FEL - Octubre 2025
Foro De Estudios En Lenguas Internacional
PONENCIA
Competencias digitales clave para la alfabetización de inteligencia artificial en estudiantes universitarios.
PONENTES
Dr. AlfredoMarín Marín
Mtro. José LuisBorges Ucán
Mtra. María IsabelHernández Romero
Universidad Autónoma del Estado de Quintana Roo
Chetumal, Quintana Roo, 08 de octubre de 2025Aula Magna 1 12:00 horas
https://caceduqroo.wixsite.com/caced
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CONTENIDO
I. Objetivos de la investigaciónII. Referentes Teóricos III. Metodología IV. Resultados preliminares
V. Reflexiones finales
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- Esta investigación establece una evolucion del CA CACED con respecto a la línea de investigación sobre Competencias Digitales Académicas.
- Analizar cómo las competencias digitales contribuyen a la alfabetización en IA en estudiantes universitarios.
- Esta investigación tiene como referencia principal el trabajo de Ayala de Sánchez et al., (2025) y de Morocho et al., (2025).
Antecedente y Objetivo de investigación
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Competencia digital
Alfabetización en IA
Referentes teóricos
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Referentes teóricos
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Referentes teóricos: Marcos referenciales
Marco Común Europeo de Competencia Digital de Educadores S(INTEF 2022, p. 9)
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Referentes teóricos:Marcos referenciales
Niveles de alfabetización en IA y dimensiones (AI competency framework for students, 2025)
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Conciencia
Uso
Referentes teóricos:Marcos referenciales
Evaluación
Ética
Dimensiones de la escala de alfabetización en IA (Wang et al., 2023)
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Referentes teóricos: Estudios previos
Abdo-Salloum y Al-Mousawi (2025)
Ayala de Sánchez et al., (2025
Musyaffi et al., (2024)
Reyes et al., (2024)
Morocho et al., (2025)
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PARTICIPANTES
DISEÑO
METODOLOGÍA
INSTRUMENTOS
PROCEDIMIENTO
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ANÁLISIS DE DATOS
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Foro De Estudios En Lenguas Internacional
La contribución de la competencia digital a la alfabetización en IA, en general
RESULTADOS PRELIMINARES
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Foro De Estudios En Lenguas Internacional
La contribución de las 5 áreas de competencia digital a la alfabetización en IA, en sus 4 dimensiones/factores
RESULTADOS PRELIMINARES
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Principales hallazgos preliminares
Limitaciones del estudio
REFLEXIONES FINALES
Implicaciones tecnopedagógicas
Recomendaciones para futuras investigaciones
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Abdo-Salloum, A. M., & Al-Mousawi, H. Y. (2025). Accounting Students’ Technology Readiness, Perceptions, and Digital Competence Toward Artificial Intelligence Adoption in Accounting Curricula. Journal of Accounting Education, 70, 100951. https://doi.org/10.1016/j.jaccedu.2025.100951 AI competency framework for students. (2025). Unesco.org. https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-students?utm_source=chatgpt.com Ayala de Sánchez, M. C. A., Martinez Peñaloza, M. Y., & Ramírez, P. (2025). Competencias digitales y la alfabetización en inteligencia artificial en estudiantes universitarios. Prohominum, 7(1), 32–42. https://doi.org/10.47606/ACVEN/PH0312.
Consejo de la Unión Europea. (2018). Recomendación del Consejo sobre las competencias clave para el aprendizaje permanente (ST 9009/2018 INIT). Diario Oficial de la Unión Europea, C 189, 1–13. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/?uri=CELEX:32018H0604(01) INTEF (2022). Marco de Referencia de la Competencia Digital Docente – Enero 2022. https://intef.es/wp-content/uploads/2023/05/MRCDD_GTTA_2022.pdf Miao, F., & Holmes, W. (2024). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227
Referencias
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Morocho, J., Yaselga, W., Lizano, M., & Medina, M., (2025). Competencias digitales y de IA en la educación: transformando a los estudiantes para liderar el futuro del trabajo. Reincisol, 4(7), pp. 2841-2864. https://doi.org/10.59282/reincisol.V4(7)2841-2864. Musyaffi, A. M., Adha, M. A., Mukhibad, H., & Oli, M. C. (2024). Improving students’ openness to artificial intelligence through risk awareness and digital literacy: Evidence form a developing country. Social Sciences & Humanities Open, 10, 101168. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2024.101168 OECD (2025). Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education (Review draft). OECD. Paris. https://ailiteracyframework.org Reyes, R. A., Mariñas, J. M. M., Tacang, J. R. D., Asis, L. J. A., Sayman, J.M., Flores, C.C., Palima, Z., & Sumatra, K. (2024). The Relationship Between Attitude Towards AI and AI Literacy of University Students. International Journal of Multidisciplinary Studies in Higher Education, 1(1), 37–46. https://doi.org/10.70847/587958 Wang, B., Rau, P. L. P., & Yuan, T. (2023). Measuring user competence in using artificial intelligence: validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & information technology, 42(9), 1324-1337.
