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A pesar de los altos niveles de aceptación y uso de la Inteligencia Artificial en estudiantes de educación superior, existe escasa evidencia sobre cómo esta se relaciona con la autoeficacia, la ansiedad y la conciencia ética en la formación docente inicial. Ante esto, la investigación analizó las percepciones de docentes en formación de nuevo ingreso del Centro de Actualización del Magisterio de Durango, México, respecto al uso y aceptación de la Inteligencia Artificial en su formación académica, empleando el modelo de Aceptación Tecnológica, propuesto por Zhai et al. (2024). Dentro del paradigma positivista, con enfoque cuantitativo y diseño exploratorio-transversal. Se aplicó un cuestionario de 27 ítems, integrado en cinco dimensiones, a 55 estudiantes de las licenciaturas en Educación Primaria y Preescolar. Los resultados evidenciaron alta disposición hacia la Inteligencia Artificial, especialmente en las dimensiones Intención de Comportamiento y Utilidad Percibida, mientras que Ansiedad y Autoeficacia presentaron valoraciones bajas y dispersas. La confiabilidad proyectó coeficientes robustos (Alfa de Cronbach = .918; Omega de McDonald = .951). La prueba de Friedman resultó significativa (p < 0.05), y el análisis Post-hoc mediante Wilcoxon confirmó diferencias en ocho combinaciones de dimensiones, excepto Autoeficacia–Utilidad Percibida (p = .145) e Intención de Comportamiento–Facilidad de Uso Percibido (p = .112). Concluyendo que, aunque la aceptación de la Inteligencia Artificial es elevada, prevalecen reservas vinculadas con la ansiedad y la necesidad de fortalecer la alfabetización digital. Se plantea promover su uso pedagógico responsable y ético a lo largo de la formación profesional docente.
Despite the high levels of acceptance and use of Artificial Intelligence among higher education students, there is limited evidence regarding how it relates to self-efficacy, anxiety, and ethical awareness in initial teacher education. In response, this study analyzed the perceptions of first-year preservice teachers at the Centro de Actualización del Magisterio of Durango, Mexico, regarding the use and acceptance of Artificial Intelligence in their academic training, using the Technology Acceptance Model proposed by Zhai et al. (2024). The study was conducted within the positivist paradigm, with a quantitative approach and an exploratory cross-sectional design. A 27-item questionnaire, comprising five dimensions, was administered to 55 students enrolled in the Bachelor’s programs in Primary and Preschool Education. The results revealed a high willingness toward Artificial Intelligence, particularly in the dimensions of Behavioral Intention and Perceived Usefulness, while Anxiety and Self-efficacy showed low and dispersed ratings. Reliability yielded robust coefficients (Cronbach’s alpha = .918; McDonald’s omega = .951). The Friedman test was significant (p < 0.05), and post hoc analysis using the Wilcoxon test confirmed differences in eight dimension pairings, except for Self-efficacy–Perceived Usefulness (p = .145) and Behavioral Intention–Perceived Ease of Use (p = .112). It is concluded that, although acceptance of Artificial Intelligence is high, reservations persist related to anxiety and the need to strengthen digital literacy. The promotion of responsible and ethical pedagogical use throughout professional teacher education is therefore proposed.
