayan que la IA no debe emplearse como sustituto del
proceso creativo, sino como un andamiaje que ayude a los estudiantes a mejorar su pensamiento
crítico y su revisión metalingüística, tal como propone Vicente-Yagüe et al., (2023). La estrategia
aplicada demostró que, con una guía adecuada, la IA puede potenciar la precisión lingüística sin
comprometer la intención comunicativa del estudiante, siempre que se equilibre el apoyo
tecnológico con espacios de producción autónoma.
También, es necesario reconocer que la muestra fue relativamente reducida y perteneciente
a un único entorno educativo, lo que limita la generalización de los resultados. Además, tal como
advierte Hernández et al., (2014), el nivel de familiaridad tecnológica puede influir en los
resultados; en este caso, algunos estudiantes manifestaron inseguridad al inicio del proceso, lo
que probablemente condicionó el uso que hicieron de la IA.
Finalmente, con lo mencionado anteriormente podemos determinar las proyecciones y
futuras líneas de investigación, las cuales deberían profundizar en cómo evoluciona la autonomía
escritural a medida que los estudiantes desarrollan criterios propios para decidir cuándo y cómo
usar la IA. Sería pertinente evaluar la estrategia en grupos más amplios y en distintos niveles
educativos, así como comparar el desempeño entre estudiantes que usan IA con mediación
DISCUSIÓN
Los resultados evidencian que la estrategia pedagógica basada en el uso guiado de
herramientas de IA generativa favoreció mejoras en varios aspectos de la producción escrita en
inglés. Se observaron avances en vocabulario, cohesión y estructuración textual, lo cual coincide
con lo señalado por Charpentier-Jiménez (2024), quien demuestra que la IA puede funcionar
como apoyo técnico en procesos de escritura académica. Sin embargo, también se identificaron
señales de dependencia tecnológica y una leve disminución en la autonomía creativa del
estudiante, lo que respalda lo advertido por González-López (2024), para quien la IA puede
afectar la originalidad si no se regula pedagógicamente. Esto sugiere que, aunque la estrategia
mejoró el desempeño técnico, sigue siendo necesario fortalecer la autorregulación y la toma de
decisiones lingüísticas autónomas.
No obstante, en comparación con estudios previos, los hallazgos coinciden con Ramos
(2021), quien reporta que la IA facilita el aprendizaje lingüístico siempre que exista
acompañamiento docente. Asimismo, el mismo autor destaca que la mediación pedagógica
determina el impacto real de cualquier herramienta digital, lo cual se reflejó en este estudio, ya
que los estudiantes progresaron especialmente cuando recibieron retroalimentación estructurada.
En contraste, los resultados difieren parcialmente de lo planteado por Sanz Manzanedo (2025),
quien sugiere que la IA aumenta significativamente la autonomía; en este caso, la autonomía
aumentó, pero de manera más moderada debido a la necesidad continua de orientación docente
para evitar la sobredependencia.
Por otro lado, los resultados subrayan que la IA no debe emplearse como sustituto del
proceso creativo, sino como un andamiaje que ayude a los estudiantes a mejorar su pensamiento
crítico y su revisión metalingüística, tal como propone Vicente-Yagüe et al., (2023). La estrategia
aplicada demostró que, con una guía adecuada, la IA puede potenciar la precisión lingüística sin
comprometer la intención comunicativa del estudiante, siempre que se equilibre el apoyo
tecnológico con espacios de producción autónoma.
También, es necesario reconocer que la muestra fue relativamente reducida y perteneciente
a un único entorno educativo, lo que limita la generalización de los resultados. Además, tal como
advierte Hernández et al., (2014), el nivel de familiaridad tecnológica puede influir en los
resultados; en este caso, algunos estudiantes manifestaron inseguridad al inicio del proceso, lo
que probablemente condicionó el uso que hicieron de la IA.
Finalmente, con lo mencionado anteriormente podemos determinar las proyecciones y
futuras líneas de investigación, las cuales deberían profundizar en cómo evoluciona la autonomía
escritural a medida que los estudiantes desarrollan criterios propios para decidir cuándo y cómo
usar la IA. Sería pertinente evaluar la estrategia en grupos más amplios y en distintos niveles
educativos, así como comparar el desempeño entre estudiantes que usan IA con mediación
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 132
docente y aquellos que trabajan con IA de manera independiente. Siguiendo lo sugerido por
Domínguez (2023), también sería relevante examinar percepciones y resistencias docentes frente
a la integración de esta tecnología en la enseñanza del inglés.
