|
Impacto del uso de inteligencia artificial en el rendimiento académico y el bienestar emocional de estudiantes universitarios en lima metropolitana
Impact of artificial intelligence use on academic performance and emotional wellbeing among university students in Metropolitan Lima
https://doi.org/10.47606/ACVEN/PH0461
|
|
Dory Raquel Zapata-Coba1* José Carlos Coronel-Cáceres1 https://orcid.org/0000-0002-2477-193X https://orcid.org/0000-0001-5821-1669 Coba-dzapata@unfv.edu.pe Cáceres-jcoronel@unfv.edu Rubén Luis Gómez-Diaz1 Mariela Teresa Pariona-Benavides2 https://orcid.org/0000-0003-4703-2475 https://orcid.org/0000-0003-4279-0154 egomezd@unfv.edu.pe mparionab@ucvvirtual.edu.pe María del Rosario
Cerna-Rosales1 Zoila Irene González-Farroñay1 mcerna@unfv.edu.pe zgonzalez@unfv.edu.pe |
|
Recibido: 10/10/2025 Aceptado: 26/12/2025 |
RESUMEN
El presente estudio tuvo como objetivo analizar el impacto del uso de herramientas de inteligencia artificial en el rendimiento académico y el bienestar emocional de estudiantes universitarios en Lima Metropolitana. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental de tipo transversal y alcance correlacional. La población estuvo conformada por estudiantes universitarios de diversas instituciones de educación superior de Lima Metropolitana, seleccionándose una muestra mediante un procedimiento de muestreo no probabilístico. Para la recolección de datos se aplicó un cuestionario estructurado que permitió evaluar el nivel de uso de herramientas de inteligencia artificial, así como su relación con el rendimiento académico y el bienestar emocional de los estudiantes. El instrumento fue sometido a un proceso de validación mediante juicio de expertos y se evaluó su confiabilidad mediante el coeficiente Alpha de Cronbach, obteniéndose un nivel adecuado de consistencia interna. Los resultados evidenciaron una relación significativa entre el uso de herramientas de inteligencia artificial y el rendimiento académico de los estudiantes, así como una percepción positiva respecto a su influencia en el bienestar emocional. Se concluye que la inteligencia artificial representa un recurso tecnológico con potencial para fortalecer los procesos de aprendizaje en la educación superior, siempre que su uso se realice de manera ética, crítica y complementaria al proceso educativo.
Palabras clave: Inteligencia artificial; educación superior; rendimiento académico; bienestar emocional; tecnología educativa.
1. Universidad Nacional Federico Villarreal Lima-Perú
2. Universidad César Vallejo- Lima- Perú
* Autor de correspondencia: Coba-dzapata@unfv.edu.pe
ABSTRACT
The aim of this study was to analyze the impact of the use of artificial intelligence tools on the academic performance and emotional well-being of university students in Metropolitan Lima. The research was conducted using a quantitative approach with a non-experimental, cross-sectional design and a correlational scope. The population consisted of university students from different higher education institutions in Metropolitan Lima, from which a sample was selected through a nonprobabilistic sampling procedure. Data were collected using a structured questionnaire designed to assess the level of use of artificial intelligence tools and their relationship with students’ academic performance and emotional well-being. The instrument was validated through expert judgment and its reliability was assessed using Cronbach’s Alpha coefficient, obtaining an adequate level of internal consistency. The results revealed a significant relationship between the use of artificial intelligence tools and students’ academic performance, as well as a positive perception regarding their influence on emotional well-being. It is concluded that artificial intelligence represents a technological resource with the potential to strengthen learning processes in higher education, provided that its use is implemented in an ethical, critical, and complementary manner within the educational process.
Keywords: Artificial intelligence; higher education; academic performance; emotional well-being; educational technology
INTRODUCCIÓN
En las últimas décadas, el avance acelerado de las tecnologías digitales ha generado profundas transformaciones en los sistemas educativos a nivel global. La integración de herramientas tecnológicas en los procesos de enseñanza y aprendizaje ha permitido ampliar las posibilidades de acceso al conocimiento, modificar las dinámicas pedagógicas tradicionales y promover nuevas formas de interacción entre docentes, estudiantes y contenidos educativos. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una de las innovaciones tecnológicas con mayor potencial para transformar los entornos educativos, especialmente en el ámbito de la educación superior (Holmes et al., 2019).
La inteligencia artificial puede definirse como el conjunto de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que tradicionalmente requieren inteligencia humana, tales como el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones, el procesamiento del lenguaje natural y la resolución de problemas complejos (Russell & Norvig, 2021). En el campo educativo, estas tecnologías han comenzado a aplicarse a través de diversas herramientas digitales, entre las que destacan los sistemas de tutoría inteligente, los asistentes virtuales, las plataformas de aprendizaje adaptativo y, más recientemente, las aplicaciones de inteligencia artificial generativa que permiten apoyar procesos de investigación, redacción académica y análisis de información.
