Impacto del uso de herramientas de inteligencia artificial generativa en el rendimiento académico

Tema: Impacto del uso de herramientas de inteligencia artificial generativa en el rendimiento académico de estudiantes universitarios en Lima Metropolitana (2022–2025)

Problema

Delimitación

Pregunta

Hipótesis

El uso masivo de herramientas de inteligencia artificial generativa ha transformado los métodos de estudio y evaluación en la educación superior. Sin embargo, existe incertidumbre sobre cómo esta tecnología influye en el rendimiento académico y en el desarrollo de competencias críticas, como el pensamiento analítico y la originalidad. En Lima Metropolitana, la ausencia de marcos regulatorios claros y lineamientos pedagógicos definidos agrava esta problemática, generando posibles efectos tanto positivos como negativos en los estudiantes universitarios durante el periodo 2022–2025.

Delimitación espacial

Lima Metropolitana, Perú.

¿De qué manera el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa ha impactado en el rendimiento académico y en el desarrollo del pensamiento crítico de los estudiantes universitarios en Lima Metropolitana durante el periodo 2022–2025?

El uso de herramientas de inteligencia artificial generativa impacta de manera positiva en el rendimiento académico cuantitativo de los estudiantes universitarios en Lima Metropolitana durante el periodo 2022–2025, al optimizar el acceso y gestión de la información; sin embargo, genera un impacto negativo en el desarrollo del pensamiento crítico y la originalidad académica cuando su uso no está regulado ni guiado pedagógicamente.

Delimitación temporal

Periodo comprendido entre los años 2022 y 2025.

Delimitación temática

Impacto del uso de herramientas de inteligencia artificial generativa en el rendimiento académico y desarrollo de competencias críticas en estudiantes universitarios.

¿Qué intereses personales o profesionales motivan la elección de este tema de investigación?

La elección de este tema responde al creciente uso de herramientas de inteligencia artificial generativa en el ámbito académico, especialmente entre estudiantes universitarios. Desde una perspectiva profesional, resulta relevante analizar cómo estas tecnologías están influyendo en los procesos de aprendizaje, considerando que su uso es cada vez más frecuente en la elaboración de trabajos, resolución de tareas y acceso a información. Asimismo, como futuro profesional vinculado al ámbito tecnológico y de automatización, existe un interés en comprender el impacto real de estas herramientas para promover un uso adecuado, ético y eficiente dentro del entorno educativo.

¿Cuál es la relevancia académica del tema propuesto?

El presente estudio es relevante porque contribuye al análisis de una problemática actual poco regulada en el contexto educativo peruano. Permite generar evidencia sobre los efectos de la inteligencia artificial generativa en el rendimiento académico y en el desarrollo de habilidades críticas, lo cual es fundamental para la toma de decisiones en instituciones educativas. Además, aporta al debate académico sobre la integración de nuevas tecnologías en la educación superior, promoviendo propuestas que equilibren el uso de la tecnología con el desarrollo del pensamiento autónomo y crítico.

BASE DE DATOS PARA TESIS UNIVERSITARIAS

Fuente académica 1 

• Autor(es): López, María Fernanda
• Año de publicación: 2023
• Título: Impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje universitario
• Ciudad: Lima
• Universidad: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Tipo de tesis: Tesis de licenciatura
• URL: https://cybertesis.unmsm.edu.pe/ 
• Pertinencia de la fuente: 

• Autoridad: Investigación universitaria respaldada por institución académica reconocida.
• Contenido: Analiza el impacto de la IA en el aprendizaje y rendimiento.
• Objetividad: Basada en datos empíricos y análisis académico.
• Extensión: Desarrollo completo con marco teórico y resultados.

Fuente académica 2

• Autor(es): Ramírez, Carlos Alberto
• Año de publicación: 2024
• Título: Uso de herramientas digitales y su influencia en el rendimiento académico
• Ciudad: Lima Universidad: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Tipo de tesis: Tesis de maestría
• URL: https://tesis.pucp.edu.pe/ 
• Pertinencia de la fuente: 

• Autoridad: Investigación de posgrado con respaldo institucional.
• Contenido: Estudia herramientas digitales incluyendo IA.
• Objetividad: Metodología cuantitativa aplicada.
• Extensión: Análisis detallado con resultados estadísticos.

