Carlos Arturo Torres Gastelú

El artículo describe el proceso de diseño y validación de la escala PACIDI, destinada a medir la participación ciudadana digital en estudiantes universitarios. La escala empleada, de tipo Likert, está estructurada en tres dimensiones: comunidades digitales universitarias, colaboración en plataformas - sitios web y publicación en línea – activismo. Fue administrada a un total de 2810 estudiantes, provenientes de seis universidades en tres países, con una distribución de 56.4% de mujeres y 43.6% de hombres. Con el fin de verificar la validez de la escala, se llevaron a cabo el análisis factorial exploratorio y el análisis factorial confirmatorio. Como resultado de estas pruebas, se eliminaron los ítems que mostraron correlaciones bajas o carecían de una correlación significativa. Los análisis arrojaron un alfa de Cronbach de 0.724 y un índice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) de 0.827 para las tres subescalas evaluadas. Finalmente, la versión revisada de la escala consta de 21 ítems distribuidos en tres factores. Se sugiere realizar una nueva aplicación a estudiantes de otras disciplinas o regiones del continente americano para evaluar su validez de manera más amplia. La escala PACIDI muestra un nivel adecuado de confiabilidad y validez para medir la participación ciudadana digital en este grupo de estudiantes.

The proliferation of monetization models in Generative Artificial Intelligence (GenAI) raises critical concerns regarding equity and intellectual autonomy among university students. The objective was to validate the Intention to Pay and Dependence on Generative Artificial Intelligence Among University Students (INPADE) scale and determine the predictive value of payment intention on dependence toward generative artificial intelligence in the university context. A quantitative cross-sectional study was conducted with a sample of 1,047 undergraduate students in Basic Education from the Universidad Pedagógica Veracruzana in Mexico. The sample distribution by biological sex was 78.6% female and 21.4% male. Data processing included Exploratory and Confirmatory Factor Analysis (EFA/CFA), measurement invariance by sex, and Structural Equation Modeling (SEM) using SPSS, AMOS, and JASP software. The results confirmed a two-factor structure comprising 10 items, with acceptable internal consistency (α > .852) and scalar invariance between males and females. The primary finding through SEM demonstrated that payment intention positively and significantly predicts technological dependence (β = .297; p < .001). It is concluded that the INPADE scale possesses robust psychometric properties, and it is empirically demonstrated that payment intention significantly predicts greater dependence toward artificial intelligence.

El uso creciente de la inteligencia artificial (IA) se ha extendido a diversos ámbitos sociales y, en educación, ofrece beneficios como la automatización de tareas, la creación de contenido, la mejora de la redacción y la personalización del aprendizaje. En particular, el aprendizaje personalizado con IA permite adaptar contenidos y ritmos a las necesidades de los estudiantes. Este estudio tuvo como objetivo identificar las percepciones estudiantiles sobre el aprendizaje personalizado con IA. Se desarrolló una investigación cuantitativa, no experimental y transversal con una muestra de 238 estudiantes de cuatro licenciaturas presenciales de una universidad pública mexicana. El instrumento, aplicado de forma virtual y presencial entre junio y agosto de 2025, incluyó 17 ítems con escala Likert de cinco valores; este artículo reporta la dimensión de aprendizaje personalizado, compuesta por seis ítems. El análisis se realizó con estadística descriptiva e inferencial mediante IBM SPSS Statistics 25, aplicando las pruebas no paramétricas U de Mann-Whitney y Kruskal-Wallis para contrastar diferencias según sexo, licenciatura y semestre. Los resultados muestran que más de la mitad de los estudiantes rara vez usa la IA para resolver ejercicios matemáticos, aprender idiomas o simular entrevistas, exposiciones y exámenes. Asimismo, una parte del alumnado rara vez la emplea para estudiar o adquirir nuevas habilidades, lo que evidencia una oportunidad de intervención docente orientada a promover su uso como herramienta complementaria, ética y compatible con el pensamiento crítico. En contraste, más de la mitad de los participantes señaló que usualmente solicita ejemplos a la IA para comprender mejor los temas. Los resultados inferenciales indicaron que, en la mayoría de los ítems, no existen diferencias significativas según sexo, licenciatura o semestre; solo el uso de IA para resolver ejercicios matemáticos presentó diferencias por licenciatura y semestre. En consecuencia, se requiere que autoridades universitarias y docentes impulsen lineamientos y estrategias pedagógicas que favorezcan la adopción responsable de la IA como recurso complementario en el proceso de aprendizaje.

