Percepciones y usos de la Inteligencia Artificial Generativa en la educación superior mexicana: Una perspectiva comparativa entre la RedCA-UAEMéx y la RedIE Durango - Carreto - Bernal, Fernando; Carreto - Guadarrama, Fernando (Revista RedCA, 2025)
Este estudio presenta un diagnóstico comparativo sobre la percepción y las prácticas empíricas relativas al uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en estudiantes de nivel superior pertenecientes a dos redes académicas mexicanas: RedCA-UAEMéx y RedIE Durango. Se analizaron 2,163 cuestionarios (20 ítems; escala Likert de 4 puntos) aplicados en instituciones participantes, agrupando los resultados en cuatro dimensiones: 1: accesibilidad a la información; 2: impacto en el proceso de enseñanza-aprendizaje; 3: desarrollo de habilidades metacognitivas; y 4: implicaciones éticas e integridad académica. Los hallazgos evidencian una aceptación mayoritaria de la IAG como herramienta para el acceso rápido a información y generación de materiales, con valores consistentemente más altos en la RedIE Durango.