https://doi.org/10.69516/ccbqy732
La Revista Científica Multidisciplinaria Ogma (ISSN 3028-8770) es una
publicación multidisciplinar cuatrimestral gratuita de acceso abierto,
que publica investigaciones originales e inéditas de alta calidad en
diferentes áreas y subáreas del conocimiento basadas en la UNESCO,
dándole la característica de Multidisciplinaria.
El equipo editorial, el comité científico y diversos responsables de la
revista se compromenten en la aplicación de prácticas científicas éticas
y rigurosas, que eleven el nivel científico de las investigaciones y
garanticen la gestión pertinente de la revista. Está dirigida a estudiantes,
académicos y público en general tanto nacionales, como
internacionales. Es una revista de acceso abierto, los usuarios pueden
acceder a los textos para cualquier finalidad lícita, sin permiso previo
del autor o editor.
Al ser una revista con una periodicidad cuatrimestral publica tres
fascículos por año: 1) Enero: cubre enero abril de cada año; 2) Mayo:
cubre mayo agosto de cada año; 3) Septiembre: cubre septiembre
diciembre de cada año. Los trabajos que se publican pueden ser:
Artículos originales: Informes de investigación originales que
presentan resultados nuevos y significativos.
Artículos de revisión: Síntesis cualitativa y/o cuantitativa
(metaanálisis) de investigaciones existentes sobre un tema
específico.
Comunicaciones en congresos: Investigaciones que se han
presentado en un congreso.
Cartas al editor: Comunicaciones breves que discuten o
comentan artículos publicados en la revista.
Ensayos académicos: Comunicación académica sobre un tema en
específico que aporte en un área o subárea del conocimiento
basadas en la UNESCO.
Reseñas de libros: Evaluaciones de libros recientes que tengan un
aporte a la literatura académica.
Dirección: Santo Domingo - Ecuador.
Cooperativa Paquisha, calle de los Aztecas
y Boricuas.
Celular: +593 979876879
Correo: contacto@revistaogma.com
Web: www.revistaogma.com
“EL PODER DEL CONOCIMIENTO”
ÍNDICE
1
Expresión oral en la asignatura de pensamiento académico en la
carrera de educación inicial
p.1 - p.14
Oral expression in the subject of academic thinking in the initial
education career
Autor/es: Meza Arguello, Danny Meliton, Estrada Realpe, Kelly
Johanna, López Proaño, Antonio Andrés, Obando Burbano, María de
los Ángeles, Mina Ballesteros, Jessica Elizabeth, Valverde Vera, Karla
María.
2
La dramatización en la asignatura de antropología en la carrera de
educación inicial
p.15 - p.29
Dramatization in the subject of anthropology in the initial education
career
Autor/es: Angulo Quiñónez, Olga Graciela, Meza Arguello, Danny
Meliton, Montaño Escobar, Emérita, Hernández Cruz, Lilibeth Andrea,
Simisterra Muñoz, Jesús Manuel, Bustamante Cruz, Mirian Isabel.
3
Inteligencia artificial y privacidad en internet: amenazas para los
datos personales de los usuarios
p.30 - p.48
Artificial intelligence and privacy on the Internet: threats to users'
personal data
Autora/es: Murrugarra Retamozo, Brenda Isabel
4
Deficiencias tecnológicas en la educación: estudio de caso en una
Unidad Educativa en Ecuador
p.49 - p.66
Technological deficiencies in education: a case study in an
educational unit in Ecuador.
Autor/es: Lapo Luna, Carlos Ramiro, Andrade Basurto, Ena
Guadalupe.
