Descripción
En el marco de diversas producciones desarrolladas por el Equipo de Investigación en Tecnología Educativa de la UNTREF y del proceso de tesis de la Maestría en Política y Administración de la Educación de uno de los ponentes, el presente trabajo se propone indagar en la complejidad de los procesos de adopción tecnológica. Se centra la mirada en un fenómeno que ha reconfigurado las prácticas pedagógicas y sociales con una vertiginosidad sin precedentes: la Inteligencia Artificial (IA). Si bien se implementaron investigaciones previas en carreras de formación docente, en esta instancia se amplía el campo de estudio para focalizarse en el caso específico de la Universidad Nacional de Tres de Febrero (UNTREF), tomando como unidad de análisis a los estudiantes de materias comunes de grado, particularmente Informática I y II, tanto en modalidades virtuales como presenciales. Tal como se ha señalado en trabajos anteriores (Canabal y De Ansó, 2025), los procesos de cambio tecnológico continúan sorprendiendo por su velocidad, generando nuevas y controvertidas tensiones en el campo educativo. No obstante, la IA, aunque ya está presente en una gran cantidad de dispositivos y procesos, aún se encuentra lejos de ser utilizada en su potencial real dentro de los sistemas universitarios. En este contexto, la investigación se propone determinar el grado de uso y conocimiento de la IA por parte del estudiantado, explorar sus percepciones sobre la utilidad de los Materiales Didácticos Digitales (MDD) y evaluar el impacto de estas herramientas en el razonamiento académico. El abordaje metodológico es de carácter cuantitativo, basado en una muestra de 1.500 encuestas aplicadas a estudiantes. El instrumento de recolección de datos consistió en un cuestionario con preguntas cerradas, politómicas y de selección múltiple, estructurado en dimensiones que abarcan desde la caracterización sociodemográfica y el acceso a recursos institucionales, hasta los usos pedagógicos específicos y la evaluación crítica de la IA. El análisis no se limita a la descripción de frecuencias o tasas básicas, sino que avanza hacia la construcción de indicadores complejos e índices sintéticos (como el Índice de Alfabetización Crítica de la IA y el Índice de Dependencia Tecnológica) que permiten una comprensión más profunda de la "cultura de datos justa" en la institución (Raffaghelli, 2023). Se busca identificar no sólo cómo los estudiantes resuelven dudas ante la ausencia del docente, sino también el nivel de confianza y la capacidad de detectar contradicciones en los contenidos generados por algoritmos. A partir de los resultados obtenidos, se pretende aportar información para la reflexión y la toma de decisiones de la gestión académica, constituyendo una mirada orientada a los datos que puedan construirse desde estas y otras materias comunes de grado a todas las carreras.
Palabras clave:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL, UNIVERSIDAD, GESTIÓN ACADÉMICA, INFORMÁTICA, ESTUDIANTES DE GRADO.
