Universidad Pedagógica Experimental Libertador  
Vicerrectoradode InvestigaciónyPostgrado  
Institutode MejoramientoProfesional del Magisterio  
Subdirecciónde InvestigaciónyPostgrado  
SinopsisEducativa  
Revista Venezolana de Investigación  
Año26 • Vol. 26 N.º 1 • Junio2026  
Depósito Legal:DC2020000552 ISSN: 1317-8687  
CORPUS EPISTEMOLÓGICO SOBRE PERCEPCIONES, RETOS Y OPORTUNIDADES DE LA  
INTEGRACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA DOCENCIA UNIVERSITARIA  
Autor: Libni Pérez Rodríguez  
Filiación: Universidad Pedagógica Experimental Libertador  
Correo electrónico: libnip1@gmail.com  
ORCID: https://orcid.org/0009-0003-6516-5308  
DOI: https://doi.org/10.56219/se.v26i1.5428  
p.p. 392-402  
Resumen  
La presente investigación tuvo como propósito producir un corpus epistemológico que emerja de las percepciones,  
retos y oportunidades vinculados a la integración de la Inteligencia Artificial en la docencia de la UNEFA. Se  
fundamentó en los aportes de Vera, Parga y Torres (2023), y se desarrolló bajo un enfoque cualitativo, paradigma  
interpretativo y método fenomenológico hermenéutico, siguiendo las cuatro fases propuestas por Fuster (2019).  
El estudio se realizó en la UNEFA-Cumaná, con tres informantes clave seleccionados intencionalmente. Las  
técnicas de recolección incluyeron revisión documental, observación participante y entrevistas a profundidad.  
Para el análisis se emplearon el análisis discursivo y la triangulación de hallazgos, garantizando validez mediante  
juicio de expertos. Los resultados evidencian que la IA es percibida como una herramienta con alto potencial para  
transformar la praxis docente, al favorecer metodologías activas y personalizadas. Sin embargo, se identifican  
retos significativos relacionados con infraestructura tecnológica insuficiente, brechas digitales y resistencias  
culturales. Se concluye que la construcción de un corpus epistemológico en torno a estas percepciones constituye  
un aporte teórico que orienta la integración responsable de la IA, promoviendo una praxis docente más inclusiva  
y pertinente frente a los retos del siglo XXI.  
Descriptores: Inteligencia Artificial, corpus epistemológico, percepciones docentes, retos, oportunidades,  
educación universitaria.  
EPISTEMOLOGICAL CORPUS ON PERCEPTIONS, CHALLENGES, AND OPPORTUNITIES OF  
ARTIFICIAL INTELLIGENCE INTEGRATION IN UNIVERSITY TEACHING  
Abstract  
CITA EN APA:  
Pérez Rodríguez, L. (2026). Corpus epistemológico sobre percepciones, retos y oportunidades de la integración de la inteligencia artificial en la docencia  
universitaria.  
Sinopsis  
Educativa:  
Revista  
Venezolana  
de  
Investigación,  
26(1),  
392-402.  
Recuperado  
de:  
https://revistas.upel.edu.ve/index.php/sinopsis_educativa/issue/archive  
SINOPSIS EDUCATIVA • Año 26 • Vol. 26 N.º 1 • Junio 2026  
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Recibido: Enero 2026  
Aprobado: Marzo 2026  
CORPUS EPISTEMOLÓGICO SOBRE PERCEPCIONES, RETOS Y OPORTUNIDADES DE LA INTEGRACIÓN DE LA INTELIGENCIA  
ARTIFICIAL EN LA DOCENCIA UNIVERSITARIA  
The purpose of this research was to produce an epistemological corpus emerging from the perceptions, challenges,  
and opportunities linked to the integration of Artificial Intelligence in teaching at UNEFA. Based on the  
contributions of Vera, Parga, and Torres (2023), it was developed under a qualitative approach, interpretive  
paradigm, and hermeneutic phenomenological method, following the four phases proposed by Fuster (2019). The  
study was conducted at UNEFA-Cumaná with three key informants selected intentionally. Data collection  
techniques included documentary review, participant observation, and in-depth interviews. Discursive analysis  
and triangulation of findings were used for analysis, ensuring validity through expert judgment. Results show that  
AI is perceived as a tool with high potential to transform teaching praxis by favoring active, personalized, and  
adaptive methodologies. However, significant challenges related to insufficient technological infrastructure and  
digital gaps are identified. It is concluded that the construction of an epistemological corpus around these  
perceptions constitutes a theoretical contribution that guides the responsible integration of AI, promoting a more  
inclusive and relevant teaching praxis in the face of 21st-century challenges.  
Keywords: Epistemological corpus, Artificial Intelligence, university teaching, perceptions, educational  
challenges.  
CORPUS ÉPISTÉMOLOGIQUE SUR LES PERCEPTIONS, DÉFIS ET OPPORTUNITÉS DE  
L'INTÉGRATION DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS L'ENSEIGNEMENT  
UNIVERSITAIRE  
Résumé  
Cette recherche avait pour but de produire un corpus épistémologique émergeant des perceptions, défis et  
opportunités liés à l'intégration de l'Intelligence Artificielle dans l'enseignement à l'UNEFA. Fondée sur les  
apports de Vera, Parga et Torres (2023), elle a été développée selon une approche qualitative, un paradigme  
interprétatif et une méthode phénoménologique herméneutique, suivant les quatre phases proposées par Fuster  
(2019). L'étude a été réalisée à l'UNEFA-Cumaná avec trois informateurs clés sélectionnés intentionnellement.  
