Modelos de competencias digitales docentes
y su relación con la inteligencia artificial: revisión sistemática
Models of digital teaching competencies and their relationship with
artificial intelligence: A systematic review
Recibido: 01/03/2026 - Aceptado: 01/06/2026
Eduardo Mario Rodríguez Álvarez
https://orcid.org/0000-0001-8482-2746
erodrigueza24@ucvvirtual.edu.pe
Universidad César Vallejo. Trujillo, Perú
Resumen
Esta investigación examina la transformación de los marcos de competencia digital docente (CDD) ante el impacto
disruptivo de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas educativos contemporáneos. A través de una revisión
sistemática, fundamentada en la metodología PRISMA, se auditaron 30 artículos científicos indexados en Scopus,
ProQuest y Dialnet. Los hallazgos demuestran que, ante la insuficiencia de modelos tradicionales como el
DigCompEdu, emerge la necesidad de un enfoque TPACK-AI que integre el pensamiento de diseño, la ética
algorítmica y una alfabetización en IA avanzada. El análisis revela que la adopción efectiva de estas tecnologías
no depende exclusivamente de la infraestructura, sino de constructos psicosociales como la autoeficacia percibida
y la mitigación del tecnoestrés. Se concluye que el profesorado actual enfrenta una brecha crítica entre las
habilidades digitales instrumentales y las demandas de una enseñanza automatizada, lo que advierte sobre el
riesgo de una nueva "brecha de acceso a la inteligencia" socioeconómica. Finalmente, se subraya que la
innovación sostenible requiere de una actualización urgente de las políticas de formación continua y de una
madurez institucional que trascienda la labor individual, reafirmando el rol docente como un gestor crítico de la
información y mediador pedagógico esencial para garantizar la equidad y la calidad educativa en la era del
conocimiento.
Palabras clave: competencia digital docente, inteligencia artificial, modelos educativos.
Abstract
This research examines the transformation of digital teacher competence (DTC) frameworks in the face of the
disruptive impact of artificial intelligence (AI) on contemporary education systems. Through a systematic review,
based on the PRISMA methodology, 30 scientific articles indexed in Scopus, ProQuest, and Dialnet were audited.
The findings demonstrate that, given the inadequacy of traditional models such as DigCompEdu, there is a growing
need for a TPACK-AI approach that integrates design thinking, algorithmic ethics, and advanced AI literacy. The
analysis reveals that the effective adoption of these technologies depends not only on infrastructure but also on
psychosocial constructs such as perceived self-efficacy and the mitigation of technostress. It concludes that current
teachers face a critical gap between instrumental digital skills and the demands of automated teaching, which
highlights the risk of a new socioeconomic "access to intelligence gap". Finally, it is emphasized that sustainable
innovation requires an urgent update of continuing education policies and institutional maturity that transcends
individual efforts, reaffirming the teacher's role as a critical manager of information and an essential pedagogical
mediator to guarantee equity and quality in education in the knowledge era.
Keywords: digital teaching competence, artificial intelligence, educational models.
Introducción
En la era del conocimiento, la innovación tecnológica ha dejado de ser un recurso opcional para convertirse
en un eje transversal de la práctica pedagógica. La rápida inmersión de las Tecnologías de la Información y
Comunicación (TIC) exige que el docente desarrolle una competencia profesional fortalecida y actualizada (Artavia-
2
Díaz & Castro-Granados, 2021). Sin embargo, este escenario se ha vuelto exponencialmente más complejo con
la ubicuidad de la Inteligencia Artificial (IA), la cual demanda no solo habilidades técnicas, sino una redefinición de
la identidad docente en entornos digitales (Flores-Pérez & Chiappe-Laverde, 2025; Vergara-Calderón & Rey-
Sánchez, 2025). Históricamente, la pandemia por COVID-19 funcionó como un catalizador que reveló carencias
críticas en el dominio de herramientas digitales, pero también abrió una ventana para el desarrollo de aptitudes en
educación media y superior (Cortes-Coss & Cortes-Coss, 2024). A pesar de tales avances, persisten brechas
significativas de acceso y uso que se acentúan con la llegada de la IA generativa, dado que la preparación
institucional varía según factores socioeconómicos, profundizando la desigualdad si no se aborda desde políticas
de equidad tecnológica (Martínez-Aranda & Lores-Gómez, 2025; Neilson & Lepe, 2025).
