Inteligencia artificial generativa, autorregulación y rendimiento académico en universitarios de Nuevo León

Resumen

Este estudio analizó la relación entre el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa, la autorregulación del aprendizaje y el rendimiento académico en estudiantes universitarios de Nuevo León, México. Se realizó una investigación cuantitativa, descriptivo-correlacional y de corte transversal con una muestra de 452 estudiantes de distintas instituciones de educación superior, seleccionados mediante muestreo no probabilístico por conveniencia. La información se recolectó mediante un cuestionario estructurado con escalas sobre uso de inteligencia artificial generativa, autorregulación del aprendizaje y rendimiento académico percibido. Los resultados mostraron un nivel medio de uso de inteligencia artificial generativa (M = 3.05; DE = 0.73) y niveles altos de autorregulación del aprendizaje (M = 3.96; DE = 0.74) y rendimiento académico percibido (M = 3.95; DE = 0.69). Se encontró una relación positiva y significativa entre el uso de inteligencia artificial generativa y el rendimiento académico percibido (r = .184; p < .001), pero no con la autorregulación del aprendizaje ni con el promedio académico reportado actual. En contraste, la autorregulación se relacionó significativamente con el rendimiento percibido y con el promedio académico. Se concluye que la inteligencia artificial generativa funciona principalmente como apoyo académico percibido, mientras la autorregulación sigue siendo central en el desempeño universitario.