CONCLUSIONES
Se constató que la IA cumple múltiples roles pedagógicos (herramienta didáctica de apoyo,
recurso para retroalimentación lingüística, andamiaje para la revisión y la expansión léxica). No
obstante, cuando su uso es acrí-tico o sustitutivo, desplaza procesos cognitivos clave
(planificación, reescritura, toma de decisiones estilísticas) y homogeneiza la voz del estudiante.
La evidencia del estudio respalda un uso mediado y finalista de la IA: está al servicio de los
resultados de aprendizaje y no los reemplaza.
El pre-test, con uso libre de IA, mostró productos con alta corrección formal, pero
dependencia tecnológica marcada y pérdida de autoría: la mayoría de participantes reprodujo
respuestas de la herramienta con mínimas modificaciones, lo que evidenció baja autonomía
creativa. El test intermedio, sin IA, reveló la brecha real de desempeño (descenso de nivel y
errores recurrentes), pero también emergieron rasgos más auténticos de voz personal, lo que
confirma que el uso indiscriminado de IA enmascara debilidades y limita la creatividad
lingüística.
La estrategia diseñada (diagnóstico → uso guiado de IA → reescritura con reflexión
metacognitiva, rúbricas y evidencias del proceso) resultó pertinente y operativa. Integró
herramientas digitales con mediación docente explícita, criterios de evaluación transparentes y
actividades que obligan al estudiante a justificar qué toma y qué descarta de las sugerencias de
IA. Esta arquitectura didáctica reordena el lugar de la IA: de generadora de texto a dispositivo de
consulta, contraste y mejora.
El post-test evidenció mejoras significativas respecto al test intermedio: mayor cohesión,
ampliación del vocabulario, empleo más natural de conectores y, sobre todo, reaparición de la voz
propia en los textos. Numéricamente, el rendimiento se equiparó al del pre-test, pero con un
cambio cualitativo: el producto final fue fruto de decisiones del estudiante (selección, edición y
justificación de cambios), no de copia literal. Aun así, la autonomía se fortalece gradualmente: la
estrategia reduce la dependencia, pero no la elimina sin acompañamiento sostenido y práctica
deliberada.
docente y aquellos que trabajan con IA de manera independiente. Siguiendo lo sugerido por
Domínguez (2023), también sería relevante examinar percepciones y resistencias docentes frente
a la integración de esta tecnología en la enseñanza del inglés.
CONCLUSIONES
Se constató que la IA cumple múltiples roles pedagógicos (herramienta didáctica de apoyo,
recurso para retroalimentación lingüística, andamiaje para la revisión y la expansión léxica). No
obstante, cuando su uso es acrí-tico o sustitutivo, desplaza procesos cognitivos clave
(planificación, reescritura, toma de decisiones estilísticas) y homogeneiza la voz del estudiante.
La evidencia del estudio respalda un uso mediado y finalista de la IA: está al servicio de los
resultados de aprendizaje y no los reemplaza.
El pre-test, con uso libre de IA, mostró productos con alta corrección formal, pero
dependencia tecnológica marcada y pérdida de autoría: la mayoría de participantes reprodujo
respuestas de la herramienta con mínimas modificaciones, lo que evidenció baja autonomía
creativa. El test intermedio, sin IA, reveló la brecha real de desempeño (descenso de nivel y
errores recurrentes), pero también emergieron rasgos más auténticos de voz personal, lo que
confirma que el uso indiscriminado de IA enmascara debilidades y limita la creatividad
lingüística.
La estrategia diseñada (diagnóstico → uso guiado de IA → reescritura con reflexión
metacognitiva, rúbricas y evidencias del proceso) resultó pertinente y operativa. Integró
herramientas digitales con mediación docente explícita, criterios de evaluación transparentes y
actividades que obligan al estudiante a justificar qué toma y qué descarta de las sugerencias de
IA. Esta arquitectura didáctica reordena el lugar de la IA: de generadora de texto a dispositivo de
consulta, contraste y mejora.
