Actitudes hacia la inteligencia artificial, perseverancia y estrés como predictores del aprendizaje autorregulado ene estudiantes universitarios peruanos

Abstract

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.