Les techniques de collecte de données comprenaient la revue documentaire, l'observation participante et des  
entretiens approfondis. L'analyse discursive et la triangulation des résultats ont été utilisées, garantissant la  
validité par le jugement d'experts. Les résultats montrent que l'IA est perçue comme un outil à fort potentiel pour  
transformer la praxis enseignante en favorisant des méthodologies actives et personnalisées. Cependant, des défis  
significatifs liés à une infrastructure technologique insuffisante et aux fractures numériques sont identifiés. Il est  
conclu que la construction d'un corpus épistémologique autour de ces perceptions constitue un apport théorique  
qui oriente l'intégration responsable de l'IA, favorisant une praxis enseignante plus inclusive et pertinente face  
aux défis du XXIe siècle.  
Mots-clés : Corpus épistémologique, Intelligence Artificielle, enseignement universitaire, perceptions, défis  
éducatifs.  
CORPUS EPISTEMOLÓGICO SOBRE PERCEPÇÕES, DESAFIOS E OPORTUNIDADES DA  
INTEGRAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA DOCÊNCIA UNIVERSITÁRIA  
Resumo  
A presente pesquisa teve como objetivo produzir um corpus epistemológico emergente das percepções, desafios  
e oportunidades vinculados à integração da Inteligência Artificial na docência da UNEFA. Fundamentou-se nas  
contribuições de Vera, Parga e Torres (2023) e desenvolveu-se sob uma abordagem qualitativa, paradigma  
interpretativo e método fenomenológico hermenêutico, seguindo as quatro fases propostas por Fuster (2019). O  
estudo foi realizado na UNEFA-Cumaná com três informantes-chave selecionados intencionalmente. As técnicas  
de coleta incluíram revisão documental, observação participante e entrevistas em profundidade. Para a análise,  
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CORPUS EPISTEMOLÓGICO SOBRE PERCEPCIONES, RETOS Y OPORTUNIDADES DE LA INTEGRACIÓN DE LA INTELIGENCIA  
ARTIFICIAL EN LA DOCENCIA UNIVERSITARIA  
empregaram-se a análise discursiva e a triangulação de achados, garantindo validade mediante juízo de  
especialistas. Os resultados evidenciam que a IA é percebida como uma ferramenta com alto potencial para  
transformar a práxis docente, ao favorecer metodologias ativas e personalizadas. No entanto, identificam-se  
desafios significativos relacionados à infraestrutura tecnológica insuficiente e brechas digitais. Conclui-se que a  
construção de um corpus epistemológico em torno dessas percepções constitui um aporte teórico que orienta a  
integração responsável da IA, promovendo uma práxis docente mais inclusiva e pertinente frente aos desafios do  
século XXI.  
Palavras-chave: Corpus epistemológico, Inteligência Artificial, docência universitária, percepções, desafios  
educacionais.  
disputa, donde la innovación debe equilibrarse  
necesariamente con la equidad y la inclusión social.  
INTRODUCCIÓN  
En la contemporaneidad, la educación  
superior atraviesa un cambio de época y no  
meramente una época de cambios, impulsada por la  
En el contexto específico de Venezuela, la  
adopción de estas tecnologías emergentes representa  
una oportunidad estratégica para elevar la calidad del  
aprendizaje y superar las barreras estructurales. La  
implementación de la IA en la enseñanza  
universitaria beneficia sistémicamente a la tríada  
educativa: estudiantes, profesores e institución. A  
través de ella, se optimiza la gestión académica, se  
promueve la colaboración interdisciplinaria y se  
democratiza el acceso a recursos de vanguardia. Uno  
de los beneficios cardinales de su instalación en las  
universidades del país es la posibilidad de  
vertiginosa  
aceleración  
tecnológica.  
La  
incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) en el  
ecosistema universitario ha dejado de ser una opción  
futurista para convertirse en un imperativo  
ontológico que está reconfigurando las dinámicas de  
construcción, gestión y diseminación del saber. Este  
fenómeno no implica solo una digitalización de  
contenidos, sino una transformación profunda en la  
arquitectura cognitiva de la enseñanza, donde la IA  
proporciona andamiajes metodológicos capaces de  
enriquecer la praxis educativa, facilitando una  
adaptación idiosincrásica a los estilos de aprendizaje  
del estudiantado de manera eficiente y disruptiva.  
personalizar  
el  
proceso  
formativo;  
mediante  
algoritmos adaptativos, los docentes pueden modular  
el contenido y la evaluación en tiempo real,  
ofreciendo una experiencia educativa que trasciende  
la estandarización industrial del siglo XX.  
