Abstract

This study analyzes the impact of generative artificial intelligence on education within the framework of digital pedagogy and the contemporary transformations of the teaching and learning process, considering its influence on the development of digital competencies and critical thinking in a context characterized by technological innovation and the need for educational adaptation. The objective of the research was to examine how generative artificial intelligence contributes to strengthening digital competencies and fostering critical thinking in educational environments. The study was conducted under a qualitative approach, with a documentary type and a non-experimental cross-sectional design, the population consisted of updated scientific sources related to digital pedagogy and artificial intelligence, selected based on relevance and recency criteria, while the sample was intentional, the instruments used included bibliographic records and documentary analysis matrices, which allowed the organization and systematization of the information. The results show that generative artificial intelligence promotes personalized learning, the automation of educational processes, and the development of digital competencies, however, limitations related to teacher training, critical thinking, and ethical challenges in its implementation were also identified. It is concluded that the integration of generative artificial intelligence in education requires a comprehensive pedagogical approach that articulates technology, ethics, and didactics, promoting the critical and responsible use of these tools to improve educational quality.

Keywords: Generative artificial intelligence, Digital pedagogy, Digital competencies, Critical thinking, educational innovation.

Introducción

La educación contemporánea atraviesa un proceso de transformación profunda impulsado por el desarrollo de tecnologías digitales avanzadas, especialmente la inteligencia artificial generativa, la cual ha modificado significativamente las dinámicas de enseñanza y aprendizaje, permitiendo la creación automatizada de contenidos y la personalización del aprendizaje, lo que plantea nuevos retos para la pedagogía digital (García-Peñalvo, 2024). En este contexto, la inteligencia artificial generativa se ha posicionado como una herramienta clave en el ámbito educativo, ya que facilita procesos de aprendizaje adaptativo y mejora la accesibilidad al conocimiento, permitiendo a los estudiantes avanzar a su propio ritmo, lo que representa un cambio significativo frente a los modelos tradicionales de enseñanza (Mendoza, et al., 2025).

No obstante, la incorporación de estas tecnologías también genera preocupaciones en torno a la ética, la calidad educativa y la integridad académica, dado que la automatización de procesos cognitivos puede afectar el desarrollo del pensamiento crítico, lo que exige una integración responsable de estas herramientas en los entornos educativos (Torres, et al. 2024). Desde una perspectiva pedagógica, la integración de la inteligencia artificial requiere una redefinición del rol docente, pasando de transmisor de conocimientos a facilitador del aprendizaje, promoviendo el desarrollo de competencias digitales y habilidades críticas en los estudiantes, acorde con las exigencias del siglo XXI (García, 2024).

Diversos estudios han evidenciado que el uso de inteligencia artificial generativa en la educación superior genera tanto aceptación como resistencia entre los docentes, quienes reconocen su potencial innovador, pero también manifiestan preocupaciones relacionadas con su uso inadecuado y la falta de formación en estas tecnologías (Perezchica, et al. 2024). Asimismo, la aplicación de la inteligencia artificial generativa en campos específicos como la educación médica ha demostrado su capacidad para apoyar procesos de aprendizaje, simulación y evaluación, evidenciando su versatilidad y potencial en diferentes contextos educativos (Mayol, 2023).

Sin embargo, la rápida expansión de estas tecnologías ha superado la capacidad de adaptación de muchas instituciones educativas, generando una brecha entre el avance tecnológico y su integración pedagógica, lo que evidencia la necesidad de fortalecer la formación docente en pedagogía digital (Torres, et al. 2024). En este sentido, la pedagogía digital se consolida como un campo fundamental para orientar el uso de tecnologías emergentes, integrando enfoques teóricos y prácticos que permitan aprovechar su potencial sin descuidar los principios éticos y educativos (García, 2024).

Por otro lado, el uso de inteligencia artificial generativa implica el desarrollo de nuevas competencias en los estudiantes, tales como la alfabetización digital y el pensamiento crítico, lo cual resulta esencial para garantizar un uso adecuado y reflexivo de estas herramientas (Perezchica, et al. 2024). En consecuencia, la presente investigación tiene como objetivo analizar el impacto de la inteligencia artificial generativa en el desarrollo de competencias digitales y pensamiento crítico en estudiantes, con el fin de comprender su influencia en la transformación de los procesos educativos en el contexto actual (Mendoza, et al. 2025).

