La inteligencia artificial en el aprendizaje universitario en la universidad estatal de Milagro: Un análisis descriptivo de la curva de aprendizaje tradicional y tecnológica - Buñay Paguay, Valeria Estefanía; Quezada Iñiguez, Alejandra Lissette; Guachun Saldaña, José Luis; Buñay Paguay, Mercy Alexandra (Ciencia y Educación, 2025)
Este artículo analiza la influencia de la inteligencia artificial en el aprendizaje universitario en la Universidad Estatal de Milagro (UNEMI), comparando la curva de aprendizaje tradicional con la curva tecnológica mediada por IA. El objetivo general fue describir el impacto del uso de IA en la velocidad de adquisición, la retención del conocimiento y el desarrollo del pensamiento crítico, frente a los métodos tradicionales. Se empleó un enfoque cuantitativo, descriptivo y comparativo, con diseño no experimental y corte transversal. Participaron 80 estudiantes de pregrado y posgrado. Se utilizó un cuestionario tipo Likert de 15 ítems (α > 0,80), aplicado mediante formulario digital. El análisis incluyó estadística descriptiva y comparación de medias. Los resultados evidencian coexistencia de ambos enfoques: el tradicional mantiene mayor valoración en mediación docente, profundidad conceptual y pensamiento crítico (p. ej., preferencia general del 68%); mientras que la curva tecnológica destaca por autonomía (60%), acceso inmediato a la información y optimización del tiempo de estudio (37,7% la percibe como mejora del tiempo; 32,5% reporta aprender más rápido). Se identifican riesgos de dependencia tecnológica y posibles limitaciones para la reflexión si no hay acompañamiento docente. Se concluye que el modelo híbrido integrando mediación docente y potencialidades de la IA ofrece la vía más prometedora para un aprendizaje integral, ético y significativo en educación superior.