Sin embargo, la integración de la Inteligencia  
Artificial en la educación superior latinoamericana  
enfrenta una encrucijada crítica marcada por la  
brecha digital y la urgencia de gobernanza  
institucional. Mientras las universidades del Norte  
Global adoptan la IA para personalizar el  
aprendizaje, en la región persiste una fragmentación  
Asimismo,  
la  
IA  
permite  
brindar  
retroalimentación inmediata y continua, lo cual es  
vital para fomentar la metacognición y la  
autorregulación en los universitarios. Al integrar  
recursos innovadores como sistemas de tutoría  
inteligente, simulaciones inmersivas y analíticas de  
aprendizaje, se estimula el pensamiento crítico y la  
creatividad. En un entorno complejo como el  
venezolano, donde las dificultades logísticas y  
económicas a menudo limitan la presencialidad o el  
acceso a materiales físicos, la IA juega un rol  
democratizador fundamental, permitiendo romper  
las barreras geográficas y temporales para garantizar  
el derecho a una educación de calidad en entornos  
virtuales y bimodales.  
sistémica  
que  
profundiza  
las  
desigualdades  
estructurales si no se establecen marcos de  
competencias específicos (UNESCO IESALC,  
2025). Esta disparidad no es solo tecnológica, sino  
epistémica,  
exigiendo  
que  
las  
instituciones  
venezolanas transiten de una adopción reactiva a una  
estrategia proactiva que garantice la soberanía  
pedagógica. En este escenario, la falta de políticas  
claras sobre el uso ético de algoritmos generativos  
convierte a la docencia universitaria en un terreno en  
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SINOPSIS EDUCATIVA • Año 26 • Vol. 26 N.º 1 • Junio 2026  
CORPUS EPISTEMOLÓGICO SOBRE PERCEPCIONES, RETOS Y OPORTUNIDADES DE LA INTEGRACIÓN DE LA INTELIGENCIA  
ARTIFICIAL EN LA DOCENCIA UNIVERSITARIA  
No obstante, esta integración no está exenta  
de tensiones. La praxis docente en instituciones  
como la Universidad Nacional Experimental de las  
Fuerzas Armadas (UNEFA) se enfrenta al desafío de  
incorporar estas herramientas sin perder la esencia  
humanista y ética de la formación. A partir de esta  
realidad, surge la presente investigación, destinada a  
producir un corpus epistemológico que emerja de las  
percepciones, retos y oportunidades vinculados a la  
integración de la Inteligencia Artificial en la  
docencia universitaria.  
transformar el ámbito educativo, especialmente en  
un contexto como el venezolano, donde los desafíos  
socioeconómicos y tecnológicos demandan nuevas  
soluciones. En efecto, la integración de la IA en las  
universidades venezolanas no solo puede optimizar  
los procesos de enseñanza y aprendizaje, sino que  
también puede contribuir a la formación de una  
ciudadanía más crítica y comprometida con la  
realidad nacional. Para lograr esta integración, es  
requisito sine qua non abordar las diversas corrientes  
epistemológicas que facilitan un entendimiento  
profundo sobre cómo la IA puede ser un motor de  
cambio en la educación superior en Venezuela.  
Este estudio nace como una iniciativa para  
interpretar el fenómeno desde la subjetividad de los  
actores educativos, ubicándose en el paradigma  
En este contexto, para la integración de la IA  
en la educación superior es necesario revisitar las  
diversas teorías que destacan la necesidad de  
redefinir los procesos de enseñanza. Entre ellas, la  
teoría constructivista, representada por autores como  
Jean Piaget y Lev Vygotsky, propone que la  
educación debe centrarse en la construcción del  
conocimiento por parte del estudiante, en lugar de ser  
un proceso de transmisión bancaria. Según Vygotsky  
(1978), el aprendizaje se potencia a través de la  
interacción social y el uso de herramientas  
mediadoras, como la tecnología. En este sentido, la  
IA actúa como un "otro más capaz" o una  
herramienta de mediación simbólica que fomenta el  
aprendizaje autónomo y personalizado. Por ejemplo,  
los sistemas de aprendizaje adaptativo modifican el  
contenido y la metodología de enseñanza en función  
de las necesidades individuales (ZDP), permitiendo  
un proceso de aprendizaje más efectivo y  
significativo.  
Interpretativo  
fenomenológico  
metodológica permitirá develar los significados  
y
enmarcado  
hermenéutico.  
en  
el  
Esta  
método  
ruta  
ocultos  
en  
la  
cotidianidad  
construir  
del  
una  
aula  
teorización  
para,  
posteriormente,  
epistemológica que oriente la praxis. Para ello, se  
plantean las siguientes interrogantes rectoras que  
guían la indagación:  
¿Cómo reflexionar sobre las creencias y  
valores previos de los docentes respecto a la  
integración de la inteligencia artificial, con el fin de  
establecer un marco de autoconciencia que permita  
un abordaje crítico y responsable del fenómeno  
investigado? ¿Cuál es la percepción fenomenológica  
que tienen los docentes universitarios sobre el uso de  
la inteligencia artificial en su praxis diaria? ¿Cuáles  
son las estructuras subyacentes y los desafíos  
ontológicos que facilitan o dificultan la integración  
de la IA en la docencia de la UNEFA? y, finalmente,  
¿Cuál es el constructo teórico que haga posible una  
integración armónica, ética y efectiva de la IA en la  
praxis docente universitaria?  
