Palabras Clave
- Introducción
- Capítulo 1. Marco teórico metodológico para el estudio de la inteligencia artificial generativa IAG en estudiantes de nivel superior Fernando Carreto Bernal y Fernando Carreto Guadarrama
- Capítulo 2. Percepciones y usos de la inteligencia artificial en estudiantes de la Facultad de Derecho y Ciencias Políticas de la UJED. Diagnóstico para el diseño de estrategias educativas emergentes Adriana Elizabeth Ricartti Villagrán, Erik Iván Hernández Cosain, Imelda Shahar Bujanda Celis, Alma Cristina Salas Leal, Marko Antonio González Preza y Humberto Israel Rosales Ronquillo
- Capítulo 3. Percepciones y usos de la inteligencia artificial en estudiantes de Licenciatura en Cultura Física y Deporte de la Facultad de Ciencias de la Conducta de la UAEMex. Diagnóstico para el diseño de estrategias educativas emergentes Claudia Angélica Sánchez Calderón
- Capítulo 4. Percepciones y usos de la inteligencia artificial en estudiantes de la licenciatura en Educación Física y Deporte de la Facultad de Ciencias de la Cultura Física y Deporte de la UJED. Diagnóstico para el diseño de estrategias educativas emergentes Brenda Rocío Rodríguez Vela, María Guadalupe Ortiz Martínez, José René Tapia Martínez, Jesús José Gallegos Sánchez y Mario Alberto Villarreal Ángeles
- Capítulo 5. Percepciones y usos de la inteligencia artificial en estudiantes de la licenciatura en Geografía de la Facultad de Geografía de la UAEMex. Diagnóstico para el diseño de estrategias educativas emergentes Fernando Carreto Bernal
- Capítulo 6. Percepciones y usos de la inteligencia artificial en estudiantes de Químico Biotecnólogo e Ingeniero en Ciencias de los Materiales: diagnóstico para el diseño de estrategias educativas emergentes Miriam Hazel Rodríguez López, José Cirilo Castañeda Delfil, Leticia Pesqueira Leal y Susuky Mar Aldana
- Capítulo 7. Percepciones y uso de la inteligencia artificial en estudiantes de Ingeniería en Biotecnología de la Unidad Académica de Capulhuac de la Universidad Tecnológica del Valle de Toluca. Diagnóstico para el diseño de estrategias educativas emergentes Jorge Edgar Bernáldez García, Gisela Velázquez Garduño, Enrique Daniel Archundia Velarde y Fabiola Rivera Ramírez
- Capítulo 8. Percepciones y usos de la inteligencia artificial en estudiantes de la Licenciatura en Acupuntura Humana Rehabilitatoria de la UNEVT. Diagnóstico para el diseño de estrategias educativas emergentes Fernando Carreto Guadarrama, Liliana Jiménez Bandera, Yeni Maritza Gutiérrez Ramos y Daniel García Lara
- Capítulo 9. Percepciones y usos de la inteligencia artificial en estudiantes del programa de Licenciatura en Nutrición de la Facultad de Salud Pública y Nutrición de la UANL. Diagnóstico para el diseño de estrategias educativas emergentes David Moreno García y Marisol Gómez Nava
- Capítulo 10. Percepciones y usos de la inteligencia artificial en estudiantes de la carrera de Paramédico y Protección Civil de la Universidad Tecnológica del Valle de Toluca (UTVT), unidad Atarasquillo. Diagnóstico para el diseño de estrategias educativas emergentes Jonathan Ricardo Rosas Ramírez, Fabiola Rivera Ramírez, María del Carmen Duarte Troche y Karina Almazán Camacho
- Capítulo 11. Percepción de uso de la inteligencia artificial generativa en los estudiantes de la Universidad Pedagógica de Durango Omar David Almaraz Rodríguez, Luis Fernando Hernández Jácquez, Enrique Falcón Rentería, Judith Bayona Enríquez, Oscar Treviño Maese y Octavio Andrade Reyes
- Capítulo 12. Uso y percepción estudiantil de la IA generativa como parte la formación académica. Caso: licenciatura en Educación de la UAEMex Tania Morales Reynoso, Brenda Mendoza González y Francisco Platas López
- Capítulo 13. Percepciones y usos de la inteligencia artificial en estudiantes de la Escuela Normal de Capulhuac. Diagnóstico para el diseño de estrategias educativas emergentes Víctor Manuel Galán Hernández, María Cristina Michua Cedillo y Patricia Guadarrama Ortega
