Inteligencia Artifical Generativa en la educación superior
percepciones, creencias y desafíos éticos de los estudiantes de Psicología y Educación
DOI:
https://doi.org/10.54886/ibersid.v20i1.5179Palabras clave:
Inteligencia Artificial Generativa, Percepciones, Estudiantes, Educación Superior, Psicología, Educación, Integridad académica, PortugalResumen
Este estudio analiza las percepciones de 272 estudiantes universitarios de primer año en Portugal, principalmente de las áreas de Psicología y Ciencias de la Educación, respecto al uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IA-Gen) en el aprendizaje, evaluando su facilidad de uso, confianza, inteligencia percibida e intención de adopción mediante un diseño mixto de cuestionario y preguntas abiertas. Los resultados revelan una adopción significativa de la tecnología, con un 58,9 % de los alumnos utilizándola al menos semanalmente y una clara dominancia de ChatGPT (88 %), empleado principalmente para la comprensión de temas complejos (80,7 %) y la síntesis de contenidos (70,7 %). Los participantes manifiestan una postura de optimismo crítico: aunque valoran la IA-Gen como intuitiva y beneficiosa, y reconocen que su eficacia radica en la formulación de buenas preguntas (M = 4,31), muestran reservas importantes sobre su fiabilidad. Existe un consenso casi unánime en la necesidad de validar la información con fuentes expertas (M = 4,15), así como preocupación por el plagio, la seguridad de los datos, el impacto social negativo y la erosión del pensamiento crítico (M = 2,31). Asimismo, la inteligencia de la IA se percibe como inferior a la de los docentes (M = 2,42), reafirmando el valor insustituible de la mediación humana. En conclusión, el estudio subraya la necesidad urgente de que las instituciones de educación superior implementen directrices claras, promuevan el desarrollo profesional docente y desarrollen programas de alfabetización en IA para los estudiantes, asegurando así una integración tecnológica que salvaguarde la integridad académica y mitigue riesgos como la dependencia excesiva.
Citas
Abdaljaleel, Maram; Barakat, Muna; Alsanafi, Mariam; Salim, Nesreen A.; Abazid, Husam; Malaeb, Diana; et al (2024). A multinational study on the factors influencing university students’ attitudes and usage of ChatGPT. // Scientific Reports. 14:1 (2024) 1891. https://doi.org/10.1038/s41598-024-52549-8
Albayati, Hayder (2024). Investigating undergraduate students' perceptions and awareness of using ChatGPT as a regular assistance tool: a user acceptance perspective study. // Computers and Education: Artificial Intelligence. 6 (2024) 100203. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100203
Bahroun, Zied; Anane, Chiraz; Ahmed, Vian; Zacca, Andrew (2023). Transforming education: a comprehensive review of generative artificial intelligence in educational settings through bibliometric and content analysis. // Sustainability. 15:17 (2023) 12983. https://doi.org/10.3390/su151712983
Balnaves, Edmund; Bultrini, Leda; Cox, Andrew (Eds.). (2025). New horizons in artificial intelligence in libraries. De Gruyter Saur. https://doi.org/10.1515/9783111336435
Bornstein, Mark H.; Jager, Justin; Putnick, Diane L. (2013). Sampling in developmental science: situations, shortcomings, solutions, and standards. // Developmental Review. 33:4 (2013) 357-370. https://doi.org/10.1016/j.dr.2013.08.003
Braun, Virginia; Clarke, Victoria (2006). Using thematic analysis in psychology. // Qualitative Research in Psychology. 3:2 (2006) 77-101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Chan, Cecilia K.; Hu, Wenjie (2023). Students’ voices on generative AI: perceptions, benefits, and challenges in higher education. // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 20 (2023) 43. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8
Creswell, John W. (2018). Research design: qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. 6th ed. Sage.
Creswell, John W.; Plano Clark, V. L. (2018). Designing and conducting mixed methods research. 3rd ed. Sage.
