Percepciones de la inteligencia artificial en estudiantes universitarios. El rol de la ansiedad tecnológica y las competencias digitales

Percepciones de la inteligencia artificial en estudiantes universitarios. El rol de la ansiedad Fernández-Prados Formación Universitaria Vol. 18 Nº 5 – 2025 115 Percepciones de la inteligencia artificial en estudiantes universitarios. El rol de la ansiedad tecnológica y las competencias digitales Juan S. Fernández-Prados1 https://orcid.org/0000-0002-7419-3998 Antonia Lozano-Díaz1 https://orcid.org/0000-0002-0837-7932 Juan M. Bellido-Cáceres1* https://orcid.org/0000-0002-0079-3210 Isabel Martínez-Salvador1 https://orcid.org/0000-0001-8859-5309 1 Universidad de Almería, CEMyRI, Almería, España (correo-e: [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]) * Autor a quien debe ser dirigida la correspondencia. Recibido Ene. 9, 2025; Aceptado Feb. 25, 2025; Versión final Mar. 27, 2025, Publicado Oct. 2025 Resumen Este estudio examina las actitudes de los estudiantes universitarios hacia la inteligencia artificial (IA) y el modo en que la ansiedad tecnológica y las competencias digitales influyen en sus percepciones. Se aplica un diseño transversal cuantitativo, obteniendo datos de 235 participantes de Educación y Trabajo Social mediante LimeSurvey. Se emplean escalas validadas, entre ellas la Escala General de Actitudes hacia la IA (GAAIS) y la Escala de Ansiedad hacia la IA (AIAS). Los resultados muestran que la ansiedad tecnológica correlaciona con posturas negativas frente a la IA, mientras que las competencias digitales moderan dicha relación y favorecen una visión más positiva. Además, un mayor uso y familiaridad con la IA se asocian a percepciones más favorables. En conclusión, estos hallazgos evidencian la importancia de integrar prácticas formativas que, junto con enseñar el uso de la IA, aborden la ansiedad tecnológica y fortalezcan las habilidades digitales. Palabras clave: inteligencia artificial; ansiedad tecnológica; competencias digitales; actitudes estudiantiles; educación superior Perceptions of artificial intelligence among university students. The role of technological anxiety and digital skills Abstract This study explores university students’ attitudes towards artificial intelligence (AI), focusing on how technological anxiety and digital competencies shape their perceptions. A quantitative cross-sectional design is applied, gathering data from 235 education and social work students through LimeSurvey. Validated scales, including the General Attitudes towards AI Scale (GAAIS) and the AI Anxiety Scale (AIAS) are used. The results show that technological anxiety correlates with negative attitudes, while digital competencies moderate this connection, fostering more favorable views about AI. Moreover, increased use and familiarity with AI appear to reinforce positive perceptions. In conclusion, these findings underscore the relevance of educational practices that not only address AI usage, but also reduce technological anxiety and enhance digital skills. Keywords: artificial intelligence; technological anxiety; digital competencies; student attitudes; higher education Formación Universitaria Vol. 18(5), 115-124 (2025) http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062025000500115 Percepciones de la inteligencia artificial en estudiantes universitarios. El rol de la ansiedad Fernández-Prados 116 Formación Universitaria Vol. 18 Nº 5 – 2025 INTRODUCCIÓN La irrupción de la inteligencia artificial (IA) está transformando múltiples ámbitos sociales y productivos, y la educación superior no es ajena a este fenómeno. Desde un punto de vista académico, el uso de la IA abre un abanico de oportunidades para mejorar la calidad de la enseñanza y el aprendizaje; no obstante, también requiere un examen crítico de las implicaciones que conlleva su adopción. Por un lado, las tecnologías basadas en IA pueden brindar retroalimentación inmediata y permitir la adaptación de la enseñanza a las necesidades específicas de cada estudiante; por otro, exigen reflexionar sobre aspectos como la ética, la privacidad de los datos o la posible reproducción de sesgos algorítmicos. Varios estudios ofrecen evidencias de los beneficios que la IA aporta a la formación universitaria. Chicaiza y López (2024) resaltan cómo el diseño de entornos de aprendizaje personalizados, sustentados en algoritmos capaces de procesar gran cantidad de información, facilita la detección de carencias y fortalezas individuales, y permite así proponer actividades que atiendan la diversidad del alumnado. En sintonía con ello, Rahiman y Kodikal (2023) resaltan que la incorporación de recursos digitales basados en IA potencia la motivación de los estudiantes