Impacto de la Inteligencia Artificial Generativa y aprendizaje activo en la eficiencia educativa: un estudio mixto en estudiantes de la Escuela Bancaria y Comercial (EBC)

Impact of Generative Artificial Intelligence and Active Learning on Educational Efficiency: A Mixed Study on Students from the School of Banking and Commerce (EBC)

Resumen

Este artículo presenta los resultados de una investigación con enfoque mixto que evalúa el impacto de la inteligencia artificial generativa (IAG) y el aprendizaje activo en la eficiencia educativa de los estudiantes de la Escuela Bancaria y Comercial (EBC), en México. En la fase cualitativa, se realizaron cinco grupos focales con estudiantes de primeros semestres, quienes expresaron una valoración positiva hacia estas metodologías, aunque también manifestaron inquietudes éticas y pedagógicas. En la fase cuantitativa, se encuestó a una muestra representativa de 379 estudiantes pertenecientes a los nuevos planes de estudio, seleccionados aleatoriamente entre una población total de 3,119 alumnos. Este tamaño muestral, que equivale al 12.1% del universo, garantiza un nivel de confianza superior al 99% con un margen de error del 5%, fortaleciendo la validez de los hallazgos obtenidos de los nuevos planes de estudio mediante un instrumento validado (α = 0.85). El análisis estadístico, basado en regresión lineal múltiple, reveló que el aprendizaje activo fue el principal predictor de la eficiencia educativa, seguido por la percepción de utilidad de la IAG. Adicionalmente, se aplicaron pruebas t de comparación entre planes educativos, encontrando diferencias significativas en tres de cinco asignaturas. Se concluye que la integración de la IAG y el aprendizaje activo fortalece las competencias estudiantiles y mejora el rendimiento académico, contribuyendo a un modelo educativo más dinámico e innovador.