Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 7.1
Edición Especial VII 2026
Página 895
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL SEGÚN ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS:
UTILIDAD, ÉTICA, RIESGOS Y AUTONOMÍA EN EL APRENDIZAJE
ARTIFICIAL INTELLIGENCE ACCORDING TO UNIVERSITY STUDENTS: UTILITY,
ETHICS, RISKS, AND AUTONOMY IN LEARNING
Autores: ¹Efstathios Stefos.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-5679-8002
¹E-mail de contacto: stefos.efstathios@unae.edu.ec
Afiliación: ¹*Universidad Nacional de Educación UNAE, (Ecuador).
Artículo recibido: 17 de Julio del 2026.
Artículo revisado: 19 de Julio del 2026.
Artículo aprobado: 19 de Julio del 2026.
¹Licenciatura en Educación de la Universidad del Egeo, Maestría en Diseño Ambiental de la Universidad Abierta de Grecia y PhD del
Departamento de Estudios Pedagógicos de la Enseñanza Primaria de la Universidad del Egeo (Grecia); Profesor Titular Principal 2 de la
Universidad Nacional de Educación UNAE (Ecuador).
Resumen
El estudio tuvo como objetivo analizar las
percepciones de estudiantes universitarios sobre
la inteligencia artificial en cuatro dimensiones:
utilidad percibida, ética y uso responsable,
riesgos percibidos, y actitud crítica y
autonomía. Su alcance fue descriptivo y
correlacional, con atención a la manera en que
estas dimensiones se relacionan dentro del
aprendizaje universitario. Se empleó un
enfoque cuantitativo, con diseño no
experimental y transversal. Participaron 110
estudiantes seleccionados mediante muestreo
no probabilístico por conveniencia. Se aplicó un
cuestionario de 20 afirmaciones organizadas en
cuatro dimensiones. Las respuestas se
registraron en una escala de cinco categorías y
se analizaron mediante frecuencias,
porcentajes, medias, medianas, consistencia
interna, comparación entre dimensiones y
correlaciones. Los resultados mostraron una
valoración general favorable, aunque prudente.
El 77,7% de las respuestas se concentró en las
dos categorías superiores. La ética y el uso
responsable alcanzaron la puntuación más alta,
seguidos de la actitud crítica y la autonomía. La
utilidad percibida obtuvo la valoración
comparativamente menor. También se
reconocieron riesgos relacionados con
información incorrecta, dependencia,
disminución del esfuerzo y debilitamiento del
análisis crítico. Las dimensiones presentaron
asociaciones positivas, especialmente entre
riesgos percibidos y actitud crítica y autonomía.
Se concluye que los estudiantes aceptan la
inteligencia artificial cuando su uso mantiene la
responsabilidad, la verificación de la
información, la autoría y el razonamiento
propio. La formación universitaria debe
promover un uso crítico, transparente y
responsable.
Palabras clave: Inteligencia artificial,
Estudiantes universitarios, Educación
superior, Ética académica, Pensamiento
crítico, Autonomía, Uso responsable.
Abstract
This study aimed to analyze university students’
perceptions of artificial intelligence across four
dimensions: perceived usefulness, ethics and
responsible use, perceived risks, and critical
attitude and autonomy. Its scope was
descriptive and correlational, with attention to
how these dimensions are related within
university learning. A quantitative approach
was used, with a nonexperimental and cross-
sectional design. The participants were 110
students selected through nonprobability
convenience sampling. A questionnaire with 20
statements grouped into four dimensions was
applied. Responses were recorded on a five-
category scale and analyzed through
frequencies, percentages, means, medians,
internal consistency, comparisons among
dimensions, and correlations. The results
showed an overall favorable but cautious
assessment. A total of 77.7% of responses were
concentrated in the two highest categories.
Ethics and responsible use received the highest
score, followed by critical attitude and
autonomy. Perceived usefulness obtained the
comparatively lowest assessment. Students also
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recognized risks related to incorrect
information, dependence, reduced personal
effort, and weakened critical analysis. Positive
associations were found among all dimensions,
especially between perceived risks and critical
attitude and autonomy. The study concludes
that students accept artificial intelligence when
its use preserves responsibility, information
verification, authorship, and independent
reasoning. University education should
therefore promote critical, transparent, and
responsible use, while helping students identify
when this technology supports learning and
when it may replace their own intellectual work.
