Brecha entre competencia conceptual y práctica pedagógica en el uso de inteligencia artificial generativa en docentes de la Universidad Estatal de Milagro 2025

Abstract

La integración de la inteligencia artificial generativa en la educación superior ha generado una paradoja documentada a nivel global los docentes universitarios acumulan conocimiento declarativo sobre estas herramientas con mayor rapidez de la que logran trasladarlo a transformaciones reales de su práctica pedagógica El presente estudio examinó esta brecha en los docentes de la Facultad de Ciencias de la Ingeniería de la Universidad Estatal de Milagro durante el año 2025 El objetivo general fue determinar la relación entre la competencia conceptual en IA generativa y la práctica pedagógica con estas herramientas así como identificar las variables que modulan dicha relación Se empleó un enfoque cuantitativo con diseño descriptivo correlacional no experimental de corte transversal La muestra fue censal participaron 68 docentes activos lo que representó una tasa de respuesta del 85% El instrumento utilizado fue la Escala ECCPP-IAG elaborada y validada específicamente para este estudio con cuatro dimensiones competencia conceptual 12 ítems α = 0,815 práctica pedagógica 15 ítems α = 0,965 autoeficacia docente 10 ítems α = 0,918 y actitudes hacia la IA 8 ítems α = 0,927 Los resultados revelaron que la competencia conceptual alcanzó una media del 69,6% del rango máximo posible con el 76,5% de los participantes en nivel alto mientras que la práctica pedagógica obtuvo el 64,1% con el 55,9% en nivel alto configurando una brecha de 5,44 puntos porcentuales La correlación de Pearson entre ambas variables fue r = 0,443 p < 0,001 R² = 0,196 El modelo de regresión múltiple reveló que la autoeficacia docente es el predictor dominante de la práctica pedagógica β = 0,668 p < 0,001 mientras que la competencia conceptual pierde significación cuando aquella es controlada β = 0,030 p = 0,800 Ninguna variable sociodemográfica produjo diferencias significativas en las variables principales pero la recencia de la formación sí resultó determinante H = 8,405 p = 0,038 Se concluye que la brecha conocimiento práctica en IA generativa no es atribuible al déficit de información sino a la insuficiente autoeficacia de integración pedagógica lo que fundamenta un programa de formación continua propuesto como resultado aplicado del estudio