5
La influencia de las Tic en el aprendizaje de los estudiantes de las
Unidades Educativas Intercultural Bilingües de las comunas
Tsáchilas
p.67 - p.78
The influence of Tic on the learning of students of the Bilingual
Intercultural Educational Units of the Tsáchilas communes
Autor/es: Aguavil Calazacon, Jayro German
Mayo agosto 2024
Vol. 3, No. 2, 1-14
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Revista Científica Multidisciplinaria Ogma / Mayo agosto 2024 / Vol. 3, No. 2, 1-14
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Meza Arguello, Danny Meliton
1
https://orcid.org/0000-0001-5825-9312
danny.meza.arguello@utelvt.edu.ec
Universidad Técnica Luis Vargas Torres
Ecuador
Obando Burbano, María de los
Ángeles
4
https://orcid.org/0009-0000-4693-9935
maria.obando.burbano@utelvt.edu.ec
Universidad Técnica Luis Vargas
Torres
Ecuador
Estrada Realpe, Kelly Johanna
2
https://orcid.org/0000-0002-8723-8411
kelly.estrada@utelvt.edu.ec
Universidad Técnica Luis Vargas Torres
Ecuador
Mina Ballesteros, Jessica Elizabeth
5
https://orcid.org/0000-0003-1462-4562
jessica.mina.ballesteros@utelvt.edu.ec
Universidad Técnica Luis Vargas
Torres
Ecuador
López Proaño, Antonio Andrés
3
https://orcid.org/0009-0000-4693-9935
antonio.lopez@utelvt.edu.ec
Universidad Técnica Luis Vargas Torres
Ecuador
Valverde Vera, Karla María
6
https://orcid.org/0009-0000-2370-181X
karla.valverde.vera@utelvt.edu.ec
Universidad Técnica Luis Vargas
Torres
Ecuador
Mayo agosto 2024
Vol. 3, No. 2, 1-14
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2
Revista Científica Multidisciplinaria Ogma / Mayo agosto 2024 / Vol. 3, No. 2, 1-14
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Codigo estudiantil
Escala cuantitativa
Escala cualitativa
A1
8.00
Muy bueno
A2
7.00
Muy bueno
A3
9.00
Excelente
A4
8.00
Muy bueno
A5
9.00
Excelente
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Vol. 3, No. 2, 1-14
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5
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A6
9.00
Excelente
A7
8.00
Muy bueno
A8
8.00
Muy bueno
A9
7.00
Muy bueno
A10
8.00
Muy bueno
A11
9.00
Excelente
A12
8.00
Muy bueno
A13
8.00
Muy bueno
A14
9.00
Excelente
A15
8.00
Muy bueno
A16
10.00
Excelente
A17
8.00
Muy bueno
A18
9.00
Excelente
A19
6.00
Bueno
A20
7.00
Muy bueno
A21
10.00
Excelente
A22
8.00
Muy bueno
A23
9.00
Excelente
A24
6.00
Bueno
A25
7.00
Muy bueno
A26
7.00
Muy bueno
Media
8.07
Muy Bueno
Nivel de expresión oral
Número de estudiantes
Porcentaje %
Excelente
9
34%
Muy bueno
15
58%
Bueno
2
8%
Regular
0
0%
Deficiente
0
0%
26
100%
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Codigo estudiantil
Promedio de estudiantes
Escala cualitativa
A1
8.00
AA
A2
8.00
AA
A3
9.00
DA
A4
7.00
AA
A5
9.00
DA
A6
8.00
AA
A7
9.00
DA
A8
8.00
AA
A9
7.00
AA
A10
9.00
DA
A11
9.00
DA
A12
8.00
AA
A13
7.00
AA
A14
8.00
AA
A15
7.00
AA
A16
10.00
DA
A17
8.00
AA
A18
9.00
DA
A19
7.00
AA
A20
7.00
AA
A21
10.00
DA
A22
9.00
DA
A23
8.00
AA
A24
7.00
AA
A25
8.00
AA
A26
8.00
AA
Media
8.15
AA
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Nivel de desempeño
académico
Número de estudiantes
Porcentaje %
DAR
9
25%
AAR
17
75%
PAAR
0
0%
NAR
0
0%
26
100%
Codigo estudiantil
Expresión oral
Pensamiento académico
A1
8.00
8.00
A2
7.00
8.00
A3
9.00
9.00
A4
8.00
7.00
A5
9.00
9.00
A6
9.00
8.00
A7
8.00
9.00
A8
8.00
8.00
A9
7.00
7.00
A10
8.00
9.00
A11
9.00
9.00
A12
8.00
8.00
A13
8.00
7.00
A14
9.00
8.00
A15
8.00
7.00
A16
10.00
10.00
A17
8.00
8.00
A18
9.00
9.00
A19
6.00
7.00
A20
7.00
7.00
A21
10.00
10.00
A22
8.00
9.00
A23
9.00
8.00
A24
6.00
7.00
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A25
7.00
8.00
A26
7.00
8.00
Media
8.07
8.15
Estadísticos descriptivos
N
Mínimo
Máximo
Media
Desv.