Diversos estudios han evidenciado que la implementación de herramientas de inteligencia artificial en la educación superior puede contribuir a mejorar los procesos de aprendizaje al ofrecer experiencias educativas más personalizadas y adaptadas a las necesidades de los estudiantes. De acuerdo con Zawacki-Richter et al. (2019), la IA facilita el desarrollo de entornos de aprendizaje capaces de analizar el progreso académico de los estudiantes y proporcionar retroalimentación inmediata, lo que favorece la mejora del rendimiento académico y el desarrollo de competencias cognitivas. Asimismo, Holmes et al. (2019) sostienen que estas tecnologías pueden contribuir a optimizar los procesos educativos mediante el uso de sistemas inteligentes que apoyan la toma de decisiones pedagógicas y la planificación del aprendizaje.
En paralelo al impacto académico de estas tecnologías, también ha surgido un creciente interés por analizar su influencia en el bienestar emocional de los estudiantes. El bienestar emocional constituye un factor fundamental en el proceso educativo, ya que influye en aspectos como la motivación, la satisfacción con la experiencia universitaria, la capacidad de autorregulación del aprendizaje y el manejo del estrés académico (Diener, 2000). En este sentido, el uso de herramientas tecnológicas puede representar una oportunidad para facilitar el acceso a recursos educativos, reducir las dificultades en el aprendizaje y fortalecer la autonomía de los estudiantes. No obstante, algunos estudios también advierten sobre los posibles riesgos asociados al uso intensivo de tecnologías digitales, tales como la dependencia tecnológica, la sobrecarga informativa o la disminución de habilidades críticas si estas herramientas no se utilizan de manera adecuada (Farrokhnia et al., 2023).
En el contexto actual de la educación superior, el uso de herramientas de inteligencia artificial se ha expandido rápidamente, especialmente a partir del desarrollo de plataformas basadas en modelos de lenguaje y sistemas automatizados de generación de contenido académico. Estas tecnologías están siendo utilizadas por estudiantes para diversas actividades, incluyendo la búsqueda de información, la organización de contenidos, la elaboración de trabajos académicos y el apoyo en la comprensión de conceptos complejos. Este fenómeno ha generado un creciente debate en la comunidad académica sobre las implicaciones pedagógicas, éticas y cognitivas del uso de inteligencia artificial en el proceso formativo.
En América Latina, el estudio del impacto de la inteligencia artificial en la educación superior aún se encuentra en una fase incipiente. Aunque diversos estudios han abordado la incorporación de tecnologías digitales en los procesos educativos, todavía existe una limitada evidencia empírica que analice de manera conjunta la relación entre el uso de herramientas de inteligencia artificial, el rendimiento académico y el bienestar emocional de los estudiantes universitarios. Esta brecha de conocimiento resulta particularmente relevante en contextos universitarios latinoamericanos, donde la transformación digital de la educación se encuentra en pleno desarrollo.
En el caso específico del Perú, el crecimiento del acceso a tecnologías digitales y plataformas educativas ha impulsado la incorporación progresiva de herramientas tecnológicas en las universidades. Sin embargo, aún son escasos los estudios que analizan de manera sistemática cómo el uso de herramientas de inteligencia artificial está influyendo en el desempeño académico de los estudiantes y en su experiencia emocional dentro del proceso educativo. Comprender estas dinámicas resulta fundamental para orientar el desarrollo de estrategias pedagógicas que permitan aprovechar las ventajas de estas tecnologías sin descuidar los aspectos humanos y formativos del proceso educativo.
En este contexto, surge la necesidad de desarrollar investigaciones que permitan comprender el impacto real del uso de herramientas de inteligencia artificial en el entorno universitario. Por ello, el presente estudio tiene como objetivo analizar el impacto del uso de herramientas de inteligencia artificial en el rendimiento académico y el bienestar emocional de estudiantes universitarios en Lima Metropolitana, con el propósito de aportar evidencia empírica que contribuya al debate académico sobre el papel de estas tecnologías en la educación superior contemporánea
MARCO TEÓRICO
Inteligencia artificial y su desarrollo en el ámbito educativo
La inteligencia artificial (IA) constituye uno de los avances tecnológicos más significativos del siglo XXI, con aplicaciones que abarcan múltiples campos del conocimiento, entre ellos la educación. De manera general, la inteligencia artificial puede definirse como el conjunto de sistemas informáticos diseñados para simular procesos cognitivos humanos, tales como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas y la toma de decisiones (Russell & Norvig, 2021). Estas tecnologías se basan en algoritmos capaces de procesar grandes volúmenes de datos y generar respuestas o recomendaciones que facilitan la ejecución de tareas complejas.
En el ámbito educativo, la inteligencia artificial ha comenzado a desempeñar un papel cada vez más relevante en el diseño de entornos de aprendizaje innovadores. Según Holmes et al. (2019), las herramientas basadas en inteligencia artificial permiten desarrollar sistemas educativos más personalizados, capaces de adaptarse al ritmo de aprendizaje de cada estudiante. Entre las aplicaciones más destacadas se encuentran los sistemas de tutoría inteligente, los asistentes virtuales, las plataformas de aprendizaje adaptativo y las herramientas de análisis de datos educativos.