Referencias
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PONENCIA
Competencias digitales clave para la alfabetización de inteligencia artificial en estudiantes universitarios.
PONENTES
Dr. AlfredoMarín Marín
Mtro. José LuisBorges Ucán
Mtra. María IsabelHernández Romero
Universidad Autónoma del Estado de Quintana Roo
Chetumal, Quintana Roo, 08 de octubre de 2025Aula Magna 1 12:00 horas
https://caceduqroo.wixsite.com/caced
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Niveles autopercibidos de Alfabetización en Inteligencia Artificial (AIA)
Niveles autopercibidos de Competencia Digital (CD)
Recomendaciones para futuras investigaciones:• Ampliar la muestra a otras regiones y contextos educativos.• Incorporar métodos mixtos para enriquecer la comprensión de los resultados.• Evaluar el impacto de intervenciones tecnopedagógicas específicas en el desarrollo de AIA.
La IA Generativa (IAGen) es una tecnología de inteligencia artificial (IA) que genera contenidos de forma automática en respuesta a instrucciones escritas en interfaces conversacionales de lenguaje natural (prompts). En vez de limitarse a conservar las páginas web existentes, IAGen produce nuevos contenidos. El contenido puede presentarse en formatos que abarcan todas las representaciones simbólicas del pensamiento humano: textos escritos en lenguaje natural, imágenes (incluyendo fotografías, pinturas digitales y caricaturas), videos, música y código de software. (Miao & Holmes, 2024).
Implicaciones pedagógicas:• Fomentar el desarrollo de competencias digitales como vía para fortalecer la alfabetización en IA.• Integrar contenidos de ética, evaluación crítica y uso responsable de IA en planes de estudio.• Promover prácticas tecnológicas que vinculen la creación digital con el pensamiento crítico sobre IA.
Principales hallazgos preliminares:• Existe una correlación positiva significativa entre competencias digitales (CD) y alfabetización en inteligencia artificial (AIA) (r = 0.61).• Las cinco áreas de CD contribuyen a las cuatro dimensiones de AIA: conciencia, uso, evaluación y ética.• La gestión de información, la creación de contenidos digitales y la resolución de problemas son las áreas que más potencian el uso, evaluación crítica y ética en IA.• La comunicación y colaboración destaca como la competencia que más impulsa la conciencia sobre la IA.• Los instrumentos utilizados tienen alta consistencia interna (Alfa de Cronbach).
La alfabetización en IA representa el conocimiento técnico, las habilidades duraderas y las actitudes orientadas al futuro necesarias para prosperar en un mundo influenciado por la IA. Permite a los estudiantes interactuar, crear, gestionar y diseñar IA, a la vez que evalúan críticamente sus beneficios, riesgos e implicaciones éticas.
Este borrador de definición se basa en las definiciones existentes de la Ley de IA de la UE, la OCDE, la UNESCO y otras organizaciones. (OECD, 2025).
- Cuestionario de competencias digitales digitales de elaboración propia, basado en el Marco DigComp 2.2 con 21 reactivos en escala de Likert 1-7. Mide 5 áreas de competencia:
Área 1: Información y alfabetización de datos (3 reactivos).
Área 2: Comunicación y colaboración (6 reactivos).
Área 3: Creación de contenidos digitales (4 reactivos).
Área 4: Seguridad (4 reactivos).
Área 5: Resolución de problemas (4 reactivos).
- La Artificial Intelligence Literacy Scale developed by Wang et al. (2022), con 12 reactivos en escala de Likert 1-7. Mide la alfabetización en 4 dimensiones
- Dimensión 1: Conciencia (3 reactivos).
- Dimensión 2: Uso (3 reactivos).
- Dimensión 3: Evaluación (3 reactivos).
- Dimensión 4: Ética (3 reactivos)
La inteligencia artificial (IA) es un “sistema basado en máquinas que, para objetivos explícitos o implícitos, infiere, a partir de la entrada que recibe, cómo generar resultados como predicciones, contenido, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales” (OCDE, 2024).
“La competencia digital implica el uso seguro, crítico y responsable de las tecnologías digitales para el aprendizaje, en el trabajo y para la participación en la sociedad, así como la interacción con estas. Incluye la Búsqueda y gestión de información y datos, la comunicación y la colaboración, la creación de contenidos digitales (incluida la programación), la seguridad (incluido el bienestar digital y las competencias relacionadas con la ciberseguridad) y la resolución de problemas.” (Recomendación del Consejo sobre las competencias clave para el aprendizaje permanente , 22 de mayo de 2018, ST 9009 2018 INIT).
