ChatGPT como agente inteligente de retroalimentación académica: análisis correlacional de su percepción en estudiantes universitarios

Abstract

Introducción: La inteligencia artificial generativa está transformando los procesos de enseñanza-aprendizaje, particularmente en lo referido a la retroalimentación académica. ChatGPT se posiciona como un agente inteligente con potencial para brindar comentarios inmediatos, estructurados y adaptativos, aunque su efectividad pedagógica aún requiere validación empírica. Metodología: Se empleó un enfoque cuantitativo, con diseño no experimental, transeccional y correlacional. Participaron 128 estudiantes universitarios de la Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica, seleccionados mediante muestreo no probabilístico. Se aplicó un cuestionario tipo Likert validado por juicio de expertos, y los datos fueron procesados mediante Python (pandas, seaborn, scipy.stats) y SPSS. Resultados: Los estudiantes reportaron un uso frecuente de ChatGPT para revisar y mejorar textos académicos, valorando especialmente la inmediatez y la claridad, y asignando menores puntuaciones a la personalización y la profundidad analítica. Se hallaron correlaciones significativas entre la frecuencia de uso y variables como la utilidad percibida (r = 0.51) y la mejora de trabajos (r = 0.56). Discusión: Los hallazgos indican que ChatGPT puede complementar eficazmente la retroalimentación docente y apoyar el aprendizaje autorregulado, aunque persisten limitaciones en tareas de alta complejidad disciplinar. Conclusiones: Su implementación en educación superior debe ser crítica, contextualizada y pedagógicamente fundamentada, maximizando su potencial como herramienta formativa.

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