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Tipo de Publicación: Articulo Científico
Recibido: 20/10/2025
Aceptado: 21/11/2025
Publicado: 22/11/2025
Código Único AV: e620
Páginas: 1(2086-2109)
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17684079
Autores:
Luis Angel Vasquez Reyes
Licenciado en Educación: Comunicación
Contador Público
Magister en Administración de la Educación
Doctor en Educación
https://orcid.org/0000-0002-7531-2784
E-mail: lvasquezr@unfv.edu.pe
Afiliación: Universidad Nacional Federico Villarreal
País: República del Perú
Ruben Hernan Bustillos Borja
Licenciado en Estadística
Maestro en Matemática Aplicada
https://orcid.org/0000-0002-3648-6650
E-mail: rbustillos@unfv.edu.pe
Afiliación: Universidad Nacional Federico Villarreal
País: República del Perú
Jeanette Nazaria Estrada Cantero
Licenciada en Estadística
Magister en Administración
https://orcid.org/0000-0002-6020-1352
E-mail: jestrada@unfv.edu.pe
Afiliación: Universidad Nacional Federico Villarreal
País: República del Perú
Eugenia Peregrina Quiroz Castañeda
Licenciada en Literatura
Magister en Docencia Universitaria
https://orcid.org/0009-0009-7876-2930
E-mail: equirozc@unfv.edu.pe
Afiliación: Universidad Nacional Federico Villarreal
País: República del Perú
Aída Mareli Medina Rondán
Licenciada en Lengua y Literatura
Magister en Gestión Educativa
https://orcid.org/0009-0000-1012-9682
E-mail: amedinar@unfv.edu.pe
Afiliación: Universidad Nacional Federico Villarreal
País: República del Perú
Resumen
El artículo se realizó con la finalidad general de determinar la influencia
de la Inteligencia Artificial (IA) en la mejora de las habilidades de
investigación en los educandos de la UNFV-FH, 2025. Este objetivo
cumple un rol importante ya que el desarrollo de las prácticas
investigativas contribuye al mejoramiento de las actividades
académicas de los estudiantes. El estudio fue de orientación cuantitativa
de carácter aplicado y con un diseño preexperimental, es decir, con un
solo grupo al que se le aplicaron primero un pretest, luego el tratamiento
y finalmente el postest, la muestra estuvo compuesta por 85 alumnos de
la UNFV-FH. Los resultados señalaron que los estudiantes utilizan sus
habilidades comunicativas en un 84.7 %, en comparación con la
preprueba que apenas llegó a un 7.1 %, Se empleó la prueba de
Wilcoxon que es no paramétrica. Se concluye que la IA impacta en la
mejora de las habilidades de investigación de los educandos,
evidenciándose una variación de 7.49 puntos en beneficio del postest,
con una significancia estadística de 0,000.
Palabras Clave
Inteligencia artificial, habilidades investigativas,
estudiantes universitarios
Abstract
This article was conducted with the general aim of determining the
influence of Artificial Intelligence (AI) on improving research skills in
students at UNFV-FH in 2025. This objective plays an important role
since the development of research practices contributes to the
improvement of students' academic activities. The study was
quantitative, applied in nature, and used a pre-experimental design,
meaning it involved a single group that was first given a pretest, then
the treatment, and finally a posttest. The sample consisted of 85 students
from UNFV-FH. The results indicated that students used their
communication skills 84.7% of the time, compared to only 7.1% in the
pretest. The Wilcoxon signed-rank test, a non-parametric test, was used.
It was concluded that AI impacts the improvement of students' research
skills, showing a 7.49-point increase in the posttest, with a statistical
significance of 0.000.
Keywords
Artificial intelligence, research skills, university student
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Volumen: 6, Número: 13, Año: 2025 (Continua-2025)
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Introducción
En el ambiente universitario, siempre se está
investigando e innovando con la aparición de
nuevas tecnologías que mejoren las habilidades de
los estudiantes en el logro de la excelencia
educativa, en ese contexto, la inteligencia artificial
contribuye al desarrollo de las habilidades
investigativas con la finalidad del mejoramiento de
los procesos académicos en la investigación tanto en
docentes como en los discentes en los entornos
universitarios. Estas competencias son necesarias en
el trabajo investigativo de monografías, ensayos,
proyectos y tesis que se realizan constantemente en
la vida universitaria.
Se plantean los siguientes problemas:
General: ¿De qué forma incide la IA en la mejora de
las habilidades de investigación en los discentes de
la UNFV-FH, 2025? Específicos: ¿De qué forma
influye la IA en la búsqueda de información de los
discentes de la UNFV-FH, 2025?, ¿De qué manera
influye la IA en el dominio tecnológico de los
discentes de la UNFV-FH, 2025?, ¿De qué forma
influye la IA en el dominio metodológico de los
discentes de la UNFV-FH, 2025? y ¿De qué manera
influye la IA en el dominio actitudinal de los
discentes de la UNFV-FH, 2025?
A partir de los problemas expuestos, se
definieron los siguientes objetivos: General:
Determinar la influencia de la IA en la mejora de las
habilidades de investigación en los discentes de la
UNFV- FH, 2025. Específicos: a) Establecer la
influencia de la IA en la búsqueda de información
de los discentes de la UNFV- FH, 2025. b)
Examinar la influencia de la IA en el dominio
tecnológico de los discentes de la UNFV- FH, 2025.
c) Analizar la influencia de la IA en el dominio
metodológico de los discentes de la UNFV- FH,
2025. d) Establecer la influencia de la IA en el
dominio actitudinal de los discentes de la UNFV-
FH, 2025.
Asimismo, se anticiparon las siguientes
hipótesis: General: Existe influencia significativa de
la IA en la mejora de las habilidades de
investigación en los discentes de la UNFV- FH,
2025. Específicas: a) Existe influencia significativa
de la IA en la mejora de la búsqueda de información
de los discentes de la UNFV- FH, 2025. b) Existe
influencia significativa de la IA en la mejora del
dominio tecnológico de los discentes de la UNFV-
FH, 2025. c) Existe influencia significativa de la IA
en la mejora del dominio metodológico de los
discentes de la UNFV- FH, 2025. d)Existe
influencia significativa de la IA en la mejora del
dominio actitudinal de los discentes de la UNFV-
FH, 2025.
