Palabras clave
Inteligencia Artificial
Modelo UTAUT2
TIC Teacher beliefs
Artificial Intelligence
UTAUT2
ICT
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Resumen
Diversas investigaciones han subrayado la relevancia de las creencias docentes en la incorporación de tecnologías en los entornos educativos. En esta investigación, de tipo ex post facto, se analizaron las percepciones de docentes de Ecuador, República Dominicana y Venezuela sobre la adopción de la inteligencia artificial (IA) en la educación, aplicando el modelo UTAUT2 para examinar dimensiones como las expectativas de rendimiento y esfuerzo, la influencia social y la motivación hedonista. La muestra estuvo compuesta por 1175 profesores de diferentes disciplinas y modalidades educativas. Los resultados evidenciaron una aceptación generalizada de la IA, con una alta intención de uso, y señalaron la prevalencia de creencias pedagógicas de carácter constructivista por encima de las cognitivas, lo que sugiere una preferencia por enfoques pedagógicos más interactivos y dinámicos. Estos hallazgos destacan la importancia de las creencias constructivistas en la aceptación y utilización de la IA en el ámbito educativo, sugiriendo que los enfoques cognitivistas podrían limitar la integración de nuevas tecnologías. El estudio resalta la influencia del contexto educativo en la configuración de las creencias pedagógicas y la aceptación tecnológica, y recomienda futuras investigaciones que incorporen métodos cualitativos para lograr una comprensión más profunda de estos fenómenos.
Citas
Adekunle, M., Temitayo, I., Adelana, O., Aruleba, K., y Sunday, S. (2022). Teachers’ readiness and intention to teach artificial intelligence in schools. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100099
Al Darayseh, A. (2023). Acceptance of artificial intelligence in teaching science: Science teachers' perspective. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 1-9. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100132
Al-Adwan, A., y Al-Debei, M. (2023). The determinants of Gen Z´s metaverse adoption decisions in higer education: integrating UTAUT2 with personal innovativeness in IT. Education and Information Technologies, 29, 7413–7445. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12080-1
Alcivar, C. W. J. (2024). Aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en el contexto educativo ecuatoriano: retos y desafíos. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(3), 7046-7060. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i3.11897
Alenezi, M. A. K., Mohamed, A. M., y Shaaban, T. S. (2023). Revolucionando la educación especial del inglés como lengua extranjera: cómo ChatGPT está transformando la forma en que los profesores abordan el aprendizaje de idiomas. Innoeduca. International Journal of Technology and Educational Innovation, 9(2), 5–23. https://doi.org/10.24310/innoeduca.2023.v9i2.16774
Almasri, F. (2024). Exploring the impact of artificial intelligence in teaching and learning of science: A systematic review of empirical research. Research in Science Education, 54(5), 977-997. https://doi.org/10.1007/s11165-024-10176-3
An, X., Chai, C. S., Li, Y., Zhou, Y., Shen, X., Zheng, C., y Chen, M. (2023). Modeling English teachers’ behavioral intention to use artificial intelligence in middle schools. Education and Information Technologies, 28(5), 5187–5208. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11286-z
Arancibia-Herrera, M., Castro-Appelhanz, M.J., y Sigerson, A. (2024). Relaciones entre concepciones y competencias TIC: estudio de nueve secuencias didácticas de profesores Chilenos. Educação e Pesquisa, 50, e260125. https://doi.org/10.1590/S1678-4634202450260125es
Ayanwale, M. A., Sanusi, I. T., Adelana, O. P., Aruleba, K. D., y Oyelere, S. S. (2022). Teachers’ readiness and intention to teach artificial intelligence in schools. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100099. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100099
Banchon, A. V. J., & Ramirez-Anormaliza, R. (2024). Uso de la inteligencia artificial entre profesores de educación básica superior en Ecuador. CONECTIVIDAD, 5(3), 30-43. https://doi.org/10.37431/conectividad.v5i3.148
Bernilla, E. (2024). Docentes ante la inteligencia artificial en una universidad pública del norte del Perú. Educación XXXIII, 64, 8–28. https://doi.org/10.18800/educacion.202401.M001
Cabero‐Almenara, J., Guillén‐Gámez, F. D., Ruiz‐Palmero, J., & Palacios‐Rodríguez, A. (2022). Teachers' digital competence to assist students with functional diversity: Identification of factors through logistic regression methods. British Journal of Educational Technology, 53(1), 41-57. https://doi.org/10.1111/bjet.13151
