Un estudio sobre la dependencia del uso de la Inteligencia Artificial (IA) en estudiantes universitarios dominicanos concluyó que los jóvenes que más utilizan estas herramientas suelen procrastinar más y que el pensamiento crítico no muestra diferencias significativas entre los perfiles de dependencia a la IA, según un estudio realizado por la Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra (Pucmm).
A través de una nota de prensa, la institución explicó que el estudio analizó una muestra de 806 estudiantes universitarios dominicanos, con una edad promedio de 28 años y con el objetivo de identificar patrones de dependencia a la Inteligencia Artificial (IA) y su relación con la conducta académica.
La investigación, titulada “Perfiles latentes de dependencia a la inteligencia artificial en universitarios: relación con la procrastinación académica y el pensamiento crítico”, examinó cómo se manifiesta la dependencia psicológica hacia estas herramientas y su impacto en el desempeño estudiantil.
El análisis permitió identificar tres perfiles de dependencia a la IA: baja (55.4 %), moderada (32.5 %) y alta (12.1 %). Cada grupo mostró características distintas en su relación con la tecnología.
Perfiles de dependencia
De acuerdo con la institución, el perfil de baja dependencia se caracterizó por puntuaciones reducidas en todos los indicadores evaluados. El grupo de dependencia moderada mostró como rasgo distintivo el temor al reemplazo de habilidades personales.
En cambio, el perfil de alta dependencia evidenció una mayor necesidad de validación constante por parte de la IA y una percepción más intensa de sustitución de capacidades propias.
“El estudio parte de la premisa de que la inteligencia artificial no impacta de manera homogénea a todos los estudiantes. En ese sentido, utilizamos un enfoque personocéntrico basado en análisis de perfiles o clases latentes, una técnica que permite identificar grupos de estudiantes con patrones diferenciados de comportamiento y necesidades específicas de acompañamiento”, explicó el doctor Jairo Espinal, durante el XXI Congreso Internacional de Investigación Científica que organiza el Ministerio de Educación Superior Ciencia y Tecnología (Mescyt).
Uno de los hallazgos más relevantes fue que la procrastinación académica aumentó de manera gradual y ordenada según el nivel de dependencia a la IA. Los estudiantes con baja dependencia presentaron los niveles más reducidos de procrastinación, mientras que quienes integraban el perfil de alta dependencia mostraron los niveles más elevados.
“Los resultados sugieren que, en algunos casos, la inteligencia artificial podría facilitar una forma de ‘postergación estratégica’, en la que los estudiantes retrasan el inicio de sus tareas al anticipar que podrán delegar parte del trabajo cognitivo en estas herramientas cerca de la fecha límite de entrega”, indicó.
En contraste, el pensamiento crítico no mostró diferencias significativas entre los perfiles de dependencia identificados. Este hallazgo sugiere que una mayor dependencia de estas herramientas no se traduce de manera directa e inmediata en menores niveles de pensamiento crítico.
En ese sentido, los investigadores plantean que esta relación podría estar mediada por otros factores, como la procrastinación, la fatiga cognitiva o la tendencia a descargar procesos mentales en herramientas tecnológicas.
Otras conclusiones del estudio
El estudio concluye que la dependencia a la IA no se distribuye de forma uniforme entre los universitarios y que existen perfiles diferenciados que requieren estrategias específicas de apoyo.
Mientras la mayoría de los estudiantes presenta bajos niveles de dependencia, un grupo reducido pero relevante evidencia señales de mayor riesgo, especialmente vinculadas con la procrastinación académica.
De acuerdo con la investigación, esto resultados podrían contribuir al diseño de políticas universitarias que promuevan un uso responsable de la IA, incorporando estrategias de autorregulación, alfabetización crítica y acompañamiento académico, más allá de enfoques centrados únicamente en restringir o permitir su utilización.
Instrumentos aplicados
Para el estudio utilizó tres instrumentos de evaluación: la escala DAI, la Escala de Procrastinación Académica y una escala de pensamiento crítico.
Además, se aplicaron análisis de perfiles latentes, validación psicométrica, la comparación de los grupos en procrastinación y pensamiento crítico, así como una curva ROC (Receiver Operating Characteristic) para establecer un punto de corte empírico de alta dependencia a la IA.
Fuente: www.diariolibre.com
