Inteligencia artificial en el desempeño académico de estudiantes de una universidad de Lima Perú 2025
Artificial intelligence in the academic performance of students of a university in Lima Peru, 2025Contenido principal del artículo
La inteligencia artificial está transformando el rendimiento académico a nivel mundial, proporcionando herramientas personalizadas para el aprendizaje y la evaluación. Esta investigación tiene como objetivo determinar la influencia de la inteligencia artificial en el rendimiento académico de los estudiantes de una universidad en Lima, Perú, durante el año 2025. Se utiliza un enfoque cuantitativo y un diseño experimental correlacional, con un alcance explicativo. La muestra estuvo compuesta por 139 estudiantes de los ciclos VII a X de la carrera de Tecnología Médica en la Universidad Norbert Wiener, seleccionados por conveniencia mediante muestreo no probabilístico. Los resultados demostraron una correlación positiva y significativa entre la inteligencia artificial y el rendimiento académico general (Rho = 0,743; p < 0,001), lo que confirma su capacidad predictiva en las dimensiones conceptual, procedimental y actitudinal. En conclusión, la inteligencia artificial constituye un predictor robusto del rendimiento académico, explicando el 58,4% de su variabilidad total.
Artificial intelligence transforms academic performance worldwide by providing personalized tools for learning and evaluation. The present investigation aims to determine the influence of artificial intelligence on the academic performance of students at a university in Lima, Peru, during the year 2025. It works with a quantitative approach and an experimental design of a correlational type, with explanatory scope. The sample was made up of 139 students from cycles VII to X of the Medical Technology program at the Norbert Wiener University, selected through a non-probabilistic sample for convenience. The results demonstrated a positive and significant correlation between artificial intelligence and global academic performance (Rho = .743; p < .001), confirming its predictive capacity on the conceptual, procedural and actitudinal dimensions. In conclusion, artificial intelligence constitutes a robust predictor of academic performance, explaining 58.4% of its global variability.
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