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Yeigson Yohan Pérez Llaín, Claudia Marcela Durán Chinchilla
, Martín Humberto Casadiegos Santana
El estudio nace de la progresiva integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la educaciónuniversitaria y su influencia ético-jurídica. Aborda la necesidad de demostración empírica sobre elimpacto de las herramientas de IA en los resultados académicos. A pesar de los multitudinariosestudios que examinan sobre los efectos de la IA en la enseñanza y el aprendizaje, pocos se han centrado en el uso real por parte de los estudiantes universitarios y si este uso afecta su rendimientoacadémico. Se utilizó un método correlacional cuantitativo y un muestreo aleatorio simple paraencuestar a estudiantes del programa de derecho jornada diurna y nocturna. Los datos se analizaronmediante ANOVA (Análisis de Varianza), revelando diferencias generacionales en la competenciatecnológica. La generación más joven exhibió un 91% de resultados positivos del uso de IA,mientras que la generación mayor mostró un impacto negativo del 100%. Estos hallazgos indicanque la relación entre el uso de IA y los resultados académicos pende de factores más allá del simpleuso y está influenciada por los intereses de los estudiantes, que pueden no siempre estar alineadoscon los académicos.
The study arises from the progressive integration of Artificial Intelligence (AI) in universityeducation and its ethical-legal influence. Addresses the need for empirical demonstration of theimpact of AI tools on academic outcomes. Despite the multitude of studies examining the effectsof AI on teaching and learning, few have focused on its actual use by university students andwhether this use affects their academic performance. A quantitative correlational method andsimple random sampling were used to survey students from the daytime and evening law program.The data were analyzed using ANOVA (Analysis of Variance), revealing generational differencesin technological competence. The younger generation exhibited 91% positive results from usingAI, while the older generation showed a 100% negative impact. These findings indicate that therelationship between AI use and academic outcomes depends on factors beyond simple use and isinfluenced by students' interests, which may not always be aligned with academics.