La literatura reciente sugiere que la competencia digital ya no puede entenderse de forma aislada;
conceptos como el pensamiento computacional (Loureiro et al., 2022) y el pensamiento de diseño (Rahimi, 2025)
emergen como dimensiones críticas para resolver problemas complejos en aulas mediadas por algoritmos. Bajo
este enfoque, el docente con habilidades de pensamiento de diseño puede transformar los chatbots de simples
asistentes a co-diseñadores del currículo, fomentando la creatividad y la narrativa del estudiante frente a modelos
automatizados y lineales (Rahimi, 2025). Asimismo, a nivel conceptual, esta integración recontextualiza el modelo
TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge), exigiendo amalgamar el conocimiento disciplinar con las
capacidades algorítmicas para generar experiencias de aprendizaje personalizadas (Zou et al., 2025).
No obstante, la disposición psicológica y la formación del educador dictan el éxito de esta transición. Las
actitudes de los docentes fluctúan entre el entusiasmo por la innovación y la preocupación por la integridad
académica (Prosenjak & Jakupčević, 2025). Mientras que la autoeficacia, la motivación y las comunidades de
práctica actúan como impulsores de herramientas como ChatGPT, constructos como la tecnofobia, el tecnoestrés
y las habilidades desactualizadas representan barreras críticas (Flores & Chiappe, 2025; Fundi et al., 2024; Gómez
et al., 2024; Morales et al., 2025). Al respecto, se demuestra que la autoeficacia y el conocimiento tecnológico-
pedagógico determinan la intención de adopción, sugiriendo que los programas de formación continua deben
priorizar el fortalecimiento de la confianza técnica y pedagógica del profesorado para asegurar un cambio
sostenible (Fundi et al., 2024).
Por otro lado, el desarrollo de competencias no debe recaer únicamente sobre el individuo, sino que
requiere de un liderazgo educativo sólido. La preparación institucional evalúa cómo los directivos gestionan los
riesgos éticos y la infraestructura; sin una visión estratégica basada en datos, los esfuerzos docentes corren el
riesgo de fragmentarse (Renta et al., 2025). Además, es imperativo considerar las dimensiones éticas, de
protección de datos y gobernanza algorítmica implícitas en la alfabetización en IA (AI Literacy) (Tenberga & Daniela,
2024). Esta competencia digital docente se expande incluso hacia una dimensión cívica y crítica en áreas como
las Ciencias Sociales, capacitando al estudiante para identificar sesgos y desinformación, salvaguardando con ello
los valores democráticos en una sociedad automatizada (Morote & Colomer, 2024).
A pesar de la proliferación de estudios, existe una fragmentación en cuanto a cómo los marcos
tradicionales (como el DigCompEdu o UNESCO) deben integrar la alfabetización en IA. Por tanto, esta
investigación se justifica por la necesidad de sistematizar la evidencia actual para identificar las dimensiones clave
de un perfil docente capaz de navegar con éxito en la Cuarta Revolución Industrial (Ally, 2019). Este panorama de
rápida evolución, aunado a la necesidad de una comprensión holística, motiva la presente revisión sistemática de
estudios publicados en el periodo reciente.
Para guiar el manuscrito, se plantea la siguiente interrogante principal: ¿Cuáles son los modelos o marcos
de competencias digitales docentes más relevantes y su relación con la implementación de la Inteligencia Artificial
en el contexto educativo, según la literatura científica reciente? En consecuencia, el objetivo general es analizar
los modelos de competencias digitales docentes identificados en la literatura científica y su relación con la
inteligencia artificial en la práctica educativa contemporánea.