Keywords: Artificial intelligence, University
students, Higher education, Academic ethics,
Critical thinking, Learner autonomy,
Responsible use.
Sumário
O estudo teve como objetivo analisar as
percepções de estudantes universitários sobre a
inteligência artificial em quatro dimensões:
utilidade percebida, ética e uso responsável,
riscos percebidos, e atitude crítica e autonomia.
O alcance foi descritivo e correlacional, com
atenção às relações entre essas dimensões no
contexto da aprendizagem universitária. Foi
adotada uma abordagem quantitativa, com
desenho não experimental e transversal.
Participaram 110 estudantes selecionados por
amostragem não probabilística por
conveniência. Aplicou-se um questionário com
20 afirmações organizadas em quatro
dimensões. As respostas foram registradas em
uma escala de cinco categorias e analisadas por
meio de frequências, porcentagens, médias,
medianas, consistência interna, comparação
entre dimensões e correlações. Os resultados
mostraram uma avaliação geral favorável,
porém prudente. Um total de 77,7% das
respostas concentrou-se nas duas categorias
superiores. A ética e o uso responsável
alcançaram a pontuação mais alta, seguidos da
atitude crítica e da autonomia. A utilidade
percebida obteve a avaliação comparativamente
mais baixa. Também foram reconhecidos riscos
relacionados a informações incorretas,
dependência, redução do esforço pessoal e
enfraquecimento da análise crítica. As
dimensões apresentaram associações positivas,
especialmente entre riscos percebidos e atitude
crítica e autonomia. Conclui-se que os
estudantes aceitam a inteligência artificial
quando seu uso preserva a responsabilidade, a
verificação das informações, a autoria e o
raciocínio próprio. A formação universitária
deve promover um uso crítico, transparente e
responsável, ajudando a distinguir quando a
tecnologia apoia a aprendizagem e quando
substitui o trabalho intelectual do estudante.
Palavras-chave: inteligência artificial,
estudantes universitários, educação
superior, ética acadêmica, pensamento
crítico, autonomia, uso responsável.
Introducción
La inteligencia artificial (IA), y en particular la
IA generativa, se ha incorporado con rapidez a
prácticas cotidianas de búsqueda, escritura,
comunicación y aprendizaje. En la educación
superior ya se utiliza para organizar ideas,
comprender conceptos, preparar evaluaciones y
recibir apoyo inmediato ante dificultades
académicas. Su presencia no constituye, por
tanto, una posibilidad futura, sino una realidad
que modifica la manera en que muchos
estudiantes acceden a la información y elaboran
sus trabajos. Los modelos generativos pueden
ofrecer explicaciones, retroalimentación y
ejemplos adaptados a distintos ritmos de
aprendizaje, aunque sus respuestas requieren
revisión crítica (Kasneci et al., 2023).
Tlili et al. (2023) también identificaron una
valoración favorable de ChatGPT por su
accesibilidad y capacidad de interacción, pero
advirtieron que su utilidad depende del contexto
pedagógico. Stöhr et al. (2024) encontraron que
la familiaridad y la frecuencia de uso se
asociaban con actitudes más positivas, sin
eliminar las preocupaciones sobre sus efectos.
En España, Blahopoulou y Ortiz (2025)
observaron que el ahorro de tiempo y la
disponibilidad permanente eran beneficios
apreciados, aunque los estudiantes
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cuestionaban el valor formativo de las tareas
cuando el trabajo se delegaba ampliamente a
sistemas automatizados. Esta aceptación
prudente también aparece en estudios
iberoamericanos. Hernández et al. (2024)
registraron entre estudiantes mexicanos una
percepción positiva de la IA generativa,
acompañada de inquietudes sobre la veracidad
de la información, la dependencia y la
reducción del esfuerzo intelectual. Hernández y
Chávez (2025) señalaron que no siempre se
distingue con claridad entre utilizar la
herramienta como apoyo y sustituir la
elaboración personal. Por ello, Romeu
Fontanillas et al. (2025) proponen superar tanto
la aceptación acrítica como la prohibición
generalizada y orientar su uso hacia el contraste,
la evaluación y la toma de decisiones.
