Validación de un cuestionario con métodos mixtos: Una guía metodológica para investigar el uso de la inteligencia artificial y la tutoría inteligente en la enseñanza de Cálculo en ingeniería

Las tasas de reprobación en Cálculo en la FIME (UANL) oscilaron entre 40% y 60% entre 2020 y 2023, un problema que se agravó con la llegada del plan de estudios 440. Ante este escenario, no basta con proponer soluciones tecnológicas: se necesitan instrumentos rigurosos que evalúen si realmente funcionan. Este capítulo documenta la construcción y validación del cuestionario TAM/UTAUT-Cálculo, una herramienta original —no traducida ni adaptada— que integra cuatro marcos teóricos (TAM, UTAUT, SDT y CLT) para comparar ChatGPT-4 con Khan Academy como apoyos tecnológicos en la enseñanza de Cálculo. Bajo un diseño de métodos mixtos explicativo secuencial, se desarrolló la validación en tres fases: traducción de los marcos teóricos a reactivos, juicio de cinco expertos y aplicación piloto con dos grupos de estudiantes. Los resultados respaldan el instrumento: un CVC de 0.96 y una confiabilidad excelente en ambas versiones (α = 0.957 en Khan Academy, α = 0.938 en ChatGPT-4), aunque con matices relevantes en Carga cognitiva. Más que cerrar el tema, el capítulo ofrece una hoja de ruta replicable para quienes deban validar instrumentos con muestras reducidas en sus primeras etapas, dejando el análisis factorial confirmatorio para la fase definitiva.