Metodología
Para garantizar la transparencia y el rigor científico de la investigación, se realizó una revisión sistemática
siguiendo las directrices de la declaración PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-
Analyses). Este enfoque permite integrar la evidencia existente de manera crítica y replicable, minimizando los
errores de interpretación.
3
Asimismo, el estudio se orientó a responder tres preguntas centrales: (1) ¿qué modelos de competencias
digitales docentes se han identificado para la integración de la IA?, (2) ¿cuáles son sus principales desafíos o
barreras de aplicación?, y (3) ¿cuál es el impacto de la capacitación en la práctica pedagógica? En
correspondencia, los objetivos específicos se centraron en: identificar dichos modelos, sintetizar sus desafíos
asociados (tecnofobia, ética y brecha digital) y clasificar las publicaciones según sus características metodológicas
para establecer tendencias en el campo.
Vale destacar que, la estrategia de búsqueda contempló la consulta en Scopus, ProQuest y Dialnet,
identificando un alcance inicial de 1.118 registros (916, 117 y 85, respectivamente). En la fase de cribado
(screening), se eliminaron 218 registros duplicados y 290 considerados inelegibles previos al análisis.
Posteriormente, los 610 resultados restantes se evaluaron por título y ámbito de la revista, excluyendo 495 artículos
por falta de relevancia temática. Para la selección final, los 115 documentos recuperados a texto completo se
sometieron a una lectura crítica aplicando criterios estrictos de inclusión y exclusión; se descartaron 53
publicaciones por insuficiencia en el resumen y 32 por no alinearse directamente al análisis relacional entre
competencias docentes e inteligencia artificial. Tras este proceso de depuración, la muestra final quedó constituida
por un corpus de 30 artículos científicos altamente especializados.
Figura 1
Flujograma PRISMA de la revisión sistemática
Nota. Elaboración propia
30 artículos científicos
incluidos en la revisión
sistemática
Registros identificados:
Scopus: 916 / Proquest: 117
Dialnet: 85 / N = 1118
Registros eliminados antes del cifrado:
Duplicados: 290
Registros señalados como inelegibles: 218
610 resultados después de la
eliminación de duplicados.
Excluido por título y ámbito de revista: 495
Publicaciones recuperadas
para evaluación: 115
Excluidos por resumen o abstract, según
criterio de exclusión: 53
Publicaciones evaluadas para su
elegibilidad: 62
Publicaciones excluidas por no cumplir con los
objetivos: 32
Objetivo: Analizar los modelos de competencias
digitales docentes y su relación la IA.
4
Resultados y discusión
Los resultados de la revisión sistemática evidencian una relación significativa entre las competencias
digitales docentes y la integración efectiva de la inteligencia artificial en los procesos educativos. Este hallazgo
coincide con estudios recientes que sostienen que el dominio de herramientas digitales es un requisito fundamental
para que los docentes comprendan, adapten e implementen tecnologías basadas en IA en su práctica pedagógica.
Cabe destacar que las competencias digitales no solo incluyen habilidades técnicas para el uso de
dispositivos y plataformas, sino también capacidades críticas, éticas y pedagógicas que permiten evaluar el
potencial educativo de las herramientas de IA y utilizarlas de manera pertinente en favor del aprendizaje.
Tabla 1
Sistematización de los aportes
Autor y Año
Objetivo
Tipo de Estudio
Población
Resultados
Alastor & Martínez
(2025)
Fundamentar la
integración de
competencias digitales
y de IA en el
prácticum.
Cualitativo,
investigación teórica y
conceptual.
No aplica (diseño
de modelo teórico).
Estructuración de un
marco integrado de cinco
dimensiones adaptadas
al prácticum:
instrumental,
pedagógica,
comunicativa, reflexiva y
ética.
Ally (2019)
Definir fuerzas de
cambio educativo y
proponer el perfil del
docente virtual hacia
2030.
Cualitativo,
metodológico y
analítico.
34 expertos
internacionales de
6 países.