El post-test evidenció mejoras significativas respecto al test intermedio: mayor cohesión,
ampliación del vocabulario, empleo más natural de conectores y, sobre todo, reaparición de la voz
propia en los textos. Numéricamente, el rendimiento se equiparó al del pre-test, pero con un
cambio cualitativo: el producto final fue fruto de decisiones del estudiante (selección, edición y
justificación de cambios), no de copia literal. Aun así, la autonomía se fortalece gradualmente: la
estrategia reduce la dependencia, pero no la elimina sin acompañamiento sostenido y práctica
deliberada.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 133
REFERENCIAS
Almashrgy, A. A., & Alburki, H. F. (2024). Teachers’ perceptions on the impact of artificial
intelligence on English language learning in Libyan EFL classrooms. Malaysian Journal
of Industrial Technology, 8(4), 28–44. https://doi.org/10.70672/157qsn23
Arredondo, E. R., Gómez, R. E., Lalama Flores, R. V. y Chóez, L. O. (2020). Investigación
científica y estadística para el análisis de datos. Dilemas Contemporáneos: Educación,
Política y Valores. https://goo.su/R1dk
Baron, N. S. (2023). Who Wrote This? How AI and the Lure of Efficiency Threaten Human
Writing. Stanford. University Press. https://goo.su/GMRk
Charpentier-Jiménez, W. (2024). Assessing artificial intelligence and professors’ calibration in
English as a foreign language writing courses at a Costa Rican public university.
Actualidades Investigativas en Educación, 24(1), 1–25.
https://doi.org/10.15517/aie.v24i1.55612
Conecta. (2023). Ventajas y riesgos de la inteligencia artificial generativa en el aula.
https://goo.su/page/acortador-de-url
Consejo de Europa. (2020). Companion Volume with New Descriptors. Council of Europe.
https://goo.su/0WQjJk
Díaz S. y López, Z. (2022). Conjunto de actividades para el desarrollo de la habilidad de
comunicación oral en idioma inglés para el nivel elemental. Research Gate.
https://www.researchgate.net/publication/366446098
Díaz, S., López, Z. y Reyes, A. (2021). La comunicación oral en idioma inglés para el nivel
elemental. Research Gate. https://www.researchgate.net/publication/355781812
Domínguez, A. (2023). La inteligencia artificial en la enseñanza de idiomas.
https://goo.su/DRQyRq
Escobar, G. y González, M. (2023). La inteligencia artificial en la enseñanza del inglés en nivel
medio superior en México. Gestión I + D, 9, 43 – 73.
Feria Ávila, H., Matilla González, M., & Mantecón Licea, S. (2020). La entrevista y la encuesta:
¿Métodos o técnicas de indagación empírica? Didáctica y Educación, 11(3), 3-12.
https://acortar.link/k1C3YW
García-Peñalvo, F. J. (2023). Inteligencia artificial generativa y educación: desafíos y
oportunidades. Education in the Knowledge Society (EKS), 24, 1–6.
https://revistas.usal.es/tres/index.php/eks/article/view/31942
González-López, J. (2024). Reflexión sobre IA y escritura. LinkedIn. https://goo.su/LYu0
Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.).
McGraw-Hill. https://uniclanet.unicla.edu.mx/assets/contenidos/254857_DOC_2023-
03-01_18:46:18.pdf
REFERENCIAS
Almashrgy, A. A., & Alburki, H. F. (2024). Teachers’ perceptions on the impact of artificial
intelligence on English language learning in Libyan EFL classrooms. Malaysian Journal
of Industrial Technology, 8(4), 28–44. https://doi.org/10.70672/157qsn23
Arredondo, E. R., Gómez, R. E., Lalama Flores, R. V. y Chóez, L. O. (2020). Investigación
científica y estadística para el análisis de datos. Dilemas Contemporáneos: Educación,
Política y Valores. https://goo.su/R1dk
Baron, N. S. (2023). Who Wrote This? How AI and the Lure of Efficiency Threaten Human
Writing. Stanford. University Press. https://goo.su/GMRk
Charpentier-Jiménez, W. (2024). Assessing artificial intelligence and professors’ calibration in
English as a foreign language writing courses at a Costa Rican public university.
Actualidades Investigativas en Educación, 24(1), 1–25.
https://doi.org/10.15517/aie.v24i1.55612
Conecta. (2023). Ventajas y riesgos de la inteligencia artificial generativa en el aula.
https://goo.su/page/acortador-de-url
Consejo de Europa. (2020). Companion Volume with New Descriptors. Council of Europe.
https://goo.su/0WQjJk
Díaz S. y López, Z. (2022). Conjunto de actividades para el desarrollo de la habilidad de
comunicación oral en idioma inglés para el nivel elemental. Research Gate.
https://www.researchgate.net/publication/366446098
Díaz, S., López, Z. y Reyes, A. (2021). La comunicación oral en idioma inglés para el nivel
elemental. Research Gate. https://www.researchgate.net/publication/355781812
Domínguez, A. (2023). La inteligencia artificial en la enseñanza de idiomas.
https://goo.su/DRQyRq
Escobar, G. y González, M. (2023). La inteligencia artificial en la enseñanza del inglés en nivel
medio superior en México. Gestión I + D, 9, 43 – 73.