Uno de los principales desafíos es la
confiabilidad. Un sistema puede producir una
respuesta coherente y convincente que contenga
datos falsos, referencias inexistentes o
interpretaciones incompletas. La facilidad de
acceso no garantiza calidad académica. De ahí
que la alfabetización en IA deba incluir la
comprobación de fuentes, el reconocimiento de
limitaciones y la valoración de la pertinencia de
los resultados. La UNESCO (2023) sostiene que
la integración de estas tecnologías debe
conservar una perspectiva centrada en el ser
humano y fortalecer, en lugar de reemplazar, la
capacidad de decisión de las personas.
La discusión ética se relaciona con la autoría, la
originalidad y la responsabilidad sobre el
producto presentado. El problema no se limita a
utilizar o no utilizar IA, sino que involucra el
propósito de su uso, el grado de intervención de
la herramienta y la transparencia con la que se
reconoce esa participación. Gallent et al. (2023)
plantean que las instituciones deben diferenciar
el apoyo legítimo de la sustitución del trabajo
intelectual. Cotton et al. (2024) añaden que las
respuestas universitarias no deberían descansar
únicamente en detectores o sanciones, sino en
criterios claros, cambios en la evaluación y
formación ética. En esta línea, Acosta-Enriquez
et al. (2024) encontraron que los estudiantes
distinguían entre generar ideas con ChatGPT y
entregar como propia una tarea producida por la
herramienta.
Otro riesgo es la dependencia. La IA puede
favorecer la autonomía cuando ofrece una
explicación o una retroalimentación que
permite continuar aprendiendo; sin embargo,
puede debilitarla cuando se usa para evitar el
esfuerzo, aceptar respuestas sin examinarlas o
reemplazar el razonamiento. Abbas et al. (2024)
relacionaron el uso excesivo de ChatGPT con
procrastinación, deterioro de la memoria y
menor rendimiento, sobre todo cuando se
empleaba para responder a la presión
académica. Estos efectos no se derivan de
cualquier uso, sino del propósito, la frecuencia
y la forma de integración en la actividad
educativa.
Las universidades han comenzado a responder
con políticas de aceptación cautelosa. Chan
(2023) propone articular dimensiones
pedagógicas, de gobernanza y de
funcionamiento institucional, con participación
de estudiantes y docentes. Wang et al. (2024)
identificaron orientaciones sobre integridad,
privacidad, precisión y adecuación de las
evaluaciones. En el ámbito iberoamericano,
González et al. (2025) destacan principios de
transparencia, responsabilidad, equidad,
privacidad y supervisión humana, mientras que
García et al. (2025) sugieren trabajar la ética
mediante situaciones concretas en las que el
estudiante analice consecuencias y justifique
sus decisiones. En Ecuador, la IA ya forma
parte de las prácticas universitarias, aunque con
diferencias entre instituciones y grupos.
González y Granda (2025) señalaron el
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predominio de ChatGPT y la necesidad de
capacitación y políticas institucionales. García
y Tejeda (2025) encontraron aceptación general
como recurso de aprendizaje, junto con
preocupaciones éticas; Izquierdo et al. (2025)
relacionaron un uso limitado con la falta de
orientación docente. Asimismo, Navarrete et al.
(2025) mostraron que la percepción de utilidad
coexistía con el temor a perder pensamiento
crítico, creatividad y competencias
profesionales.
Aunque la producción científica ha crecido, aún
son necesarios estudios situados que examinen
conjuntamente la utilidad percibida, la ética, los
riesgos y la autonomía. Esta necesidad es
especialmente relevante en una universidad
dedicada a formar profesionales de la
educación, pues las concepciones actuales de
sus estudiantes pueden influir en futuras
decisiones pedagógicas. En respuesta a este
vacío, el estudio analizó las percepciones de
estudiantes de la Universidad Nacional de
Educación del Ecuador sobre cuatro
dimensiones: utilidad percibida, ética y uso
responsable, riesgos percibidos, y actitud crítica
y autonomía. Se aplicó un cuestionario de 20
ítems a 110 estudiantes mediante un diseño
cuantitativo, no experimental, transversal y
descriptivo-correlacional. Los resultados
mostraron una valoración favorable, aunque
cautelosa: las puntuaciones más altas
correspondieron a la ética y al uso responsable,
seguidas de la actitud crítica y la autonomía,
mientras que la utilidad obtuvo la valoración
comparativamente menor.