Identificación de 12
fuerzas transformadoras
y estructuración de un
perfil docente compuesto
por 105 competencias
específicas.
Artavia & Castro
(2021)
Analizar el rol del
docente ante las TIC
mediante la evaluación
de dos modelos
internacionales.
Descriptivo, cualitativo
(análisis documental).
No aplica (revisión
bibliográfica
indexada).
Caracterización del
docente como guía y
catalizador del
conocimiento; validación
del Modelo de
Competencia Docente
Integral.
Cárdenas-Rodríguez
& Suárez-Monzón
(2024)
Analizar la mejora de
competencias digitales
docentes mediante IA
en programas de
desarrollo profesional.
Cualitativo, revisión
sistemática de
literatura.
14 artículos
científicos
seleccionados.
Los chatbots y
plataformas de
personalización mitigan
tareas administrativas,
aunque su adopción
masiva exige superar
brechas de
infraestructura.
Cortes-Coss &
Cortes-Coss (2024)
Comparar
competencias digitales
y necesidades
formativas
postpandemia en la
UANL.
No experimental,
descriptivo y
transversal.
100 docentes
universitarios y de
nivel medio.
Dominio tecnológico
"regular" en ambos
grupos; alto interés
institucional en
capacitación, pero con
necesidad de
fundamentación
pedagógica.
5
Cruz et al. (2025)
Analizar metodologías
innovadoras
impulsadas por IA en
la formación de
competencias
digitales.
Cualitativo-descriptivo,
revisión sistemática.
25 estudios
académicos
indexados.
La integración de
metodologías activas
(proyectos y aprendizaje
adaptativo) con
herramientas de IA
potencia las
competencias digitales
docentes.
Figueroa (2023)
Proponer un marco de
diez competencias
digitales frente a la
irrupción de la IA.
Cualitativo, descriptivo
y analítico.
No aplica (artículo
de reflexión
conceptual).
Definición de un
paradigma enfocado en
capacidades humanas
irreductibles a
algoritmos, como el
pensamiento lateral y la
ética crítica.
Flores & Chiappe
(2025)
Sintetizar los factores
determinantes
(impulsores y barreras)
de la alfabetización
tecnológica.
Cualitativo-descriptivo,
análisis temático.
91 artículos
científicos
seleccionados.
Clasificación de
impulsores (autoeficacia,
comunidades de
práctica) y barreras
críticas (tecnofobia,
capacitación
inadecuada).
Fundi et al. (2024)
Evaluar la preparación
para la enseñanza de
la IA en profesores de
educación K-12 en
Kenia.
Cuantitativo, empírico
y transversal.
308 profesores de
37 condados de
Kenia.
La confianza técnica, el
conocimiento ético y las
normas subjetivas
determinan la
preparación docente,
superando a los temores
percibidos.
Gómez et al. (2024)
Desentrañar las
motivaciones que
impulsan a futuros
docentes a integrar la
tecnología.
Cualitativo, no
experimental y
transversal.
36 estudiantes de
formación docente.
El uso autónomo de la
tecnología en formación
está motivado por metas
extrínsecas
(calificaciones y
obtención de becas
financieras).
Juárez et al. (2024)
Diagnosticar
habilidades
tecnológicas docentes
y proponer una
metodología de
evaluación.
Metodológico mixto
(cuestionario y grupos
focales).
60 docentes de
nivel superior en
México.
Evidencia de brecha
tecnológica: 63.6% en
nivel intermedio, 26.4%
avanzado y 10%
principiante en
tecnologías de
vanguardia.
López et al. (2025)
Relacionar la
competencia digital y
las aficiones
personales con la
adopción de la IA.
Cuantitativo, empírico
y transversal.
244 participantes
(74 docentes y 170
alumnos).
Sin diferencias de
género o rol en aficiones
de IA; estudiantes
muestran mayor
frecuencia de uso, pero
docentes destacan en
creación de contenido.
6
Loureiro et al. (2022)
Analizar el enfoque del
pensamiento
computacional en
cuatro marcos
internacionales.
