Nuevas tecnologías e inteligencia artificial: un compromiso ético para la educación rural
DOI:
https://doi.org/10.70625/rlce/710Keywords:
Inteligencia artificial, Educación rural, Brecha digital, Ética tecnológicaAbstract
Los beneficios al incorporar nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) generan opciones innovadoras y diferentes para la planificación de los procesos educativos; sin embargo, estos no están distribuidos de manera automática ni homogénea entre los territorios. Esta situación adquiere especial relevancia en contextos rurales, donde las diferencias de conectividad, disponibilidad de dispositivos, formación docente, competencias digitales y apropiación pedagógica pueden condicionar el aprovechamiento de las tecnologías digitales. El presente artículo representa una investigación narrativa, conductual y descriptivas de documentos nacionales e internacionales relacionados con temas como nuevas tecnologías como la IA, educación rural, brecha digital y ética tecnológica. Los hallazgos fueron analizados e interpretados desde una perspectiva sociocrítica analítica y complementaria para su mayor comprensión y enfocadas en las opciones educativas de las nuevas tecnologías y en las condiciones sociales, éticas y culturales que se debe considerar en su implementación. Se platea un marco interpretativo constituido por cinco componentes: apropiación académica, pertinencia territorial y cultural, acceso, capacidades y gobernanza ética; donde uno de los ejes transversales del presente artículo es la importancia de la participación de la comunidad educativa. Concluyendo que la incorporación de la tecnología no representa el único compromiso ético con la IA en la pedagogía rural, además se crean condiciones para que su uso pueda contribuir a una educación pertinente y equitativa, sin atribuir a las herramientas tecnológicas efectos que dependen también de factores pedagógicos, institucionales y territoriales.
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(MTIC), (2025). Conectividad educativa rural. Obtenido de https://www.mintic.gov.co/portal/715/articles-152252_recurso_2.pdf
Arias, E., Castro, N., Forero, T., Della, G., Giambruno, C., Pérez, M., & D., R. (2025). Al and education: Building the future through digital transformation. Inter-American Development Bank. doi:Inter-American Development Bank
Botero, S., & Cardona, J. (2024). Desafíos y oportunidades para la integración de las TIC en entornos educativos rurales. Actualidades Pedagógicas, 84. doi:https://doi.org/10.19052/ap.vol1.iss84.5193
Cabero, J., & Llorente, M. (2020). Formación del profesorado para la integración de las TIC en contextos educativos. Educación XX1, 111-134. doi:https://doi.org/10.5944/educxx1.24648
Carrillo, J. (2024). Uso de Inteligencia Artifical en la personalización del aprendizaje: un enfoque para la gestión eficiente del aprendizaje en Ciencias Naturales. Riobamba Ecuador: Universidad NAcional de Chimborazo. Obtenido de http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/14447
Castillo, M. (2023). Impacto de la Inteligencia artificial en el proceso de enseñanza y aprendizaje en la educación secundaria. LATAM Revista Latinoaméricana de Ciencias SOciales y Humanidades, 4(6), 515-530. doi:https://doi.org/10.56712/latam.v4i6.1459
CEPAL. (2024). La Educación para todas y todfos no puede esperar: condiciones habilitantes e inversión para un mejor futuro enAmérica Latina y el Caribe. Cumbre sobre la transformación de la educación, Santiago de Chile. Obtenido de https://www.cepal.org/es/eventos/la-educacion-todas-todos-puede-esperar-condiciones-habilitantes-inversion-un-mejor-futuro
Chandi, M. (2020). Estrategia didactica para el aprendizaje de la geometría plana para los estudiantes del septimo "A" de la UE Luis Cordero de la ciudad de Azogues. Azogues Ecuador: Universidad Nacional de educación UNAE. Obtenido de http://201.159.222.12:8080/bitstream/56000/1443/1/TESISE~1.PDF
Cortés, A., Hernández, C., García, A., & Mata, M. (2024). La Inteligencia Artificial Generativa como un asistente estratégico en la era del aprendizaje digital. Ciancia Latina Revista cientifica Multidiciplinar, 8(4), 2159-2178. doi:https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.12456
DANE. (2025). Indicadores de pobreza y desigualdad. Colombia: Departamento Administrativo Nacional de Estadistica.