Materiales y Métodos
La investigación siguió un enfoque cuantitativo,
con diseño no experimental, transversal y
alcance descriptivo-correlacional. Las variables
se observaron sin intervención y la información
se recogió en un único periodo, del 3 al 10 de
julio de 2026. El componente descriptivo
permitió caracterizar las percepciones
estudiantiles, mientras que el correlacional
examinó las asociaciones entre las cuatro
dimensiones evaluadas. La población objetivo
estuvo integrada por estudiantes de la
Universidad Nacional de Educación del
Ecuador (UNAE) que recibieron la invitación
para participar. Se empleó un muestreo no
probabilístico por conveniencia y la muestra
quedó conformada por 110 estudiantes que
completaron los 20 ítems. Se incluyeron los
cuestionarios respondidos voluntariamente
durante el periodo de aplicación. No se
identificaron valores perdidos.
La técnica fue la encuesta y el instrumento,
denominado Percepciones estudiantiles sobre la
inteligencia artificial: ética, riesgos y
aprendizaje, estuvo compuesto por 20
afirmaciones organizadas en cuatro
dimensiones de cinco ítems. Utilidad percibida
examinó el aporte de la IA al aprendizaje, el
acceso al conocimiento, la comodidad de
interacción y su valor formativo. Ética y uso
responsable abordó la verificación, la
honestidad académica, la autoría, la
responsabilidad sobre el contenido y el uso
crítico. Riesgos percibidos consideró la
información incorrecta, la disminución del
esfuerzo, el debilitamiento del análisis, la
dependencia y la dificultad para identificar
errores. Actitud crítica y autonomía evaluó el
interés por desarrollar habilidades responsables,
cuestionar respuestas, preservar el
razonamiento propio y conocer las
posibilidades y limitaciones de la IA.
Las respuestas se registraron en una escala
Likert de cinco categorías, desde “Totalmente
en desacuerdo” hasta “Totalmente de acuerdo”,
codificadas de uno a cinco. Las puntuaciones
altas expresaron mayor aceptación de cada
afirmación. No se invirtieron ítems porque
todos mantuvieron la misma dirección
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conceptual. Antes de responder, los
participantes conocieron el propósito del
estudio, la voluntariedad, el anonimato y la
confidencialidad. No se solicitaron datos de
identificación directa y la cumplimentación
voluntaria se consideró manifestación de
consentimiento.
Para cada ítem se calcularon frecuencias,
porcentajes, media, desviación estándar y
mediana. El porcentaje de aceptación se obtuvo
sumando “De acuerdo” y “Totalmente de
acuerdo”. Las puntuaciones de las dimensiones
correspondieron al promedio de sus cinco ítems
y conservaron el rango de uno a cinco. No se
establecieron categorías arbitrarias de nivel
bajo, medio o alto. La consistencia interna se
examinó con el alfa de Cronbach para el
instrumento completo y para cada dimensión,
además de las correlaciones corregidas ítem-
total. Las diferencias entre dimensiones se
analizaron mediante la prueba de Friedman y el
coeficiente W de Kendall. Cuando la prueba
global fue significativa, se aplicaron
comparaciones de Wilcoxon con ajuste de
Holm. Las asociaciones se evaluaron con el
coeficiente de Spearman. Se utilizó un nivel de
significación de α=0,05, contrastes bilaterales y
los 110 casos válidos.
Resultados y Discusión
Se analizaron los 110 cuestionarios completos.
Los 27 patrones uniformes descritos en la
metodología se mantuvieron en todos los
cálculos. En los 2.200 registros obtenidos 110
participantes por 20 ítems—, el 41,2%
correspondió a “De acuerdo” y el 36,5% a
“Totalmente de acuerdo”; en conjunto, el 77,7%
se ubicó en las dos categorías superiores. La
respuesta neutral representó el 14,0%, “En
desacuerdo” el 4,9% y “Totalmente en
desacuerdo” el 3,4%. La tendencia general fue
favorable, aunque los matices entre
dimensiones muestran que la aceptación no fue
uniforme ni carente de reservas.
Tabla 1. Resultados principales.
Aspecto evaluado
Media
(M)
Desviación
estándar (DE)
Mediana
(Md)
Aceptación
Principal resultado
Utilidad percibida
3,82
0,89
4,00
72,7 %
Fue la dimensión con menor aceptación. El 80,0 % consideró que
la IA es útil para aprender, aunque existió mayor cautela respecto
a su aporte a la formación académica.
