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El impacto de la Inteligencia Artificial en la educación

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El impacto de la Inteligencia Artificial en la educación

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La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la educación mediante herramientas como tutores virtuales, análisis personalizados del aprendizaje y automatización de tareas administrativas. Estas tecnologías permiten una enseñanza más adaptada a las necesidades individuales de los estudiantes.

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Derivando. (2021, agosto 4). ¿Qué es y cómo funciona la INTELIGENCIA ARTIFICIAL? [Video]. YouTube. https://youtu.be/_tA5cinv0U8

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¿Qué es y cómo funciona la INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

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BBC News Mundo. (2015, septiembre 15). ¿Qué es la inteligencia artificial? [Video]. YouTube. https://youtu.be/8lMIdrlIWOQ

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DW Documental. (2024, septiembre 01). La inteligencia artificial, ¿nuestra salvación o condena? | Nosotros y ellos | DW Documental [Video]. YouTube. https://youtu.be/3lnp6mdIf_o

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La inteligencia artificial, ¿nuestra salvación o condena? | Nosotros y ellos | DW Documental

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CNN en Español. (2024, diciembre 03). ¿Qué es la inteligencia artificial generativa y cómo podría afectar nuestras vidas? [Video]. YouTube. https://youtu.be/u625xc7NDMM

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¿Qué es la inteligencia artificial generativa y cómo podría afectar nuestras vidas?

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REFERENCIA:

PATINO-PEREZ, Darwin; ARMIJOS-VALAREZO, Luis; CHOEZ-ACOSTA, Luis  y  BURGOS-ROBALINO, Freddy.REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES PARA DETECCIÓN DE RETINOPATÍA DIABETICA. Ingenius [online]. 2025, n.33, pp.91-101. ISSN 1390-860X.  https://doi.org/10.17163/ings.n33.2025.08.

CITA:

Patiño-Pérez, Darwin, Armijos-Valarezo, Luis, Chóez-Acosta, Luis, & Burgos-Robalino, Freddy. (2025). REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES PARA DETECCIÓN DE RETINOPATÍA DIABETICA. Ingenius. Revista de Ciencia y Tecnología , (33), 91-101. https://doi.org/10.17163/ings.n33.2025.08

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Artículo científico

REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES PARA DETECCIÓN DE RETINOPATÍA DIABETICA

CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR DIABETIC RETINOPATHY DETECTION

Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador.

La detección temprana de la retinopatía diabética representa un desafío crítico en el diagnóstico médico, donde el aprendizaje profundo dentro del campo de la inteligencia artificial emerge como una herramienta prometedora para optimizar la identificación de patrones patológicos en imágenes retinales. Este estudio evaluó comparativamente tres arquitecturas de redes neuronales convolucionales ResNet-18, ResNet-50 y una CNN personalizada o no-preentrenada para clasificar imágenes de retinopatía diabética en un conjunto de datos de imágenes agrupadas en cinco categorías, revelando diferencias significativas en su capacidad para aprender y generalizar. Los resultados demostraron que la arquitectura de red neuronal convolucional no-preentrenada superó consistentemente a los modelos preentrenados basados en ResNet-18 y ResNet-50, alcanzando una precisión del 91 % y una notable estabilidad en la clasificación. Mientras ResNet-18 mostró limitaciones severas, degradándose de un 70 % a un 26 % de precisión, y ResNet-50 requirió ajustes para mejorar su rendimiento, la CNN no preentrenada exhibió una capacidad sobresaliente para manejar el desbalance de clases y capturar patrones diagnósticos complejos. El estudio subraya la importancia de diseñar arquitecturas específicamente adaptadas a problemas médicos, destacando que la complejidad no garantiza necesariamente un mejor desempeño, y que un diseño cuidadoso puede superar modelos preentrenados en tareas de diagnóstico por imagen cuando la cantidad de datos con que se cuenta es limitada.

Palabras clave: retinopatía diabética; ceguera; detección; inteligencia artificial; redes neuronales convolucionales; imágenes oculares

The early detection of diabetic retinopathy remains a critical challenge in medical diagnostics, with deep learning techniques in artificial intelligence offering promising solutions for identifying pathological patterns in retinal images. This study evaluates and compares the performance of three convolutional neural network (CNN) architectures ResNet-18, ResNet-50, and a custom, non-pretrained CNN using a dataset of retinal images classified into five categories. The findings reveal significant differences in the models' ability to learn and generalize. The non-pretrained CNN consistently outperformed the pretrained ResNet-18 and ResNet-50 models, achieving an accuracy of 91 % and demonstrating notable classification stability. In contrast, ResNet-18 suffered severe performance degradation, with accuracy dropping from 70 % to 26 %, while ResNet-50 required extensive tuning to improve its outcomes. The non-pretrained CNN excelled in handling class imbalances and capturing complex diagnostic patterns, emphasizing the potential of tailored architectures for medical imaging tasks. These results underscore the importance of designing domain-specific architectures, demonstrating that model complexity does not necessarily guarantee better performance. Particularly in scenarios with limited datasets, well-designed custom models can surpass pre-trained architectures in diagnostic imaging applications.

Keywords: diabetic retinopathy; blindness; detection; artificial intelligence; convolutional neural networks; image analysis

Introducción

La retina, ubicada en la parte posterior del ojo, es una capa vital de células sensibles a la luz, esencial para la visión. Lamentablemente, es susceptible a diversas enfermedades, entre las cuales la retinopatía diabética (RD) se destaca como una de las condiciones más comunes y graves ( Figura 1). La RD es una complicación ocular de la diabetes, caracterizada por el daño a los vasos sanguíneos de la retina [1]. Este daño vascular puede conducir a varios problemas patológicos, incluyendo:

Obstrucción del flujo sanguíneo. Los vasos sanguíneos bloqueados dificultan el suministro adecuado de sangre a la retina, lo que puede provocar la muerte de las células retinianas y la consecuente pérdida de visión.

Fugas de sangre. Los vasos sanguíneos dañados pueden filtrar sangre y otros fluidos hacia la retina, provocando hinchazón y visión borrosa.

Crecimiento de vasos sanguíneos anormales. Como respuesta a la falta de oxígeno, la retina puede desarrollar nuevos vasos sanguíneos anormales que pueden ser frágiles y propensos a sangrar.

La retinopatía diabética (RD) es más prevalente entre las personas con diabetes tipo 1 y tipo 2, especialmente en aquellas que no logran mantener un control adecuado de los niveles de azúcar en sangre [2]. Factores de riesgo adicionales incluyen hipertensión, hipercolesterolemia, tabaquismo, sobrepeso u obesidad y embarazo. En sus etapas iniciales, la RD a menudo se presenta sin síntomas perceptibles.

Sin embargo, a medida que la enfermedad progresa, pueden manifestarse síntomas, incluyendo visión borrosa, manchas oscuras o flotantes, dificultad para ver de noche, visión distorsionada e incluso pérdida de visión. La detección temprana y el tratamiento oportuno son esenciales para prevenir el deterioro permanente de la visión. Por ello, se recomienda encarecidamente realizar exámenes oculares regulares a las personas con diabetes, especialmente a aquellas con factores de riesgo adicionales, para facilitar la intervención y el manejo tempranos.

La informática se centra en el diseño y desarrollo de sistemas y algoritmos capaces de realizar tareas que típicamente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la percepción, el razonamiento y la resolución de problemas. Esta disciplina constituye la base de la inteligencia artificial (IA) [3]. La IA integra técnicas de informática, estadística, lógica y matemáticas para crear sistemas que puedan aprender de manera autónoma a partir de datos y mejorar su rendimiento en tiempo real.

La inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta prometedora para la detección de la retinopatía diabética (RD). Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar imágenes retinianas e identificar patrones sutiles indicativos de la enfermedad. Esta tecnología tiene un potencial significativo para mejorar la precisión y la eficiencia del diagnóstico de la RD, permitiendo una detección más temprana y facilitando intervenciones oportunas.

La retinopatía diabética (RD) es una complicación grave de la diabetes que puede llevar a la pérdida de visión si no se trata. La detección temprana y la intervención oportuna son fundamentales para prevenir la progresión de la enfermedad y mitigar su impacto. La inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta prometedora para mejorar la detección de la RD, ofreciendo capacidades de diagnóstico más precisas y eficientes, y contribuyendo a la preservación de la salud visual en personas con diabetes.

Los modelos predictivos, que proporcionan pronósticos para resultados dicotómicos (resultados distintos, pero complementarios), se utilizan ampliamente en aplicaciones médicas. La Figura 2 ilustra una evaluación de los modelos más relevantes empleados en este campo [4]. El aprendizaje profundo, un campo prominente dentro de la inteligencia artificial, permite a las máquinas o computadoras aprender y analizar datos de manera similar a la inteligencia humana [5]. Este estudio examina el comportamiento de varios modelos basados en aprendizaje profundo, destacando su capacidad para aprovechar múltiples capas de procesamiento y facilitar el aprendizaje a partir de representaciones de datos en diversos niveles de abstracción [6].

