Palabras clave
educación primaria
expectativas docentes
contextos vulnerables
enseñanza
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Resumen
La presente revisión de alcance analiza las expectativas que tienen los profesores de primaria acerca del uso de la Inteligencia Artificial (IA) en los procesos de enseñanza-aprendizaje en contextos vulnerables, a través de un análisis bibliométrico de estudios actuales en bases de datos indexadas utilizando la metodología Prisma-ScR, la búsqueda permitió la recuperación de 205 registros de los cuales doce cumplieron los criterios de búsqueda. Los hallazgos fueron clasificados en seis categorías temáticas: expectativas positivas hacia la IA y su potencial en contextos vulnerables; miedo o incertidumbre sobre el reemplazo docente; barreras tecnológicas y de infraestructura; afectación a la socialización, privacidad y ética; relevancia de la capacitación y acompañamiento docente; y enfoques pedagógicos orientados a la personalización y calidad de la información. Los resultados sugieren que la IA tiene el potencial de fomentar la personalización del aprendizaje, a pesar de esto existen retos en cuanto a los recursos, la privacidad, la confiabilidad de la información y la dificultad asociada a los recursos requeridos para su implementación. Los gobiernos deben enfatizar en la creación de marcos éticos, capacitación docente y políticas de uso de la IA especificas educación básica primaria en contextos vulnerables.
Referencias
Abar, C. A. A. P., Dos Santos, J. M. D. S., & de Almeida, M. V. (2021). Computational Thinking in Basic School in the Age of Artificial Intelligence: Where is the Teacher? Acta Scientiae, 23(6), 270–299. https://doi.org/10.17648/acta.scientiae.6869
Adams, C., Pente, P., Lemermeyer, G., & Rockwell, G. (2023). Ethical principles for artificial intelligence in K-12 education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100131. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100131
Alonso-Secades, V., López-Rivero, A.-J., Martín-Merino-Acera, M., Ruiz-García, M.-J., & Arranz-García, O. (2022). Designing an intelligent virtual educational system to improve the efficiency of primary education in developing countries. Electronics, 11(9), 1487. https://doi.org/10.3390/electronics11091487
Arteaga, C. A. C., & Gómez, J. S. Z. (2025). Tipos de usos de las TIC por parte de los docentes en sus prácticas pedagógicas. Scientific Journal T & E, 1(2), 203–229. https://doi.org/10.48204/3072-9653.6875
Brailovsky, D. (2025). Educación Digital Integral: un desafío para la educación de las infancias. Espacios en blanco. Serie indagaciones, 35(1), 2-2. https://doi.org/10.37177/UNICEN/EB34-431
Dai, Y., Liu, A., Qin, J., Guo, Y., Jong, M. S., Chai, C., & Lin, Z. (2023). Collaborative construction of artificial intelligence curriculum in primary schools. Journal of Engineering Education, 112(1), 23–42. https://doi.org/10.1002/jee.20503
Filiz, O., Kaya, M. H., & Adiguzel, T. (2025). Teachers and AI: Understanding the factors influencing AI integration in K-12 education. Education and Information Technologies, 1–37. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13463-2
Forján, R., & Morelatto, G. (2018). Estudio comparativo de factores de resiliencia en docentes de contextos socialmente vulnerables. Psicogente, 21(40), 277-296. https://doi.org/10.17081/psico.21.40.3075
INEE, Instituto Nacional para la Evaluación de la Educación. (2019). La educación obligatoria en México. Informe 2019. Perfiles educativos, 41(164), 188-199. https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2019.164.59386
Kuleto, V., Ilić, M. P., Bucea-Manea-Țoniş, R., Ciocodeică, D.-F., Mihălcescu, H., & Mindrescu, V. (2022). The attitudes of K–12 Schools’ teachers in Serbia towards the potential of artificial intelligence. Sustainability, 14(14), 8636. https://doi.org/10.3390/su14148636
Lezcano Acuña, R. C., & Hilgert, N. I. (2023). Desafíos y oportunidades de la enseñanza de la biología en contextos interculturales: La etnobiología como herramienta para la incorporación de los conocimientos ecológicos tradicionales. http://dx.doi.org/10.18542/ethnoscientia.v8i3.14970
Lindín, C. (2024). Estrategias para la incorporación de la inteligencia artificial en educación a partir de ChatGPT: Oportunidades y dilemas para profesorado, alumnado e investigación-publicación. Didacticae: Revista de Investigación En Didácticas Específicas, 15. http://dx.doi.org/10.1344/did.43107
López-Cortés, O. D., Betancourt-Núñez, A., Bernal Orozco, M. F., & Vizmanos, B. (2022). Scoping reviews: una nueva forma de síntesis de la evidencia. Investigación en educación médica, 11(44), 98-104. https://doi.org/10.22201/fm.20075057e.2022.44.22447