Exploratorio,
cualitativo y
comparativo.
4 marcos
regulatorios
(UNESCO, UE,
ISTE, INTEF).
Ausencia de consenso
conceptual sobre el
pensamiento
computacional y falta
latente de directrices
metodológicas para su
implementación.
Marolova &
Trajkovski (2024)
Evaluar el uso y
efectividad de
ChatGPT en clases de
lenguas extranjeras.
Enfoque mixto
(cuantitativo y
cualitativo).
30 estudiantes de
escuela de
idiomas.
Las herramientas de IA
fomentan el aprendizaje
individualizado, proveen
retroalimentación en
tiempo real e
incrementan la
motivación.
Martínez-Aranda &
Lores-Gómez (2025)
Analizar disparidades
socioeconómicas,
culturales y de género
en el acceso y uso
digital.
Cualitativo, revisión
sistemática de
literatura.
11 artículos
científicos
seleccionados.
Persistencia de
desigualdades
educativas ligadas a
brechas digitales de
primer, segundo y tercer
nivel en sectores
vulnerables.
Morales et al. (2025)
Analizar factores
determinantes en la
aceptación y adopción
de IA generativa en
docentes en
formación.
Cuantitativo, modelo
de ecuaciones
estructurales.
233 profesores en
formación.
La utilidad percibida y la
facilidad de uso predicen
la actitud hacia la IA; la
compatibilidad de tareas
es el factor de mayor
impacto.
Morote & Colomer
(2024)
Presentar las bases
conceptuales y líneas
del Proyecto
TECSOCO para
vincular competencias
digitales y sociales.
Descriptivo, de
innovación educativa
conceptual.
No aplica
(fundamentación
de proyecto
didáctico).
Diseño estratégico de
líneas metodológicas
para el curso 2024-2025
incorporando el uso
crítico de Inteligencia
Artificial.
Neilson & Lepe
(2025)
Evaluar la preparación
institucional ante la IA
generativa y su
asociación con las
competencias de los
alumnos.
Cuantitativo, empírico
y comparativo a gran
escala.
Muestra global
ICILS 2023 (miles
de alumnos y
directores).
Escuelas vulnerables
muestran menor
preparación para adoptar
la IA; correlación positiva
entre madurez
institucional y
competencias del
alumno.
Pita et al. (2025)
Describir las
competencias digitales
de educación básica
requeridas ante la
Inteligencia Artificial
Educativa.
Cualitativo, revisión
sistemática y
exploratoria.
Fuentes indexadas
seleccionadas
(Scopus, Dialnet,
UNESCO).
Necesidad urgente de
transitar desde un
dominio técnico
elemental hacia una
alfabetización en IA de
carácter crítico, ético y
didáctico.
7
Prosenjak &
Jakupčević (2025)
Investigar
conocimientos y
actitudes de
profesores de inglés
hacia la IA en el aula.
Exploratorio,
descriptivo con
enfoque mixto.
63 profesores de
inglés (primaria y
secundaria).
Reconocimiento del
potencial pedagógico de
la IA emparejado con
desafíos éticos severos y
limitaciones en la
preparación institucional.
Rahimi (2025)
Validar
psicométricamente la
escala LTDTAILT para
medir el pensamiento
de diseño docente al
enseñar con IA.
Cuantitativo, de
desarrollo instrumental
psicométrico.
234 profesores de
lenguas
extranjeras.
Validación exitosa de
una escala robusta de 30
ítems y 5 dimensiones
para diagnosticar el
pensamiento de diseño
en entornos
automatizados.
Rahimi & Teimouri
(2025)
Analizar
conceptualmente el rol
de ChatGPT en el
cultivo de las
competencias digitales
docentes del siglo XXI.
Teórico, cualitativo y
analítico-propositivo.
No especifica cifra
exacta
(repositorios
indexados).
ChatGPT actúa como
catalizador interactivo
que fomenta la
resolución de problemas
complejos, pensamiento
computacional y
aprendizaje autónomo.