Existen numerosas implementaciones preentrenadas de ResNet disponibles en diversos marcos de aprendizaje automático, incluidos TensorFlow, Py-Torch, Keras y MXNet. Cada marco ofrece sus propias variantes y optimizaciones específicas, lo que hace que la selección de un modelo preentrenado de ResNet adecuado sea crucial para abordar una tarea particular. Los factores clave a considerar al seleccionar un modelo incluyen el tamaño y la complejidad del conjunto de datos, la naturaleza de la tarea (por ejemplo, clasificación, detección de objetos o segmentación) y los recursos computacionales disponibles.

La variedad de arquitecturas de ResNet preentrenadas disponibles es extensa, ofreciendo una gama de opciones adaptadas a diferentes tareas y requisitos. La selección del modelo preentrenado de ResNet adecuado depende de los objetivos específicos del proyecto y las características del problema a abordar. Para este estudio, que se centra en el reconocimiento de enfermedades mediante el análisis de imágenes oculares utilizando aprendizaje supervisado en un marco de clasificación, se eligieron modelos ResNet debido a su rendimiento aceptable demostrado en estudios previos que involucraban otros tipos de imágenes. Esta investigación evalúa el rendimiento de los modelos de redes neuronales artificiales, específicamente las redes neuronales convolucionales (CNN) preentrenadas como ResNet-18 y ResNet-50, como se muestra en la Figura 3.

Materiales y métodos
Metodología
El aprendizaje profundo (DL), una subdisciplina del aprendizaje automático (ML), representa más que una simple técnica de análisis ( Figura 4). Es una metodología integral que abarca toda la cadena de procesamiento de datos, incluyendo la recopilación, preparación, exploración, modelado y evaluación de los datos. Este enfoque permite la identificación de patrones, la generación de predicciones y la toma de decisiones informadas. A diferencia de los métodos estadísticos tradicionales, que dependen de reglas predefinidas y modelos estáticos, el aprendizaje automático emplea algoritmos que aprenden directamente de los datos. Estos algoritmos se adaptan a la complejidad de los datos y evolucionan con el tiempo, mejorando su rendimiento a medida que se exponen a conjuntos de datos más grandes y diversos. Esta adaptabilidad es particularmente evidente en los modelos basados en redes neuronales artificiales, que comprenden numerosas neuronas interconectadas organizadas en capas. Estas redes siguen una estructura jerárquica, como se muestra en la Figura 5.
El conjunto de datos
El conjunto de datos utilizado en esta investigación consta de 3662 imágenes retinianas obtenidas de la comunidad en línea Kaggle APTOS 2019 Blindness Detection (BD). Estas imágenes están clasificadas según la gravedad de la retinopatía diabética, categorizadas como sin retinopatía diabética, leve o grave.

La Tabla 1 proporciona una visión general del conjunto de datos, que consta de 3662 imágenes médicas obtenidas de la comunidad en línea de Kaggle.

Tratamiento y ajuste de imágenes
Debido a las variaciones en las condiciones de adquisición y el equipo, muchas de las imágenes en el conjunto de datos muestran diferencias en la alineación y calidad de la retina. Para abordar estas inconsistencias y permitir que los modelos aprendan las propiedades de la red de manera más eficiente, se implementó un método de procesamiento de imágenes utilizando la biblioteca OpenCV en Python.

Los pasos de preprocesamiento incluyeron el desenfoque gaussiano y el recorte circular. Se dibujó un contorno alrededor de cada imagen, seguido de la aplicación de un filtro gaussiano. Este proceso reduce los componentes de alta frecuencia, mejorando la claridad de las características clave de cada imagen y su idoneidad para el análisis.
Descripción de las variables
La Figura 6 ilustra los diferentes niveles de retinopatía diabética (RD), que se categorizan de la siguiente manera:

Nivel 0 (Sin RD). Este nivel indica un estado no patológico, lo que significa la ausencia de retinopatía diabética.

Nivel 1 (leve). Este estadio se caracteriza por una retinopatía diabética leve no patológica, donde están presentes los microaneurismas (manchas rojas). Estos microaneurismas son la fuente de exudados duros, que aparecen como manchas amarillas de alto contraste.

Nivel 2 (moderado). En este estadio, puede ocurrir distorsión e hinchazón de los vasos sanguíneos, lo que podría comprometer su capacidad para transportar sangre de manera efectiva.

Nivel 3 (grave). Este estadio se caracteriza por un bloqueo significativo de los vasos sanguíneos, lo que conduce a un suministro sanguíneo comprometido hacia la retina.

Nivel 4 (proliferativo). Este es el estadio más avanzado, caracterizado por la secreción de factores de crecimiento por parte de la retina, lo que estimula la proliferación de nuevos vasos sanguíneos. Estos vasos anormales crecen dentro de la retina y se extienden hacia el gel vítreo, llenando el ojo.

Cada estadio de la retinopatía diabética tiene características y propiedades distintas. Sin embargo, durante el análisis, los clínicos pueden pasar por alto ciertos detalles, lo que podría aumentar la probabilidad de un diagnóstico incorrecto.
Análisis de datos
Inicialmente, las imágenes se descargaron y se subieron a Google Drive. Posteriormente, se organizaron en directorios correspondientes a cada nivel de retinopatía diabética, asegurando una diferenciación precisa. El factor crítico para verificar la corrección de los resultados radica en los datos asociados con cada imagen retinal, los cuales están almacenados de manera segura en la nube.

El conjunto de datos almacenado en la nube se utilizó para permitir que los algoritmos en Google Colab accedieran a la información necesaria para el entrenamiento. La corrección de los resultados se determina al comparar la salida del modelo o algoritmo clasificador con la información disponible en la nube. Si los resultados coinciden, se puede concluir que la clasificación es precisa; de lo contrario, el resultado se considera incorrecto. Una vez completado el entrenamiento de cada algoritmo y obtenidos los resultados, se efectúa un análisis comparativo para evaluar su rendimiento e identificar el algoritmo más eficiente para resolver el problema propuesto.

Los problemas de clasificación en aprendizaje automático se dividen ampliamente en dos categorías principales: problemas binarios y problemas de múltiples clases. La principal distinción radica en la cantidad de clases que el modelo debe identificar dentro de los datos. En el caso de los problemas binarios, el modelo distingue entre solo dos clases. Estos problemas se caracterizan por su simplicidad, ya que los modelos binarios generalmente son más fáciles de entrenar e interpretar debido al número limitado de clases involucradas. Comprender las decisiones del modelo también es más sencillo, ya que solo existen dos resultados posibles. En contraste, la clasificación de múltiples clases implica distinguir entre más de dos, lo que aumenta la complejidad de la tarea. Estos problemas son más desafiantes de entrenar e interpretar debido al mayor número de clases y las relaciones complejas entre ellas. Las redes neuronales convolucionales (CNN) son especialmente adecuadas para resolver problemas de múltiples clases, pero interpretar las decisiones de dichos modelos puede ser más difícil, dada la mayor cantidad de resultados potenciales.
Métricas de validación Matriz de confusión Modelos de aprendizaje profundo utilizados Modelos preentrenados Modelos no preentrenados Regularización
Resultados y discusión

ResNet (redes residuales) aborda los problemas de degradación en redes neuronales profundas mediante la introducción de bloques residuales. Las principales diferencias entre los modelos ResNet radican en su profundidad, el tamaño de los bloques residuales, la capacidad de aprendizaje y el costo computacional. El proceso de entrenamiento se realizó en dos fases, incorporando tanto los modelos ResNet preentrenados como la CNN no preentrenada. Esto se llevó a cabo utilizando un conjunto de datos con distribuciones de clases desbalanceadas.

Como se muestra en la Tabla 2, durante el entrenamiento del modelo ResNet-18, se observó que la pérdida en el conjunto de entrenamiento fue del 86 %, mientras que la pérdida de validación (val_pérdida) fue significativamente más alta, alcanzando el 194 %. Esto fue acompañado de una precisión del 60 % y una precisión de validación (val_precisión) del 70 %. Estos resultados indican posibles problemas de calibración, detención temprana o configuraciones incorrectas de entrenamiento causadas por factores como subajuste, regularización excesiva, datos no representativos o problemas de muestreo.

Para el modelo ResNet-50, la pérdida de entrenamiento fue del 132 % y la pérdida de validación fue del 126 %, con una precisión de entrenamiento del 48% y una precisión de validación del 54 %. Estas métricas sugieren desafíos relacionados con la capacidad de aprendizaje y generalización del modelo, posiblemente debido a su mayor complejidad y requisitos computacionales. En contraste, el CNN no preentrenado demostró un rendimiento superior, logrando una pérdida de entrenamiento del 19 % y una pérdida de validación del 22 %, con precisiones de entrenamiento y validación del 92 % y 91 %, respectivamente. La alineación de las métricas de pérdida y precisión entre los conjuntos de entrenamiento y validación indica que este modelo está generalizando bien y aprendiendo eficazmente de los datos.

Como se muestra en la Figura 12, un número significativo de muestras fue clasificado en la clase 0 (No DR) con un total de 330 muestras. La clase 1 (leve) contenía 19 muestras, la clase 2 (moderada) incluía 87 muestras, la clase 3 (severa) tenía 20 muestras, y la clase 4 (proliferativa) comprendía 35 muestras.

