Uso Responsable de la Inteligencia Artificial Generativa, Autoría Intelectual y Pensamiento Crítico Reflexivo en Estudiantes Universitarios: Diseño y Validación Exploratoria de una Escala Multidimensional en Instituciones de Educación Superior de Guayaqui

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.61384/r.c.a..v6i3.2091

Palabras clave:

análisis factorial exploratorio, autoría intelectual, inteligencia artificial generativa, pensamiento crítico-reflexivo, uso responsable

Resumen

El estudio tuvo como objetivo diseñar y obtener evidencias preliminares de validez basadas en la estructura interna de una escala multidimensional para evaluar el uso responsable de la inteligencia artificial generativa en estudiantes de educación superior. Se desarrolló una investigación cuantitativa de tipo instrumental, con una muestra de 220 estudiantes procedentes de universidades, institutos superiores tecnológicos y conservatorios de Guayaquil. La estructura de los 49 reactivos se examinó mediante análisis factorial exploratorio. La matriz de correlaciones presentó una adecuada factorizabilidad, de acuerdo con el índice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO = .930) y la prueba de esfericidad de Bartlett (χ² = 8494.25; gl = 1176; p < .001). Se empleó la factorización de ejes principales con rotación oblicua Promax. El número de factores se determinó mediante el análisis paralelo, el gráfico de sedimentación, los autovalores y la interpretabilidad conceptual. Los resultados identificaron cinco factores correlacionados que explicaron el 58,25 % de la varianza acumulada extraída. Las comunalidades oscilaron entre h² = .344 y h² = .823. La solución obtenida aporta evidencia preliminar favorable sobre la estructura interna de la escala, aunque deberá comprobarse mediante análisis factorial confirmatorio en una muestra independiente.

Citas

Browne, M. W. (2001). An overview of analytic rotation in exploratory factor analysis. Multivariate Behavioral Research, 36(1), 111–150. https://doi.org/10.1207/S15327906MBR3601_05

Costello, A. B., & Osborne, J. W. (2005). Best practices in exploratory factor analysis: Four recommendations for getting the most from your analysis. Practical Assessment, Research & Evaluation, 10, Article 7. https://doi.org/10.7275/jyj1-4868

Courtney, M. G. R. (2013). Determining the number of factors to retain in EFA: Using the SPSS R-Menu v2.0 to make more judicious estimations. Practical Assessment, Research & Evaluation, 18, Article 8. https://doi.org/10.7275/9cf5-2m72

DeVellis, R. F., & Thorpe, C. T. (2021). Scale development: Theory and applications (5th ed.). SAGE Publications.

Eaton, S. E. (2023). Postplagiarism: Transdisciplinary ethics and integrity in the age of artificial intelligence and neurotechnology. International Journal for Educational Integrity, 19, Article 23. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00144-1

Fabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C., & Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272–299. https://doi.org/10.1037/1082-989X.4.3.272

Facione, P. A. (2015). Critical thinking: What it is and why it counts. Insight Assessment. https://www.insightassessment.com/wp-content/uploads/ia/pdf/what-why-2015.pdf

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2022). Multivariate data analysis (9th ed.). Cengage.

Horn, J. L. (1965). A rationale and test for the number of factors in factor analysis. Psychometrika, 30(2), 179–185. https://doi.org/10.1007/BF02289447

International Center for Academic Integrity. (2021). The fundamental values of academic integrity (3rd ed.). https://academicintegrity.org/resources/fundamental-values

Lloret-Segura, S., Ferreres-Traver, A., Hernández-Baeza, A., & Tomás-Marco, I. (2014). Exploratory item factor analysis: A practical guide revised and updated. Anales de Psicología, 30(3), 1151–1169. https://doi.org/10.6018/analesps.30.3.199361

Łodzikowski, K., Foltz, P. W., & Behrens, J. T. (2024). Generative AI and its educational implications. En D. Kourkoulou, A.-O. Tzirides, B. Cope, & M. Kalantzis (Eds.), Trust and inclusion in AI-mediated education: Where human learning meets learning machines (pp. 35–57). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-64487-0_2

Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). Using multivariate statistics (7th ed.). Pearson.

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693

Wang, H., Dang, A., Wu, Z., & Mac, S. (2023). Generative AI in higher education: Seeing ChatGPT through universities’ policies, resources, and guidelines [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.05235

Zastudil, C., Rogalska, M., Kapp, C., Vaughn, J., & MacNeil, S. (2023). Generative AI in computing education: Perspectives of students and instructors [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.04309

Zwick, W. R., & Velicer, W. F. (1986). Comparison of five rules for determining the number of components to retain. Psychological Bulletin, 99(3), 432–442. https://doi.org/10.1037/0033-2909.99.3.432

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Publicado

2026-09-18

Cómo citar

Saeteros Guzmán, D., Noroña Medina, J., Sumba Zhongor, N. P., Chiquito Indacochea, P. O., & Veloz Rodríguez, J. D. (2026). Uso Responsable de la Inteligencia Artificial Generativa, Autoría Intelectual y Pensamiento Crítico Reflexivo en Estudiantes Universitarios: Diseño y Validación Exploratoria de una Escala Multidimensional en Instituciones de Educación Superior de Guayaqui. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica , 6(3), 1476–1493. https://doi.org/10.61384/r.c.a.v6i3.2091

Número

Sección

Artículos