Inteligencia artificial generativa en el proceso de enseñanza del docente universitario

Abstract

Introducción: La aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la enseñanza universitaria no solo presenta una oportunidad para mejorar la educación superior, sino que también se constituye como un campo emergente de estudio que requiere atención multidisciplinaria. Este estudio busca identificar el uso de la IAG por parte de los docentes universitarios durante el desarrollo de sus clases. Metodología: Este es un enfoque cuantitativo, de estudio transversal y descriptivo. Participaron 63 docentes universitarios peruanos seleccionados a través de un muestreo no probabilístico por conveniencia. Se utilizó el cuestionario TPACK en el contexto de la Inteligencia Artificial Generativa. Resultados: Los resultados mostraron que el 52,4% de los docentes son hombres, el 66,7% trabaja a tiempo completo, el 54,0% tiene doctorado y el 66,7% tiene publicaciones de artículos. Respecto a la integración de la IAG en las clases, el 1,6% la integró de manera baja, el 31,7% de manera regular, y el 66,7% de manera alta. Se encontraron diferencias significativas en función del sexo de los docentes (p<0,05). Discusión y Conclusiones: Es necesario capacitar más a los docentes en el uso de tecnologías como la IAG para que, independientemente de la modalidad de enseñanza, todos estén a la vanguardia y se logre una mejor calidad educativa.    Introduction: The application of Generative Artificial Intelligence (GAI) in university teaching not only presents an opportunity to improve higher education, but also constitutes an emerging field of study that requires multidisciplinary attention. This study seeks to identify the use of GGI by university lecturers during the development of their classes. Methodology: This is a quantitative, cross-sectional, descriptive approach. Sixty-three Peruvian university teachers selected through non-probabilistic convenience sampling participated in the study. The TPACK questionnaire was used in the context of Generative Artificial Intelligence. Results: The results showed that 52.4% of the teachers are male, 66.7% work full time, 54.0% have a PhD and 66.7% have published articles. Regarding the integration of GSI in the classrooms, 1.6% integrated it low, 31.7% integrated it regularly, and 66.7% integrated it highly. Significant differences were found according to the sex of the teachers (p<0.05). Discussion and Conclusions: There is a need for more training of teachers in the use of technologies such as IAG so that, regardless of the teaching modality, all are at the forefront and better educational quality is achieved.