CUANDO LA IA SE CONVIERTE EN INTERMEDIARIA INTELECTUAL: UN MARCO DE CORRESPONDENCIA SITUADA QUE VINCULA RESPONSABILIDAD EPISTÉMICA, INVOLUCRAMIENTO INTELECTUAL Y CAPACIDAD INDEPENDIENTE EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.32351/rca.v11.443
Política de Crossmark DOI: https://doi.org/10.32351/politica-crossmark

Palabras clave:

inteligencia artificial generativa, educación superior, responsabilidad epistémica, involucramiento intelectual, validez de la evaluación, agencia humana, descarga cognitiva

Resumen

La inteligencia artificial generativa ha vuelto menos segura una inferencia educativa habitual: que la calidad de un producto académico constituye evidencia suficiente del trabajo intelectual realizado por el estudiante que lo presenta. Este artículo conceptual desarrolla el Marco de Correspondencia Situada, una arquitectura analítica que conecta tres momentos que a menudo son tratados por separado: las operaciones intelectuales que una actividad asigna al estudiante, la evidencia de que esas operaciones fueron puestas en acto durante una actividad mediada por IA y las capacidades que permanecen demostrables cuando cambian las condiciones de asistencia. El marco distingue la Responsabilidad Epistémica Asignada (AER) y las Operaciones Intelectuales Constitutivas (CIO) del Involucramiento Intelectual Ejercido (EIE), el Desempeño Asistido por IA (AIP) y la Capacidad Independiente Demostrada (DIC), al tiempo que considera la Configuración de la Asistencia de IA (AIC) y las Condiciones Situadas de Oportunidad (SOC) como condiciones interpretativas proximales y no como atributos del estudiante. A partir de investigaciones sobre descarga cognitiva, colaboración entre humanos y tecnología, juicio evaluativo, validez de la evaluación, alfabetización en IA y capacidad educativa, se formulan seis proposiciones susceptibles de contrastación empírica. La contribución no consiste en una nueva denominación para la descarga cognitiva, el involucramiento o el desempeño independiente. Su aporte reside en vincular la responsabilidad intelectual ex ante con el ejercicio observable y la demostrabilidad posterior, sin asumir que el desempeño asistido y la capacidad del aprendiz coinciden. Esta capa de evidencia amplía una agenda más amplia de aprendizaje centrado en el ser humano, al tiempo que deja abierta una pregunta que no puede resolverse en abstracto: ¿qué operaciones deberían permanecer atribuibles al estudiante en diferentes disciplinas y propósitos de evaluación?

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Biografía del autor/a

  • Mario Guadalupe López Ayala, Universidad Autónoma de Occidente

    Profesor universitario e investigador mexicano. Doctor en Innovación y Administración Educativa y en Psicopedagogía, desarrolla actividades académicas en la Universidad Autónoma de Occidente y la Universidad Autónoma de Sinaloa. Su trabajo integra la inteligencia artificial centrada en el ser humano, los sistemas sociotécnicos, la psicología aplicada, la innovación educativa y la gobernanza de la inteligencia artificial. Sus investigaciones examinan las relaciones entre tecnología, cognición, comportamiento humano y transformación institucional, con especial atención a sus implicaciones sociales y éticas. Es autor y coautor de publicaciones científicas, dirige el Human-Centered AI & Socio-Technical Systems Lab y desarrolla iniciativas de investigación y comunicación científica a través de Phoenix24, orientadas a la generación y transferencia social del conocimiento.