Renta et al. (2025)
Sintetizar el impacto
de la IA en el liderazgo
educativo,
identificando retos
operativos y éticos
directivos.
Cualitativo, revisión de
alcance (scoping
review).
33 artículos
científicos
seleccionados.
La IA optimiza la
administración basada
en datos, pero exige que
los líderes desarrollen
alfabetización en IA y
liderazgo digital ético.
Rubio et al. (2025)
Analizar el nivel de
competencia digital en
Escuelas Oficiales de
Idiomas según
modalidad de
enseñanza.
Cuantitativo,
descriptivo y
correlacional.
357 profesores de
lenguas
extranjeras en
Andalucía.
Competencia
autopercibida moderada-
alta (B1-B2); docentes
de modalidad
semipresencial muestran
mayor capacitación que
los de presencial.
Sánchez et al.
(2024)
Analizar la producción
científica sobre
competencia digital
docente en educación
secundaria.
Ex post facto,
bibliométrico y análisis
de contenido.
102 artículos
científicos
indexados.
Crecimiento exponencial
de literatura desde 2020;
preferencia por el marco
DigCompEdu;
dimensiones más
estudiadas: compromiso
y pedagogía digital.
Tejada et al. (2024)
Recopilar aportaciones
académicas sobre el
impacto de la IA y los
desafíos del bienestar
digital en las aulas.
Obra colectiva
académica (libro
compilatorio).
No aplica
(múltiples capítulos
independientes).
Estructuración de un
compendio integral
centrado en analíticas de
aprendizaje,
metodologías activas y
mitigación del
tecnoestrés docente.
8
Tenberga & Daniela
(2024)
Investigar
componentes de la
alfabetización en IA y
su superposición con
los marcos
tradicionales.
Cuantitativo, de
validación mediante
ACP.
70 educadores de
diversos niveles en
Letonia.
La alfabetización en IA
constituye una categoría
independiente de las
habilidades tradicionales
y requiere formación
ética específica.
Valdivieso & Erazo
(2020)
Analizar la inclusión de
las TIC en el marco
legal educativo
ecuatoriano y la
necesidad de
formación docente.
Teórico, descriptivo
con enfoque
cualitativo.
No aplica (análisis
documental
normativo).
Las leyes otorgan rol
estratégico a las TIC
para la equidad, pero
persiste una brecha
entre directrices políticas
y su implementación
real.
Vergara & Rey
(2025)
Analizar aplicaciones
pedagógicas, retos de
formación continua e
implicaciones éticas de
la IA.
Teórico-conceptual,
enfoque cualitativo.
No especifica
cantidad
(producciones
indexadas).
La IA transforma la
educación hacia la
personalización
adaptativa; los docentes
requieren desarrollar
habilidades críticas,
analíticas y éticas.
Zou et al. (2025)
Proponer un marco
conceptual pionero
para definir
competencias
pedagógicas al
integrar la IA.
Investigación teórica y
desarrollo de marcos
conceptuales.
No aplica
(propuesta
metodológica de
referencia).
Introducción del modelo
TPACK-AI como
benchmark global para
guiar a las instituciones
en la alineación del
saber pedagógico y
algorítmico.
Evolución conceptual: de la Alfabetización Instrumental a la Alfabetización en IA (AI Literacy)
La evidencia demuestra que la competencia digital docente ha transitado desde habilidades meramente
instrumentales hacia una alfabetización en IA (AI Literacy) compleja. Es decir, mientras que los marcos
tradicionales como el DigCompEdu se centraban en la gestión y comunicación de contenidos, la emergencia
algorítmica exige una capacidad de "curación crítica y algorítmica", donde el educador debe comprender la lógica
subyacente de los datos, identificar sesgos y mitigar riesgos como el ciberplagio y la dependencia tecnológica
(Cárdenas-Rodríguez & Suárez-Monzón, 2024; Figueroa, 2023; Tenberga & Daniela, 2024). En este nuevo
paradigma, la ética, la privacidad y la seguridad de los datos dejan de ser módulos opcionales para convertirse en
el eje que sostiene la confianza en los sistemas automatizados del aula (Pita et al., 2025; Tenberga & Daniela,
2024).