y enriquece la experiencia formativa. También se evidencia que existe una percepción positiva por parte de los estudiantes en relación con el uso de ChatGPT en el estudio de Solano-Barliza et al. (2024), que contribuye a la creación de oportunidades para la generación de nuevos entornos de aprendizaje, incorporando estas herramientas con el objetivo de potenciar el proceso de aprendizaje. Además, la IA no solo contribuye a la innovación pedagógica, sino que puede también agilizar ciertas tareas administrativas. Sanabria-Navarro et al. (2023) describen cómo la automatización de trámites rutinarios permite al profesorado dedicar más tiempo a la interacción directa con sus estudiantes, propiciando entornos de aprendizaje más dinámicos y centrados en la colaboración. Por otra parte, la retroalimentación continua derivada de la IA, tal y como señalan Romero-Castro et al. (2024), facilita la detección precoz de dificultades académicas y fomenta una intervención temprana, incrementando con ello la eficacia de los procesos educativos. Ahora bien, la expansión de la IA en el mundo universitario conlleva retos que no deben pasar desapercibidos. Chicaiza y López (2024) subrayan la relevancia de mantener la confidencialidad de los datos personales del estudiantado y de controlar la posibilidad de sesgos en los algoritmos, especialmente en lo relativo a la toma de decisiones y a la valoración del rendimiento académico. A su vez, Lim et al. (2023) señalan que las paradojas asociadas a la IA –como su rápido avance frente a una regulación insuficiente– pueden condicionar su adopción y su nivel de aceptación. En cuanto a la formación del profesorado, Sánchez-Mendiola y CarbajalDegante (2024) puntualizan que no basta con capacitar en los aspectos técnicos de la IA: es indispensable integrar en dicha formación una perspectiva pedagógica y ética que garantice un uso riguroso y beneficioso para la comunidad universitaria. Desde esta óptica, la formación continuada del profesorado se torna esencial para que las oportunidades ofrecidas por la IA no queden limitadas a unos pocos ni generen desigualdades en los entornos de aprendizaje. En suma, la IA encierra un considerable potencial para optimizar la enseñanza y el aprendizaje en la universidad, aunque implica asumir una serie de retos que atañen tanto a la ética como a la gestión de los recursos tecnológicos y formativos. Indagar en las percepciones y en las actitudes de los estudiantes constituye un paso fundamental para comprender cómo se implementan estas soluciones en la práctica y para desarrollar pautas de uso responsable y efectivo. El empleo de la inteligencia artificial (IA) en la enseñanza universitaria ha despertado un notable interés investigador, sobre todo por el modo en que docentes y estudiantes reaccionan ante unas tecnologías cuya implementación avanza a gran velocidad. Este campo de estudio ha cobrado impulso gracias a la progresiva introducción de la IA en procesos académicos tan diversos como la planificación docente, la evaluación o la retroalimentación continua. De acuerdo con la revisión de Saharaudin (2024), las actitudes hacia la IA varían sustancialmente en función de las características de la población y de la naturaleza de las herramientas analizadas, lo que requiere un enfoque metodológico meticuloso para poder trazar líneas claras en la percepción del estudiantado. En particular, Sallam et al. (2024) investigan la relación entre la utilidad percibida de la IA y los temores asociados a su uso en estudiantes de los Emiratos Árabes Unidos, llegando a la conclusión de que, si se identifican ventajas claras, la adopción de estas tecnologías tiende a ser más fluida. Por su parte, Hajam y Gahir (2024) complementan esta visión, al demostrar que la familiaridad de los estudiantes con la IA, así como la percepción de su utilidad educativa, están vinculadas de manera decisiva con el surgimiento de actitudes positivas. En esta misma línea, Abdaljaleel et al. (2024) ponen de relieve la importancia de la exposición continuada a entornos y recursos de IA para propiciar la confianza y la normalización de su uso. A su vez, Beig (2023) señala que la actitud frente a la IA puede estar condicionada por factores como el género y la experiencia previa con tecnologías, destacando la necesidad de estrategias formativas que fomenten la Percepciones de la inteligencia artificial en estudiantes universitarios. El rol de la ansiedad Fernández-Prados Formación Universitaria Vol. 18 Nº 5 – 2025 117 equidad y que atenúen posibles sesgos o desigualdades. Este panorama es reforzado por Suh y Ahn (2022), quienes proponen una escala de medición de actitudes hacia la IA, útil para diagnosticar dónde se concentran las principales