En la Fase-2, se realizaron una serie de ajustes en las configuraciones de los hiperparámetros de los modelos ResNet-18, ResNet-50 y CNN no preentrenado para desarrollar un modelo robusto y consistente. Como se indica en la Tabla 3, los modelos basados en ResNet no mostraron mejoras notables en comparación con los resultados obtenidos en la Fase-1. En contraste, el modelo CNN no preentrenado demostró una mejora significativa en el rendimiento y la precisión, logrando una exactitud del 94 %, una exactitud de validación (val_precisión) del 93 %, una pérdida del 18 % y una pérdida de validación (val_pérdida) del 19 %. Estas métricas indican una generalización efectiva del conocimiento adquirido, con resultados consistentes y confiables. El modelo CNN no preentrenado superó claramente a los modelos basados en ResNet y demostró ser una opción superior y más adecuada para predecir la retinopatía hepática.

Como se muestra en la Figura 13, un gran número de muestras fueron clasificadas en la clase 0 (Sin DR), con un total de 351. La clase 1 (leve) incluyó 8 muestras, la clase 2 (moderada) comprendió 162 muestras, la clase 3 (severa) tuvo 25 muestras, y la clase 4 (proliferativa) representó 23 muestras.

Los resultados obtenidos de los modelos basados en ResNet plantean varios problemas para discusión. La alta pérdida observada tanto en las fases de entrenamiento como de validación puede atribuirse al desbalance de clases en el conjunto de datos. Además, la combinación de valores bajos de precisión y alta pérdida sugiere que los modelos no están aprendiendo de manera efectiva a partir de los datos. Esto podría deberse a la falta de convergencia o configuraciones subóptimas de los hiperparámetros, lo que lleva a un subajuste. Aunque ResNet-50 es inherentemente más potente que ResNet-18 debido a su mayor profundidad y capacidad, puede que no sea adecuadamente adecuado o suficientemente adaptado al problema específico en cuestión.

Los indicadores de pérdida y precisión observados en la Fase-1 y Fase-2 subrayan la efectividad del modelo CNN no preentrenado. La alta precisión tanto en los conjuntos de entrenamiento como de validación sugiere que el modelo captura con éxito los patrones dentro de los datos y generaliza de manera efectiva el conocimiento adquirido. La mínima discrepancia entre la precisión de entrenamiento y la precisión de validación (val_precisión) está dentro de los límites aceptables y puede atribuirse al ruido en los datos o a ligeras variaciones entre los conjuntos de datos de entrenamiento y validación.

El enfoque propuesto para la detección de retinopatía diabética ofrece ventajas significativas a través de su rigurosa evaluación de múltiples arquitecturas de redes neuronales. Este proceso proporciona una comprensión integral de cómo los diversos modelos de inteligencia artificial abordan un problema médico complejo. La metodología es particularmente destacable por su capacidad para resaltar las fortalezas y limitaciones de cada arquitectura, demostrando que una mayor complejidad del modelo no necesariamente se traduce en un rendimiento superior. El CNN no preentrenado emergió como una solución altamente innovadora, logrando una precisión constante superior al 90 %, con sólidas capacidades de generalización y una gestión eficiente del desequilibrio de clases, factores clave en el diagnóstico de enfermedades caracterizadas por presentaciones raras pero potencialmente graves.

A pesar de sus fortalezas, el enfoque propuesto tiene limitaciones notables que deben ser consideradas. La dependencia de una arquitectura específica de red neuronal puede restringir la transferibilidad de la solución a otros contextos médicos, ya que el diseño está altamente adaptado al conjunto de datos utilizado en este estudio. Además, la investigación destacó los desafíos que enfrentaron los modelos preentrenados, como ResNet-18 y ResNet-50, al adaptarse a conjuntos de datos médicos con características complejas e intrincadas. Esto subraya la necesidad de estrategias adicionales, como técnicas avanzadas de remuestreo, funciones de pérdida ponderadas y la ampliación de datos específicos del dominio. Estas complejidades introducen un proceso de desarrollo más laborioso, lo que requiere experiencia especializada tanto en aprendizaje automático como en el dominio médico específico.

Conclusiones

Este análisis proporcionó información clave sobre el rendimiento de varios modelos de inteligencia artificial para la detección de retinopatía diabética, destacando una variabilidad significativa entre las arquitecturas de redes neuronales evaluadas [20].

ResNet-18 mostró limitaciones críticas, con una disminución drástica de la precisión, pasando de un 70 % inicial a un 26 % en la fase final, lo que resalta su insuficiencia para manejar la complejidad de la clasificación de imágenes médicas. En contraste, ResNet-50 exhibió una mayor capacidad de aprendizaje, logrando una mejora sustancial y alcanzando una precisión del 83 % en la fase final, lo que subraya la importancia de la afinación y adaptación.

El CNN no preentrenado surgió como la solución más efectiva, manteniendo consistentemente altos niveles de precisión, acercándose al 91 %, a lo largo de ambas fases de entrenamiento y superando significativamente a los modelos preentrenados. Esta arquitec tura logró una precisión de entrenamiento del 92 % y una precisión de validación (val_precisión) del 91 % desde el principio. Su estabilidad en los métricos y la baja pérdida de validación (val_pérdida: 0.19 en la Fase 2) demostraron su capacidad para capturar los patrones necesarios para una clasificación precisa de imágenes [21]. Estos resultados destacan que una arquitectura cuidadosamente diseñada y más sencilla puede superar a modelos más complejos en términos de eficiencia y precisión para problemas específicos.

El desequilibrio de clases se identificó como un factor crítico, afectando especialmente el rendimiento de los modelos preentrenados de ResNet. El CNN no preentrenado manejó este desafío de manera notable, lo que sugiere que un diseño arquitectónico reflexivo puede superar las limitaciones estructurales de modelos más complejos. Mientras que el CNN no preentrenado gestionó exitosamente el desequilibrio de clases, ResNet-18 y ResNet-50 enfrentaron dificultades, particularmente durante las primeras fases de entrenamiento. Esto resalta la importancia de implementar estrategias adicionales, como funciones de pérdida ponderadas, aumento de datos o técnicas avanzadas de remuestreo, para mitigar el impacto del desequilibrio y mejorar el rendimiento de modelos más complejos. Asegurar imágenes de retinografía de alta calidad [2] también es crucial para evitar inconsistencias durante la fase de entrenamiento.

La investigación futura debe centrarse en estrategias avanzadas para gestionar el desequilibrio de clases en conjuntos de datos médicos, abordando uno de los desafíos más significativos identificados en este estudio. Estos esfuerzos deberían tener como objetivo crear metodologías que aseguren una representación más equilibrada de las diferentes categorías de imágenes, especialmente para las clases minoritarias que son cruciales para el diagnóstico de la retinopatía diabética.

Las estrategias propuestas incluyen el desarrollo de técnicas avanzadas de remuestreo, como SMOTE, el diseño de funciones de pérdida personalizadas que ponderen dinámicamente las clases y la creación de métodos de aumento de datos específicamente diseñados para imágenes médicas. Estos enfoques no solo tienen como objetivo mejorar la precisión del modelo, sino también mejorar su capacidad para detectar casos raros, pero clínicamente significativos, lo que representa un avance sustancial en la aplicación de la inteligencia artificial al diagnóstico médico.

La relevancia de este trabajo radica en su potencial para transformar las capacidades de los sistemas de inteligencia artificial para manejar conjuntos de datos complejos y desbalanceados, especialmente en contextos médicos donde la detección temprana y precisa es crucial para un tratamiento efectivo. Esta dirección ofrece vías prometedoras para mejorar la precisión diagnóstica y abordar desafíos críticos en la imagenología médica.

Referencias

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REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES PARA DETECCIÓN DE RETINOPATÍA DIABETICA

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Artículo científico REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES PARA DETECCIÓN DE RETINOPATÍA DIABETICA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR DIABETIC RETINOPATHY DETECTION Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador. La detección temprana de la retinopatía diabética representa un desafío crítico en el diagnóstico médico, donde el aprendizaje profundo dentro del campo de la inteligencia artificial emerge como una herramienta prometedora para optimizar la identificación de patrones patológicos en imágenes retinales.

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Article References:

VILLALOBOS-MURILLO, Johnny; GARITA-GONZALEZ, Gabriela  and  ALFARO RAMIREZ, Byron Jesús.Desarrollo de competencias: inteligencia artificial y aprendizaje automático en prácticas supervisadas de estudiantes en computación. Uniciencia [online]. 2025, vol.39, n.1, pp.32-50.  Epub Mar 19, 2025. ISSN 2215-3470.  http://dx.doi.org/10.15359/ru.39-1.3.
CITA:

Villalobos-Murillo, Johnny, Garita-González, Gabriela, & Alfaro Ramírez, Byron Jesús. (2025). Desarrollo de competencias: inteligencia artificial y aprendizaje automático en prácticas supervisadas de estudiantes en computación. Uniciencia, 39(1), 32-50. Epub March 19, 2025.https://dx.doi.org/10.15359/ru.39-1.3

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Desarrollo de competencias: inteligencia artificial y aprendizaje automático en prácticas supervisadas de estudiantes en computación

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Descripción: Inteligencia Artificial es un libro de texto que abarca desde la introducción hasta aplicaciones y herramientas, relevante para comprender los fundamentos de la IA.

citas:

Julio Cesar Ponce Gallegos Aurora Torres Soto Fátima Sayuri Quezada Aguilera Antonio Silva Sprock Ember Ubeimar Martínez Flor. (Primera Edición: Marzo 2014). Inteligencia Artificial. Este texto forma parte de la Iniciativa Latinoamericana de Libros de Texto abiertos (LATIn),.