El tema elegido mantiene una justificación
teórica por el conocimiento y el uso de los
fundamentos teóricos de la inteligencia artificial con
algunos asistentes virtuales como el Microsoft
Copilot y ChatGPT que contribuyen
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significativamente al proceso pedagógico de los
estudiantes y docentes. Asimismo, se justifica
metodológicamente ya que la planificación,
elaboración y ejecución de los procesos
investigativos exigen a los discentes el desarrollo de
capacidades investigativas especializadas en forma
permanente conforme a los avances de la tecnología
aplicados en el ámbito universitario.
La investigación se sustenta primordialmente
en lograr un servicio de calidad en la educación
reconocida en el objetivo de desarrollo sostenible
N.º 4 señalado en la Agenda 2030 (ONU, 2018). Por
otra parte, la indagación realizada contribuye al
desarrollo del saber científico y tecnológico en el
sector educativo. Asimismo, tiene un gran impacto
pedagógico con la mejora de las habilidades de
investigación en los educandos universitarios de la
mencionada facultad.
La investigación contribuye al desarrollo
científico y tecnológico en el aspecto pedagógico, es
decir, se plantea una educación en Tecnología,
Ciencia y Sociedad como una oportunidad en la
contribución sobre el conocimiento y la
comprensión de la sociedad que demanda el
desarrollo de la educación tomando en cuenta los
adelantos tecnológicos actuales.
La investigación cumple un rol importante ya
que el desarrollo de las prácticas investigativas
contribuirá al perfeccionamiento de las
producciones académicas realizadas por los
estudiantes de manera especializada siguiendo los
cánones exigidos por las actividades académicas
buscando la excelencia en la formación educativa
(ODS N.º 4 establecida en la Agenda 2030 y los
objetivos de desarrollo sostenible).
Por otro lado, la indagación permitirá en los
estudiantes el pleno desarrollo de sus capacidades
sin discriminación y con equidad buscando el
bienestar a través de las acciones conjuntas de los
actores que buscan el progreso del país en
concordancia con el objetivo nacional 1 del Plan
Estratégico del Perú al 2050 lo que fortalece un
sistema sostenible y promueve una vida saludable
de las personas considerando el entorno natural e
incluso digital para el logro de la formación integral
(Plan Estratégico Nacional al 2050).
Por tales motivos se espera tener un impacto
pedagógico con el desarrollo de las prácticas
investigativas en las actividades de aprendizaje
ejecutadas por los docentes, autores del estudio.
Desarrollo secuencial teórico
Entre los antecedentes se tienen al equipo de
Oliinyk et al., (2024) en su artículo realizado en
Ucrania, publicado en la Revista Eduweb, buscó
verificar empíricamente el rol de la IA en la mejora
de las habilidades de investigación de los educandos
de doctorado en filosofía. De enfoque mixto con
diseño cuasiexperimental, se trabajó con una
muestra de 78 participantes, 38 GC y 40 GE a
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quienes se administró una encuesta a través de los
formularios de Google. Los resultados mostraron
que en la utilización de la IA se obtuvieron en el
componente sustantivo un 7.5 %, en el diseño 10 %,
en el procesal 8.4 %; en el opcional 11.4 % y en el
comunicativo 8.5 %. Se determinó que la IA incide
favorablemente en la mejora de las habilidades de
investigación de los participantes.
Figueroa & Lamas (2025) en su artículo
realizado en Ecuador, publicado en la Revista
Ñeque, buscaron evaluar la incidencia de la IA en
las habilidades académicas de los educandos en una
institución ecuatoriana. De orientación mixta y
diseño de carácter descriptivo, se realizó un trabajo
con una muestra de 261 discentes y 45 docentes a
quienes se aplicaron encuestas y entrevistas
respectivamente. Los hallazgos señalaron que 59 %
de los encuestados opinó que Microsoft Copilot y
ChatGPT fortalecen el análisis crítico. Se concluye
que la aplicación de la IA tiene un gran desafío para
la comunidad académica ya que primero se necesita
capacitar a los educadores para poder aplicarla en el
entorno educativo.
Aguirre-Aguilar et al., (2024) en su artículo
realizado en México, publicado en la Revista
Alteridad, los autores buscaron examinar las
actitudes que presentan los discentes de la
universidad en el uso de la inteligencia artificial. De
estudio cuantitativo y diseño transaccional
descriptivo, se realizó un trabajo con una muestra de
118 educandos de instituciones públicas y privadas
a quienes se les administró un cuestionario. Los
resultados evidencian que los participantes
presentan mucha incertidumbre en la aplicación de
la IA, pero a su vez reconocen la innovación y
motivación de la tecnología que les exige desarrollo
de conocimientos más especializados en los
procesos exigidos en la investigación. Asimismo, se
hallaron en la percepción sobre la IA (0.935);
formación y utilización de la IA (0.927);
aplicabilidad de la IA en el proceso de E-A en la
evaluación (0.950); Ventajas y retos de la IA
(0.965); Ética y responsabilidad del uso de la IA
(0.983). Se concluyó que existe una asociación
positiva entre las actitudes y la IA que presentan los
estudiantes de posgrado en el contexto del estudio.
Mena et al., (2024) en su artículo realizado en
Ecuador, publicado en Ciencia Latina Revista
Científica Multidisciplinar, buscaron analizar el
índice de las competencias investigativas en
participantes de pedagogía y proponer estrategias
para su fortalecimiento. De estudio cuantitativo y
diseño tipo descriptivo, se trabajó con una muestra
de 300 colaboradores a quienes se les administró un
cuestionario que previamente fue validado por el
Alfa de Cronbach. Los hallazgos indican que el
nivel adecuado con sus habilidades investigativas en
cuanto a la búsqueda de información se halló que el
96.7 % presentó un nivel adecuado en habilidades
de investigación. Se concluye que un gran
porcentaje de educandos se encuentra en un nivel
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intermedio lo que indica que están en proceso de
alcanzar un conocimiento óptimo, al que se suma el
38 % que ha logrado un nivel satisfactorio.
