https://niveles.esprint.tech
Vol. 3 N° 1, enero-junio 2026 (103-114)
ISSN: 3073-1119
103
Artículo de revisión
Inteligencia artificial generativa como apoyo en el aprendizaje del idioma
inglés
Generative artificial intelligence as a support in learning the english language
Pamela Alejandra Bayas Chicaiza*
Profesional Independiente
Riobamba - Ecuador
pamelaalejandrabayas@gmail.com
https://orcid.org/0009-0002-1303-2768
Mónica Alexandra Castelo Reyna
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Riobamba - Ecuador
monica.castelo@espoch.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-4659-4564
Patricia Beatriz Salgado Oviedo
Unidad Educativa “Miguel Ángel León
Pontón”
Riobamba - Ecuador
patyalis@hotmail.com
https://orcid.org/0000-0001-6841-0135
*Correspondencia:
pamelaalejandrabayas@gmail.com
Cómo citar este artículo:
Bayas, P., Castelo, M., & Salgado, P. (2026).
Inteligencia artificial generativa como apoyo
en el aprendizaje del idioma inglés. Revista de
Investigación Educativa Niveles, 3(1), 103-114.
https://doi.org/10.61347/rien.v3i1.90
Recibido: 24 de febrero de 2026
Proceso de evaluación:
26 de febrero al 27 de marzo de 2026
Aceptado: 30 de marzo de 2026
Publicado: 7 de abril de 2026
Resumen: El avance de la inteligencia artificial generativa (IAG) abre nuevas
posibilidades en la enseñanza del idioma inglés, especialmente en el ámbito de la
educación superior. Sin embargo, su integración pedagógica continúa enfrentando
desafíos vinculados con la limitada formación docente, las brechas tecnológicas y la
ausencia de modelos didácticos que orienten su uso adecuado. Este estudio analiza el
impacto de la IAG como herramienta de apoyo en el aprendizaje del inglés, con énfasis
en el desarrollo de habilidades lingüísticas y su aplicación en diversos contextos
educativos. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cualitativo, mediante un
diseño documental descriptivo-analítico basado en la revisión bibliográfica publicada
entre 2021 y 2026 en bases de datos académicas. Los resultados identificaron las
principales funcionalidades de la IAG, entre ellas la retroalimentación inmediata, la
personalización de contenidos, la generación automática de evaluaciones y la corrección
asistida, elementos que fortalecen la autonomía, la motivación y el desempeño lingüístico
de los estudiantes. Asimismo, se evidencian avances en la práctica de habilidades como
lectura, escritura, comprensión auditiva y producción oral. No obstante, persisten riesgos
asociados a su uso inapropiado, como la dependencia tecnológica, el plagio, la
disminución del pensamiento crítico y la reproducción de sesgos. En conjunto, los
hallazgos evidencian que, aunque la IAG posee un alto potencial para transformar la
enseñanza del inglés mediante experiencias interactivas y contextualizadas, su
efectividad depende de una implementación pedagógica consciente, ética y orientada al
fortalecimiento de competencias comunicativas reales.
Palabras clave: Aprendizaje del inglés, habilidades lingüísticas, inteligencia artificial
generativa, retroalimentación automática.
Abstract: Advances in generative artificial intelligence (GAI) open up new possibilities in
English language teaching, particularly in higher education. However, its integration into
teaching continues to face challenges related to limited teacher training, technological gaps, and
the lack of instructional models to guide its proper use. This study analyzes the impact of GAI as
a support tool in English language learning, with an emphasis on the development of language
skills and its application in various educational contexts. The research was conducted using a
qualitative approach, employing a descriptive-analytical documentary design based on a review
of the literature published between 2021 and 2026 in academic databases. The results identified
the main functionalities of IAG, including immediate feedback, content personalization,
automatic generation of assessments, and assisted correction—elements that strengthen students’
autonomy, motivation, and language performance. Likewise, progress was observed in the
practice of skills such as reading, writing, listening comprehension, and oral production.
However, risks associated with their inappropriate use persist, such as technological dependence,
plagiarism, a decline in critical thinking, and the reproduction of biases. Overall, the findings
show that, although IAG has great potential to transform English language instruction through
interactive and context-based experiences, its effectiveness depends on a thoughtful, ethical
pedagogical approach focused on strengthening real-world communication skills.
