108
Vol. 1, Núm. 3 (Abril,2026) | Sección: Artículos de Investigación
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.19871559
Ética
y
Ciudadanía
Digital:
Estrategias
Pedagógicas
para
el
Uso
Responsable
de
la
Inteligencia
Artificial
y
la
Preservación
del
Pensamiento Crítico en la Educación Básica
Ethics and Digital Citizenship: Pedagogical Strategies for the Responsible Use
of
Artificial
Intelligence
and
the
Preservation
of
Critical
Thinking
in
Basic
Education
Andrea Mireya Vaca Herrera
Guillermo Davis Piñeres ,Durán-Ecuador
Andrea.vaca@educacion.gob.ec
andrea.vaca@docentes.educacion.edu.ec
Martha Sipriana Rivera Subia
U.E. Dr. Luis Felipe Borja Perez ,Durán-Ecuador
martha.sipriana@docentes.educacion.edu.ec
Michael Anibal Guerrero Bonin.
Distrito 09D24
Unidad Educativa Fiscal Durán, Durán-Ecuador
michael.guerrero@docentes.educacion.edu.ec
Recibido: 09 de marzo 2026 / Aceptado: 09 de abril. 2026 / Publicado: 29 de abril
de 2026.
1. Resumen
El presente artículo de investigación aborda el desafío pedagógico de integrar la
Inteligencia Artificial
Generativa
(IAG)
en
la
Educación
Básica
salvaguardando
la
integridad académica y el desarrollo cognitivo del estudiante. Ante la rápida adopción
de herramientas como ChatGPT por parte de los menores, surge el riesgo de la
"descarga
cognitiva",
fenómeno
donde
el
estudiante
externaliza
el
proceso
de
razonamiento hacia la máquina, mermando su pensamiento crítico. El objetivo de
109
este
estudio
es
diseñar
y
validar
un
marco
teórico-práctico
de
alfabetización
en
Inteligencia Artificial (
AI Literacy
) centrado en la ciudadanía digital ética. A través de
un diseño de investigación-acción de corte cualitativo, se implementaron protocolos
de evaluación
crítica de algoritmos, contratos de integridad en el aula y matrices de curaduría de la
información. Los resultados indican que las políticas de prohibición son ineficaces;
por el contrario, cuando se enseña al estudiante a auditar los sesgos algorítmicos y
a utilizar la IA como un "compañero socrático" en lugar de un "oráculo de respuestas",
los
índices
de
plagio
se
reducen
en
un
80%
y
las
habilidades
de
debate
se
incrementan. Se concluye que el rol de la escuela no es aislar al estudiante de la
tecnología disruptiva, sino equiparlo con un filtro ético e intelectual riguroso que le
permita dominar la herramienta sin subordinar su propia capacidad de pensar.
Palabras
clave:
Ética
Educativa,
Ciudadanía
Digital,
Inteligencia
Artificial,
Pensamiento Crítico, Integridad Académica, Alfabetización Digital.
1. Abstract
This research article addresses the pedagogical challenge of integrating Generative
Artificial Intelligence (GAI) in Basic Education while safeguarding academic integrity
and student cognitive development. Given the rapid adoption of tools like ChatGPT
by minors, there is a risk of "cognitive offloading," a phenomenon where the student
externalizes the reasoning process to the machine, depleting their critical thinking.
The objective of this study is to design and validate a theoretical-practical framework
of AI
Literacy
focused
on
ethical
digital
citizenship.
Through
a
qualitative
action-
research design, protocols for critical evaluation of algorithms, classroom integrity
contracts, and information curation matrices were implemented. The results indicate
that prohibition policies are ineffective; conversely, when students are taught to audit
algorithmic
biases
and
use
AI
as
a
"Socratic
partner"
instead
of
an
"oracle
of
answers," plagiarism rates drop by 80% and debate skills increase. It is concluded
that the school's role is not to isolate the student from disruptive technology, but to
equip them with a rigorous ethical and intellectual filter that allows them to master the
tool without subordinating their own ability to think.