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01. Inteligencia Artificial autor Varios autores

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Descripción: Inteligencia Artificial Aplicada con técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y Machine Learning en el campo de la salud, abarca temas como el Procesamiento de Lenguaje Natural y sus implicaciones en el análisis de datos y la toma de decisiones en entornos médicos. El libro detalla cómo estas tecnologías emergentes pueden revolucionar la atención médica y mejorar la precisión diagnóstica y la eficiencia en la prestación de servicios de salud.

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Inteligencia Artificial Aplicada con técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y Machine Learning en el campo de la salud, Varela-Tapia, Eleanor Alexandra, Acosta-Guzmán, Iva

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La Revolución de la Inteligencia Artificial en la Educación Superior

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La Revolución de la Inteligencia Artificial en la Educación Superior

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Descripción: La Revolución de la Inteligencia Artificial en la Educación Superior, aborda la integración de la inteligencia artificial en la educación superior, ofreciendo un análisis detallado sobre cómo esta tecnología está transformando los procesos educativos

citas:

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La Revolución de la Inteligencia Artificial en la Educación Superior, Geovanny Euclides Silva-Peñafiel, Byron Fernando Castillo-Parra, Katherine Gissel Tixi-Gallegos

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Referencias del artículo

HEREDIA, J.M.  y  AYALA, E.L..IoT and AI-Based Predictive Maintenance System Design for Express Auto Repair Shops. Revista Técnica energía [online]. 2025, vol.21, n.2, pp.81-86. ISSN 2602-8492.  https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v21.n2.2025.678.

CITA:

Villalobos-Murillo, Johnny, Garita-González, Gabriela, & Alfaro Ramírez, Byron Jesús. (2025). Desarrollo de competencias: inteligencia artificial y aprendizaje automático en prácticas supervisadas de estudiantes en computación. Uniciencia, 39(1), 32-50. Epub March 19, 2025.https://dx.doi.org/10.15359/ru.39-1.3

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Integrando IA en los Nuevos Paradigmas de las Ciencias Económicas y Gestión Empresarial

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Integrando IA en los Nuevos Paradigmas de las Ciencias Económicas y Gestión Empresarial

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Descripción: Integrando IA en los Nuevos Paradigmas de las Ciencias Económicas y Gestión Empresarial, abarca la aplicación de IA en áreas como análisis de datos, toma de decisiones, y estrategias empresariales.

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Bibliografía

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(S/f). Dropboxusercontent.com. Recuperado el 23 de abril de 2025, de https://dl.dropboxusercontent.com/scl/fi/l0ba0301zo7zvhxdicrvl/Integrando-IA-en-los-Nuevos-Paradigmas-de-las-Ciencias-Econ-micas-y-Gesti-n-Empresarial-D-az-Avelino-Jos-Rafael-Casanova-Villalba-C-sar-Iv-n.pdf?rlkey=x12c6p16aj2zros2d55nk549u&dl=0

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Integrando IA en los Nuevos Paradigmas de las Ciencias Económicas y Gestión Empresarial, Díaz-Avelino, José Rafael, Casanova-Villalba, César Iván

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Referencias del artículo

CEPEDA CAMPOVERDE, Eduarda Verónica; DURAN NUNEZ, Yuleika Isabella  y  OCANA OCANA, Andrea.Usos y perspectivas de la inteligencia artificial en la comunidad de profesores de la Universidad de Guayaquil. Ñawi [online]. 2025, vol.9, n.1, pp.151-165. ISSN 2588-0934.  https://doi.org/10.37785/nw.v9n1.a9.

CITA:

Heredia, J.M., & Ayala, E.L.. (2025). IoT and AI-Based Predictive Maintenance System Design for Express Auto Repair Shops. Revista Técnica energía, 21(2), 81-86. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v21.n2.2025.678

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2. Desarrollo
2.1 Iniciativas de la Universidad de Guayaquil en materia de IA y formación docente
Dentro del Plan Estratégico de Desarrollo Institucional de la Universidad de Guayaquil, vigente durante el periodo 2022-2026, se reconoce lo siguiente, con respecto a Tecnologías de la Información y Comunicaciones:

Al interior de la Universidad de Guayaquil, se cuenta con infraestructura tecnológica en todas las Unidades Académicas y Administrativas, coadyuvando con los procesos académicos, de investigación y vinculación, en los que participen docentes y estudiantes de la institución. Actualmente se están llevando a cabo, proyectos tecnológicos que permiten mejorar los servicios académicos y administrativos...

Respecto a Inteligencia Artificial, no es mencionada de manera textual en los planes de estrategia institucional contemplados hasta el 2026. Sin embargo, se considera que estos se sobreentienden dentro del contexto del desarrollo de las habilidades de las TIC's para docentes y estudiantes.

Alrededor del año 2016, se llevó a cabo un estudio sobre "El uso de la tecnología aplicado a la educación superior: caso Universidad de Guayaquil", dentro del cual se realizaba un breve recorrido histórico dando a conocer que, durante el 2014, la Universidad, dentro del campo educativa, implementaba poco el uso de la tecnología. Con el paso del tiempo y el cambio de categoría, es decir, pasó de estar en la categoría D, al 2016 estar en la B, fue necesario realizar determinados cambios.

En este estudio, la encuesta realizada arrojó que gran parte de los docentes eran mayores de 65 años, y daban poco uso al correo institucional. De igual modo, tenían bajo conocimiento sobre el campo de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC). Así mismo, los docentes comentaron conocer el impacto y las políticas del uso de las TIC en el aula, pero que, hasta entonces, no se habían socializado (Sánchez, 2015).

Durante el periodo de pandemia por COVID, todos los procesos administrativos y educativos por parte de la Universidad de Guayaquil fueron realizados de manera virtual. Con esto fue necesario realizar capacitaciones dirigidas al manejo adecuado, primero, de las herramientas tecnológicas básicas como el zoom, las plataformas de Moodle y de Microsoft 365, y luego, con el auge de las páginas como Chat GPT, se implementaron capacitaciones para conocer sobre la inteligencia artificial.

Entre las capacitaciones que se han podido identificar, mediante la página oficial de la red social Facebook de la Universidad de Guayaquil, dirigidas para docentes y efectuadas durante el periodo 2023-2024, se encuentran las siguientes ( Tabla 1):

En el año 2023, la Universidad de Guayaquil hizo pública la oferta de una nueva carrera denominada Ciencias de datos e Inteligencia artificial, ofrecida en una modalidad 100% en línea. Según lo informado en la página online de Ecuavisa (2023), el director de la carrera indicó la planificación de esta nueva oferta académica comenzó en el 2021 y tendría una duración de cuatro años y medio. A primera instancia, noventa bachilleres fueron seleccionados para formar parte de la primera generación de estudiantes. Dentro de la malla curricular se encuentra materias dirigidas al procesamiento, evaluación y almacenamiento de datos, además del estudio de métodos estadísticos permitiendo que los futuros profesionales adquieran conocimiento dentro de áreas de programación, contabilidad, cálculo, entre otros.
2.2 Inteligencia artificial: evolución y tipos
Definir la Inteligencia Artificial (IA) es complejo, ya que abarca diferentes ciencias y dinámicas. Rouhiainen (2018, 7) simplifica el significado considerando que es "la habilidad de los ordenadores para hacer actividades que normalmente requieren inteligencia humana". Se entiende entonces que, hasta cierto punto, la inteligencia artificial reemplaza determinadas actividades humanas, reduciendo el tiempo e incluso el costo o inversión.

En el documento "Inteligencia Artificial: pasado, presente y futuro", Dormido y De la Cruz exploran los orígenes de la IA y se remontan hasta la antigua Grecia, donde encontramos referencias mitológicas como Talos, estatua esculpida por Hephaestus, que defendió a la isla Creta. Durante la época medieval, se registra una cabeza que respondía "si/no" a preguntas sobre el futuro atribuida al Papa Silvestre II. Los astrólogos árabes, por otro lado, construyeron una máquina llamada "zairja" que se decía simulaba el pensamiento humano. Más adelante, en el siglo XVI, surgió la historia legendaria del Golem, un hombre de arcilla esculpido por Judah Loew, y dedicado a espiar a los gentiles de Praga, pero que tiempo después fue desmantelado por su agresividad.