Keywords: Automatic feedback, english learning, generative artificial intelligence, language
skills.
Copyright: Derechos de autor 2026 Pamela
Alejandra Bayas Chicaiza, Mónica
Alexandra Castelo Reyna, Patricia Beatriz
Salgado Oviedo.
Esta obra está bajo una licencia internacional
Creative Commons Atribución-
NoComercial 4.0.
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1. Introducción
El desarrollo de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) abre nuevas posibilidades en el ámbito
educativo; sin embargo, su integración efectiva como apoyo en el aprendizaje del idioma inglés aún
presenta importantes desafíos (Valera et al., 2023). A pesar de su potencial para personalizar
contenidos, mejorar la interacción y las habilidades lingüísticas, persisten limitaciones relacionadas
con la formación docente, el acceso equitativo a la tecnología, la fiabilidad de los contenidos generados
y la ausencia de modelos pedagógicos claros que orienten su uso (Paniagua et al., 2025). Esta situación
evidencia una brecha entre las capacidades tecnológicas disponibles y su aplicación real en contextos
educativos, lo que dificulta aprovechar plenamente sus beneficios en el desarrollo de competencias
comunicativas.
En este contexto, el dominio del idioma inglés se consolida como una competencia fundamental en
un mundo globalizado, debido a su relevancia en los ámbitos académico, profesional y social. Su
manejo facilita la comunicación internacional, el acceso a información científica y la inserción en
mercados laborales competitivos (Reyes, 2024). Por ello, las instituciones de educación superior
incorporan su enseñanza como parte esencial de la formación integral, al reconocer su impacto directo
en el desarrollo profesional de los estudiantes.
Más allá del aprendizaje del idioma como contenido, resulta necesario el perfeccionamiento de
competencias comunicativas que integren habilidades de comprensión auditiva, expresión oral,
lectura y escritura. En este sentido, las herramientas digitales favorecen entornos de aprendizaje más
interactivos, promoviendo la motivación, la participación y la mejora del desempeño lingüístico
(Guaña, 2023). Asimismo, la alfabetización digital se posiciona como una competencia clave, ya que
permite a los estudiantes y docentes utilizar la tecnología de manera crítica y eficaz. En esta línea,
enfoques como el aprendizaje mixto (blended learning) emergen como alternativas innovadoras que
combinan lo presencial y lo virtual, y enriquecen la experiencia educativa (Paniagua et al., 2025).
A pesar de ello, persisten brechas significativas en el aprendizaje del inglés en diversos contextos
educativos. Estas desigualdades se relacionan con el acceso limitado a recursos tecnológicos, la
insuficiente formación docente y la aplicación de metodologías tradicionales que no responden a las
necesidades actuales (Bolaño-García & Duarte-Acosta, 2024). A pesar de la incorporación de
plataformas digitales, continúan existiendo dificultades en su implementación efectiva, lo que
repercute en la calidad del aprendizaje. En consecuencia, debe fortalecerse la investigación y el diseño
de estrategias pedagógicas que integren adecuadamente las tecnologías digitales, considerando las
características y contextos de los estudiantes.
En relación con las prácticas pedagógicas, se observa una marcada diferencia entre los métodos
tradicionales y los enfoques comunicativos en la enseñanza del inglés. El modelo tradicional, de corte
conductista, se centra en la memorización, la traducción y el aprendizaje de reglas gramaticales,
priorizando la lectura y la escritura sobre la comunicación oral (Carbonell-García et al., 2023). En
contraste, el enfoque comunicativo promueve el uso funcional del idioma en contextos reales,
favoreciendo la interacción y el desarrollo de habilidades comunicativas integrales, donde el docente
asume un rol mediador. No obstante, en la práctica educativa aún predomina el enfoque tradicional,
evidenciando una desconexión entre las políticas educativas y las metodologías innovadoras.
A estas limitaciones se suman dificultades como la falta de motivación estudiantil, la enseñanza
homogénea y la escasa personalización del aprendizaje. En muchos casos, los docentes carecen de
formación continua que les permita adaptar sus estrategias a las necesidades del contexto, lo que afecta
la creación de entornos de aprendizaje significativos. Asimismo, la limitada disponibilidad de recursos,
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tiempo y oportunidades de práctica real del idioma restringe el desarrollo de competencias
comunicativas, reforzando modelos de enseñanza repetitivos y poco efectivos (Hernández, 2026).
