Evaluación de la disposición estudiantil para la adopción de modelos de aprendizaje con inteligencia artificial en la educación agropecuaria

Brian Juvenal Mocha Cuenca, Jhon Paulino Camacho Azan, Marcos Antonio Espinosa Aguilar

Resumen


La inteligencia artificial (IA) representa una oportunidad estratégica para personalizar la educación agrícola, pero su adopción depende de la disposición estudiantil y de factores asociados. El objetivo de este estudio fue evaluar la disposición de estudiantes de carreras agropecuarias para adoptar modelos de aprendizaje personalizado con IA, considerando sus niveles de comprensión, percepciones de beneficios, preocupaciones y barreras. Se desarrolló una investigación cuantitativa, descriptiva y transversal con 240 estudiantes de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Técnica de Machala, aplicando un cuestionario de 15 ítems basado en el Technology Acceptance Model (TAM) y dimensiones de utilidad, facilidad de uso, influencia social, confianza y ética. Los resultados muestran una alta disposición a la adopción (62% interesados y muy interesados; 87% percepción positiva de impacto), destacando beneficios como mayor productividad, calidad de productos y optimización de recursos. Las principales preocupaciones se centraron en la pérdida de empleos y la dependencia tecnológica. Aunque el conocimiento declarado sobre IA fue en su mayoría básico o moderado, no limitó la actitud favorable, pero sí evidenció la necesidad de alfabetización digital crítica y formación técnica. Se concluye que la implementación de estos modelos es viable y estratégica, siempre que se articule con políticas claras, formación docente y marcos éticos adaptados al contexto agrícola.


Palabras clave


inteligencia artificial; aprendizaje personalizado; educación agrícola; aceptación tecnológica; alfabetización digital.

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DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v10i9.10558

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