Keywords:
Educational Ethics,
Digital Citizenship, Artificial Intelligence, Critical Thinking, Academic Integrity, Digital
Literacy.
2. Introducción
La
irrupción
masiva
de
la
Inteligencia Artificial
Generativa
(IAG)
ha
fracturado
el
paradigma tradicional de la evaluación y la producción de conocimiento escolar. En
110
el subnivel de Educación Básica, los estudiantes tienen acceso inmediato a modelos
de lenguaje capaces de redactar ensayos, resolver ecuaciones complejas y sintetizar
información histórica en milisegundos. Esta realidad ha desencadenado un pánico
moral
en
el
sector
educativo,
polarizando
a
las
instituciones
entre
aquellas
que
intentan
bloquear
tecnológicamente
el
acceso
a
la
IA
y
aquellas
que
abogan
por
una
integración desregulada.
Ambas
posturas
ignoran
la
función
esencial
de
la
escuela
contemporánea:
la
formación del ciudadano. Prohibir la IA es una tarea fútil y contraproducente que
ensancha la brecha digital, mientras que permitir su uso sin directrices pedagógicas
fomenta el plagio sistémico y la atrofia intelectual. El fenómeno subyacente de mayor
gravedad
es
la
"descarga
cognitiva"
(el
acto
de
delegar
el
esfuerzo
mental
a
un
dispositivo externo), lo cual amenaza directamente el desarrollo del pensamiento
crítico y la capacidad de análisis independiente de los menores.
El presente estudio sostiene que la solución a este dilema no reside en el software
anti-plagio, sino en la evolución de la materia de "Computación" hacia una verdadera
"Ciudadanía
Digital Algorítmica".
El
objetivo
de
este
artículo
es
proporcionar
a
la
comunidad
educativa
de
la
Escuela
de
Educación
Básica
Particular
“Ciudad
de
Jerusalén”, y al sistema educativo en general, un modelo instruccional basado en la
ética. Se busca enseñar al estudiante a relacionarse con la IA no como una fuente
infalible de verdad, sino como un motor de borradores que exige ser supervisado,
cuestionado y editado por el intelecto humano.
3. Marco Teórico
3.1. De la Alfabetización Digital a la Alfabetización en IA (
AI Literacy
)
La
ciudadanía
digital
clásica
se
centraba
en
la
prevención
del
ciberacoso
(
cyberbullying
), la protección de contraseñas y el respeto en redes sociales. La era
generativa
requiere
una
actualización
epistémica.
La
alfabetización
en
IA
implica
comprender
qué
es
un
algoritmo,
cómo
los
modelos
de
lenguaje
de
gran
escala
(LLM) predicen secuencias de palabras sin "comprender" su significado, y por qué la
información que generan a menudo contiene "alucinaciones" (datos plausibles pero
falsos). Según Floridi et al. (2020), un ciudadano digital competente debe entender
que la IA no es un ente neutral, sino un sistema que reproduce los sesgos culturales
e históricos de los datos con los que fue entrenada.
3.2. La Paradoja de la Descarga Cognitiva y el Pensamiento Crítico
111
El pensamiento crítico es la capacidad de analizar, evaluar y sintetizar información
de manera objetiva para formar un juicio razonado. Cuando un estudiante utiliza
ChatGPT para que le dicte un resumen sobre la Independencia del Ecuador y lo
transcribe sin leerlo, no está aprendiendo historia; está ejecutando una transferencia
de datos. Sin
embargo,
la
descarga
cognitiva
no
es
inherentemente
negativa.
La
calculadora
descargó la aritmética básica permitiendo a los humanos enfocarse en el cálculo
diferencial. El reto pedagógico actual es lograr que la IA descargue la "mecánica de
la
redacción"
inicial,
obligando
al
estudiante
a
invertir
su
energía
cognitiva
en
la
evaluación crítica de ese texto (López-Regalado et al., 2024).