Ética y uso
responsable
4,18
0,85
4,40
82,5 %
Alcanzó la media y aceptación más altas. El 90,0 % señaló que la
IA debe utilizarse de manera crítica y responsable.
Riesgos percibidos
4,01
0,86
4,00
75,3 %
El 81,8 % reconoció que la IA puede proporcionar información
incorrecta y el 77,3 % advirtió una posible disminución del
esfuerzo personal.
Actitud crítica y
autonomía
4,09
0,84
4,00
80,2 %
El 86,4 % consideró necesario cuestionar las respuestas de la IA y
desarrollar habilidades para utilizarla responsablemente.
Tendencia general
de respuestas
—
—
—
77,7 %
El 41,2 % respondió “De acuerdo” y el 36,5 % “Totalmente de
acuerdo”, evidenciando una percepción general favorable.
Comparación
entre dimensiones
—
—
—
—
La prueba de Friedman mostró diferencias significativas entre las
dimensiones: χ²(3)=23,69; p<0,001; W de Kendall=0,072.
Consistencia
interna global
—
—
—
—
El instrumento presentó una consistencia interna elevada, con un
alfa de Cronbach de 0,966.
Consistencia por
dimensiones
—
—
—
—
Los coeficientes alfa oscilaron entre 0,894 y 0,932, evidenciando
una alta fiabilidad en todas las dimensiones.
Relación entre
dimensiones
—
—
—
—
Todas las correlaciones de Spearman fueron positivas y
significativas, con valores entre 0,455 y 0,819; la relación más
fuerte fue entre riesgos percibidos y actitud crítica y autonomía.
Fuente: Elaboración propia.
La utilidad percibida alcanzó una media de
3,82, una desviación estándar de 0,89 y una
mediana de 4,00. El promedio de aceptación de
sus cinco ítems fue 72,7%, el más bajo entre las
cuatro dimensiones. El 80,0% consideró que la
IA es útil para aprender (M=3,93), mientras que
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el 73,6% reconoció que facilita el acceso al
conocimiento (M=3,81) y el 71,8% se sintió
cómodo al interactuar con estas herramientas
(M=3,86). La aceptación descendió a 69,1%
cuando se preguntó si complementa el
aprendizaje (M=3,76) o aporta valor a la
formación académica (M=3,75).
La diferencia sugiere una valoración
principalmente práctica: los estudiantes
reconocen la rapidez, la disponibilidad y el
apoyo inmediato, pero muestran más cautela al
juzgar su contribución formativa. Este patrón
coincide con Stöhr et al. (2024) y Blahopoulou
y Ortiz-Bonnin (2025), quienes describieron
actitudes favorables junto con dudas sobre los
efectos educativos de delegar tareas. También
guarda relación con Kasneci et al. (2023) y Tlili
et al. (2023): la IA puede ampliar las
oportunidades de explicación y
retroalimentación, pero su aporte depende de
cómo se integre. La utilidad operativa no
equivale necesariamente a aprendizaje
duradero.
La variable ética y uso responsable obtuvo la
media más alta (M=4,18; DE=0,85; Md=4,40) y
un 82,5% de aceptación. La afirmación “La
inteligencia artificial debe utilizarse de forma
crítica y responsable” alcanzó la puntuación
mayor del cuestionario (M=4,35; 90,0%). El
85,5% consideró necesario verificar la
información antes de emplearla (M=4,29) y el
mismo porcentaje respaldó el respeto a la
autoría intelectual (M=4,18). Además, el 77,3%
sostuvo que el estudiante continúa siendo
responsable del contenido presentado. El 74,5%
calificó como deshonesto entregar como propio
un texto generado íntegramente por IA; este
ítem mostró mayor dispersión (M=4,05;
DE=1,19). Los datos indican que el
estudiantado no percibe el uso de IA como una
práctica neutral. La responsabilidad no se
transfiere a la herramienta y la autoría sigue
ligada a la intervención humana. Esta lectura
coincide con Acosta-Enriquez et al. (2024) y
Gallent-Torres et al. (2023), quienes distinguen
entre apoyo legítimo y sustitución del trabajo
intelectual. Sin embargo, la mayor diversidad
de respuestas ante un texto generado
íntegramente revela que los límites de la autoría
no están del todo claros. La corrección de estilo,
la elaboración de esquemas o una primera
versión pueden ser interpretadas de manera
distinta. Por ello, como plantean Cotton et al.