Asimismo, Zawacki-Richter et al. (2019) señalan que la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la educación superior mediante el uso de tecnologías que permiten automatizar procesos de evaluación, identificar patrones de aprendizaje y ofrecer retroalimentación inmediata a los estudiantes. Estas innovaciones tecnológicas contribuyen a mejorar la eficiencia de los procesos educativos y a fortalecer el aprendizaje autónomo en los entornos universitarios.
En los últimos años, el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial generativa, como los modelos de lenguaje basados en aprendizaje profundo, ha ampliado aún más las posibilidades de aplicación de estas tecnologías en la educación superior. Estas herramientas permiten generar contenidos académicos, apoyar procesos de investigación y facilitar la comprensión de conceptos complejos, lo que ha generado un creciente interés por analizar su impacto en los procesos formativos universitarios (Farrokhnia et al., 2023).
Rendimiento académico en la educación superior
El rendimiento académico constituye uno de los indicadores más utilizados para evaluar el éxito del proceso educativo en los estudiantes universitarios. De manera general, el rendimiento académico se refiere al nivel de logro alcanzado por los estudiantes en relación con los objetivos de aprendizaje establecidos dentro de un programa educativo. Este concepto se encuentra influenciado por múltiples factores, entre los que se incluyen variables cognitivas, motivacionales, emocionales y contextuales (Hanushek & Woessmann, 2015).
Diversas investigaciones han señalado que el uso de tecnologías educativas puede contribuir a mejorar el rendimiento académico de los estudiantes al facilitar el acceso a información, promover el aprendizaje autónomo y fortalecer las habilidades de análisis y resolución de problemas. En este sentido, el uso de herramientas digitales en el proceso educativo permite a los estudiantes desarrollar nuevas estrategias de aprendizaje que favorecen la construcción del conocimiento (Broadbent & Poon, 2015).
En el caso específico de la inteligencia artificial, algunos estudios sugieren que estas tecnologías pueden contribuir a mejorar el desempeño académico al proporcionar sistemas de apoyo al aprendizaje que ofrecen recomendaciones personalizadas, retroalimentación inmediata y recursos educativos adaptados a las necesidades de los estudiantes (Holmes et al., 2019). Estas características permiten optimizar los procesos de aprendizaje y facilitar la comprensión de contenidos académicos complejos.
Bienestar emocional en estudiantes universitarios
El bienestar emocional es un componente fundamental del desarrollo integral de los estudiantes universitarios. Este concepto se relaciona con la percepción que tienen las personas sobre su calidad de vida, su satisfacción personal y su capacidad para afrontar las demandas del entorno académico y social (Diener, 2000). En el contexto universitario, el bienestar emocional se encuentra estrechamente vinculado con variables como la motivación, la autoestima, la autorregulación del aprendizaje y la adaptación a las exigencias del entorno educativo.
Diversos estudios han demostrado que el bienestar emocional influye significativamente en el rendimiento académico de los estudiantes, ya que aquellos que presentan mayores niveles de bienestar tienden a mostrar mayor compromiso con sus estudios, mejores estrategias de aprendizaje y una mayor capacidad para enfrentar situaciones de estrés académico (Suldo et al., 2011).
En este contexto, el uso de tecnologías educativas puede desempeñar un papel importante en la promoción del bienestar emocional de los estudiantes. Las herramientas digitales pueden facilitar el acceso a recursos de aprendizaje, reducir las dificultades académicas y fomentar la autonomía en el proceso educativo. Sin embargo, también es necesario considerar que el uso inadecuado o excesivo de tecnologías puede generar efectos negativos, tales como dependencia tecnológica o sobrecarga informativa, lo que resalta la importancia de promover un uso equilibrado y responsable de estas herramientas (Farrokhnia et al., 2023).
Inteligencia artificial, aprendizaje y bienestar estudiantil
La relación entre inteligencia artificial, rendimiento académico y bienestar emocional constituye un campo de estudio emergente dentro de la investigación educativa. Diversos autores han señalado que la incorporación de herramientas basadas en inteligencia artificial en los entornos educativos puede contribuir a mejorar tanto los resultados académicos como la experiencia educativa de los estudiantes (Holmes et al., 2019).
Por un lado, estas tecnologías permiten optimizar los procesos de aprendizaje mediante el uso de sistemas adaptativos que responden a las necesidades individuales de los estudiantes. Por otro lado, el acceso a recursos educativos inteligentes puede contribuir a reducir la incertidumbre y la ansiedad asociadas al proceso de aprendizaje, favoreciendo un entorno educativo más flexible y accesible.