Desviación
Expresión _oral
26
6,00
10,00
8,0769
1,05539
Pensamiento _ académico
26
7,00
10,00
8,1538
,92487
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N válido (por lista)
26
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk
Estadístico
gl
Sig.
Estadístico
gl
Sig.
Expresión _oral
,202
26
,008
,920
26
,046
Pensamiento _académico
,220
26
,002
,872
26
,004
a. Corrección de significación de Lilliefors
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Correlaciones
Expresión
_oral
Pensamiento
_ académico
Tau_b de Kendall
Expresión _oral
Coeficiente de correlación
1,000
,620
**
Sig. (bilateral)
.
,000
N
26
26
Pensamiento _ académico
Coeficiente de correlación
,620
**
1,000
Sig. (bilateral)
,000
.
N
26
26
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).
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Angulo Quiñónez, Olga Graciela
1
https://orcid.org/0009-0009-9897-4121
olga.angulo@utelvt.edu.ec
Universidad Técnica Luis Vargas Torres
Ecuador
Hernández Cruz, Lilibeth Andrea
4
https://orcid.org/0009-0002-7211-2661
lilibeth.hernandez@utelvt.edu.ec
Universidad Técnica Luis Vargas
Torres
Ecuador
Meza Arguello, Danny Meliton
2
https://orcid.org/0000-0001-5825-9312
danny.meza.arguello@utelvt.edu.ec
Universidad Técnica Luis Vargas Torres
Ecuador
Simisterra Muñoz, Jesús Manuel
5
https://orcid.org/0009-0008-3277-8809
jesus.simisterra.munoz@utelvt.edu.ec
Universidad Técnica Luis Vargas
Torres
Ecuador
Montaño Escobar, Emérita
3
https://orcid.org/0009-0004-5274-5757
emerita.montano.escobar@utelvt.edu.ec
Universidad Técnica Luis Vargas Torres
Ecuador
Bustamante Cruz, Mirian Isabel
6
https://orcid.org/0009-0008-0200-4837
mirian.bustamante@educacion.gob.ec
Colegio Nacional La Unión
Ecuador
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Vol. 3, No. 2, 15-29
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Codigo estudiantil
Escala cuantitativa
Escala cualitativa
A1
7.00
AA
A2
7.00
AA
A3
6.00
PAA
A4
7.00
AA
A5
7.00
AA
A6
6.50
PAA
A7
8.00
AA
A8
8.00
AA
A9
7.00
AA
A10
7.00
AA
A11
7.00
AA
A12
7.50
AA
A13
7.00
AA
A14
6.00
PAA
A15
6.50
PAA
A16
8.00
AA
A17
8.00
AA
A18
7.00
AA
A19
7.00
AA
A20
7.00
AA
A21
7.00
AA
A22
6.50
PAA
A23
7.50
AA
A24
7.00
AA
A25
7.00
AA
Media
7.06
AA
Nivel de desempeño
académico
Número de estudiantes
Porcentaje %
DA
0
0%
AA
20
80%
PAA
5
20%
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NAR
0
0%
25
100%
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Codigo estudiantil
Escala cuantitativa
Escala cualitativa
A1
10.00
DA
A2
10.00
DA
A3
10.00
DA
A4
10.00
DA
A5
10.00
DA
A6
10.00
DA
A7
10.00
DA
A8
10.00
DA
A9
9.75
DA
A10
10.00
DA
A11
10.00
DA
A12
10.00
DA
A13
10.00
DA
A14
9.75
DA
A15
10.00
DA
A16
10.00
DA
A17
10.00
DA
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A18
10.00
DA
A19
9.50
DA
A20
