La Educación Después de ChatGPT: Qué Debemos Enseñar Cuando las Máquinas También Responden

Autores/as

Rommel Joseph Triana Teran, Unidad Educativa San Carlos; Hugo Luis Moncayo Cueva, Universidad Tecnológica Indoamérica; Hilda Yolanda Zapata Zapata, Unidad Educativa San Carlos; Norma Teresa Manjarrez Rodríguez, Unidad Educativa San Carlos; Betty Paulina Burbano Enríquez, Universidad Tecnológica Indoamérica
DOI: https://doi.org/10.63415/saga.2026.134

Palabras clave:

inteligencia artificial, tecnología educacional, innovación educacional, pensamiento crítico, evaluación de la educación

Sinopsis

La Educación Después de ChatGPT examina la transformación del aprendizaje ante sistemas de inteligencia artificial capaces de producir respuestas, argumentos y contenidos con creciente sofisticación. La obra replantea el sentido de enseñar cuando recordar información deja de constituir la principal evidencia de dominio intelectual. Desde una perspectiva académica e interdisciplinaria, analiza la formación del pensamiento crítico, la metacognición, el razonamiento causal, la creatividad y el juicio humano como capacidades indispensables para convivir con tecnologías generativas. También estudia la reconfiguración del trabajo docente, el diseño de experiencias intelectuales y la evaluación centrada en procesos de razonamiento, autoría y transferencia del conocimiento. La discusión aborda la alfabetización algorítmica, la ética, la autonomía intelectual y las desigualdades asociadas al acceso diferencial a sistemas inteligentes. Frente a una cultura donde obtener respuestas resulta inmediato, el libro desplaza la atención hacia la calidad de las preguntas, la verificación de evidencias y la responsabilidad de decidir. Su propuesta concibe la educación como espacio para preservar la agencia humana mientras amplía las posibilidades de colaboración entre personas y máquinas. Dirigido a docentes, investigadores, responsables educativos y estudiantes, ofrece un marco conceptual para reconsiderar qué merece aprenderse, evaluarse y cultivarse en sociedades atravesadas por inteligencia artificial responsablemente hoy.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Biografía del autor/a

Rommel Joseph Triana Teran, Unidad Educativa San Carlos

Es docente de la Unidad Educativa San Carlos y profesional comprometido con la formación integral de los estudiantes y la búsqueda de alternativas pedagógicas vinculadas con las transformaciones educativas contemporáneas. Su trayectoria académica reúne saberes procedentes de la educación, la administración y las finanzas, combinación que aporta una perspectiva interdisciplinaria al análisis de los procesos formativos.

Es magíster en Educación con mención en Orientación Educativa por la Universidad Técnica Estatal de Quevedo y magíster en Finanzas y Proyectos Corporativos por la Universidad de Guayaquil. Su formación de grado corresponde al título de Ingeniero Comercial obtenido en la Universidad Técnica de Babahoyo. Dicho recorrido le ha permitido relacionar la gestión, la planificación y la orientación educativa con las necesidades propias de la práctica docente.

Su producción académica comprende investigaciones vinculadas con la incorporación de tecnologías en los procesos formativos. Entre ellas figura el estudio Educación en línea en el proceso de aprendizaje de los estudiantes de bachillerato técnico, publicado en 2022. Su participación en La Educación Después de ChatGPT: Qué Debemos Enseñar Cuando las Máquinas También Responden prolonga ese interés mediante una reflexión sobre aprendizaje, innovación tecnológica y formación humana ante el avance de la inteligencia artificial.

Hugo Luis Moncayo Cueva, Universidad Tecnológica Indoamérica

Es educador e investigador cuya trayectoria se encuentra vinculada con la docencia, la educación infantil y el estudio de estrategias orientadas al mejoramiento de los procesos de aprendizaje. Es magíster en Docencia Universitaria y Administración Educativa por la Universidad Tecnológica Indoamérica, institución en la que también obtuvo el título de Licenciado en Ciencias de la Educación con mención en Educación Parvularia. Su formación articula conocimientos pedagógicos con una mirada dirigida hacia la gestión educativa y el desarrollo profesional docente.