3.3. El Modelo de Transparencia y Co-Autoría Ética
Las directrices de la UNESCO (2024) sobre el uso de IAG en educación establecen
el principio de transparencia. Enseñar ética digital significa establecer un pacto de
honestidad académica donde el uso de la IA no se castiga, siempre y cuando se
declare. El estudiante debe aprender a citar el
prompt
(la instrucción dada a la IA) y
a responsabilizarse legal y moralmente por el resultado final.
4. Materiales y Métodos
4.1. Diseño de Investigación
Se llevó a cabo un estudio de investigación-acción de enfoque cualitativo. El proyecto
se diseñó como una intervención pedagógica transversal, aplicable a estudiantes de
Educación Básica Media y Superior.
4.2. Instrumentos y Estrategias Metodológicas
La intervención se alejó de los "detectores de IA" (herramientas de software con altas
tasas de falsos positivos) y se centró en instrumentos formativos. Se diseñaron y
validaron tres herramientas:
1.
El
Contrato
de
Integridad
Algorítmica:
Un
acuerdo
firmado
entre
el
estudiante
y
el
docente
que
establece
las
reglas
de
uso
permitido
y
no
permitido de la IA.
2.
Protocolo
de
Auditoría
de
Sesgos:
Una
rúbrica
para
que
el
estudiante
evalúe la veracidad de los textos generados por la máquina.
3.
Metodología
de
"Aula
Invertida
Asistida":
El
estudiante
trae
el
texto
generado por la IA de su casa y el trabajo en el aula consiste en debatir, refutar
y corregir dicho texto a mano.
112
4.3. Procedimiento de Intervención Educativa
El proceso de enseñanza de la ciudadanía digital siguió un esquema progresivo:
Paso
1:
Desmitificación.
Talleres
prácticos
donde
el
docente
provoca
intencionalmente
que
ChatGPT
cometa
errores
matemáticos
o
históricos
evidentes, demostrando a los alumnos que la IA es falible.
Paso 2: Ingeniería de Instrucciones Éticas.
Enseñar a los estudiantes a
pedir "tutoría" en lugar de "respuestas". (Ej. Enseñarles a no escribir "Hazme
un ensayo sobre el reciclaje", sino "Hazme 5 preguntas desafiantes sobre mi
idea para un ensayo del reciclaje").
Paso
3:
Evaluación
de
la
Competencia.
Calificar
el
proceso
de
edición
humana sobre el borrador de la máquina, no el producto final en sí mismo.
5. Resultados
La implementación de este marco ético transformó radicalmente la dinámica en el
aula.
Se
logró
pasar
de
un
clima
de
desconfianza
y
vigilancia
mutua
a
uno
de
transparencia académica.
5.1. Impacto en la Incidencia de Plagio y Honestidad Académica
El
abandono
de
la
política
de
"prohibición
estricta"
y
su
reemplazo
por
el
"uso
declarado
y
auditable"
generó
una
disminución
drástica
del
fraude
académico
encubierto.
Tabla 1.
Resultados comparativos en la entrega de ensayos de Ciencias Naturales
(Grupo de 35 estudiantes).
Variables Observadas
Trimestre 1 (Política de
Prohibición de IA)
Trimestre
2
(Implementación
de
l
Marco
de
Co
-
Inteligencia
Ética)
Ensayos
con
sospecha
de
uso
de
IA
no
declarada.
65%
(El
estudiante
lo
presentaba como propio).
5%
(Disminución
del
engaño
sistemático).
Ensayos
que
incluyen
el
"Apéndice
de
Declaración
de
Uso
de
IA".
0% (Inexistente).
85%
(Los
estudiantes
detallan
cómo usaron la herramienta).
113
Calidad
del
Análisis
Crítico
en
sustentación
oral.
Baja (Los estudiantes no
sabían
defender
el
texto
que entregaron).
Alta (Al editar el texto de la IA en
clase,
consolidaron
la
comprensión del
tema).
5.2. Desarrollo de Habilidades de "Auditoría Algorítmica"
Se observó que los estudiantes desarrollaron una nueva competencia cognitiva: la
lectura
escéptica. Al
saber
que
el
modelo
de
lenguaje
podía
"alucinar"
fuentes
o
inventar datos, los alumnos comenzaron a someter las respuestas de la pantalla a
una triangulación heurística, contrastando las afirmaciones de la IA con el libro de
texto oficial y fuentes bibliográficas confiables. Este escripticismo digital es el núcleo
duro de la nueva alfabetización informacional.
