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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 |