Relación entre dependencia a la inteligencia artificial, rendimiento académico y procrastinación académica en universitarios
Esta investigación tuvo como objetivo determinar la relación existente entre dependencia de la inteligencia artificial, rendimiento y procrastinación académica en estudiantes universitarios de la región Puno. Así se aplicó un diseño no experimental, de corte transversal y tipo correlacional, en una...
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| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
2026
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) Descargar el archivo |
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| Sumario: | Esta investigación tuvo como objetivo determinar la relación existente entre dependencia de la inteligencia artificial, rendimiento y procrastinación académica en estudiantes universitarios de la región Puno. Así se aplicó un diseño no experimental, de corte transversal y tipo correlacional, en una muestra de 492 universitarios de distintas universidades, con edades entre 18 y 35 años. Se utilizaron las escalas de dependencia hacia la inteligencia artificial DAI, rendimiento académico universitario RAU y procrastinación académica EPA. Los resultados, el 53 % de los participantes fueron de sexo masculino, el 92,1 % tenían edades entre 18 y 25 años, el 51,4 % provenían de una universidad nacional de Juliaca, matriculados entre el primer y tercer ciclo (51,8%), destacándose el área de ingenierías con el 49,4 % de participación. El 63,41 % de los participantes indicaron tener mayor inclinación hacia el uso de ChatGPT. Los valores globales indicaron una correlación inversa significativa, (r = -0,122; p = <0,007) entre dependencia a la IA y rendimiento académico; no existe correlación significativa entre dependencia a la IA y procrastinación académica (r = 0,022, p = < 0,627), demostrando que los universitarios que no presentan altos niveles de dependencia de la inteligencia artificial mantienen niveles de rendimiento académico adecuados y no tienden a procrastinar. Se identificó relación inversa significativa entre dependencia de IA y la falta de organización de material didáctico (r = -0,225, p = <0,000), evidenciando que la desorganización de materiales de estudio podría activar la necesidad de recurrir a la IA como una solución rápida. |
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