Productividad académica en la era de la inteligencia artificial: efectos de la frecuencia de uso, habilidades digitales y utilidad percibida
Academic productivity in the era of artificial intelligence: effects of usage frequency, digital skills, and perceived usefulness
Bibliographic Data
| ID | 22437531 |
|---|---|
| Authors | Víctor Béjar Tinoco (0000-0002-9941-2317, Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo), Flor Madrigal Moreno (0000-0002-9854-2400, Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo), Salvador Madrigal Moreno (0000-0003-1672-9966, Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo) |
| Year | 2026 |
| Volume | 7 |
| Issue | 3 |
| Publication date | 2026-07-13 |
| Peer Reviewed | Yes |
| Open Access | Yes |
| Type | ARTICLE |
| Venue | LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 2789-3855 • E-ISSN: 2789-3855 |
| Publisher | Red de Investigadores Latinoamericanos (PUBLISHER) |
| DOI | 10.56712/latam.v7i3.6187 |
| OpenAlex | W7168139657 |
| Language | ES |
La incorporación de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en la educación superior ha transformado los procesos de aprendizaje y la realización de actividades académicas, generando un creciente interés por comprender su impacto en el desempeño de los estudiantes. El objetivo de esta investigación fue analizar la influencia de la frecuencia de uso, la habilidad en el manejo y la utilidad percibida de las herramientas de IA sobre la productividad académica percibida de estudiantes universitarios. Se realizó un estudio con enfoque cuantitativo, alcance descriptivo-correlacional y diseño no experimental de corte transversal. La muestra estuvo integrada por 21 estudiantes universitarios seleccionados mediante muestreo no probabilístico por conveniencia. La información se recopiló mediante un cuestionario con escala Likert de cinco puntos y se analizó utilizando estadística descriptiva, correlación de Pearson y regresión lineal múltiple. Los resultados evidenciaron relaciones positivas y estadísticamente significativas entre las tres dimensiones analizadas y la productividad académica percibida, siendo la habilidad en el uso de la IA la variable con mayor asociación (r = 0.976). Asimismo, el modelo de regresión presentó un elevado poder explicativo (R2 = 0.978), confirmando que la frecuencia de uso, las competencias para el manejo de estas herramientas y la utilidad percibida constituyen predictores significativos de la productividad académica. Se concluye que la IA puede contribuir al fortalecimiento del desempeño académico cuando su incorporación se acompaña del desarrollo de competencias digitales, pensamiento crítico y prácticas de uso ético y responsable en el contexto universitario.
Likert scale · Sensation Seeking · Statistical analysis · Educational Innovations and Technology · Knowledge Societies in the 21st Century · Scientific Research and Technology
| Citation velocity | historical |
|---|---|
| Highly cited | No |