barreras a la aceptación y qué elementos impulsan su adopción. También cabe destacar el papel del profesorado en la correcta implementación de estas tecnologías. Estudios como los de Cheng et al. (2023) y Choudhury y Shamszare (2023) inciden en la relevancia de la capacitación continua de los docentes, puesto que un profesorado bien formado y seguro de sus competencias influye de manera directa en la forma en que el alumnado percibe la IA. Asimismo, Galindo-Domínguez et al. (2024) advierten que la falta de formación puede suscitar resistencias o un uso inapropiado de la IA, mientras que el trabajo de Valencia-Tafur y Figueroa-Molina (2024) llama la atención sobre la necesidad de políticas que promuevan el desarrollo de competencias digitales desde los primeros niveles de la formación académica. Uno de los aspectos que aparece con frecuencia en la bibliografía es la ansiedad que generan las tecnologías emergentes. Wang y Wang (2019) y Stein et al. (2024) sostienen que esta ansiedad puede actuar como un factor inhibidor de la adopción de la IA, pero también señalan que se puede contrarrestar mediante estrategias de formación digital y de fomento de la familiaridad con las herramientas tecnológicas. Al respecto, Hopcan et al. (2024) documentan cómo la exposición práctica a la IA en la formación de futuros docentes puede reducir los niveles de ansiedad y favorecer la emergencia de actitudes más positivas. Deroncele-Acosta et al. (2024) identifican diez pilares esenciales para la integración de la inteligencia artificial en la educación científica universitaria, como la ética en la IA y los sistemas de tutoría inteligente. Este marco destaca avances pedagógicos y desafíos éticos, proporcionando una base conceptual para orientar aplicaciones efectivas de la IA en educación superior. Además, subrayan la importancia de abordar los aspectos éticos y técnicos para garantizar su implementación adecuada. Este enfoque resulta particularmente relevante para promover actitudes positivas y críticas hacia estas tecnologías entre los estudiantes universitarios, fomentando un aprendizaje activo y personalizado. En conjunto, los estudios aquí revisados coinciden en subrayar la importancia de atender tanto a las competencias técnicas como a los condicionantes sociales, psicológicos y educativos que rodean la incorporación de la IA al entorno universitario. Se pone de manifiesto que la percepción de utilidad, la calidad de la formación docente, las habilidades digitales y la gestión de la ansiedad tecnológica son factores cruciales para asegurar que la IA se integre de manera eficaz y responsable en la educación superior. METODOLOGÍA El presente estudio se diseñó con el propósito de examinar, de forma detallada, las actitudes del estudiantado universitario frente a la inteligencia artificial (IA) y cómo dichas actitudes se relacionan con la ansiedad tecnológica y las competencias digitales. Para ello, se planteó un marco de investigación fundamentado en la literatura reciente y en antecedentes empíricos sobre la adopción y aceptación de tecnologías en la educación superior. El diseño busca dar respuesta a la necesidad de entender la diversidad de factores—tanto individuales como contextuales—que podrían condicionar la manera en que se concibe y emplea la IA en ámbitos académicos. Instrumentos y Cuestionarios Utilizados en la Investigación Se administraron cuatro escalas, cuidadosamente seleccionadas por su pertinencia y validez, con el fin de medir actitudes hacia la IA, ansiedad tecnológica y competencias digitales (tabla 1). Luego se describen las características principales de cada escala: Tabla 1: Escalas e instrumentos administrados, fuente, dimensiones y fiabilidad. Nombre (Abreviatura) Fuente Dimensiones (ítems) Fiabilidad (Alpha Cronbach) General Attitudes towards Artificial Intelligence Scale (GAAIS) Schepman y Rodway (2023) Positiva (4) Negativa (4) Total (8) GAAIS Positiva (0.80) GAAIS Negativa (0.84) GAAIS Total (0.83) Attitudes towards AI (AAIS) Stein et al. (2024) Cognitivo (4) Afectivo (4) Conductual (4) Total (12) AAIS Cognitivo (0.64) AAIS Afectivo (0.63) AAIS Conductual (0.63) AAIS Total (0.84) Artificial Intelligence Anxiety Scale (AIAS) Wang y Wang (2019) Aprendizaje (8) Reemplazo laboral (6) AIAS Ap (0.96) AIAS RL (0.92) Digital Competence Framework for Citizens (DigComp) Vuorikari et al. (2022) Habilidades de comunicación y colaboración (6) Información y Alfabetización de Datos (7) DigComp HCC (0.64) DigComp IAD (0.81) Percepciones de la inteligencia artificial en estudiantes universitarios. El rol de la ansiedad Fernández-Prados 118 Formación Universitaria Vol. 18 Nº 5 – 2025 A) Escala de Actitudes Generales hacia la Inteligencia Artificial (GAAIS): Propuesta