Percepción docente sobre inteligencia artificial generativa en educación superior: análisis de confianza, utilidad y adopción pedagógica tras una intervención formativa - Bosquez Barcenes, Víctor Alejandro; Bedoya Cadena, Isabel Patricia; Mora Calero, Mónica Viviana; Martínez Cabascango, Marithza Maribel (Journal of Science and Research, 2026)
La integración de la inteligencia artificial generativa en la educación superior ecuatoriana enfrenta resistencias significativas derivadas de temores epistemológicos, éticos y prácticos del profesorado. Este estudio examina la percepción docente sobre herramientas de IA generativa (ChatGPT, Gemini y Claude) tras una intervención formativa institucional, analizando específicamente la confianza algorítmica, utilidad percibida e intención de uso pedagógico. Se implementó un diseño descriptivo-correlacional con 55 docentes de la Universidad Estatal de Bolívar, Ecuador, quienes completaron un cuestionario estructurado posterior a un programa de capacitación desarrollado durante el año 2025. Los instrumentos de medición incluyeron tres escalas validadas: Confianza Algorítmica (α=0.87), Utilidad Percibida (α=0.91) y Adopción Pedagógica (α=0.89). Los resultados revelan niveles moderados de confianza algorítmica (M=3.45, DE=0.68) y utilidad percibida (M=3.72, DE=0.59), con una intención de uso futuro relativamente favorable (M=3.58, DE=0.71). El análisis de regresión múltiple jerárquica demostró que la confianza algorítmica (β=0.45, p<.001) y la utilidad percibida (β=0.38, p<.001) predicen conjuntamente el 64% de la varianza en la intención de adopción pedagógica (R²=0.64, F(5,49)=17.82, p<.001). Paradójicamente, la experiencia docente previa se correlacionó negativamente con la intención de uso (β=-0.21, p<.05), sugiriendo mayor resistencia en docentes con mayor antigüedad. Los hallazgos evidencian que, si bien la capacitación reduce temores iniciales, persisten barreras estructurales vinculadas a la comprensión de los mecanismos algorítmicos, preocupaciones sobre plagio estudiantil y ambigüedad en la interpretabilidad de las recomendaciones generadas. Se discuten implicaciones para el diseño de programas formativos contextualizados y políticas institucionales que aborden no solo competencias técnicas, también dimensiones epistemológicas y éticas de IA educativa.