Entre la homogeneización automatizada y la subjetividad formativa: la escritura académica frente a la inteligencia artificial generativa
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- Proyecto «Transformación educativa: Explorando el impacto de la Inteligencia Artificial en la formación lectora y escritora del alumnado universitario» (PID2023-151419OB-I00)
Resumen
La escritura académica no es una tarea mecánica ni una actividad formal desprovista de implicación, sino una forma de pensamiento que compromete al sujeto con lo que dice, cómo lo dice y desde dónde elige decirlo. Por ese motivo, este estudio analiza cómo la introducción de inteligencia artificial generativa (IAGen) incide en la producción textual de estudiantes universitarios, con el objetivo de examinar las diferencias discursivas entre textos generados por IA y textos escritos manualmente. Se compararon 132 textos elaborados a partir de una misma consigna, 82 por estudiantes y 50 por ChatGPT-4o, mediante análisis cualitativo temático con Atlas.ti e indicadores estructurales. Los resultados muestran que el 95,88 % de los fragmentos generados por IAGen se ajusta a modelos homogéneos, impersonales y previsibles, mientras que el 50,8 % de los textos estudiantiles incluye posicionamientos explícitos, referencias a la experiencia y elecciones expresivas que evidencian apropiación del discurso. Esta diferencia permite comprender que el uso de IAGen, si no se acompaña de un trabajo consciente sobre la escritura, reduce la posibilidad de construir una voz propia y de establecer una relación crítica con el lenguaje. Integrar estas herramientas en la universidad exige condiciones que permitan asumir el decir como parte del proceso formativo.
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Citas
Belinche, A. y Viñas, P. (2024). Leer, escribir y pensar en tiempos de inteligencia artificial. Letras, (11), 1-4.
Benuyenah, V. (2023). Commentary: ChatGPT use in higher education assessment: Prospects and epistemic threats. Journal of Research in Innovative Teaching & Learning, 16(1), 134–135.
Carlino, P. (2005). Escribir, leer y aprender en la universidad: Una introducción a la alfabetización académica. Fondo de Cultura Económica.
Cassany, D. (2019). Laboratorio lector: para entender la lectura. Anagrama.
Castillo Beltrán, P. A. y Beltrán Montalvo, A. P. (2024). Explorando Sesgos Culturales en la Inteligencia Artificial Generativa (IAG): Un Enfoque en la Arquitectura y la silla Latinoamericanas. Cuadernos Del Centro De Estudios De Diseño Y Comunicación, (225). https://doi.org/10.18682/cdc.vi225.11223
Chen, J., Li, K., Zhang, Z., Li, K. & Yu, P. S. (2023). Survey on AI in scientific discovery. ACM Computing Surveys, 55(9), 1-38.
Christou, P. A. (2022). How to use thematic analysis in qualitative research. Journal of Qualitative Research in Tourism, 3(2), 79-95. https://doi.org/10.4337/jqrt.2023.0006
Else, H. (2023). Abstracts written by ChatGPT fool scientists. Nature, 613(7944), 423. https://doi.org/10.1038/d41586-023-00056-7
Fried, J. C., Johnson, N. R., Pelletier, A., Landman, A., & Bartz, D. (2025). Using Generative Artificial Intelligence When Writing Letters of Recommendation. Academic medicine: journal of the Association of American Medical Colleges, 100(7), 769–775. https://doi.org/10.1097/ACM.0000000000006047
Garcia, M. B. (2025). ChatGPT as an Academic Writing Tool: Factors Influencing Researchers' Intention to Write Manuscripts Using Generative Artificial Intelligence. International Journal of Human-Computer Interaction. https://doi.org/10.1080/10447318.2025.2499158
García-Ull, F. J. (2023). Una mirada a la escritura en la era de la automatización comparando textos de estudiantes y generados por máquinas en Hervás-Gómez (Eds.) Conexiones digitales: las tecnologías como puentes de aprendizaje (pp. 760-775). Dykinson.
Goyanes, M., Lopezosa, C., & Jordá, B. (2024). Thematic analysis of interview data with ChatGPT: Designing and testing a reliable research protocol for qualitative research. OSF. https://doi.org/10.31235/osf.io/8mr2f.