Desde  
una  
perspectiva  
epistemológica  
renovada, el Conectivismo se reconfigura ante la  
irrupción de la Inteligencia Artificial, entendida  
ahora como un nodo cognitivo no humano dentro de  
la red de aprendizaje. Bermeo-Paucar et al. (2024)  
postulan que estamos ante una 'quinta ola' de  
innovación pedagógica donde la IA no es una mera  
herramienta instrumental, sino un agente que co-  
construye conocimiento en simbiosis con el  
estudiante. Esta visión supera la dicotomía hombre-  
máquina, planteando que el aprendizaje reside en la  
PRODUCCIÓN TEÓRICA  
Integración de la Inteligencia Artificial en  
las Universidades Venezolanas: Un Enfoque  
Transformador  
La Inteligencia Artificial (IA) ha emergido  
como una herramienta fundamental en diversos  
sectores, mostrando un potencial significativo para  
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SINOPSIS EDUCATIVA • Año 26 • Vol. 26 N.º 1 • Junio 2026  
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ARTIFICIAL EN LA DOCENCIA UNIVERSITARIA  
capacidad de conectar nodos de información  
especializados, sean biológicos o artificiales, y de  
discernir críticamente la validez de los patrones  
emergentes. Así, la ecología del aprendizaje se  
expande, obligando al docente a dejar de ser la fuente  
única de saber para convertirse en el arquitecto de  
conexiones significativas que orquesta la interacción  
entre la inteligencia humana y los algoritmos  
generativos.  
tecnología, así como la creación de políticas que  
promuevan la inclusión y la equidad en el acceso a  
herramientas educativas.  
Principios cruciales para la integración de  
la inteligencia artificial en la praxis educativa  
universitaria venezolana  
La integración de la Inteligencia Artificial  
(IA) en la praxis educativa universitaria en  
Venezuela presenta oportunidades significativas, así  
como desafíos particulares. Para que esta integración  
sea exitosa y sostenible, es esencial considerar  
Desde una perspectiva socio-cultural, se  
enfatiza la importancia del contexto y la cultura en el  
aprendizaje. Morin (2008) argumenta que la  
“educación debe abordar la complejidad de la  
realidad y preparar a los estudiantes para enfrentarse  
a desafíos interrelacionados” (p. 112). Aquí se resalta  
la importancia de una educación que no solo imparta  
conocimientos teóricos, sino que también prepare a  
los estudiantes para entender y navegar entre las  
complejidades del mundo real. Esto implica  
desarrollar habilidades críticas, como el pensamiento  
sistémico, la capacidad de resolver problemas  
interrelacionados y la adaptación a un entorno en  
constante cambio. La educación debe ir más allá de  
las asignaturas individuales y fomentar una  
comprensión holística que permita a los estudiantes  
enfrentarse a los desafíos interconectados que  
probablemente encontrarán en su vida personal y  
profesional.  
ciertos  
principios  
rectores  
que  
guiarán  
su  
implementación en un marco de calidad y equidad.  
a) Equidad y accesibilidad. Este es un  
principio fundamental en la integración de la IA,  
puesto que garantiza que todas las comunidades  
educativas tengan acceso a las herramientas y  
recursos necesarios. La inequidad en el acceso a  
tecnologías puede acentuar las brechas existentes  
entre diferentes grupos socioeconómicos, creando  
una nueva forma de exclusión cognitiva.  
b) Formación continua de docentes. La  
capacitación de los docentes es crucial para que  
puedan utilizar la IA de manera efectiva en su  
enseñanza. La formación debe ser continua y  
adaptativa, abordando tanto aspectos técnicos como  
pedagógicos y éticos relacionados con la IA. La  
formación docente es la piedra angular para la  
adopción exitosa de la IA en la educación, ya que  
permite a los educadores sentirse seguros y  
empoderados en el uso de estas tecnologías (Tejedor  
et al., 2020).  
En este sentido, la teoría crítica, representada  
por pedagogos como Paulo Freire, acentúa la  
importancia de la reflexión crítica y la acción en la  
educación. Freire (1992) sostiene que la instrucción  
debe ser un acto de emancipación, donde los  
estudiantes sean empoderados para cuestionar y  
transformar su realidad. La integración de la IA en  
c) Ética y privacidad. La ética en el uso de  
la IA es un principio esencial e innegociable. Los  
docentes y administradores universitarios deben ser  
conscientes de los dilemas éticos relacionados con la  
recopilación de datos, la privacidad y la seguridad de  
la información de los estudiantes. Acevedo Carrillo  
et al. (2025) sostienen que la gobernanza ética de la  
IA es imperativa para mitigar sesgos algorítmicos y  
proteger la privacidad de los datos estudiantiles.  
las  
universidades  
venezolanas  
debe  
también  
considerar las implicaciones éticas de su uso. Es  
crucial que se discutan los sesgos que pueden estar  
presentes en los algoritmos de IA y cómo estos  
pueden perpetuar desigualdades existentes. Por lo  
tanto, es ineludible establecer un marco ético que  
guíe la implementación de tecnologías de IA en la  
educación. Esto incluye la formación y capacitación  
de docentes y estudiantes en el uso responsable de la  
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ARTIFICIAL EN LA DOCENCIA UNIVERSITARIA  
d) Colaboración interdisciplinaria. La  
integración de la IA debe involucrar la colaboración  
entre diversas disciplinas, como la educación, la  
ingeniería, la psicología y la informática. Esta  
sinergia fomenta el desarrollo de soluciones más  
efectivas y adaptadas a las necesidades reales del  
aula, superando la visión tecnocrática aislada.  
promover un espíritu colaborativo, facilitando  
la creación de comunidades de aprendizaje en  
red que trasciendan el aula física.  
Desarrollo  
de  
Habilidades  
Socioemocionales: En un entorno tecnificado,  
la dimensión humana cobra mayor relevancia.  
