TY - CHAP
T1 - Capítulo 5: Uso de Inteligencia Artificial en la personalización del aprendizaje universitario: un estudio en la provincia de Tarma - Perú
AU - Pérez, Marco Antonio José Paredes
AU - Tapia, Víctor Renzo Cárdenas
AU - Crispín, Antonio Eleodoro Palomino
AU - Ramírez, Gerson Julio Mercado
AU - Ortega Révolo, Daniela Isabel Dayan
AU - Arias, Víctor Jorge Villavicencio
PY - 2025/4/30
Y1 - 2025/4/30
N2 - Este estudio analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la personalización del aprendizaje universitario en la provincia de Tarma. La población estuvo conformada por 120 estudiantes universitarios, divididos en un grupo experimental (n=60) y un grupo de control (n=60). Se empleó un diseño cuasiexperimental, aplicando pruebas de rendimiento académico pre y post intervención, junto con un cuestionario de satisfacción validado. El principal resultado muestra que el grupo experimental mejoró significativamente su rendimiento académico (pretest: 12.4 ± 2.3, postest: 17.8 ± 2.1, p<0.01), indicando un efecto grande en la mejora del aprendizaje. Además, obtuvo puntuaciones más altas en personalización (4.6 ± 0.5), retroalimentación (4.7 ± 0.4) y satisfacción global (4.6 ± 0.5), en comparación con el grupo de control. Se concluye que la IA optimiza el aprendizaje adaptativo al mejorar la personalización del contenido, la retroalimentación inmediata y la satisfacción estudiantil. Su efectividad está condicionada por la capacitación docente y la aceptación tecnológica. Este estudio aporta evidencia empírica sobre el impacto de la IA en la personalización del aprendizaje universitario en un contexto con limitaciones tecnológicas, destacando su aplicabilidad en universidades de regiones en desarrollo.
AB - Este estudio analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la personalización del aprendizaje universitario en la provincia de Tarma. La población estuvo conformada por 120 estudiantes universitarios, divididos en un grupo experimental (n=60) y un grupo de control (n=60). Se empleó un diseño cuasiexperimental, aplicando pruebas de rendimiento académico pre y post intervención, junto con un cuestionario de satisfacción validado. El principal resultado muestra que el grupo experimental mejoró significativamente su rendimiento académico (pretest: 12.4 ± 2.3, postest: 17.8 ± 2.1, p<0.01), indicando un efecto grande en la mejora del aprendizaje. Además, obtuvo puntuaciones más altas en personalización (4.6 ± 0.5), retroalimentación (4.7 ± 0.4) y satisfacción global (4.6 ± 0.5), en comparación con el grupo de control. Se concluye que la IA optimiza el aprendizaje adaptativo al mejorar la personalización del contenido, la retroalimentación inmediata y la satisfacción estudiantil. Su efectividad está condicionada por la capacitación docente y la aceptación tecnológica. Este estudio aporta evidencia empírica sobre el impacto de la IA en la personalización del aprendizaje universitario en un contexto con limitaciones tecnológicas, destacando su aplicabilidad en universidades de regiones en desarrollo.
UR - https://doi.org/10.59899/Ges-cono-74-C5
U2 - 10.59899/Ges-cono-74-C5
DO - 10.59899/Ges-cono-74-C5
M3 - Capítulo de Libro
SP - 141
BT - Uso de Inteligencia Artificial en la personalización del aprendizaje universitario: un estudio en la provincia de Tarma - Perú
ER -