Cheng, L., Antonenko, P. D., & Ritzhaupt, A. D. (2024). The impact of teachers’ pedagogical beliefs, self-efficacy, and technology value beliefs on 3D printing integration in K-12 science classrooms. Educational technology research and development, 72(1), 181-208. https://doi.org/10.1007/s11423-023-10276-3
Cheng, S., Chang, J., y Romero, K. (2022). Are Pedagogical Beliefs an Internal Barrier for Technology Integration? The Interdependent Nature of Teacher Beliefs. Education and Information Technologies, 27, 5215–5232. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10835-2
Chocarro, R., Cortinas, M., y Marcos-Matás, G. (2023). Teachers’ attitudes towards chatbots in education: a technology acceptance model approach considering the effect of social language, bot proactiveness, and users’ characteristics. Educational Studies, 49(2), 295–313. https://doi.org/10.1080/03055698.2020.1850426
Choi, S., Jang, Y., y Kim, H. (2023). Influence of Pedagogical Beliefs and Perceived Trust on Teachers’ Acceptance of Educational Artificial Intelligence Tools. International Journal of Human-Computer Interaction, 39(4), 910–922. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2049145
Crompton, H., y Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education: the state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 1-22. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
Davis, F. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.
de Blanco, E. M. (2024). La inteligencia artificial/innovación o dilación en la investigación universitaria en Venezuela. Revista Social Fronteriza, 4(5), e45402-e45402. https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(5)402
Delgado, N., Campo Carrasco, L., Sainz de la Maza, M., y Etxabe-Urbieta, J. M. (2024). Aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en Educación: Los beneficios y limitaciones de la IA percibidos por el profesorado de educación primaria, educación secundaria y educación superior. Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 27(1), 207–224. https://doi.org/10.6018/reifop.577211
Fuertes i Alpiste, M. (2024). Enmarcando las aplicaciones de IA generativa como herramientas para la cognición en educación. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 71, 42-57. https://doi.org/10.12795/pixelbit.107697
Gansser, O., y Reich, Ch. (2021). A new acceptance model for artificial intelligence with extensions to UTAUT2: An empirical study in three segments of application. Technology in Society, 65, 101535. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101535
García de Blanes, M., Sarmineto, J.R., y Antonovica, A. (2022). Am versus utaut models: a contrasting study of scholarlyproduction and its bibliometric analysis. Revisión Tecno. Revista Internacional de Tecnología, Ciencia y Sociedad /Revista Internacional De Tecnología, Ciencia Y Sociedad, 12 (3), 1–27.
Gómez-Mendoza, M. J., & Arroyo-Gutiérrez, A. J. (2024). El Impacto de la Inteligencia Artificial en la Educación Ecuatoriana. Revista Científica Hallazgos21, 9(2), 201-207.
González-Mayorga, H., Rodríguez-Esteban, A., y Vidal, J. (2024). El uso del modelo GPT de OpenAI para el análisis de textos abiertos en investigación educativa. Pixel-Bit. Revista De Medios Y Educación, 69, 227–253. https://doi.org/10.12795/pixelbit.102032
Guillén-Gámez, F. D., & Rodríguez-Fernández, R. (2021). Meta-Analysis on the Attitudes of Active Teachers About the Use of Educational Technology According to Gender. Contemporary Educational Technology, 14(1), ep339. https://doi.org/10.30935/cedtech/11408
Hernández-Sampieri, R., y Mendoza, Ch.P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.
Hoareau, L., Thomas, A., Tazouti, Y., Dinet, J., Luxembourger, Ch., y Jarlégan, A. (2021). Beliefs about digital technologies and teachers’ acceptance of an educational app for preschoolers. Computers y Education, 172, 104264. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104264
Huang, FH. (2020). Adapting UTAUT2 to assess user acceptance of an e-scooter virtual reality service. Virtual Reality 24, 635–643. https://doi.org/10.1007/s10055-019-00424-7
Jiménes, J. E. (2024). Actitud de los estudiantes universitarios de educación ante el uso de la inteligencia artificial. Ciencia y Sociedad: República Dominicana, 49(2), 3-17. https://doi.org/10.22206/cys.2024.v49i2.3082
Jiménez, E. (2019). Creencias de los profesores de educación superior sobre su práctica docente. Uaricha, 16, 15–26.