Los docentes deben estar preparados para  
abordar la diversidad y fomentar un entorno  
inclusivo, empático y respetuoso.  
e) Evaluación continua y adaptativa. La  
evaluación del impacto de la IA en la enseñanza y el  
aprendizaje debe ser un proceso recursivo. Es  
necesario recopilar y analizar datos sobre la  
efectividad de las herramientas de IA y ajustar la  
implementación según los resultados, asegurando  
que la tecnología sirva al propósito pedagógico y no  
al revés (Morales y Vázquez, 2020).  
RECORRIDO METODOLÓGICO  
Naturaleza Onto-Epistemológica de la  
Investigación  
La presente investigación se cimenta sobre  
una arquitectura metodológica que trasciende la mera  
descripción de variables para adentrarse en la  
comprensión profunda de la realidad educativa.  
Dado que el objeto de estudio —la integración de la  
Inteligencia Artificial en la docencia universitaria—  
es un fenómeno dinámico, subjetivo y socialmente  
construido, el abordaje se inscribe en el enfoque  
cualitativo. Siguiendo a Sandín (2003), este enfoque  
permite explorar los fenómenos desde el interior de  
las personas que los experimentan, asumiendo que la  
realidad no es un ente externo e inmutable, sino una  
Redefinición  
del  
perfil  
del  
docente  
universitario en la educación digital  
La evolución de la educación digital en el  
siglo XXI ha exigido una profunda redefinición del  
perfil del docente. Este cambio no se limita a la  
adopción instrumental de nuevas tecnologías, sino  
que implica un enfoque más holístico que integre  
habilidades pedagógicas, tecnológicas y sociales.  
Entre las nuevas competencias cruciales exigibles  
para el docente de este milenio, se destacan:  
construcción  
intersubjetiva  
mediada  
por  
las  
creencias, temores y expectativas de los actores  
sociales.  
Competencia Digital Crítica: Los docentes  
necesitan dominar herramientas y plataformas  
digitales  
no  
solo  
operativamente,  
sino  
En coherencia con esta postura, el estudio se  
adscribe al paradigma interpretativo. Este paradigma  
rompe con la linealidad positivista para asumir una  
ontología relativista, donde existen múltiples  
realidades construidas por los docentes de la UNEFA  
en su interacción diaria con la tecnología.  
críticamente, entendiendo la lógica algorítmica  
subyacente.  
Facilitadores del Aprendizaje Activo: El rol  
del docente se transforma de transmisor de  
conocimientos a curador y facilitador del  
aprendizaje, donde el estudiante asume un  
protagonismo activo en su proceso educativo.  
Gestión del Aprendizaje Personalizado: La  
educación digital permite la personalización  
masiva del aprendizaje. Los docentes deben ser  
capaces de interpretar analíticas de aprendizaje  
para adaptar su enseñanza a las necesidades  
individuales (Siemens, 2014).  
Epistemológicamente,  
se adopta una  
postura  
transaccional y subjetivista, reconociendo que el  
conocimiento emerge de la interacción dialógica  
entre la investigadora y los informantes clave. Como  
sostienen Guba y Lincoln (1994), el objetivo no es  
predecir ni controlar la integración de la IA, sino  
interpretar los significados que los docentes otorgan  
a esta disrupción tecnológica en su praxis  
pedagógica.  
Fomento de la Colaboración: En la  
educación  
digital,  
los  
docentes  
deben  
El Método: Fenomenología Hermenéutica  
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CORPUS EPISTEMOLÓGICO SOBRE PERCEPCIONES, RETOS Y OPORTUNIDADES DE LA INTEGRACIÓN DE LA INTELIGENCIA  
ARTIFICIAL EN LA DOCENCIA UNIVERSITARIA  
Para  
desentrañar  
las  
estructuras  
de  
construcción del corpus epistemológico, integrando  
las voces de los informantes con la literatura  
significado subyacentes en la experiencia docente, se  
seleccionó el método fenomenológico hermenéutico.  
Esta elección se justifica en la necesidad de combinar  
especializada  
(Vera,  
Parga,  
Torres)  
y
la  
interpretación de la investigadora, generando una  
fusión de horizontes que da sentido a la nueva  
realidad educativa.  
la  
(fenomenología) con la interpretación de su sentido  
profundo (hermenéutica). Basándose en los  
descripción  
de  
la  
experiencia  
vivida  
postulados de Van Manen (2003) y Heidegger, este  
método permite ir más allá de la apariencia técnica  
de la IA para comprender cómo esta tecnología altera  
el "ser-en-el-mundo" del docente universitario.  
La operatividad del método se rigió  
estrictamente por las cuatro fases propuestas por  
Fuster (2019), las cuales dotan de rigor científico al  
proceso investigativo:  
Escenario y Actores Sociales (Informantes  
Clave)  
El contexto espacial de la investigación fue la  
Universidad Nacional Experimental Politécnica de la  
Fuerza Armada Nacional Bolivariana (UNEFA),  
específicamente en el Núcleo Cumaná. Este  
escenario fue seleccionado intencionalmente debido  
a su carácter estratégico en la formación de  
profesionales integrales y su naturaleza cívico-  
militar, lo cual añade matices particulares a la  
adopción de tecnologías disruptivas, tensionando la  
disciplina institucional con la innovación digital.  
1.  