Estas referencias a los inicios de la IA se sitúan, en su mayoría, a escenarios o leyendas ficticias. Los mismos autores añaden que es a mediados del siglo XX cuando Alan Turing, considerado el padre de la IA, crea la primera máquina, parte del proyecto ENIGMA, que era capaz de calcular y descifrar los códigos alemanes, siendo la primera evidencia real de una maquina capaz de realizar tareas complejas y que no necesitaba inteligencia humana. Sin embargo, fue John McCarthy quien acuño el término "Inteligencia Artificial", y dio paso a esta disciplina en 1956, durante la Conferencia de Dartmouth. En este evento, McCarthy presentó su visión sobre la IA como un campo dedicado al desarrollo de sistemas capaces de automatizar tareas.

Otro de los tipos de inteligencia artificial que se destaca por tener un potencial transformador y que representa uno de los últimos modelos en la evolución de esta tecnología, es la inteligencia artificial generativa. Dopazo (2024) ha señalado que, a diferencia de los enfoques tradicionales de IA orientados al procesamiento y análisis de datos, la IA generativa resalta por su capacidad de crear contenido nuevo y original a partir de los datos y modelos preexistentes, lo cual la diferencia de las IA tradicionales que solo sirven para obtener, procesar y analizar datos
2.3 ¿Pioneros o rezagados? La visión de Rogers sobre las innovaciones
En su influyente libro Diffusion of Innovations, publicado originalmente en 1962, el sociólogo Everett M. Rogers presentaba uno de los modelos más importantes para explicar cómo las nuevas ideas, comportamientos o tecnologías se divulgan a través de una población o sistema social a lo largo del tiempo. La Teoría de la Difusión de Innovaciones (TDI) busca comprender los patrones y factores que influyen en la adopción o rechazo de una innovación por parte de individuos o grupos sociales.

Según Siles González (2004), la teoría de Rogers pretende que cualquier innovación tecnológica implica un cambio social integrado por cuatro pilares fundamentales: la innovación, los canales de comunicación, el tiempo y el sistema social; este último se relaciona hacia el contexto donde se produce la difusión.

Uno de los conceptos más utilizados durante toda su teoría es la palabra "innovación", que Rogers (citado en Aguilar-Jiménez, 2013, 93) la conceptualiza como "una idea, práctica u objeto que es percibido como nuevo por un individuo o unidad de adopción", es decir cualquier ideología u objeto que resulte novedoso desde la perspectiva del ser humano o de un grupo específico. Según García (2008), para Rogers la novedad no implica un nuevo conocimiento, ya que la innovación pueda que exista desde hace tiempo; pero si es la primera vez que un sistema la conoce, la adopta o la rechaza, este término se le puede adjudicar.

El ya mencionado Rogers realizó un estudio exhaustivo para establecer los principios fundamentales de la TDI. Una de sus contribuciones clave fue la categorización de la población potencial de adoptantes en cinco categorías distintas, basándose en la predisposición al adoptar una innovación. Rogers las clasifica de la siguiente manera: (a) innovadores, (b) adoptantes tempranos, (c) mayoría temprana, (d) mayoría tardía y (e) rezagados. Rogers asignó porcentajes aproximados a cada una de estas categorías, reflejando su grado de apertura y la velocidad con la que tienden a incorporar nuevas ideas o tecnologías ( Figura 1).

En el modelo propuesto por Rogers para Alonso y Arcila (2014), los primeros en adoptar una innovación y las estrategias para propagarla son los adoptantes iniciales, quienes cuentan con alta credibilidad. La mayoría precoz, si bien mantiene eficaz en la comunicación informal, necesita un periodo más extenso para aceptar la novedad. Finalmente, la mayoría rezagada acepta las nuevas ideas debido a exigencias externas, para cumplir indicadores o estandarizarse con otras instituciones. Estos son los grupos principales de las categorías de adoptantes, según el modelo de Rogers. Actualmente, muy pocas personas se clasifican como innovadores, es decir, pioneros en una comunidad, los individuos se suelen concentrar en las categorías de mayoría temprana y tardía, por eso ocupan un mayor porcentaje en la curva de innovación de Rogers.
2.4 Las dimensiones ocultas del poder en la teoría de Bourdieu
La teoría de la "violencia simbólica", propuesta por el sociólogo Pierre Bourdieu (2007), analiza cómo las estructuras de poder y dominación se presentan como algo natural dentro de una sociedad. De acuerdo con Seminario (2024, 3), esta teoría se sintetiza en como "la violencia simbólica es la imposición de contenidos informativos, saberes o valores por parte de una clase social dominante a una clase social dominada". Esta teoría se sustenta en conceptos claves como el habitus, el campo y el capital simbólico.

Capdevielle (2011, 35) señalaba que para Bourdieu "el habitus como sistema de disposiciones constituye una estructura que integra todas las experiencias pasadas y funciona en cada momento como una matriz de percepciones, de apreciaciones y de acciones". Esos habitus moldean las prácticas y elecciones de los individuos de manera inconsciente. Y, siguiendo con esa idea, Vargas (2021) manifestaba que el habitus se encarga de crear historia a partir de la práctica individual y colectiva de los individuos. En el ámbito educativo, el habitus de los docentes, forjado por su formación académica y experiencias previas, podría influir en sus percepciones y usos de la inteligencia artificial.

Bourdieu introduce el concepto de violencia simbólica para referirse a la imposición de significados, percepciones y prácticas culturales de los grupos dominantes sobre los grupos subordinados, de manera sutil e indirecta. Esta violencia se ejerce a través de la legitimación de ciertas formas de conocimiento, discursos y estructuras de poder que terminan siendo interiorizadas y naturalizadas por los individuos.

En el contexto educativo, podrían existir formas de violencia simbólica que obstaculicen o faciliten la adopción de la inteligencia artificial por parte de los docentes. Por ejemplo, discursos que presentan la IA como una amenaza para el rol del docente, reforzando una visión tradicional del maestro como único transmisor de conocimientos, podrían generar resistencias simbólicas.

La teoría de la violencia simbólica de Bourdieu intenta comprender cómo las estructuras de poder, los discursos dominantes y las percepciones interiorizadas podrían facilitar u obstaculizar la adopción de la IA por parte de los docentes, más allá de los factores prácticos o tecnológicos.
2.5 El replanteamiento de las relaciones de poder, según Latour
Alrededor de los años 1970 y 1980, los estudios de la ciencia y tecnología se direccionaban a lo sociológico, durante las investigaciones se consideraba que los objetos eran productos de las acciones sociales de los individuos. Bruno Latour y otros autores, criticaban este pensamiento y explicaban, mediante la "Teoría Actor-Red" (TAR), que los objetos no-humanos se encuentran al mismo nivel que los actantes humanos, ya que estos objetos podían influir, modificar, prohibir etc., en las practicas sociales (Latour, citado en Monterroza, 2017).

De este modo, rechazan la visión sociológica clásica de las relaciones sociotécnicas. Latour utiliza la palabra "actante", ya que considera que es un término neutral que permite describir a objetos y humanos a la par. Los actantes no-humanos, tienen un papel igual de importante que los humanos porque "los objetos, para Latour, pueden expresar relaciones de poder... y hacen una cosa comparable o por lo menos conectable, a la acción humana" (, 141).

La Teoría del Actor-Red (TAR, en adelante), permite pensar en las relaciones sociotécnicas como una asociación más igualitaria y con una distribución de poder más certera, como advertía Law (citado en Latour, 2005, 96) al afirmar que el poder y la dominación tienen que ser producidos, inventados, compuestos. De modo que, en el contexto de la educación, la introducción de la inteligencia artificial cuestiona las dinámicas de poder entre los docentes, la tecnología y los estudiantes.
2.6 La dinámica entre lo social y lo tecnológico de acuerdo con Bijker
De acuerdo con ), en la sección dos del libro Innovación tecnológica y procesos culturales, el término "construcción social" nace del libro La construcción social de la realidad de Berger y Luckmann, publicado en 1966. En este trabajo, los autores proponen que la realidad de las instituciones sociales se forma mediante las interacciones sociales cotidianas. Así, en años posteriores, otros autores utilizaron el término "La construcción social de X", donde X representa el objeto de estudio específico. Boczkowshi (1996, 202) señalaba que

Bijker, Bóning y Van Oost distinguen tres clases de elementos intervinientes en los procesos de transformación tecnológica que deben ser tenido en cuenta por el analista social: los artefactos, los significados atribuidos a éstos por los diversos grupos sociales involucrados en su desarrollo y las relaciones sociales entre dichos grupos... Las vinculaciones entre estas tres clases de elementos obedecen a la siguiente lógica: la evolución de los artefactos es producto de las interpretaciones acerca de los mismos generadas en las relaciones sociales dentro de -y entre los- distintos grupos humanos involucrados.