Hallazgos clave visualizados:Ética tiene las correlaciones más altas, especialmente con creación de contenidos digitales (0.566).Conciencia se relaciona más con comunicación y colaboración (0.503) y resolución de problemas (0.490).Evaluación y uso también muestran fuertes vínculos con resolución de problemas y creación de contenidos.Todas las correlaciones son positivas y significativas, lo que respalda la idea de que el desarrollo de competencias digitales potencia la alfabetización en IA.
PONENCIA_Competencias digitales clave para la alfabetización en IA
Izabel Hernández
Created on September 13, 2025
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Competencias digitales clave para la alfabetización de inteligencia artificial en estudiantes universitarios.
PONENTES
Dr. AlfredoMarín Marín
Mtro. José LuisBorges Ucán
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Chetumal, Quintana Roo, 08 de octubre de 2025Aula Magna 1 12:00 horas
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I. Objetivos de la investigaciónII. Referentes Teóricos III. Metodología IV. Resultados preliminares
V. Reflexiones finales
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Competencia digital
Alfabetización en IA
Referentes teóricos
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Referentes teóricos
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Referentes teóricos: Marcos referenciales
Marco Común Europeo de Competencia Digital de Educadores S(INTEF 2022, p. 9)
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Referentes teóricos:Marcos referenciales
Niveles de alfabetización en IA y dimensiones (AI competency framework for students, 2025)
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Conciencia
Uso
Referentes teóricos:Marcos referenciales
Evaluación
Ética
Dimensiones de la escala de alfabetización en IA (Wang et al., 2023)
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Referentes teóricos: Estudios previos
Abdo-Salloum y Al-Mousawi (2025)
Ayala de Sánchez et al., (2025
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Reyes et al., (2024)
Morocho et al., (2025)
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La contribución de la competencia digital a la alfabetización en IA, en general
RESULTADOS PRELIMINARES
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La contribución de las 5 áreas de competencia digital a la alfabetización en IA, en sus 4 dimensiones/factores
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Principales hallazgos preliminares
Limitaciones del estudio
REFLEXIONES FINALES
Implicaciones tecnopedagógicas
Recomendaciones para futuras investigaciones
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Abdo-Salloum, A. M., & Al-Mousawi, H. Y. (2025). Accounting Students’ Technology Readiness, Perceptions, and Digital Competence Toward Artificial Intelligence Adoption in Accounting Curricula. Journal of Accounting Education, 70, 100951. https://doi.org/10.1016/j.jaccedu.2025.100951 AI competency framework for students. (2025). Unesco.org. https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-students?utm_source=chatgpt.com Ayala de Sánchez, M. C. A., Martinez Peñaloza, M. Y., & Ramírez, P. (2025). Competencias digitales y la alfabetización en inteligencia artificial en estudiantes universitarios. Prohominum, 7(1), 32–42. https://doi.org/10.47606/ACVEN/PH0312. Consejo de la Unión Europea. (2018). Recomendación del Consejo sobre las competencias clave para el aprendizaje permanente (ST 9009/2018 INIT). Diario Oficial de la Unión Europea, C 189, 1–13. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/?uri=CELEX:32018H0604(01) INTEF (2022). Marco de Referencia de la Competencia Digital Docente – Enero 2022. https://intef.es/wp-content/uploads/2023/05/MRCDD_GTTA_2022.pdf Miao, F., & Holmes, W. (2024). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227
Referencias
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Morocho, J., Yaselga, W., Lizano, M., & Medina, M., (2025). Competencias digitales y de IA en la educación: transformando a los estudiantes para liderar el futuro del trabajo. Reincisol, 4(7), pp. 2841-2864. https://doi.org/10.59282/reincisol.V4(7)2841-2864. Musyaffi, A. M., Adha, M. A., Mukhibad, H., & Oli, M. C. (2024). Improving students’ openness to artificial intelligence through risk awareness and digital literacy: Evidence form a developing country. Social Sciences & Humanities Open, 10, 101168. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2024.101168 OECD (2025). Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education (Review draft). OECD. Paris. https://ailiteracyframework.org Reyes, R. A., Mariñas, J. M. M., Tacang, J. R. D., Asis, L. J. A., Sayman, J.M., Flores, C.C., Palima, Z., & Sumatra, K. (2024). The Relationship Between Attitude Towards AI and AI Literacy of University Students. International Journal of Multidisciplinary Studies in Higher Education, 1(1), 37–46. https://doi.org/10.70847/587958 Wang, B., Rau, P. L. P., & Yuan, T. (2023). Measuring user competence in using artificial intelligence: validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & information technology, 42(9), 1324-1337.