Lee, U. K., y Kim, H. (2022). UTAUT in Metaverse: An “Ifland” Case. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 17(2), 613–635. https://doi.org/10.3390/jtaer1702003
López Regalado, O., Núñez-Rojas, N., López Gil, O. R., y Sánchez-Rodríguez, J. (2024). El Análisis del uso de la inteligencia artificial en la educación universitaria: una revisión sistemática. Pixel-Bit. Revista De Medios Y Educación. https://doi.org/10.12795/pixelbit.106336.
Ma, S., y Lei, L. (2024). The factors influencing teacher education students’ willingness to adopt artificial intelligence technology for information-based teaching. Asia Pacific Journal of Education, 44(1), 94–111. https://doi.org/10.1080/02188791.2024.2305155
Marín, V., Sampedro, B., y Vega, E. (2023). Creencias del profesorado de Educación Secundaria en torno al uso de la Realidad Mixta en el aula. Revista electrónica interuniversitaria de formación del profesorado, 26(1), 85–97. https://doi.org/10.6018/reifop.543331
Martínez, I. G., Batanero, J. M. F., Cerero, J. F., & León, S. P. (2023). Analysing the impact of artificial intelligence and computational sciences on student performance: systematic review and meta-analysis. NAER: Journal of New Approaches in Educational Research, 12(1), 171-197. https://doi.org/10.7821/naer.2023.1.1240
Martínez, S. J. R., Gámez, F. D. G., Camacho, X. G. O., & Fernández, M. J. M. (2020). Desarrollo y estructura factorial de un instrumento de actitud hacia el uso de la tecnología para la enseñanza y la investigación en docentes universitarios. Revista Tecnología, Ciencia y Educación, 85-111. https://doi.org/10.51302/tce.2020.443
McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified treatment. Lawrence Erlbaum Associates.
Merelo, J., Castillo, P., Mora, A., Barranco, F., Abbas, N., Guillén A., y Tsivitanidou, O. (2024). Chatbots andmessaging platforms in the classroom: An analysis from the teacher’s perspective. Education and Information Technologie, 29, 1903–1938. https://doi.org/10.1007/s10639-023-11703-x.
Mojarro, A., Duarte, A., Guzmán, M., y Aguaded, I. (2019). Mobile Learning in University Contexts Based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Journal of New Approaches in Educational Research, 8(1), 7–17. http://dx.doi.org/10.7821/naer.2019.1.317
Moreno-Guerrero, A. J., López-Belmonte, J., Marín-Marín, J. A., & Soler-Costa, R. (2020). Scientific development of educational artificial intelligence in Web of Science. Future Internet, 12 (8), 1-17. https://doi.org/10.3390/fi12080124
O'Dwyer, L. M., y Bernauer, J. A. (2013). Quantitative research for the qualitative researcher. SAGE publications.
Palacios-Rodríguez, A., Llorente-Cejudo, C., Lucas, M., & Bem-haja, P. (2025). Macroevaluación de la competencia digital docente. Estudio DigCompEdu en España y Portugal. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1). https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41379
Pérez, J. L. G. (2024). Retos y desafíos en el uso de la inteligencia artificial (IA) y el metaverso en el entorno pedagógico en Venezuela. Perspectivas, 12(23), 80-93. https://doi.org/10.5281/zenodo.10557278
Prestridge, S. (2012). The beliefs behind the teacher that influences their ICT practices. Computers y Education, 58(1), 449–458, https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.08.028
Ramírez-Montoya, M.S. (2022). Estrategias de innovación para ambientes de aprendizaje. Síntesis.
