Patrones de Uso Académico de la Inteligencia Artificial Generativa en Estudiantes Universitarios
Resumen
La integración acelerada de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la educación superior ha transformado las prácticas académicas estudiantiles, generando nuevas dinámicas de mediación cognitiva, autoeficacia tecnológica y desafíos éticos. Este estudio analiza los patrones de uso académico de la IAG en una muestra de 238 estudiantes de la Universidad Politécnica de Durango (México), mediante un diseño cuantitativo, no experimental y de corte transversal. Se aplicó un instrumento validado compuesto por 37 ítems distribuidos en siete dimensiones: uso académico integral, creación y edición de contenidos, autoeficacia percibida, uso ético, acceso y desigualdad, impacto ambiental y dependencia tecnológica. Los resultados muestran niveles altos de uso ético (x̄ = 3.74) y autoeficacia percibida (x̄ = 3.42), mientras que la dependencia tecnológica se mantiene en un rango moderado (x̄ = 2.96). Se identificaron correlaciones significativas entre autoeficacia y uso académico (r = 0.72), así como entre autoeficacia y uso ético (r = 0.77), lo que sugiere que la confianza tecnológica favorece una integración más estratégica y responsable. No obstante, la relación entre uso académico y dependencia (r = 0.50) advierte posibles riesgos de subordinación cognitiva. Se concluye que la IAG forma parte estructural del ecosistema académico estudiantil y que su integración efectiva requiere fortalecer la autoeficacia crítica, la autonomía cognitiva y la formación ética y ambiental en la educación superior.
Descargas
Citas
Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. W H Freeman/Times Books/ Henry Holt & Co.
Castro Menacho, K., Morales Cerna, I., Huerta Guevara, R. O., & Marquez Trejo, E. (2025). Inteligencia artificial, empoderamiento académico e inclusión digital en la educación superior. Percepciones estudiantiles. Noesis, 7(14), 731 746. https://doi.org/10.35381/noesisin.v7i14.516
Chan, C. K. Y., & Zhou, W. (2023). Deconstructing student perceptions of generative AI (GenAI) through an expectancy value theory (EVT)-based instrument. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.01186
Estrada-Araoz, E. G., Mamani-Roque, M., Quispe-Aquise, J., Manrique-Jaramillo, Y. V.., & Cruz-Laricano, E. O. (2025). Academic self-efficacy and dependence on artificial intelligence in a sample of university students. Sapienza: International Journal of Interdisciplinary Studies, 6(1), e25008. https://doi.org/10.51798/sijis.v6i1.916
Farinosi, M., & Melchior, C. (2025). To adopt or to ban? Student perceptions and use of generative AI in higher education. Humanities and Social Sciences Communications, 12(1), 1684. https://doi.org/10.1057/s41599-025-05982-7
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., Pfeffer, J., 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, Article 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Mazaherian, A., & Nourbakhsh, E. (2025). Beyond the Hype: Critical Analysis of Student Motivations and Ethical Boundaries in Educational AI Use in Higher Education. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.11369.
Muñoz Mazacón, N. M., Hernández Ordinola, L. E., Tello Soria, L. E., & Bravo Vera, L. K. (2025). Impacto del uso de inteligencia artificial generativa en la procrastinación académica de estudiantes universitarios. Código Científico Revista De Investigación, 6(E2), 2567–2590. https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE2/1164
Rivas, A. (2025). La llegada de la IA a la educación superior en Iberoamérica: Un mapa para diseñar estrategias institucionales. Organización de Estados Iberoamericanos para la Educación, la Ciencia y la Cultura (OEI).
Trejo-Trejo, G. A., y Gordillo-Espinoza, E. G. (2026). Validación de un instrumento para medir el uso académico de la IAG en estudiantes universitarios. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, (75). https://doi.org/10.12795/pixelbit.117960
UNESCO. (2023, julio 6). La inteligencia artificial generativa en la educación: Documento de reflexión de Sra. Stefania Giannini. UNESCO.
Vallejo Ballestero, H. F., Aguilar Pazos, R. E., Fuentes Seisdedos, L., & Fierro Saltos, F. E. (2025). La inteligencia artificial generativa como recurso didáctico en la educación superior. Una revisión sistemática. RECIMUNDO, 9(2), 247–261. https://doi.org/10.26820/recimundo/9.(2).abril.2025.247-261
Derechos de autor 2026 Aurora Gurrola Rodríguez , Luis Alejandro Torres Monreal, Selene Soria Pérez, José Luis Rodríguez Álvarez
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.
.png)
.png)
1.png)
