Adaptación y validación de un instrumento para medir las actitudes de los universitarios hacia la inteligencia artificial

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.26441/RC23.2-2024-3493

Palabras clave:

validación de instrumento, inteligencia artificial, actitud del estudiante, universitarios

Resumen

El artículo tiene como objetivo adaptar y validar un instrumento para medir las actitudes de los estudiantes hacia la inteligencia artificial, desarrollado por Schepman y Rodway (2020). Esto se debe a que, al momento de realizar esta investigación, aún no se contaba con suficientes instrumentos que pudieran recopilar información valiosa para diseñar intervenciones educativas adaptadas a estas actitudes específicas. Se llevó a cabo una investigación cuantitativa y descriptiva con 411 estudiantes de diecisiete universidades en Perú. El instrumento consta de 32 ítems, evaluando actitudes positivas y negativas hacia la IA. La hipótesis que se probó, es que existe alta fiabilidad del instrumento de Schepman y Rodway (2020), luego de adaptarlo y validarlo en el contexto peruano. Tras realizar ajustes, se observaron mejoras en los valores del instrumento. Los resultados indican que, la fiabilidad total del instrumento fue aceptable con valores entre p=,806 y p=,938, según las dimensiones consideradas. La correlación ítem-resto y el determinante de la matriz indicaron la posibilidad de agrupar los reactivos en dimensiones. Estos resultados respaldan la estructura interna del instrumento. La diversidad de dimensiones señala la complejidad de las actitudes hacia la IA, destacando la necesidad de investigaciones adicionales. En conclusión, la adaptación y validación del cuestionario mostraron alta fiabilidad, ya sea con dos dimensiones originales y 32 ítems, o con cuatro dimensiones propuestas y 26 ítems. El instrumento puede utilizarse efectivamente para medir las actitudes de los estudiantes peruanos hacia la IA. Se sugiere investigación adicional para comprender mejor las dimensiones identificadas y su impacto en el uso de la IA en la educación.

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Biografía del autor/a

Mario César Gálvez Marquina, Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann

Doctor en Educación, Maestro en Gestión Empresarial, Licenciado en Ciencias de la Comunicación, Abogado. Investigador en la Facultad de Ciencias Jurídicas y Empresariales de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann. Líneas de investigación: Ciencias de la Educación, Derecho.   https://orcid.org/0000-0002-8948-5520,  mariogalvez110@gmail.com

Yenny Marilú Pinto-Villar, Escuela de Posgrado Newman

Maestra en Administración de Negocios, Licenciada en Administración de Empresas. Coordinadora de Programa de Maestría en la Unidad de Empresa. Docente en la escuela de Posgrado Newman. Líneas de investigación: Economía y Negocios, Ciencias de la Educación. https://orcid.org/0000-0002-9813-1636 . yennymarilu.pinto@epnewman.edu.pe

Jessica Aleida Mendoza Aranzamendi, Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann

Maestra en Administración de Negocios, Licenciada en Administración de Empresas. Docente en la Facultad de Ciencias Jurídicas y Empresariales de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann. Líneas de investigación: Economía y Negocios, Ciencias de la Educación. https://orcid.org/0000-0001-9780-3683, jmendozaa@unjbg.edu.pe

Bartolomé Jorge Anyosa Gutiérrez., Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann

Doctor en Administración, MBA en Comercio y Negociaciones Internacionales. Director de la Escuela de Administración y Docente en las asignaturas de Comercio Internacional en la Facultad de Ciencias Jurídicas y Empresariales de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann.  Líneas de investigación: Economía y comercio internacional. https://orcid.org/0000-0001-6658-297Xbanyosag@unjbg.edu.pe

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Publicado

04-09-2024

Cómo citar

Gálvez Marquina, M. C. ., Pinto-Villar, Y. M. ., Mendoza Aranzamendi, J. A. ., & Anyosa Gutiérrez., B. J. . (2024). Adaptación y validación de un instrumento para medir las actitudes de los universitarios hacia la inteligencia artificial. Revista De Comunicación, 23(2), 125–142. https://doi.org/10.26441/RC23.2-2024-3493

Número

Sección

Artículos