BASE DE DATOS PARA ARTÍCULOS ACADÉMICOS

Fuente académica 3

• Autor(es): Ocaña-Fernández, Y., Valenzuela-Fernández, L. A., & Garro-Aburto, L. L. 
• Año de publicación: 2019 
• Título: Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior 
• Nombre de la Revista: Propósitos y Representaciones
• N° de la revista: 2
• V° de la revista: 7
• Páginas: 536–568 
• URL: https://revistas.usil.edu.pe/index.php/pyr/article/view/274 
• Pertinencia de la fuente:

• Autoridad: Revista peruana indexada. 
• Contenido: IA aplicada a educación superior 
• Objetividad: Investigación académica validada. 
• Extensión: Artículo completo y profundo.

Fuente académica 4

• Autor(es): Pizarro-Romero, J. 
• Año de publicación: 2024
• Título: Desempeño de la inteligencia artificial en la escritura académica universitaria 
• Nombre de la Revista: Lengua y Sociedad 
• N° de la revista: 2
• V° de la revista: 23
• Páginas: 911–944 
• URL: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/lenguaysociedad/article/view/27856 

• Pertinencia de la fuente:

• Autoridad: Revista de la UNMSM. 
• Contenido: IA en producción académica.
• Objetividad: Basado en análisis académico. 
• Extensión: Amplio desarrollo.

Fuente académica 5

• Autor(es): Navarro-Dolmestch, R.

• Año de publicación: 2023

• Título: Inteligencia artificial generativa y riesgos para la integridad académica

• Nombre de la Revista: Derecho PUCP

• N° de la revista: 91

• V° de la revista: No consigna

• Páginas: 231–270

• URL: https://revistas.pucp.edu.pe/index.php/derechopucp/article/view/26654 

• Pertinencia de la fuente:

• Autoridad: Revista de la PUCP.

• Contenido: Impacto negativo.

• Objetividad: Enfoque crítico académico.

• Extensión: Desarrollo completo.

Fuente académica 6

• Autor(es): Pizarro-Romero, J., & Lovón, M.
• Año de publicación: 2025
• Título: Uso de inteligencia artificial en cursos universitarios de redacción
• Nombre de la Revista: Desde el Sur
• N° de la revista: 1
• V° de la revista: 17
• Páginas: e0015.
• URL: https://revistas.cientifica.edu.pe/index.php/desdeelsur/article/view/1701
• Pertinencia de la fuente:

• Autoridad: Revista peruana indexada.
• Contenido: Uso real de IA en universidad.
• Objetividad: Estudio académico aplicado.
• Extensión: Caso completo.

BASE DE DATOS PARA LIBROS

Fuente académica 7

• Autor(es): Puga de la Cruz, J.; Torres Monzón, R.; López Rojas, A.; Tuesta Moreno, M.
• Año de publicación: 2024
• Título: Inteligencia Artificial al Servicio de la Educación: Redes neuronales en el pronóstico del rendimiento académico
• Nombre de la Editorial: Universidad Nacional de la Amazonía Peruana
• Ciudad de publicación: Iquitos, Perú
• URL: https://tecnohumanismo.online/index.php/tecnohumanismo/article/view/358 
• Pertinencia de la fuente:

• Autoridad: Investigadores de universidad peruana.
• Contenido: Relaciona IA directamente con rendimiento académico.
• Objetividad: Basado en modelos y análisis de datos educativos.
• Extensión: Documento amplio.

Fuente académica 8

• Autor(es): Huamaní Huamaní, G.; Tocto Inga, P.
• Año de publicación: 2025
• Título: Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Educación Superior Universitaria.
• Nombre de la Editorial: Fondo Editorial EDUNI.
• Ciudad de publicación: Lima.
• URL: https://repositorio.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/28817/1/huamani_hg.pdf
• Pertinencia de la fuente:

• Autoridad: Investigadores de universidad peruana.
• Contenido: Analiza IA desde enfoque pedagógico y educativo.
• Objetividad: Basado en investigación educativa.
• Extensión: Libro completo con 5 capítulos.