Etapa Previa (Clarificación de  
Presupuestos): En esta fase inicial, la investigadora  
realizó un ejercicio de epojé o suspensión del juicio,  
poniendo entre paréntesis sus propias concepciones  
y prejuicios sobre la Inteligencia Artificial. Esto fue  
crucial para abordar el fenómeno con una mirada  
prístina, evitando contaminar las narrativas de los  
docentes con expectativas tecnofílicas o tecnofóbicas  
preexistentes.  
2.  
Etapa Descriptiva (Recogida de la  
Los  
considerados  
representativa,  
poseedores de un saber experiencial profundo. La  
selección se realizó mediante un muestreo  
intencional y opinático, bajo los siguientes criterios  
de inclusión: (a) Ser docente activo en la UNEFA  
con más de 5 años de experiencia; (b) Haber utilizado  
o intentado integrar herramientas de IA en su  
planificación o evaluación; y (c) Manifestar  
disposición voluntaria para narrar sus vivencias.  
sujetos  
como  
sino  
de  
una  
como  
estudio  
muestra  
no  
estadística  
clave  
fueron  
Experiencia Vivida): Se procedió a la inmersión en  
el campo (UNEFA-Cumaná) para capturar las  
descripciones protocolares de la experiencia. Aquí,  
el foco no estuvo en las teorías abstractas sobre la IA,  
sino en la vivencia concreta, cotidiana y pre-reflexiva  
de los docentes al enfrentarse a herramientas  
algorítmicas en el aula.  
informantes  
3.  
Etapa Estructural (Reflexión sobre  
la Experiencia Vivida): Esta fase constituyó el  
núcleo hermenéutico del estudio. Se realizó un  
análisis temático macro y micro, descomponiendo  
las narrativas en unidades de significado para  
identificar las estructuras esenciales del fenómeno.  
Se buscó responder a la pregunta: ¿qué hace que esta  
experiencia de integración tecnológica sea lo que es  
y no otra cosa?  
A partir de estos criterios, se seleccionaron  
tres (03) docentes, cuyas identidades han sido  
resguardadas bajo seudónimos para garantizar la  
confidencialidad ética:  
Informante "Innovador" (IC-01): Docente  
del área de ingeniería, proactivo en el uso de  
4.  
Etapa de Discusión (Escribir y  
Reflexionar): Finalmente, se procedió a la  
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SINOPSIS EDUCATIVA • Año 26 • Vol. 26 N.º 1 • Junio 2026  
CORPUS EPISTEMOLÓGICO SOBRE PERCEPCIONES, RETOS Y OPORTUNIDADES DE LA INTEGRACIÓN DE LA INTELIGENCIA  
ARTIFICIAL EN LA DOCENCIA UNIVERSITARIA  
tecnologías, ve la IA como una extensión  
cognitiva.  
discurso oficial sobre la innovación tecnológica con  
la realidad narrada por los docentes.  
Informante "Crítico" (IC-02): Docente del  
área de ciencias sociales, escéptico ante la  
automatización, preocupado por la ética y el  
plagio.  
Procedimiento  
Interpretación de la Información  
de  
Análisis  
e
El tratamiento de la información no siguió  
una lógica lineal, sino un proceso recursivo y circular  
(Círculo Hermenéutico). Siguiendo las directrices de  
Martínez Miguélez (2006) y Fuster (2019), se  
ejecutaron los siguientes pasos analíticos:  
Informante "Pragmático" (IC-03): Docente  
del  
área  
administrativa,  
utiliza  
la  
IA  
instrumentalmente para optimizar tiempos, sin  
profundizar en su epistemología.  
Categorización: Se realizó una lectura flotante  
y repetida de las transcripciones para identificar  
unidades de sentido recurrentes. Estas unidades  
fueron etiquetadas con códigos preliminares que  
luego se agruparon en categorías emergentes (ej.  
"Temor al desplazamiento", "Personalización  
del aprendizaje", "Brecha de infraestructura").  
Esta  
diversidad  
de  
perfiles  
permitió  
triangular perspectivas divergentes, enriqueciendo la  
saturación de las categorías emergentes.  
Técnicas e Instrumentos de Aprehensión  
de la Información  
Para capturar la riqueza fenomenológica del  
objeto de estudio, se desplegó una triangulación de Estructuración: Las categorías se organizaron  
técnicas cualitativas:  
en estructuras lógicas o redes semánticas que  
revelan la relación entre las partes y el todo.  
Aquí se identificó la estructura esencial del  
fenómeno: la tensión entre la innovación  
pedagógica y la precariedad tecnológica.  
1. Entrevista a Profundidad: Concebida como un  
encuentro  
investigadora y los informantes. Se utilizó un guion  
de preguntas generadoras semiestructuradas,  
dialógico  
y
empático  
entre  
la  
Contrastación  
(Triangulación):  
hallazgos de los  
Se  
tres  
diseñado para explorar las dimensiones ontológicas  
(¿qué es la IA para usted?), axiológicas (¿qué  
valores están en juego?) y praxeológicas (¿cómo  
cambia su forma de enseñar?). Las entrevistas  
fueron grabadas en audio digital y transcritas  
literalmente (verbatim) para preservar la fidelidad  
del discurso.  
contrastaron  
los  
informantes entre sí (triangulación de fuentes) y  
estos, a su vez, con los referentes teóricos de  
vanguardia (Conectivismo 5.0, Teoría Crítica de  
la Tecnología). Este cruce dialéctico permitió  
elevar los datos empíricos a un nivel de  
abstracción teórica.  