Su producción científica aborda diversas dimensiones de la educación. Ha participado en investigaciones sobre desarrollo profesional continuo de docentes en institutos técnicos y tecnológicos y sobre expresión plástica vinculada con el desarrollo emocional durante la educación inicial. También ha estudiado la gamificación como recurso para potenciar dimensiones cognitivas y emocionales del aprendizaje infantil, además del empleo de la música para favorecer la atención.

Su trayectoria investigativa refleja interés por relacionar innovación pedagógica, desarrollo integral y transformación educativa. En La Educación Después de ChatGPT: Qué Debemos Enseñar Cuando las Máquinas También Responden, dicha experiencia contribuye a examinar las nuevas responsabilidades de la enseñanza frente a tecnologías capaces de intervenir activamente en la producción de conocimiento.

Hilda Yolanda Zapata Zapata, Unidad Educativa San Carlos

Es una profesional cuya formación integra pedagogía y gestión empresarial, dos campos que enriquecen su comprensión de las instituciones educativas y de los procesos humanos que ocurren dentro de ellas. Es magíster en Pedagogía por la Universidad Técnica Estatal de Quevedo, institución en la que también obtuvo el título de Ingeniera en Gestión Empresarial. Su perfil académico combina fundamentos educativos con herramientas de planificación, organización y gestión.

La convergencia entre ambas áreas le permite aproximarse a la educación desde una perspectiva amplia. La pedagogía aporta fundamentos para comprender el aprendizaje, la enseñanza y la formación integral. La gestión empresarial incorpora capacidades relacionadas con organización, liderazgo y toma de decisiones. Tal complementariedad adquiere especial pertinencia en sistemas educativos atravesados por transformaciones tecnológicas que demandan respuestas institucionales y pedagógicas coordinadas.

Su participación como autora de La Educación Después de ChatGPT: Qué Debemos Enseñar Cuando las Máquinas También Responden se inscribe en una reflexión colectiva acerca del sentido de educar frente al desarrollo de la inteligencia artificial generativa. Desde su formación, contribuye a pensar la innovación educativa como un proceso que necesita planificación, criterio pedagógico y una comprensión profunda de las capacidades humanas que deben preservarse y fortalecerse.

Norma Teresa Manjarrez Rodríguez, Unidad Educativa San Carlos

Posee una trayectoria académica caracterizada por la articulación entre gestión educativa, currículo y formación contable. Es magíster en Gestión de la Educación con mención en Educación Media por la Universidad Regional Autónoma de los Andes. En la misma institución obtuvo la especialización en Diseño Curricular y el Diploma Superior en Gestión Prospectiva de la Educación, estudios que consolidaron una formación orientada hacia la planificación y transformación de los procesos educativos.

Su preparación profesional incluye además el título de Contador Público Autorizado y el de Técnico Superior en Contabilidad, ambos obtenidos en la Universidad Técnica Estatal de Quevedo. La integración de conocimientos educativos, curriculares y administrativos configura un perfil multidisciplinario que permite comprender la educación tanto desde sus fundamentos pedagógicos como desde las estructuras organizativas que hacen posible su desarrollo.

Su participación en La Educación Después de ChatGPT: Qué Debemos Enseñar Cuando las Máquinas También Responden aporta una mirada particularmente pertinente para analizar las transformaciones curriculares asociadas con la inteligencia artificial. Su formación permite relacionar innovación, gestión y prospectiva educativa con la necesidad de revisar competencias, estrategias de enseñanza y formas de evaluación ante escenarios donde las máquinas participan crecientemente en tareas intelectuales antes reservadas a las personas.

Betty Paulina Burbano Enríquez, Universidad Tecnológica Indoamérica

Es educadora con formación especializada en educación inicial y una trayectoria académica orientada hacia la comprensión de los procesos de aprendizaje durante las primeras etapas del desarrollo. Es magíster en Educación Inicial por la Universidad Central del Ecuador y licenciada en Educación Parvularia por la Universidad Tecnológica Equinoccial. Su preparación profesional refleja un interés sostenido por la infancia, la práctica pedagógica y la creación de experiencias educativas acordes con las necesidades del desarrollo integral.

Su perfil académico adquiere particular relevancia frente a las transformaciones tecnológicas que comienzan a alcanzar todos los niveles del sistema educativo. Pensar la inteligencia artificial desde la educación inicial requiere considerar no únicamente sus posibilidades instrumentales, sino también sus relaciones con el desarrollo cognitivo, emocional, social y creativo de niñas y niños.