Se sostiene que los artefactos, o en este caso específico la tecnología y la IA, no son neutrales, sino que se encuentran influenciados y moldeados de acuerdo con los valores e intereses de los diferentes grupos sociales. Desde esta perspectiva, los docentes son los que atribuyen un significado particular a los recursos tecnológicos, de modo que, un grupo específico de docentes puede atribuirle beneficios positivos, considerando estos recursos como herramientas innovadoras para una enseñanza más óptima y actualizada. Mientras que, otra parte de la comunidad docente, puede catalogarlos de manera negativa con el potencial de detener el desarrollo del pensamiento crítico y facilitar la vida estudiantil.
2.7 Métodos de análisis y resultados
Dentro de la metodología se empleó un enfoque mixto y se adoptó un paradigma interpretativo hermeneútico, que permitió explorar y comprender las experiencias de los docentes desde su individualidad y subjetividad. La investigación, mediante un estudio descriptivo, facilitó la identificación de tendencias y la representación de diferentes aspectos que caracterizan el fenómeno estudiado. El proyecto se dividió en tres fases: primero, la revisión bibliográfica; segundo, la aplicación de la encuesta, la cual, mediante la fórmula de población finita, se obtuvo que la muestra representativa del ciclo I del año 2024 era de 333 docentes. Finalmente, se llevaron a cabo entrevistas semiestructuradas con siete docentes seleccionados en función de los resultados de la encuesta, es decir, que representaron las facultades más y menos susceptibles a la automatización.

De acuerdo con los resultados, de los docentes encuestados, el 55% de ellos fueron hombres y el 45% mujeres. Y el 71% de los docentes, en general, se encontró en una edad mayor a los 40 años. Hay representación de docentes de diversas facultades, siendo las más numerosas la facultade de filosofía, Jurisprudencia, Matemáticas y Comunicación.
2.8 Nivel de conocimiento y comprensión sobre la IA entre la comunidad de docentes de la UG
Para describir los niveles de conocimiento y comprensión sobre la inteligencia artificial ( Figura 2), tomamos como base los enfoques propuestos por dos estudios recientes. El primero, desarrollado por Carvache y Rodríguez (2024), se centró en el análisis del uso de tecnologías emergentes dentro de un instituto de educación superior en Ecuador. El segundo, llevado a cabo por Estrada Araoz y otros autores (2024), en una universidad peruana, exploró las competencias digitales del profesorado y su aplicación de la inteligencia artificial en la enseñanza. La descripción de cada uno de los niveles se encuentra en la sección "Métodos de análisis empleados en la investigación", en el capítulo tres de dicha investigación.

En primera instancia, los resultados de la encuesta presentan que 53% de los docentes consideran tener un nivel de conocimiento "medio" sobre los avances tecnológicos relacionados con IA, y sólo un 29% se ubica en un nivel "alto y muy alto". Estos datos expuestos son positivos frente al conocimiento sobre el tema. En las entrevistas, algunos participantes muestran una profunda comprensión acerca de la IA, describiéndola como un "sistema algorítmico" y una "herramienta informática", cuyo principal fin es el de procesar información, analizar datos, entre otros.
2.9 Habilidades y competencias valoradas por los docentes en relación con la IA
Al analizar las habilidades y competencias mencionadas como importantes por los entrevistados en relación con los resultados de la encuesta, se identifican similitudes y aspectos destacados en determinados campos. El pensamiento crítico, que fue la habilidad más valorada en la encuesta (25%), también emerge como una competencia fundamental en las entrevistas. La creatividad, que ocupó el segundo lugar en la encuesta (19%), también fue destacada por los entrevistados. Un docente de la Facultad de Ciencias Psicológicas señaló lo siguiente: "Lo que se llama en competencias superior, la final, que es creatividad. Eso es, por ahora, nuestro" (comunicación personal, 2 de julio del 2024). Esta perspectiva sugiere que la creatividad se percibe como una habilidad distintivamente humana y crucial en el contexto de la creciente presencia de la IA en diversos campos ( Figura 3).

Es notable que, mientras la encuesta destacó las habilidades digitales y tecnológicas (19%), las entrevistas sugieren un enfoque más detallado. Algunos docentes, como el de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas, enfatizaron la importancia de habilidades técnicas específicas: "Más allá de inteligencia artificial, es importante manejar programación" (comunicación personal, 8 de julio de 2024). Sin embargo, otros entrevistados se enfocaron más en las habilidades cognitivas y sociales que complementan, en lugar de competir, con las capacidades de la IA.

Es evidente que la percepción de los docentes de la Universidad de Guayaquil sobre las habilidades necesarias en la era de la IA refleja una comprensión multifacética de los desafíos y oportunidades que presenta esta tecnología. La convergencia entre los resultados cuantitativos y cualitativos subraya la importancia del pensamiento crítico, la creatividad y la adaptabilidad, mientras que las entrevistas añaden al destacar la ética, las habilidades interpersonales y una comprensión más profunda de la competencia digital.

Esta visión sugiere una evolución en la concepción de la educación superior, donde el objetivo no es solo transmitir conocimientos, sino cultivar un conjunto diverso de habilidades que permitan a los estudiantes navegar con éxito en un mundo cada vez más influenciado por la IA.
2.10 Adopción de las nuevas tecnologías en los docentes desde el TDI de Rogers
Los resultados de la encuesta muestran una distribución variada en cuanto a la adopción de nuevas tecnologías entre los docentes, con un 59% ubicándose en las categorías de adoptadores tempranos o innovadores, categorías en referencia a la teoría de la difusión de innovaciones de Rogers. Sin embargo, las entrevistas revelan una perspectiva más detallada y, en algunos casos, menos optimista sobre la adopción de la IA en particular, varios entrevistados sugieren que la adopción de la IA y de otras tecnologías avanzadas se encuentra en una etapa inicial en la universidad ( Figura 4).

Un docente de la Facultad de Filosofía, Letras y Ciencias de la Educación afirmó lo siguiente: "Yo consideraría que sería en una etapa inicial [...]. Entonces, diría que en este momento nosotros estamos pasando con un proceso, sería una etapa inicial" (comunicación personal, 5 de julio de 2024). Esta percepción contrasta con el optimismo reflejado en la encuesta y sugiere una brecha entre la disposición teórica y la implementación práctica de la IA en la docencia.

La curva resultante de los resultados de la encuesta es asimétrica, con un sesgo hacia la izquierda, diferente a como se muestra en la Figura 1 de la curva de campana simétrica tradicional de Rogers. El sesgo hacia la izquierda muestra un nivel de adopción más temprana, en comparación con la curva original de Rogers, en donde se encuentra una mayor pronunciación de la curva entre los adoptadores tempranos y la mayoría temprana, dejando a la categoría de innovadores en un nivel menor.

En cambio, en los resultados que se reflejan en la encuesta existe una elevación pronunciada en el lado izquierdo para los innovadores y adoptadores tempranos, una disminución gradual hacia la mayoría temprana, y una caída más pronunciada para la mayoría tardía y los rezagados. Esta representación visual destaca que, según los datos, la población encuestada tiende a adoptar nuevas tecnologías más rápidamente que lo que sugiere la distribución clásica de Rogers
2.11 Capital cultural y habitus en la era digital
La encuesta indica que el 63% de los docentes han recibido formación específica sobre IA, lo cual se refleja en las entrevistas, donde la mayoría de los entrevistados mencionan haber participado en algún tipo de capacitación. Sin embargo, las experiencias varían significativamente en cuanto al contenido y a la profundidad de estas formaciones ( Figura 5).

Mediante los resultados se observa que, más de la mitad de la población encuestada, ha recibido capacitaciones y/o talleres sobre el uso de Inteligencia Artificial y demás herramientas digitales, una variable que se relaciona con que le nivel de conocimiento a nivel general que en la pregunta cinco de la encuesta se calificó como medio.

En cuanto a las preferencias de capacitación, los resultados de la encuesta muestran una fuerte inclinación hacia programas de formación y talleres y seminarios (35% cada uno). Esto se alinea con las experiencias positivas mencionadas en las entrevistas, como la del docente de la Facultad de Ciencias Psicológicas que describe un curso como "bastante interesante" (comunicación personal, 2 de Julio del 2024). Sin embargo, también se identifican necesidades no cubiertas ( Figura 6).

Los resultados de la encuesta muestran una preferencia de los docentes por métodos de capacitación estructurados y presenciales para incorporar la IA en su práctica. Los programas de formación y los talleres y seminarios son igualmente valorados, liderando las preferencias. Esta distribución sugiere que los educadores valoran la interacción y el aprendizaje guiado al abordar nuevas tecnologías, aunque también hay apertura hacia métodos de aprendizaje más flexibles y autónomos.

En la teoría de la violencia simbólica de Bourdieu, se interrelacionan mucho concepto claves, como el de habitus, campo y capital cultural. La formación y capacitación para los docentes en IA puede interpretarse como una forma de capital cultural institucionalizado. Según Vargas (2021), el capital es un recurso que los individuos poseen para adquirir influencia dentro de un campo específico. En este contexto, la formación en IA no sólo representa una adquisición de conocimientos, sino también una transformación del campo educativo y de las relaciones de poder dentro de él.