10.00
DA
A21
10.00
DA
A22
10.00
DA
A23
9.50
DA
A24
9.00
DA
A25
10.00
DA
Media
9.90
DA
Nivel de desempeño
académico
Número de estudiantes
Porcentaje %
DA
25
100%
AA
0
0%
PAA
0
0%
NAR
0
0%
25
100%
Codigo estudiantil
Pretest (Antes)
Postest (Después)
A1
7.00
10.00
A2
7.00
10.00
A3
6.00
10.00
A4
7.00
10.00
A5
7.00
10.00
A6
6.50
10.00
A7
8.00
10.00
A8
8.00
10.00
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A9
7.00
9.75
A10
7.00
10.00
A11
7.00
10.00
A12
7.50
10.00
A13
7.00
10.00
A14
6.00
9.75
A15
6.50
10.00
A16
8.00
10.00
A17
8.00
10.00
A18
7.00
10.00
A19
7.00
9.50
A20
7.00
10.00
A21
7.00
10.00
A22
6.50
10.00
A23
7.50
9.50
A24
7.00
9.00
A25
7.00
10.00
Media
7.06
9.90
Estadísticos descriptivos
N
Mínimo
Máximo
Media
Desv. Desviación
Pretest
25
6,00
8,00
7,0600
,54620
Postest
25
9,00
10,00
9,9000
,23936
N válido (por lista)
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Pruebas de normalidad
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk
Estadístico
gl
Sig.
Estadístico
gl
Sig.
Pretest
,304
25
,000
,852
25
,002
Postest
,462
25
,000
,494
25
,000
a. Corrección de significación de Lilliefors
Estadísticos de prueba
a
Pretest - Postest
Z
-4,425
b
Sig. asintótica(bilateral)
,000
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Vol. 3, No. 2, 15-29
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Murrugarra Retamozo, Brenda Isabel
1
https://orcid.org/0000-0001-5057-9768
brendaisabel_1995@hotmail.com
Universidad César Vallejo
Perú
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Recolección de
datos personales
(1) Vigilancia: En caso de que un usuario de internet comparta sus
datos mediante una conversación con un sistema de IA, como los
chatbots, y si ese usuario no se siente a gusto compartiendo tales
datos, ello calificaría como vigilancia.
(2) Interpelación: Cuando un usuario se siente forzado a responder
interrogantes formuladas por sistemas de IA, como los chatbots, o
cuando se siente presionado a seguir dialogando con tal tecnología,
se estaría hablando de interpelación.
Tratamiento de
datos personales
(1) Agregación: Implica el procedimiento de recolección de
información personal de una persona a través de distintas fuentes,
para luego asociar tal información y detectar a esa persona en otras
plataformas.
(2) Inseguridad: Sucede cuando las organizaciones tienen
inconvenientes de seguridad en sus sistemas, haciendo que la
información personal de sus clientes puede ser vulnerada, lo que a la
vez puede generar pérdida de datos.
(3) Uso secundario: Ocurre si los datos recabados son empleados
para objetivos diferentes por los que se recabaron, o cuando estos
son compartidos con terceros
(4) Exclusión: Implica que se le quite la posibilidad al titular de datos
personales de ser notificado respecto a sus datos personales.