Pedagogía digital en el contexto educativo contemporáneo

La pedagogía digital se consolida como un campo interdisciplinario que integra tecnologías emergentes en los procesos educativos, permitiendo transformar las dinámicas tradicionales de enseñanza y aprendizaje, en este sentido la incorporación de herramientas digitales favorece la construcción de entornos de aprendizaje más flexibles, interactivos y centrados en el estudiante, lo que responde a las demandas de la sociedad del conocimiento, caracterizada por la innovación constante y la digitalización del saber (Xavier & Dutra, 2026).

Inteligencia artificial generativa en la educación

La inteligencia artificial generativa representa una de las innovaciones más significativas en el ámbito educativo, al permitir la creación automatizada de contenidos, la personalización del aprendizaje y la optimización de procesos pedagógicos, estas herramientas facilitan la interacción entre estudiantes y sistemas inteligentes, promoviendo experiencias educativas adaptativas que responden a las necesidades individuales, lo que contribuye a mejorar la calidad del aprendizaje en distintos niveles educativos (Vallejo, et al. 2025).

Transformación del rol docente en entornos digitales

La integración de la inteligencia artificial generativa en la educación implica una transformación profunda del rol docente, pasando de un enfoque tradicional centrado en la transmisión de conocimientos a uno basado en la mediación y facilitación del aprendizaje, en este sentido el docente asume un papel activo en la orientación del proceso educativo, promoviendo el pensamiento crítico, la reflexión y el uso responsable de la tecnología, lo que fortalece la calidad de la enseñanza (Gamarra et al. 2025).

Competencias digitales en estudiantes y docentes

El desarrollo de competencias digitales se convierte en un elemento fundamental en la educación contemporánea, ya que permite a los estudiantes y docentes interactuar de manera efectiva con tecnologías digitales, evaluar información, resolver problemas y tomar decisiones informadas, en este sentido la alfabetización digital no solo implica el dominio técnico de herramientas, sino también la capacidad crítica para interpretar y utilizar la información de manera ética y responsable (Sánchez, et al. 2025).

Ética y uso responsable de la inteligencia artificial

El uso de inteligencia artificial generativa en la educación plantea importantes desafíos éticos relacionados con la integridad académica, la privacidad de los datos y la dependencia tecnológica, en este contexto es necesario establecer marcos normativos que regulen su uso y promuevan prácticas responsables, garantizando que estas herramientas contribuyan al aprendizaje sin afectar los principios fundamentales de la educación, lo que implica una reflexión constante sobre su impacto en el proceso educativo (Valderrama, et al. 2025).

Innovación educativa y mejora continua

La incorporación de tecnologías digitales en la educación impulsa procesos de innovación pedagógica que permiten mejorar la calidad de la enseñanza y el aprendizaje, en este sentido la inteligencia artificial generativa facilita la evaluación continua, la retroalimentación inmediata y la personalización del aprendizaje, lo que contribuye a la mejora continua de los procesos educativos, fortaleciendo la eficiencia institucional y el rendimiento académico de los estudiantes (Díaz, et al. 2024).

Impacto de la inteligencia artificial en la calidad educativa

El impacto de la inteligencia artificial generativa en la calidad educativa se evidencia en la mejora de los procesos de enseñanza, aprendizaje y evaluación, así como en la optimización de recursos educativos, sin embargo, su efectividad depende de la forma en que se integra en el contexto institucional, considerando factores como la formación docente, la infraestructura tecnológica y las políticas educativas, lo que determina su contribución real al desarrollo educativo (Camacho, et al. 2024).

Percepción docente y estudiantil sobre la inteligencia artificial

La percepción de los actores educativos frente al uso de inteligencia artificial generativa es un factor determinante en su implementación, ya que influye en el nivel de aceptación, uso y apropiación de estas tecnologías, en este sentido diversos estudios evidencian que tanto docentes como estudiantes reconocen su potencial innovador, pero también manifiestan preocupaciones relacionadas con su uso inadecuado, lo que resalta la importancia de la formación y sensibilización en el uso de estas herramientas (Consuegra, et al. 2025).