Frente a este panorama, la evolución de las tecnologías educativas ha generado un cambio
significativo en los procesos de enseñanza-aprendizaje. El tránsito desde las Tecnologías de la
Información y la Comunicación (TIC) hacia enfoques más integrados como las Tecnologías para el
Aprendizaje y el Conocimiento (TAC) y las Tecnologías para el Empoderamiento y la Participación
(TEP) refleja una transformación que no solo implica el acceso a herramientas digitales, sino su
integración pedagógica. Este proceso exige una formación docente continua que permita aprovechar
el potencial de la tecnología en la mejora del aprendizaje (Changoluisa et al., 2024).
En este sentido, la digitalización ha desempeñado un papel fundamental al transformar los entornos
educativos, promoviendo modalidades flexibles, interactivas y centradas en el estudiante. La
incorporación de plataformas virtuales y entornos híbridos ha facilitado la personalización del
aprendizaje y la colaboración, además de impulsar el desarrollo profesional docente (Navas, 2025). De
igual manera, el aprendizaje mediado por tecnología contribuye al fortalecimiento de la autonomía
estudiantil, al permitir que los alumnos gestionen su propio proceso formativo de manera más activa
y reflexiva.
En este marco de transformación digital, la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta
clave en la innovación educativa. Definida como un conjunto de sistemas capaces de simular procesos
de inteligencia humana, la IA analiza datos, genera retroalimentación y adapta contenidos a las
necesidades individuales de los estudiantes (Romani et al., 2025). En el ámbito educativo, su aplicación
incluye sistemas de tutoría inteligente, análisis del rendimiento académico, personalización del
aprendizaje y detección de riesgos de abandono escolar, lo que contribuye a optimizar los procesos
formativos.
Particularmente, la IAG demuestra un alto potencial en la enseñanza del idioma inglés, al facilitar
la práctica de habilidades lingüísticas como la lectura, escritura, escucha y habla (Vallejo et al., 2025).
Herramientas basadas en IA permiten simular contextos comunicativos reales, ofrecer
retroalimentación inmediata y adaptar el contenido al nivel del estudiante, favoreciendo un
aprendizaje autónomo y personalizado. Estas características potencian la motivación, el compromiso
y la mejora progresiva de las competencias comunicativas (Tuncer & Hopcan, 2025).
Estas innovaciones se sustentan en enfoques como el constructivismo, el aprendizaje autónomo y el
enfoque comunicativo. Estas corrientes destacan el papel activo del estudiante en la construcción del
conocimiento, la importancia de la interacción social y la necesidad de contextualizar el aprendizaje en
situaciones reales (Román, 2024). En consecuencia, la tecnología y la IA actúan como mediadores que
amplían las oportunidades de aprendizaje significativo y fortalecen la autonomía del estudiante.
Aun así, la implementación de la IAG también presenta desafíos relevantes. Entre ellos se
encuentran la dependencia tecnológica, la persistencia de la brecha digital y los riesgos asociados al
uso inadecuado, como el plagio, la falta de pensamiento crítico y la posible reproducción de sesgos en
los contenidos generados (Göçen & Asan, 2023). Estas limitaciones evidencian la necesidad de
establecer marcos éticos y pedagógicos que orienten su uso responsable en el ámbito educativo.
La incorporación de la IAG en el aprendizaje del inglés adquiere una relevancia significativa como
estrategia innovadora para transformar las prácticas educativas tradicionales. Su potencial para crear
entornos interactivos, personalizados y centrados en el estudiante la posiciona como una herramienta
valiosa para mejorar la enseñanza de idiomas, siempre que su implementación sea crítica,
contextualizada y pedagógicamente fundamentada.
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El uso de la IAG como apoyo en el aprendizaje del idioma inglés enfrenta desafíos relacionados con
su limitada integración pedagógica en los contextos educativos. A pesar de su potencial para ofrecer
contenidos personalizados, retroalimentación inmediata y experiencias interactivas, muchos
estudiantes no logran aprovecharla de manera eficaz debido a la falta de orientación didáctica y al
escaso dominio docente de estas herramientas. Esta situación genera una brecha entre las capacidades
tecnológicas de la IA y su aplicación real en el desarrollo de competencias lingüísticas, especialmente
en la producción oral y escrita.