Su participación en La Educación Después de ChatGPT: Qué Debemos Enseñar Cuando las Máquinas También Responden incorpora la perspectiva de una especialista en las etapas fundacionales del aprendizaje. Desde dicha mirada, contribuye a una discusión necesaria acerca de las capacidades humanas que la educación debe cultivar desde los primeros años y sobre el lugar que corresponde a la tecnología dentro de experiencias pedagógicas centradas en el desarrollo, la autonomía y la formación integral.

Referencias

Ali, K., Barhom, N., Tamimi, F., & Duggal, M. (2024). ChatGPT—A double-edged sword for healthcare education? Implications for assessments of dental students. European Journal of Dental Education, 28, 206–211. https://doi.org/10.1111/eje.12937

Ardisana, E. F. H., & Millet Gaínza, B. (2025). Inteligencia artificial (ChatGPT) en la educación universitaria: Realidad y consideraciones éticas. Chakiñan, Revista de Ciencias Sociales y Humanidades, 25. https://doi.org/10.37135/chk.002.25.13

Baek, C., Tate, T., & Warschauer, M. (2024). “ChatGPT seems too good to be true”: College students’ use and perceptions of generative AI. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100294. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100294

Belényesi, E., & Győrfyné Kukoda, A. (2026). Teaching decision-making in public administration using AI: A comparative study of student and ChatGPT approaches. Teaching Public Administration. https://doi.org/10.1177/01447394261473655

Bin-Nashwan, S. A., Sadallah, M., & Bouteraa, M. (2023). Use of ChatGPT in academia: Academic integrity hangs in the balance. Technology in Society, 75, 102370. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2023.102370

Cooper, G. (2023). Examining science education in ChatGPT: An exploratory study of generative artificial intelligence. Journal of Science Education and Technology, 32, 444–452. https://doi.org/10.1007/s10956-023-10039-y

Dahri, N. A., Yahaya, N., & Al-Rahmi, W. M. (2024). Extended TAM based acceptance of AI-powered ChatGPT for supporting metacognitive self-regulated learning in education: A mixed-methods study. Heliyon, 10(8), e29317. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e29317

Deng, R., Jiang, M., Yu, X., Lu, Y., & Liu, S. (2025). Does ChatGPT enhance student learning? A systematic review and meta-analysis of experimental studies. Computers & Education, 227, 105224. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105224

Ding, L., Li, T., Jiang, S., & Gapud, A. (2023). Students’ perceptions of using ChatGPT in a physics class as a virtual tutor. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 63. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00434-1

Eke, D. O. (2023). ChatGPT and the rise of generative AI: Threat to academic integrity? Journal of Responsible Technology, 13, 100060. https://doi.org/10.1016/j.jrt.2023.100060

Essel, H. B., Vlachopoulos, D., Essuman, A. B., & Amankwa, J. O. (2024). ChatGPT effects on cognitive skills of undergraduate students: Receiving instant responses from AI-based conversational large language models (LLMs). Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100198. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100198

Fernández Manjón, B. (2024). La evaluación educativa en la era de la inteligencia artificial. Padres y Maestros / Journal of Parents and Teachers, 398, 33–40. https://doi.org/10.14422/pym.i398.y2024.005

Fischer, I., Sweeney, S., Lucas, M., & Gupta, N. (2024). Making sense of generative AI for assessments: Contrasting student claims and assessor evaluations. The International Journal of Management Education, 22(3), 101081. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2024.101081

Fleckenstein, J., Meyer, J., Jansen, T., Keller, S. D., Köller, O., & Möller, J. (2024). Do teachers spot AI? Evaluating the detectability of AI-generated texts among student essays. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100209. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100209

Franzoni Velázquez, A. L., Huerta, E., & Jensen, S. (2024). Retracting ChatGPT: Completeness and relevance of academic references. Discover Education, 3, 226. https://doi.org/10.1007/s44217-024-00333-1

Guo, K. (2024). EvaluMate: Using AI to support students’ feedback provision in peer assessment for writing. Assessing Writing, 61, 100864. https://doi.org/10.1016/j.asw.2024.100864

Habib, S., Vogel, T., Anli, X., & Thorne, E. (2024). How does generative artificial intelligence impact student creativity? Journal of Creativity, 34(1), 100072. https://doi.org/10.1016/j.yjoc.2023.100072

