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Relación entre el conocimiento docente sobre inteligencia artificial y la satisfacción estudiantil en cursos universitarios de la universidad peruana de ciencias e informática

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dc.contributor.advisor Villanueva Davila, Ronald Heber es_ES
dc.contributor.author Abanto Lopez, Jesus Eduardo es_ES
dc.date.accessioned 2025-06-24T15:20:03Z
dc.date.available 2025-06-24T15:20:03Z
dc.date.issued 2025-06-23
dc.identifier.uri https://repositorio.upci.edu.pe/handle/upci/1373
dc.description.abstract La presente investigación tuvo como objetivo analizar la relación entre el conocimiento docente sobre inteligencia artificial (IA) y la satisfacción estudiantil en los cursos universitarios de la Universidad Peruana de Ciencias e Informática. Se empleó un diseño correlacional con enfoque cuantitativo, utilizando encuestas aplicadas a docentes y estudiantes para medir el nivel de conocimiento sobre IA y su impacto en la percepción de la calidad educativa. Los resultados indicaron que existe una correlación positiva moderada (Rho = 0.482, p < 0.01) entre el conocimiento docente sobre IA y la satisfacción estudiantil. Específicamente, el 95% de los docentes demostraron un nivel alto de conocimiento práctico en IA, mientras que el 96.3% evidenció un conocimiento teórico sólido. A pesar de este alto nivel de familiaridad con la IA, la traducción de dicho conocimiento en prácticas pedagógicas efectivas sigue siendo un área de mejora. En cuanto a la percepción estudiantil, el 85% de los alumnos evaluó positivamente la calidad educativa cuando los docentes utilizaban herramientas de IA en la enseñanza. Asimismo, el 81.3% de los docentes manifestaron actitudes favorables hacia la adopción de IA, lo que indica una disposición general a integrar estas tecnologías en su metodología de enseñanza. El análisis también reveló que la satisfacción estudiantil con la interacción docente-estudiante tuvo un coeficiente de correlación de Rho = 0.316, lo que sugiere que la IA contribuye a mejorar la comunicación y el ambiente educativo. Además, la correlación entre satisfacción con el uso de tecnologías de IA y satisfacción general de los estudiantes presentó un coeficiente de Rho = 0.585, lo que refuerza la idea de que la implementación adecuada de IA en la educación universitaria mejora la experiencia académica. Se concluye que el conocimiento docente sobre IA influye significativamente en la satisfacción estudiantil, aunque la relación no es determinante por sí sola. Se recomienda a la universidad desarrollar programas de formación docente en IA, fortalecer la implementación de tecnologías educativas y establecer mecanismos de monitoreo y evaluación de su impacto en el proceso de enseñanza-aprendizaje. es_ES
dc.format application/pdf es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Universidad Peruana de Ciencias e Informática es_ES
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_ES
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.subject Investigación y Docencia Universitaria es_ES
dc.title Relación entre el conocimiento docente sobre inteligencia artificial y la satisfacción estudiantil en cursos universitarios de la universidad peruana de ciencias e informática es_ES
dc.title.alternative Relación entre el conocimiento docente sobre inteligencia artificial y la satisfacción estudiantil en cursos universitarios de la universidad peruana de ciencias e informática es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/masterThesis es_ES
thesis.degree.name Maestro en Investigación y Docencia Universitaria es_ES
thesis.degree.grantor Universidad Peruana de Ciencias e Informática. Escuela de Posgrado es_ES
thesis.degree.discipline Maestría en Investigación y Docencia Universitaria es_ES
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01 es_ES
renati.author.dni 06730280
renati.advisor.dni 10305132
renati.type https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis es_ES
renati.level https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestro es_ES
renati.discipline 131517 es_ES
renati.juror Hermoza Ochante, Ruben Edgar es_ES
renati.juror Zárate Bocanegra, Jhony Alex es_ES
renati.juror Villanueva Davila, Ronald Heber es_ES
renati.advisor.orcid 0009-0003-7429-3985 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.publisher.country PE es_ES


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