El presente estudio analiza el impacto de la IAG como herramienta de apoyo en el aprendizaje del
idioma inglés, enfocándose en su influencia en el desarrollo de habilidades lingüísticas y su aplicación
en contextos educativos. Para ello, se identifican las principales características y funcionalidades de la
IAG aplicadas al aprendizaje del inglés; evalúan los beneficios y limitaciones que esta tecnología
presenta en el desarrollo de las habilidades lingüísticas; y examinan cómo su uso influye en la
motivación y autonomía del estudiante durante el proceso de aprendizaje, con el fin de comprender
de manera integral su aporte pedagógico y los desafíos que conlleva su implementación.
2. Metodología
El estudio se desarrolló bajo un enfoque cualitativo con diseño documental descriptivo-analítico,
basado en una revisión bibliográfica sobre la IAG como apoyo en el aprendizaje del idioma inglés. Se
empleó un diseño narrativo con revisión bibliográfica proveniente de bases de datos como Scopus,
Google Scholar y SciELO. La búsqueda se realizó mediante operadores booleanos, utilizando
combinaciones como “generative artificial intelligence” AND “English learning” AND "generative artificial
intelligence" OR "generative AI"), así como “aprendizaje del inglés" AND "enseñanza del inglés”.
Se incluyeron publicaciones entre 2021 y 2026, artículos revisados por pares, estudios en educación
superior y aquellos relacionados con IAG y aprendizaje del idioma inglés; se excluyeron documentos
duplicados, sin acceso completo o no pertinentes. El análisis se desarrolló en tres fases: selección de
fuentes, organización y categorización de la información (enfoques, herramientas, beneficios y
desafíos), y análisis interpretativo para sintetizar hallazgos en categorías temáticas.
La información se organizó en matrices de análisis, lo que permitió comparar autores, identificar
convergencias y divergencias, y detectar vacíos en la literatura. Finalmente, los resultados se
estructuraron en características y fundamentos, beneficios, desafíos y limitaciones.
3. Resultados
Características y funcionalidades de la IAG en el aprendizaje del inglés
La figura 1 presenta de forma general las principales funciones de la IAG en el aprendizaje del inglés,
destacando su aporte en la retroalimentación, evaluación, generación de contenidos y personalización
del aprendizaje.
La retroalimentación autodirigida constituye uno de los pilares del uso de la IAG. Según Peng y
Gibert (2026), la posibilidad de recibir respuestas inmediatas, específicas y personalizadas favorece un
aprendizaje autónomo, permitiendo que el estudiante identifique errores y mejore de forma continua.
Esta funcionalidad se complementa con el parafraseo de texto, ya que, como señalan Cantero et al.
(2026), la reformulación de ideas contribuye al desarrollo de habilidades lingüísticas, especialmente en
la producción escrita y la comprensión semántica.
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Figura 1
Características de la IAG en el aprendizaje del inglés
Asimismo, el uso de la IAG como complemento para motores de búsqueda, destacado por Sengar
et al. (2025), amplía el acceso a información relevante durante el proceso de aprendizaje. Esta
característica se articula con el fomento de textos realistas, donde, según Cantero et al. (2026), los
modelos generan contenidos contextualizados que simulan situaciones comunicativas auténticas,
facilitando la inmersión en el idioma.
En el ámbito evaluativo, la figura refleja tres funciones clave: generación de exámenes, evaluaciones
adaptativas y automatización de correcciones. Sengar et al. (2025) destacan que la generación
automática de evaluaciones optimiza el tiempo docente, mientras que Cantero et al. (2026) subrayan
que la automatización de correcciones mejora la eficiencia y la detección de errores. A su vez, las
evaluaciones adaptativas ajustan el nivel de dificultad según el progreso del estudiante, al fortalecer
un aprendizaje personalizado.
En este contexto, la importancia de la nivelación adecuada cobra especial relevancia. Peng y Gibert
(2026) sostienen que clasificar correctamente el nivel del estudiante mantiene la motivación y garantiza
un progreso efectivo. Esta nivelación se relaciona directamente con la personalización de contenidos,
evaluaciones y retroalimentación. Finalmente, estos elementos convergen en la reducción de la carga
docente (Peng & Gibert, 2026). La automatización de tareas repetitivas permite a los docentes dedicar
más tiempo a la planificación pedagógica y al acompañamiento individualizado de los estudiantes.