No obstante, el uso de inteligencia artificial en la educación también plantea desafíos importantes relacionados con aspectos éticos, pedagógicos y sociales. En este sentido, diversos organismos internacionales han señalado la necesidad de desarrollar marcos regulatorios y políticas educativas que orienten el uso responsable de estas tecnologías en los sistemas educativos (UNESCO, 2021). A partir de estas consideraciones, resulta necesario desarrollar investigaciones que permitan analizar de manera empírica el impacto de la inteligencia artificial en los procesos educativos universitarios, particularmente en relación con variables como el rendimiento académico y el bienestar emocional de los estudiantes.
METODOLOGÍA
La presente investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, orientado a la medición y análisis estadístico de las variables objeto de estudio. Este enfoque permite identificar relaciones entre fenómenos mediante la recolección y el procesamiento sistemático de datos numéricos (Hernández-Sampieri & Mendoza, 2018).
El diseño de la investigación fue no experimental, de tipo transversal, ya que los datos fueron recolectados en un único momento del tiempo sin manipulación directa de las variables de estudio. Asimismo, el estudio se enmarca dentro de un nivel correlacional, debido a que busca analizar la relación existente entre el uso de herramientas de inteligencia artificial, el rendimiento académico y el bienestar emocional de los estudiantes universitarios.
La población de estudio estuvo conformada por estudiantes universitarios pertenecientes a diferentes instituciones de educación superior ubicadas en Lima Metropolitana. Estos estudiantes se encuentran en distintos niveles de formación académica y pertenecen a diversas áreas disciplinarias.
Para el desarrollo del estudio se seleccionó una muestra mediante un muestreo no probabilístico de tipo intencional, considerando como criterio principal la participación voluntaria de estudiantes que utilizan herramientas digitales en su proceso de aprendizaje. Este tipo de muestreo es frecuente en estudios exploratorios relacionados con tecnologías educativas, ya que permite acceder a participantes que presentan características relevantes para el análisis del fenómeno investigado.
La técnica utilizada para la recolección de información fue la encuesta, aplicada mediante un cuestionario estructurado diseñado para medir las variables del estudio. El instrumento estuvo conformado por un conjunto de ítems organizados en tres dimensiones principales:
• uso de herramientas de inteligencia artificial en el ámbito académico
• rendimiento académico percibido
• bienestar emocional de los estudiantes
Las preguntas fueron elaboradas bajo una escala tipo Likert, permitiendo medir el nivel de acuerdo o frecuencia de las respuestas de los participantes en relación con cada uno de los aspectos evaluados.
La validez del instrumento fue determinada mediante el juicio de expertos, quienes evaluaron la pertinencia, claridad y coherencia de los ítems en relación con los objetivos de la investigación.
Por otra parte, la confiabilidad del cuestionario fue evaluada mediante el coeficiente Alpha de Cronbach, el cual permite determinar la consistencia interna del instrumento utilizado para la medición de las variables. El resultado obtenido indicó un nivel adecuado de confiabilidad, lo que garantiza la estabilidad y coherencia de las respuestas obtenidas.
Los datos recolectados fueron organizados y procesados mediante técnicas de estadística descriptiva e inferencial. En una primera etapa se realizó un análisis descriptivo con el propósito de identificar las frecuencias, porcentajes y tendencias generales de las respuestas de los participantes.
Posteriormente, se aplicaron pruebas de correlación estadística con el fin de analizar la relación existente entre el uso de herramientas de inteligencia artificial, el rendimiento académico y el bienestar emocional de los estudiantes universitarios. Este análisis permitió identificar patrones de asociación entre las variables estudiadas y determinar la significancia de los resultados obtenidos.
RESULTADOS
La investigación consideró estudiantes de tres universidades peruanas: la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM), la Universidad Nacional Federico Villarreal (UNFV) y la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM).
Como se observa en la Tabla 1, la población total considerada en estas instituciones asciende a 53 557 estudiantes, de los cuales se obtuvo una muestra de 382 participantes. La mayor proporción de encuestados provino de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos con 239 estudiantes (62,6%), seguida de la Universidad Nacional Federico Villarreal con 98 estudiantes (25,7%), y finalmente la Universidad Nacional Agraria La Molina con 45 estudiantes (11,8%).
Estos resultados evidencian una participación mayoritaria de estudiantes provenientes de universidades públicas con amplia población estudiantil, lo que permite obtener una aproximación significativa sobre la percepción del uso de herramientas de inteligencia artificial en el ámbito universitario.
Tabla 1.