por Schepman y Rodway (2022), evalúa las percepciones generales sobre la IA. En la escala original hay 20 ítems. La versión utilizada en este estudio consta de ocho ítems, clasificados en dos subdimensiones (actitudes positivas y negativas), con cuatro ítems en cada una. Según el alfa de Cronbach, la fiabilidad oscila entre 0.80 y 0.84 en cada subdimensión, y 0.83 para la escala global, lo que indica una consistencia interna sólida. B) Escala de Actitudes hacia la Inteligencia Artificial (AAIS): Desarrollada por Stein et al. (2024), se centra en tres dimensiones: cognitiva, afectiva y conductual. Ofrece una aproximación multidimensional a la actitud hacia la IA, con un coeficiente global de fiabilidad de 0.84. Las subdimensiones, si bien arrojan valores más modestos (entre 0.63 y 0.64), permiten ahondar en la forma en que las personas perciben, sienten y actúan ante la IA. C) Escala de Ansiedad hacia la Inteligencia Artificial (AIAS): Elaborada por Wang y Wang (2019), esta herramienta mide la ansiedad específica generada por la IA en distintos ámbitos. Consta en su versión original de 21 ítems, distribuidos en cuatro dimensiones: aprendizaje, reemplazo laboral, ceguera sociotécnica y configuración de IA. Para el presente trabajo, se utilizaron únicamente las dimensiones de aprendizaje (8 ítems) y reemplazo laboral (6 ítems), que mostraron una alta fiabilidad (0.96 y 0.92, respectivamente). D) Marco de Competencia Digital para Ciudadanos (DigComp 2.2): Diseñado por Vuorikari et al. (2022), se adaptó al contexto universitario para evaluar el grado de competencia digital del estudiantado. En la escala original hay cinco dimensiones y 21 ítems o competencias digitales. En esta investigación se enfocó en dos grandes dimensiones: “habilidades de comunicación y colaboración” (6 ítems) y “alfabetización en información y datos” (7 ítems). Los valores de alfa de Cronbach, 0.64 y 0.81, respectivamente, avalan la consistencia interna de las escalas. Con el fin de asegurar la equivalencia cultural y lingüística de los cuestionarios—originalmente redactados en inglés, salvo el marco DigComp—se llevó a cabo un proceso de traducción y retrotraducción. En este procedimiento participaron dos traductores bilingües independientes: el primero tradujo los instrumentos al español y, a continuación, el segundo efectuó la traducción inversa al inglés para contrastar ambas versiones y resolver posibles discrepancias. Este método ayuda a conservar la precisión semántica y la fidelidad conceptual en la medición de las actitudes y competencias digitales en el estudiantado de habla hispana. Diseño y muestra El estudio se llevó a cabo mediante un diseño transversal de tipo cuantitativo, con la participación de 235 estudiantes universitarios. Se incluyeron dos grandes áreas de formación: los grados de Educación (Educación Primaria e Infantil) y los grados en el ámbito social (Educación Social y Trabajo Social). Se buscó así abarcar perfiles académicos distintos, con el objetivo de comprobar si existían diferencias relevantes en las actitudes y percepciones hacia la IA. Para la selección de la muestra se utilizó un muestreo incidental, invitando a participar a quienes tuvieran disponibilidad y voluntariedad en el momento de la recogida de datos. Con la intención de reflejar una variedad de experiencias académicas y niveles de exposición a la tecnología, se procuró equilibrar la proporción de estudiantes de cada curso académico (primero, segundo, tercero y cuarto). La Tabla 2: proporciona una descripción detallada del perfil sociodemográfico y las prácticas de uso de TIC e IA en la muestra estudiada, compuesta por 235 participantes. Tabla 2: Descriptivo o perfil sociodemográfico y de uso de TIC e IA de la muestra. Variable Valores Frecuencia Porcentaje Sexo Mujer 204 86,8 Hombre 31 13,2 Edad 18-20 95 40,4 21-23 99 42,1 24 o más 41 17,4 Estudios Educación 100 42,6 Sociales 135 57,4 Clase Social Baja 59 25,1 Media 152 64,7 Alta 24 10,2 Percepciones de la inteligencia artificial en estudiantes universitarios. El rol de la ansiedad Fernández-Prados Formación Universitaria Vol. 18 Nº 5 – 2025 119 Tabla 2: continuación Variable Valores Frecuencia Porcentaje Ideología Izquierda 96 40,9 Centro 90 38,3 Derecha 49 20,9 Uso TIC No intensivo 120 51,1 Intensivo 115 48,9 Uso IA Ocasional 76 32,3 Semanal 87 37,0 Diario 72 30,6 DigComp HCC Avanzado 121 51,5 Muy avanzado 114 48,5 DigComp IAD Avanzado 133 56,6 Muy avanzado 102 43,4 Total 235 100,0 Predomina una alta representación femenina (86,8%), un dato congruente con la prevalencia de mujeres en disciplinas como Educación y Ciencias Sociales, las áreas académicas principales de esta investigación. En cuanto a la edad, la mayoría de los participantes se