Inteligencia Artificial Generativa en estudiantes de Educación Media Superior en México. El uso de ChatGPT en estudiantes del Centro de Enseñanza Técnica Industrial (CETI)

  • Torres Nabel L
  • Basilio Rizo L
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La adopción de tecnologías emergentes en la educación ha transformado profundamente los procesos de enseñanza y aprendizaje, especialmente en la Educación Superior y Media Superior (EMS). Este estudio explora la aceptación y el uso de ChatGPT entre los estudiantes del Centro de Enseñanza Técnica Industrial (CETI) a través del modelo de la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de la Tecnología (UTAUT) y el Modelo Complementario de Expectativa de Desempeño (MCER). Utilizando un enfoque cuantitativo, se recopilaron datos a través de encuestas administradas a 441 estudiantes y se analizaron utilizando el Modelo de Ecuaciones Estructurales de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM). El estudio evalúa los factores clave que influyen en la intención de usar ChatGPT, incluida la expectativa de desempeño, la expectativa de esfuerzo, la influencia social y las condiciones facilitadoras, junto con variables del MCER, como el rendimiento académico, la sobrecarga académica y las percepciones éticas. Los resultados destacan los determinantes significativos de la adopción de ChatGPT, enfatizando la interacción entre las consideraciones tecnológicas y éticas. Los resultados ofrecen información sobre la integración de ChatGPT en las prácticas educativas y contribuyen a comprender las implicaciones más amplias de la inteligencia artificial en los entornos académicos. Esta investigación proporciona datos valiosos para orientar la formulación de políticas, el diseño curricular y la implementación estratégica de herramientas de IA en la educación.

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Torres Nabel, L. C., & Basilio Rizo, L. I. (2025). Inteligencia Artificial Generativa en estudiantes de Educación Media Superior en México. El uso de ChatGPT en estudiantes del Centro de Enseñanza Técnica Industrial (CETI). Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 9(4), 11317–11353. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i5.19721

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