Rizvi, S., Waite, J., & Sentance, S. (2023). Artificial Intelligence teaching and learning in K-12 from 2019 to 2022: A systematic literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100145. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100145
Rodríguez-Sabiote, C., Valerio-Peña, A. T., y Batista-Almonte, R. (2023). Validación de una escala del Modelo Ampliado de Aceptación de la Tecnología en el contexto dominicano: [Validation of a scale of the Extended Technology Acceptance Model in the dominican context]. Pixel-Bit. Revista De Medios Y Educación, 68, 217–244. https://doi.org/10.12795/pixelbit.100352
Şimşek, A. S., & Ateş, H. (2022). El modelo de aceptación de tecnología extendida para las tecnologías Web 2.0 en la enseñanza. Innoeduca. International Journal of Technology and Educational Innovation, 8(2), 165–183. https://doi.org/10.24310/innoeduca.2022.v8i2.15413
Soriano-Alcantara, J. M., Guillén-Gámez, F. D., & Ruiz-Palmero, J. (2024). Exploring the educational digital landscape in the Dominican Republic: a comparative study of competencies in different stages and socio-digital environments. Journal of Computers in Education, 1-23. https://doi.org/10.1007/s40692-024-00331-0
Strzelecki, A. (2023). To use or not to use ChatGPT in higher education? A study of students’ acceptance and use of technology. Interactive Learning Environments, 1-14. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2209881
Terrón, P. D., Guerrero, A. J. M., Belmonte, J. L., & Marín, J. A. M. (2023). Inteligencia Artificial y Machine Learning como recurso educativo desde la perspectiva de docentes en distintas etapas educativas no universitarias. RiiTE Revista interuniversitaria de investigación en Tecnología Educativa, 58-78. https://doi.org/10.6018/riite.579611
Tomczyk, L., Guillén-Gámez, F. D., Ruiz-Palmero, J., & Habibi, A. (2024). From Digital Divide to Digital Inclusion: Challenges, Perspectives and Trends in the Development of Digital Competences. Lecture Notes in Educational Technology. Lecture Notes in Educational Technology.
Tondeur, J., van Braak, J., Ertmer, P.A., y Ottenbreit-Leftwich, A. (2017). Understanding the relationship between teachers’ pedagogical beliefs and technology use in education: a systematic review of qualitative evidence. Educational Technology Research and Development, 65, 555–575. https://doi.org/10.1007/s11423-016-9481-2
Ustun, A.B., Karaoglan-Yilmaz, F.G., y Yilmaz, R. (2023). Educational UTAUT-based virtual reality acceptance scale: a validity and reliability study. Virtual Reality 27, 1063–1076. https://doi.org/10.1007/s10055-022-00717-4
Uygun, D. (2024). Teachers’ perspectives on artificial intelligence in education. Advances in Mobile Learning Educational Research, 4(1), 931–939. https://doi.org/10.25082/AMLER.2024.01.005
Vélez-Rivera, R., Muñoz-Álvarez, D., Leal-Orellana, P., y Ruiz-Garrido, A. (2024). Uso de Inteligencia Artificial en educación superior y sus implicancias éticas. Mapeo sistemático de literatura. Hachetetepé. Revista científica en Educación y Comunicación, 28, 1–17. https://doi.org/10.25267/Hachetetepe.2024.i28.1105
Venkatesh, V., Morris, M., Davis, G., y Davis, F. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478.
Venkatesh, V., Thong, J. I.L., y Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178.
Waluyo, B., y Apridayani, A. (2021). Teachers’ beliefs and classroom practices on the use of video in English Language Teaching. Studies in English Language and Education, 8(2), 726–744, https://doi.org/10.24815/siele.v8i2.19214
Yuk, C., y Lee, K. (2023). The AI generation gap: Are Gen Z students more interested in adopting generative AI such as ChatGPT in teaching and learning than their Gen X and millennial generation teachers? Smart Learning Environments, 10, 1-23. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00269-3
Zacharis, G., y Nikolopoulou, K. (2022). Factors predicting University students’ behavioral intention to use eLearning platforms in the post‑pandemic normal: an UTAUT2 approach with ‘Learning Value’. Education and Information Technologies, 27, 12065–12082. http://doi.org/10.1007/s10639-023-12080-1
Zapata, M. (2024). IA generativa y ChatGPT en Educación: Un reto para la evaluación y ¿una nueva pedagogía. Revista Paraguaya de Educación a Distancia, Facen-Una, 5(1), 12–44, https://doi.org/10.56152/reped2024-vol5num1-art2
Zulkarnain, N. S., y Yunus, M. M. (2023). Teachers' perceptions and continuance usage intention of artificial intelligence technology in Tesl. International Journal Of Multidisciplinary Research And Analysis, 6(5), 2101–2109. https://doi.org/10.47191/ijmra/v6-i5-34
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