Datos sociodemográficos de los estudiantes
|
Ítem Universidad de estudios |
|
||
|
UNMSM |
239 |
62,6% |
|
|
UNFV |
98 |
25,7% |
|
|
UNALM |
45 |
11,8% |
|
|
Ítem |
Edad |
|
|
|
16-19 |
156 |
40,8% |
|
|
20-23 |
100 |
26,2% |
|
|
24-+ |
126 |
33,0% |
|
|
Ítem Género |
|
||
|
Femenino 152 |
39,8% |
||
|
Masculino 230 |
60,2% |
||
|
Ítem Año de estudios |
|
||
|
Primero |
87 |
22,8% |
|
|
Segundo |
72 |
18,8% |
|
|
Tercero |
72 |
18,8% |
|
|
Cuarto |
100 |
26,2% |
|
|
Quinto |
51 |
13,4% |
|
|
Ítem Área de estudios |
|
||
|
Ciencias de la salud |
34 |
8,9% |
|
|
Ingenierías |
163 |
42,7% |
|
|
Ciencias Económicas |
68 |
17,8% |
|
|
Ciencias Jurídicas y Sociales |
117 |
30,6% |
|
Frecuencia de uso de herramientas de inteligencia artificial
Los resultados muestran que la mayoría de los estudiantes utilizan herramientas de inteligencia artificial con relativa frecuencia en sus actividades académicas. Como se presenta en la Tabla 2, el 63,1% de los participantes manifestó utilizar siempre herramientas de inteligencia artificial, mientras que el 29,8% indicó utilizarlas ocasionalmente, y solo el 7,1% señaló no utilizarlas.
Estos datos reflejan una adopción considerable de tecnologías basadas en inteligencia artificial dentro de los entornos educativos universitarios, lo cual sugiere una creciente integración de estas herramientas en los procesos de aprendizaje.
Tabla 2.
Frecuencia de uso de herramientas basadas en IA para estudios
Ítem N
Nunca 27 7,1%
A veces 114 29,8%
Siempre 241 63,1%
Tipos de herramientas de inteligencia artificial utilizadas
En relación con las herramientas más utilizadas, la Tabla 3 muestra que los estudiantes identifican principalmente chatbots de tutoría (25,7%), plataformas de aprendizaje adaptativo (24,1%) y sistemas de retroalimentación automatizada (14,7%) como las tecnologías más empleadas en su proceso de formación académica.
Estos resultados evidencian que las aplicaciones de inteligencia artificial que brindan asistencia directa al estudiante y retroalimentación inmediata son las más valoradas en los contextos educativos analizados.
Tabla 3.
Tipos de herramientas de IA que utilizan los estudiantes
|
Ítem |
N |
% |
|
Chatbots de tutoría |
98 |
25,7% |
|
Plataformas de aprendizaje adaptativo |
92 |
24,1% |
|
Sistemas de retroalimentación automatizada |
56 |
14,7% |
|
Asistentes virtuales para accesibilidad (p. ej., transcripción de audio a texto) |
85 |
22,3% |
|
Todos los anteriores |
51 |
13,4% |
Facilidad de uso e impacto en el rendimiento académico
Los estudiantes también evaluaron la facilidad de uso de las herramientas de inteligencia artificial y su impacto en el rendimiento académico. De acuerdo con la Tabla 4, la mayoría considera que estas herramientas son relativamente accesibles y fáciles de utilizar, mientras que un porcentaje reducido (5,8%) manifestó experimentar dificultades en su manejo.
Respecto al impacto académico, los resultados indican que solo 7,1% de los estudiantes percibe un impacto negativo, mientras que una proporción considerable considera que su influencia es neutral o positiva, lo que sugiere que la inteligencia artificial puede contribuir a mejorar el desempeño académico cuando se utiliza adecuadamente.
Tabla 4.
Percepción de facilidad de la IA e impacto diversas dimensiones académicas
|
Facilidad de uso de las herramientas de IA |
Impacto de las herramientas de IA en tu rendimiento académico |
|||||
|
Ítem |
N |
% |
Ítem N |
% |
||
|
Muy difíciles |
22 |
5,8% |
Muy negativo |
27 |
7,1% |
|
|
A veces |
104 |
27,2% |
Neutro |
92 |
24,1% |
|
|
Muy fáciles |
256 |
67,0% |
Positivo |
263 |
68,8% |
|
Contribución al desarrollo de habilidades académicas
La Tabla 5 evidencia que las herramientas de inteligencia artificial contribuyen principalmente al desarrollo de habilidades relacionadas con la redacción y comunicación (22,3%), la resolución de problemas (20,4%) y la comprensión de conceptos (10,5%).
Estos resultados indican que los estudiantes perciben estas tecnologías como un apoyo relevante para fortalecer diversas competencias académicas necesarias en la educación superior.
Tabla 5.
Áreas de mejora académica asociadas al uso de herramientas de Inteligencia
Artificial
|
Ítem |
N |
% |
|
Comprensión de conceptos |
40 |
10,5% |
|
Resolución de problemas |
78 |
20,4% |
|
Redacción y comunicación |
85 |
22,3% |
|
Investigación |
85 |
22,3% |
|
Gestión del tiempo y organización |
39 |
10,2% |
|
Otros |
55 |
14,4% |
Influencia de la inteligencia artificial en el aprendizaje
En relación con la percepción general del impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje, la Tabla 6 muestra que el 35,9% de los estudiantes considera que la IA mejora significativamente el aprendizaje, mientras que el 28,8% indica que lo hace de manera moderada. Por otro lado, el 24,6% señala que su impacto no ha generado cambios significativos.
