IMPACTO DE HERRAMIENTAS DE IA
GENERATIVA EN LA MOTIVACIÓN Y
SATISFACCIÓN DE ESTUDIANTES DE NIVEL
SUPERIOR DE LA FACULTAD DE CIENCIAS Y
TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN
IMPACT OF GENERATIVE AI TOOLS ON THE MOTIVATION
AND SATISFACTION OF HIGHER-LEVEL STUDENTS OF THE
FACULTY OF INFORMATION SCIENCES AND
TECHNOLOGIES
Karina de León Morales
Facultad de Ciencias y Tecnologías de la Información, México
Leopoldo Rodríguez Matías
Facultad de Ciencias y Tecnologías de la Información, México
Arturo de León Chapa
Facultad de Ciencias y Tecnologías de la Información, México
Juana Inés Zambrano Dávila
Facultad de Ciencias y Tecnologías de la Información, México
Iván Gallardo Bernal
Facultad de Ciencias y Tecnologías de la Información, México
pág. 2855
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.12534
Impacto de Herramientas de IA Generativa en la Motivación y
Satisfacción de Estudiantes de Nivel Superior de la Facultad de
Ciencias y Tecnologías de la Información
Karina de León Morales1
karina.dleon.09@gmail.com
https://orcid.org/0009-0009-3037-5907
Facultad de Ciencias y Tecnologías de la
Información
Leopoldo Rodríguez Matías
18398@uagro.mx
https://orcid.org/0000-0002-5176-5025
Facultad de Ciencias y Tecnologías de la
Información
Arturo de León Chapa
arturo.leon@uagro.mx
https://orcid.org/0000-0002-8781-4650
Facultad de Ciencias y Tecnologías de la
Información
Juana Inés Zambrano Dávila
jizambrano@uagro.mx
https://orcid.org/0000-0002-4526-4400
Facultad de Ciencias y Tecnologías de la
Información
Iván Gallardo Bernal
igallardo@uagro.mx
https://orcid.org/0000-0002-1596-6786
Facultad de Ciencias y Tecnologías de la
Información
Universidad Autónoma de Guerrero
Acapulco, Guerrero, México
RESUMEN
Este estudio explora el impacto de las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) generativa en la
motivación y satisfacción de los estudiantes de primer año de la Facultad de Ciencias y Tecnologías de
la Información de la Universidad Autónoma de Guerrero en Acapulco, Gro. Como elemento de
recolección de datos se desarrolló e implementó un cuestionario estructurado para recolectar datos sobre
las percepciones de los estudiantes, con un rango de edad de 18 a 28 años. Los resultados indican una
alta aceptación para el uso de estas herramientas, destacando su utilidad en el aprendizaje y la resolución
de problemas. Sin embargo, también se identificaron áreas de mejora, como la necesidad de promover un
uso ético y responsable en el uso de las mismas.
Palabras clave: Inteligencia Artificial Generativa, Educación Superior, Motivación Estudiantil
1
Autor principal
Correspondencia: 18398@uagro.mx
pág. 2856
Impact of Generative AI Tools on the Motivation and Satisfaction of Higher
Level Students of the Faculty of Information Sciences and Technologies
ABSTRACT
This study explores the impact of generative Artificial Intelligence (AI) tools on the motivation and
satisfaction of first-year students at the Faculty of Information Sciences and Technologies of the
Autonomous University of Guerrero in Acapulco, Gro. As a data collection element, a structured
questionnaire was developed and implemented to gather data on students' perceptions, with an age range
of 18 to 28 years. The results indicate high acceptance for the use of these tools, highlighting their
usefulness in learning and problem-solving. However, areas for improvement were also identified, such
as the need to promote ethical and responsible use of these tools.
Keywords: Artificial Intelligence, Higher Education, Student Motivation
Artículo recibido 10 junio 2024
Aceptado para publicación: 15 julio 2024
pág. 2857
INTRODUCCIÓN
La Inteligencia Artificial (IA) generativa ha revolucionado varios campos, incluida la educación.
Herramientas como ChatGPT permiten la creación rápida de contenido digital, abriendo nuevas
oportunidades para el aprendizaje (Borbor et al., 2024). Sin embargo, el impacto de estas
tecnologías en la motivación y satisfacción de los estudiantes requiere una investigación detallada.
Este estudio se centra en los estudiantes de primer año de la Facultad de Ciencias y Tecnologías
de la Información en Acapulco, Gro., evaluando su percepción sobre la relevancia y efectividad de
estas herramientas en sus actividades académicas (Gallent-Torres, Zapata-González, & Ortego-
Hernando, 2023).
Antecedentes
El uso de herramientas de IA generativa en la educación ha sido ampliamente investigado, en un
estudio por Ángeles et al. (2024), destacan que estas tecnologías pueden mejorar el aprendizaje
autónomo de los estudiantes, Almazán et al. (2023) señalan que ChatGPT puede apoyar el
desarrollo de competencias STEM. Sin embargo, existen preocupaciones sobre la dependencia
tecnológica y la posible reducción en el desarrollo de habilidades críticas y creativas (Gallent-
Torres et al., 2023).
