Número completo
Full number
Influencia de la Percepción del Aprendizaje a través del Uso de la Inteligencia Artificial en el desempeño de los Estudiantes Universitarios de Ciencias Empresariales
Jose Carlos Montes Ninaquispe. Programa de Administración y Administración de Negocios Internacionales Filial Norte, Universidad de San Martín de Porres, Chiclayo, Perú.
Fernando Antonio Arriola Jiménez. Programa de Administración y Administración de Negocios Internacionales Filial Norte, Universidad de San Martín de Porres, Chiclayo, Perú.
Heidi Halina Rázuri-Rubio. Programa de Administración y Administración de Negocios Internacionales Filial Norte, Universidad de San Martín de Porres, Chiclayo, Perú.
Richard Ignacio Montes Tocto. Programa de Administración y Administración de Negocios Internacionales Filial Norte, Universidad de San Martín de Porres, Chiclayo, Perú.
Kelly Cristina Vásquez Huatay. Programa de Administración y Administración de Negocios Internacionales Filial Norte, Universidad de San Martín de Porres, Chiclayo, Perú.
Luis Guillermo Arbulú Rivera. Programa de Administración y Administración de Negocios Internacionales Filial Norte, Universidad de San Martín de Porres, Chiclayo, Perú.
Resumen/Abstract
-
Resumen / Abstract
El objetivo de esta investigación es determinar la influencia de la percepción del aprendizaje a través del uso de la inteligencia artificial (IA) en el rendimiento de los estudiantes universitarios en ciencias empresariales en la región de Lambayeque en 2024. Metodológicamente, se realizó un estudio cuantitativo utilizando encuestas estructuradas aplicadas a una muestra de 420 estudiantes de cinco universidades privadas. Los resultados muestran que, aunque el 51.7% de los estudiantes perciben su aprendizaje con IA como alto, solo el 32.4% consideran que su rendimiento es alto, evidenciando una disonancia significativa. Se encontró una correlación moderada (R=0.608) entre la percepción y el rendimiento, con un coeficiente de determinación (R²) de 0.370, lo que indica que mejorar la percepción del aprendizaje con IA podría aumentar significativamente el rendimiento académico. En conclusión, es esencial implementar estrategias pedagógicas que integren efectivamente la IA en el currículo, fomentando una percepción positiva y conectando mejor la teoría con la práctica para optimizar el rendimiento académico y las habilidades técnicas de los estudiantes.
Palabras Clave/Keywords
-
Palabras Clave / Keywords
Inteligencia Artificial, Percepción del Aprendizaje, Rendimiento Académico, Ciencias Empresariales, Perú, Estrategias Pedagógicas.
Referencias/References
-
Referencias / References
1. Jia X-H, Tu J-C (2024) Towards a New Conceptual Model of AI-Enhanced Learning for College Students: The Roles of Artificial Intelligence Capabilities, General Self-Efficacy, Learning Motivation, and Critical Thinking Awareness. Systems 12:. https://doi.org/10.3390/systems12030074
2. Abdelmagid AS, Hafez MA, Ahmed EW, et al (2024) Interactive Digital Platforms and Artificial Intelligence Applications to Develop Technological Innovation Skills Among Saudi University Students. International Journal of Interactive Mobile Technologies 18:64–79. https://doi.org/10.3991/ijim.v18i11.48877
3. Rahman ABA, Rodzi ZM, Razali INB, et al (2023) Breaking the Illusion: The Reality of Artificial Intelligence’s (AI) Negative Influence on University Students. In: 2023 4th International Conference on Artificial Intelligence and Data Sciences: Discovering Technological Advancement in Artificial Intelligence and Data Science, AiDAS 2023 - Proceedings. pp 194–199
4. Duan Y, Dong C (2023) Risks and Countermeasures of Artificial Intelligence for College Students’ Growth. In: 2023 International Conference on Artificial Intelligence and Computer Information Technology, AICIT 2023
5. Izbassar A, Muratbekova M, Amangeldi D, et al (2024) Intelligent System for Assessing University Student Personality Development and Career Readiness. In: Procedia Computer Science. pp 779–785
6. An D, Ma C (2024) A Model of Factors Influencing Learning Outcomes Based on Artificial Intelligence: Perspectives of Chinese University Students. Journal of Logistics, Informatics and Service Science 11:405–415. https://doi.org/10.33168/JLISS.2024.0126
7. Cao Y, Aziz AA, Arshard WNRM (2023) University students’ perspectives on Artificial Intelligence: A survey of attitudes and awareness among Interior Architecture students | Perspectivas de estudiantes universitarios sobre la Inteligencia Artificial: Un estudio de actitudes y conciencia entr. International Journal of Educational Research and Innovation 2023:. https://doi.org/10.46661/ijeri.8429
8. Wang H, Song Y (2024) Portrait of College Students’ Online Learning Behavior Based on Artificial Intelligence Technology. IEEE Access 12:6318–6328. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3349448
9. Wang F, King RB, Chai CS, Zhou Y (2023) University students’ intentions to learn artificial intelligence: the roles of supportive environments and expectancy–value beliefs. International Journal of Educational Technology in Higher Education 20:. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00417-2
10. Dávila Cisneros JD, Flores Limo FA, Barrios Tinoco LM, et al (2023) ADJUSTMENT OF PERUVIAN UNIVERSITY STUDENTS TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Artseduca 36:237–248. https://doi.org/10.6035/artseduca.3615
11. Ruiz-Talavera D, De la Cruz-Aguero JE, García-Palomino N, et al (2023) Artificial intelligence and its impact on job opportunities among university students in North Lima, 2023. EAI Endorsed Transactions on Scalable Information Systems 10:1–8. https://doi.org/10.4108/eetsis.3841
12. Țală ML, Müller CN, Năstase IA, et al (2024) EXPLORING UNIVERSITY STUDENTS’ PERCEPTIONS OF GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATION. Amfiteatru Economic 26:71–88. https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/71
13. Lee Y-J, Davis RO, Lee SO (2024) University students’ perceptions of artificial intelligence-based tools for English writing courses. Online J Commun Media Technol 14:. https://doi.org/10.30935/ojcmt/14195
14. Cusirramos JRB, Martínez-Serra JE, Yánez-Rodríguez MA, García-Chávez A (2023) Statistical Analysis: Impact of Artificial Intelligence on Academic Performance. Migration Letters 20:835–845. https://doi.org/10.59670/ml.v20iS9.4859
15. Allogmany B, Josyula D (2022) An approach to dealing with incremental concept drift in personalized learning systems. In: 2022 IEEE 4th International Conference on Cognitive Machine Intelligence (CogMI). IEEE, pp 139–147
Cómo citar/How to cite
-
Cómo citar / How to cite
Montes Ninaquispe, J. C., Arriola Jiménez, F. A., Rázuri-Rubio, H. H., Montes Tocto, R. I., Vásquez Huatay, K. K., y Arbulú Rivera, L. G. (2024). Influencia de la Percepción del Aprendizaje a través del Uso de la Inteligencia Artificial en el desempeño de los Estudiantes Universitarios de Ciencias Empresariales. En C. Rusu et al., (1ª ed.), Transformación digital en la educación: innovaciones y desafíos (pp. 71-75). Huelva (España): United Academic Journals (UA Journals). https://doi.org/10.54988/uaj.000029.011