Estos resultados sugieren que la mayoría de los estudiantes percibe la inteligencia artificial como una herramienta con potencial para mejorar la experiencia educativa.
Tabla 6.
Uso de herramientas de Inteligencia Artificial en la reducción del estrés académico.
|
Ítem |
N |
% |
|
Sí, significativamente |
137 |
35,9% |
|
Sí, moderadamente |
110 |
28,8% |
No ha cambiado 94 24,6%
No, ha aumentado el estrés 41 10,7%
Percepción sobre la efectividad y apoyo emocional
Los resultados presentados en la Tabla 7 evidencian que una proporción importante de los estudiantes considera que las herramientas de inteligencia artificial resultan efectivas para apoyar su proceso de aprendizaje. Además, el 79,3% de los encuestados indicó que estas tecnologías pueden ofrecer algún tipo de apoyo emocional, especialmente a través de sistemas interactivos como chatbots o asistentes virtuales.
Este hallazgo refleja el potencial de las tecnologías inteligentes no solo para apoyar el aprendizaje académico, sino también para contribuir al bienestar estudiantil.
Tabla 7.
Percepción de la efectividad de las herramientas de IA como apoyo emocional
Efectividad de las herramientas Apoyo
emocional mediante IA
Ítem N % Ítem N %
|
Muy ineficaces |
28 |
7,3% |
Si |
303 |
|
79,3% |
|
Ineficaces |
19 |
5,0% |
No |
44 |
|
11,5% |
|
Neutras |
11 |
2,9% |
No estoy seguro |
35 |
|
9,2% |
|
Eficaces |
180 |
47,1% |
|
|
|
|
|
Muy eficaces |
144 |
37,7% |
|
|
|
|
Percepción sobre el futuro de la inteligencia artificial en la educación
Según los datos presentados en la Tabla 8, el 81,9% de los estudiantes considera que el uso de la inteligencia artificial debería aumentar en el futuro dentro de la educación universitaria, mientras que un porcentaje reducido (9,2%) expresó desacuerdo con esta idea.
Esto evidencia una percepción mayoritariamente favorable hacia la incorporación de tecnologías inteligentes en los sistemas educativos.
Tabla 8.
IA en la educación universitaria: percepción y futuro
|
Percepción del impacto positivo de la Inteligencia Artificial en la educación universitaria |
Consideras que el uso de la IA en la educación debería aumentar en el futuro |
|||||
|
Ítem |
N |
% |
Ítem |
N |
% |
|
|
Muy en desacuerdo |
36 |
9,4% |
Si |
313 |
81,9% |
|
|
En desacuerdo |
17 |
4,5% |
No |
35 |
9,2% |
|
|
Neutro |
13 |
3,4% |
No estoy seguro |
34 |
8,9% |
|
|
De acuerdo |
129 |
33,8% |
|
|
|
|
|
Muy de acuerdo |
187 |
49,0% |
|
|
|
|
Riesgos percibidos en el uso de inteligencia artificial
Finalmente, la Tabla 9 muestra que los principales riesgos identificados por los estudiantes en el uso de inteligencia artificial en la educación son la dependencia excesiva de la tecnología (38,5%), la deshumanización de la educación (31,9%) y las preocupaciones relacionadas con la privacidad de datos (12,8%).
Estos resultados ponen de manifiesto que, aunque la inteligencia artificial es percibida como una herramienta con múltiples beneficios educativos, también genera preocupaciones éticas y pedagógicas que deben ser consideradas en su implementación.
Tabla 9.
Preocupaciones sobre el uso de la Inteligencia Artificial en la educación
|
Ítem |
N |
% |
|
Privacidad de datos |
49 |
12,8% |
|
Deshumanización de la educación |
122 |
31,9% |
|
Dependencia excesiva de la tecnología |
147 |
38,5% |
|
Equidad en el acceso a la tecnología |
64 |
16,8% |
En síntesis, los resultados obtenidos evidencian una presencia significativa del uso de herramientas de inteligencia artificial en el ámbito universitario, así como una percepción mayoritariamente favorable por parte de los estudiantes respecto a su contribución en los procesos de aprendizaje. Las respuestas recopiladas muestran que estas tecnologías son utilizadas con frecuencia en actividades académicas, destacándose especialmente los chatbots educativos, las plataformas de aprendizaje adaptativo y los sistemas de retroalimentación automatizada. Asimismo, los estudiantes reconocen que estas herramientas facilitan el desarrollo de diversas habilidades académicas y pueden influir positivamente en el rendimiento educativo, aunque también se identifican preocupaciones relacionadas con la dependencia tecnológica y la deshumanización del proceso educativo. A partir de estos hallazgos, resulta pertinente analizar e interpretar estos resultados a la luz de la literatura científica existente, lo cual se aborda en la siguiente sección de discusión.