Peña & Charchabal (2024) en su artículo
realizado en Ecuador, publicado en la Revista
Ciencia y Actividad Física, buscaron analizar el
progreso de las destrezas investigativas en los
universitarios de Educación Física. De enfoque
cuantitativo, aplicado y diseño cuasiexperimental,
es decir, se trabajó con grupos de control y
experimental, con 250 participantes a quienes se
administró primero un pretest, el tratamiento y luego
el postest. Los resultados demuestran que las
herramientas tecnológicas mejoran el desempeño
que pasó de 49.6 % en el pretest al 50 % en el postest
en el bienio 2023-24, y del 49.8 % al 50 % en el
bienio 2024-25. Se concluye que los modelos
teóricos usados inciden en la mejora de las
habilidades investigativas, pero se observa que se
tiene que ajustar estrategias educativas adecuadas
para fortalecer las capacidades de los estudiantes
con diferentes ritmos de aprendizaje.
Entre los antecedentes nacionales se
encuentra a Carhuaricra Espinoza et al., (2024) en
su artículo realizado en Lima, los autores
propusieron establecer la correlación entre las
destrezas investigativas y la IA en los discentes de
un claustro limeño. De estudio cuantitativo, nivel
correlacional y básico. Se trabajó con 120
participantes a quienes se les aplicó una encuesta de
forma digital haciendo uso de Google Forms. Los
resultados indicaron que las aptitudes investigativas
en un 76.7 % presentan un nivel bajo, mientras que
la inteligencia artificial en un 66.7 % se encuentra
en un nivel de significación. Asimismo, se logró una
correlación de Spearman de 0.845 con un nivel de
significancia de 0.000. Se determinó que existe una
relación elevada y relevante entre la IA y las
competencias significativas en los colaboradores de
una institución universitaria limeña.
Alegre et al., (2025) en su artículo realizado
en Santa, publicado en la Revista EPSIR European
public & Social Innovation Review; buscaron
determinar el nivel de alfabetización científica en
educandos de la Universidad Nacional del Santa. De
orientación cuantitativa y de tipo descriptivo, se
trabajó con 280 participantes a quienes se les
administró un cuestionario con cuatro dimensiones.
Los hallazgos evidenciaron que en la alfabetización
científica el 60 % presenta un nivel básico, un 25 %
nivel intermedio y 15 % nivel avanzado. Se
concluye que el nivel de alfabetización científica
debe ser mejorado a través de la implementación de
estrategias adecuadas para la utilización de la
ciencia en el contexto social.
De la Cruz-Campo (2021) en su artículo
realizado en Huánuco, publicado en la Revista
Identidad; buscó establecer la conexión entre las
capacidades investigativas y el aprendizaje
significativo en los educandos de la Universidad
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Nacional Hermilio Valdizán. Se trató de un estudio
cuantitativo con diseño descriptivo correlacional, se
trabajó con 182 participantes a quienes se les aplicó
un cuestionario de 24 preguntas. Los hallazgos
muestran que en los estudiantes un 40 % presentan
un aprendizaje significativo alto; un 43 % un nivel
regular; un 17 % un aprendizaje bajo. Se determinó
que hay una conexión notable entre las variables de
estudio aplicadas a los participantes de la
Universidad.
Oré (2022) en su indagación realizada en
Huancavelica, buscó demostrar el desarrollo de las
habilidades investigativas a través del uso de
formatos prediseñados lo cual incidió en la
elaboración de proyectos académicos. De estudio
cuantitativo, de tipo aplicado, con un grupo con
aplicación exclusiva de un postest, se trabajó con
una muestra de 24 colaboradores a quienes se aplicó
el tratamiento y posteriormente se administró un
postest. Los resultados muestran que el valor de la
media fue de 205.63, superior al valor de prueba de
135,61. Además, el valor de t de Student 7.614 y el
valor p = 0.000 lo que indica significancia
estadística de 0.05. Por tanto, la media de la variable
aplicación de formatos prediseñados es superior a
135.61. Se concluye que la formación de las
capacidades investigativas mediante el uso de
formatos prediseñados tiene incidencia significativa
en la elaboración de proyectos por los educandos de
la Universidad Nacional de Huancavelica.
Mejía (2024) en su estudio realizado en
Trujillo, buscó comprobar la correlación entre las
aptitudes digitales y las habilidades de investigación
en discentes de una EESPP de Áncash. De
orientación cuantitativa de tipo básico y nivel
correlacional. Estudio donde participaron 159
educandos a quienes se les aplicó dos cuestionarios.
Los hallazgos demuestran que el 54.1 % se
encuentra en nivel promedio, el 29.6 % alcanzó una
alta nivelación en el desarrollo de capacidades
digitales. Mientras que el 57.9 % se sitúa en nivel
promedio y el 27 % con una alta nivelación en las
habilidades investigativas. Por otro lado, se
encontró una correlación de Spearman de 0.709 y un
nivel de significancia de 0.000 lo que señala
significancia estadística (p < 0.05). Se determinó
que hay una conexión notable entre los desempeños
investigativos y las destrezas digitales en los
colaboradores.
La inteligencia artificial está referida a
sistemas sustentados por máquinas con la capacidad
de realizar procedimientos mentales que ejecutan
las personas, como el aprendizaje, el razonamiento,
la percepción y solución de problemas. mediante
algoritmos avanzados que procesan grandes
volúmenes de datos (Rivera et al., 2024).
Según Razia et al., (2023) afirman que los
robots poseen capacidades vinculadas a la
inteligencia humana, usando modelos
computacionales que les permiten el automatismo y
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la rapidez de los procesos que realizan. Asimismo,
se define como aquellos procedimientos que buscan
replicar o superar el entendimiento humano en
actividades o acciones como el aprendizaje, la
creatividad, percepción y razonamiento (León,
2019).