Feria Ávila, H., Matilla González, M., & Mantecón Licea, S. (2020). La entrevista y la encuesta:
¿Métodos o técnicas de indagación empírica? Didáctica y Educación, 11(3), 3-12.
https://acortar.link/k1C3YW
García-Peñalvo, F. J. (2023). Inteligencia artificial generativa y educación: desafíos y
oportunidades. Education in the Knowledge Society (EKS), 24, 1–6.
https://revistas.usal.es/tres/index.php/eks/article/view/31942
González-López, J. (2024). Reflexión sobre IA y escritura. LinkedIn. https://goo.su/LYu0
Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.).
McGraw-Hill. https://uniclanet.unicla.edu.mx/assets/contenidos/254857_DOC_2023-
03-01_18:46:18.pdf
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 134
Martínez - Corona, J., Palacios - Almón, G. E. P., y Oliva - Garza, D. B. O. (2023). Guía para la
revisión y el análisis documental: Propuesta desde el enfoque investigativo. Ra Ximhai,
19(1), 6-14. https://raximhai.uaim.edu.mx/index.php/rx/article/view/219
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO).
(2023). Guidance for generative AI in education and research.
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693
Ramírez Olivares, M. I., y Gallardo, K. E. (2023). Autoevaluación en educación superior:
Percepción de los estudiantes sobre su utilidad en el proceso de aprendizaje. Revista
Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 17(2), 5-11.
https://doi.org/10.19083/ridu.2023.1574
Ramos, C. (2021). Diseños de investigación experimental. CienciAmérica, 10 (1).
http://dx.doi.org/10.33210/ca.v10i1.356
Sanz Manzanedo, M. (2025). La IA en la enseñanza de idiomas: chatbots y formación del
profesorado. European Public & Social Innovation Review, 10, Art. 513.
https://doi.org/10.31637/epsir-2025-513
Segovia, A. M. F. (2024). Estudio diagnóstico del modelo didáctico predominante en el proceso
de enseñanza y aprendizaje. Revista Cognosis, 9(10), 3-11.
https://doi.org/10.33936/cognosis.v6i0.3058
Vicente – Yagüe - Jara, M. C., López – Martínez, O., Navarro – Navarro, V. & Cuellar – Santiago,
F. (2023). Escritura, creatividad e inteligencia artificial. ChatGPT en el contexto
universitario. Revista Científica de Educomunicación, 77, 47–57.
https://www.revistacomunicar.com/pdf/77/c7704es.pdf
Universidad de La Rioja (UNIR). (2023). La inteligencia artificial en la enseñanza de idiomas.
Revista UNIR. https://goo.su/HRl5D
Martínez - Corona, J., Palacios - Almón, G. E. P., y Oliva - Garza, D. B. O. (2023). Guía para la
revisión y el análisis documental: Propuesta desde el enfoque investigativo. Ra Ximhai,
19(1), 6-14. https://raximhai.uaim.edu.mx/index.php/rx/article/view/219
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO).
(2023). Guidance for generative AI in education and research.
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693
Ramírez Olivares, M. I., y Gallardo, K. E. (2023). Autoevaluación en educación superior:
Percepción de los estudiantes sobre su utilidad en el proceso de aprendizaje. Revista
Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 17(2), 5-11.
https://doi.org/10.19083/ridu.2023.1574
Ramos, C. (2021). Diseños de investigación experimental. CienciAmérica, 10 (1).
http://dx.doi.org/10.33210/ca.v10i1.356
Sanz Manzanedo, M. (2025). La IA en la enseñanza de idiomas: chatbots y formación del
profesorado. European Public & Social Innovation Review, 10, Art. 513.
https://doi.org/10.31637/epsir-2025-513
Segovia, A. M. F. (2024). Estudio diagnóstico del modelo didáctico predominante en el proceso
de enseñanza y aprendizaje. Revista Cognosis, 9(10), 3-11.
https://doi.org/10.33936/cognosis.v6i0.3058
Vicente – Yagüe - Jara, M. C., López – Martínez, O., Navarro – Navarro, V. & Cuellar – Santiago,
F. (2023). Escritura, creatividad e inteligencia artificial. ChatGPT en el contexto
universitario. Revista Científica de Educomunicación, 77, 47–57.
https://www.revistacomunicar.com/pdf/77/c7704es.pdf
Universidad de La Rioja (UNIR). (2023). La inteligencia artificial en la enseñanza de idiomas.
Revista UNIR. https://goo.su/HRl5D