IA Generativa en educación superior online: Perfiles de uso, percepción y relación con el aprendizaje

Abstract

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) está transformando la educación superior online, aunque su adopción varía significativamente entre los estudiantes. Este estudio analiza los perfiles de estudiantes universitarios online en función de su uso, percepción y adaptación a la IAG, evaluando la relación percibida entre estas variables y sus procesos de aprendizaje. La investigación emplea un enfoque cuantitativo con diseño descriptivo-correlacional y análisis de conglomerados, aplicando un cuestionario ad hoc a una muestra de 69 estudiantes mediante muestreo no probabilístico, por accesibilidad, que mide frecuencia de uso, percepciones de impacto, confianza tecnológica y disposición adaptativa. Los resultados revelan dos perfiles diferenciados con carácter exploratorio, donde la edad emerge como el principal factor de diferenciación. Un primer perfil, de mayor edad, muestra un uso selectivo y una menor disposición adaptativa, mientras que el segundo, significativamente más joven, se caracteriza por una adopción temprana y un uso más frecuente y flexible en su práctica académica. No se observan diferencias significativas en la percepción general o la confianza hacia la IAG, lo que sugiere una brecha entre la valoración teórica positiva y la implementación práctica. Se concluye que la integración efectiva de la IAG requiere intervenciones diferenciadas, como programas de alfabetización digital para estudiantes de mayor edad y el rediseño de sistemas de evaluación que fomenten el pensamiento crítico y la colaboración ética con la tecnología en los más jóvenes.