Browsing by Autor "Elizabeth Condori"

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    Determinantes de la Satisfacción de los Estudiantes de Ingeniería Comercial de la UATF con el Uso de Herramientas de Inteligencia Artificial en la Educación en la Ciudad De Potosí: Un Enfoque PLS-SEM
    (European Organization for Nuclear Research, 2025) Melani Lisbe Martínez Cruz; Rosa Linda Alberto Camata; Alexandra Abril Fernandez Pinto; Michelle Abigail Leon Copa; Elizabeth Condori; Omar Freddy Apaza Coro
    La incorporación de herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa en la educación superior está modificando progresivamente la forma en que los estudiantes aprenden, acceden a la información y resuelven tareas académicas. En este marco, el presente estudio analizó los factores asociados a la satisfacción estudiantil con el uso de IA generativa en un programa universitario del área de ciencias empresariales en el sur de Bolivia. La investigación adoptó un enfoque cuantitativo, con un diseño transversal y alcance correlacional, y se aplicó el modelado de ecuaciones estructurales por mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM) a una muestra de 100 estudiantes.Los resultados evidencian que la satisfacción estudiantil se explica principalmente por variables de carácter funcional y cognitivo. En particular, la utilidad percibida ( betha = 0.340; p = 0.008) y la credibilidad percibida de la información ( betha = 0.201; p = 0.036) mostraron efectos estadísticamente significativos, mientras que la absorción cognitiva y el bienestar emocional no presentaron influencia directa. El modelo explicó el 66.7% de la varianza de la satisfacción (R² = 0.667). En conjunto, los hallazgos sugieren que la satisfacción con la IA generativa se sustenta más en su valor práctico y confiabilidad que en componentes emocionales, lo que orienta a fortalecer estrategias institucionales centradas en el desarrollo de competencias de uso crítico y verificación de información.
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    Determinantes de la Satisfacción de los Estudiantes de Ingeniería Comercial de la UATF con el Uso de Herramientas de Inteligencia Artificial en la Educación en la Ciudad De Potosí: Un Enfoque PLS-SEM
    (European Organization for Nuclear Research, 2025) Melani Lisbe Martínez Cruz; Rosa Linda Alberto Camata; Alexandra Abril Fernandez Pinto; Michelle Abigail Leon Copa; Elizabeth Condori; Omar Freddy Apaza Coro
    La incorporación de herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa en la educación superior está modificando progresivamente la forma en que los estudiantes aprenden, acceden a la información y resuelven tareas académicas. En este marco, el presente estudio analizó los factores asociados a la satisfacción estudiantil con el uso de IA generativa en un programa universitario del área de ciencias empresariales en el sur de Bolivia. La investigación adoptó un enfoque cuantitativo, con un diseño transversal y alcance correlacional, y se aplicó el modelado de ecuaciones estructurales por mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM) a una muestra de 100 estudiantes.Los resultados evidencian que la satisfacción estudiantil se explica principalmente por variables de carácter funcional y cognitivo. En particular, la utilidad percibida ( betha = 0.340; p = 0.008) y la credibilidad percibida de la información ( betha = 0.201; p = 0.036) mostraron efectos estadísticamente significativos, mientras que la absorción cognitiva y el bienestar emocional no presentaron influencia directa. El modelo explicó el 66.7% de la varianza de la satisfacción (R² = 0.667). En conjunto, los hallazgos sugieren que la satisfacción con la IA generativa se sustenta más en su valor práctico y confiabilidad que en componentes emocionales, lo que orienta a fortalecer estrategias institucionales centradas en el desarrollo de competencias de uso crítico y verificación de información.