Por otro lado, la inteligencia artificial forma
parte de la informática que se utiliza para desarrollar
sistemas capaces de efectuar acciones que solo
realizan las personas como el pensamiento, el
aprendizaje y la solución del problema (Tapalova et
al., 2022). En el contexto educativo se utiliza la IA
para generar ambientes virtuales de enseñanza de
forma interactiva lo que permite adaptar el
aprendizaje a las necesidades individuales (Gibert et
al., 2023).
También, Gutiérrez et al., (2024) indican que
la IA facilita el acceso a diversos materiales de
forma personalizada, lo que optimiza el aprendizaje,
la retroalimentación y un mejor conocimiento de las
cosas. Por otra parte, Rojas et al., (2024) consideran
que los sistemas de la IA permiten desarrollar
enfoques de enseñanza que se adaptan a las
exigencias personales de los educandos. Es decir, se
implementan algoritmos, redes neuronales y
procesamientos del lenguaje que mejoran
significativamente la interacción entre la tecnología
y los estudiantes.
Al respecto, Vera (2023) precisa algunas
características en la inteligencia artificial según su
aplicación: a) Estimula la creatividad, b)
Pensamiento crítico, c) Acceso a los materiales y
recursos, d) Acceso a los conocimientos, e)
Desarrolla habilidades digitales, f) Agiliza la
realización de las tareas académicas, g) Crea
entornos de aprendizaje donde interactúan docente
y alumno, h) Genera aprendizaje colaborativo y
cooperativo y i) Complementa la enseñanza con
guías innovadoras.
Dentro de la inteligencia artificial se
reconocen tres etapas distintas: La primera etapa se
conoce como simbólica, en esta se programan las
reglas lógicas que hacen que el sistema actúe de
forma inteligente como, por ejemplo: diagnosticar
enfermedades, jugar ajedrez, entre otras tareas
específicas. La segunda etapa basada en datos, es
donde se utilizan determinadas técnicas de
aprendizaje automatizado que permiten identificar
patrones y extraer conocimientos examinando
grandes volúmenes de información. La tercera etapa
basada en contextos, es considerada como el
fundamento de la superinteligencia artificial, un
sistema que entiende el mundo real y ofrece
soluciones a problemas desconocidos (Franganillo,
2023).
Entre las herramientas de la inteligencia
artificial se tiene a continuación: Google Cloud
Automl; es una herramienta que permite crear
modelos de aprendizaje automático personalizado,
sin tener experiencia previa en codificación de
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datos. Utiliza algoritmos para simplificar el proceso
en la creación de modelos (Mujica-Sequera, 2024).
Chat GPT; herramienta que actúa mediante el
lenguaje con un agente inteligente. Responde en
lenguaje natural considerando sus conocimientos y
limitaciones, además, genera texto, interpreta y
produce respuestas en más de 50 idiomas (Ribera &
Díaz, 2024).
Deepseek; modelo de aprendizaje sustentado
en el proceso de lenguaje natural el cual está
diseñado para la búsqueda y recuperación de
imágenes. Asimismo, permite el ingreso de
descripciones para hallar imágenes asociadas
semánticamente en los medios digitales (Piplani &
Bamman, 2018).
Copilot; es un chatbot que utiliza la tecnología
de IA generativa de OpenAI (Vela, 2024).
Paperal; asiste en la redacción académica,
identifica fallos complicados de redacción y ofrece
recomendaciones de escritura (Vela, 2024).
Perplexity; ofrece respuestas exactas a
preguntas complicadas mediante el uso de modelos
de lenguaje sofisticados, actúa como un asistente
digital (Vela, 2024).
Research rabbit; sistema en línea para
encontrar artículos de revistas académicas según
temas o autores (Vela, 2024).
Scite.ai; herramienta valiosa para explorar y
entender más a fondo los artículos académicos
mediante citas y el contexto en el que se citan (Vela,
2024).
Stable difusión; herramienta que ayuda a crear
imágenes digitales de calidad superior basada en
descripciones en lenguaje natural o en estímulos
(Vela, 2024).
Entre las dimensiones de la IA se consideran:
a) Indagación y uso de la inteligencia artificial,
habilidad para investigar y utilizar tecnologías para
solucionar problemas, lo que implica comprender
los principios de la inteligencia artificial y aplicar
las herramientas para realizar procesos específicos y
obtener resultados más precisos (Rinaldy et al.,
2023). b) Contribución y actividades con la
inteligencia artificial, es donde ocurre la
participación efectiva en el desarrollo y adaptación
de la IA. Es decir, se desarrollan actividades de
colaboración e innovación para el mejoramiento de
la inteligencia artificial (Galindo et al., 2024). c)
Creatividad e innovación con la inteligencia
artificial, implica la utilización de la IA en el
desarrollo de nuevos productos o servicios e
innovación de tecnologías y creatividad (Kite &
Park, 2022).
Las habilidades investigativas son un grupo de
habilidades mentales y metodológicas que facultan
al ser humano a enunciar interrogantes, realizar
estudios y examinar datos, y que posteriormente
presentan resultados precisos lo que contribuye al
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desarrollo de nuevos conocimientos sobre una
problemática específica (Juárez & Torres, 2022).
Al respecto, Ayala (2020) indica que las
capacidades investigativas están conformadas por
capacidades técnicas, conocimientos y actitudes
éticas que son competencias del investigador que
realiza el proceso de pesquisa de manera crítica y
sistemática el cual se enfoca en la solución de
problemas.
Para Álvarez-Ochoa et al., (2022) afirman que
implican la utilización de metodologías de
investigación de manera precisa haciendo uso de la
creatividad, pensamiento analítico y rigor científico
para la generación de conocimientos en los
diferentes campos académicos.
Por otro lado, Tobón (2013) indica que a
través de la inteligencia artificial se potencian las
destrezas investigativas al permitir el acceso de gran
cantidad de información que es sintetizada,
clasificadas y analizadas de forma eficiente y que se
utilizan en algún tipo de estudio. Igualmente,
Castagnola et al., (2020) sostienen que las
habilidades de investigación permiten llevar a cabo
la inspección analítica y crítica de los datos y que
estas a su vez van produciendo nuevas ideas de
forma innovadora y autónoma, cuyos resultados
acaban siendo presentados a la comunidad
académica.
