{"id":61268,"date":"2026-07-03T14:04:54","date_gmt":"2026-07-03T18:04:54","guid":{"rendered":"https:\/\/ermdigital.com\/?p=61268"},"modified":"2026-07-03T14:04:54","modified_gmt":"2026-07-03T18:04:54","slug":"universitarios-con-mayor-dependencia-a-la-ia-muestran-mas-procrastinacion-revela-un-estudio-de-pucmm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ermdigital.com\/?p=61268","title":{"rendered":"Universitarios con mayor dependencia a la IA muestran m\u00e1s procrastinaci\u00f3n, revela un estudio de PUCMM"},"content":{"rendered":"

Santo Domingo.- La Pontificia Universidad Cat\u00f3lica Madre y Maestra (PUCMM) <\/strong>present\u00f3 este viernes los resultados de un estudio que analiz\u00f3 la dependencia del uso de la inteligencia artificial (IA) en estudiantes universitarios dominicanos, concluyendo que los j\u00f3venes que m\u00e1s utilizan esta tecnolog\u00eda suelen procrastinar m\u00e1s y que el pensamiento cr\u00edtico no mostr\u00f3 diferencias significativas entre los perfiles de dependencia a la IA.<\/p>\n

El estudio \u201cPerfiles latentes de dependencia a la inteligencia artificial en universitarios: relaci\u00f3n con la procrastinaci\u00f3n acad\u00e9mica y el pensamiento cr\u00edtico\u201d examin\u00f3 la dependencia psicol\u00f3gica hacia herramientas de inteligencia artificial en estudiantes y c\u00f3mo estos patrones se relacionan con la procrastinaci\u00f3n acad\u00e9mica y el pensamiento cr\u00edtico. La investigaci\u00f3n fue desarrollada por los investigadores Jairo Espinal-Mart\u00ednez y Leuny Ortiz-Gonz\u00e1lez, en un proceso de mentor\u00eda en investigaci\u00f3n con las egresadas Jennifer Hern\u00e1ndez, Karla de los Santos y Ana Mar\u00eda Qui\u00f1ones, todos de la PUCMM.<\/p>\n

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El estudio cont\u00f3 con una muestra de 806 estudiantes universitarios dominicanos, con una edad promedio de 28 a\u00f1os, e identific\u00f3 tres perfiles de dependencia a la inteligencia artificial: baja dependencia, con el 55.4 % de la muestra; dependencia moderada, con el 32.5 %; y alta dependencia, con el 12.1 % de los participantes.<\/p>\n

El perfil de baja dependencia se caracteriz\u00f3 por puntuaciones reducidas en todos los indicadores evaluados. El grupo de dependencia moderada mostr\u00f3 como rasgo distintivo el temor al reemplazo de habilidades personales, mientras que el perfil de alta dependencia evidenci\u00f3 una mayor necesidad de validaci\u00f3n constante por parte de la IA y una percepci\u00f3n m\u00e1s intensa de sustituci\u00f3n de capacidades propias.<\/p>\n

\u201cEl estudio parte de la premisa de que la inteligencia artificial no impacta de manera homog\u00e9nea a todos los estudiantes. En ese sentido, utilizamos un enfoque personoc\u00e9ntrico basado en an\u00e1lisis de perfiles o clases latentes, una t\u00e9cnica que permite identificar grupos de estudiantes con patrones diferenciados de comportamiento y necesidades espec\u00edficas de acompa\u00f1amiento\u201d, explic\u00f3 el doctor Jairo Espinal, durante el XXI Congreso Internacional de Investigaci\u00f3n Cient\u00edfica que organiza el Ministerio de Educaci\u00f3n Superior Ciencia y Tecnolog\u00eda (MESCyT) y tiene como sede la Madre y Maestra.<\/p>\n

Uno de los hallazgos m\u00e1s relevantes fue que la procrastinaci\u00f3n acad\u00e9mica aument\u00f3 de manera gradual y ordenada seg\u00fan el nivel de dependencia a la IA. Los estudiantes con baja dependencia presentaron los niveles m\u00e1s reducidos de procrastinaci\u00f3n, mientras que quienes integraban el perfil de alta dependencia mostraron los niveles m\u00e1s elevados.<\/p>\n

\u201cLos resultados sugieren que, en algunos casos, la inteligencia artificial podr\u00eda facilitar una forma de \u2018postergaci\u00f3n estrat\u00e9gica\u2019, en la que los estudiantes retrasan el inicio de sus tareas al anticipar que podr\u00e1n delegar parte del trabajo cognitivo en estas herramientas cerca de la fecha l\u00edmite de entrega\u201d, se\u00f1al\u00f3 el investigador.<\/p>\n

En contraste, el pensamiento cr\u00edtico no mostr\u00f3 diferencias significativas entre los perfiles de dependencia identificados. Este hallazgo sugiere que una mayor dependencia de estas herramientas no se traduce de manera directa e inmediata en menores niveles de pensamiento cr\u00edtico. M\u00e1s bien, los investigadores plantean que esta relaci\u00f3n podr\u00eda estar mediada por otros factores, como la procrastinaci\u00f3n, la fatiga cognitiva o la tendencia a descargar procesos mentales en herramientas tecnol\u00f3gicas.<\/p>\n

El estudio concluye que la dependencia a la inteligencia artificial no se distribuye de forma uniforme entre los universitarios y que existen perfiles diferenciados que requieren estrategias espec\u00edficas de apoyo. Mientras la mayor\u00eda de los estudiantes presenta bajos niveles de dependencia, un grupo reducido pero relevante evidencia se\u00f1ales de mayor riesgo, especialmente vinculadas con la procrastinaci\u00f3n acad\u00e9mica.<\/p>\n

Estos resultados, se\u00f1ala la investigaci\u00f3n, podr\u00edan contribuir al dise\u00f1o de pol\u00edticas universitarias que promuevan un uso responsable de la inteligencia artificial, incorporando estrategias de autorregulaci\u00f3n, alfabetizaci\u00f3n cr\u00edtica y acompa\u00f1amiento acad\u00e9mico, m\u00e1s all\u00e1 de enfoques centrados \u00fanicamente en restringir o permitir su utilizaci\u00f3n.<\/p>\n

Metodolog\u00eda<\/strong><\/p>\n

La investigaci\u00f3n utiliz\u00f3 una muestra de 806 estudiantes universitarios dominicanos y emple\u00f3 tres instrumentos de evaluaci\u00f3n: la escala DAI para medir dependencia a la inteligencia artificial, la Escala de Procrastinaci\u00f3n Acad\u00e9mica y una escala de pensamiento cr\u00edtico. Los an\u00e1lisis incluyeron la validaci\u00f3n psicom\u00e9trica de la escala, la identificaci\u00f3n de perfiles latentes, la comparaci\u00f3n de los grupos en procrastinaci\u00f3n y pensamiento cr\u00edtico, as\u00ed como una curva ROC (Receiver Operating Characteristic) para establecer un punto de corte emp\u00edrico de alta dependencia a la IA.<\/p>\n<\/p>\n

\u200bSanto Domingo.- La Pontificia Universidad Cat\u00f3lica Madre y Maestra (PUCMM) present\u00f3 este viernes los resultados de un estudio que analiz\u00f3 la dependencia del uso de la inteligencia artificial (IA) en estudiantes universitarios dominicanos, concluyendo que los j\u00f3venes que m\u00e1s utilizan esta tecnolog\u00eda suelen procrastinar m\u00e1s y que el pensamiento cr\u00edtico no mostr\u00f3 diferencias significativas entre\u00a0\u00a0Nacionales, inteligencia artificial (IA)\u00a0\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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