(2024), las instituciones necesitan criterios
explícitos y ejemplos concretos, no solo
prohibiciones o detectores.
En cuanto a los riesgos percibidos presentó una
media de 4,01, una desviación estándar de 0,86,
una mediana de 4,00 y un 75,3% de aceptación.
El 81,8% reconoció que la IA puede
proporcionar información incorrecta (M=4,14).
El 77,3% consideró que el uso excesivo puede
disminuir el esfuerzo personal (M=4,12) y el
mismo porcentaje advirtió una reducción de la
capacidad de análisis crítico (M=3,98). El
75,5% identificó el riesgo de dependencia
(M=4,05). La afirmación sobre la dificultad
para detectar errores obtuvo la puntuación
menor del instrumento (M=3,74): fue aceptada
por el 64,5%, mientras que el 21,8% se mantuvo
neutral y el 13,6% expresó desacuerdo.
El reconocimiento de errores, dependencia y
pérdida de esfuerzo coincide con Hernández
González et al. (2024) y Navarrete Cochancela
et al. (2025). No obstante, aparece una tensión:
la mayoría admite que la IA puede equivocarse,
pero una proporción menor considera difícil
identificar esos errores. Algunos estudiantes
quizá confíen en su capacidad de comprobación
o no hayan enfrentado fallos difíciles de
detectar, como referencias inexistentes o
respuestas parcialmente correctas. Por ello,
advertir sobre las “alucinaciones” no basta. La
formación debe incluir ejercicios de contraste
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de fuentes, revisión de evidencias y detección
de inconsistencias.La actitud crítica y
autonomía alcanzó una media de 4,09, una
desviación estándar de 0,84, una mediana de
4,00 y un 80,2% de aceptación. El 86,4%
consideró necesario cuestionar las respuestas de
la IA (M=4,20) y el mismo porcentaje mostró
interés en desarrollar habilidades para utilizarla
responsablemente (M=4,19). El 83,6% valoró
conocer sus posibilidades y limitaciones
(M=4,16), y el 75,5% reconoció que el uso
frecuente puede limitar la generación de ideas
propias (M=4,00). La preferencia por razonar
antes de obtener una respuesta directa fue
menor, aunque favorable (M=3,90; 69,1%).
Este último dato expresa una tensión central. La
rapidez puede generar sensación de eficiencia,
pero aprender también implica formular
preguntas, ensayar respuestas, equivocarse y
revisar. Cuando la solución aparece antes del
intento personal, el resultado puede no
corresponderse con una comprensión
equivalente. Abbas et al. (2024) advierten
consecuencias negativas cuando la herramienta
se utiliza para aliviar presión y evitar el
esfuerzo. Sin embargo, el diseño de este estudio
no permite afirmar que la IA haya reducido
efectivamente el rendimiento o la autonomía: se
midieron percepciones, no prácticas ni
desempeño.
En la comparación entre dimensiones, la prueba
de Friedman mostró diferencias entre las cuatro
dimensiones, χ² (3)=23,69, p<0,001. La
magnitud fue pequeña (W de Kendall=0,072),
por lo que las diferencias deben interpretarse
como matices dentro de una valoración general
favorable. Con ajuste de Holm, ética y uso
responsable superó a utilidad percibida
(p<0,001) y a riesgos percibidos (p=0,006);
actitud crítica y autonomía también superó a
utilidad (p=0,002). No hubo diferencias
significativas entre ética y actitud crítica
(p=0,096), utilidad y riesgos (p=0,067), ni
riesgos y actitud crítica (p=0,066). Los
componentes éticos y críticos destacaron, pero
no constituyeron perfiles separados.
En la consistencia interna del instrumento, el
instrumento completo presentó un alfa de
Cronbach de 0,966. Por dimensiones, los
coeficientes fueron 0,932 para utilidad
percibida, 0,894 para ética y uso responsable,
0,908 para riesgos percibidos y 0,926 para
actitud crítica y autonomía. Las correlaciones
corregidas ítem-total oscilaron entre 0,626 y
0,865; por tanto, ningún ítem mostró una
contribución débil. La consistencia fue elevada,
aunque el valor global también puede reflejar
proximidad conceptual entre algunas
afirmaciones. En futuros estudios convendría
examinar la estructura factorial y verificar si las
cuatro dimensiones se mantienen
empíricamente diferenciadas.