Un estudio realizado en Ecuador por Borbor et al. (2024) analizó el impacto de la IA en una escuela
pública, encontrando que estas tecnologías pueden mejorar la eficiencia en el proceso de
enseñanza-aprendizaje. De manera similar, Segarra-Ciprés, Grangel Seguer, & Belmonte-
Fernández (2024) observaron que ChatGPT es una herramienta efectiva en la educación superior,
mejorando la interacción y el aprendizaje de los estudiantes.
Marco Teórico
La teoría del aprendizaje autónomo sugiere que los estudiantes que utilizan herramientas de IA
generativa pueden desarrollar una mayor independencia en su proceso educativo. Según Ángeles
et al. (2024), estas herramientas permiten a los estudiantes explorar y aprender a su propio ritmo,
lo que puede aumentar su motivación y satisfacción. Además, el uso de IA en la educación puede
facilitar la personalización del aprendizaje, adaptándose a las necesidades individuales de cada
estudiante (Almazán et al., 2023).
pág. 2858
En el ámbito de la educación superior, la IA generativa no solo mejora la eficiencia del aprendizaje,
sino que también apoya la formación de habilidades esenciales como el pensamiento crítico y la
resolución de problemas (Gallent-Torres et al., 2023). Jiménez et al. (2023) advierten sobre el
riesgo de una dependencia excesiva de estas herramientas, lo que podría afectar negativamente el
desarrollo de habilidades cognitivas más profundas.
METODOLOGÍA
Se diseñó un cuestionario ad-hoc que fue distribuido entre 45 estudiantes de primer año de la
Facultad de Ciencias y Tecnologías de la Información. El cuestionario incluyó 10 preguntas en una
escala Likert de cinco niveles, evaluando aspectos como la motivación, facilidad de uso, relevancia
y satisfacción general con las herramientas de IA generativa. Los datos recolectados fueron
analizados utilizando técnicas estadísticas descriptivas y comparativas. La muestra incluyó
estudiantes con un rango de edad de 18 a 28 años (Ángeles et al., 2024).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos del cuestionario estructurado se presentan a través de tablas descriptivas
y gráficas que muestran la distribución de las respuestas de los estudiantes sobre los distintos
aspectos de evaluación definidos en la metodología, facilitando la visualización y comprensión de
la frecuencia y porcentaje de respuestas en cada categoría, proporcionando una base sólida para el
análisis de los datos recopilados.
Tabla 1. Preguntas del Cuestionario ad-hoc y Respuestas en la Escala de Likert
Número
Pregunta
1
¿Qué tan motivado te sientes al usar
herramientas de IA generativa?
2
¿Qué tan fácil te resulta usar
herramientas de IA generativa?
3
¿Qué tan relevante consideras las
herramientas de IA generativa para tu
curso?
4
¿Qué tan efectivas son las herramientas
de IA generativa para tu aprendizaje?
pág. 2859
5
¿Cómo influencian las herramientas de
IA generativa tu participación en clase?
6
¿Cómo percibes la mejora en tus
habilidades de pensamiento crítico?
7
¿Cómo percibes la mejora en tus
habilidades de resolución de
problemas?
8
¿Qué tan satisfecho estás con el uso
general de las herramientas de IA
generativa?
Tabla 2. Frecuencia de Respuestas por Pregunta
Número
Muy
Satisfecho
Satisfecho
Neutral
Insatisfecho
Muy
Insatisfecho
1
19
18
8
0
0
2
19
17
9
0
0
3
14
25
5
0
1
4
23
12
10
0
0
5
14
16
14
1
0
6
34
10
1
0
0
7
12
15
18
0
0
8
20
19
6
0
0
9
26
15
4
0
0
10
32
10
2
0
1
pág. 2860
Tabla 3. Porcentaje de Respuestas por Pregunta
Pregunta
Muy
Satisfecho
Satisfecho
Neutral
Insatisfecho
Muy
Insatisfecho
1
42.20%
40.00%
17.80%
0.00%
0.00%
2
42.20%
37.80%
20.00%
0.00%
0.00%
3
31.10%
55.60%
11.10%
0.00%
2.20%
4
51.10%
26.70%
22.20%
0.00%
0.00%
5
31.10%
35.60%
31.10%
2.20%
0.00%
6
75.60%
22.20%
2.20%
0.00%
0.00%
7
26.70%
33.30%
40.00%
0.00%
0.00%
8
44.40%
42.20%
13.30%
0.00%
0.00%
9
57.80%
33.30%
8.90%
0.00%
0.00%
10
71.10%
22.20%
4.40%
0.00%
2.20%
Gráfica 1. Distribución de Respuestas por Pregunta
pág. 2861
Gráfica 2. Distribución Total de Respuestas por Categoría
Ítem 1 y 2:
• Muy Satisfecho y Satisfecho: Ambas preguntas tienen una alta proporción de respuestas
positivas, con porcentajes combinados de 82.2% y 80.0%, respectivamente.
• Neutral: Representa el 17.8% y 20.0%, lo que indica que una parte menor de los
encuestados tiene una opinión neutral.
