Inteligencia artificial generativa y rendimiento académico percibido en universitarios ecuatorianos: estudio correlacional

Generative Artificial Intelligence and Perceived Academic Performance in Ecuadorian University Students: A Correlational Study

Resumen

La inteligencia artificial generativa (IAG) se ha incorporado con rapidez en la educación superior como apoyo para la producción académica y la retroalimentación; sin embargo, en contextos universitarios latinoamericanos existe evidencia limitada sobre su relación con el rendimiento académico. El objetivo fue analizar la relación entre el uso de IAG y el rendimiento académico percibido en estudiantes universitarios de Ecuador, considerando la alfabetización en inteligencia artificial, la autorregulación del aprendizaje y la percepción de utilidad. Se desarrolló una investigación cuantitativa, no experimental, transversal y correlacional, con una muestra no probabilística intencional de 30 estudiantes que reportaron uso académico previo de herramientas generativas. Se aplicó un cuestionario estructurado de 10 ítems con escala Likert de cinco puntos, validado mediante juicio de expertos, confiabilidad adecuada (alfa de Cronbach = 0,89). Los datos fueron analizados con estadística descriptiva y correlación de Pearson, previa revisión de normalidad y linealidad. Los resultados evidenciaron una correlación positiva y significativa entre uso de IAG y rendimiento académico percibido (r = 0,45; p < 0,05), así como asociaciones con percepción de utilidad (r = 0,57), autorregulación (r = 0,53) y alfabetización en IA (r = 0,50). Se concluye que la IAG puede constituir un recurso de apoyo académico cuando se integra con criterios de uso crítico, autorregulación y orientación pedagógica; por el tamaño muestral y el diseño transversal, los hallazgos deben interpretarse como evidencia exploratoria y no causal.