encuentra en el rango de 18 a 23 años (82,5%), reflejando una población típica de estudiantes universitarios de grado. Un menor porcentaje (17,4%) corresponde a mayores de 24 años, posiblemente relacionado con estudios de posgrado o reincorporación académica. En términos de clase social, el 64,7% se identifica como clase media, mientras que la clase baja y alta representan el 25,1% y el 10,2%, respectivamente. Respecto a la ideología, la mayor parte de los participantes se inclina hacia posiciones de izquierda (40,9%) o centro (38,3%), mientras que un 20,9% se alinea con ideologías de derecha, un dato posiblemente influido por el contexto académico y cultural. En cuanto al uso de TIC, el 48,9% son usuarios intensivos, y un 30,6% reporta el uso diario de IA, lo que indica una creciente integración de estas herramientas en actividades académicas y personales. Finalmente, más del 50% de los encuestados posee competencias digitales avanzadas (51,5%) o muy avanzadas (48,5%), según el marco DigComp, subrayando la importancia de estas habilidades en entornos digitales actuales. Procedimiento de recolección de datos La captura de la información se llevó a cabo durante el segundo semestre del curso 2023-2024. Se diseñó un cuestionario en la plataforma LimeSurvey, el cual fue difundido entre estudiantes de Educación (tanto Primaria como Infantil) y de las titulaciones de corte social (Educación Social y Trabajo Social). La participación fue voluntaria, previa firma de un consentimiento informado donde se explicaba el objetivo principal de la investigación y se garantizaba la confidencialidad de los datos individuales. El cuestionario pudo ser completado de manera asincrónica, de modo que cada participante tuviera la libertad de responder en el momento más oportuno. Para salvaguardar la transparencia y la posibilidad de réplica, el conjunto de datos recabados y el cuestionario administrado se encuentran disponibles en el repositorio Mendeley Data (Fernández-Prados y Lozano-Díaz, 2024). Análisis de datos Con el fin de garantizar la robustez de los resultados, los datos se examinaron mediante procedimientos estadísticos que cumplieran con criterios elevados de fiabilidad y validez. Primero, se realizaron análisis descriptivos para describir el perfil de la muestra en términos sociodemográficos y de usos tecnológicos. Posteriormente, se aplicaron índices de consistencia interna (alfa de Cronbach) para cada una de las escalas administradas, a fin de constatar su fiabilidad en este contexto. Para indagar la existencia de diferencias entre grupos y relaciones significativas entre las variables analizadas (por ejemplo, actitud hacia la IA, ansiedad, competencias digitales), se llevaron a cabo análisis de varianza (ANOVA) y, cuando procedía, pruebas posthoc. De igual modo, se exploraron correlaciones entre las puntuaciones de los diferentes instrumentos, con miras a identificar patrones de asociación que aportaran solidez a la interpretación de los hallazgos. Estas técnicas estadísticas facilitaron la profundización en el estudio de cómo las actitudes de los estudiantes se vinculan con la ansiedad hacia la IA y con su nivel de dominio digital, contribuyendo a ofrecer una visión más completa de los factores que inciden en la adopción de estas tecnologías en la educación superior. Percepciones de la inteligencia artificial en estudiantes universitarios. El rol de la ansiedad Fernández-Prados 120 Formación Universitaria Vol. 18 Nº 5 – 2025 RESULTADOS Los datos obtenidos ponen de relieve la existencia de diferencias estadísticamente significativas en la forma en que el alumnado universitario percibe la inteligencia artificial (IA). En primer lugar, se aprecian distinciones por género: los hombres presentan una aceptación más alta de la IA y menor ansiedad laboral derivada de su posible impacto, mientras que las mujeres muestran un mayor recelo, tal vez debido a una exposición tecnológica previa menos intensa. Esta brecha sugiere que factores como la socialización tecnológica y la disponibilidad de recursos de formación pueden condicionar la aproximación que cada grupo hace a la IA. Por otra parte, en lo que respecta a la edad, el colectivo más joven (18-20 años) exhibe niveles de ansiedad reducidos, lo cual podría explicarse por la familiaridad que tienen con las tecnologías emergentes, al haber crecido en un entorno fuertemente digitalizado. Cabe destacar, además, que quienes cursan estudios en Ciencias Sociales se caracterizan por una mayor ansiedad y unas actitudes más negativas frente a la IA, en comparación con estudiantes de programas de Educación. Este resultado sugiere que la disciplina académica (o la formación específica) actúa como un factor modulador de la percepción y