González, A., Portillo, J., & Zangara, A. (2024). La Inteligencia Artificial Generativa en la Enseñanza Media. Propuesta de formación docentes. Revista Iberoamericana de Tecnología en Educación y educación en Tecnología(37), 78-88. doi:doi:10.24215/18509959.37.e7
Hernandez, R. (junio de 2017). Impacto de las TIC en la educación: Retos y Perpectivas. Propósitos y Representaciones. Usil, 5(1), 325-347. doi:http://dx.doi.org/10.20511/pyr2017.v5n1.149 ISSN 2307-7999
Miranda, J. (2022). El uso de las tecnologías de Información y Comunicación, y la enseñanza de la asignatura de ciencias naturales en la educación básica media de la escuela "Los Sauces". Ambato Ecuador: Universidad Técnica de Ambato Facultad de Ciencias Humanas y de Educación Carrera de educación básica. Obtenido de https://repositorio.uta.edu.ec/server/api/core/bitstreams/e0266e6d-1ab4-461a-8201-4f5757439b73/content
Moreno, C. (2023). La brecha DIgital en la educación rural colombiana desde una revisión sistemática. Dialéctica, 1(21). doi:https://doi.org/10.56219/dialctica.v1i21.2306
Moreno, J. (2014). Tipos de investigación. Divulgare Boletín Científico de la escuela superior de Actopan, 1(1), 4-7. doi:https://doi.org/10.29057/esa.v1i1.1580
Neill, D., & Cortez, L. (2018). Procesos y Fundamentos de la investigación Científica. Machala Ecuador, Ecuador: UTMACH. Obtenido de http://repositorio.utmachala.edu.ec/bitstream/48000/14232/1/Cap.4-Investigación%20cuantitativa%20y%20cualitativa.pdf
Pardo, R. (2017). Diagnóstico de la juventud rural en Colombia. Grupos de diálo rural, una estrategia de incidencia. Rimisp SAntiago Chile: Serie documento N° 227 Grupo de Trabajo incluisión social y desarrollo. Obtenido de https://rimisp.org/wp-content/files_mf/1502999857DiagnósticodelajuventudruralenColombia.pdf
Sánchez, M. (2023). La inteligencia artificial como recurso docente: usos y posibilidades para el profesorado. Educar, 60(1), 33-47. doi:https://doi.org/10.5565/rev/educar.1810
Sandoval, J., & Aldape, L. E. (2020). Perspectivas del desarrollo social y rural en México. revista de Ciencias Sociales (Ve), 26(3), 1-10. Obtenido de https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=28063519011
Saz, F., & Pizá, B. (2024). Estudio exploratorio sobre usos y adaptaciones de las escolares ante la irrupción de software de inteligencia artificial generativa. Revista En Educación, 7(12), 165-183. doi:http://ojs.umc.cl/index.php/estudioseneducacion/article/view/360/207
Sierra, Y., Nova, G., & Ortíz, J. (2026). Entre la brecha digital y la inteligencia artificial: sentidos y significados en estudiantes rurales de la etnia Zenú Montelíbano- Córdoba. Scientia Iter, 2(2), 1-13. doi:https://doi.org/10.66707/z95shy52
UNESCO. (2021). Recomendaciones sobre la ética de la inteligencia artificial. Obtenido de https://www.unesco.org/es/artificial-intelligence/recommendation-ethics
UNESCO. (2025). Al and education: Protecting the rights of learners. Obtenido de https://www.unesco.org/es/articles/ai-and-education-protecting-rights-learners
Van, J. (2020). The digital divide. . Polity Press.
Zepeda, M., Massieu, W., Cardoso, E., & Cortés, J. (2024). Influencia de la Inteligencia Artificial en la educación media y superior. Revista Iberoamericana para la investigación y el Desarrollo Educativo RIDE, 14(28), 1-20. doi:https://doi.org/10.23913/ride.v14i28.1949
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