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Divulgación de los
datos personales
(1) Violación de la confidencialidad: Sucede cuando la información
personal de los usuarios es revelada sin su consentimiento,
transgrediendo el pacto de confidencialidad.
(2) Exposición: Tiene que ver con la exposición y/o exhibición de
información personal relacionada a las características físicas y
emocionales de alguien.
(3) Divulgación: Ocurre cuando los sistemas de IA difunden la
información personal que han recolectado de los usuarios.
(4) Incremento de la accesibilidad: Tiene que ver con que los datos
personales de los usuarios sean accesibles en distintas plataformas.
(5) Extorsión: Ocurre cuando el titular de datos personales es
amenazado con la revelación de sus datos personales que han sido
recolectados con los sistemas de IA.
(6) Apropiación: Ocurre cuando se venden y comparten los datos
personales que han sido recolectados por los sistemas de IA con fines
de publicidad u otros.
(7) Alteración: Ocurre cuando la información personal de los usuarios,
recabada por los sistemas de IA, es manipulada para luego exponerla
de forma inexacta y presentar a las personas de forma equivocada
frente a los demás.
Incursiones no
deseadas
(1) Intrusión: Ocurre cuando un tercero, de manera misteriosa, y sin
avisar, se entrometa en la vida privada de alguien, habiendo para ello
obtenida información personal que ha sido almacenada en los
sistemas de IA.
(2) Intromisión en las decisiones: Sucede cuando se manipula o
fuerza a que una persona revele su información personal.
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Investigación
Hallazgos
Privacy and Business
Efficiency: The Role of
Artificial Intelligence
La IA puede servir para que las organizaciones implementen
medidas de seguridad digital, ejemplo de ello son: los cifrados,
la aplicación de la autenticación multifactor y las políticas de
transparencia para la recolección y manejo de datos
personales, especialmente para los datos sensibles. Ello
permitirá identificar las amenazas en privacidad, y ante ciertos
inconvenientes, contar con las respuestas adecuadas
(Deshmukh, 2024).
Artificial Intelligence Trust,
Risk and Security
Management (AI TRiSM):
Frameworks, applications,
challenges and future
research directions
Los riesgos que implica el uso de sistemas de IA por parte de
las compañías, podrían abordarse empleando el método:
Gestión de la Confianza, el Riesgo y la Seguridad de la
Inteligencia Artificial (AI TRiSM, por su sigla en inglés), el cual
ayuda a establecer un esquema de equidad, buen gobierno,
efectividad, confiabilidad y privacidad en el tratamiento de
datos personales. A la vez, ello ayudará a que las empresas
entiendan detalladamente los modelos de IA que han sido
acogidos; asegurándose que la información administrada
permanezca segura y gestionada con ética (Habbal et al.,
2024).
Embedding Privacy in
Computational Social
Science and Artificial
Intelligence Research
A nivel de las investigaciones, la protección de la privacidad,
en particular en la esfera de la IA, ha concitado un foco especial
de atención. Lo anterior se debe a que, con el uso masivo de
datos personales mediante los sistemas de IA, puede
vulnerarse la esfera más íntima de las personas. Siendo que
los más afectados de esta situación, pueden ser ciertos grupos
que se encuentran en situación de vulnerabilidad (Jones et al.,
2024).
Human-Centered Privacy
Research in the Age of
Large Language Models
La utilización de los modelos lingüísticos (LLM) ha causado
inquietud no solo en materia de la privacidad de los usuarios,
sino también por cómo podrían predecir rasgos personales de
los usuarios. Aunque en temas de privacidad, debería de
investigarse más respecto a cómo estos modelos influyen para
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que los usuarios difundan su información, y sobre los controles
de privacidad que aquellos usuarios eligen (Li et al., 2024).
