Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Superior: Entre el Apoyo y la Dependencia
DOI:
https://doi.org/10.65011/prismaods.v5.i1.172Palabras clave:
inteligencia artificial generativa, educación de calidad, competencias digitales, autoeficacia tecnológica, dependencia tecnológicaResumen
La expansión de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la educación superior plantea el reto de garantizar un uso que fortalezca las competencias digitales sin comprometer el desarrollo cognitivo del estudiantado, en consonancia con el ODS 4 sobre educación de calidad. Este estudio analizó el uso académico, la autoeficacia tecnológica percibida y la dependencia asociada a la IAG en 424 estudiantes del Instituto Tecnológico de Durango (edad media = 19.88 años; 57.5% hombres y 41.27% mujeres). Se aplicó un diseño cuantitativo, no experimental y transversal mediante un cuestionario tipo Likert validado. Se calcularon estadísticos descriptivos, Alfa de Cronbach, correlaciones de Pearson y regresión lineal simple. Los resultados muestran alta autoeficacia tecnológica (x̄=3.67), uso académico moderado (x̄=3.45) y riesgo medio de dependencia (x̄=3.18). El uso académico se correlacionó fuertemente con la autoeficacia (r=0.764; p<0.001) y explicó el 58.3% de su varianza. Asimismo, el uso explicó el 30.1% de la variación en dependencia. Se concluye que la IAG fortalece la confianza técnica y la productividad académica; sin embargo, su uso intensivo incrementa el riesgo de dependencia. Estos hallazgos resaltan la necesidad de integrar lineamientos pedagógicos, formación ética y diseño instruccional orientado al pensamiento crítico, con el fin de asegurar que la IAG contribuya al desarrollo de competencias profesionales sostenibles en educación superior.
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