Modelos educativos digitales y aprendizaje adaptativo

Los modelos educativos digitales se caracterizan por la incorporación de tecnologías que permiten personalizar el aprendizaje y adaptarlo a las necesidades individuales de los estudiantes, en este contexto la inteligencia artificial generativa facilita la creación de contenidos dinámicos y la adaptación de los procesos educativos, promoviendo un aprendizaje autónomo y significativo, lo que representa una evolución de los modelos tradicionales hacia enfoques más flexibles e inclusivos (Vallejo, et al. 2025).

Integración de la pedagogía digital en la educación del siglo XXI

La integración de la pedagogía digital en la educación del siglo XXI implica un enfoque integral que articule tecnología, pedagogía e innovación, con el objetivo de formar ciudadanos capaces de desenvolverse en entornos digitales complejos, en este sentido es fundamental promover el desarrollo de competencias digitales, el pensamiento crítico y la ética en el uso de la tecnología, lo que permitirá aprovechar las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial generativa en la educación (Xavier & Dutra, 2026).

Métodos

La investigación se desarrolló bajo un enfoque cualitativo, orientado a la comprensión e interpretación de los fenómenos educativos relacionados con la integración de la inteligencia artificial generativa en la pedagogía digital, permitiendo analizar los significados, percepciones y prácticas que emergen en los contextos educativos, en este sentido, el enfoque cualitativo facilita una aproximación profunda a la realidad estudiada, centrada en la interpretación crítica de los procesos educativos (Hernández-Sampieri & Mendoza, 2018), así como en la construcción de conocimiento desde una perspectiva reflexiva y contextualizada (Camacho, 2026).

El tipo de investigación se enmarca en un estudio documental de carácter descriptivo y analítico, debido a que se basa en la recopilación, revisión y análisis de fuentes bibliográficas científicas, permitiendo construir un sustento teórico sólido a partir de información previamente validada, según lo planteado por Arias (2012), la investigación documental constituye un proceso sistemático de búsqueda, análisis e interpretación de datos secundarios, lo que resulta pertinente para el desarrollo de estudios orientados a la comprensión de fenómenos educativos complejos.

En cuanto al diseño, la investigación es no experimental y de corte transversal, dado que no se manipulan variables ni se intervienen directamente los contextos estudiados, sino que se analizan en su estado natural en un momento determinado, este tipo de diseño permite describir y comprender la realidad educativa sin alterar sus condiciones, lo cual es coherente con los planteamientos metodológicos contemporáneos (Hadi, et al. 2023).

La población estuvo conformada por documentos científicos, artículos académicos, libros especializados y fuentes teóricas relacionadas con la pedagogía digital y la inteligencia artificial generativa, seleccionados bajo criterios de actualidad, pertinencia y rigor científico, por su parte, la muestra fue de tipo intencional, considerando aquellas fuentes que aportan información relevante y significativa para el desarrollo del estudio, lo cual responde a los principios de selección cualitativa establecidos en la investigación científica (Medina, et al. 2023).

Para la recolección de la información se emplearon técnicas como la revisión documental y el análisis de contenido, las cuales permitieron examinar de manera sistemática los textos seleccionados, identificar categorías de análisis y establecer relaciones conceptuales entre los distintos aportes teóricos, en este sentido, los instrumentos utilizados incluyeron fichas bibliográficas, matrices de análisis documental y cuadros de categorización, herramientas que facilitaron la organización y sistematización de la información, tal como lo proponen los enfoques metodológicos actuales (Hadi, et al. 2023) .

El procedimiento de la investigación se desarrolló en varias fases interrelacionadas, iniciando con la identificación y selección de fuentes bibliográficas en bases de datos académicas, seguida de la lectura comprensiva y el análisis crítico de los documentos, posteriormente se realizó la clasificación de la información en función de categorías temáticas previamente definidas, luego se procedió a la integración y síntesis de los hallazgos para la construcción del marco conceptual, y finalmente se elaboraron las conclusiones del estudio, garantizando coherencia, rigor metodológico y validez en los resultados obtenidos, en concordancia con los lineamientos de la investigación científica contemporánea (Camacho, 2026).

