Nuevo Artículo! “Understanding AI Adoption Among Secondary Education Teachers: A PLS-SEM Approach» con Nati Cabrera y Marcelo Maina
Se ha publicado un nuevo artículo con la contribución de Nati Cabrera y Marcelo Maina (Edul@b Research Group, Universitat Oberta de Catalunya) sobre cómo se está integrando la Inteligencia Artificial (IA) en el profesorado de educación secundaria. La metodología empleada en esta investigación es el Modelado de Ecuaciones Estructurales mediante Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM). Este artículo se centra en los factores que influyen en la adopción de la IA entre el profesorado de educación secundaria en Catalunya.
El estudio titulado «Understanding AI Adoption Among Secondary Education Teachers: A PLS-SEM Approach» destaca que adquirir experiencia específica en el uso de IA para la creación de contenido, junto con una competencia más amplia en el uso de datos, es vital para fomentar la adopción de IA entre el profesorado de secundaria en Cataluña. Además, esta investigación proporciona evidencia a la comunidad académica de que las habilidades clave en Alfabetización de Datos son impulsores cruciales de la adopción de IA. Los autores y autoras del artículo son Marta López Costa (Universitat Oberta de Catalunya), Belén Donate Beby (Universitat Ramón Llull), Nati Cabrera Lanzo y Marcelo Fabián Maina (Edul@b Research Group, Universitat Oberta de Catalunya).
A continuación, encontrarás la descripción de “Understanding AI Adoption Among Secondary Education Teachers: A PLS-SEM Approach»y un enlace al artículo completo, el cual forma parte del nuevo volúmen de Computers and Education: Artificial Intelligence (Elsevier).
Descripción
Este estudio investiga los factores que influyen en la adopción de la Inteligencia Artificial (IA) por parte del profesorado de secundaria en Catalunya. Utilizando una metodología de Modelado de Ecuaciones Estructurales mediante Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM), se analizó un modelo conceptual que incluye la percepción de la IA, el conocimiento de la IA, el uso general de datos, el uso aplicado de datos y la formación STEM como predictores de la adopción de la IA. Los resultados revelan que el conocimiento de la IA (β = .482, p < .001) y el uso general de datos (β = .288, p = .001) son los predictores más significativos y positivos de la adopción de la IA. Por el contrario, la percepción de la IA muestra una relación negativa débil pero estadísticamente significativa (β = -.105, p = .022), mientras que el uso aplicado de datos y la formación STEM no presentan un efecto directo significativo. El modelo explica el 30.5 % de la varianza en la adopción de la IA. Estos hallazgos sugieren que desarrollar conocimientos específicos sobre el uso de la IA para la creación de contenido y la competencia en el uso general de datos es crucial para fomentar la adopción de la IA entre el profesorado de secundaria en el contexto catalán. Además, este trabajo exploratorio proporciona a la comunidad investigadora evidencia de que las competencias clave en alfabetización de datos influyen significativamente en la adopción de la IA.
Cómo citar este artículo
Costa, M. L., Beby, B. D., Lanzo, N. C., & Maina, M. F. (2025). Understanding AI Adoption Among Secondary Education Teachers: A PLS-SEM Approach. Computers and Education: Artificial Intelligence, 100416. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100416