Holmes, W., Porayska-Pomsta, K., Holstein, K., Sutherland, E., Baker, T., Buckingham Shum, S., Santos, O. C., Rodrigo, M. T., Cukurova, M., Bittencourt, I. I., & Koedinger, K. R. (2022). Ethics of AI in education: Towards a community-wide framework. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32, 504–526. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00239-1

Hornberger, M., Bewersdorff, A., & Nerdel, C. (2023). What do university students know about artificial intelligence? Development and validation of an AI literacy test. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5, 100165. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100165

Jo, H. (2024). From concerns to benefits: A comprehensive study of ChatGPT usage in education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, 35. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00471-4

Kartal, G. (2024). The influence of ChatGPT on thinking skills and creativity of EFL student teachers: A narrative inquiry. Journal of Education for Teaching, 50(4), 627–642. https://doi.org/10.1080/02607476.2024.2326502

Kavadella, A., Dias da Silva, M. A., Kaklamanos, E. G., Stamatopoulos, V., & Giannakopoulos, K. (2024). Evaluation of ChatGPT’s real-life implementation in undergraduate dental education: Mixed methods study. JMIR Medical Education, 10, e51344. https://doi.org/10.2196/51344

Korucu Kis, S. (2024). Zone of proximal creativity: An empirical study on EFL teachers’ use of ChatGPT for enhanced practice. Thinking Skills and Creativity, 54, 101639. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2024.101639

Kosar, T., Ostojić, D., Liu, Y. D., & Mernik, M. (2024). Computer science education in ChatGPT era: Experiences from an experiment in a programming course for novice programmers. Mathematics, 12(5), 629. https://doi.org/10.3390/math12050629

Lee, D., Arnold, M., Srivastava, A., Plastow, K., Strelan, P., Ploeckl, F., Lekkas, D., & Palmer, E. (2024). The impact of generative AI on higher education learning and teaching: A study of educators’ perspectives. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100221. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100221

Lee, V. R., Pope, D., Miles, S., & Zárate, R. C. (2024). Cheating in the age of generative AI: A high school survey study of cheating behaviors before and after the release of ChatGPT. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100253. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100253

Liang, W., & Wu, Y. (2024). Exploring the use of ChatGPT to foster EFL learners’ critical thinking skills from a post-humanist perspective. Thinking Skills and Creativity, 54, 101645. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2024.101645

Lye, C. Y., & Lim, L. (2024). Generative artificial intelligence in tertiary education: Assessment redesign principles and considerations. Education Sciences, 14(6), 569. https://doi.org/10.3390/educsci14060569

Mahapatra, S. (2024). Impact of ChatGPT on ESL students’ academic writing skills: A mixed methods intervention study. Smart Learning Environments, 11, 9. https://doi.org/10.1186/s40561-024-00295-9

Moorhouse, B. L., Wan, Y., Wu, C., Kohnke, L., Ho, T. Y., & Kwong, T. (2024). Developing language teachers’ professional generative AI competence: An intervention study in an initial language teacher education course. System, 125, 103399. https://doi.org/10.1016/j.system.2024.103399

Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, K. W. S., & Qiao, M. S. (2021). AI literacy: Definition, teaching, evaluation and ethical issues. Proceedings of the Association for Information Science and Technology, 58(1), 504–509. https://doi.org/10.1002/pra2.487

Nguyen, A., Ngo, H. N., Hong, Y., Dang, B., & Nguyen, B.-P. T. (2023). Ethical principles for artificial intelligence in education. Education and Information Technologies, 28, 4221–4241. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11316-w

Pardos, Z. A., & Bhandari, S. (2024). ChatGPT-generated help produces learning gains equivalent to human tutor-authored help on mathematics skills. PLOS ONE, 19(5), e0304013. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0304013

Saravia-Rojas, M. Á., Camarena-Fonseca, A. R., León-Manco, R., & Geng-Vivanco, R. (2024). Artificial intelligence: ChatGPT as a disruptive didactic strategy in dental education. Journal of Dental Education, 88(6), 872–876. https://doi.org/10.1002/jdd.13485