Resultados

Tabla 1

Categoría: Integración de la inteligencia artificial generativa en la pedagogía digital

Subcategoría	Evidencias encontradas	Interpretación
Uso pedagógico	Incorporación de IA en planificación, evaluación y retroalimentación	Favorece procesos de enseñanza más dinámicos
Personalización del aprendizaje	Adaptación de contenidos a ritmos individuales	Mejora la experiencia educativa
Automatización de tareas	Generación de contenidos y evaluaciones	Optimiza el tiempo docente

Los resultados evidencian que la inteligencia artificial generativa se integra progresivamente en los procesos pedagógicos, especialmente en actividades de planificación y evaluación, lo que permite optimizar el tiempo del docente y mejorar la organización de los contenidos educativos, asimismo se observa que la personalización del aprendizaje constituye uno de los principales beneficios de estas tecnologías, ya que facilita la adaptación de los contenidos a las necesidades individuales de los estudiantes, sin embargo su implementación aún depende en gran medida del nivel de competencias digitales del profesorado, lo que limita su aprovechamiento en algunos contextos educativos.

Tabla 2

Categoría: Competencias digitales y pensamiento crítico

Subcategoría	Evidencias encontradas	Interpretación
Alfabetización digital	Necesidad de formación tecnológica	Competencia clave en entornos digitales
Pensamiento crítico	Evaluación de información generada por IA	Desarrollo aún incipiente
Autonomía del estudiante	Uso independiente de herramientas digitales	Favorece aprendizaje significativo

Se identificó que el desarrollo de competencias digitales es un elemento fundamental para la integración efectiva de la inteligencia artificial en la educación, destacándose la alfabetización digital como una habilidad imprescindible para docentes y estudiantes, además el pensamiento crítico emerge como una competencia necesaria para analizar y validar la información generada por sistemas automatizados, aunque su desarrollo aún es limitado en algunos contextos, lo que evidencia la necesidad de fortalecer estrategias pedagógicas orientadas a la reflexión y análisis crítico, asimismo se observa que el uso autónomo de herramientas digitales contribuye al aprendizaje significativo y al desarrollo de habilidades cognitivas superiores.

Tabla 3

Categoría: Rol docente en entornos digitales

Subcategoría	Evidencias encontradas	Interpretación
Mediación pedagógica	Docente como facilitador del aprendizaje	Cambio de paradigma educativo
Innovación didáctica	Uso de metodologías activas	Mejora la calidad educativa
Formación docente	Necesidad de capacitación continua	Factor clave de éxito

Los hallazgos muestran una transformación significativa en el rol del docente, quien asume funciones de mediador y facilitador del aprendizaje en entornos digitales, dejando atrás el modelo tradicional centrado en la transmisión de conocimientos, además se evidencia que la innovación didáctica, apoyada en tecnologías digitales, contribuye a mejorar la calidad educativa, sin embargo la falta de formación docente en el uso de inteligencia artificial limita su implementación efectiva, lo que resalta la importancia de programas de capacitación continua que fortalezcan las competencias digitales y pedagógicas del profesorado.

Tabla 4

Categoría: Ética y desafíos de la inteligencia artificial en educación

Subcategoría	Evidencias encontradas	Interpretación
Integridad académica	Riesgo de dependencia tecnológica	Necesidad de regulación
Uso responsable	Falta de normativas claras	Desafío institucional
Privacidad de datos	Manejo de información sensible	Requiere control ético

Los resultados reflejan que la implementación de la inteligencia artificial generativa en la educación plantea importantes desafíos éticos, especialmente en relación con la integridad académica y el uso responsable de estas tecnologías, se identificó una preocupación generalizada sobre la dependencia tecnológica y el uso inadecuado de herramientas automatizadas, lo que puede afectar la autenticidad del aprendizaje, asimismo la ausencia de normativas claras dificulta la regulación de su uso en el ámbito educativo, por lo que se requiere el desarrollo de políticas institucionales que garanticen un uso ético y responsable de la inteligencia artificial.

Tabla 5

Categoría: Impacto en la calidad educativa

Subcategoría	Evidencias encontradas	Interpretación
Mejora del aprendizaje	Mayor interacción y dinamismo	Impacto positivo
Evaluación continua	Retroalimentación inmediata	Fortalece procesos educativos
Innovación institucional	Incorporación de tecnologías	Impulsa mejora continua

Se evidencia que la inteligencia artificial generativa tiene un impacto positivo en la calidad educativa, al favorecer procesos de aprendizaje más interactivos y dinámicos, además la posibilidad de realizar evaluaciones continuas con retroalimentación inmediata contribuye a mejorar el rendimiento académico de los estudiantes, por otra parte la incorporación de estas tecnologías impulsa procesos de innovación institucional, promoviendo una cultura de mejora continua, sin embargo su efectividad depende de factores como la formación docente, la infraestructura tecnológica y la gestión educativa.

