DIPLOMADO
EN EDUCACIÓN SUPERIOR APLICADO A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DOCUMENTO
CIENTÍFICO FINAL
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL NOTION AI ENFOQUE CUALITATIVO Y PARADIGMA CRÍTICO
ESTUDIANTE: Ing. ROBERTO
CARLOS LÓPEZ GUERRA
DOCENTE: Ph. D. PABLO ARANDA
MANRRIQUE
LA PAZ
– BOLIVIA
2025
Área: Educación Superior
Tema: Inteligencia artificial en
investigación
Nombre: López Guerra Roberto Carlos
EL USO
DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL NOTION EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR, ENFOQUE
CUALITATIVO Y PARADIGMA CRÍTICO
1. INTRODUCCIÓN
En la digitalización de los entornos de aprendizaje y la integración progresiva de herramientas basadas en inteligencia artificial, la herramienta Notion AI se presenta como una alternativa para la organización, análisis y producción académica, ya que centraliza información automatiza tareas, Notion AI se perfila como una y herramienta de apoyo para docentes y estudiantes.
Indirectamente, este escenario exige, desde un paradigma crítico, examinar las relaciones de poder y desigualdades formativas vinculadas al uso de esta tecnología.
La necesidad de comprender cómo docentes y estudiantes experimentan esta herramienta demanda una aproximación cualitativa orientada a profundizar en las prácticas reales del aula universitaria; este estudio cualitativo analiza las experiencias, percepciones y dificultades reales que enfrentan los actores universitarios al usar Notion AI.
2. PROBLEMA
Formulación del problema
La problemática central radica en el uso limitado y poco estratégico de Notion AI en la educación superior debido al escaso conocimiento, falta de formación en inteligencia artificial y ausencia de lineamientos éticos institucionales; esta situación se expresa en que el problema central es el escaso conocimiento sobre el uso de Notion AI en la educación superior.
Asimismo, la diferencia entre quienes usan Notion como un bloc de notas
y quienes aprovechan sus capacidades avanzadas revela un desequilibrio
significativo en términos de alfabetización tecnológica; existe una brecha
formativa entre los que utilizan Notion como un simple bloc de notas y
los que pueden explotar sus funciones avanzadas.
Finalmente, la falta de políticas éticas claras genera riesgos de plagio, dependencia tecnológica y mal uso de la inteligencia artificial, dado que la ausencia de políticas institucionales claras sobre uso ético e integridad académica puede generar dependencia o riesgos de plagio.
3. PROPÓSITOS
Propósito general
Examinar críticamente el uso de Notion AI en la educación superior desde un enfoque cualitativo, analizando experiencias, dificultades y condiciones éticas y formativas que influyen en su integración académica.
Propósitos específicos
Identificar las percepciones y prácticas de docentes y estudiantes respecto al uso de Notion AI.
Analizar los factores institucionales, éticos y normativos que condicionan su implementación.
Describir el nivel de alfabetización en inteligencia artificial relacionado con esta herramienta.
Examinar las implicaciones pedagógicas y metodológicas de integrar Notion AI en el aula universitaria.
4. JUSTIFICACIÓN
Justificación académica
La investigación se justifica académicamente por la necesidad de comprender un fenómeno emergente que reconfigura la enseñanza en educación superior desde esta investigación que es parte del diplomado en educación superior que se lleva a cabo; Notion AI tiene un enorme potencial como asistente de productividad y generador de contenidos en el ámbito académico.
Justificación metodológica
Desde una perspectiva metodológica, el enfoque cualitativo y crítico permite estudiar experiencias, tensiones y dinámicas sobre el uso de Notion AI; este enfoque se sustenta cuando se indica que en muchos casos, la implementación tecnológica se da sin pruebas piloto y sin evaluación cualitativa de su impacto.
Justificación social
La investigación contribuye socialmente a reducir la brecha tecnológica en el ámbito universitario, dado que muchas instituciones aún enfrentan brechas significativas en conectividad, infraestructura y formación.
