Validación psicométrica de la EAEIA GAD: Escala de Actitud Estudiantil hacia la Inteligencia Artificial Generativa en Actividades Docentes

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Luis Gerardo Meza-Cascante
Melvin Ramirez Bogantes
Leonel Chaves-Salas

Abstract

This study presents the validation of a scale designed to assess how university students perceive the use of generative artificial intelligence (AI) in learning activities. A short 10-item questionnaire was administered to 156 engineering students using a response scale that captures different levels of agreement. The results show that the instrument is reliable and consistent, meaning that the questions work together coherently and effectively measure a single underlying idea: students’ attitudes toward the use of AI in the classroom. In simple terms, the scale can capture whether students find these tools useful, engaging, and motivating for their learning. In addition, responses tended to be highly positive, indicating a favorable disposition toward the use of AI. However, this also suggests the need to refine the instrument to better distinguish between different levels of enthusiasm. Overall, the proposed scale is a practical and easy-to-use tool that can support teachers and researchers in understanding how these technologies are received in educational settings and in making informed decisions about their integration into teaching practices.

Article Details

How to Cite
Meza-Cascante, L. G., Ramirez Bogantes, M., & Chaves-Salas, L. (2026). Validación psicométrica de la EAEIA GAD: Escala de Actitud Estudiantil hacia la Inteligencia Artificial Generativa en Actividades Docentes. Investiga.TEC, 19(56), 28–39. Retrieved from https://revistas.tec.ac.cr/index.php/investiga_tec/article/view/8680
Section
Artículos
Author Biographies

Luis Gerardo Meza-Cascante, Instituto Tecnológico de Costa Rica

Doctor en Educación con énfasis en Investigación Educativa y profesor catedrático de la Escuela
de Matemática del Instituto Tecnológico de Costa Rica (ITCR). Ha dedicado su carrera académica
a la investigación en didáctica de la matemática, evaluación educativa y, más recientemente, a la
integración pedagógica de herramientas de inteligencia artificial en la educación superior. Es autor de
diversas publicaciones nacionales e internacionales en estas áreas.

Melvin Ramirez Bogantes, Instituto Tecnológico de Costa Rica

Docente e investigador de la Escuela de Matemática del Instituto Tecnológico de Costa Rica (ITCR) y
doctorando en Educación. Actualmente su labor académica e investigativa se centra en la educación
matemática, la modelización matemática y la integración de la inteligencia artificial en la enseñanza
universitaria. Ha participado en congresos nacionales e internacionales y es autor de artículos
académicos en temas vinculados con la enseñanza y el aprendizaje de la matemática.

Leonel Chaves-Salas, Instituto Tecnológico de Costa Rica

Docente e investigador de la Escuela de Matemática del Instituto Tecnológico de Costa Rica (ITCR) y
doctorando en Educación. Actualmente su labor académica e investigativa se centra en la educación
matemática, la integración de la inteligencia artificial en la enseñanza universitaria y la matemática
recreativa como metodología de enseñanza. Ha participado en congresos nacionales e internacionales
y es autor de artículos académicos en temas vinculados con la enseñanza y el aprendizaje de la
matemática.