Modelos pedagógicos emergentes y su aplicabilidad didáctica
A nivel conceptual, esta evolución se operacionaliza de forma óptima a través del modelo TPACK-AI, el
cual recontextualiza la práctica docente como una amalgama indivisible de conocimiento disciplinar, pedagógico y
tecnológico adaptado a capacidades algorítmicas (Zou et al., 2025). Bajo este enfoque, el rol del educador muta
hacia el de un "mediador tecnológico" con una robusta alfabetización informacional (Artavia & Castro, 2021).
Asimismo, macro-competencias de corte analítico y creativo como el Pensamiento Computacional y el
Pensamiento de Diseño (Design Thinking) se posicionan como pilares metodológicos esenciales; estas facetas
facultan al docente para estructurar prompts complejos, descomponer problemas lógicos y transformar asistentes
virtuales como ChatGPT en co-diseñadores del currículo dentro de metodologías activas como el Aprendizaje
Basado en Retos (Cruz et al., 2025; Loureiro et al., 2022; Rahimi, 2025). La aplicabilidad didáctica de estos
sistemas es especialmente evidente en la enseñanza de lenguas, donde la retroalimentación inmediata mejora
9
significativamente la fluidez, la corrección gramatical y la narrativa de los discentes (Marolova & Trajkovski, 2025;
Rahimi & Teimouri, 2025).
Constructos psicosociales, motivación y bienestar digital del educador
Por otra parte, el análisis revela que la integración de la IA no está supeditada de manera exclusiva a la
infraestructura, sino a constructos intrínsecos y conductuales del docente. Mediante modelos de ecuaciones
estructurales se constata que la autoeficacia percibida y la actitud positiva son los principales predictores de una
adopción real, superando la mera posesión de habilidades técnicas aisladas (Flores & Chiappe, 2025; Morales &
et al., 2025). Para que la transformación didáctica ocurra, debe existir una clara "utilidad percibida", es decir, la
convicción de que la tecnología disminuye la carga administrativa o potencia el aprendizaje; de lo contrario, la
adopción es superficial y se ve frenada por barreras latentes como la tecnofobia, el desconocimiento técnico y el
tecnoestrés (Flores & Chiappe, 2025; Gómez et al., 2024; Juárez et al., 2024). Adicionalmente, el miedo al
desplazamiento laboral, el temor al plagio estudiantil y la pérdida de integridad académica actúan como bloqueos
psicológicos urgentes de abordar desde la resiliencia y el bienestar digital (Prosenjak & Jakupčević, 2025; Tejada
et al., 2024). Frente a los talleres técnicos estructurados rígidos, surge la necesidad de incentivar la exploración
lúdica e informal, dado que los docentes que desarrollan hobbies digitales demuestran integrar la IA con mayor
organicidad en sus prácticas formales (López et al., 2025).
Institucionalización de la tecnología y liderazgo educativo
La competencia individual del profesorado resulta estéril si no se respalda por una madurez del entorno
educativo. El concepto de "institucionalización" visibiliza que el éxito sistémico de la IA correlaciona directamente
con la existencia de normativas internas, infraestructura idónea y una visión directiva clara (Neilson & Lepe, 2025).
Al respecto, se demanda un "Liderazgo Digital" distribuido y estratégico por parte de los gestores escolares para
administrar los dilemas éticos y la toma de decisiones asistida por datos (Renta et al., 2025). No obstante, coexiste
un fuerte quiebre macro-educativo debido a la desconexión entre los marcos legales o políticas públicas de
digitalización y los programas reales de capacitación docente, un déficit de articulación sensible en la educación
secundaria donde los niveles de competencia en seguridad y creación multimedia siguen siendo alarmantemente
bajos (Sánchez et al., 2024; Valdivieso & Erazo, 2020).