- Capítulo 14. Percepciones y usos de la Inteligencia Artificial Generativa en estudiantes de la Licenciatura en Educación Preescolar de la ByCENED. Diagnóstico para el diseño de estrategias educativas emergentes Aida del Carmen Rios Zavala, Francisca Cardoza Batres, Alicia Siqueiros Manzanera e Hilario Araujo Gurrola
- Capítulo 15. Percepciones y usos de la inteligencia artificial en estudiantes de la Licenciatura en Educación Primaria de la ByCENED Yadira María González Mercado, Marina Oyosa Sepúlveda, Luz Briseida Rivera Martínez y Arturo Emmanuel Meléndez Juárez
Acceso Abierto en:
El uso de la inteligencia artificial generativa (IAG) en los estudiantes de nivel superior
Diagnóstico participativo para el diseño de estrategias educativas emergentes
(coordinador)
CITAR DIRECTO https://doi.org/10.52501/cc.379
|
|
| Año: 2026 | |
| Edición: Primera | |
| Colección: Colección Ciencia e Investigación | |
| ISBN: Comunicación Científica: 978-968-9738-64-0 | |
| Páginas: 375 | |
| Tamaño: 16.5 x 23 cm | |
IMPACTO DE LA PUBLICACIÓN
Visitantes
19
Descargas
4
DICTAMINACIÓN
Descargas en PDF
VERIFICACIÓN DE SIMILITUD
EVIDENCIA DE INDEXACIÓN INTERNACIONAL
El libro, constituye una aportación relevante al debate sobre la incorporación de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la educación superior mexicana, derivado del proyecto registrado en la UAMex (SIEA 7270/2025CIC). La obra ofrece un análisis riguroso con enfoque mixto, sustentado en evidencias empíricas, que examina prácticas, percepciones y retos de los universitarios frente a estas tecnologías emergentes. Su lectura articula innovación tecnológica, procesos cognitivos y responsabilidad ética.
Uno de sus principales méritos radica en la estructura metodológica basada en cuatro dimensiones clave: accesibilidad a la información, impacto en el proceso de enseñanza-aprendizaje, desarrollo de habilidades metacognitivas e implicaciones éticas vinculadas a la integridad académica. Cada dimensión se fundamenta en teorías contemporáneas como el Conectivismo, la Educación 4.0, la Cognición Distribuida y el principio de Integridad académica.
A diferencia de estudios descriptivos, este trabajo se distingue por la construcción y validación rigurosa de un instrumento de investigación compuesto por 20 ítems, organizados en las cuatro dimensiones y respaldados por juicio de expertos, validez de contenido y constructo, además de una aplicación piloto.
El alcance interinstitucional e interregional del estudio, con la participación de ocho instituciones, 17 programas académicos y 2,163 estudiantes de los estados de México, Durango y Nuevo León, fortalece la validez de los hallazgos y ofrece una visión comparativa poco explorada. En conjunto, el libro se posiciona como referencia indispensable para investigadores, docentes y responsables de políticas educativas interesados en orientar el uso ético, crítico y pedagógico de la inteligencia artificial generativa en la educación superior.
Fernando Carreto Bernal
Doctor en Educación por la Universidad Pedagógica Nacional UPN. Doctor en Geografía por la FFYL de la UNAM. Maestría en Estudios Latinoamericanos por la UAEM. Especialidad en Formación de Formadores por la CREFAL y licenciatura en Geografía en la UAEM. Es profesor de tiempo completo en la Facultad de Geografía de la Universidad Autónoma del Estado de México con perfil PRODEP, miembro de sistema nacional de investigadores del CONACYT, coordinador de la Red de Cuerpos Académicos en Investigación Educativa de la UAEM, generador del Observatorio Geográfico de América Latina. Es editor de la revista de investigación educativa RedCA ubicada en la hemeroteca digital de la UEAM.
https://orcid.org/0000-0003-3423-668X
REDES SOCIALES
VIDEOS