uso de la IA. La Tabla 3 presenta las medias de las escalas de actitudes (GAAIS y AAIS) y ansiedad (AIAS) según variables sociodemográficas, uso de TIC e IA, niveles de ansiedad tecnológica y competencias digitales. Tabla 3: Media de las escalas de actitudes según el perfil sociodemográfico, uso de las TIC y de la IA, Ansiedad y Competencias digitales * p < 0,05; ** p < 0,01; *** p < 0,001 Variable Valores GAAIS Total AAIS Total Sexo Mujer 5,20*** 5,54* Hombre 6,40*** 6,22* Edad 18-20 5,38* 5,75 21-23 5,11* 5,39 24 o más 5,94* 5,94 Estudios Educación 5,69* 5,98** Sociales 5,13* 5,39** Clase Social Baja 5,36 5,59 Media 5,32 5,63 Alta 5,64 5,72 Ideología Izquierda 5,25 5,51 Centro 5,49 5,72 Derecha 5,35 5,72 Uso TIC No intensivo 5,42 5,61 Intensivo 5,30 5,65 Uso IA Ocasional 5,01* 5,09*** Semanal 5,31* 5,78*** Diario 5,79* 6,04*** AIAS Ap Bajo 5,9*** 6,0*** Alto 4,4*** 5,0*** AIAS RL Bajo 6,2*** 6,2*** Alto 4,6*** 5,2*** DigComp HCC Avanzado 5,22 5,53 Muy avanzado 5,53 5,75 DigComp IAD Avanzado 5,34 5,56 Muy avanzado 5,40 5,74 Total 5,36 5,63 Se evidencian diferencias significativas en actitudes hacia la IA según el sexo: los hombres muestran puntuaciones más altas que las mujeres (p < 0,001), lo que podría reflejar una brecha de género en la percepción de estas tecnologías. Además, el uso intensivo de TIC e IA, en especial el uso diario, está asociado a actitudes más positivas hacia la IA (GAAIS = 5,79; AAIS = 6,04). También destaca la influencia de la edad y la disciplina de estudio, con los estudiantes más jóvenes y de Educación mostrando mayor receptividad frente a la IA que los de Ciencias Sociales. Asimismo, se observa que niveles avanzados de competencias Percepciones de la inteligencia artificial en estudiantes universitarios. El rol de la ansiedad Fernández-Prados Formación Universitaria Vol. 18 Nº 5 – 2025 121 digitales y menor ansiedad tecnológica se relacionan con actitudes más receptivas hacia la IA. Este hallazgo refuerza la importancia de desarrollar habilidades digitales y superar barreras psicológicas como la ansiedad, para facilitar la adopción efectiva de estas tecnologías en distintos contextos. La Tabla 4 muestra correlaciones significativas entre el uso de IA, actitudes, ansiedad y competencias digitales, revelando patrones clave en la interacción con estas herramientas. Tabla 4: Correlación entre el uso de la inteligencia artificial y las escalas de actitudes, dimensiones de la ansiedad y de competencias digitales. * p < 0,05; ** p < 0,01 Uso IA GAAIS AAIS AIAS aprendizaje AIAS reemplazo laboral DigComp HCC DigComp IAD Uso IA 1 ,179** ,269** -,140* -,175* 0,123 ,132* GAAIS ,179** 1 ,744** -,558** -,626** 0,026 -0,021 AAIS ,269** ,744** 1 -,492** -,537** 0,038 0,022 AIAS Ap -,140* -,558** -,492** 1 ,832** ,144* ,220** AIAS RL -,175* -,626** -,537** ,832** 1 0,056 0,068 DigComp HCC 0,123 0,026 0,038 ,144* 0,056 1 ,406** DigComp IAD ,132* -0,021 0,022 ,220** 0,068 ,406** 1 El uso de IA presenta una correlación positiva con las actitudes hacia la tecnología (GAAIS: r = 0,179**; AAIS: r = 0,269**) y ambas escalas están altamente correlacionadas entre sí (r = 0,744**), lo que sugiere que un mayor uso fomenta percepciones favorables hacia la IA. Respecto a la ansiedad, el uso de IA guarda relaciones negativas con la ansiedad de aprendizaje (AIAS Ap, r = -0,140*) y de reemplazo laboral (AIAS RL, r = -0,175*), indicando que un uso más frecuente reduce estos temores. Además, actitudes positivas hacia la IA (GAAIS, AAIS) se asocian con menores niveles de ansiedad en ambas dimensiones, destacando que la familiaridad con estas tecnologías puede mitigar las inseguridades relacionadas. Por último, las competencias digitales (DigComp HCC e IAD) muestran relaciones moderadas pero significativas con el uso de IA, siendo más destacadas en alfabetización en información y datos (IAD, r = 0,132*). Esto resalta la relevancia de competencias avanzadas para manejar la IA de manera efectiva. En conjunto, la tabla subraya la importancia de promover la alfabetización digital y el aprendizaje práctico como estrategias para fortalecer actitudes positivas y reducir las barreras emocionales hacia estas tecnologías. Como se puede observar en la Tabla 5, los dos modelos de regresión lineal —con las escalas de actitudes GAAIS y AAIS como variables dependientes— muestran relaciones altamente significativas con las variables independientes que presentan una mayor correlación. El Modelo 1, con la escala **GAAIS** como variable dependiente, presenta R = 0,641 y R² = 0,411, con una F significativa de 23,391 (p < 0,001). En el modelo 2, que utiliza **AAIS** como variable dependiente, se observan resultados muy similares, con R = 0,578, R² = 0,334 y F = 16,638 (p < 0,001). Estos