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

Contenido principal del artículo

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

Resumen

Este estudio presenta la validación de una escala diseñada para conocer cómo percibe el estudiantado universitario el uso de la inteligencia artificial generativa (IA-G) en actividades de aprendizaje. Para ello, se aplicó un cuestionario breve de 10 preguntas a 156 estudiantes de ingeniería, utilizando una escala de respuesta que permite expresar distintos niveles de acuerdo. Los resultados muestran que el instrumento es confiable y consistente, es decir, que las preguntas funcionan de manera coherente entre sí y permiten medir adecuadamente una misma idea: la actitud del estudiantado hacia el uso de IA en el aula. En términos sencillos, esto significa que la escala realmente capta si a los estudiantes les resulta útil, interesante o motivadora la incorporación de estas herramientas en su proceso de aprendizaje. Además, se encontró que las respuestas tienden a ser muy positivas, lo que indica una buena disposición hacia el uso de la IA, aunque también sugiere la necesidad de mejorar el instrumento para diferenciar mejor entre distintos niveles de entusiasmo. En conjunto, la escala propuesta constituye una herramienta práctica y fácil de aplicar que puede ayudar a docentes e investigadores a comprender cómo se reciben estas tecnologías en el aula y a tomar decisiones informadas sobre su uso educativo.

Detalles del artículo

Cómo citar
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. Recuperado a partir de https://revistas.tec.ac.cr/index.php/investiga_tec/article/view/8680
Sección
Artículos
Biografía del autor/a

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.