Actitudes hacia la inteligencia artificial, perseverancia y estrés como predictores del aprendizaje autorregulado ene estudiantes universitarios peruanos
académico de los estudiantes. El objetivo de esta investigación fue explorar la relación entre las actitudes hacia la inteligencia artificial, la perseverancia, el estrés percibido y el aprendizaje autorregulado de estudiantes universitarios peruanos. El diseño planteado fue de un estudio transversa...
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| Autores principales: | , , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de maestría |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2025
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
| Etiquetas: |
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|---|---|
| author | Castillo García, Analí Verónica Velásquez Castagne de Orellano, Elizabeth Leandro Mandujano, Ruth Nancy |
| author2 | Turpo Chaparro, Josue Edison |
| author_browse | Castillo García, Analí Verónica Leandro Mandujano, Ruth Nancy Turpo Chaparro, Josue Edison Velásquez Castagne de Orellano, Elizabeth |
| author_facet | Turpo Chaparro, Josue Edison Castillo García, Analí Verónica Velásquez Castagne de Orellano, Elizabeth Leandro Mandujano, Ruth Nancy |
| author_sort | Castillo García, Analí Verónica |
| collection | Repositorio institucional |
| description | académico de los estudiantes. El objetivo de esta investigación fue explorar la relación entre las actitudes hacia la inteligencia artificial, la perseverancia, el estrés percibido y el aprendizaje autorregulado de estudiantes universitarios peruanos. El diseño planteado fue de un estudio transversal, con estrategia asociativa-predictiva. Los instrumentos aplicados a una muestra de 1902 estudiante universitarios fueron la Escala de Actitudes hacia la inteligencia artificial, Escala de perseverancia, Escala de Estrés percibido y la Escala de aprendizaje autorregulado Los resultados mostraron que las actitudes hacia la IA y el esfuerzo son los predictores más influyentes de las dimensiones del aprendizaje autorregulado. El modelo de ecuaciones estructurales (estimado mediante WLSMV) mostró un ajuste aceptable a los datos: χ²(571) = 17 249.68, CFI = 0.964, TLI = 0.960, RMSEA = 0.124 [0.122–0.126], y SRMR = 0.078. Ambos constructos se asocian negativamente con control y autonomía, lo que sugiere que el uso intensivo de tecnologías y la percepción de alta demanda cognitiva pueden reducir la autorregulación académica y la autonomía del estudiante. Asimismo, los efectos positivos del distrés y el eustrés sobre el control académico evidencian que el estrés, en niveles moderados, puede desempeñar un rol motivador y regulador en el proceso de aprendizaje. |
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| institution | UPeU |
| language | Spanish |
| linea_str_mv | Factores psicológicos en el entorno educativo |
| ocde_area_str_mv | Ciencias agrícolas |
| ocde_disciplina_str_mv | Ciencias veterinarias |
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| programa_nombre_str_mv | Maestría en Educación con Mención en Psicología Educativa |
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| spelling | Actitudes hacia la inteligencia artificial, perseverancia y estrés como predictores del aprendizaje autorregulado ene estudiantes universitarios peruanos Castillo García, Analí Verónica Velásquez Castagne de Orellano, Elizabeth Leandro Mandujano, Ruth Nancy Turpo Chaparro, Josue Edison Actitudes hacia la IA Grit Aprendizaje autorregulado Procrastinación Estudiantes universitarios académico de los estudiantes. El objetivo de esta investigación fue explorar la relación entre las actitudes hacia la inteligencia artificial, la perseverancia, el estrés percibido y el aprendizaje autorregulado de estudiantes universitarios peruanos. El diseño planteado fue de un estudio transversal, con estrategia asociativa-predictiva. Los instrumentos aplicados a una muestra de 1902 estudiante universitarios fueron la Escala de Actitudes hacia la inteligencia artificial, Escala de perseverancia, Escala de Estrés percibido y la Escala de aprendizaje autorregulado Los resultados mostraron que las actitudes hacia la IA y el esfuerzo son los predictores más influyentes de las dimensiones del aprendizaje autorregulado. El modelo de ecuaciones estructurales (estimado mediante WLSMV) mostró un ajuste aceptable a los datos: χ²(571) = 17 249.68, CFI = 0.964, TLI = 0.960, RMSEA = 0.124 [0.122–0.126], y SRMR = 0.078. Ambos constructos se asocian negativamente con control y autonomía, lo que sugiere que el uso intensivo de tecnologías y la percepción de alta demanda cognitiva pueden reducir la autorregulación académica y la autonomía del estudiante. Asimismo, los efectos positivos del distrés y el eustrés sobre el control académico evidencian que el estrés, en niveles moderados, puede desempeñar un rol motivador y regulador en el proceso de aprendizaje. 2025-11-27 2025-12-05T17:23:18Z 2025-12-05T17:23:18Z 2026-11-27 info:eu-repo/date/embargoEnd/2026-11-27 info:eu-repo/semantics/masterThesis https://hdl.handle.net/20.500.12840/9495 spa info:eu-repo/semantics/embargoedAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ application/pdf Universidad Peruana Unión PE oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/9495 2026-11-10T17:45:09Z |
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