Segarra Ciprés, M., Grangel Seguer, R., & Belmonte Fernández, Ó. (2024). ChatGPT como herramienta de apoyo al aprendizaje en la educación superior: Una experiencia docente. Revista Tecnología, Ciencia y Educación, 28, 7–44. https://doi.org/10.51302/tce.2024.19083

Steiss, J., Tate, T., Graham, S., Cruz, J., Hebert, M., Wang, J., Moon, Y., Tseng, W., Warschauer, M., & Olson, C. B. (2024). Comparing the quality of human and ChatGPT feedback of students’ writing. Learning and Instruction, 91, 101894. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2024.101894

Strzelecki, A. (2024). Students’ acceptance of ChatGPT in higher education: An extended unified theory of acceptance and use of technology. Innovative Higher Education, 49, 223–245. https://doi.org/10.1007/s10755-023-09686-1

Sun, D., Boudouaia, A., Zhu, C., & Li, Y. (2024). Would ChatGPT-facilitated programming mode impact college students’ programming behaviors, performances, and perceptions? An empirical study. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, 14. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00446-5

Svendsen, K., Askar, M., Umer, D., & Halvorsen, K. H. (2024). Short-term learning effect of ChatGPT on pharmacy students’ learning. Exploratory Research in Clinical and Social Pharmacy, 15, 100478. https://doi.org/10.1016/j.rcsop.2024.100478

Tang, T., Sha, J., Zhao, Y., Wang, S., Wang, Z., & Shen, S. (2024). Unveiling the efficacy of ChatGPT in evaluating critical thinking skills through peer feedback analysis: Leveraging existing classification criteria. Thinking Skills and Creativity, 53, 101607. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2024.101607

Toma, R. B., & Yánez-Pérez, I. (2024). Effects of ChatGPT use on undergraduate students’ creativity: A threat to creative thinking? Discover Artificial Intelligence, 4, 74. https://doi.org/10.1007/s44163-024-00172-x

Tzirides, A. O., Zapata, G., Kastania, N. P., Saini, A. K., Castro, V., Ismael, S. A., You, Y., Santos, T. A. D., Searsmith, D., O’Brien, C., Cope, B., & Kalantzis, M. (2024). Combining human and artificial intelligence for enhanced AI literacy in higher education. Computers and Education Open, 6, 100184. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100184

Urban, M., Děchtěrenko, F., Lukavský, J., Hrabalová, V., Svacha, F., Brom, C., & Urban, K. (2024). ChatGPT improves creative problem-solving performance in university students: An experimental study. Computers & Education, 215, 105031. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105031

Walters, W. H., & Wilder, E. I. (2023). Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. Scientific Reports, 13, 14045. https://doi.org/10.1038/s41598-023-41032-5

Waltzer, T., Cox, R. L., & Heyman, G. D. (2023). Testing the ability of teachers and students to differentiate between essays generated by ChatGPT and high school students. Human Behavior and Emerging Technologies, 2023, 1923981. https://doi.org/10.1155/2023/1923981

Woo, D. J., Wang, D., Guo, K., & Susanto, H. (2024). Teaching EFL students to write with ChatGPT: Students’ motivation to learn, cognitive load, and satisfaction with the learning process. Education and Information Technologies, 29, 24963–24990. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12819-4

Yang, A. C. M., Lin, J.-Y., Lin, C.-Y., & Ogata, H. (2024). Enhancing Python learning with PyTutor: Efficacy of a ChatGPT-based intelligent tutoring system in programming education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100309. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100309

Zhang, C. X., Rice, R. E., & Wang, L. H. (2026). College students’ literacy, ChatGPT activities, educational outcomes, and trust from a digital divide perspective. New Media & Society, 28(2), 673–695. https://doi.org/10.1177/14614448241301741

Descargas

LIBRO (Formato PDF)

Publicado

octubre 5, 2026

Categorías

Derechos de autor 2026 Editorial SAGA

Detalles sobre esta monografía

ISBN-13 (15)

978-9907-803-81-5

Cómo citar

Triana Teran, R. J., Moncayo Cueva, H. L., Zapata Zapata, H. Y., Manjarrez Rodríguez, N. T., & Burbano Enríquez, B. P. (2026). La Educación Después de ChatGPT: Qué Debemos Enseñar Cuando las Máquinas También Responden. Editorial SAGA. https://doi.org/10.63415/saga.2026.134