6. Discusión
La introducción de la ciudadanía digital algorítmica expone la futilidad de los modelos
de evaluación decimonónicos. Si una evaluación puede ser resuelta a la perfección
por una IA en tres segundos, el problema no es la tecnología, sino el diseño de la
evaluación (García-Peñalvo, 2023).
La
Evaluación
del
Proceso
sobre
el
Producto
Para
preservar
el
pensamiento
crítico,
los
docentes
de
la
Escuela
de
Educación
Básica
Particular
“Ciudad
de
Jerusalén”
deben
transitar
de
evaluar
el
producto
final
(el
ensayo
entregado)
a
evaluar el proceso dialógico. La nueva evidencia de aprendizaje es el "Control de
Cambios". El estudiante debe presentar el
prompt
original, el texto crudo generado
por la máquina
y,
lo más importante, el
texto
final con los tachones, adiciones
y
correcciones
humanas
resaltadas.
La
calificación
se
otorga
por
la
calidad
de
la
intervención intelectual del estudiante sobre la estructura base de la máquina.
El Rol de la Equidad y el Sesgo Tecnológico
Desde la perspectiva de la ética
digital,
la
escuela
debe
discutir
abiertamente
los
sesgos
con
los
niños.
Las
plataformas de IAG tienden a generar historias y ejemplos basados en una visión
hegemónica
occidental
(predominancia
del
inglés
y
patrones
culturales
norteamericanos o europeos). Enseñar pensamiento crítico implica que el estudiante
ecuatoriano reclame su identidad frente al algoritmo, forzando a la IA a considerar
contextos andinos, amazónicos y realidades plurinacionales en sus generaciones,
fomentando así una soberanía de datos activa.
7. Conclusiones
Tras el desarrollo de la intervención y el análisis teórico, se derivan las siguientes
conclusiones:
114
1.
La Prohibición como Brecha Cognitiva:
Vetar el uso de la IA en las escuelas
priva a los estudiantes de desarrollar la alfabetización necesaria para un futuro
laboral donde la colaboración humano-máquina será la norma.
2.
Redefinición del Plagio:
El concepto tradicional de plagio debe evolucionar.
En la era de la IAG, el fraude académico no solo es "robar ideas de otros",
sino
abdicar de la responsabilidad de verificar y validar la información producida
por un sistema automatizado.
3.
El Profesor como Guía Socrático:
El docente no debe competir contra la
capacidad de memoria de la IA. Su rol supremo es ético y analítico: enseñar
a
dudar,
enseñar
a
formular
preguntas
complejas
y
enseñar
a
discernir
la
verdad en un mar de información algorítmica.
4.
Institucionalización
de
la
Ciudadanía
Digital:
Se
recomienda
imperativamente que las mallas curriculares de Educación Básica incluyan la
asignatura de Ciudadanía Digital, abarcando desde la gestión de huella digital
hasta la neuroética y la auditoría de algoritmos.
8. Apéndices Pedagógicos e Instrumentos Éticos
Apéndice A: Contrato de Integridad Académica para el Aula Generativa
Este documento debe ser discutido y firmado por los estudiantes al inicio del año
lectivo para establecer las reglas de juego claras.
Acuerdo de Ciudadanía Digital y Uso de IA
Yo, [Nombre del estudiante], estudiante
de Educación Básica, comprendo que mi cerebro es mi herramienta más importante.
La Inteligencia Artificial es un asistente, no mi sustituto. Por lo tanto, me comprometo
a:
1.
Ser
el
Piloto,
no
el
Pasajero:
Leeré,
cuestionaré
y
editaré
cada
palabra
generada
por
una
IA
antes
de
presentar
un
trabajo.
Nunca
haré
"copiar
y
pegar" ciego.
2.