Félix et al., (2023) consideran que en la
actualidad la comunidad requiere la preparación de
personas con habilidades investigativas como parte
fundamental de su formación para responder a las
demandas emergentes en el entorno en que se
encuentran.
El estudio tiene anclaje en la teoría
conectivista, que considera que el conocimiento se
encuentra distribuido en una red de conexiones.
Según Siemens (2005) el aprendizaje se produce
gracias a la generación de constantes interacciones
entre personas, materiales, recursos y tecnología, lo
que convierte a la inteligencia artificial en un
recurso clave que ayuda a acceder y conectar con las
distintas fuentes de conocimiento. Entre las
dimensiones que presentan las habilidades se
identifican:
1. La búsqueda de información: entendida como la
habilidad donde se identifica, localiza y
selecciona la información confiable en el
proceso investigativo. Además, utiliza
estrategias para el acceso a bases de datos,
revistas y artículos en la búsqueda del
conocimiento (Loayza, 2021).
2. El dominio tecnológico: al respecto Castro &
Silva (2023) consideran que permite al
investigador usar herramientas y recursos
tecnológicos en la colección de información,
análisis y presentación de resultados. Entre los
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Revista Aula Virtual, ISSN: 2665-0398; Periodicidad: Continua
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que se incluye el manejo del software,
plataformas digitales, entre otros.
3. El dominio metodológico: capacidad de aplicar
adecuadamente técnicas y métodos científicos
en el diseño y ejecución en las investigaciones,
incluyendo la elección de enfoques, las
herramientas para la recopilación de datos, la
implementación de análisis para obtener
óptimos resultados (Astoray, 2024).
4. El dominio actitudinal: Según Peinado (2022)
las disposiciones éticas consideradas en
cualquier investigación, como las cuestiones
personales: curiosidad, honestidad,
perseverancia, calidad del trabajo y resultados
confiables.
El método hipotético-deductivo se aplicó en el
estudio porque en la indagación se plantean
hipótesis que deben ser verificadas o refutadas.
Según González & Santiago (2023) indican que la
metodología fue sugerida por Karl Popper, que se
sustenta en la prueba de hipótesis determinando si
esta es negativa o positiva la cual se verifica o refuta
el planteamiento del supuesto inicial, trayendo
como consecuencia la eliminación de teorías
incorrectas o el avance del conocimiento.
La población estuvo formada por los
educandos universitarios de la UNFV de la Facultad
de Humanidades del 2025. Se eligió una muestra de
85 estudiantes del claustro universitario en Cercado
de Lima. Tal como indica Otzen & Manterola
(2017) definido como un subgrupo representativo
que permite generalizar los resultados.
Se empleó un muestreo no aleatorio y por
conveniencia, por recomendación del docente
responsable y por la cercanía a la Facultad de
Humanidades. Al respecto Hernández & Carpio
(2019) indican que el muestreo por conveniencia
implica disponibilidad de los participantes y por
sugerencia del docente asesor, aunque es el
muestreo más utilizado.
La investigación fue de naturaleza
cuantitativa, la técnica utilizada fue la observación
que permitió el registro minucioso de cada aspecto
o dimensión de las variables de estudio. De acuerdo
con Sánchez et al., (2018) enfatizan que se trata de
un proceso mental y creativo donde se examinan
todos los detalles, minuciosamente los sucesos en su
entorno donde ocurre el fenómeno educativo. Otra
técnica que también se utilizó fue el fichaje, la cual
sirvió para registrar la información. Arias (2020)
señala que esta técnica permite registrar y
sistematizar los datos a través de fichas sean estas
bibliográficas, de resumen o textuales de las fuentes
consultadas.
Los instrumentos que se aplicaron fueron el
pretest, seguidamente se realizó el tratamiento
(sesiones de aprendizaje) y posteriormente se
administró el postest a los estudiantes participantes.
En cuanto a la recolección de información
significativa se tomó en cuenta las referencias
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bibliográficas especializadas virtuales y físicas que
están relacionadas con las variables de
investigación: la IA y las habilidades investigativas.
Según Arias (2020) considera que son exámenes
que tienen como objetivo valorar el grado de éxito
de los educandos en el desarrollo de un determinado
asunto de estudio.
Para la elaboración de la indagación se
realizaron los siguientes procedimientos: En primer
lugar, se realizó el acopio de la información de las
fuentes bibliográficas y virtuales halladas en las
revistas y artículos científicos sobre la IA y las
habilidades investigativas.
En segundo lugar, se organizaron y
clasificaron la información más significativa
recolectada de las revistas, artículos indexados, base
de datos de acuerdo a la significancia y pertinencia
de las informaciones de cada una de las variables
investigadas. Posteriormente, se solicitó el permiso
correspondiente a la Universidad y a los estudiantes
a través del consentimiento informado para la
aplicación primero del pretest, el tratamiento y
finalmente la administración del postest.
En tercer lugar, se llevó a cabo el análisis e
interpretación de la información de cada autor
encontrada en los artículos, revistas y base de datos.
Así como la información recogida con el pretest y
postest y que seguidamente se elaboró la tabla de
frecuencia con los datos y la estadística respectiva
con el SPSS v.28 y luego se elaboró la discusión,
conclusiones y recomendaciones del estudio
investigado.
En el estudio se recogió la información y el
tratamiento estadístico respetando los principios
éticos, como: la autoría de las fuentes, la honestidad
de los resultados, la transparencia y objetividad, la
confidencialidad, el consentimiento informado y el
porcentaje del Turnitin exigido por la universidad.
La unidad de análisis estará compuesta por
discentes que están matriculados en el año
académico 2025 en la UNFV pertenecientes a la
Facultad de Humanidades. Para recoger los datos
previamente se efectuó la verificación de los
instrumentos por jueces especializados de
reconocidas trayectorias, así como la confiabilidad
con el Alfa de Cronbach; y finalmente ser aplicados
a los universitarios y posteriormente se elaboraron
las bases de datos con el Microsoft Excel y el
programa estadístico SPSS v.28, para obtener el
análisis y la interpretación de los datos recopilados.
