Patrones de Uso Académico de la Inteligencia Artificial Generativa en Estudiantes Universitarios

La integración acelerada de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la educación superior ha transformado las prácticas académicas estudiantiles, generando nuevas dinámicas de mediación cognitiva, autoeficacia tecnológica y desafíos éticos. Este estudio analiza los patrones de uso académico de la IAG en una muestra de 238 estudiantes de la Universidad Politécnica de Durango (México), mediante un diseño cuantitativo, no experimental y de corte transversal. Se aplicó un instrumento validado compuesto por 37 ítems distribuidos en siete dimensiones: uso académico integral, creación y edición de contenidos, autoeficacia percibida, uso ético, acceso y desigualdad, impacto ambiental y dependencia tecnológica. Los resultados muestran niveles altos de uso ético (x̄ = 3.74) y autoeficacia percibida (x̄ = 3.42), mientras que la dependencia tecnológica se mantiene en un rango moderado (x̄ = 2.96). Se identificaron correlaciones significativas entre autoeficacia y uso académico (r = 0.72), así como entre autoeficacia y uso ético (r = 0.77), lo que sugiere que la confianza tecnológica favorece una integración más estratégica y responsable. No obstante, la relación entre uso académico y dependencia (r = 0.50) advierte posibles riesgos de subordinación cognitiva. Se concluye que la IAG forma parte estructural del ecosistema académico estudiantil y que su integración efectiva requiere fortalecer la autoeficacia crítica, la autonomía cognitiva y la formación ética y ambiental en la educación superior.