Beneficios y limitaciones de la IAG en el desarrollo de habilidades lingüísticas
En la tabla 1 se evidencia que la IAG se configura como una herramienta versátil y con alto potencial
para el desarrollo integral de las habilidades lingüísticas del idioma inglés, aunque su efectividad está
condicionada por ciertas limitaciones pedagógicas, éticas y técnicas.
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Tabla 1
Evaluación de los beneficios y limitaciones de la IAG en el desarrollo de habilidades del idioma inglés
Autor(es)
Habilidad
lingüística
Aplicaciones de la IAG Beneficios Limitaciones
Law (2024)
Expresión
escrita
Retroalimentación en
tiempo real para mejorar
escritura, sugerencias lé-
xicas y reformulaciones,
corrección automática y
s
istemas dialogados con
feedback instantáneo.
Incrementa motivación,
interés, compromiso y
creatividad, personaliza
el aprendizaje y fo-
menta autonomía, au-
menta eficacia en la en-
señanza y aprendizaje.
Riesgo de dependencia excesiva
que afecta habilidades críticas,
p
roblemas éticos relacionados
con plagio y deshonestidad aca-
démica, limitaciones en contex-
tos culturales y en algunas len-
guas y f
alta de expresividad
emocional o cultural en los mo-
delos.
Pang et al.
(2025)
Comprensión
lectora
Adaptación de textos se-
gún nivel, resúmenes,
preguntas dentro del
texto, apoyo en compren-
sión.
Mejora la comprensión
lectora, aumenta el inte-
rés y facilita la retención
de información.
Posibilidad de sesgo en el
contenido o información errónea
generada.
Faheemudin
et al. (2025)
Comprensión
auditiva
Simulaciones de diálogos
diversos, exposición a di-
ferentes acentos y pro-
nunciaciones.
Mejora comprensión
auditiva y familiariza-
ción con variedad de
acentos.
Limitación en interacción humana
auténtica; puede no cubrir matices
emocionales o contextuales.
Andreou &
Christani
(2025)
Expresión
oral
Práctica conversacional
interactiva,
análisis de
pronunciación, retroali-
mentación para mejorar
claridad y acento.
Aumenta fluidez, con-
fianza, pronunciación y
habilidades conversa-
cionales en ambientes li-
bres de juicio.
Precisiones limitadas en evalua-
ción de pronunciación avanzada;
ausencia de feedback no verbal (ges-
tos, expresiones).
Limiya &
Kumar
(2025)
Vocabulario
Uso contextual en frases
reales, ejercicios persona-
lizados, adaptación cultu-
ral en ejemplos.
Mejora la retención y
uso práctico de nuevas
palabras en contextos
relevantes.
Riesgo de aprendizaje mecánico
sin comprensión profunda.
Göçen &
Asan (2023)
Gramática
Explicaciones interacti-
vas, corrección inmediata,
ejercicios adaptados.
Facilita la comprensión
de reglas complejas y su
aplicación en contextos
reales.
Feedback puede ser superficial, falta
de interacción personalizada más
allá de lo técnico.
En la expresión escrita, la IA permite retroalimentación en tiempo real, corrección automática,
sugerencias léxicas y reformulación de textos. Estas funcionalidades favorecen la motivación, la
creatividad, la autonomía del estudiante y la eficacia en el aprendizaje, al actuar como un tutor virtual.
No obstante, existe el riesgo de dependencia excesiva, afectación del pensamiento crítico, problemas
éticos relacionados con el plagio y limitaciones en la expresión cultural o emocional. Para la
comprensión lectora, la IA facilita la adaptación de textos según el nivel del estudiante, generación de
resúmenes y formulación de preguntas dentro del contenido.
Mientras, se incrementa la comprensión, la retención de información y el interés del estudiante,
aunque persiste la posibilidad de sesgo o información inexacta generada por los modelos. En el caso
de la comprensión auditiva, la exposición a diferentes acentos y simulaciones de diálogos mejora la
familiarización y comprensión de la lengua en contextos variados. No obstante, la interacción carece
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de matices emocionales y contextuales propios de la comunicación humana real. Para la expresión oral,
la práctica conversacional interactiva con retroalimentación sobre pronunciación incrementa la fluidez,
confianza y habilidades conversacionales, aunque no reemplaza la retroalimentación no verbal ni
alcanza un nivel avanzado de precisión en la pronunciación.