Ítem 3:
• Satisfecho: Es la categoría predominante con 55.6%, indicando una fuerte inclinación
hacia respuestas positivas.
• Muy Insatisfecho: Es la única pregunta que tiene un 2.2% de respuestas muy insatisfechas.
Ítem 4:
• Muy Satisfecho: Constituye el 51.1%, siendo la categoría más destacada.
• Neutral: Tiene una proporción significativa con 22.2%.
pág. 2862
Ítem 5:
• Distribución equilibrada: Las respuestas están distribuidas de manera más equilibrada
entre "Muy Satisfecho" (31.1%), "Satisfecho" (35.6%) y "Neutral" (31.1%).
• Insatisfecho: Representa el 2.2%, lo que indica un leve nivel de insatisfacción.
Ítem 6:
• Muy Satisfecho: Tiene el porcentaje más alto en esta categoría con 75.6%, lo que muestra
una fuerte tendencia positiva.
• Neutral: Representa solo el 2.2%, indicando muy pocas opiniones neutrales.
Ítem 7:
• Neutral: Es la categoría más frecuente con el 40.0%, lo que sugiere una mayor indecisión
entre los encuestados.
Ítem 8 y 9:
• Muy Satisfecho y Satisfecho: Ambas preguntas muestran una alta proporción de
respuestas positivas, con combinaciones de 86.6% y 91.1%, respectivamente.
• Neutral: Tiene una presencia menor en ambas preguntas con 13.3% y 8.9%.
Ítem 10:
• Muy Satisfecho: Constituye el 71.1%, mostrando una alta satisfacción.
• Muy Insatisfecho: Tiene un pequeño porcentaje del 2.2%.
Los resultados indican que los estudiantes están generalmente satisfechos con el uso de
herramientas de IA generativa, encontrando que facilitan el aprendizaje y la resolución de
problemas. Estos hallazgos coinciden con estudios previos que destacan la utilidad de estas
tecnologías en entornos educativos (Almazán et al., 2023). Sin embargo, también se identificaron
desafíos, como la necesidad de una mediación pedagógica adecuada para evitar la dependencia
excesiva y promover el pensamiento crítico (Gallent-Torres et al., 2023).
La percepción positiva de los estudiantes sobre la IA generativa sugiere que estas herramientas
pueden integrarse de manera efectiva en los programas educativos para mejorar la experiencia de
aprendizaje (Sánchez, 2023). Sin embargo, es crucial que los educadores desarrollen estrategias
pág. 2863
que no solo fomenten el uso de la tecnología, sino también la reflexión crítica sobre su impacto en
el proceso educativo (Torres Díaz, 2024).
Además, es fundamental considerar las diferencias contextuales y culturales en la implementación
de estas tecnologías, ya que la percepción de los estudiantes puede variar significativamente según
su entorno educativo y cultural (Garrido & Ruiz, 2024). Por lo tanto, la adaptación de las
herramientas de IA debe ser flexible y sensible a las necesidades específicas de cada grupo de
estudiantes.
Implicaciones Prácticas
El uso de herramientas de IA generativa puede transformar el entorno educativo al proporcionar recursos
adicionales y personalizar el aprendizaje. Sin embargo, es esencial que los educadores fomenten un uso
crítico y responsable de estas tecnologías. La integración de IA debe ir acompañada de estrategias
pedagógicas que promuevan la autonomía y el pensamiento crítico entre los estudiantes (Gallent-Torres
et al., 2023).
Las herramientas de IA generativa también pueden ser utilizadas para desarrollar competencias digitales
avanzadas entre los estudiantes, preparándolos para un futuro laboral donde estas habilidades serán
esenciales (Loero, 2024). Sin embargo, es necesario que las instituciones educativas ofrezcan
capacitación adecuada a los docentes para que puedan integrar efectivamente estas tecnologías en sus
prácticas pedagógicas (Vera et al., 2023).
CONCLUSIONES
Este estudio proporciona evidencia de la aceptación y percepción positiva de las herramientas de IA
generativa entre los estudiantes de primer año de la Facultad de Ciencias y Tecnologías de la
Información. Los estudiantes valoraron especialmente la efectividad de estas herramientas para mejorar
su comprensión y participación en clase. Sin embargo, es crucial abordar los desafíos identificados
mediante estrategias pedagógicas que fomenten un uso ético y responsable (Ángeles et al., 2024).
Futuros estudios deben enfocarse en evaluar el impacto a largo plazo de estas tecnologías en el desarrollo
académico de los estudiantes. Además, es necesario investigar cómo las herramientas de IA pueden
integrarse de manera efectiva en diferentes contextos educativos y disciplinas académicas (Segarra-
Ciprés et al., 2024).
pág. 2864
Desde una perspectiva crítica, herramientas de IA generativa tienen el potencial de transformar
significativamente la educación superior. Sin embargo, su implementación debe ser cuidadosamente
planificada y monitoreada para asegurar que beneficien a todos los estudiantes y promuevan un
aprendizaje profundo y significativo (Ortiz & Flores, 2024).
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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