En conjunto, los resultados evidencian que la inteligencia artificial generativa representa una herramienta con alto potencial para transformar los procesos educativos, especialmente en la personalización del aprendizaje, el desarrollo de competencias digitales y la mejora de la calidad educativa, no obstante su implementación enfrenta desafíos relacionados con la formación docente, la ética y la regulación institucional, lo que pone de manifiesto la necesidad de un enfoque integral que articule pedagogía, tecnología y gestión educativa para garantizar un uso efectivo y responsable de estas herramientas en el contexto educativo contemporáneo.

Discusión

La discusión de los resultados evidencia que la inteligencia artificial generativa no solo constituye una innovación tecnológica, sino un elemento transformador de los procesos pedagógicos, en este sentido se confirma su aporte en la personalización del aprendizaje y la optimización de tareas educativas, sin embargo, su impacto depende de la mediación pedagógica y del contexto institucional, lo que indica que la tecnología por sí sola no garantiza mejoras en la calidad educativa.

En relación con las competencias digitales, se identifica que estas tecnologías favorecen el desarrollo de habilidades tecnológicas y la autonomía del aprendizaje, no obstante, el pensamiento crítico se presenta como un desafío, debido al riesgo de dependencia cognitiva frente a contenidos generados automáticamente, lo que evidencia la necesidad de estrategias didácticas orientadas al análisis y la reflexión.

Asimismo, la transformación del rol docente hacia un modelo de mediación pedagógica constituye un hallazgo relevante, aunque su implementación se ve limitada por la falta de formación y la resistencia al cambio, lo que resalta la importancia de fortalecer la capacitación docente en competencias digitales y pedagógicas.

Finalmente, los aspectos éticos emergen como un eje crítico, debido a la ausencia de marcos normativos claros que regulen el uso de la inteligencia artificial en educación, por lo que se requiere un enfoque integral que articule tecnología, pedagogía y ética, garantizando un uso responsable y orientado a la mejora de la calidad educativa.

Conclusiones

Las conclusiones evidencian que la inteligencia artificial generativa constituye un factor clave en la transformación de los procesos educativos, al favorecer la personalización del aprendizaje, la automatización de tareas y la mejora de la eficiencia pedagógica, sin embargo, su impacto real depende de su integración estratégica dentro de modelos pedagógicos coherentes, lo que implica superar enfoques centrados únicamente en la tecnología.

Asimismo, se confirma que el desarrollo de competencias digitales es un elemento indispensable para la implementación efectiva de estas herramientas, aunque el pensamiento crítico emerge como una dimensión aún en construcción, lo que plantea la necesidad de fortalecer enfoques educativos que promuevan el análisis, la reflexión y el uso consciente de la información generada por sistemas automatizados.

Por otra parte, la investigación destaca la transformación del rol docente hacia funciones de mediación y acompañamiento pedagógico, lo que exige procesos de formación continua orientados al desarrollo de competencias digitales y didácticas, permitiendo una integración más efectiva de la inteligencia artificial en los entornos educativos.

En tal sentido, se concluye que los desafíos éticos asociados al uso de la inteligencia artificial, especialmente en términos de integridad académica y regulación, requieren la formulación de políticas institucionales claras, en consecuencia la implementación de estas tecnologías debe abordarse desde un enfoque integral que articule pedagogía, tecnología y ética, garantizando su contribución a la calidad educativa.

Referencias

Arias, F. (2012). El proyecto de investigación: Introducción a la metodología científica (6.ª ed.). Editorial Episteme, C.A.

Camacho Marín, R. J. (2026). Investigación científica: Aprender a investigar más allá del método tradicional. Editorial Ciencia y Descubrimiento.