Caballero-Mariscal, David; Segura, Alicia; Pinto, María (2025). El reto de la Inteligencia Artificial: un estudio de caso sobre las percepciones del uso del ChatGPT en el estudiantado de Educación e Información y Documentación. // Ibersid: revista de sistemas de información y documentación. 19:2 (2025) 117-130. https://doi.org/10.54886/ibersid.v19i2.5039
Dominguez, Caroline; Pessoa, Kaline L.; Morais, Ana; Cruz, Gonçalo (2025). How do engineering students view and use generative AI for learning? Exploring their habits, beliefs, and attitudes. 6th International Conference of the Portuguese Society for Engineering Education (CISPEE), Setúbal, Portugal. 1-6. https://doi.org/10.1109/CISPEE64787.2025.11159184
Farrelly, Tom; Baker, Niker (2023). Generative artificial intelligence: implications and considerations for higher education practice. // Education Sciences. 13:11 (2023) 1109. https://doi.org/10.3390/educsci13111109
Gupta, Varun; Yang, Hongji (2024). Generative artificial intelligence (AI) technology adoption model for entrepreneurs: case of ChatGPT. // Internet Reference Services Quarterly. 28:2 (2024) 223–242. https://doi.org/10.1080/10875301.2023.2300114
Hair, Joseph. F.; Black, William C.; Babin, Barry J.; Anderson, Rolph E. (2019). Multivariate data analysis. 8th ed. Cengage Learning.
Joint Information Systems Committee [JISC](2025 August). Student perceptions of generative AI. National Centre for AI in Tertiary Education. https://www.jisc.ac.uk
Lawson, Grace (2022). Use of Artificial Intelligence in educa-tional transformation: enhancing the instruction and learning process. // Infotech Journal Scientific and Academic. 3:1 (2022) 28-48.
Lee, Daniel; Arnold, Matthew; Srivastava, Amit; Plastow, Katrina; Strelan, Peter; Ploeckl, Florian; et al. (2024). The impact of generative AI on higher education learning and teaching: a study of educators’ perspectives. // Computers and Education: Artificial Intelligence. 6 (2024) 100221. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100221
Lopes, Carlos; Antunes, Maria L.; Sanches, Tatiana (2025). Be careful: projeto de literacia no combate à desinformação no ensino superior. Lisboa: Edições Ispa. http://hdl.handle.net/10400.12/13586
Lopes, Carlos; Antunes, Maria L.; Sanches, Tatiana (2023). Building stronger academic communities through critical thinking: linking ACRL Framework to AI. Western Balkan Information & Media Literacy (WBIMLC) and 12th International Summit of the Book. Bihac (Bosnia and Herzegovina), December 7-8. http://hdl.handle.net/10400.21/16668
Marchese, Megan; Marchese, Andrew (2026). Survey on undergraduate student use of Generative AI: implications for information literacy in academic libraries. // College & Research Libraries. 87:2 (2026) 216. https://doi.org/10.5860/crl.87.2.216
Pinto, María; Caballero-Mariscal, David; Fernández-Pascual, Rosaura (2025). Undergraduates’ perceptions of information, media and data literacy: proposing an integrative assessment instrument. // Journal of Librarianship and Information Science. Online first. https://doi.org/10.1177/096100062513674
Qadir, Junaid (2023, 1 May). Engineering education in the era of ChatGPT: promise and pitfalls of generative AI for education. 2023 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), Kuwait. https://doi.org/10.1109/educon54358.2023.10125121
Rahman, Shahinur; Sabbir, Mahiuddin; Zhang, Jing; Moral, Iqbal H.; Hossain, Gazi. (2023). Examining students’ intention to use ChatGPT: does trust matter? // Australasian Journal of Educational Technology. 39:6 (2023) 51-71. https://doi.org/10.14742/ajet.8956
Rathore, Bharati. (2022). Exploring the potential impacts of chatbot software/apps (ChatGPT) on education: benefits, drawbacks, and future prospects. // International Journal of Multidisciplinary Innovation and Research Methodol-ogy. 1:1 (2022) 39-47.