En cuanto al vocabulario, el uso contextualizado, la personalización de ejercicios y la adaptación
cultural favorecen la retención y aplicación práctica de nuevas palabras. Sin embargo, existe el riesgo
de un aprendizaje mecánico sin comprensión profunda. Finalmente, en la gramática, las explicaciones
interactivas, la corrección inmediata y los ejercicios adaptados facilitan la comprensión de reglas
complejas y su aplicación. A pesar de esto, la retroalimentación puede ser superficial y limitada a
aspectos técnicos, sin un acompañamiento más personalizado.
Impacto de la IAG en la motivación y autonomía del estudiante de inglés
Para comprender mejor cómo la IAG influye en la motivación y la autonomía de los estudiantes al
aprender inglés, la tabla 2 describen los efectos que tiene esta tecnología en el aprendizaje, la evidencia
que los respalda, sus beneficios pedagógicos y los desafíos que pueden surgir al utilizarla.
Tabla 2
Influencia de la IAG en la motivación y autonomía del estudiante en el aprendizaje del inglés
Dimensión de
análisis
Impacto observado Evidencia teórica
Contribución
pedagógica
Limitaciones y
desafíos
Motivación
estudiantil
El estudiante muestra
mayor interés, partici-
pación y compromiso
gracias a la interacción
con contenidos perso-
nalizados y retroali-
mentación inmediata.
La retroalimentación inmediata
favorece el aprendizaje autó-
nomo y aumenta el interés (Peng
& Gibert, 2026). Actividades y
textos realistas incrementan el
atractivo del aprendizaje
(Cantero et al., 2026).
Favorece el involu-
cramiento activo, la
motivación intrín-
seca y la continui-
lingüística.
Posible desmotiva-
ción por fallas técni-
cas, dependencia
tecnológica o infor-
mación incorrecta.
Autonomía del
estudiante
El estudiante gestiona
su ritmo de trabajo,
toma decisiones y usa la
retroalimentación per-
sonalizada para mejorar
su desempeño.
Evaluaciones adaptativas y nive-
lación adecuada fortalecen la au-
torregulación (Sengar et al., 2025;
Peng & Gibert, 2026). Práctica au-
tónoma mediante simulaciones y
contenidos personalizados.
Desarrolla habilida-
des de autoevalua-
ción, iniciativa per-
sonal y aprendizaje
independiente.
Riesgo de depen-
dencia de la IA y de
aprendizaje superfi-
cial si no existe
orientación docente.
Retroalimenta
ción y
acompañamie
nto
La IA genera orienta-
ción continua para me-
jorar pronunciación, es-
critura, lectura y escu-
cha.
Retroalimentación instantánea y
corrección automática mejoran la
escritura y la comprensión (Law,
2024; Cantero et al., 2026). Simu-
laciones auditivas y conversacio-
nales apoyan práctica autónoma
(Faheemudin et al., 2025;
Andreou & Christani, 2025).
Mejora continua del
desempeño me-
diante un acompa-
similar al de un tu-
tor virtual.
Retroalimentación
sin matices emocio-
nales, posibles erro-
res y limitaciones en
evaluaciones com-
plejas.
Construcción
de
experiencias
significativas
La IA crea ambientes de
aprendizaje personali-
zados y contextos reales
de interacción.
Los modelos generan textos y ac-
tividades contextualizadas que
simulan situaciones de comuni-
cación auténtica (Cantero et al.,
2026).
Facilita compren-
sión profunda, uso
idioma y aprendiza-
jes alineados con el
enfoque comunica-
tivo.
Brecha digital, falta
de acceso y desigual
apropiación tecnoló-
gica.
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Ética y uso
responsable
Uso reflexivo y crítico
de la IA en tareas lin-
güísticas.
Se mencionan riesgos de plagio,
deshonestidad académica y re-
producción de sesgos (Law,
2024).
Fortalece la alfabeti-
zación digital crítica
prácticas responsa-
bles.
Plagio, reproduc-
ción de sesgos y uso
no crítico de los con-
tenidos generados.
