Percepciones de estudiantes universitarios sobre el uso de la Inteligencia Artificial y su relación con el aprendizaje autónomo
Palabras clave:
Inteligencia Artificial, percepción estudiantil, aprendizaje autónomo, educación onlineResumen
La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación superior plantea tanto oportunidades como desafíos para el aprendizaje autónomo. Este estudio, de enfoque mixto, analizó las percepciones de 137 estudiantes de primer ingreso en modalidad online de la Universidad ECOTEC (bimestre 5‑2024) acerca del apoyo que brindan las herramientas de IA a su auto‑aprendizaje. Se aplicó un cuestionario de 20 ítems Likert (α = 0,987) y tres preguntas abiertas, estructurado en cinco dimensiones: organización del estudio, creación de contenidos, retroalimentación inmediata, simulación de habilidades y análisis de datos. Los resultados descriptivos muestran que solo un tercio de la muestra otorga valoraciones altas (4‑5) a la IA en dichas dimensiones, mientras que el resto oscila entre la neutralidad y el escepticismo. La prueba χ² (χ² = 1,406; p = 0,236) confirmó la independencia entre sexo y percepción de ayuda, sugiriendo que variables como experiencia previa y autoeficacia digital inciden más que el género.
Descargas
Citas
Barnard, L., Lan, W. Y., To, Y. M., Paton, V. O., & Lai, S.‑L. (2009). Measuring self‑regulation in online and blended learning environments. The Internet and Higher Education, 12(1), 1‑6.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319‑340.
García, M., & Ortega, J. (2024). Inteligencia artificial en la educación superior: usos, retos y percepciones estudiantiles. Revista Iberoamericana de Educación Digital, 28(1), 45‑67.
García, R. & Gil, J. E. (2023). Minería de datos educacionales: descubrir tesoros ocultos durante el aprendizaje. Revista Científica Ecociencia, 10, 18‑41.
Kamoun, F., El Ayeb, W., Jabri, I., Sifi, S., & Iqbal, F. (2024). Exploring students’ and faculty’s knowledge, attitudes, and perceptions towards ChatGPT: A cross‑sectional empirical study. Journal of Information Technology Education: Research, 23, 1‑25.
Khalil, M., Prinsloo, P., & Slade, S. (2023). El uso y la aplicación de la teoría del aprendizaje en la analítica del aprendizaje: una revisión exploratoria. Journal of Computing in Higher Education, 35(3), 573‑594.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2023). Artificial intelligence and the future of learning. OECD Education Working Papers.
Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Routledge.
Siemens, G., & Baker, R. S. (2013). Learning analytics and educational data mining: Towards communication and collaboration. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics & Knowledge (pp. 252‑254).
Singh, A. K., Siddiqui, Z. A., & Singh, S. (2024). Recent advances in computational intelligence and cyber security. Springer.
UNESCO (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.
Woolf, B. P. (2010). Building intelligent interactive tutors. Morgan Kaufmann.
Zimmerman, BJ (2000). Alcanzando la autorregulación: Una perspectiva cognitiva social. En M. Boekaerts, P. R. Pintrich y M. Zeidner (Eds.), Manual de autorregulación (pp. 13-40). San Diego, California: Academic Press.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Glenda Blanc Pihuave
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
https://scholar.google.com/citations?user=2Nf0GWoAAAAJ&hl=es 