Asimismo, los datos obtenidos con los instrumentos
fueron analizados usando el software estadístico,
para obtener los datos descriptivos e inferenciales
del estudio realizado, que fueron expuestos en tablas
y figuras estadística.
Para evaluar la fiabilidad del instrumento se
empleó el coeficiente Alfa de Cronbach, adecuado
para ítems dicotómicos porque los reactivos están
diseñados en forma dicotómica (Oliden & Zumbo,
2008).
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Los resultados alcanzados a través del uso del
estadístico SPSS v.28 para llevar a cabo el análisis
de confiabilidad, se presentan en la Tabla 4. El
coeficiente obtenido para el pretest fue de 0.823; lo
que muestra una confiabilidad muy alta,
garantizando una adecuada consistencia interna para
su uso; mientras que el instrumento aplicado al
postest se encontró en 0.801 lo que refleja una
confiabilidad alta, adecuada para su aplicación en el
estudio. Se concluye que ambos instrumentos
poseen una confiabilidad adecuada para poder ser
administrados a los estudiantes participantes en el
estudio.
Presentación de resultados
A continuación, se presentan los resultados de
las estadísticas.
Estadística descriptiva
Niveles
Pretest
Postest
f
%
f
%
Buena
10
11.8 %
72
84.7 %
Regular
66
77.6 %
13
15.3 %
Deficiente
9
10.6 %
0
0.0 %
85
100.00 %
85
100.00 %
Tabla 1. Distribución de frecuencia preprueba y posprueba -
búsqueda de información
De la Figura 1 y Tabla 1 de una muestra de 85
educandos, respecto a los hallazgos de la dimensión
búsqueda de información: Observamos que en la
preprueba (11.8 %) de estudiantes mostraban buen
desempeño en la búsqueda de información, (77.6 %)
de estudiantes lo realizaban de forma regular, y
(10.6 %) de estudiantes lo hacían deficientemente;
por otro lado, en la posprueba (84.7 %) de
estudiantes buscaban buena información, y (15.3 %)
de estudiantes lo efectuaban de forma regular; lo que
evidencia una mejora significativa tras la
intervención con IA.
Niveles
Pretest
Postest
f
%
f
%
Buena
16
18.8 %
65
76.5 %
Regular
59
69.4 %
20
23.5 %
Deficiente
10
11.8 %
0
0.0 %
85
100.00 %
85
100.00 %
Tabla 2. Distribución de frecuencia preprueba y posprueba -
dominio tecnológico
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De la Figura 2 y Tabla 2 de una muestra de 85
educandos, respecto a los hallazgos de la dimensión
dominio tecnológico: Observamos que en la
preprueba (18.8 %) de estudiantes tenían buen
dominio de la tecnología, (69.4 %) de estudiantes
tenían regular dominio de la tecnología y (11.8 %)
de estudiantes lo utilizaban de manera deficiente;
por otro lado, en la posprueba (76.5 %) de
estudiantes hacían buen uso de la tecnología y (23.5
%) de estudiantes lo realizaban de manera regular;
lo que evidencia una mejora significativa tras la
intervención con IA.
Niveles
Pretest
Postest
f
%
f
%
Buena
21
24.7 %
64
75.3 %
Regular
55
64.7 %
21
24.7 %
Deficiente
9
10.6 %
0
0.0 %
85
100.00 %
85
100.00 %
Tabla 3. Distribución de frecuencia preprueba y posprueba -
dominio metodológico
De la Figura 3 y Tabla 3 de una muestra de 85
educandos, respecto a los hallazgos de la dimensión
dominio metodológico: Observamos que en la
preprueba (24.7 %) de estudiantes tenían buen
dominio metodológico, (64.7 %) de estudiantes
tenían regular dominio metodológico y (10.6 %) de
estudiantes lo efectuaban de manera deficiente; por
otro lado, en la posprueba (75.3 %) de estudiantes
mantenían buen uso de la metodología, y (24.7 %)
de estudiantes tenían un uso regular de la
metodología; lo que evidencia una mejora
significativa tras la intervención con IA.
Niveles
Pretest
Postest
f
%
f
%
Buena
10
11.8 %
74
87.1 %
Regular
53
62.4 %
11
12.9 %
Deficiente
22
25.9 %
0
0.0 %
85
100.00 %
85
100.00 %
Tabla 4. Distribución de frecuencia preprueba y posprueba -
dominio actitudinal
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De la Figura 4 y Tabla 4 de una muestra de 85
educandos, respecto a los hallazgos de la dimensión
dominio actitudinal: Observamos que en la
preprueba (11.8 %) de estudiantes mantenían una
buena actitud frente a la virtualidad, (62.4 %) de
estudiantes a veces mostraban buena actitud, y (25.9
%) de estudiantes tenían poco dominio actitudinal;
por otro lado, en la posprueba (87.1 %) de
estudiantes tenían un buen dominio actitudinal, y
(12.9 %) de estudiantes regularmente mostraban
actitud positiva; lo que evidencia una mejora
significativa tras la intervención con IA.
Niveles
Pretest
Postest
f
%
f
%
Buena
6
7.1 %
72
84.7 %
Regular
75
88.2 %
13
15.3 %
Deficiente
4
4.7 %
0
0.0 %
85
100.00 %
85
100.00 %
Tabla 5. Distribución de frecuencia preprueba y posprueba
entre la IA y la mejora de las habilidades de investigación
De la Figura 5 y Tabla 5 de una muestra de 85
educandos, en relación con los resultados de la
variable IA y las habilidades investigativas, se
observó que en la preprueba (7.1 %) de estudiantes
utilizaban la inteligencia artificial para su
investigación, (82.2 %) de estudiantes a veces
empleaban la inteligencia artificial para realizar
estudios, y (4.7 %) de estudiantes hacían un uso
deficiente de la inteligencia artificial para sus tareas
de indagación; por otro lado, en la posprueba (84.7
%) de estudiantes utilizaban siempre la inteligencia
artificial para sus investigaciones, y (15.3 %) de
estudiantes a veces utilizaban la inteligencia
artificial en sus procesos de indagación; lo que
permite concluir que la IA ha influido
favorablemente en la mejora de las habilidades de
investigación.