Guerrero-Solís, A. K., Ruiz-Muñoz, G. F., Yépez-González, D. A. & Sánchez-Lascano, M. N. (2025). El impacto de la inteligencia artificial en la producción científica: The impact of artificial intelligence on scientific production. Multidisciplinary Latin American Journal (MLAJ), 3(1), 629-649. https://doi.org/10.62131/MLAJ-V3-N1-031
Han, B.-C. (2020). La desaparición de los rituales: Una topología del presente. Herder Editorial.
Henderson, M., Bearman, M., Chung, J., Fawns, T., Buckingham Shum, S., Matthews, K. E., & de Mello Heredia, J. (2025). Comparing Generative AI and teacher feedback: student perceptions of usefulness and trustworthiness. Assessment & Evaluation in Higher Education, 1-16. https://doi.org/10.1080/02602938.2025.2502582
Hu, Y. (2024). La literatura en la era de la inteligencia artificial: un estudio preliminar sobre los modelos extensos de lenguaje. Revista[sic], (38), 43-49. https://doi.org/10.56719/sic.vi38.673
Jaraba-Vergara, M. (2025). Escribiendo con Máquinas: Una Pedagogía Crítica de la Publicación Académica. Revista Senderos Pedagógicos, 17(2). https://doi.org/10.53995/rsp.v17i2.1955
Jiménez-Cortés, R. (2025). Las profesoras de la E.S.O ante los retos de la transformación digital, la inteligencia artificial y el empoderamiento de estudiantes. Revista Interuniversitaria De Formación Del Profesorado. Continuación De La Antigua Revista De Escuelas Normales, 100(NE), 1–18. https://doi.org/10.47553/rifop.v100iNE.104843
Majumdar, A. (2022). Thematic Analysis in Qualitative Research. In I. Management Association (Ed.), Research Anthology on Innovative Research Methodologies and Utilization Across Multiple Disciplines (pp. 604-622). IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/978-1-6684-3881-7.ch031
Martin, J. H., & Jurafsky, D. (2009). Speech and language processing: An introduction to natural language processing, computational linguistics, and speech recognition (Vol. 23). Pearson/Prentice Hall.
Monib, W. K., Qazi, A. & Mahmud, M. M. (2025). Exploring learners’ experiences and perceptions of ChatGPT as a learning tool in higher education. Education and information technologies, 30(1), 917-939. https://doi.org/10.1007/s10639-024-13065-4
Moreno, J. (2022). El hombre transparente. Cómo el «mundo real» acabó convertido en Big Data. Akal.
Ordelín, J. (2023). La piratería de la inteligencia artificial: el uso de las obras en el entrenamiento de modelos de IA generativos. Actas de derecho industrial y derecho de autor, (43), 185-205. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9149901
Roca-Cuberes, C. (2014). Conversation analysis and the study of social institutions: methodological, socio-cultural and epistemic considerations. Athenea digital, 14(1), 303-331.
Romero, C. C. (2024). La inteligencia artificial y la homogeneización de la escritura: Eficiencia a costa de la autenticidad. Academia. https://www.academia.edu/124728860/La_inteligencia_artificial_y_la_homogeneizaci%C3%B3n_de_la_escritura_Eficiencia_a_costa_de_la_autenticidad
Ruiz-Muñoz, G. F. (2025). Convergencia tecnológica en educación: aprendizaje significativo, redes neuronales y metaverso. Revista De Ciencias Sociales Y Económicas, 9(1), 48–58. https://doi.org/10.18779/csye.v9i1.933
Ruiz-Muñoz, G. F. y Vasco-Delgado, J. C. (2025). Integración de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) e inteligencia artificial (IA) en la formación docente. Revista De Investigación En Tecnologías De La Información, 13(29), 60–70. https://doi.org/10.36825/RITI.13.29.006
Seifu, K. (2020). Determinants of information and communication technology integration in teaching-learning process at Aksum University. Cogent Education, 7(1). https://doi.org/10.1080/2331186X.2020.1824577
Soto, S. R. E. (2025). Automatización y creatividad en tiempos de inteligencia artificial: Impactos en el desarrollo de proyectos de investigación en arquitectura y diseño. Polo del Conocimiento, 10(1), 2519-2537.
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