Citar a mi Asistente:
Si uso ChatGPT u otra IA para buscar ideas, organizar
mi
ensayo
o
mejorar
mi
ortografía,
añadiré
una
nota
al
final
de
mi
deber
explicando cómo la usé.
3.
Hacer de Detective:
Entiendo que la IA a veces inventa datos (alucina). Es
mi responsabilidad revisar en mi libro de texto o en fuentes confiables que la
información de la IA es 100% verdadera.
115
4.
No usarla para hacer trampa matemática:
Usaré la IA para pedirle que me
explique el procedimiento de un ejercicio que no entiendo, pero no le pediré
que
me
dé
la
respuesta
final
del
deber.
Firma
del
Estudiante:
___________________ Firma del Docente: ___________________
Apéndice B: Matriz C.R.I.T.I.C.A. para Evaluación de Textos de IA
El
docente
utilizará
esta
rúbrica
para
guiar
a
los
estudiantes
en
el
proceso
de
"auditoría" del texto generado por el LLM en el aula.
Tabla
B1.
Rúbrica
C.R.I.T.I.C.A.
(Contraste
Racional
de
Inteligencia
Tecnológica
Integrada)
Parámetro
Pregunta
Guía
para
el
Estudiante
(Pensamiento Crítico)
Acción
requerida
por
el
alumno
sobre el texto de la IA
Contexto
¿La
IA
entendió
el
contexto
de
Ecuador o me dio un ejemplo genérico
de otro país?
Resaltar
con
azul
los
ejemplos
ajenos
y
escribir
en
el
margen
un
ejemplo aplicable a nuestra realidad
local.
Respaldo
¿La
máquina
menciona
autores
o
fechas verificables?
Buscar
en
internet
una
(1)
de
las
fechas
mencionadas
por
la
IA
y
escribir
un
Visto
Bueno
si
es
real
o
tacharla si es alucinación.
Inclinación
¿El
texto
tiene
algún
sesgo?
(Ej.
¿Habla solo desde el punto de vista de
los
europeos
al
explicar
el
descubrimiento de América?)
Redactar
un
párrafo
propio
añadiendo
el
punto
de
vista
que
la
máquina omitió.
Tono
¿El texto suena a un niño de mi edad
o
usa
palabras
excesivamente
complejas (robóticas)?
Subrayar con rojo tres palabras que
no entiendo, buscar su significado y
reemplazarlas
por
mis
propias
palabras.
Apéndice C: El Formato de "Declaración de Co-Autoría de IAG"
Para normalizar el uso ético, los docentes exigirán que toda entrega física o digital
(investigaciones,
ensayos)
contenga
esta
tabla
llenada
por
el
alumno
al
final
del
documento.
Tabla C1.
Declaración Estudiantil de Uso de Inteligencia Artificial.
116
Etapa
del
Trabaj
o
Escolar
¿Utilizaste
IA? (Sí/No)
¿Qué
herramienta
usaste?
¿Qué
Prompt
(instrucción)
le
diste
a
la
máquina?
(Cópialo aquí)
¿Qué
cambiaste
tú
del
resultado
final?
Generación
de
Ideas
/
Lluvia
de
ideas
SÍ
ChatGPT
-
3.5
"Dame
3
ideas
para
investigar
sobre
la
contaminación
en
Guayaquil."
Elegí solo la
idea
2
y
le
agregué
información
sobre
mi
barrio.
Redacción
del
Borrador
principal
NO
N/A
N/A
Lo escribí yo
en
el
cuaderno.
Revisión de
Ortografía
/
Corrección
final
SÍ
ChatGPT
"Actúa
como
profesor
de
lenguaje y
corrige las tildes y
las comas de este texto: [Mi
texto]."
Acepté
las
tildes,
pero
cambié
algunas
oraciones
porque
me
cambió
el
sentido
de
mi
idea
original.
9. Referencias Bibliográficas
Akgun,
S.,
&
Greenhow,
C.
(2022).
Artificial
intelligence
in
educati
on:
Addressing
ethical
challenges
in
K
-
12
settings.
