Este estudio examina cómo se adopta y experimenta la IA generativa en diferentes niveles educativos en Sonora, México, y si el aprendizaje percibido por los estudiantes se alinea con los comportamientos de compromiso durante las tareas asistidas por IA. Analizamos datos de encuestas de 2024–2025 que abarcan 1477 participantes (estudiantes de secundaria y universidad, y profesores) de instituciones públicas y privadas, incluyendo adopción, aprendizaje percibido y ahorro de tiempo, preferencias de búsqueda de ayuda (profesores vs. ChatGPT vs. Google) y preocupaciones éticas. Para ir más allá de los autoinformes, introducimos un Índice de Compromiso de Aprendizaje (LEI; 0–1) basado en tres comportamientos estudiantiles al usar ChatGPT para completar tareas académicas: leer las respuestas de IA, modificar las salidas e integrar ideas personales. La adopción fue generalizada pero consistentemente mayor en la universidad que en secundaria tanto para estudiantes como para profesores. Los estudiantes universitarios informaron un aprendizaje percibido ligeramente mayor y un mayor ahorro de tiempo. Los puntajes de LEI fueron generalmente altos y más altos entre los estudiantes universitarios, lo que indica comportamientos de compromiso más frecuentes, como leer y adaptar las salidas de IA en lugar de copiarlas. Sin embargo, el aprendizaje percibido mostró solo una débil alineación con LEI, lo que sugiere que las autoevaluaciones de los estudiantes no rastrean consistentemente las acciones de compromiso medidas por el índice. Un experimento complementario con GitHub Copilot Free (versión GPT-4) (n = 16) indicó una finalización de tareas más rápida y una mejor completitud de las tareas, al tiempo que destacó el riesgo de un razonamiento algorítmico reducido cuando se utilizan sugerencias de IA sin crítica. En general, los hallazgos indican la necesidad de enfoques pedagógicos que enfatizan el uso guiado, prácticas de verificación y diseños de evaluación que evidencien más directamente el aprendizaje en entornos mediados por IA.
Peralta et al. (Sat,) estudiaron esta cuestión.