Percepciones y expectativas de estudiantes universitarios sobre la IAG

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.31637/epsir-2024-357

Palabras clave:

Inteligencia Atificial Generativa, Universidad, Adopción tecnológica en educación, Ética en IA, Innovación educativa

Resumen

Introducción: Se analiza la integración de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la educación superior, enfocándose en las percepciones de 307 estudiantes de la Universidad Autónoma de Baja California. Metodología: Enfoque cuantitativo con cuestionario en Google formularios distribuido mediante QR y técnica bola de nieve. Análisis de varianza (ANOVA) para comparar percepciones por semestre, género y carrera. Resultados: Percepciones variadas pero neutrales e inciertas sobre la IAG. Diferencias significativas entre carreras y semestres, con efectos pequeños a moderados. Preocupaciones éticas destacadas. Discusión: Necesidad de formación adecuada y normativas claras para un uso responsable de la IAG. Percepciones diversas indican incertidumbre sobre los beneficios y desafíos. Conclusiones: Se requiere formación y normativas claras para garantizar el uso ético y responsable de la IAG en la educación superior.

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Biografía del autor/a

Karla Karina Ruiz Mendoza, Universidad Autónoma de Baja California

Licenciada en Docencia en Lengua y Literatura por la Universidad Autónoma de Baja California, y egresada de la Maestría en Historia de la misma Universidad. También cuenta con una licenciatura en Sistemas Computacionales, una maestría en Educación Digital, e-learning y Redes Sociales, así como diplomados y cursos en Tecnología, Análisis de Datos y Programación. Su interés se centra en los temas sobre educación, tecnología y su transversalidad con las humanidades y ciencias sociales. Por otro lado, se ha desempeñado como investigadora y evaluadora en la empresa educativa Amco. Actualmente realiza un doctorado en Ciencias Educativas en el Instituto de Investigación y Desarrollo Educativo (IIDE-UABC).

Ma. Antonia Miramontes Arteaga, Universidad Autónoma de Baja California

Licenciada en Educación por la Universidad Pedagógica Nacional, en México, Maestra en Docencia por la Universidad Autónoma de Baja California, Doctora en Estudios del Desarrollo Global por la misma universidad. Actualmente es docente de la licenciatura en Asesoría Psicopedagógica y la Maestría en Educación.

Carlos Reyna García, Universidad Autónoma de Baja California

Responsable de Emprendedores, Protección Civil y Sustentabilidad en la Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales de la UABC.

Citas

Alharbi, W. (2023). The use and abuse of artificial intelligence-enabled machine translation in the EFL classroom: An exploratory study. Journal of Education and E-Learning Research, 10(4), https://doi.org/10.20448/jeelr.v10i4.5091 DOI: https://doi.org/10.20448/jeelr.v10i4.5091

Alfaro-Salas, H. y Díaz Porras, J. A. (2024). Percepciones y Aplicaciones de la IA entre Estudiantes de Secundaria. Revista Docentes 2.0, 17(1), 200–215. https://doi.org/10.37843/rted.v17i1.458 DOI: https://doi.org/10.37843/rted.v17i1.458

Alvarado, M. A. (2024). Percepciones docentes sobre la Inteligencia Artificial Generativa: El caso mexicano. Revista Paraguaya de Educación a Distancia (REPED), 5(2), 44–55. https://doi.org/10.56152/reped2024-dossierIA1-art4 DOI: https://doi.org/10.56152/reped2024-dossierIA1-art4

Chao-Rebolledo, C. y Rivera-Navarro, M. A. (2024). Usos y percepciones de herramientas de inteligencia artificial en la educación superior en México. Revista Iberoamericana De Educación, 95(1), 57–72. https://doi.org/10.35362/rie9516259 DOI: https://doi.org/10.35362/rie9516259

Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.

Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th ed.). SAGE Publications.

Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (4th ed.). SAGE Publications.

Gallent Torres, C., Zapata González, A. y Ortego Hernando, J. L. (2023). El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica. RELIEVE - Revista Electrónica De Investigación Y Evaluación Educativa, 29(2). https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134 DOI: https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134

García-Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F. y Vidal, J. (2024). La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 9-39. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37716 DOI: https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37716

Heberer, D., Pisano, A., Markson, C. y ChatGPT (2023). As Cited by the Artificial Intelligence of ChatGPT: Best Practices on Technology Integration

in Higher Education. Journal for Leadership and Instruction, Spring 2023, 8-12.

Instituto Federal de Telecomunicaciones (2022). Conocimiento, percepción y uso de la Inteligencia Artificial por los usuarios de Internet fijo y/o móvil. Coordinación General de Política del Usuario.

Jung, I. (2024). Personalized Education for All: The Future of Open Universities. Open Praxis, 16(1), 24–36. https://doi.org/10.55982/openpraxis.16.1.612 DOI: https://doi.org/10.55982/openpraxis.16.1.612

Nwosu,L. I., Bereng, M. C., Segotso, T. y Enebe, N. B. (2023). Fourth Industrial Revolution tools to enhance the growth and development of teaching and learning in higher education institutions: A Systematic Literature Review in South Africa. Research in Social Sciences and Technology, 8(1), 51-62. https://doi.org/10.46303/ressat.2023.4 DOI: https://doi.org/10.46303/10.46303/ressat.2023.4

Ramirez, E. A. B. y Fuentes Esparrell, J. A. (2024). Artificial Intelligence (AI) in Education: Unlocking the Perfect Synergy for Learning. Educational Process: International Journal, 13(1), 35-51. https://doi.org/10.22521/edupij.2024.131.3 DOI: https://doi.org/10.22521/edupij.2024.131.3

Ríos Hernández, I. N., Mateus, J. C., Rivera Rogel, D. y Rosa Ávila Meléndez, L. (2024). Percepciones de estudiantes latinoamericanos sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación superior. Austral Comunicación, 13(1), e01302. https://doi.org/10.26422/aucom.2024.1301.rio DOI: https://doi.org/10.26422/aucom.2024.1301.rio

Romero-Rodríguez, J., Ramírez-Montoya, M., Buenestado-Fernández, M. y Lara-Lara, F. (2023). Use of ChatGPT at university as a tool for complex thinking: Students' perceived usefulness. Journal of New Approaches in Educational Research, 12(2), 323-339. https://doi.org/10.7821/naer.2023.7.1458 DOI: https://doi.org/10.7821/naer.2023.7.1458

Torres, M. (2023, junio 9). Aplicaciones y herramientas de inteligencia artificial (IA) para estudiantes. Conecta. Tecnológico de Monterrey.

Tramallino, C. P. y Zeni, A. M. (2024). Avances y discusiones sobre el uso de inteligencia artificial (IA) en educación. Educación, 33(64), 29-54. https://dx.doi.org/10.18800/educacion.202401.m002 DOI: https://doi.org/10.18800/educacion.202401.M002

Xiao, P., Yuanyuan, C. y Weining, B. (2023). Waiting, Banning, and Embracing: An Empirical Analysis of Adapting Policies for Generative AI in Higher Education, SSRN, 1-33. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4458269 DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4458269

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Publicado

2024-07-22

Cómo citar

Ruiz Mendoza, K. K., Miramontes Arteaga, M. A., & Reyna García, C. (2024). Percepciones y expectativas de estudiantes universitarios sobre la IAG. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–21. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-357

Número

Vol. 9 (2024)

Sección

Investigación e Inteligencia Artificial

Licencia

Derechos de autor 2024 Karla Karina Ruiz Mendoza, Ma. Antonia Miramontes Arteaga, Carlos Reyna García

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