Influencia de la Inteligencia Artificial en la Eficiencia del Rendimiento Académico: Un Análisis de Determinantes
Resumen: Se propuso examinar cómo la Inteligencia Artificial (IA) influye en el rendimiento académico de estudiantes de universidades peruanas. Se adoptó una metodología cuantitativa, con enfoque de investigación básica y diseño no experimental. La recolección de datos se llevó a cabo mediante una e...
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| Veröffentlicht in: | RISTI : Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação 2024-06 (E70), p.399-418 |
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| Format: | Artikel |
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| description | Resumen: Se propuso examinar cómo la Inteligencia Artificial (IA) influye en el rendimiento académico de estudiantes de universidades peruanas. Se adoptó una metodología cuantitativa, con enfoque de investigación básica y diseño no experimental. La recolección de datos se llevó a cabo mediante una encuesta aplicada a una muestra de 313 estudiantes. Los resultados obtenidos a través de un análisis de factor confirmatorio, modelo de ecuaciones estructurales (SEM) y una regresión lineal múltiple demuestran que existen relaciones significativas entre cinco dimensiones de la IA y el rendimiento académico. Los resultados confirman que los estudiantes con mayores niveles de actitud hacia la IA, comprensión y conocimiento de la IA, confianza en la formación, impacto social y seguridad y riesgo tienen impactos positivos sobre su rendimiento. No se observaron relaciones significativas entre actitudes hacia la enseñanza de la IA, ética y responsabilidad e impacto económico sobre el rendimiento académico. |
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Se adoptó una metodología cuantitativa, con enfoque de investigación básica y diseño no experimental. La recolección de datos se llevó a cabo mediante una encuesta aplicada a una muestra de 313 estudiantes. Los resultados obtenidos a través de un análisis de factor confirmatorio, modelo de ecuaciones estructurales (SEM) y una regresión lineal múltiple demuestran que existen relaciones significativas entre cinco dimensiones de la IA y el rendimiento académico. Los resultados confirman que los estudiantes con mayores niveles de actitud hacia la IA, comprensión y conocimiento de la IA, confianza en la formación, impacto social y seguridad y riesgo tienen impactos positivos sobre su rendimiento. 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Se adoptó una metodología cuantitativa, con enfoque de investigación básica y diseño no experimental. La recolección de datos se llevó a cabo mediante una encuesta aplicada a una muestra de 313 estudiantes. Los resultados obtenidos a través de un análisis de factor confirmatorio, modelo de ecuaciones estructurales (SEM) y una regresión lineal múltiple demuestran que existen relaciones significativas entre cinco dimensiones de la IA y el rendimiento académico. Los resultados confirman que los estudiantes con mayores niveles de actitud hacia la IA, comprensión y conocimiento de la IA, confianza en la formación, impacto social y seguridad y riesgo tienen impactos positivos sobre su rendimiento. 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