Los docentes que adquieren este nuevo capital cultural relacionado con la IA pueden encontrarse en una posición ventajosa, capaces de influir en las prácticas pedagógicas y en la dirección que toma la educación superior en la era digital. Sin embargo, esta dinámica también plantea desafíos importantes, como la posible creación de nuevas formas de desigualdad entre aquellos que tienen acceso a esta formación y aquellos que no, o entre quienes la adoptan con entusiasmo y quienes se resisten a ella.
2.12 Expectativas docentes sobre el futuro laboral. Profesiones susceptibles a la automatización
Los docentes de la educación superior destacan áreas como el servicio de atención al cliente, el diseño gráfico y la educación como altamente susceptibles de entrar en un proceso de automatización ( Figura 7).

En las entrevistas algunos docentes ven la IA como una herramienta beneficiosa que complementa el trabajo humano. Otros, por el contrario, expresan preocupaciones sobre sus limitaciones y recalcan la importancia de mantener el elemento humano en ciertas profesiones.

Los análisis de Latour permiten entender la compleja interacción entre la IA, el sistema educativo y el mercado laboral. Y los resultados de las encuestas revelan que la IA actúa como un mediador transformador en dichos ámbitos. Esta dinámica evidencia que la IA, como actante no humano, reconfigura sustantivamente las redes existentes, alterando las prácticas y las habilidades requeridas en ambos ámbitos.

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Usos y perspectivas de la inteligencia artificial en la comunidad de profesores de la Universidad de Guayaquil

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2. Desarrollo 2.1 Iniciativas de la Universidad de Guayaquil en materia de IA y formación docente Dentro del Plan Estratégico de Desarrollo Institucional de la Universidad de Guayaquil, vigente durante el periodo 2022-2026, se reconoce lo siguiente, con respecto a Tecnologías de la Información y Comunicaciones: Al interior de la Universidad de Guayaquil, se cuenta con infraestructura tecnológica en todas las Unidades Académicas y Administrativas, coadyuvando con los procesos académicos, de investigación y vinculación, en los que participen docentes y estudiantes de la institución.

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La inteligencia artificial y su producción científica en el campo de la educación

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La inteligencia artificial y su producción científica en el campo de la educación

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Espinoza Freire, M., & Barzola Sosa, L. (2024). La inteligencia artificial y su producción científica en el campo de la educación. Formación Universitaria, 17(1), 155–166.
https://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S0718-50062024000100155&script=sci_arttext

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La inteligencia artificial y su producción científica en el campo de la educación

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IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA CHATGPT EN LA ENSEÑANZA UNIVERSITARIA

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IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA CHATGPT EN LA ENSEÑANZA UNIVERSITARIA

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Maraví Zárate, M. (2024). Impacto de la inteligencia artificial generativa ChatGPT en la enseñanza universitaria. SciELO Preprints.
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IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA CHATGPT EN LA ENSEÑANZA UNIVERSITARIA

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La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación universitaria, especialmente el modelo ChatGPT, ha despertado un interés creciente en la comunidad académica. Sin embargo, se necesita una comprensión integral del impacto y la eficacia de esta tecnología en el proceso educativo. En este contexto, el objetivo de este artículo fue realizar una revisión sistemática sobre el impacto de la Inteligencia Artificial Generativa ChatGPT en la enseñanza universitaria de 2019 a 2024. Se adoptó el protocolo PRISMA, para la búsqueda en bases de datos como Scopus y SciELO, y se obtuvo una selección de estudios relevantes que incluyeron 18 artículos originales que cumplieron con los criterios de inclusión y exclusión. Se identificó cuatro categorías principales que se relacionan con ChatGPT en la enseñanza universitaria: impacto de ChatGPT, potencial de ChatGPT, percepción de estudiantes y docentes sobre el uso de ChatGPT y efectividad de ChatGPT. Se concluyó que existe un interés creciente en estudiar el impacto del modelo ChatGPT en la enseñanza superior, que enfatiza la relevancia y necesidad de continuar la investigación en esta área para comprender su impacto y zonas que requieren mayor atención y desarrollo.

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Reflexiones sobre la inteligencia artificial

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Reflexiones sobre la inteligencia artificial

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Lozano, L. (2024). Reflexiones sobre la inteligencia artificial. Revista Neuropsiquiatría, 87(1), 1–4.
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El reto de la inteligencia artificial para las revistas científicas

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El reto de la inteligencia artificial para las revistas científicas

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Romero, D. (2023). El reto de la inteligencia artificial para las revistas científicas. Contratexto, (40), 85–102.
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El reto de la inteligencia artificial para las revistas científicas | Contratexto

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La inteligencia artificial y la ética en las publicaciones científicas: un desafío emergente

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La inteligencia artificial y la ética en las publicaciones científicas: un desafío emergente

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Yauri Cuentas, H., & Herrera Sotelo, A. (2023). La inteligencia artificial y la ética en las publicaciones científicas: un desafío emergente. Revista de Ingeniería de la Universidad Privada de Tacna, 11(2), 85–92.
https://revistas.upt.edu.pe/ojs/index.php/ingenieria/article/view/1098

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La inteligencia artificial y la ética en las publicaciones científicas: un desafío emergente | INGENIERÍA INVESTIGA

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La creciente adopción de herramientas de escritura asistida por inteligencia artificial (IA), como ChatGPT, ha generado un debate intenso en la comunidad científica. Si bien estas tecnologías prometen mejoras en la eficiencia y la claridad de la comunicación científica, también plantean dilemas éticos y prácticos que afectan la integridad académica. Por un lado, la IA puede estructurar argumentos complejos y optimizar procesos; por otro, su uso irresponsable podría introducir sesgos y reducir la profundidad analítica de los estudios. Sin embargo, como señala Fiorillo (2024), las inexactitudes metodológicas no son exclusivas de la era de la IA, y su aplicación responsable puede fortalecer la precisión y reproductibilidad de las publicaciones.Uno de los principales desafíos asociados con la integración de la IA en la investigación científica radica en las anomalías generadas por esta tecnología. Gulumbe (2024) advierte que las metodologías actuales para detectar contenido generado por IA son insuficientes, lo que subraya la urgencia de desarrollar herramientas avanzadas y de implementar estándares editoriales rigurosos. Para mitigar estos riesgos, es esencial que las revistas académicas fomenten prácticas éticas, exijan la divulgación transparente del uso de IA y capaciten a revisores y editores en el manejo de estas tecnologías.El impacto de la IA en el ámbito educativo también refleja preocupaciones éticas similares. Acosta-Enriquez et al. (2024) estudiaron las actitudes y preocupaciones de estudiantes de educación superior en Perú hacia ChatGPT, confirmando que, aunque el conocimiento de la herramienta no garantiza su adopción ética, la educación y las políticas institucionales pueden jugar un papel clave. De manera similar, Zainuddin et al. (2024) destacan la importancia de desarrollar directrices inclusivas que promuevan un uso equitativo y responsable de la IA en la enseñanza de idiomas, fomentando la formación y la conciencia ética en diferentes niveles educativos.En la educación superior, Slimi & Villarejo-Carballido (2024) identificaron que la IA puede personalizar el aprendizaje y fortalecer la integridad académica mediante herramientas guiadas, pero advirtieron sobre la necesidad de cumplir estrictamente con las leyes éticas. Este enfoque ético se extiende más allá del ámbito educativo. Eaton (2024) propone un marco basado en derechos humanos para abordar la mala conducta relacionada con la IA, instando a las instituciones a priorizar la equidad y limitar el uso de tecnologías de vigilancia.En el contexto de las publicaciones científicas, la adopción de la IA debe equilibrar la innovación con la preservación de valores éticos fundamentales. La IA, como señala Sahlool (2024) en su análisis del marketing, debe considerarse una herramienta asistencial en lugar de un fin en sí misma, lo que requiere una planificación estratégica y un enfoque multidisciplinario para maximizar sus beneficios sin comprometer la integridad.En conclusión, la incorporación de la IA en las publicaciones científicas y académicas plantea oportunidades y desafíos que no deben ignorarse. Aunque estas herramientas tienen el potencial de transformar la investigación y la educación, su implementación debe regirse por principios éticos rigurosos y políticas claras que protejan la integridad académica. La comunidad científica debe liderar el desarrollo de estándares y promover un debate continuo sobre las implicaciones éticas de la IA, asegurando que esta tecnología sea un aliado, y no un obstáculo, en la búsqueda del conocimiento.

