Frecuencia de Uso como Factor Asociado a la Percepción Académica de la Inteligencia Artificial Generativa en Estudiantes Universitarios de Administración
DOI:
https://doi.org/10.65011/prismaods.v5.i3.310Palabras clave:
inteligencia artificial generativa, percepción académica, frecuencia de uso, educación superior, estudiantes de administraciónResumen
Aunque la inteligencia artificial generativa se utiliza cada vez con mayor frecuencia en la educación superior, aún existe evidencia limitada sobre los factores asociados con la percepción académica de esta tecnología cuando variables sociodemográficas, académicas y de uso se analizan de manera conjunta. El objetivo de este estudio fue analizar la asociación entre la frecuencia de uso de la inteligencia artificial generativa y la percepción académica en estudiantes universitarios de administración, considerando variables sociodemográficas y académicas. Se realizó un estudio con enfoque cuantitativo, diseño no experimental, corte transversal y alcance analítico, utilizando 237 casos válidos de estudiantes universitarios de administración. La información se recopiló mediante un cuestionario estructurado con evidencias de validez y confiabilidad. El análisis estadístico incluyó estadística descriptiva, pruebas de normalidad, correlaciones de Spearman, pruebas U de Mann–Whitney y H de Kruskal–Wallis, así como un modelo de regresión lineal múltiple. Los resultados mostraron que la frecuencia de uso presentó una asociación positiva y significativa con la percepción académica (ρ = .346, p < .001) y constituyó el único predictor significativo en el modelo de regresión (β = .340, p < .001), mientras que el sexo, la edad y el cuatrimestre no mostraron asociaciones significativas al analizarlos conjuntamente. Se concluye que la frecuencia de uso constituye un factor asociado con la percepción académica de la inteligencia artificial generativa, lo que aporta evidencia para comprender su adopción en la educación superior y orientar estrategias institucionales para su integración responsable en los procesos de enseñanza y aprendizaje.
Descargas
Referencias
Almasaad, A., Alsaad, A., Alhadid, I., & Alkhwaldeh, A. (2024). University students' acceptance of generative artificial intelligence in higher education: Extending the UTAUT2 model. Education and Information Technologies. Advance online publication. https://doi.org/10.1007/s10639-024-13101-0
Arowosegbe, A. E., Oyelere, S. S., Suhonen, J., & Agbo, F. J. (2024). Artificial intelligence in higher education: A bibliometric analysis and research agenda. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12804-8
Chan, C. K. Y., & Hu, W. (2023). Students' voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12125-0
Chao-Rebolledo, C., & Rivera-Navarro, M. Á. (2024). Inteligencia artificial generativa en educación superior: desafíos, oportunidades y competencias digitales. Revista Educación, 48(1). https://doi.org/10.15517/revedu.v48i1.57637
Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2024). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2), 228–239. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148
Culebro Castillo, K., Garizurieta Bernabe, J., & Gazca Herrera, L. A. (2025). Estudio sobre la percepción del uso de la inteligencia artificial generativa en los procesos de aprendizaje en estudiantes de educación superior. RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 16(31), e2661. https://doi.org/10.23913/ride.v16i31.2661
Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A. K., Baabdullah, A. M., Koohang, A., Raghavan, V., Ahuja, M., Albanna, H., Albashrawi, M., Al-Busaidi, K. A., Balakrishnan, J., Barlette, Y., Basu, S., Bose, I., Brooks, L., Buhalis, D., ... Wright, R. (2023). So what if ChatGPT wrote it? Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, 102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642
Gallent-Torres, C., Zapata-González, A., & Ortego-Hernando, J. L. (2023). Generative artificial intelligence in higher education: Perception and acceptance among university students. Education Sciences, 13(11), 1128. https://doi.org/10.3390/educsci13111128
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeiffer, F., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., ... Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Kim, J., Lee, H., & Cho, Y. (2025). Exploring university students' acceptance of generative artificial intelligence for learning: Evidence from higher education. Education and Information Technologies. Advance online publication.
UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Irma Elizabeth Bautista Valencia, Gabriela Lazcano Cortés (Autor/a)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Todo el contenido de Prisma ODS se publica bajo la Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0).
Los autores conservan los derechos de autor y otorgan a la revista el derecho de primera publicación.
Se permite la libre copia, distribución, adaptación y reutilización del contenido para cualquier fin legal,
siempre que se otorgue la atribución adecuada a los autores y a la fuente original.
Más información en: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