5. SUPUESTO DE INVESTIGACIÓN
El supuesto plantea que el uso limitado y desigual de Notion AI se debe a falta de alfabetización en inteligencia artificial, ausencia de políticas institucionales claras y poco conocimiento del potencial académico de la herramienta; esto se sustenta en que la adopción de Notion AI puede generar dependencia tecnológica, riesgos de plagio o mal uso.
6. ESTADO DEL ARTE
El desarrollo de competencias en inteligencia artificial es clave para comprender el rol de Notion AI, la falta de formación deriva en usos superficiales o incorrectos; “a significant issue is the lack of comprehensive training in AI capabilities for students” (Walter, 2024, p. 7).
La ausencia de regulación ética institucional dificulta la adopción responsable de herramientas de inteligencia artificial; esta falta se observa al mencionarse que “the implementation of these technologies is frequently unregulated and lacks comprehensive ethical guidelines” (Román, 2025, p. 3).
La integridad académica constituye un eje de preocupación, ya que la inteligencia artificial cuestiona la autoría real de los trabajos estudiantiles; “there could be issues with academic integrity … an AI system or a student” (Shaw, 2025, p. 13).
Desde una visión crítica, estas tensiones revelan conflictos entre innovación tecnológica y regulación, ello evidencia que la adopción tecnológica nunca es neutral “an open but cautious approach towards GenAI” (Wang, 2023, p. 5).
Las funciones requieren supervisión docente para evitar errores conceptuales, “los modelos de lenguaje pueden automatizar tareas pedagógicas” (Yan, 2023, p. 9).
Los factores institucionales como conectividad y recursos siguen condicionando
la implementación de IA; se afirma que “muchas instituciones aún enfrentan
brechas significativas en conectividad, infraestructura y formación” (Plana,
2025, p. 2).
En lo pedagógico, Notion AI puede automatizar tareas académicas, dado que “automates question generation, feedback provision, and content generation” (Yan, 2023, p. 9).
La transformación universitaria en torno a la inteligencia artificial requiere
políticas públicas, ya que las instituciones atraviesan “un complejo proceso de
cambios que requiere políticas públicas en apoyo de las universidades”
(Garrido, 2023, p. 50).
La preocupación por autoría esta vigente debido a la inteligencia artificial; se observa la necesidad de transparencia y normativas “I feel these lead to us not knowing who produced the work – an AI system or a student” (Shaw, 2025, p. 14).
Revisiones como la de (Yan, 2023) muestran que los modelos de lenguaje pueden automatizar tareas pedagógicas, pero que su implementación e implantación real requiere una consideración ética profunda y transparente.
Investigaciones sobre políticas universitarias como la de (Wang, 2023) dicen que las instituciones adoptan un enfoque abierto pero cauteloso con la inteligencia artificial, promoviendo capacitaciones, lo que demuestra que la integración de Notion AI no solo es técnica sino también pedagógica y normativa.
BIBLIOGRAFÍA
Garrido, C. (2023). Universidades, cambio del conocimiento humano, transición digital e inteligencia artificial. En: https://doi.org/10.54674/ess.v35i2.796
Plana, J. (2025). Inteligencia artificial en la educación superior: Una agenda urgente para la transformación institucional. En: https://www.iesalc.unesco.org/es/articles/inteligencia-artificial-en-la-educacion-superior-una-agenda-urgente-para-la-transformacion
Román, R., et all. (2025). Ethical challenges associated with the use of artificial intelligence in university education. En: https://link.springer.com/article/10.1007/s10805-025-09660-w
Shaw, L., et all (2025). Artificial Intelligence and Cognitive Adaptation in Higher Education Environments. Londres, Reino Unido: Journal of Digital Learning Research Press.
Walter, Y. (2024). Embracing the future of artificial intelligence in the classroom. En: https://educationaltechnologyjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s41239-024-00448-3
Wang, H., et all. (2023). Generative AI in higher education. En: https://arxiv.org/abs/2312.05235
Yan, L., et all. (2023). Practical and ethical challenges of large language models in education. En: https://arxiv.org/abs/2303.13379
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