Íñiguez Apolo, Lenin MauricioIllescas García, Raúl JavierNavarrete Muñoz, Gabriela Estefania2025-08-132025-08-132025-08-12Illescas García, Raúl Javier; Navarrete Muñoz, Gabriela Estefania (2025). Aplicación de la inteligencia artificial generativa en el aprendizaje de Estudios Sociales en básica superior. La Libertad. UPSE, Matriz. Facultad de Ciencias de la Educación e Idiomas. 90p.UPSE-TEB-2025-0092https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/14005El presente estudio explora la aplicación de la inteligencia artificial generativa (IAG) en el aprendizaje de los estudiantes de décimo año de Educación Básica en la asignatura de Estudios Sociales. A medida que las tecnologías emergen como herramientas potenciales en la educación, la IAG se perfila como un recurso innovador para personalizar y optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje. El objetivo principal de la investigación es analizar cómo estas tecnologías se integran en el aula y qué impacto tienen en el aprendizaje autónomo de los estudiantes. El estudio se desarrolla bajo un enfoque cuantitativo, de nivel exploratorio y descriptivo. El marco teórico se fundamenta en autores como Franganillo (2023), Goodfellow et al. (2020), Ausubel (2000), quienes aportan desde la teoría del aprendizaje significativo y la conceptualización de la IAG. La literatura de estudios recientes como de Reinoso y Paz (2024), Sánchez Yépez (2024), Contreras y Reyes (2022), contribuyeron al análisis de cómo la IAG fomenta la autonomía del aprendizaje al proporcionar herramientas que permiten tomar control del proceso educativo y evaluativo. Los resultados muestran que un grupo pequeño de docentes y estudiantes utilizan la IAG frecuentemente y aún se presenta barreras en su integración debido a la falta de formación, de recursos tecnológicos y apoyo institucional.spaopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVAEDUCACIÓN BÁSICAESTUDIOS SOCIALESAPRENDIZAJEbachelorThesis