Modelo Integrado de Adopción de la IA en la Educación Superior (IMAI4HE)
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Resumen
La integración de la IA en la educación superior requiere modelos comprensivos para potenciar las nuevas formas de aprendizaje centradas en el estudiante. Este artículo propone soluciones a través del Modelo Integrado de Adopción de la IA en la Educación Superior (IMAI4HE) para mejorar el proceso educativo. Los factores clave explorados en la adopción del IMAI4HE se basan en la conciencia de la importancia de la propia carrera, la innovación y la sostenibilidad.
Se recopilaron datos de 749 estudiantes universitarios mexicanos en 2024. Tres expertos integraron paneles Delphi y grupos focales, y diseñaron los factores IAM4HE para el cuestionario. Posteriormente, se aplicó el análisis PLS-SEM para determinar las relaciones subyacentes.
El modelo IMAI4HE fue validado, mostrando principalmente relaciones entre conocimiento, motivación, confianza, preparación e intención de uso. Las recomendaciones prácticas incluyen reforzar el conocimiento para mejorar su relación con la preparación y aprovechar ambas relaciones: la motivación para confiar y la preparación para la intención de uso.
El modelo IMAI4HE se fundamenta en expertos y usuarios multidisciplinarios, enfocado en la innovación y la sostenibilidad en el desarrollo profesional del estudiante y en la adopción de la IA en la educación superior. Las relaciones entre la motivación para confiar y la preparación para la intención de uso son los predictores más fuertes para una adopción sencilla de la IA en este modelo. Sin embargo, el conocimiento teórico por sí solo aún no es suficiente. Entre las limitaciones se encuentra el uso de una muestra específica de México; por lo tanto, este estudio sigue siendo exploratorio, no confirmatorio.