Enhancing Privacy
Protection in AI Systems:
The Differential Privacy
Approach
La protección a la privacidad de los datos administrados a
través de los sistemas de IA, podrá ser optimizada si es que de
forma regular las organizaciones instaurasen métodos del
mantenimiento de la privacidad en cada fase del periodo de
vida de la IA. En el futuro, tales métodos incluirán: la utilización
de nuevos algoritmos, tácticas de mejora de la conservación
de la privacidad con un enfoque especial en salud, economía y
más (Silva & Oliveira, 2024).
Informes
Hallazgos
Privacy and AI: Governance Report
El que los sistemas de IA y los algoritmos de
aprendizaje automático estén inmiscuidos en el
tratamiento de datos personales, acarrea
peligros en la privacidad de los usuarios de
internet. Ante ello, es primordial que la
elaboración de los sistemas de IA/ML se basen
en acoger el principio de privacidad, y aseguren
sus procedimientos de seguridad, ello bajo un
control humano. Entonces, en la utilización de
datos personales mediante estos sistemas, se
hace esencial que se cuente con la experiencia
de un experto en temas de privacidad (FTI
Technology, 2023).
Privacyin the new world of AI: How to
build trust in AI through privacy.
Si los datos personales son gestionados
mediante sistemas de IA, tales sistemas deben
contar con parámetros de privacidad desde el
diseño, ello con la meta de asegurar que sus
procedimientos de tratamiento de datos
personales obedezcan a los criterios de
seguridad, eficiencia y objetividad. Ello
implicará que, las organizaciones cuenten tanto
con directrices precisas de rendición de
cuentas y estrategias de monitoreo sólidas. Lo
anterior generará confianza en los usuarios,
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autoridades reguladoras de la IA y demás
sujetos interesados (KPMG, 2023).
The right to privacy in the digital age:
Report of the United Nations High
Commissioner for Human Rights
Las empresas dedicadas a la venta de
productos en línea, o las compañías
propietarias de las redes sociales utilizan los
sistemas de IA a fin de recopilar, guardar y
procesar grandes cantidades de datos
personales que proporcionan los usuarios de
internet, ello a fin de mejorar sus ventas.
Empero, el problema viene cuando esos datos
son compartidos con terceros, lo cual en la
mayoría de casos es desconocido por los
titulares de datos personales, y lo cual es
restringido por pocas regulaciones jurídica
(Human Rights Council, 2021).
Sujetos participantes
Contexto
Opinión
Ismael Simón
(2023)
Privacidad y
sostenibilidad de la
inteligencia artificial
Las personas poseen un conjunto de
derechos respecto al tratamiento de
sus datos personales gestionados a
través de sistemas de IA. El primero
tiene que ver con la transparencia, es
decir; los usuarios deben tener
conocimiento de cómo los sistemas de
IA van a tratar su información
personal. También, tienen derecho a
acceder a sus datos personales
administrados mediante los sistemas
de IA, además de los datos derivados
de aquellos que están siendo tratados.
De otro lado, los usuarios pueden
controlar el tratamiento de sus datos
personales llevado a cabo con estos
sistemas, para lo cual, tendrán que
retirar el consentimiento otorgado
cuando lo deseen, incluso pudiendo
oponerse a su tratamiento. Además, si
los usuarios hubiesen detectado algún
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error en su información consignada o
desearan realizar alguna modificación,
pueden ejercer el derecho de
rectificación. Pero sin dudas, existe un
derecho especial creado a partir del
uso de sistemas de IA, y es el que
permite a los usuarios que, si existen
decisiones que van a ser tomadas a
través de la aplicación de sistemas de
IA, y que a la vez les van a afectar de
forma significativa, ellos pueden
cuestionar que ello se realice de forma
automática, salvo que una persona
revise tales decisiones tomadas por
estas tecnologías.
