Actitudes y comportamientos de estudiantes universitarios frente al uso de inteligencia artificial generativa (IAG)

Resumen

La inteligencia artificial se ha convertido en una tecnología cada vez más relevante en el ámbito académico, principalmente por su impacto en los procesos de enseñanza-aprendizaje y su influencia en la formación de estudiantes de educación superior. Este estudio examina las actitudes y comportamientos de estudiantes universitarios frente al uso de inteligencia artificial generativa (IAG). La investigación se enfoca en identificar dichas actitudes y comportamientos en estudiantes de ingeniería, analizando factores como sus percepciones, motivaciones, patrones de uso, habilidades tecnológicas y su capacidad para el trabajo en equipo. Con una metodología cuantitativa, se empleó una encuesta de escala Likert aplicada a una muestra de 342 estudiantes de la Universidad Técnica Federico Santa María, cuyos datos fueron procesados y analizados mediante el software estadístico SPSS. Los hallazgos indican que, si bien los estudiantes valoran la IAG como una herramienta útil para el estudio y el trabajo académico, también expresan inquietudes sobre su potencial impacto en su autonomía de aprendizaje y la posible dependencia tecnológica. A partir de estos resultados, se concluye que, aunque los beneficios de la IAG en el ámbito educativo son significativos, es fundamental promover un uso ético y responsable de estas tecnologías. Esto implica diseñar estrategias pedagógicas que orienten su uso en el proceso de enseñanza-aprendizaje, fomentando un enfoque equilibrado que permita a los estudiantes desarrollar competencias críticas y habilidades analíticas. De este modo, la IAG puede complementar, en lugar de sustituir, la comprensión y el pensamiento crítico, contribuyendo a una formación académica integral.

Presentadores

Cristobal Fernandez Robin
Director Centro Ingeniería de Mercados, Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Valparaíso, Chile

Diego Yáñez

Details

Presentation Type

Ponencia temática de un trabajo

Theme

Ciencias de la Educación

KEYWORDS

Inteligencia Artificial Generativa, Aprendizaje