PERCEPCIÓN DOCENTE SOBRE COMPRENSIÓN LECTORA MEDIADA POR INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN CONTEXTOS DE SOBRECARGA LABORAL: ESTUDIO CUANTITATIVO EN EDUCACIÓN BÁSICA

Objetivo: Analizar la percepción docente sobre la comprensión lectora mediada por inteligencia artificial en contextos de sobrecarga laboral en instituciones de educación básica. Metodología: Estudio cuantitativo, no experimental, transversal y correlacional realizado con 150 docentes de educación básica en Pisco, Perú, durante 2025. Se aplicaron tres instrumentos validados mediante juicio de expertos y análisis de confiabilidad: Escala de Sobrecarga Laboral Docente (α=0.92), Cuestionario de Percepción sobre Comprensión Lectora Mediada por IA (α=0.89) y Escala de Actitudes hacia la Tecnología Educativa (α=0.91). Los datos se analizaron mediante estadística descriptiva, correlación de Spearman y regresión múltiple con SPSS v.28. Resultados: El 68.7% de docentes reportó sobrecarga laboral alta, con promedios de 52.3 horas semanales de trabajo. Se identificó correlación positiva moderada entre sobrecarga laboral y percepción negativa hacia la IA educativa (rho=0.54, p<0.001). La dimensión "carga administrativa" explicó el 31.2% de la varianza en la resistencia tecnológica. Los docentes con menor sobrecarga mostraron actitudes significativamente más favorables hacia herramientas de IA para comprensión lectora (U=1234.5, p=0.002). Conclusiones: La sobrecarga laboral constituye un predictor significativo de la percepción docente negativa hacia la mediación tecnológica en comprensión lectora. Se requieren políticas institucionales que reduzcan la carga administrativa y fortalezcan la capacitación docente en tecnologías educativas emergentes.