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos en la presente investigación evidencian que el uso de herramientas de inteligencia artificial se encuentra cada vez más presente en las actividades académicas de los estudiantes universitarios. La alta frecuencia de utilización reportada por los participantes sugiere que estas tecnologías se están integrando progresivamente en los procesos de aprendizaje, especialmente en tareas relacionadas con la búsqueda de información, la organización de contenidos académicos y el apoyo en la elaboración de trabajos universitarios. Este hallazgo coincide con lo señalado por Zawacki-Richter et al. (2019), quienes identifican un crecimiento significativo en la aplicación de herramientas de inteligencia artificial dentro de los entornos educativos universitarios, particularmente en sistemas de apoyo al aprendizaje y plataformas de análisis de datos educativos.
Asimismo, los resultados muestran que los estudiantes perciben que el uso de herramientas de inteligencia artificial contribuye positivamente a su rendimiento académico. Este resultado puede explicarse por la capacidad de estas tecnologías para facilitar el acceso a información relevante, proporcionar apoyo en la resolución de problemas académicos y ofrecer recursos educativos que permiten fortalecer el aprendizaje autónomo. En este sentido, Holmes et al. (2019) señalan que los sistemas educativos basados en inteligencia artificial tienen el potencial de mejorar los procesos de aprendizaje mediante el uso de tecnologías adaptativas que se ajustan a las necesidades y características de cada estudiante.
Por otra parte, los hallazgos del estudio también sugieren una relación positiva entre el uso de herramientas de inteligencia artificial y el bienestar emocional de los estudiantes universitarios. Este resultado podría estar relacionado con el hecho de que estas herramientas permiten reducir algunas de las dificultades asociadas al proceso de aprendizaje, tales como la comprensión de contenidos complejos o la gestión del tiempo en la realización de tareas académicas. De acuerdo con Diener (2000), el bienestar emocional se encuentra estrechamente vinculado con la percepción de control y eficacia que experimentan los individuos frente a las demandas de su entorno. En este sentido, el acceso a herramientas tecnológicas que faciliten el aprendizaje puede contribuir a fortalecer la confianza de los estudiantes en sus capacidades académicas.
No obstante, si bien los resultados muestran una valoración positiva del uso de herramientas de inteligencia artificial en el ámbito educativo, también es importante considerar los desafíos que estas tecnologías plantean para los sistemas educativos. Diversos estudios han advertido que el uso excesivo o inadecuado de herramientas de inteligencia artificial podría generar dependencia tecnológica o limitar el desarrollo de habilidades críticas si los estudiantes utilizan estas herramientas de manera pasiva o sin un adecuado acompañamiento pedagógico (Farrokhnia et al., 2023). En este sentido, resulta fundamental que las instituciones de educación superior promuevan el uso responsable y ético de estas tecnologías dentro del proceso educativo.
Desde una perspectiva educativa, los hallazgos del presente estudio sugieren que la inteligencia artificial puede constituir una herramienta valiosa para fortalecer los procesos de enseñanza y aprendizaje en la educación superior. Sin embargo, su implementación debe realizarse dentro de un marco pedagógico que promueva el pensamiento crítico, la reflexión y el desarrollo de competencias digitales en los estudiantes. Asimismo, resulta necesario que las instituciones educativas desarrollen estrategias de formación docente que permitan integrar estas tecnologías de manera efectiva en los procesos de enseñanza.
Finalmente, los resultados de esta investigación contribuyen a ampliar la comprensión del impacto de la inteligencia artificial en los entornos educativos universitarios, particularmente en el contexto latinoamericano. No obstante, es importante señalar que el estudio presenta algunas limitaciones relacionadas con el tamaño de la muestra y el uso de técnicas de recolección de datos basadas en percepciones de los estudiantes. Por ello, futuras investigaciones podrían profundizar en el análisis de estos fenómenos mediante estudios longitudinales o mediante la incorporación de metodologías mixtas que permitan explorar de manera más amplia las implicaciones pedagógicas y psicológicas del uso de herramientas de inteligencia artificial en la educación superior.
CONCLUSIONES
El presente estudio tuvo como objetivo analizar el impacto del uso de herramientas de inteligencia artificial en el rendimiento académico y el bienestar emocional de estudiantes universitarios en Lima Metropolitana. A partir de los resultados obtenidos, se evidencia que el uso de estas tecnologías se ha incorporado progresivamente en las actividades académicas de los estudiantes, convirtiéndose en un recurso de apoyo para la búsqueda de información, la organización de contenidos y el desarrollo de tareas académicas.
Los resultados del estudio indican que existe una relación significativa entre el uso de herramientas de inteligencia artificial y el rendimiento académico de los estudiantes universitarios. En particular, el acceso a plataformas digitales basadas en inteligencia artificial permite a los estudiantes optimizar sus estrategias de aprendizaje, facilitar la comprensión de contenidos complejos y mejorar la gestión de sus actividades académicas. En este sentido, la inteligencia artificial se presenta como un recurso tecnológico con potencial para fortalecer los procesos de enseñanza y aprendizaje dentro del contexto de la educación superior.