Introducción. Las redes sociales desempeñan un papel multifuncional en el ámbito educativo, lo que sin duda coadyuva eficientar y potenciar el proceso de enseñanza y aprendizaje en todos los niveles educativos. Objetivo. Este estudio es una revisión sistemática que tiene como propósito evaluar, a través de un análisis detallado, el conocimiento existente sobre el uso educativo de las redes sociales en México entre 2011 y 2024. Método. Se realizó un estudio cualitativo de tipo documental utilizando el método prisma. Los criterios de elegibilidad incluyeron: (1) investigaciones realizadas en México, (2) estudios empíricos realizados en el periodo mencionado, y (3) publicaciones en español o inglés. La información se obtuvo de bases de datos confiables y de páginas institucionales de universidades nacionales. Para sintetizar la información, se clasificaron los datos por año de publicación, enfoque metodológico, región del estudio, población, alcance de la investigación, nivel educativo y principales resultados y conclusiones. Resultados. Se identificaron 56 estudios durante el periodo observado, predominantemente en educación superior, desde la perspectiva de los estudiantes, con enfoque cuantitativo y alcance descriptivo. Conclusión. La mayoría de los estudios coincidió en que la red social Facebook es la principal red social utilizada en entornos educativos, que facilitan la interacción entre estudiantes y profesores. Se recomendó ampliar el contexto geográfico para futuros estudios con este enfoque en la búsqueda de literatura científica.

Introducción. “Proyectos de intervención pedagógica y capacitación profesional en competencia digital docente en México” ha demostrado ser un tópico de relevancia para la formación de profesionales, ubicándose como un objetivo importante que coadyuva a la calidad educativa. Objetivo. Este estudio documental pretendió analizar proyectos de intervención pedagógica y programas de capacitación profesional docente en competencia digital en México, identificando sus metodologías, sus resultados y sus áreas de oportunidad para mejorar el desarrollo profesional docente. Método. El estudio se realizó mediante un enfoque de revisión sistemática caracterizado por estrategias metodológicas destinadas a recopilar y clasificar información. Se utilizó el método PRISMA (acrónimo de Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) que es utilizado para asegurar la transparencia de las revisiones sistemáticas y el metaanálisis para, de esta manera y a través de su metodología, garantizar la calidad de la información de este trabajo. Resultados. Se analizaron 31 evidencias; el enfoque más utilizado fue la investigación-acción, con un método cuantitativo; el año con mayor presencia de estudios fue 2021, y se observó el interés por evaluar el perfil del docente universitario. Conclusión. Se analizaron algunas áreas emergentes para el desarrollo de investigaciones, como la inteligencia artificial y la ética digital, por mencionar algunos. Si bien los estudios analizados evalúan la competencia digital aún requieren una adaptación a las nuevas tendencias tecno pedagógicas.

La evaluación de la satisfacción académica es un aspecto clave para la mejora continua de los programas educativos. En este sentido, la estrategia de considerar las percepciones de los estudiantes se convierte en un mecanismo para valorar la eficacia educativa. El propósito de este estudio fue conocer la percepción de los estudiantes sobre su satisfacción académica en un programa educativo de reciente creación en una universidad pública mexicana. Se adoptó un enfoque cuantitativo, aplicando una encuesta de 40 reactivos en escala Likert, organizada en tres dimensiones: Infraestructura y servicios de apoyo, Programa educativo y Sentido de pertenencia. La muestra incluyó 121 de 138 estudiantes del programa, de los cuales, 50,4 % eran mujeres y 49,6 % hombres. El procesamiento de los datos se realizó considerando las variables de sexo, rango de edad y semestre, utilizando estadística descriptiva e inferencial. Los resultados descriptivos sobre las percepciones de los jóvenes muestran una postura indiferente en cuatro de cada diez estudiantes en al menos la mitad de los reactivos. No se encontraron diferencias significativas por sexo o edad, pero sí resultados heterogéneos por semestre: 11 reactivos mostraron diferencias significativas, mientras que 29 no. En conclusión, se hace evidente la necesidad de mejoras en infraestructura, recursos tecnológicos, apoyo al desarrollo profesional, servicios de apoyo y sentido de pertenencia. Además, la prevalencia de la indiferencia estudiantil sugiere la implementación de estrategias focalizadas para revitalizar el compromiso y la satisfacción académica en el programa.

La IA tiene el potencial para personalizar el aprendizaje, automatizar evaluaciones y proporcionar retroalimentación inmediata. El objetivo del artículo es describir el proceso de diseño y validación de la escala de percepción titulada PEIIA, creada para medir la percepción de la Inteligencia Artificial en la educación superior. La escala tipo Likert desarrollada contiene nueve dimensiones: efectividad de uso de la IA, mejoras de aprendizaje, dependencia cognitiva y tecnológica, facilidad de uso, apoyo hacia el aprendizaje, reacciones emocionales hacia la IA, precisión de la IA, aversión hacia el uso de la IA y percepción docente. Se aplicó a 1010 estudiantes inscritos en una universidad pública mexicana (58.9% de mujeres y 41.1% de hombres). Se realizó un análisis factorial exploratorio (AFE) y análisis factorial confirmatorio (AFC) para determinar su validez, que derivó en la eliminación de ítems con baja o nula correlación. Como parte de los resultados, se obtuvo un alfa de Cronbach de 0.945 y un índice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) de 0.960 global para las siete subescalas. La versión final contiene 35 ítems agrupados en siete factores. La escala PEIIA cuenta con un nivel aceptable de confiabilidad y validez para medir la percepción de la Inteligencia Artificial en la educación superior.