Estadística inferencial
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Aplicando la prueba de normalidad: Para
analizar los hallazgos obtenidos, se estableció, en
primer lugar, el tipo de distribución de la
información, tanto de la preprueba como la
posprueba, con el fin de establecer si es paramétrica
o no paramétrica; para esto, se empleó el estadístico
de Kolmogorov-Smirnov, dado que los datos
superan los 50 casos. Se mostraron lo siguiente:
Kolmogorov - Smirnov
Estadístico
n
Sig.
Pretest: La IA y las
habilidades de investigación
,226
85
,000
Postest: La IA y las
habilidades de investigación
,237
85
,000
Tabla 6. Prueba de Normalidad
De acuerdo la Tabla 6, ambos valores de
significancia son menores a 0.05, con lo cual se
concluye que las variables no provienen de
población con distribución normal; y en
consecuencia se utilizará pruebas no paramétricas
en la contrastación de las hipótesis de esta
investigación.
n.
Media
Pretest: La IA y la mejora de las
habilidades de investigación
85
9,91
Postest: La IA y la mejora de las
habilidades de investigación
85
17,40
Tabla 7. Estadístico descriptivo comparativo de las variables
IA y habilidades de investigación
Postest: IA y habilidades
investigativas - Pretest: IA y
habilidades investigativas
Z
-8,019b
Sig. asintótica
(bilateral)
,000
Tabla 8. Prueba de Wilcoxon para las habilidades de
investigación
De acuerdo con la Tabla 7, en la preprueba la
media de las puntuaciones fue de 9.91, en
comparación con la posprueba, que fue de 17.40,
mostrando una variación de 7.49 puntos a favor de
la posprueba, lo que sugiere que hay una variación
entre antes y después de implementar la inteligencia
artificial; además, en la Tabla 8, el valor p = 0.000,
que respalda el análisis ya que la significancia es
inferior a 0.05, permitiendo descartar la hipótesis
nula y comprobar la HG: Existe una influencia
significativa de la IA en la mejora de las habilidades
de investigación en los educandos de la UNFV -
Facultad de Humanidades, 2025.
n.
Media
Pretest: Búsqueda de información
85
2.36
Postest: Búsqueda de información
85
4.51
Tabla 9. Estadístico descriptivo comparativo preprueba y
posprueba - búsqueda de información
Postest: Formulación de
preguntas - Pretest: Formulación
de preguntas
Z
-7.944b
Sig. asintótica
(bilateral)
,000
Tabla 10. Prueba de Wilcoxon para la búsqueda de
información
De acuerdo con la Tabla 9, en la preprueba la
media de las puntuaciones fue de 2.36, en
comparación con la posprueba, que fue de 4.51,
mostrando una variación de 2.15 puntos en favor de
la posprueba, lo que sugiere que hay una variación
entre el momento previo y posterior a la
implementación de la IA; en la Tabla 10, el p =
0.000, que apoya el análisis ya que la significancia
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es inferior a 0.05, permitiendo descartar la hipótesis
nula y validar la HE1: Hay una influencia notable de
la IA en la mejora de la búsqueda de información en
los educandos de la UNFV - Facultad de
Humanidades, 2025.
n.
Media
Pretest: Dominio tecnológico
85
2.65
Postest: Dominio tecnológico
85
4.25
Tabla 11. Estadístico descriptivo comparativo preprueba y
posprueba - dominio tecnológico
Postest: Dominio tecnológico -
Pretest: Dominio tecnológico
Z
-6.746b
Sig. asintótica
(bilateral)
,000
Tabla 12. Prueba de Wilcoxon para el dominio tecnológico
De acuerdo con la Tabla 11, en la preprueba la
media de las puntuaciones fue de 2.65, en
comparación con la posprueba, que fue de 4.25,
mostrando una variación de 1.60 puntos en favor de
la posprueba, lo que sugiere que hay una variación
entre el momento previo y posterior a la
implementación de la IA; por otra parte, en la Tabla
12, el p = 0.000, que respalda el análisis ya que la
significancia es inferior a 0.05, permitiendo
descartar la hipótesis nula y comprobar la HE2: Hay
una influencia notable de la IA en la mejora del el
dominio tecnológico de los educandos de la UNFV
- Facultad de Humanidades, 2025.
n.
Media
Pretest: Dominio metodológico
85
2.79
Postest: Dominio metodológico
85
4.25
Tabla 13. Estadístico descriptivo comparativo preprueba y
posprueba - dominio metodológico
Postest: Dominio metodológico -
Pretest: Dominio metodológico
Z
-6.459b
Sig. asintótica
(bilateral)
,000
Tabla 14. Prueba de Wilcoxon para el dominio metodológico
De acuerdo con la Tabla 13, en la preprueba la
media de las puntuaciones fue de 2.79, en
comparación con la posprueba, que fue de 4.25,
mostrando una variación de 1.46 puntos en favor de
la posprueba, lo que sugiere que hay una variación
entre el momento previo y posterior a la
implementación de la IA; por otro lado, en la Tabla
14, el p = 0.000, lo que respalda el análisis ya que la
significancia es inferior a 0.05, permitiendo
descartar la hipótesis nula y comprobar la HE3: Hay
una influencia notable de la IA en la mejora del
dominio metodológico de los educandos de la
UNFV - Facultad de Humanidades, 2025.
n.
Media
Pretest: Dominio actitudinal
85
2.11
Postest: Dominio actitudinal
85
4.40
Tabla 15. Estadístico descriptivo comparativo preprueba y
posprueba - dominio actitudinal
Postest: Dominio actitudinal -
Pretest: Dominio actitudinal
Z
-7.783b
Sig. asintótica
(bilateral)
,000
Tabla 16. Prueba Wilcoxon para el dominio actitudinal
De acuerdo con la Tabla 15, en la preprueba la
media de las puntuaciones fue de 2.11, en
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comparación con la posprueba, que fue de 4.40,
mostrando una variación de 2.29 puntos a favor de
la posprueba, lo que sugiere que hay una variación
entre el momento previo y posterior a la
implementación de la IA; además, en la Tabla 16, el
p = 0.000, lo que respalda el análisis ya que la
significancia es inferior a 0.05, permitiendo
descartar la hipótesis nula y comprobar la HE4: Hay
una influencia notable de la IA en la mejora del
dominio actitudinal en los educandos de la UNFV -
Facultad de Humanidades, 2025.
