Inteligencia Artificial en la Educación. Transformando los Entornos Digitales para un Aprendizaje Personalizado

Resumen

El presente estudio analiza el impacto de la inteligencia artificial en la producción científica docente, evaluando su influencia en la calidad y eficiencia del trabajo investigador. El objetivo general es determinar cómo la integración de herramientas de IA mejora la productividad académica y optimiza los procesos investigativos en el ámbito educativo. El problema investigado se centra en la necesidad de comprender si la IA representa un recurso efectivo para potenciar la producción científica o si su implementación enfrenta barreras tecnológicas y metodológicas. La metodología empleada fue de enfoque cuantitativo, utilizando un Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM) para analizar la relación entre la IA y la producción científica docente. Se aplicaron encuestas a 153 docentes-investigadores y se realizaron pruebas de evaluación y análisis factorial con estimación WLSMV, debido a la ausencia de normalidad en los datos. Se formuló la hipótesis H1, que plantea que la integración de la IA tiene un impacto positivo significativo en la producción científica docente. Los resultados confirmaron esta hipótesis, mostrando una calificación alta (β = 0.878, p < .001) entre el uso de IA y la calidad investigativa. Se concluye que la AI optimiza el tiempo y la rigurosidad en la investigación, aunque persisten barreras de acceso y formación, lo que sugiere la necesidad de estrategias institucionales para su implementación efectiva.