  • Israel Osuna Flores, Universidad Autónoma Indígena de México

    Es actualmente Profesor-Investigador en la Universidad Autónoma Indígena de México, adscrito al Programa Educativo de Ingeniería en Biotecnología en la Unidad Virtual y la Unidad Mochicahui. Recientemente recibió el grado de Doctor Honoris Causa por parte de la Organización Internacional para la Inclusión y Calidad Educativa (OIICE). Ha desempeñado diversos cargos, entre ellos Analista Administrativo y Dictaminador en la Comisión Nacional de Acuacultura y Pesca; asesor de la empresa Acuícola Gilberto, S.C. de C.V., R.L.; y columnista en el ciberperiódico Phoenix Medios. Actualmente es Coordinador del Programa Educativo de Ingeniería en Biotecnología (Unidad Virtual) en la Universidad Autónoma Indígena de México. Imparte las asignaturas de Biología, Biología Celular,  Economía Social y Solidaria, Introducción a la Biotecnología, Sensibilización para la Vinculación Comunitaria Investigación Acción Participativa y Herramientas para el Manejo de la Información. Fue Coordinador del Departamento de Proyectos en la Oficina de Transferencia de Tecnología de la Universidad Autónoma Indígena de México y es miembro del Sistema Sinaloense de Investigadores y Tecnólogos. Asimismo, ha sido Profesor-Investigador en la misma institución, donde impartió cursos en la Licenciatura en Ingeniería Forestal y Desarrollo Sustentable (Entomología Forestal, Biodiversidad, Seminario de Tesis, Proyección Ambiental y Formulación y Evaluación de Proyectos), así como en el Posgrado en Ciencias en Desarrollo Sustentable de los Recursos Naturales (Producción Acuícola, Contaminación Ambiental y Ecotoxicología). Ha dirigido y asesorado dos tesis y monografías de licenciatura y tres de posgrado. Formó parte del Cuerpo Académico de Desarrollo Sustentable. Su experiencia en investigación se relaciona con el valor agregado a productos agroforestales, contaminación y toxicología ambiental. Ha publicado artículos en revistas indizadas en JCR, arbitradas y de divulgación científica. Además, participa en diversas sociedades científicas y ha sido evaluador de proyectos en eventos como Expociencias Regional Pacífico y Expociencias Nacional. Fue miembro del Sistema Nacional de Investigadores como Candidato, de julio de 2002 a diciembre de 2005, y recibió reconocimiento del Programa de Repatriación del CONACYT en 1999. Su experiencia profesional incluye la responsabilidad de diversos proyectos de investigación y vinculación financiados por COSNET y SECIHTI, así como el desempeño de distintos cargos académicos y administrativos, entre los que destacan: Responsable del Laboratorio de Residuos Tóxicos en el Centro de Investigación en Alimentación y Desarrollo, A.C. (Unidad Delicias), y Director de Investigación de la Universidad Autónoma Indígena de México. Ha sido candidato a Rector en tres ocasiones (2017, 2021 y 2025) de la Universidad Autónoma Indígena de México, en Los Mochis, Sinaloa, México. Asimismo, ha laborado en el Tecnológico Nacional de México (Campus Los Mochis), la Universidad del Mar, la Universidad Autónoma de Occidente, la Universidad de Guadalajara y el Centro de Investigación en Alimentación y Desarrollo, A.C. (Unidad Delicias), donde ha desarrollado proyectos de investigación y ha impartido cátedra en asignaturas relacionadas con Biología Pesquera, Tecnología Pesquera, Ecología, Zoología, Acuicultura, Toxicología Ambiental y Ecotoxicología.

Referencias

Almazrou, S., Alanezi, F., Almutairi, S. A., AboAlsamh, H. M., Alsedrah, I. T., Arif, W. M., Alsadhan, A. A., AlSanad, D. S., Alqahtani, N. S., AlShammary, M. H., Bakhshwain, A. M., Almuhanna, A. F., Almulhem, M., Alnaim, N., Albelali, S., & Attar, R. W. (2025). Enhancing medical students critical thinking skills through ChatGPT: An empirical study with medical students. Nutrition and Health, 31(3), 1023–1033. https://doi.org/10.1177/02601060241273627

Bearman, M., Tai, J., Dawson, P., Boud, D., & Ajjawi, R. (2024). Developing evaluative judgement for a time of generative artificial intelligence. Assessment & Evaluation in Higher Education, 49(6), 893–905. https://doi.org/10.1080/02602938.2024.2335321