Robert, Jenay; McCormack, Mark. (2025). 2025 EDUCAUSE AI landscape study: into the digital AI divide. EDUCAUSE. https://library.educause.edu/resources/2025/2/2025-educause-ai-landscape-study
Sallam, Malik; Salim, Nesreen; Burakat, Muna; Al-Mahzoum, Kholoud; Al-Tammemi, Ala’a; Malaed, Diana; et al. (2023). Assessing health students’ attitudes and usage of ChatGPT in Jordan: validation study. // JMIR Medical Education. 9 (2023) e48254. https://doi.org/10.2196/48254
Sallam, Malik; Elsayed, Walid; Al-Shorbagy, Muhammad; Barakat, Muna; El Khatib, Sami; Ghach, Wissam; et al. (2024). ChatGPT usage and attitudes are driven by perceptions of usefulness, ease of use, risks, and psycho-social impact: a study among university students in the UAE. // Frontiers in Education. 9 (2024) 1414758. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1414758
Shaikh, Sarang; Yayilgan, Sule Y.; Klimova, Blanka; Pikhart, Marcel (2023). Assessing the usability of ChatGPT for formal English language learning. // Europen Journal of Investigation in Health, Psychology and Education. 13:9 (2023) 1937-1960. https://doi.org/10.3390/ejihpe13090140
Shoufan, Abdulhadi (2023). Exploring students’ perceptions of ChatGPT: thematic analysis and follow-up survey. // IEEE Access. 11 (2023) 38805-38818. https://doi.org/10.1109/access.2023.3268224
Silva, Patrícia (2017). Davis’ Technology Acceptance Model (TAM) (1989). In Advances in knowledge acquisition, transfer, and management. IGI Global. 205-219. https://doi.org/10.4018/978-1-4666-8156-9.ch013
Stöhr, Christian; Ou, Amy W.; Malmström, Hans. (2024). Perceptions and usage of AI chatbots among students in higher education across genders, academic levels and fields of study. // Computers and Education: Artificial Intelligence. 7 (2024) 100259. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100259
Strzelecki, Artur (2023). Students’ acceptance of ChatGPT in higher education: an extended unified theory of acceptance and use of technology. // Innovative Higher Education. 49 (2023) 223–245. https://doi.org/10.1007/s10755-023-09686-1
Wang, Xiaofeng;Attal, MohammadIdris; Rafiq,Usman;Hub-ner-Benz, Syilvia (2022). Turning large language models into AI assistants for startups using prompt patterns. //In-ternational Conference on Agile Software Development.Cham: Springer Nature Switzerland.192-200. https://doi.org/10.1007/978-3-031-48550-3_19
Wiorogórska, Zuza; Sanches, Tatiana; Sendor, Zu (2025). ‘Help RobAI fix its system bug’: an escape game assisting teaching AI literacy. Information literacy in na AI-driven world (ECIL 2025). Cham: Springer Nature. 157-166. https://doi.org/10.1007/978-3-032-17272-3_13
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Los autores y autoras conservan sus derechos de autor, aunque ceden a la revista de forma no exclusiva los derechos de explotación (reproducción, distribución, comunicación pública y transformación) y garantizan a esta el derecho de primera publicación de su trabajo, el cual estará simultáneamente sujeto a la licencia CC BY-NC-ND. Los autores aceptan la responsabilidad legal de cumplir plenamente con los códigos éticos y leyes apropiadas, y de obtener todos los permisos de derecho de autor debidos. Se permite y se anima a los autores y autoras a difundir electrónicamente la versión editorial (versión publicada por la editorial) en la página web personal del autor y en el repositorio de la institución a la que pertenece.
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
© 2007- . Los autores y autoras conservan sus derechos de autor, aunque ceden a la revista de forma no exclusiva los derechos de explotación (reproducción, distribución, comunicación pública y transformación) y garantizan a esta el derecho de primera publicación de su trabajo, el cual estará simultáneamente sujeto a la licencia CC BY-NC-ND. Los autores aceptan la responsabilidad legal de cumplir plenamente con los códigos éticos y leyes apropiadas, y de obtener todos los permisos de derecho de autor debidos. Se permite y se anima a los autores y autoras a difundir electrónicamente la versión editorial (versión publicada por la editorial) en la página web personal del autor y en el repositorio de la institución a la que pertenece.
