Libro de Actas del III Congreso Latinoamericano y del Caribe e Investigación en Educación Superior- LatinSoTL- 2025

1325 Este estudio recoge los hallazgos del ciclo de encuentros RENIDES–LatinSoTL (2024–2025), particularmente de la jornada “IA en Educación Superior”, proponiendo comprender la IA no como sustituto del juicio pedagógico, sino como ensamblaje sociotécnico orientado críticamente a prácticas educativas inclusivas, justas y situadas (Latour, 2005; Selwyn, 2019). Metodología Este estudio se enmarca en un enfoque metodológico mixto de tipo secuencial explicativo (Creswell, 2014), que articula la sistematización cuantitativa de ponencias presentadas en el Encuentro RENIDES–LatinSoTL sobre IA, con un análisis cualitativo de contenido temático orientado por marcos sociotécnicos y pedagógicos críticos (Bardin, 2002; Haraway, 2016; Latour, 2005). La triangulación de enfoques buscó garantizar una comprensión integral del fenómeno, incorporando tanto los patrones observables como las experiencias narrativas compartidas por el estudiantado y cuerpo docente. En la fase cuantitativa, se revisaron 8 ponencias presentadas por equipos de investigación de diversas universidades. Estas se clasificaron según seis dimensiones analíticas: (1) aprendizaje autónomo; (2) retroalimentación personalizada; (3) diseño pedagógico con IA; (4) sesgos algorítmicos; (5) gobernanza ética y (6) condiciones institucionales para la formación docente. Se elaboraron matrices comparativas que permitieron identificar tendencias, énfasis comunes, y particularidades contextuales. En la fase cualitativa, se trabajó con registros audiovisuales públicos y materiales compartidos por las y los expositores, aplicando análisis de contenido temático y codificación abierta para capturar categorías emergentes. Asimismo, se integró una lectura sociotécnica para comprender los ensamblajes entre tecnologías, saberes y sujetos, relevando el carácter no neutral de la IA en la configuración de prácticas educativas. Cabe destacar que las ponencias sistematizadas involucran una muestra indirecta aproximada de 300 personas que participaron en los ciclos de encuentros. Se consideraron también los datos de encuestas aplicadas en algunas investigaciones a poblaciones de entre 30 y 300 personas, incluyendo estudiantes de ingeniería, profesorado en formación y académicas/os en ejercicio. Este abordaje metodológico permite comprender no sólo qué tipo de experiencias con IA están desarrollándose en educación superior, sino también cómo son significadas por sus protagonistas, qué tensiones enfrentan y qué condiciones habilitan o limitan su apropiación pedagógica. La combinación de evidencia empírica, relato narrativo y análisis crítico configuró una estrategia de indagación coherente con los principios del SoTL y con el enfoque situado propuesto por las redes académicas convocantes. Resultados Los hallazgos del estudio se organizaron en torno a seis dimensiones principales que surgieron de la sistematización de experiencias y análisis comparativo de las ponencias: aprendizaje autónomo, retroalimentación personalizada, diseño pedagógico, sesgos algorítmicos, gobernanza ética y condiciones institucionales de formación. A continuación, se detallan los principales resultados observados en cada eje. 1. Aprendizaje autónomo y autogestión del conocimiento