Autoeficacia en el uso de la inteligencia artificial como predictor de la satisfacción con los estudios: el papel mediador de la motivación investigadora en universitarios peruanos
| dc.contributor.advisor | Flores Guillén, Sandra Sadith | |
| dc.contributor.author | Huamanttupa Mar, Willian | |
| dc.contributor.author | Quispe Mamani, Analuz Maria | |
| dc.date.accessioned | 2026-07-14T19:05:28Z | |
| dc.date.embargoEnd | 2026-08-02 | |
| dc.date.issued | 2026-07-02 | |
| dc.description.abstract | Introducción: La inteligencia artificial (IA) está transformando los procesos educativos, influyendo en la motivación y la satisfacción de los estudiantes. Este estudio analizó el papel mediador de la motivación investigadora en la relación entre la autoeficacia en el uso de la IA y la satisfacción con los estudios en universitarios peruanos. Método: Se llevó el estudio cuantitativo, transversal y explicativo con 559 estudiantes universitarios peruanos. Se aplicaron tres instrumentos validados: Escala de Autoeficacia en IA (GSE-6AI), Escala de Motivación Investigadora y Escala de satisfacción con los estudios. Resultados: Los resultados mostraron correlaciones positivas y significativas entre todas las variables. La autoeficacia en IA predijo de forma directa la motivación investigadora (β = .313, p < .001) y la satisfacción con los estudios (β = .100, p = .039). Asimismo, la motivación investigadora influyó significativamente sobre la satisfacción académica (β = .448, p < .001) y desempeñó un papel mediador parcial, explicando el 58.3% del efecto total. Conclusión: El estudio confirma que la motivación investigadora media la relación entre la autoeficacia en el uso de la inteligencia artificial y la satisfacción con los estudios, destacando la importancia de fortalecer la alfabetización digital y las competencias investigativas mediante estrategias pedagógicas basadas en IA. | |
| dc.description.escuela | Escuela de Posgrado | |
| dc.description.lineadeinvestigacion | Tecnologías de la información y comunicación en los ambitos educativos | |
| dc.description.sede | Lima | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12840/10429 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Peruana Unión | |
| dc.publisher.country | PE | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | |
| dc.subject | Autoeficacia | |
| dc.subject | Inteligencia artificial | |
| dc.subject | Satisfacción con los estudios | |
| dc.subject | Motivación investigadora | |
| dc.subject | Estudiantes universitarios | |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#6.05.01 | |
| dc.title | Autoeficacia en el uso de la inteligencia artificial como predictor de la satisfacción con los estudios: el papel mediador de la motivación investigadora en universitarios peruanos | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| renati.advisor.dni | 71212654 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-5807-3200 | |
| renati.author.dni | 70979109 | |
| renati.author.dni | 45936960 | |
| renati.discipline | 11100371 | |
| renati.juror | Chávez Vallejos, Karoline Elizabeth | |
| renati.juror | Flores Guillén, Sandra Sadith | |
| renati.juror | Abanto Ramirez, Carlos Daniel | |
| renati.juror | Cunza Aranzábal, Denis Frank | |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion | |
| thesis.degree.discipline | MAESTRÍA EN EDUCACIÓN CON MENCIÓN EN INVESTIGACIÓN Y DOCENCIA UNIVERSITARIA | |
| thesis.degree.grantor | Universidad Peruana Unión. Unidad de Posgrado de Ciencias Humanas y Educación | |
| thesis.degree.name | Maestro en Educación con Mención en Investigación y Docencia Universitaria |
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