Políticas de equidad y la brecha de acceso a la inteligencia
Finalmente, la literatura advierte sobre un fenómeno estructural crítico: la mutación de la brecha digital
tradicional hacia una "brecha de acceso a la inteligencia". Los datos globales evidencian disparidades drásticas en
los niveles de preparación institucional, amenazando con relegar a los centros educativos vulnerables que carecen
de recursos frente a aquellos con capacidades avanzadas (Neilson & Lepe, 2025). El acceso desigual a modelos
fundacionales de IA de pago frente a versiones gratuitas limitadas corre el riesgo de automatizar una enseñanza
de baja calidad para los sectores menos favorecidos, reservando las tutorías híbridas altamente personalizadas
para las élites (Martínez & Lores, 2025). Superar esta segregación socioeconómica requiere una resiliencia
paradigmática orientada a la inclusión (Vergara & Rey, 2025), el diseño de proyectos de innovación de impacto
social (Morote & Colomero, 2024) y el fortalecimiento práctico de estas capacidades desde el espacio formativo
del prácticum en las carreras de educación (Alastor & Martínez, 2025).
Finalmente, los hallazgos de esta revisión sistemática confirman que el fortalecimiento de las
competencias digitales constituye un elemento estratégico para garantizar una incorporación ética, crítica y
pedagógicamente adecuada de la inteligencia artificial en la educación, resaltando que las instituciones educativas
y los organismos responsables de la formación docente deben promover programas de capacitación que integren
simultáneamente competencias digitales e inteligencia artificial, con la finalidad de preparar a los docentes para
responder a las demandas de los entornos educativos contemporáneos y contribuir al desarrollo de una educación
innovadora, inclusiva y de calidad.
Conclusiones
La investigación permite concluir que la Competencia Digital Docente ha evolucionado desde habilidades
instrumentales básicas hacia una alfabetización en IA (AI Literacy) compleja. Esta transición exige que el
profesorado transite hacia la curación algorítmica y la co-creación con sistemas automatizados, donde la
autoeficacia y la destreza técnica resultan insuficientes si no se acompañan de metodologías activas como el
10
Design Thinking. Asimismo, la adopción real de la IA se encuentra fuertemente condicionada por factores
psicosociales y de bienestar digital, posicionando al tecnoestrés y a las barreras actitudinales como obstáculos
más críticos que la propia infraestructura física. Estructuralmente, se advierte una preocupante mutación de la
brecha digital hacia una "brecha de acceso a la inteligencia", la cual amenaza con segregar la calidad de la
mediación pedagógica según factores socioeconómicos, relegando modelos automatizados limitados a los
sectores vulnerables. Frente a este escenario, la transformación educativa no puede depender de voluntades
individuales; requiere una reforma estructural de las políticas de formación continua y una gobernanza tecnológica
institucional que garantice el uso ético y equitativo de los datos como un bien público.
Ante este panorama, se recomienda profundizar en futuros estudios comparativos empíricos y a gran
escala que evalúen dicha brecha de acceso, analizando el impacto de los modelos de IA de pago frente a las
opciones gratuitas en la equidad educativa de instituciones públicas y privadas. Del mismo modo, es imperativo
validar la aplicabilidad multidisciplinar del modelo TPACK-AI en diferentes campos del conocimiento (ciencias
exactas frente a humanidades) para determinar la existencia de un núcleo competencial universal.
Finalmente, la literatura científica debe orientarse al diseño urgente de guías prácticas basadas en
evidencia para la gestión de la privacidad y el uso ético de los datos en el aula. Metodológicamente, se insta a la
comunidad académica a trascender la limitación del autoinforme mediante el desarrollo de instrumentos de
evaluación más sofisticados, tales como rúbricas de desempeño real y simulaciones asistidas por IA capaces de
medir la competencia docente de manera enteramente objetiva. Únicamente mediante este giro empírico y
metodológico se logrará consolidar directrices claras para que las agencias educativas diseñen currículos
sostenibles, asegurando que la inteligencia artificial potencie el pensamiento crítico humano en lugar de
estandarizar la enseñanza.
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