Alfabetización en Inteligencia Artificial en estudiantes de pregrado: estudio exploratorio en el contexto de México.
Resumen
La alfabetización en inteligencia artificial (AIA) se ha convertido en una competencia fundamental para los estudiantes universitarios, debido al creciente uso de herramientas basadas en IA en contextos académicos. El objetivo de este estudio fue analizar el nivel de AIA en estudiantes de pregrado de una universidad particular de Aguascalientes (México). Se desarrolló una investigación cuantitativa, de alcance exploratorio-descriptivo, con una muestra de 60 estudiantes. Para ello, se diseñó una prueba (EXAINAR-EL) integrada por 20 reactivos de opción múltiple. Ésta evidenció validez de contenido favorable, así como niveles adecuados de confiabilidad y discriminación. Los resultados muestran un nivel alto de alfabetización relacionado con el uso de IA y un nivel intermedio respecto a sus fundamentos conceptuales, confirmando la hipótesis de investigación.
Citas
Barrios-Sánchez, F. y Carazas-Durand, C. R. (2025). Alfabetización desde la inteligencia artificial en universitarios: un artículo de revisión sistemática. Revista InveCom, 5(4), 1-10. https://doi.org/10.5281/zenodo.14934489
Bolaño-García, M. y Duarte-Acosta, N. (2024). Una revisión sistemática del uso de inteligencia artificial en la educación. Revista Colombiana de Cirugía, 39(1), 51-63. https://doi.org/10.30944/20117582.2365
Cabezas-Gómez, D., Gerolin-Pelucchi, M., Canto-Cobarro, A. y Vidorreta-Gutiérrez, I. (2022). Propiedades psicométricas del Cuestionario Goratu “Percepciones sobre las personas con discapacidad intelectual” del alumnado de Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato. Revista Complutense de Educación, 33(2), 311-324. https://doi.org/10.5209/rced.74294
García-Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F. y Vidal, J. (2024). La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 9-39. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37716
Hernández-Sampieri, R. y Mendoza-Torres, C.P. (2018). Metodología de la investigación. Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw Hill.
Landis J.R. & Koch G.G. (1977). The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, 33(1), 159-174. https://doi.org/10.2307/2529310
Martínez-Bravo, M.C., Sádaba-Chalezquer, C. y Serrano-Puche, J. (2021). Meta-marco de la alfabetización digital: análisis comparado de marcos de competencias del siglo XXI. Revista Latina de Comunicación Social, 79,76-110. https://doi.org/10.4185/RLCS-2021-1508
McMillan, J.H., y Schumacher, S.S. (2010). Investigación educativa. Pearson.
Mendoza-Vargas, M. M., Saucedo-Espinoza, F., Martínez-Valdez, R. I. y Luna-Mosqueda, S. S. (2025). Inteligencia artificial y alfabetización digital: Impacto en el proceso de enseñanza de estudiantes de Instituciones de estudios superiores. Revista Ingeniería Y Gestión Industrial, 1(4), 1-7. https://doi.org/10.29105/revig1.4-43
Muñoz-Martínez, C., Roger-Monzo, V. y Castelló-Sirvent, F. (2025). IA generativa y pensamiento crítico en la educación universitaria a distancia: desafíos y oportunidades. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 233-273. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43556
Nunnally, J. C. & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory. McGraw-Hill.
Oficina de Evaluación Educativa (2016). Comprensión de los análisis de reactivos. Universidad de Washington.
Puché- Villalobos (2024). Inteligencia artificial como herramienta educativa: ventajas y desventajas desde la perspectiva docente. Revista Digital del Doctorado de Educación, 10, 85-100. Recuperado de https://ve.scielo.org/scielo.php?pid=S2443-45662024000300085&script=sci_arttext
