La inteligencia artificial y desempeño docente en Educación secundaria de la UGEL Huamanga 2024
DOI:
https://doi.org/10.51440/unsch.revistainvestigacion.32.2.2025.648Palabras clave:
inteligencia artificial, desempeño docenteResumen
La presente investigación tuvo como objetivo determinar la relación entre la inteligencia artificial (IA) y el desempeño docente en las instituciones de educación secundaria de la UGEL Huamanga durante el año 2024. Se aplicó un enfoque cuantitativo, tipo no experimental, nivel correlacional y diseño transversal en una muestra de 80 docentes del nivel secundaria, la técnica empleada fueron las encuestas a docentes de distintas instituciones educativas para recopilar datos sobre el uso de herramientas basadas en IA y su impacto en el desempeño docente en relación a las dimensiones de las variables de estudio. Los resultados evidencian una correlación significativa entre la integración de la IA y un mejor desempeño docente. Los profesores que incorporan herramientas como plataformas de aprendizaje adaptativo, asistentes virtuales o sistemas de evaluación automatizada mostraron mayores niveles de eficacia pedagógica, innovación metodológica y retroalimentación oportuna. Asimismo, se identificó que el nivel de familiaridad y capacitación en IA se relaciona directamente en su aprovechamiento en el aula. En conclusión, la inteligencia artificial representa un recurso valioso para fortalecer el desempeño docente en el nivel secundario, sonde el Coeficiente de Correlación “Rho” de Spearman fue el estadígrafo de contraste de hipótesis, al 95% de nivel de confianza, obteniendo la siguiente conclusión donde la inteligencia artificial se relaciona significativamente con el desempeño docente en educación secundaria de la UGEL Huamanga (rs = 0,752; p < 0,05). Lo mismo ocurre en las dimensiones: preparación para la enseñanza, conducción del aprendizaje,gestión del aprendizaje y las variables de estudio se obtuvo los mismos resultados en la comprobación de hipótesis, nivel de significancia bilateral de (,000); (rs= 0,752; p < 0,05) que permite aceptar la hipótesis alterna y rechazar la nula.
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