Se evidencia que la motivación aumenta cuando los estudiantes interactúan con contenidos
personalizados y reciben retroalimentación inmediata. El hecho produce que se involucren más en las
actividades, mantengan el interés y desarrollen una actitud más positiva hacia el aprendizaje del
idioma. La personalización y la inmediatez de las respuestas actúan como un refuerzo que impulsa la
participación constante. Sin embargo, este beneficio puede verse afectado por fallas técnicas o por una
dependencia excesiva de la tecnología, lo que representa un desafío importante para garantizar una
motivación sostenida.
En cuanto a la autonomía, se muestra que las herramientas de IAG permiten a los estudiantes
gestionar su aprendizaje de manera más independiente. Pueden avanzar a su propio ritmo, corregir
errores, tomar decisiones y practicar sin la necesidad permanente de un docente. Las evaluaciones
adaptativas y la retroalimentación personalizada fortalecen la autorregulación y el aprendizaje
autónomo, lo que favorece competencias clave como la autoevaluación y la responsabilidad sobre el
propio proceso. No obstante, la ausencia de un acompañamiento pedagógico adecuado puede llevar a
un uso superficial de la tecnología o a una dependencia que limite el pensamiento crítico.
Otra dimensión relevante es el acompañamiento digital, que muestra cómo la IAG funciona como
una especie de tutor virtual, guiando al estudiante en habilidades de lectura, escritura, escucha y
pronunciación. Esto potencia tanto la motivación como la autonomía, pues el estudiante recibe apoyo
constante para mejorar su desempeño. Aun así, la retroalimentación carece de matices emocionales y
puede presentar errores, lo que exige un uso cuidadoso.
Asimismo, la generación de experiencias de aprendizaje significativas evidencia que la IAG puede
crear entornos más reales y contextualizados, lo cual beneficia el uso funcional del idioma y motiva al
estudiante al sentirse inmerso en situaciones auténticas. Sin embargo, la brecha digital y el acceso
desigual limitan la posibilidad de que todos los estudiantes se beneficien de estas experiencias.
Finalmente, la dimensión ética y de uso responsable revela que, aunque la IAG fortifica la
alfabetización digital crítica, también implica riesgos como el plagio o la reproducción de sesgos. Estos
aspectos afectan tanto la motivación como la autonomía si no se trabaja en un uso consciente y orientado.
4. Discusión
Los resultados evidencian que la IAG posee un alto potencial para fortalecer las habilidades
lingüísticas en el aprendizaje del inglés. Sin embargo, el análisis comparativo también identificó
tensiones, limitaciones y vacíos entre lo que los autores proponen teóricamente y lo que se observa en
las aplicaciones prácticas reportadas.
En primer lugar, la literatura reconoce que la IAG favorece un aprendizaje más autónomo y
personalizado, especialmente mediante retroalimentación inmediata y adaptativa (Peng & Gibert,
2026). Esta idea se articula con los resultados, donde la retroalimentación en tiempo real, el parafraseo
y la generación de contenidos contextualizados se destacan como aportes relevantes para la
producción escrita y la comprensión semántica (Cantero et al., 2026). No obstante, aunque estos
beneficios se alinean con los enfoques constructivista, comunicativo y del aprendizaje autónomo
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descritos por Román (2024), también revelan un contraste importante: mientras la teoría enfatiza el
papel activo del estudiante en la construcción del conocimiento, las prácticas observadas muestran que
aún existe riesgo de dependencia tecnológica, lo que podría limitar el pensamiento crítico y la
autonomía real del aprendiz (Göçen & Asan, 2023; Law, 2024).
Asimismo, los resultados confirman que la IAG crea entornos auténticos de práctica, como
simulaciones de diálogos y exposiciones a diversos acentos (Faheemudin et al., 2025), coherente con lo
planteado por Vallejo et al. (2025) respecto al potencial de la tecnología para mejorar las habilidades
comunicativas integrales. Sin embargo, este proceso no está exento de restricciones, ya que los modelos
carecen de la dimensión emocional y contextual propia de la interacción humana, lo que contrasta con
la importancia que el enfoque comunicativo otorga a la interacción social como elemento central del
desarrollo lingüístico (Román, 2024). De esta manera, aunque los resultados destacan mejoras en
fluidez y pronunciación (Andreou & Christani, 2025), persisten desafíos en la reproducción de
elementos no verbales, matices culturales y feedback complejo, indispensables para una competencia
comunicativa completa.
En cuanto al acceso y uso de la tecnología, los resultados verifican lo indicado por Paniagua et al.