Al examinar los hallazgos de la variable
inteligencia artificial y habilidades investigativas, se
observa un cambio significativo: la media pasó de
9.91 a 17.40 puntos y el nivel bueno se elevó de 7.1
% a 84.7 %. Esto concuerda con lo encontrado por
Figueroa & Lamas (2025), quienes igualmente
reportaron progreso en pensamiento crítico y
resolución de problemas al utilizar IA. No obstante,
a diferencia de Oliinyk et al., (2024), que enfocaron
su análisis en elementos específicos como diseño y
comunicación, esta investigación analiza el efecto
de la IA de manera más integral, incorporando
actitud, metodología y competencia tecnológica.
Al examinar los hallazgos de la dimensión
búsqueda de información, se nota que los
estudiantes pasaron de buscar de forma regular a
hacerlo con mayor criterio, lo que refleja una mejora
significativa de 4.51 puntos. Coincide con Mena et
al., (2024), quienes encontraron que el 96.7 % de sus
participantes tenían habilidades adecuadas en esta
área. En contraste, Carhuaricra Espinoza et al.,
(2024) reportaron niveles bajos en búsqueda digital,
esto podría indicar que el acompañamiento
pedagógico y el diseño del programa tienen un
impacto claro en los resultados.
Al examinar los hallazgos de la dimensión
dominio tecnológico, se nota que los estudiantes
mejoraron de forma clara en el uso de herramientas
digitales, con una media que pasó de 2.65 a 4.25
puntos. Mejía (2024) también encontró una
correlación positiva entre habilidades digitales e
investigativas, lo cual se relaciona con estos
hallazgos. Sin embargo, a diferencia de Aguirre-
Aguilar et al., (2024), quienes reportaron
incertidumbre frente a la IA, aquí queda claro que el
uso orientado y pertinente de las herramientas
digitales reduce esa inseguridad y fortalece el
aprendizaje.
Al examinar los hallazgos de la dimensión
dominio metodológico, se nota que los estudiantes
mostraron una mejor organización de sus ideas al
aplicar métodos con más claridad, lo que refleja una
mejora significativa de 4.25 puntos. Es similar a lo
que señala Oré (2022), quien demostró que el uso de
formatos prediseñados mejora la elaboración de
proyectos. En cambio, Peña & Charchabal (2024)
encontraron avances más lentos, aquí queda claro
que el tipo de herramienta y la forma de enseñar
influyen directamente en el aprendizaje.
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Al examinar los hallazgos de la dimensión
actitudinal, se nota un cambio en la actitud, el
promedio muestra una mejora importante de 2,11 a
4.40 puntos y el nivel alto creció de 11.8 % a 87.1 %.
Es similar a lo que encontraron Figueroa & Lamas
(2025), quienes observaron que los educandos se
sienten motivados al usar la inteligencia artificial.
En contraste, Aguirre-Aguilar et al., (2024)
encontraron dudas y resistencia; esto deja más claro
que el contexto de uso y el acompañamiento docente
son claves para mejorar la disposición hacia lo
digital.
Este estudio deja claro que cuando la
inteligencia artificial se integra con una orientación
didáctica clara, no solo fortalece capacidades
específicas, sino que modifica la forma en que los
estudiantes enfrentan el proceso investigativo. Este
estudio, a diferencia de otros que abordan la IA
desde una sola perspectiva, incorpora cinco
dimensiones que evidencian su aporte concreto a la
formación académica.
Conclusiones
Se determinó la influencia de la IA en la
mejora de las habilidades de investigación en los
educandos, observándose una disimilitud de 7.49
puntos con la posprueba después de aplicar la IA, y
con un nivel de significancia igual a 0.000; además,
el mayor porcentaje se localiza en el nivel bueno,
donde los estudiantes emplean sus habilidades
investigativas con un 84.7 %, en comparación con
la preprueba que alcanzó solamente un 7.1 %.
Se estableció la influencia de la IA en la
mejora de la búsqueda de información de los
educandos, donde se evidenció una disimilitud de
2.15 puntos con la posprueba después de aplicar la
IA, y con una significancia igual a 0.000; además, el
mayor porcentaje se localiza en el nivel bueno,
donde los estudiantes buscan información con un
84.7 %, en comparación con la preprueba que
alcanzó solamente un 11.8 %.
Se determinó que existe la influencia de la IA
en la mejora del dominio tecnológico de los
discentes, donde se evidenció una disimilitud de
1.60 puntos con la posprueba después de aplicar la
IA, y con una significancia igual a 0.000; además, el
mayor porcentaje se localiza en el nivel bueno,
donde los estudiantes muestran dominio tecnológico
con un 76.5 %, en comparación con la preprueba
que alcanzó solamente un 18.8 %.
Existe una influencia de la IA en la mejora del
dominio metodológico de los discentes, donde se
evidenció una disimilitud de 1.46 puntos con la
posprueba después de aplicar la IA, y con una
significancia igual a 0.000; además, el mayor
porcentaje se localiza en el nivel bueno, donde los
estudiantes muestran dominio metodológico con un
75.3 %, en comparación con la preprueba que
alcanzó solamente un 24.7 %.
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Se estableció que hay la influencia de la IA en
la mejora en el dominio actitudinal de los discentes,
donde se evidenció una disimilitud de 2.29 puntos
con la posprueba después de aplicar la IA, y con una
significancia igual a 0.000; además, el mayor
porcentaje se localiza en el nivel bueno, donde los
estudiantes muestran dominio actitudinal con un
87.1 %, en comparación con la preprueba que
alcanzó solamente un 11.8 %.
Referencias
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