2. Observación Participante: La investigadora se  
inmergió en los espacios académicos (aulas físicas  
y virtuales) para observar in situ las interacciones  
docente-estudiante mediadas por tecnología. Se  
llevó un Cuaderno de Notas (Diario de Campo)  
donde se registraron no solo los hechos  
observables, sino también las atmósferas, las  
resistencias no verbales y las dinámicas de poder  
que surgen al introducir la IA.  
Teorización: Finalmente, se procedió a la  
síntesis creativa, construyendo el Corpus  
Epistemológico que da título a la investigación.  
Este corpus no es una mera descripción, sino una  
red de proposiciones teóricas que explican las  
nuevas ontologías de la docencia en la era de la  
inteligencia artificial.  
Criterios de Rigor Científico  
Para garantizar la calidad y la legitimidad  
científica del estudio, se atendieron los criterios de  
rigor propuestos por Guba y Lincoln para la  
investigación naturalista:  
3. Revisión Documental: Se analizaron documentos  
institucionales,  
planificaciones  
didácticas  
y
normativas internas de la UNEFA para contrastar el  
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las voces de los informantes, respaldada por autores  
como Parga (2023), señala que la adopción  
responsable de la IA no es un acto automático, sino  
un proceso cultural que requiere un marco ético  
sólido para proteger los derechos y el bienestar de los  
estudiantes.  
Credibilidad: Se aseguró mediante la estancia  
prolongada en el campo y la devolución  
sistemática  
de  
las  
interpretaciones  
a
los  
informantes para que validaran si se sentían  
reconocidos en los hallazgos (Member Checking).  
Transferibilidad:  
Se  
densa"  
permitiendo  
logró  
del contexto  
que  
mediante  
la  
los  
"descripción  
participantes,  
y
Por ello, las categorías que emergen de los  
resultados reflejan un escenario dialéctico: potencial  
versus desafío. La percepción docente reconoce el  
inmenso poder de la IA, pero demanda una  
formación en competencias digitales que vaya más  
allá de lo técnico. La visión futura proyecta un  
horizonte donde la educación será más inclusiva y  
flexible, pero esta visión requiere una base sólida  
otros  
investigadores evalúen la posibilidad de transferir  
estos hallazgos contextos universitarios  
a
similares en Venezuela o Latinoamérica.  
Confirmabilidad: Se mantuvo un rastro de  
auditoría detallado (grabaciones, transcripciones,  
notas de campo) que permite a observadores  
externos verificar que las interpretaciones  
emergen genuinamente de los datos y no de los  
prejuicios de la investigadora.  
construida  
con  
compromiso  
institucional  
y
participación activa. Es evidente que estamos en los  
albores de una transformación profunda, donde la  
tecnología debe ser un medio para fortalecer los  
valores humanos, la equidad y la justicia social.  
Consideraciones Éticas  
La investigación se adhirió estrictamente a  
los principios bioéticos de respeto, beneficencia y  
justicia. Se solicitó el Consentimiento Informado por  
escrito a cada participante, explicándoles los  
Desde  
imperativo aprovechar la disposición al cambio  
mediante la implementación de estrategias  
esta  
percepción  
favorable,  
es  
estructuradas en fases, pilotajes y capacitación  
continua. Solo a través de procesos reflexivos y  
graduales se logrará una aceptación profunda y  
duradera. Asimismo, es requisito sine qua non  
diseñar programas integrales de formación que  
propósitos del  
estudio  
y garantizándoles  
el  
anonimato absoluto y la confidencialidad de sus  
datos. Asimismo, se asumió el compromiso ético de  
que los resultados de este corpus epistemológico  
sean devueltos a la comunidad universitaria de la  
UNEFA para fomentar procesos de reflexión y  
mejora institucional.  
abarquen  
aspectos  
filosófico-epistemológicos,  
construyendo una cultura ética y consciente sobre la  
utilización de la IA.  
CONSIDERACIONES FINALES  
Con relación a la estructura subyacente del  
Una vez analizados e interpretados los  
hallazgos obtenidos por medio de la entrevista  
estructurada a profundidad, observación participante  
y revisión documental, se arriba a las siguientes  
consideraciones finales:  
fenómeno,  
potencialidad  
se  
revela  
tecnológica  
una  
brecha  
y la  
entre  
capacidad  
la  
institucional instalada. Según el análisis, existe una  
clara insuficiencia en infraestructura y políticas de  
gobernanza. Desde una visión epistemológica, esto  
implica la necesidad imperante de construir una  
cultura institucional que integre el conocimiento  
tecnológico con la participación democrática. Por  
En cuanto a la percepción de los docentes, se  
revela  
un  
reconocimiento  
de  
su  
potencial  
transformador, pero matizado por una profunda  
necesidad de formación ética. La comunidad docente  
intuye el poder de la IA para personalizar, flexibilizar  
y democratizar la educación universitaria, pero  
ello,  
es  
impostergable  
establecer  
marcos  
institucionales robustos que incluyan políticas de  
ética, protección de datos y soberanía tecnológica.  
enfrenta  
simultáneamente  
un  
escenario  
de  
incertidumbre y precautela. La visión compartida en  
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Finalmente, la visión teórico-epistemológica  
sugiere que la integración de la IA en la praxis  
docente requiere un paradigma sociocrítico y  
conectivista. La IA puede facilitar aprendizajes  
autónomos, pero solo si se fundamenta en un marco  
ético que priorice el respeto por la diversidad. Esto  
implica que las prácticas docentes con IA deben estar  
guiadas por una epistemología que celebre el  
conocimiento humano y la interacción social como  
pilares esenciales. En definitiva, la integración de la  
IA en la UNEFA representa una oportunidad  
extraordinaria si se gestiona como un sistema  
complejo, donde la tecnología sirve para potenciar lo  
mejor de nuestra humanidad y preparar a las futuras  
generaciones para los desafíos inciertos del siglo  
XXI.  