(2025) y Bolaño-García & Duarte-Acosta (2024): el aprovechamiento de la IAG está condicionado por
la formación docente, el acceso equitativo y la integración pedagógica adecuada. De hecho, aunque la
automatización de tareas y la generación de evaluaciones adaptativas reducen la carga docente (Sengar
et al., 2025; Peng & Gibert, 2026), se evidencia que estas funciones aún no se integran de manera plena
en las prácticas pedagógicas, reproduciendo la brecha entre el potencial tecnológico y la
implementación educativa efectiva. En contraste con los planteamientos de Changoluisa et al. (2024) y
Navas (2025), la digitalización puede transformar los entornos educativos si existe desarrollo
profesional docente continuo.
Por otra parte, beneficios como la motivación, personalización y mejora del desempeño lingüístico
(Law, 2024), contrastan con los riesgos éticos y técnicos identificados, entre ellos el plagio, los sesgos
contenidos en la información generada y la escasa fiabilidad de los modelos (Göçen & Asan, 2023).
Esta dualidad revela que, aunque la teoría reconoce la IAG como herramienta de innovación educativa,
su uso debe estar mediado por marcos éticos y pedagógicos claros, tal como se menciona en las
limitaciones teóricas del documento.
Finalmente, el contraste general muestra que la IAG sí contribuye al desarrollo de habilidades
lingüísticas cuando se integra adecuadamente, confirmando la coherencia con los enfoques
pedagógicos contemporáneos, especialmente el comunicativo y el aprendizaje autónomo. No obstante,
la evidencia también indica que su efectividad depende de factores estructurales formación docente,
acceso tecnológico, orientación pedagógica que aún representan barreras significativas para su
implementación. Se evidencia que la IAG no sustituye la mediación docente ni las interacciones
humanas esenciales, sino que debe concebirse como un recurso complementario cuya utilidad máxima
se alcanza únicamente cuando existe un uso adecuado, contextualizado y éticamente responsable.
5. Conclusiones
La IAG presenta funciones clave como la retroalimentación inmediata, la generación de contenidos
contextualizados, el parafraseo y las evaluaciones adaptativas que constituyen características
relevantes para apoyar el aprendizaje del inglés. Estas funcionalidades personalizan actividades,
simulan contextos reales y ofrecen acompañamiento continuo, lo que confirma su potencial como
recurso pedagógico complementario.
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Educativa Niveles
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La IAG contribuye significativamente al desarrollo de habilidades lingüísticas de expresión oral y
escrita, comprensión lectora y auditiva, vocabulario y gramática, al brindar oportunidades de práctica
autónoma y mejorar el desempeño a través de correcciones y ajustes personalizados. No obstante, estas
ventajas están condicionadas por factores relacionados con la fiabilidad de los contenidos, la falta de
matices humanos en la interacción, el riesgo de dependencia tecnológica y los desafíos éticos
vinculados al plagio y a los sesgos.
El uso de la IAG influye positivamente en la motivación y autonomía del estudiante, ya que facilita
el aprendizaje a ritmo propio, incrementa el interés mediante actividades personalizadas y favorece la
autorregulación a través de retroalimentación constante. Sin embargo, su impacto depende de la
orientación docente y del acceso equitativo a la tecnología, componentes necesarios para evitar un uso
superficial o dependiente y para garantizar un aprendizaje significativo.
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Transparencia
Conflicto de interés
Los autores declaran que no existen conflictos de interés de naturaleza alguna como parte de la
presente investigación.
Fuente de financiamiento
Los autores financiaron completamente la investigación.
Contribución de autoría
Pamela Alejandra Bayas Chicaiza: Conceptualización, metodología, validación, análisis formal,
investigación, gestión de datos, visualización, redacción - preparación del borrador original, redacción
- revisión y edición, financiamiento, administración del proyecto, recursos, supervisión.
Mónica Alexandra Castelo Reyna: Conceptualización, metodología, software, análisis formal,
investigación, visualización, redacción - preparación del borrador original, redacción - revisión y
edición, financiamiento.
Patricia Beatriz Salgado Oviedo: Conceptualización, validación, análisis formal, investigación,
visualización, redacción - preparación del borrador original, redacción - revisión y edición,
financiamiento, recursos.
Los autores contribuyeron activamente en el análisis de los resultados, revisión y aprobación del
manuscrito final.