Luna-Martínez , A. (2025). Docencia y revolución tecnológica. Líneas formativas desde una interpretación analógica. Revista Construyendo Paz Latinoamericana, 10(21). https://doi.org/10.35600/25008870.2025.21.0375.1
Mohammed, A. S. (2023). Examining the Implementation of Artificial Intelligence in Early Childhood Education Settings in Ghana: Educators’ Attitudes and Perceptions towards Its Long-Term Viability. Online Submission, 2(4), 36–49. https://doi.org/10.54536/ajet.v2i4.2201
Mouta, A., Torrecilla-Sánchez, E. M., & Pinto-Llorente, A. M. (2025). Comprehensive professional learning for teacher agency in addressing ethical challenges of AIED: Insights from educational design research. Education and Information Technologies, 30(3), 3343–3387. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12946-y
Nazaretsky, T., Ariely, M., Cukurova, M., & Alexandron, G. (2022). Teachers’ trust in AI‐powered educational technology and a professional development program to improve it. British Journal of Educational Technology, 53(4), 914–931. https://doi.org/10.1111/bjet.13232
Ottenbreit-Leftwich, A., Glazewski, K., Jeon, M., Jantaraweragul, K., Hmelo-Silver, C. E., Scribner, A., Lee, S., Mott, B., & Lester, J. (2023). Lessons learned for AI education with elementary students and teachers. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 33(2), 267–289. https://doi.org/10.1007/s40593-022-00304-3
Rizos, I., Foykas, E., & Georgakopoulos, S. V. (2024). Enhancing Mathematics Education for Students with Special Educational Needs through Generative AI: A Case Study in Greece. Contemporary Educational Technology, 16(4). https://doi.org/10.30935/cedtech/15487
Rodrigues, L., Guerino, G., Silva, T. E. V, Challco, G. C., Oliveira, L., da Penha, R. S., Melo, R. F., Vieira, T., Marinho, M., & Macario, V. (2025). Mathaide: A qualitative study of teachers’ perceptions of an its unplugged for underserved regions. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 35(1), 2–30. https://doi.org/10.1007/s40593-024-00397-y
Rutatola, E. P., Stroeken, K., & Belpaeme, T. (2025). ‘ Habari, Colleague!’: A Qualitative Exploration of the Perceptions of Primary School Mathematics Teachers in Tanzania Regarding the Use of Social Robots. Applied Sciences (2076-3417), 15(15). https://doi.org/10.3390/app15158483
Rutherford, T., Rodrigues, A., Duque-Baird, S., Veng, S., Mykyta-Chomsky, R., Cao, Y., Chisholm, K., & Bergwall, E. (2025). “I just think it is the way of the future”: Teachers’ use of ChatGPT to develop motivationally-supportive math lessons. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100367. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100367
Sangoluisa Caiza, R. (2021). La educación para personas de escasos recursos y grupos vulnerables. Una mirada desde el Ecuador. Conrado, 17(82), 86-95. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1990-86442021000500086
Setyawan, H., & Purbohadi, D. (2025). Experimenting with AI-based mobile applications to improve student engagement in ornamental plant learning in rural Indonesian schools. Edelweiss Applied Science and Technology, 9(3), 2333–2343. https://doi.org/10.55214/25768484.v9i3.5787
Tricco, A.C., Lillie, E., Zarin, W. et al. (2016). A scoping review on the conduct and reporting of scoping reviews. BMC Med Res Methodol 16, 15. https://doi.org/10.1186/s12874-016-0116-4
Uğraş, H., Uğraş, M., Papadakis, S., & Kalogiannakis, M. (2024). ChatGPT-supported education in primary schools: The potential of ChatGPT for sustainable practices. Sustainability, 16(22), 9855. https://doi.org/10.3390/su16229855
Viberg, O., Cukurova, M., Feldman-Maggor, Y. et al. (2025). What Explains Teachers’ Trust in AI in Education Across Six Countries?. Int J Artif Intell Educ 35, 1288–1316. https://doi.org/10.1007/s40593-024-00433-x
Wang, R. E., Ribeiro, A. T., Robinson, C. D., Loeb, S., & Demszky, D. (2025). Tutor CoPilot: A Human-AI Approach for Scaling Real-Time Expertise. EdWorkingPaper No. 24-1054. Annenberg Institute for School Reform at Brown University. https://doi.org/10.26300/81nh-8262
White, C. M., Díaz Tafur, J. I., Segovia Ospina, I., Quintero Medina, B., & Castaño Guiza, Y. (2005). Lineamientos de política para la atención educativa a poblaciones vulnerables. Revolución educativa, Colombia aprende, 10-11. https://www.mineducacion.gov.co/1621/article-90668.html
Yancovic-Allen, M., & Escobar-González, S. (2021). Percepciones de docentes en formación de pedagogía básica sobre educar en contextos vulnerables. Revista Educación, 46(1), 1-13. https://doi.org/10.15517/revedu.v46i1.43787
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