Inteligencia artificial generativa en la educación superior: Análisis empírico y modelado predictivo con Python

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Resource type: Ressourcentyp: Buch (Online)Buch (Online)Sprache: Spanisch Verlag: Ecuador : Editorial Grupo AEA, 2025Beschreibung: 1 Online-Ressource (1 electronic resource 126 p.)ISBN:

9789942651952

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Zusammenfassung: This study addresses the critical gap between the rapid and widespread adoption of generative artificial intelligence by students and the slow response capacity of higher education institutions. To inform the development of effective educational policies and strategies, quantitative research was done using a validated survey given to a sample of 474 university students in Ecuador. Data analysis combined descriptive and inferential statistics with machine learning techniques in Python, including the K-Means clustering algorithm for profile segmentation and classification models such as Random Forest for prediction. The results identify the dominant profile of the “critical pragmatist,” a user who values the benefits of AI while being keenly aware of its risks, and segment the population into three archetypes (Skeptic, Critical Pragmatist, and Techno- Optimist). In addition, a model was developed that predicts long-term usage intent with 88.1% accuracy. It is concluded that students express a clear and widespread demand for greater institutional guidance, and it is recommended that universities move from a reactive stance to a proactive strategy that encourages critical and ethical useZusammenfassung: Este estudio aborda la brecha crítica entre la rápida y masiva adopción de la inteligencia artificial generativa por parte de los estudiantes y la lenta capacidad de respuesta de las instituciones de educación superior. Para informar el desarrollo de políticas y estrategias pedagógicas efectivas, se realizó una investigación cuantitativa mediante una encuesta validada, aplicada a una muestra de 474 estudiantes universitarios en Ecuador. El análisis de datos combinó estadísticas descriptivas e inferenciales con técnicas de machine learning en Python, incluyendo el algoritmo de agrupamiento K-Means para la segmentación de perfiles y modelos de clasificación como Random Forest para la predicción. Los resultados identifican el perfil dominante del "pragmático crítico", un usuario que valora los beneficios de la IA mientras es agudamente consciente de sus riesgos, y segmentan la población en tres arquetipos (Escéptico, Pragmático Crítico y Tecno-Optimista). Además, se desarrolló un modelo que predice la intención de uso a largo plazo con un 88.1% de exactitud. Se concluye que el estudiantado expresa una demanda clara y transversal por una mayor guía institucional, recomendando a las universidades transitar de una postura reactiva a una estrategia proactiva que fomente un uso crítico y éticoPPN: PPN: 1983977845Package identifier: Produktsigel: ZDB-94-OAB

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