Las correlaciones de Spearman fueron positivas
y significativas en todos los casos (p<0,001),
con valores entre 0,455 y 0,819. La asociación
más fuerte se encontró entre riesgos percibidos
y actitud crítica y autonomía (ρ=0,819). Ética y
uso responsable se relacionó con actitud crítica
(ρ=0,686) y con riesgos (ρ=0,646). La utilidad
mantuvo asociaciones moderadas con ética
(ρ=0,545), riesgos (ρ=0,517) y actitud crítica
(ρ=0,455). Estos resultados muestran que
valorar la utilidad de la IA no excluye reconocer
sus limitaciones. Quienes le atribuyeron mayor
utilidad también expresaron más conciencia
ética y crítica. La aceptación, por tanto, fue
favorable y cautelosa al mismo tiempo. La
asociación especialmente alta entre riesgos y
autonomía sugiere que identificar la posibilidad
de error, dependencia o disminución del
esfuerzo puede favorecer una actitud más
reflexiva, no necesariamente el rechazo. Esta
interpretación coincide con Romeu Fontanillas
et al. (2025) y García-Peñalvo et al. (2025),
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quienes proponen formar mediante situaciones
reales y decisiones justificadas, en lugar de
optar entre aceptación irrestricta y prohibición.
También deben considerarse las limitaciones.
Los 27 patrones uniformes pudieron elevar la
consistencia y las asociaciones, aunque no
existía evidencia suficiente para excluirlos. La
muestra fue voluntaria y no probabilística, de
modo que los resultados no se generalizan a
toda la UNAE ni a otras universidades. Además,
no se recogieron variables como edad, carrera,
nivel académico, experiencia previa o
frecuencia de uso, lo que impidió comparar
grupos. El diseño transversal tampoco permite
establecer relaciones causales.
A pesar de ello, los hallazgos ofrecen una base
útil para la formación de futuros docentes. La
universidad debería abordar la verificación de
información, la autoría, la evaluación crítica de
respuestas y el diseño de actividades que
preserven el razonamiento propio. Las
orientaciones institucionales tendrían que evitar
tanto la confianza ilimitada en la tecnología
como su exclusión general. En consonancia con
Chan (2023), Wang et al. (2024), González
Fernández et al. (2025) y la UNESCO (2023),
se requieren lineamientos comprensibles,
formación ética y decisiones pedagógicas que
mantengan la supervisión humana.
Conclusiones
Los estudiantes reconocieron el potencial
educativo de la inteligencia artificial, pero su
aceptación estuvo acompañada de cautela. La
ética y el uso responsable alcanzaron la
valoración más alta, seguidos de la actitud
crítica y la autonomía. La utilidad, aunque
favorable, obtuvo la puntuación
comparativamente menor, lo que sugiere que el
valor práctico de estas herramientas no siempre
se identifica con una contribución profunda a la
formación. La verificación de la información, el
respeto de la autoría y la responsabilidad sobre
el contenido recibieron un amplio respaldo. Al
mismo tiempo, se reconocieron riesgos de error,
dependencia, reducción del esfuerzo y
debilitamiento del análisis propio. La relación
positiva entre las dimensiones muestra que
utilidad y conciencia crítica no son posiciones
opuestas.
La asociación entre riesgos percibidos y actitud
crítica indica que conocer las limitaciones
puede favorecer un uso más reflexivo. Por ello,
la formación universitaria debería ir más allá del
manejo instrumental e incluir contraste de
fuentes, declaración del uso de IA, análisis de
consecuencias y criterios para decidir cuándo la
herramienta apoya el aprendizaje y cuándo lo
sustituye. Los hallazgos se circunscriben a una
muestra no probabilística y transversal. Futuras
investigaciones deberían incorporar muestras
más amplias, variables de caracterización,
frecuencia de uso, indicadores de desempeño y
análisis factorial del instrumento. En conjunto,
la percepción estudiantil puede describirse
como favorable, pero prudente: la IA es
aceptada en la medida en que no desplace la
autonomía, la responsabilidad ni el pensamiento
crítico.
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