Referencias
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Foro De Estudios En Lenguas Internacional
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Competencias digitales clave para la alfabetización de inteligencia artificial en estudiantes universitarios.
PONENTES
Dr. AlfredoMarín Marín
Mtro. José LuisBorges Ucán
Mtra. María IsabelHernández Romero
Universidad Autónoma del Estado de Quintana Roo
Chetumal, Quintana Roo, 08 de octubre de 2025Aula Magna 1 12:00 horas
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Niveles autopercibidos de Alfabetización en Inteligencia Artificial (AIA)
Niveles autopercibidos de Competencia Digital (CD)
Recomendaciones para futuras investigaciones:• Ampliar la muestra a otras regiones y contextos educativos.• Incorporar métodos mixtos para enriquecer la comprensión de los resultados.• Evaluar el impacto de intervenciones tecnopedagógicas específicas en el desarrollo de AIA.
La IA Generativa (IAGen) es una tecnología de inteligencia artificial (IA) que genera contenidos de forma automática en respuesta a instrucciones escritas en interfaces conversacionales de lenguaje natural (prompts). En vez de limitarse a conservar las páginas web existentes, IAGen produce nuevos contenidos. El contenido puede presentarse en formatos que abarcan todas las representaciones simbólicas del pensamiento humano: textos escritos en lenguaje natural, imágenes (incluyendo fotografías, pinturas digitales y caricaturas), videos, música y código de software. (Miao & Holmes, 2024).
Implicaciones pedagógicas:• Fomentar el desarrollo de competencias digitales como vía para fortalecer la alfabetización en IA.• Integrar contenidos de ética, evaluación crítica y uso responsable de IA en planes de estudio.• Promover prácticas tecnológicas que vinculen la creación digital con el pensamiento crítico sobre IA.
Principales hallazgos preliminares:• Existe una correlación positiva significativa entre competencias digitales (CD) y alfabetización en inteligencia artificial (AIA) (r = 0.61).• Las cinco áreas de CD contribuyen a las cuatro dimensiones de AIA: conciencia, uso, evaluación y ética.• La gestión de información, la creación de contenidos digitales y la resolución de problemas son las áreas que más potencian el uso, evaluación crítica y ética en IA.• La comunicación y colaboración destaca como la competencia que más impulsa la conciencia sobre la IA.• Los instrumentos utilizados tienen alta consistencia interna (Alfa de Cronbach).
La alfabetización en IA representa el conocimiento técnico, las habilidades duraderas y las actitudes orientadas al futuro necesarias para prosperar en un mundo influenciado por la IA. Permite a los estudiantes interactuar, crear, gestionar y diseñar IA, a la vez que evalúan críticamente sus beneficios, riesgos e implicaciones éticas. Este borrador de definición se basa en las definiciones existentes de la Ley de IA de la UE, la OCDE, la UNESCO y otras organizaciones. (OECD, 2025).
- Cuestionario de competencias digitales digitales de elaboración propia, basado en el Marco DigComp 2.2 con 21 reactivos en escala de Likert 1-7. Mide 5 áreas de competencia: Área 1: Información y alfabetización de datos (3 reactivos). Área 2: Comunicación y colaboración (6 reactivos). Área 3: Creación de contenidos digitales (4 reactivos). Área 4: Seguridad (4 reactivos). Área 5: Resolución de problemas (4 reactivos).
La inteligencia artificial (IA) es un “sistema basado en máquinas que, para objetivos explícitos o implícitos, infiere, a partir de la entrada que recibe, cómo generar resultados como predicciones, contenido, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales” (OCDE, 2024).
“La competencia digital implica el uso seguro, crítico y responsable de las tecnologías digitales para el aprendizaje, en el trabajo y para la participación en la sociedad, así como la interacción con estas. Incluye la Búsqueda y gestión de información y datos, la comunicación y la colaboración, la creación de contenidos digitales (incluida la programación), la seguridad (incluido el bienestar digital y las competencias relacionadas con la ciberseguridad) y la resolución de problemas.” (Recomendación del Consejo sobre las competencias clave para el aprendizaje permanente , 22 de mayo de 2018, ST 9009 2018 INIT).
Hallazgos clave visualizados:Ética tiene las correlaciones más altas, especialmente con creación de contenidos digitales (0.566).Conciencia se relaciona más con comunicación y colaboración (0.503) y resolución de problemas (0.490).Evaluación y uso también muestran fuertes vínculos con resolución de problemas y creación de contenidos.Todas las correlaciones son positivas y significativas, lo que respalda la idea de que el desarrollo de competencias digitales potencia la alfabetización en IA.