hallazgos destacan la relevancia de factores como el **uso de la IA** y las **competencias digitales** (DigComp HCC e IAD) para explicar gran parte de la varianza en las actitudes hacia la IA. Además, la ansiedad, tanto en su dimensión de aprendizaje (AIAS Ap) como laboral (AIAS RL), presenta una relación negativa significativa con las actitudes hacia la tecnología, lo que subraya la importancia de atender factores emocionales en la construcción de una actitud positiva frente a la IA. Los resultados refuerzan la necesidad de un enfoque integral que considere tanto lo técnico como lo emocional para facilitar una adopción exitosa de la inteligencia artificial en contextos académicos. Tabla 5: Modelos de regresión GAAIS (B, Beta) AAIS (B, Beta) Constante 11,095 17,791 Edad 0,079 (0,058) 0,120 (0,098) Uso IA 1,394 (0,197) 1,410 (0,210) AIAS Ap –1,149 (–0,218) –1,116 (–0,224) AIAS RL –1,079 (–0,146) –1,225 (–0,183) DigComp HCC 0,371 (0,147) 0,464 (0,195) DigComp IAD 0,674 (0,240) 0,496 (0,187) R = 0,641 R² = 0,411 F = 23,391 (p < 0,001) R = 0,578 R² = 0,334 F = 16,638 (p < 0,001) Percepciones de la inteligencia artificial en estudiantes universitarios. El rol de la ansiedad Fernández-Prados 122 Formación Universitaria Vol. 18 Nº 5 – 2025 DISCUSIÓN Los resultados de este estudio confirman que la ansiedad tecnológica y las competencias digitales se erigen como factores determinantes en la construcción de las actitudes que el estudiantado universitario adopta frente a la inteligencia artificial (IA). Estos hallazgos, en línea con lo reportado por Wang y Wang (2019) y Stein et al. (2024), enfatizan la imperiosa necesidad de diseñar e implementar políticas formativas integrales que, no solo mitiguen la ansiedad vinculada al aprendizaje y uso de tecnologías emergentes, sino que también potencien la alfabetización digital mediante metodologías prácticas y reflexivas. Dicho enfoque permitiría transformar las percepciones negativas en actitudes proactivas, favoreciendo una integración más consciente y crítica de la IA en la enseñanza superior. Un aspecto central de nuestra discusión es la evidencia de que la exposición continuada a la IA actúa como catalizador de actitudes positivas. Los estudiantes que interactúan de manera regular con estas herramientas no solo muestran una menor resistencia, sino que también manifiestan una mayor predisposición a explorar aplicaciones innovadoras y creativas. Este fenómeno es coherente con lo planteado por Hajam y Gahir (2024) y Abdaljaleel et al. (2024), quienes señalan que la inmersión tecnológica y el aumento de la familiaridad constituyen pasos esenciales para convertir la reticencia inicial en confianza operativa y aceptación generalizada. En este sentido, se recomienda la integración progresiva de la IA en los planes de estudio, lo que podría incluir desde módulos introductorios hasta prácticas avanzadas en proyectos de investigación, resolución de problemas y creación de recursos digitales. Esta estrategia, además de desmitificar la tecnología, la posiciona como una herramienta accesible y ética que puede optimizar los procesos formativos y administrativos (Deroncele-Acosta et al., 2024). Por otro lado, la presencia de diferencias significativas en función del género, la disciplina y el rango de edad subraya la urgencia de desarrollar intervenciones pedagógicas diferenciadas. Tal como evidencian los estudios de Beig (2023) y Suh y Ahn (2022), es crucial brindar apoyo específico a aquellos colectivos que presentan mayores niveles de ansiedad tecnológica o menor exposición a la IA. La implementación de programas de mentoría, talleres prácticos y espacios de discusión podría no solo fomentar la adquisición de competencias digitales, sino también incentivar una mayor equidad en el acceso y uso de la tecnología. Estas estrategias, al promover una diversidad de opiniones y experiencias, enriquecerían la interacción entre el estudiantado y el profesorado, propiciando entornos de aprendizaje más inclusivos y colaborativos. Igualmente, es fundamental abordar la incorporación de la IA desde una perspectiva holística e integradora, que trascienda la visión tecnocéntrica para incluir las implicaciones éticas, sociales y pedagógicas. Las aportaciones de Crompton y Burke (2025) resaltan la urgencia de establecer marcos de implementación que, además de optimizar los procesos administrativos y académicos, fortalezcan la alfabetización digital de toda la comunidad universitaria. En este contexto, es esencial que la capacitación en el uso de herramientas basadas en IA vaya acompañada de una reflexión crítica sobre sus efectos a largo plazo en la docencia, la evaluación y las relaciones interpersonales en el aula. Así, los programas de formación