Juan Pablo Zapata
(2023)
El riesgo de la
inteligencia artificial
para la ciberseguridad
y privacidad
La IA puede vulnerar la privacidad de
los usuarios de las redes sociales;
puesto que, cuando las compañías
tecnológicas usan tales sistemas,
generalmente lo hacen para recopilar
y examinar la información de los
usuarios y así elaborar perfiles con
precisión a fin de producir publicidad
personalizada. O, también puede
servir como herramienta de vigilancia
con la meta de desarrollar estrategias
de ciberataque como el fishing o el
malware.
Glenda Suárez
(2023)
Inteligencia Artificial:
el nuevo reto en la
protección de datos,
Glenda Suárez,
ISACA
Cuando los usuarios de internet
comparten cada vez más datos, en
plataformas digitales que usan
sistemas de IA, están colocándose en
situaciones de mayor vulnerabilidad.
Ello pasa por el hecho de que, las
personas no tienen un abundante
conocimiento en temas de privacidad.
Tampoco saben si los datos que
comparten cuentan o no con medidas
de encriptación, o si estos sistemas
están empleando medidas para
anonimizar los datos, o incluso si las
compañías con las que comparten sus
datos tienen adecuadas políticas de
privacidad y seguridad.
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Lapo Luna, Carlos Ramiro Autor
1
https://orcid.org/0009-0003-6962-4612
crlapo@pucesd.edu.ec
Pontificia Universidad Católica del
Ecuador
Ecuador
Andrade Basurto, Ena Guadalupe Autor
2
https://orcid.org/0009-0007-3274-7829
egandrade@pucesd.edu.ec
Pontificia Universidad Católica del
Ecuador
Ecuador
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Muestra
Cantidad
Estudiantes del paralelo A
15
Estudiantes del paralelo B
15
Estudiantes del paralelo C
15
Estudiantes del paralelo D
15
Docentes
31
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Muy de
acuerdo
Frecuencia
(f)
Porcentaje
%
De
acuerdo
Frecuencia
(f)
Porcentaje
%
Ni de
acuerdo ni
en
desacuerd
o
Frecuencia
(f)
Porcentaje
%
En
desacuerd
o
Frecuencia
(f)
Porcentaje
%
Totalmente
en
desacuerd
o
Frecuencia
(f)
Porcentaje
%
Conozco lo que
significa las TICs
9
15
14
23,3
3
13
21,6
6
11
18,3
3
13
21,
6
Los recursos
tecnológicos
facilitan y
viabilizan el
aprendizaje de
los estudiantes
23
38,3
3
17
28,3
3
13
21,6
6
6
10
1
1,6
6
La tecnología
propicia el
desenvolvimiento
reflexivo de los
estudiantes
15
25
20
33,3
3
10
16,6
6
11
18,3
3
4
6,6
6
Se usan con
frecuencia las
TICs en el
proceso
educativo
11
18,3
3
21
35
16
26,6
6
5
8.33
7
11,
6
Tengo destrezas
para manejar las
TICs
11
18,3
3
17
28,3
3
21
35
7
11,6
6
4
6,6
6
Los profesores
manejan con
destreza las TICs
14
23,3
3
17
28,3
3
11
18,3
3
10
16,6
6
8
13,
3
Entiendo mejor
las clases con el
uso de las TICs
20
33,3
3
18
30
10
16,6
6
8
13,3
3
4
6,6
6
Tengo los medios
tecnológicos
necesarios
15
25
20
33,3
3
14
23,3
3
8
13,3
3
3
5
Cuento con
acceso a Internet
desde mi casa
35
58,3
3
16
26,6
6
6
10
1
1,66
2
3,3
3
El acceso a
Internet en la
14
23,3
3
11
18,3
3
11
18,3
3
13
21,6
6
11
18,
3
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unidad educativa
es de calidad y
eficiente.
Aspectos evaluados
Muy de acuerdo
Frecuencia
(f)
Porcentaje
%
De acuerdo
Frecuencia
(f)
Porcentaje %
Ni de acuerdo ni
en desacuerdo
Frecuencia (f)
Porcentaje %
En desacuerdo
Frecuencia (f)
Porcentaje %
Totalmente en
desacuerdo
Frecuencia (f)
Porcentaje %
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Los profesores
conocen el significado
de las TICs.
