Afecto y Cognición: Modelando la Conducta Estudiantil hacia la Inteligencia Artificial en Maestrías.
La presente investigación explora la relación entre las dimensiones cognitivas y afectivas de estudiantes de maestría hacia la inteligencia artificial (IA) y su conducta en entornos educativos. Mediante un enfoque cuantitativo explicativo y diseño transversal, se aplicó un cuestionario estructurado...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad Autónoma de Nuevo León
2024
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://vinculategica.uanl.mx/index.php/v/article/view/1057 |
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| author | Brosig-Rodriguez, Mayra Elizabeth Ábrego-Almazán, Demian Niño-Rodríguez, Claudia Ivonne |
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| collection | Artículos de Revistas UANL |
| description | La presente investigación explora la relación entre las dimensiones cognitivas y afectivas de estudiantes de maestría hacia la inteligencia artificial (IA) y su conducta en entornos educativos. Mediante un enfoque cuantitativo explicativo y diseño transversal, se aplicó un cuestionario estructurado basado en Sevilla y Barrios (2024) a una muestra de 102 estudiantes de maestría en una universidad del norte de México, buscando medir sus actitudes en dimensiones cognitiva, afectiva y conductual. Se utilizo un análisis de regresión múltiple para poder mostrar la relación de ambas variables con la conducta de los estudiantes hacia la IA en las clases. Los resultados indican que ambas variables independientes tienen un efecto significativo sobre la conducta. El factor afectivo mostró una influencia ligeramente superior, explicando un 61.1% de la variabilidad conductual. Esto sugiere que las emociones asociadas a la IA pueden desempeñar un papel más determinante en la adopción de esta tecnología en contextos educativos avanzados. Las implicaciones de estos hallazgos son discutidas en relación con la integración de la IA en programas de maestría, resaltando la importancia de atender las necesidades emocionales y cognitivas de los estudiantes para fomentar un uso efectivo de estas tecnologías. |
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| id | vinculategica-article-1057 |
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| physical | Vinculategica efan; Vol. 10 No. 6 (2024): VinculaTégica EFAN 10(6) Noviembre - Diciembre 2024; 141-157 Vinculatégica EFAN; Vol. 10 Núm. 6 (2024): VinculaTégica EFAN 10(6) Noviembre - Diciembre 2024; 141-157 2448-5101 |
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| publisher | Universidad Autónoma de Nuevo León |
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| spelling | vinculategica-article-10572024-12-02T19:38:03Z Afecto y Cognición: Modelando la Conducta Estudiantil hacia la Inteligencia Artificial en Maestrías. Afecto y Cognición: Modelando la Conducta Estudiantil hacia la Inteligencia Artificial en Maestrías. Brosig-Rodriguez, Mayra Elizabeth Ábrego-Almazán, Demian Niño-Rodríguez, Claudia Ivonne Inteligencia Artificial Educación habilidades cognitivas habilidades afectivas Cognición estudiantil. I23 O33 O35 Artificial Intelligence IntelligenceEducation Cognitive Skills Affective Skills Student Cognition I23 O33 O35 La presente investigación explora la relación entre las dimensiones cognitivas y afectivas de estudiantes de maestría hacia la inteligencia artificial (IA) y su conducta en entornos educativos. Mediante un enfoque cuantitativo explicativo y diseño transversal, se aplicó un cuestionario estructurado basado en Sevilla y Barrios (2024) a una muestra de 102 estudiantes de maestría en una universidad del norte de México, buscando medir sus actitudes en dimensiones cognitiva, afectiva y conductual. Se utilizo un análisis de regresión múltiple para poder mostrar la relación de ambas variables con la conducta de los estudiantes hacia la IA en las clases. Los resultados indican que ambas variables independientes tienen un efecto significativo sobre la conducta. El factor afectivo mostró una influencia ligeramente superior, explicando un 61.1% de la variabilidad conductual. Esto sugiere que las emociones asociadas a la IA pueden desempeñar un papel más determinante en la adopción de esta tecnología en contextos educativos avanzados. Las implicaciones de estos hallazgos son discutidas en relación con la integración de la IA en programas de maestría, resaltando la importancia de atender las necesidades emocionales y cognitivas de los estudiantes para fomentar un uso efectivo de estas tecnologías. La presente investigación explora la relación entre las dimensiones cognitivas y afectivas de estudiantes de maestría hacia la inteligencia artificial (IA) y su conducta en entornos educativos. Mediante un enfoque cuantitativo explicativo y diseño transversal, se aplicó un cuestionario estructurado basado en Sevilla y Barrios (2024) a una muestra de 102 estudiantes de maestría en una universidad del norte de México, buscando medir sus actitudes en dimensiones cognitiva, afectiva y conductual. Se utilizo un análisis de regresión múltiple para poder mostrar la relación de ambas variables con la conducta de los estudiantes hacia la IA en las clases. Los resultados indican que ambas variables independientes tienen un efecto significativo sobre la conducta. El factor afectivo mostró una influencia ligeramente superior, explicando un 61.1% de la variabilidad conductual. Esto sugiere que las emociones asociadas a la IA pueden desempeñar un papel más determinante en la adopción de esta tecnología en contextos educativos avanzados. Las implicaciones de estos hallazgos son discutidas en relación con la integración de la IA en programas de maestría, resaltando la importancia de atender las necesidades emocionales y cognitivas de los estudiantes para fomentar un uso efectivo de estas tecnologías. Universidad Autónoma de Nuevo León 2024-11-30 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-reviewed Article Artículo evaluado por pares application/pdf https://vinculategica.uanl.mx/index.php/v/article/view/1057 10.29105/vtga10.6-1057 Vinculategica efan; Vol. 10 No. 6 (2024): VinculaTégica EFAN 10(6) Noviembre - Diciembre 2024; 141-157 Vinculatégica EFAN; Vol. 10 Núm. 6 (2024): VinculaTégica EFAN 10(6) Noviembre - Diciembre 2024; 141-157 2448-5101 spa https://vinculategica.uanl.mx/index.php/v/article/view/1057/1070 Derechos de autor 2024 Mayra Elizabeth Brosig-Rodriguez, Demian Ábrego-Almazán, Claudia Ivonne Niño-Rodríguez https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
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