AI
and
Ethics
,
2(3),
431
-
440.
https://doi.org/10.1007/s43681-021-00096-7
Bietti, L. M., Tilston, O., & Bangerter, A. (2019). Storytelling as action: The
effects
of
cognitive
offloading
on
narrative
coherence.
Cognitive
Science
,
43(1),
e12711.
Bozkurt, A., & Sharma, R. C. (2023). Generative AI and prompt engineering:
The art of whispering to analytical systems.
Asian Journal of Distance Education
,
18(1), i-vii.
117
Crompton, H., & Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education:
The
state
of
the
field.
International
Journal
of
Educational
Technology
in
Higher
Education
, 20(22).
Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A. K., ...
& Wright, R. (2023). "So what if ChatGPT wrote it?" Multidisciplinary perspectives on
opportunities,
challenges
and
implications
of
generative
conversational
AI.
International Journal of Information Management
, 71, 102642.
Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., ...
&
Vayena,
E.
(2020).
AI4People—An
ethical
framework
for
a
good
AI
society:
Opportunities, risks, principles, and recommendations.
Minds and Machines
, 28(4),
689-707.
Flores,
J.,
&
García,
F.
(2023).
Reflections
on
the
ethics,
potential,
and
challenges of artificial intelligence in the framework of quality education.
Comunicar
,
74(1), 37
-
47.
García-Peñalvo,
F.
J.
(2023).
La
percepción
de
la
Inteligencia Artificial
en
contextos educativos tras el lanzamiento de ChatGPT.
Education in the Knowledge
Society (EKS)
, 24, e31279.
Holmes, W., Persson, J., Chounta, I. P., Wasson, B., & Dimitrova, V. (2022).
Artificial intelligence and education: A critical view through the lens of human rights,
democracy and the rule of law
. Council of Europe.
Hwang, G. J., Xie, H., Wah, B. W., & Gašević, D. (2020). Vision, challenges,
roles
and
research
issues
of
Artificial
Intelligence
in
Education.
Computers
and
Education
: Artificial Intelligence
, 1, 100001.
López-Regalado, O., Núñez-Rojas, N., López-Gil, O., & Sánchez-Rodríguez,
J. (2024). Análisis del uso de la inteligencia artificial en la educación universitaria:
una revisión sistemática.
Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación
, (70), 97-122.
Miao, F., & Holmes, W. (2023).
Inteligencia artificial y educación: Guía para las
personas a cargo de formular políticas
.
UNESCO.
Molenaar,
I.
(2022).
Towards
hybrid
human-AI
learning
technologies.
European Journal of Education
, 57(4), 632-645.
118
Mutimukwe, C., Viberg, O., & Ouyang, F. (2023). Students’ privacy concerns
and their impact on data sharing in learning analytics.
Computers & Education
, 198,
104764.
Ocaña-Fernández,
Y.,
Valenzuela-Fernández,
L.
A.,
&
Garro-Aburto,
L.
L.
(2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior.
Propósitos
y Representaciones
, 7(2), 536-568.
Reinoso,
M.,
&
Paz,
C.
(2024).
La
integración
de
la
Inteligencia
Artificial
Generativa
para
el
aprendizaje
autónomo
en
la
Educación
Básica.
Revista
Iberoamericana de Tecnología en Educación
, (35), e12.
Sánchez
Vera,
M.
M.
(2024).
Reflexiones
pedagógicas
sobre
el
uso
de
ChatGPT en la educación.
RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia
,
27(1), 9–39.
Selwyn, N. (2020).
¿Deberían los robots sustituir al profesorado? La IA y el
futuro de la educación
. Ediciones Morata.
UNESCO.
(2024).
Generative
AI
and
the
future
of
education
.
UNESCO
Publishing.
https://www.unesco.org/en/articles/generative-ai-and-future-education
Zawacki-Richter,
O.,
Marín,
V.
I.,
Bond,
M.,
&
Gouverneur,
F.
(2020).
Systematic
review
of
research
on
artificial
intelligence
applications
in
higher
education.
International
Journal
of
Educational
Technology
in
Higher
Education
,
16(1), 39.