Bencsik, A., Jenei, S., & Módos-Szalai, S. (2026). Who gets to use ChatGPT? A global study on digital access and inequality in higher education. Social Sciences & Humanities Open, 13, 102479. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2026.102479

de Carvalho, M. R., Greco, M. E., & de Souza, D. M. (2025). Use of ChatGPT as a study and teaching complementary tool in the medical course. Educação e Pesquisa, 51, e288875. https://doi.org/10.1590/S1678-4634202551288875en

Chen, X. (2026). Layer-sensitive cognitive offloading in generative AI-assisted writing: Supported performance and independent no-AI outcomes. Frontiers in Psychology, 17, 1906199. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1906199

Chi, M. T. H., & Wylie, R. (2014). The ICAP framework: Linking cognitive engagement to active learning outcomes. Educational Psychologist, 49(4), 219–243. https://doi.org/10.1080/00461520.2014.965823

Dawson, P., Bearman, M., Dollinger, M., & Boud, D. (2024). Validity matters more than cheating. Assessment & Evaluation in Higher Education, 49(7), 1005–1016. https://doi.org/10.1080/02602938.2024.2386662

Du, Y., & Yuan, Y. (2026). Epistemic dependence in AI-mediated learning within higher education: A framework for student judgement and responsibility. Assessment & Evaluation in Higher Education. Advance online publication. https://doi.org/10.1080/02602938.2026.2732250

Ebrahimzadeh, M., Shibani, A., & Buckingham Shum, S. (2026). Coauthorship integrity: Reconceptualising assessment validity for the age of generative artificial intelligence. Computers and Education: Artificial Intelligence, 10, 100609. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100609

Fredricks, J. A., Blumenfeld, P. C., & Paris, A. H. (2004). School engagement: Potential of the concept, state of the evidence. Review of Educational Research, 74(1), 59–109. https://doi.org/10.3102/00346543074001059

Gao, L., & Zhang, F. (2026). Cognitive offloading and metacognitive calibration in generative AI-mediated doctoral learning: A grounded theory study of accountable reconstruction. Frontiers in Psychology, 17, 1920947. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1920947

Hornberger, M., Bewersdorff, A., Schiff, D. S., & Nerdel, C. (2025). A multinational assessment of AI literacy among university students in Germany, the UK, and the US. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 4, 100132. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2025.100132

Jaakkola, E. (2020). Designing conceptual articles: Four approaches. AMS Review, 10, 18–26. https://doi.org/10.1007/s13162-020-00161-0

Kawai, R., Ito, T., & Itabashi, S. (2025). Developing critical thinking attitudes in university students using ChatGPT. Journal of the Japan Society of Technology Education, 67(1), 51–58. https://doi.org/10.32309/jjste.67.1_51

Lan, M., & Zhou, X. (2025). A qualitative systematic review on AI empowered self-regulated learning in higher education. npj Science of Learning, 10, 21. https://doi.org/10.1038/s41539-025-00319-0

Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1–16). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727

López Ayala, M. G. (2026). Spectra Human-Centered Learning Framework: A Socio-Technical Architecture for AI-Supported Higher Education. MenteClara Foundation’s Peer-Reviewed Journal, 11, 441. https://doi.org/10.32351/rca.v11.441

Luo, J., & Yin, X. (2026). Tracing student engagement in dialogues with GenAI in assessment: A semester-long exploratory study. Innovations in Education and Teaching International. Advance online publication. https://doi.org/10.1080/14703297.2026.2663354

Masalimova, A. R., Zheltukhina, M. R., Demir, S., Molodozhnikova, N. M., Zvereva, E. V., Berechikidze, I. A., & Lazareva, Y. B. (2026). Mapping human–AI communication in a Russian higher education context: A psychometric network analysis of AI literacy and attitudinal dispositions. Frontiers in Communication, 11, 1888712. https://doi.org/10.3389/fcomm.2026.1888712

Oliveira, M., Zednik, C., Bombaerts, G., Sadowski, B., & Conijn, R. (2025). Assessing students' DRIVE: A framework to evaluate learning through interactions with generative AI. Computers and Education: Artificial Intelligence, 9, 100497. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100497