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Microsoft 365 Copilot es una herramienta con tecnología de inteligencia artificial que ayuda con sus tareas de trabajo

https://copilot.microsoft.com/chats/t5XE61B6acjHtZJ67xJPk

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DW Documental. (2024, septiembre 01). La inteligencia artificial, ¿nuestra salvación o condena? | Nosotros y ellos | DW Documental [Video]. YouTube. https://youtu.be/Q6BclIP5QBQ

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Una clase magistral del pionero de la inteligencia artificial | Jürgen Schmidhuber

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ChatGPT es un chatbot de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI que utiliza un modelo de lenguaje grande (LLM) para generar respuestas a preguntas en lenguaje natural. Este modelo, entrenado con una gran cantidad de datos de texto, permite que ChatGPT entienda y responda preguntas de forma similar a como lo haría una persona.

https://chatgpt.com

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Claude es una herramienta de IA que ayuda a los docentes a generar respuestas detalladas y realizar análisis complejos de textos. Facilita la creación de materiales educativos y la resolución de consultas académicas, optimizando la preparación de clases y mejorando la calidad del aprendizaje.

https://claude.ai/

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se refiere a un modelo de IA que toma decisiones o produce resultados sin explicar cómo llegó a ellos. Es decir, no es posible comprender ni verificar el proceso interno utilizado por la IA para llegar a la conclusión final.

https://www.blackbox.ai/

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DeepSeek es una plataforma avanzada de inteligencia artificial desarrollada por Hangzhou. DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd., una empresa china fundada en 2023. La plataforma procesa grandes volúmenes de datos para generar información, predicciones y recomendaciones.

https://www.blackbox.ai/

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Es un modelo de inteligencia artificial de Google que permite interactuar directamente con su tecnología para tareas como escribir, planificar, aprender y más. Es una herramienta conversacional que usa información previa para mejorar

las respuestas futuras, según Google.

https://gemini.google.com/

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Es un modelo de inteligencia artificial desarrollado por xAI, la startup de IA fundada por Elon Musk, preparado para responder a tus preguntas y ayudarte a completar tareas.

https://x.ai/grok

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Referencias del artículo

BRICENO-ALVAREZ, Iria; HERNANDEZ-ARROYO, Wilson  y  MURILLO-GONZALEZ, Adrián.Tecnología educativa en ascenso: la integración de inteligencia artificial en la enseñanza de la Escuela de Bibliotecología y Ciencias de la Información de la Universidad de Costa Rica. Infor [online]. 2025, vol.30, n.1, e211.  Epub 01-Jun-2025. ISSN 2301-1378.  https://doi.org/10.35643/info.30.1.1.

CITA:

Briceño-Álvarez, Iria, Hernández-Arroyo, Wilson, & Murillo-González, Adrián. (2025). Tecnología educativa en ascenso: la integración de inteligencia artificial en la enseñanza de la Escuela de Bibliotecología y Ciencias de la Información de la Universidad de Costa Rica. Informatio, 30(1), e211. Epub 01 de junio de 2025.https://doi.org/10.35643/info.30.1.1

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Tecnología educativa en ascenso: la integración de inteligencia artificial en la enseñanza de la Escuela de Bibliotecología y Ciencias de la Información de la Universidad de Costa Rica

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Article References

OBREGON DOMINGUEZ, Jesús Alfredo; MEDINA, Carlos Alberto Minchón  and  BARRAZA-JAUREGUI, Gabriela del Carmen.Artificial neural networks in the retention of anthocyanins and total phenolics in the osmotic pre-treatment of Biloxi variety blueberry (Vaccinium corymbosum L.) jam. Rev. Fac. Nac. Agron. Medellín [online]. 2024, vol.77, n.3, pp.10877-10885.  Epub Sep 30, 2024. ISSN 0304-2847.  https://doi.org/10.15446/rfnam.v77n3.107488.

CITA

Obregón Domínguez, Jesús Alfredo, Medina, Carlos Alberto Minchón, & Barraza-Jáuregui, Gabriela del Carmen. (2024). Artificial neural networks in the retention of anthocyanins and total phenolics in the osmotic pre-treatment of Biloxi variety blueberry (Vaccinium corymbosum L.) jam. Revista Facultad Nacional de Agronomía Medellín, 77(3), 10877-10885. Epub September 30, 2024.https://doi.org/10.15446/rfnam.v77n3.107488

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Artificial neural networks in the retention of anthocyanins and total phenolics in the osmotic pre-treatment of Biloxi variety blueberry (Vaccinium corymbosum L.) jam

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Dialnet es uno de los mayores portales bibliográficos del mundo, cuyo principal cometido es dar mayor visibilidad a la literatura científica hispana.

Centrado fundamentalmente en los ámbitos de las Ciencias Humanas, Jurídicas y Sociales, Dialnet se constituye como una herramienta fundamental para la búsqueda de información de calidad.

https://soporte.dialnet.unirioja.es/portal/es/kb/articles/qu%C3%A9-es-dialnet

CITA:

Universidad de La Rioja. (s. f.). Dialnet: Portal de difusión de la producción científica hispana. Dialnet. https://dialnet.unirioja.es

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EBSCOhost es una plataforma intuitiva de investigación en línea utilizada por miles de instituciones y millones de usuarios en todo el mundo. Con bases de datos de calidad y funciones de búsqueda, EBSCOhost ayuda a todo tipo de investigadores a encontrar rápidamente la información que necesitan.

https://www.ebsco.com/es/products/plataforma-de-investigacion-ebscohost

CITA:

EBSCO Information Services. (s.f.). EBSCOhost [Aplicación móvil]. EBSCO. https://www.ebsco.com/products/ebscohost-research-platform

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EBSCO Information Services, Inc. | www.ebsco.com/es

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Plataforma de investigación EBSCOhost | EBSCO

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EBSCOhost es una plataforma intuitiva de investigación en línea utilizada por miles de instituciones y millones de usuarios en todo el mundo. Con bases de datos de calidad y funciones de búsqueda, EBSCOhost ayuda a todo tipo de investigadores a encontrar rápidamente la información que necesitan.

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A través de asociaciones con titulares de contenido, ProQuest conserva información rica, vasta y variada, ya sean archivos históricos o los avances científicos de hoy en día y la empaqueta con tecnologías digitales que mejoran su descubrimiento, intercambio y gestión. https://about.proquest.com/es-es/about/

CITA:

ProQuest LLC. (s.f.). ProQuest [Aplicación móvil]. https://about.proquest.com/

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ProQuest se compromete a empoderar a investigadores y bibliotecarios de todo el mundo. Sus innovadores contenidos y tecnologías de la información aumentan la productividad de los estudiantes, académicos, profesionales y las bibliotecas que les sirven. A través de asociaciones con titulares de contenido, ProQuest conserva información rica, vasta y variada , ya sean archivos históricos o los avances científicos de hoy en día - y la empaqueta con tecnologías digitales que mejoran su descubrimiento, intercambio y gestión. Para bibliotecas académicas, corporativas, gubernamentales, escolares y públicas, así como investigadores profesionales, ProQuest ofrece servicios que permiten la adquisición estratégica, gestión y descubrimiento de colecciones de información.

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ProQuest se compromete a empoderar a investigadores y bibliotecarios de todo el mundo.

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Redalyc es un sistema de indización que integra a su índice las revistas de alta calidad científica y editorial de la región, después de 16 años de dar visibilidad y apoyar en la consolidación de las revistas, ahora integra de manera exclusiva a las que comparten el modelo de publicación sin fines de lucro para conservar la naturaleza académica y abierta de la comunicación científica, de cualquier región.

https://www.redalyc.org/redalyc/acerca-de/mision.html

CITA:

Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (Redalyc). (s.f.). Redalyc [Aplicación móvil]. https://www.redalyc.org/

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Redalyc es un sistema de indización que integra a su índice las revistas de alta calidad científica y editorial de la región, después de 16 años de dar visibilidad y apoyar en la consolidación de las revistas, ahora integra de manera exclusiva a las que comparten el modelo de publicación sin fines d…

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Scientific Electronic Library Online - SciELO Perú es una biblioteca virtual que abarca una colección seleccionada de revistas científicas peruanas. En Perú esta iniciativa regional es liderada por el Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica - CONCYTEC.

http://www.scielo.org.pe/

CITA:

Scientific Electronic Library Online (SciELO). (s.f.). SciELO [Aplicación móvil]. https://scielo.org/

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SciELO

Scientific Electronic Library Online - SciELO Perú es una biblioteca virtual que abarca una colección seleccionada de revistas científicas peruanas. En Perú esta iniciativa regional es liderada por el Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica - CONCYTEC.

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El objetivo de SciELO Perú es implementar una biblioteca electrónica, que proporcione acceso a los textos completos de una colección de revistas científicas peruanas previamente calificadas.

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SciELO - Scientific Electronic Library Online

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SciELO Scientific Electronic Library Online - SciELO Perú es una biblioteca virtual que abarca una colección seleccionada de revistas científicas peruanas. En Perú esta iniciativa regional es liderada por el Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica - CONCYTEC.

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Google Scholar es un buscador que permite localizar documentos de carácter académico, como libros, tesis, artículos o revistas especializadas. También es conocido como Google Académico.

https://iep.edu.es/google-scholar-que-es-y-para-que-sirve/

CITA:

Google. (s.f.). Google Scholar [Motor de búsqueda académico]. https://scholar.google.com/

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Google Scholar: ¿Qué es y para qué sirve? - Blog IEP

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Google Académico o Google Scholar te permite localizar documentos académicos de forma sencilla. En este post, te explicamos qué es y para qué sirve esta herramienta.

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Plataforma de contenidos científicos y académicos en acceso abierto producidos en el ámbito iberoamericano

https://www.redib.org/?lng=es

CITA:

Red Iberoamericana de Innovación y Conocimiento Científico (REDIB). (s.f.). REDIB [Plataforma académica]. https://www.redib.org/

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REDIB. Plataforma de contenidos científicos y académicos en acceso abierto producidos en el ámbito iberoamericano