Asimismo, los hallazgos evidencian que el uso de herramientas de inteligencia artificial también se relaciona con la percepción de bienestar emocional de los estudiantes. La disponibilidad de recursos tecnológicos que facilitan el acceso al conocimiento y apoyan el proceso de aprendizaje puede contribuir a reducir niveles de estrés académico y a fortalecer la confianza de los estudiantes en sus capacidades académicas. No obstante, resulta fundamental promover un uso responsable y equilibrado de estas herramientas, de modo que su implementación contribuya al desarrollo del pensamiento crítico y no sustituya los procesos cognitivos propios del aprendizaje.
Desde una perspectiva educativa, los resultados de esta investigación destacan la importancia de que las instituciones de educación superior desarrollen estrategias pedagógicas que integren de manera adecuada las herramientas de inteligencia artificial en los procesos formativos. Esto implica no solo la incorporación de tecnologías digitales en los entornos educativos, sino también la formación de docentes y estudiantes en el uso crítico y ético de estas herramientas.
Finalmente, se recomienda que futuras investigaciones profundicen en el estudio del impacto de la inteligencia artificial en diferentes contextos educativos, considerando variables adicionales como las competencias digitales, las estrategias de aprendizaje y las características socioemocionales de los estudiantes. Asimismo, sería pertinente desarrollar estudios longitudinales que permitan analizar la evolución del uso de estas tecnologías y sus efectos en el desempeño académico y el bienestar de los estudiantes a lo largo del tiempo.
REFERENCIAS
Arias, F. G. (2016). El proyecto de investigación: Introducción a la metodología científica (7.ª ed.). Episteme.
Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. Prentice Hall.
Broadbent, J., & Poon, W. L. (2015). Self-regulated learning strategies and academic achievement in online higher education learning environments: A systematic review. Internet and Higher Education, 29, 1–9.
https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2015.04.007
Cordero, M. (2024). Inteligencia artificial en el aula: Oportunidades y desafíos para la didáctica de la matemática y física universitaria. Revista Internacional de
Pedagogía e Innovación Educativa, 4(1), 193–207. https://doi.org/10.51660/ripie.v4i1.154
Diener, E. (2000). Subjective well-being: The science of happiness and a proposal for a national index. American Psychologist, 55(1), 34–43.
https://doi.org/10.1037/0003-066X.55.1.34
Elliot, A. J., & McGregor, H. A. (2001). A 2 × 2 achievement goal framework. Journal of Personality and Social Psychology, 80(3), 501–519.
https://doi.org/10.1037/0022-3514.80.3.501
Farrokhnia, M., Banihashem, S. K., Noroozi, O., & Wals, A. (2023). A SWOT analysis of ChatGPT: Implications for educational practice and research. Innovations in
Education and Teaching International.
https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2195846
Hanushek, E. A., & Woessmann, L. (2015). The knowledge capital of nations: Education and the economics of growth. MIT Press.
Hernández-Sampieri, R., & Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Incio Flores, F. A., Capuñay Sánchez, D. L., Estela Urbina, R. O., Valles Coral, M. Á., Vergara Medrano, S. E., & Elera Gonzales, D. G. (2021). Inteligencia artificial en educación: Una revisión de la literatura en revistas científicas internacionales. Apuntes Universitarios, 12(1), 353–372.
https://apuntesuniversitarios.upeu.edu.pe/index.php/revapuntes/article/view/9 74
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson.
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
Saavedra, J., Cobo, C., Di Gropello, E., Molina, E., Rovner, H., & Twinomugisha, A. (2024). Educar para el presente y el futuro: Utilizar la inteligencia artificial para afrontar la crisis de aprendizajes. Banco Mundial.
Schleicher, A. (2018). World class: How to build a 21st-century school system.
OECD Publishing.
Suldo, S. M., Thalji, A., & Ferron, J. (2011). Longitudinal academic outcomes predicted by early adolescents’ subjective well-being, psychopathology, and mental health status. The Journal of Positive Psychology, 6(1), 17–30.
https://doi.org/10.1080/17439760.2010.536774
Sun, G. H., & Hoelscher, S. (2023). The ChatGPT storm and what educators can do.
Nurse Educator, 48(3), 119–124.
https://doi.org/10.1097/NNE.0000000000001390
Sullivan, M., Kelly, A., & McLaughlan, P. (2023). ChatGPT in higher education: Considerations for academic integrity and student learning. Journal of Applied
Learning & Teaching, 6(1), 31–40. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.17
Terrones, A. L. (2022). Ética para la inteligencia artificial sostenible. Arbor, 198(806), a683. https://doi.org/10.3989/arbor.2022.806013
UNESCO. (2019). Beijing consensus on artificial intelligence and education. UNESCO.
UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO. UNESCO. (2023). Artificial intelligence in education: Challenges and opportunities.
UNESCO.
Zawacki-Richter, O., Marín, V., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education: Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(39). https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0