Panadero, E. (2017). A review of self-regulated learning: Six models and four directions for research. Frontiers in Psychology, 8, 422. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00422

Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688. https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002

Saito, T. (2026). Redefining agency: A capability-driven research agenda for generative AI in education. Education Sciences, 16(1), 155. https://doi.org/10.3390/educsci16010155

Salomon, G., Perkins, D. N., & Globerson, T. (1991). Partners in cognition: Extending human intelligence with intelligent technologies. Educational Researcher, 20(3), 2–9. https://doi.org/10.3102/0013189X020003002

Schraw, G., & Dennison, R. S. (1994). Assessing metacognitive awareness. Contemporary Educational Psychology, 19(4), 460–475. https://doi.org/10.1006/ceps.1994.1033

Sharma, S. (2026). Educational integrity in GenAI-augmented assessment: Making judgement visible. International Journal for Educational Integrity, 22, 6. https://doi.org/10.1007/s40979-026-00216-y

Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039

Soderstrom, N. C., & Bjork, R. A. (2015). Learning versus performance: An integrative review. Perspectives on Psychological Science, 10(2), 176–199. https://doi.org/10.1177/1745691615569000

Tai, J., Ajjawi, R., Boud, D., Dawson, P., & Panadero, E. (2018). Developing evaluative judgement: Enabling students to make decisions about the quality of work. Higher Education, 76, 467–481. https://doi.org/10.1007/s10734-017-0220-3

Velázquez-García, L., Cedillo-Hernández, A., Colón-Vallejo, A., & Longar-Blanco, M. del P. (2025). Examining the impact of ChatGPT on Mexican students' performance in higher education. International Journal of Information and Education Technology, 15(7), 1368–1376. https://doi.org/10.18178/ijiet.2025.15.7.2338

Walker, M. (2008). A human capabilities framework for evaluating student learning. Teaching in Higher Education, 13(4), 477–487. https://doi.org/10.1080/13562510802169764

Walton, J., Bearman, M., Crawford, N., Tai, J., & Boud, D. (2026). How university students work on assessment tasks with generative artificial intelligence: Matters of judgement. Assessment & Evaluation in Higher Education, 51(6), 1066–1082. https://doi.org/10.1080/02602938.2025.2570328

Weidlich, J. (2026). Which inference is at risk? Assessment validity reasoning and generative AI. Assessment & Evaluation in Higher Education. Advance online publication. https://doi.org/10.1080/02602938.2026.2734795

Wong, S. S. H., & Qiu, S. X. (2026). Think first, ChatGPT later: Guiding human–AI collaboration for learning gains in independent human creativity. Educational Psychology Review, 38, 45. https://doi.org/10.1007/s10648-026-10118-7

Zhu, Q., Li, X., Dong, Y., Chang, P., & Fan, M. (2026). Not all cognitive offloading is equal: Distinguishing dependent and autonomous offloading to generative AI. Frontiers in Psychology, 17, 1878629. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1878629

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CUANDO LA IA SE CONVIERTE EN INTERMEDIARIA INTELECTUAL: UN MARCO DE CORRESPONDENCIA SITUADA QUE VINCULA RESPONSABILIDAD EPISTÉMICA, INVOLUCRAMIENTO INTELECTUAL Y CAPACIDAD INDEPENDIENTE EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR

Publicado

2026-10-02

Número

Sección

Artí­culos

Cómo citar

López Ayala, M. G., & Osuna Flores, I. (2026). CUANDO LA IA SE CONVIERTE EN INTERMEDIARIA INTELECTUAL: UN MARCO DE CORRESPONDENCIA SITUADA QUE VINCULA RESPONSABILIDAD EPISTÉMICA, INVOLUCRAMIENTO INTELECTUAL Y CAPACIDAD INDEPENDIENTE EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR. Revista Científica Arbitrada De La Fundación MenteClara, 11, 443. https://doi.org/10.32351/rca.v11.443

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