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

92 • Implementar una experiencia piloto de retroalimentación asistida por IA en las tareas escritas del diplomado (propuesta conceptual). • Evaluar la posible efectividad de dicha intervención en la calidad de los trabajos académicos y en la satisfacción de los estudiantes. • Explorar las implicaciones éticas de la integración de la IA e identificar lineamientos para un uso académico ético. Metodología (enfoque, técnicas, análisis) El presente estudio adopta un enfoque cualitativo-descriptivo de carácter exploratorio. A falta de una intervención empírica formal, la metodología se basa en la indagación conceptual y en la reflexión crítica sustentada por la literatura, la opinión de expertos en IA, y la experiencia docente. (Grupo de Expertos en IA, Universidad Anáhuac Online. (2025)). En lugar de recopilar datos mediante trabajo de campo, se realizó un análisis de la literatura relevante y una evaluación teórica de cómo la IA podría integrarse óptimamente en el proceso de retroalimentación académica. Este análisis se llevó a cabo bajo los mismos criterios éticos y pedagógicos planteados en la fundamentación teórica. Así, aunque no se aplicaron técnicas de recolección de datos empíricos, se delinearon estrategias éticas para integrar la IA, imaginando su uso en el aula virtual y reacciones posibles de los actores involucrados. Para efectos de esta investigación, los "hallazgos" se derivan de la síntesis de la teoría y la opinión experta, más que de resultados medibles. En la siguiente sección se presentan, por tanto, los resultados esperados según este análisis conceptual. Resultados Dado que no se realizó una recolección de datos empíricos, esta sección presenta los resultados al integrar la IA en la retroalimentación, según el análisis teórico y la literatura: Permite brindar una retroalimentación más rápida y detallada para cada alumno. Al automatizar la detección de errores y generar comentarios iniciales, la herramienta agiliza el proceso de retroalimentación. Lo anterior concuerda con los reportes de casos donde los estudiantes perciben mayor claridad en la retroalimentación asistida por IA (Axtle-Ortiz et al., 2024). Existe mayor grado de personalización del aprendizaje. Se identifican patrones en el desempeño de cada alumno (por ejemplo, dificultades recurrentes en la redacción o en el análisis crítico) y así ayudar al profesor a adaptar su retroalimentación y estrategias pedagógicas según las necesidades individuales. Los estudiantes perciben un seguimiento más pertinente a su situación, con la intervención humana como guía principal En lugar de propiciar conductas deshonestas, la integración fomenta entre los estudiantes una postura ética frente a la tecnología, entendiéndola como un apoyo y no como un atajo.