Camacho Marín, R. J. C. M., Linares Terán, I. Y., Cevallos Lozano, L. J., Semanate Zapata, R. D., & Castro González, A. E. (2024). Gerencia educativa: Estrategias innovadoras con las IA en el sistema educativo de Ecuador. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(4), 6134–6158. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.12817

Consuegra, D., Mitre, M., & Sucre, A. (2025). La inteligencia artificial generativa en la educación superior: Aplicaciones prácticas, percepciones y desafíos pedagógicos. Revista Científica Dejando Huellas. https://doi.org/10.65100/recidh/34

Díaz Vera, J. P., Molina Izurieta, R., Bayas Jaramillo, C. M., & Ruiz Ramírez, A. K. (2024). Asistencia de la inteligencia artificial generativa como herramienta pedagógica en la educación superior. Revista de Investigación en Tecnologías de la Información. https://doi.org/10.36825/RITI.12.26.006

Gamarra Rojas, S., Fuster Palma, A., Santos Hinostroza, W. C., & Carhuas Zevallos, F. O. (2025). Inteligencia artificial generativa como asistente pedagógico redefiniendo la relación docente-estudiante. Scientia Andes. https://doi.org/10.64230/sca.v1i4.22

García-Peñalvo, F. J. (2024). La inteligencia artificial generativa en educación: Retos y oportunidades. Education in the Knowledge Society, 25. https://doi.org/10.14201/eks.31942

Hadi, M., Martel, C., Huayta, F., Rojas, R., & Arias, J. (2023). Metodología de la investigación: Guía para el proyecto de tesis. Instituto Universitario de Innovación Ciencia y Tecnología Inudi Perú. https://doi.org/10.35622/inudi.b.073

Hernández-Sampieri, R., & Mendoza Torres, C. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativas, cualitativas y mixtas. McGraw-Hill Interamericana. https://doi.org/10.22201/fesc.20072236e.2019.10.18.6

Mayol, J. (2023). Inteligencia artificial generativa y educación médica. Educación Médica. https://doi.org/10.1016/j.edumed.2023.100851

Medina, M., Bustamante, W., Loaiza, R., Martel, C., & Castillo, R. (2023). Metodología de la investigación: Técnicas e instrumentos de investigación. Instituto Universitario de Innovación Ciencia y Tecnología Inudi Perú. https://doi.org/10.35622/inudi.b.080

Mendoza Villamar, R., et al. (2025). Futuro de la educación con inteligencia artificial generativa. Revista Tse’de, 8(3). https://doi.org/10.60100/tsede.v8i3.279

Perezchica-Vega, J. E., et al. (2024). Inteligencia artificial generativa en la educación superior: Usos y opiniones del profesorado. European Public & Social Innovation Review. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-593

Sánchez, N. E., Michay, G. C., & Calderón, J. V. (2025). Inteligencia artificial generativa en educación superior: Una revisión sistemática de literatura hispanohablante. Revista Espacios. https://doi.org/10.48082/espacios-a25v46n06p02

Torres Díaz, G. A., et al. (2024). Inteligencia artificial generativa: Impactos y dilemas éticos en educación. Revista de Ciencias Sociales. https://doi.org/10.31876/rcs.v31i2.43784

Valderrama Barragán, E. F., Pánchez Hernández, R. R., López Macías, K. L., & Peova Sánchez, M. P. (2025). Inteligencia artificial generativa en la educación superior: Aplicada a la investigación del proceso de enseñanza-aprendizaje. RECIAMUC. https://doi.org/10.26820/reciamuc/9.(4).diciembre.2025.135-154

Vallejo Ballestero, H. F., Aguilar Pazos, R. E., Fuentes Seisdedos, L., & Fierro Saltos, F. E. (2025). La inteligencia artificial generativa como recurso didáctico en la educación superior: Una revisión sistemática. RECIMUNDO. https://doi.org/10.26820/recimundo/9.(2).abril.2025.247-261

Xavier Muniz, A. B., & Dutra Moresi, E. A. (2026). Inteligencia artificial generativa en la educación: Un análisis bibliométrico. Educación, 35(68), 172–198. https://doi.org/10.18800/educacion.202601.A008

Impacto de la inteligencia artificial generativa en el desarrollo de competencias digitales y pensamiento crítico en estudiantes del subnivel media general

Impact of generative artificial intelligence on the development of digital competencies and critical thinking in upper secondary education students

Resumen

Abstract

Introducción

Métodos

Tabla 5

Referencias