Exploring the Determinants of the Sustainable Use of Artificial Intelligence in Peruvian University Teachers: A Structural Equation Modeling Analysis

Sustainability, Journal Year: 2025, Volume and Issue: 17(7), P. 2834 - 2834

Published: March 22, 2025

This study examines the determinants of sustainable use artificial intelligence (AI) among university professors in Peru. research adopted a quantitative approach through cross-sectional empirical–explanatory study, employing structural equation model. Data were collected from 368 eight Peruvian universities using structured questionnaire that assessed six main constructs: attitude toward AI, prejudice against facilitating conditions, teaching concerns, and ethical perception. While results reveal significant correlational relationships—with AI showing association with its use, relationship professors’ perceptions—the nature this precludes causal inferences. No was found between concerns. Additionally, demographic variables such as gender age did not exhibit moderating effects. These findings contribute to understanding factors related adoption higher education provide valuable insights for development effective institutional strategies Latin American context.

Language: Английский

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Work-Based Learning Independent Learning (WBL-MB): Optimizing Learning Models Based on the Industrial World

Data & Metadata, Journal Year: 2024, Volume and Issue: 3

Published: Aug. 11, 2024

The selection of learning models can have a significant influence on the quality process. A new paradigm called Work Base Learning Merdeka Belajar (WBLMB) was created to increase effectiveness integrating into workplace. main purpose this study is evaluate WBLMB paradigm. In January-June 2024 semester, research carried out at Multimedia Department SMK Negeri 1 Koto Baru, Indonesia. Samples from experimental and control groups were obtained because used pseudo-experimental design. group Work-Based (WBL) model, while model. study, primary quantitative data used. Different test equipment perform before after testing obtain these results. N-Gain method create efficacy technique based criteria homogeneity test, normality t-test. scored 35.22 40, 38.17. follow-up 85.52, 67.12. Based post-test findings in group, results 62.44% 90.76%, with an average score 79.02%. On value spectrum, 79.02% classified as very high. improvement outcomes occurs if WBL-MB prioritized world work.

Language: Английский

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Impacto de la inteligencia artificial en la educación superior: percepciones de alumnos y profesores sobre el uso de IA en el aprendizaje y la evaluación

Reincisol, Journal Year: 2024, Volume and Issue: 3(6), P. 7008 - 7033

Published: Dec. 28, 2024

Este estudio examina el impacto de la inteligencia artificial (IA) en educación superior, centrándose las percepciones alumnos y profesores sobre su uso aprendizaje evaluación. La creciente adopción IA este ámbito plantea oportunidades para personalizar enseñanza mejorar objetividad evaluaciones, aunque también suscita preocupaciones adaptación pedagógica, privacidad ética. El objetivo es explorar cómo estudiantes docentes perciben estos beneficios desafíos, proporcionando una comprensión profunda potencial limitaciones sector educativo. metodología incluyó revisión sistemática 285 artículos base datos Scopus, acompañada un análisis bibliométrico usando RStudio Bibliometrix, mapear investigaciones más influyentes evolución del tema. Los hallazgos revelan que permite enseñanza, optimizar recursos precisión evaluaciones mediante grandes volúmenes tiempo real. Sin embargo, retos éticos regulatorios, como dependencia excesiva tecnología los estudiantiles, resaltando necesidad equilibrio maximice sin reemplazar juicio humano. En conclusión, sugiere integración ética cuidadosa tiene experiencia educativa, respetando siempre autonomía estudiantes.

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Revisión sistemática: inteligencia artificial en la transformación de la educación primaria

LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Journal Year: 2024, Volume and Issue: 5(5)

Published: Oct. 5, 2024

La investigación busca analizar la transformación de educación primaria a través inteligencia artificial (IA), destacando cómo esta tecnología está revolucionando el aprendizaje, evaluación y gestión educativa. IA se presenta como una solución problemas históricos inequidad educativa las altas tasas deserción escolar, especialmente en América Latina, ofreciendo personalización del aprendizaje mejorando eficiencia aula. El objetivo este estudio realizar revisión sistemática literatura sobre implementación primaria, metodología que utilizó fue método PRISMA para sistemática, evaluando estudios entre 2016 2024. Se seleccionaron 13 artículos relevantes bases datos Google Scholar, Scopus Dialnet Plus, tratan temas adaptativo, automatizada primaria. Obteniendo resultados los hallazgos revelan mejora identificación temprana dificultades automatización evaluaciones, lo aumenta proceso educativo. Sin embargo, desafíos brecha digital, limitada infraestructura tecnológica formación insuficiente docentes son obstáculos significativos, particularmente áreas rurales. Llegando conclusión tiene un gran potencial transformar pero su efectiva requiere enfrentar tecnológicos éticos, además desarrollar políticas públicas garanticen acceso equitativo capacitación docente.

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