REFERENCIAS  
Acevedo Carrillo, M., Cabezas Torres, N. M., La Serna La Rosa, P. A., & Araujo Rossel, S. A. (2025). Desafíos  
y oportunidades de la inteligencia artificial en la educación superior latinoamericana: una revisión  
sistemática de la literatura. Revista InveCom, 6(1), 1–10. https://doi.org/10.5281/zenodo.15508755  
Bermeo-Paucar, J., Pérez-Martínez, L., & Villalobos Antúnez, J. V. (2024). Inteligencia Artificial Educativa.  
“Quinta ola”, Conectivismo e Innovación Digital Pedagógica. European Public & Social Innovation  
Review, 9, 1–17. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-1599  
Burgos, J. (2019). Modelo de gestión basado en el enfoque de las Organizaciones Inteligentes en América Latina.  
[Tesis Doctoral, Universidad Tecana American].  
Cedeño Meza, J. G., Maitta Rosado, I. S., Vélez Zambrano, M. L., & Palomeque Zambrano, J. Y. (2024).  
Investigación universitaria con inteligencia artificial. Revista Venezolana De Gerencia, 29(106), 817-830.  
https://doi.org/10.52080/rvgluz.29.106.23  
Coddou, A. (2023). Nuevas tecnologías y derecho a la educación: El caso de la IA. [Ponencia]. Curso “Educación  
y Derecho Internacional de los Derechos Humanos”, Universidad Austral de Chile.  
Flores, J. (2022). Ética y prospectiva de la inteligencia artificial en la educación. Universidad de Salamanca.  
Freire, P. (1992). Pedagogía del Oprimido. Siglo XXI.  
Fuster, D. (2019). Investigación cualitativa: Método fenomenológico hermenéutico. Propósitos Y  
Representaciones, 7(1), 201–229. https://doi.org/10.20511/pyr2019.v7n1.267  
García, J., Alor, L., & Cisneros, Y. (2023). Percepción de los tutores virtuales sobre el impacto de la inteligencia  
artificial en la educación universitaria. Company Games & Business Simulation Academic Journal, 3(1),  
49-58.  
Jay, W., Padilla, M. G., & Rodelo, M. K. (2024). Políticas públicas ante la Revolución de la inteligencia artificial  
en Colombia. Revista Venezolana De Gerencia, 29(106), 865-880.  
Kolb, D. (1984). Aprendizaje experiencial: La experiencia como fuente de aprendizaje y desarrollo. Prentice Hall.  
Morales, A., & Vázquez, M. (2020). Ética en la inteligencia artificial: una guía para educadores en el siglo XXI.  
Tecnología Educativa y Sociedad, 23(1), 15-29.  
Morin, E. (2008). La mente bien ordenada. Tusquets.  
Parga, R. (2023). La inteligencia artificial en el sistema educativo venezolano: oportunidades y amenazas. Revista  
Eduweb, 17(4), 9-15.  
401  
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CORPUS EPISTEMOLÓGICO SOBRE PERCEPCIONES, RETOS Y OPORTUNIDADES DE LA INTEGRACIÓN DE LA INTELIGENCIA  
ARTIFICIAL EN LA DOCENCIA UNIVERSITARIA  
Rivas, A., Buchbinder, N., & Barrenechea, I. (2023). El futuro de la Inteligencia Artificial en educación en  
América Latina. ProFuturo y OEI.  
Rodríguez, Á. F., Medina, M. A., Tapia, D. A., & Rodríguez, J. C. (2022). Formación docente en el proceso de  
cambio e innovación en la educación. Revista Venezolana de Gerencia, 27(Especial 8), 1420-1434.  
Siemens, G. (2014). Conectivismo: Una teoría del aprendizaje para la era digital. Revista Internacional de  
Tecnología Instruccional y Aprendizaje a Distancia, 2(1), 3-10.  
Tejedor, S., & Gómez, J. (2020). Formación docente e inteligencia artificial: desafíos y perspectivas para el futuro  
de la educación. Revista Internacional de Investigación Educativa, 5(2), 78-92.  
Torres, J. (2023). La inteligencia artificial (IA) en la Educación Superior: Retos y Oportunidades. [Tesis Doctoral,  
Universidad Pedagógica Experimental Libertador].  
UNESCO. (2023). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. UNESCO.  
UNESCO IESALC. (2025). Los retos de la IA en la educación superior y el imperativo de los marcos de  
competencias. UNESCO.  
Vera, F. (2023). Integración de la Inteligencia Artificial en la Educación superior: Desafíos y oportunidades.  
Revista Electrónica Transformar, 4(1), 17–34.  
Vygotsky, L. S. (1978). El desarrollo de los procesos psicológicos superiores. Crítica  
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