10
32,25
11
35,48
3
9,67
2
6,45
0
0
El uso de las TICs
facilita y viabiliza la
labor educativa del
profesor.
18
58,06
9
29,03
2
6,45
2
6,45
0
0
El uso de las TICs
favorece la
motivación y
concentración de los
estudiantes.
17
54,83
10
32,25
2
6,45
2
6,45
0
0
Los profesores usan
con frecuencia las
TICs en el proceso de
enseñanza-
aprendizaje.
11
35,48
11
35,45
6
19,35
2
6,45
1
3,22
Los profesores
dominan y manejan
con destreza las TICs.
9
29,03
9
29,03
7
22.58
4
12,90
2
6,45
El profesor se siente
cómodo y a gusto
usando las TICs.
12
38,70
13
41,93
3
9,67
3
9,67
0
0
La Institución tiene
disponibilidad para
facilitar las
tecnologías a los
profesores en el
ejercicio de la
docencia.
1
3,22
1
3,22
9
29,03
11
35,48
9
29,03
Los profesores
necesitan
capacitación
sistemática sobre el
uso eficiente de las
TICs.
17
54,83
9
29,03
4
12,90
0
0
1
3,22
Los profesores
tenemos acceso a
Internet desde las
casas.
15
48,38
12
38,70
2
6,45
2
6,45
0
0
El acceso a Internet
en la unidad
educativa es de
calidad y eficiente.
2
6,45
4
12,90
4
12,90
9
29,03
12
38,70
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Aguavil Calazacon, Jayro German
1
https://orcid.org/0000-0001-9127-8873)
jgaguavilc@pucesd.edu.ec
Pontificia Universidad Católica del Ecuador sede Santo Domingo
Ecuador
Cano de la Cruz, Yullio
2
https://orcid.org/0000-0001-6315-1488
ycano@pucesd.edu.ec
Pontificia Universidad Católica del Ecuador sede Santo Domingo
Ecuador
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Género
Frecuencia
Porcentaje (%)
Masculino
49
58
Femenino
36
42
Rango de edad
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12 años
45
52
13 años
32
37
14 años
8
9
Año que cursa
8vo
25
29
9no
22
25
10mo
38
44
Escala cualitativa
Equivalencia
Siglas
Domina los aprendizajes
9,00 a 10,00
DA
Alcanza los aprendizajes
7,00 a 8,99
AR
Está próximo alcanzar
4,01 a 6,99
PA
No alcanza los aprendizajes
Menor o igual a 4
NA
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Rango de
puntuaciones
Equivalencia
frecuencia
Porcentaje
(%)
50 a 59
Muy Alta
67
78
40 a 49
Alta
18
21
30 a 39
Media
20 a 29
Baja
Menos de 20
Muy Baja
Tabla 5. Título de la tabla
Nivel
Matemáticas
Lenguaje
Sociales
Naturales
T
x
σ
S
x
σ
S
x
σ
S
x
σ
S
8vo
7,93
0,63
A
7,81
0,58
A
8,03
0,80
A
8,24
0,77
A
8,00
9no
8,08
0,61
A
8,05
0,80
A
7,99
0,75
A
7,95
0,72
A
8,01
10mo
7,48
0,57
A
7,58
0,71
A
7,91
0,76
A
7,32
0,64
A
7,57
Total
7,83
0,31
A
7,81
0,23
A
7,97
0,06
A
7,83
0,47
A
7,86
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Correlación
Uso de las
TICs
Aprendizaje
Rho de
Spearman
Uso de las
TIC
Coeficiente de
correlación
1,000
-,070
Sig. (bilateral)
.
,523
N
85
85
Aprendizaje
Coeficiente de
correlación
-,070
1,000
Sig. (bilateral)
,523
.
N
85
85
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