Conocimiento en IA, desempeño y autoeficiencia en docentes de educación secundaria y superior

Abstract

The accelerated advancement of Artificial Intelligence (AI) has generated new challenges in the educational field, particularly regarding teacher preparedness to integrate these technologies into their pedagogical practice. The objective of this study was to evaluate the influence of AI knowledge levels on the professional performance and self-efficacy of secondary and higher education teachers. A quantitative approach was adopted, employing a non-experimental, cross-sectional, and correlational design. The sample consisted of 108 teachers in the Dominican Republic, selected through non-probabilistic sampling. A structured questionnaire was applied, which included sociodemographic variables, AI knowledge levels, and Likert-type scales to measure their impact on performance and teaching self-efficacy. The results indicated that 51% of participants had a basic knowledge of AI, while only 11% reached an advanced level. Nevertheless, 53.7% stated that the use of AI consistently improves their performance, and 47.2% considered that AI training significantly enhanced their self-efficacy. Chi-square tests revealed statistically significant relationships between AI knowledge and performance (p = 0.018), as well as teaching self-efficacy (p = 0.0007). In conclusion, the findings highlight the need to implement continuous and differentiated training programs that strengthen teachers’ technological competencies, foster their confidence in educational practice, and contribute to bridging the digital divide. Furthermore, it is suggested to design sustainable educational policies that enhance the positive impact of AI on teaching.El acelerado avance de la Inteligencia Artificial (IA) ha generado nuevos desafíos en el ámbito educativo, especialmente en relación con la preparación docente para integrar estas tecnologías en su práctica pedagógica. El objetivo fue evaluar la influencia del nivel de conocimiento en IA sobre el desempeño profesional y la autoeficacia de docentes de secundaria y educación superior. Se adoptó un enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental, transeccional y correlacional. La muestra estuvo conformada por 108 docentes en la República Dominicana, seleccionados mediante muestreo no probabilístico. Se aplicó un cuestionario estructurado que incluyó variables sociodemográficas, nivel de conocimiento en IA y escalas tipo Likert para medir su impacto en el desempeño y la autoeficacia docente. Los resultados indicaron que el 51% de los participantes tenía un conocimiento básico sobre IA, mientras que solo el 11% alcanzaba un nivel avanzado. No obstante, el 53,7% manifestó que el uso de IA mejora siempre su desempeño, y el 47,2% consideró que la formación en IA incrementó significativamente su autoeficacia. Las pruebas de chi-cuadrado evidenciaron relaciones estadísticamente significativas entre el conocimiento en IA y el desempeño (p = 0.018), así como con la autoeficacia docente (p = 0.0007). En conclusión, se destaca la necesidad de implementar programas de formación continua y diferenciada que fortalezcan las competencias tecnológicas de los docentes, promuevan su confianza en la práctica educativa y contribuyan al cierre de la brecha digital. Asimismo, se sugiere el diseño de políticas educativas sostenibles que potencien el impacto positivo de la IA en la enseñanza.O avanço acelerado da Inteligência Artificial (IA) tem gerado novos desafios no campo educacional, especialmente no que se refere à preparação docente para integrar essas tecnologias em sua prática pedagógica. O objetivo deste estudo foi avaliar a influência do nível de conhecimento em IA sobre o desempenho profissional e a autoeficácia de docentes do ensino secundário e superior. Adotou-se uma abordagem quantitativa, com um delineamento não experimental, transversal e correlacional. A amostra foi composta por 108 docentes da República Dominicana, selecionados por meio de amostragem não probabilística. Aplicou-se um questionário estruturado que incluiu variáveis sociodemográficas, nível de conhecimento em IA e escalas do tipo Likert para medir seu impacto no desempenho e na autoeficácia docente. Os resultados indicaram que 51% dos participantes possuíam conhecimento básico sobre IA, enquanto apenas 11% atingiam um nível avançado. Contudo, 53,7% afirmaram que o uso da IA sempre melhora seu desempenho, e 47,2% consideraram que a formação em IA aumentou significativamente sua autoeficácia. Os testes de qui-quadrado evidenciaram relações estatisticamente significativas entre o conhecimento em IA e o desempenho (p = 0,018), assim como com a autoeficácia docente (p = 0,0007). Em conclusão, destaca-se a necessidade de implementar programas de formação continuada e diferenciada que fortaleçam as competências tecnológicas dos docentes, promovam sua confiança na prática educativa e contribuam para a redução da desigualdade digital. Além disso, sugere-se o desenvolvimento de políticas educacionais sustentáveis que potencializem o impacto positivo da IA no ensino.