Detalles del proyecto
Descripción
La investigación estudia el nivel de actitud hacia la inteligencia artificial generativa en estudiantes de ingeniería del Instituto Tecnológico de Costa Rica, enfocándose en detectar diferencias por sexo, carrera, Campus Tecnológico o Centro Académico y curso de matemática matriculado en el segundo semestre del 2025.
Conocer cómo las personas que se graduarán como profesionales en ingeniería del ITCR perciben la inteligencia artificial generativa, permite prever su disposición a integrarlas, cuestionarlas o rechazarlas en su etapa estudiantil y su adopción en su desempeño profesional.
Se propone la aplicación de la “General Attitudes Towards Artificial Intelligence Scale" (Escala de actitudes generales hacia la inteligencia artificial) de Schepman y Rodway (2020), en la versión traducida y valida al español por Gálvez-Marquina, Pinto-Villar, Mendoza-Aranzamendi y Anyosa-Gutiérrez (2024).
Conocer cómo las personas que se graduarán como profesionales en ingeniería del ITCR perciben la inteligencia artificial generativa, permite prever su disposición a integrarlas, cuestionarlas o rechazarlas en su etapa estudiantil y su adopción en su desempeño profesional.
Se propone la aplicación de la “General Attitudes Towards Artificial Intelligence Scale" (Escala de actitudes generales hacia la inteligencia artificial) de Schepman y Rodway (2020), en la versión traducida y valida al español por Gálvez-Marquina, Pinto-Villar, Mendoza-Aranzamendi y Anyosa-Gutiérrez (2024).
Objetivo General
Estudiar el nivel de actitud hacia la inteligencia artificial generativa en el estudiantado de las carreras de ingeniería del ITCR matriculado en los cursos de matemática
Lineas de Investigación
Matemática Educativa
| Título corto | EACIA |
|---|---|
| Estado | Activo |
| Fecha de inicio/Fecha fin | 4/07/25 → 31/12/25 |
Palabras clave
- inteligencia artificial generativa
- actitud
- educación superior
- percepción estudiantil
- carreras de ingeniería
Huella digital
Explore los temas de investigación que se abordan en este proyecto. Estas etiquetas se generan con base en las adjudicaciones/concesiones subyacentes. Juntos, forma una huella digital única.