Estudio sobre los factores que influyen en la adopción de la inteligencia artificial generativa por parte de los profesores de educación ideológica y política en las universidades

Resumen

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG), como representante clave de la nueva generación de tecnologías de IA, está transformando profundamente la forma en que se suministran los recursos educativos, los modelos de producción de conocimiento y la organización de la enseñanza, lo que ofrece nuevas oportunidades de desarrollo para la transformación digital de la educación ideológica y política en las universidades. Los profesores de educación ideológica y política universitaria, como sujetos centrales que impulsan y materializan la reforma educativa basada en la IA, desempeñan un papel crucial en la integración profunda entre la IA y la educación. Dado el limitado enfoque de las investigaciones existentes sobre el profesorado universitario de mi país, este estudio emplea el modelo UTAUT2 para analizar los factores de influencia y las rutas de configuración de la disposición de los profesores de educación ideológica y política universitaria a utilizar la IA generativa. La investigación mediante SEM (modelo de ecuaciones estructurales) reveló que las expectativas de rendimiento y la alfabetización en IA son los factores que más influyen en la disposición de los profesores universitarios a utilizar la IA generativa, mientras que la influencia social, las expectativas de esfuerzo y las condiciones facilitadoras también ejercen efectos positivos significativos; el género, la formación académica y el cargo laboral presentan efectos moderadores significativos sobre determinadas rutas. El análisis mediante fsQCA identificó cinco configuraciones de la disposición de los profesores universitarios a utilizar la IA generativa. Sobre esta base, el estudio sugiere que las universidades deben brindar un apoyo integral al profesorado en múltiples niveles y a través de múltiples vías al promover la integración profunda entre la IA y la educación