no solo deben centrarse en la adquisición de habilidades técnicas, sino también en el desarrollo de una postura ética y crítica que permita evaluar de forma integral el impacto de la tecnología. La revisión de la literatura contemporánea, incluyendo estudios recientes sobre autoeficacia y actitudes hacia la IA (Bewersdorff et al., 2025), refuerza la idea de que la confianza en el uso de la IA se construye a partir de experiencias directas, la interacción constante y el reconocimiento de los beneficios prácticos y teóricos que estas tecnologías pueden aportar. Desde esta óptica, se sugiere que futuras investigaciones adopten diseños longitudinales que permitan determinar si la disminución de la ansiedad tecnológica y el fortalecimiento de las competencias digitales inciden de manera sostenida en la trayectoria académica y profesional de los estudiantes. Además, resulta pertinente profundizar en las dimensiones éticas y socioeconómicas de la implementación de la IA, estableciendo mecanismos de monitoreo y evaluación que faciliten una respuesta proactiva ante los avances tecnológicos continuos. Otra línea de reflexión surge a partir de los estudios sobre las percepciones de la inteligencia artificial en la educación superior (Almassaad et al., 2024), los cuales revelan que, si bien el uso de herramientas generativas ha incrementado la eficiencia y la personalización del aprendizaje, también han emergido desafíos relacionados con la confiabilidad de la información, la integridad académica y el riesgo de dependencia excesiva. La incorporación de estos elementos en la discusión amplía la perspectiva sobre el impacto de la IA, al señalar que la exposición a la tecnología no es un fin en sí mismo, sino que debe ir acompañada de una capacitación robusta que permita evaluar críticamente tanto sus beneficios como sus limitaciones. Este enfoque equilibrado contribuirá a evitar la trampa del “nativo digital” y fomentará una adopción más consciente y fundamentada de las tecnologías emergentes. Percepciones de la inteligencia artificial en estudiantes universitarios. El rol de la ansiedad Fernández-Prados Formación Universitaria Vol. 18 Nº 5 – 2025 123 CONCLUSIONES Los hallazgos de este estudio ponen de manifiesto que la ansiedad tecnológica ejerce una influencia decisiva en las percepciones negativas hacia la inteligencia artificial entre los estudiantes universitarios. Al mismo tiempo, se evidencia que el desarrollo de competencias digitales avanzadas actúa como un factor moderador, permitiendo que la ansiedad se reduzca y se fomente una actitud más receptiva y abierta hacia el uso de estas tecnologías. En este sentido, se vislumbra la necesidad de repensar la formación en entornos educativos, no limitándose únicamente al dominio técnico, sino incorporando estrategias que aborden simultáneamente las barreras emocionales y culturales que impiden una adopción plena de la IA. El hecho de que los estudiantes que interactúan de forma habitual con herramientas de IA muestren actitudes significativamente más positivas resalta el papel fundamental de la experiencia directa. La exposición continua y progresiva a la inteligencia artificial no solo desmitifica su uso, sino que también contribuye a la construcción de una confianza que facilita la integración de estas tecnologías en la práctica académica. Así, la inclusión de actividades prácticas y proyectos que incorporen la IA se erige como una estrategia clave para potenciar el aprendizaje y la innovación en la educación superior. Las diferencias detectadas en función del género, la edad y la disciplina académica reflejan desigualdades estructurales y culturales que inciden en la manera en que se percibe y se utiliza la tecnología. Por ejemplo, la mayor ansiedad tecnológica observada en determinados grupos, como las mujeres y los estudiantes de Ciencias Sociales, sugiere que es imprescindible desarrollar enfoques formativos personalizados. Estos enfoques deben ser capaces de atender las necesidades y preocupaciones específicas de cada colectivo, garantizando que el acceso a la tecnología y a las competencias digitales se dé de forma equitativa y justa. La integración de la inteligencia artificial en el ámbito universitario demanda, por tanto, un replanteamiento que vaya más allá de una perspectiva meramente tecnocéntrica. Es necesario establecer un marco ético y pedagógico sólido que oriente el uso responsable de la IA, fomentando tanto la adquisición de habilidades técnicas como el desarrollo de un pensamiento crítico y reflexivo. En este contexto, resulta prioritario impulsar la formación continua del profesorado, así como promover políticas inclusivas y estrategias de alfabetización digital desde los niveles educativos más tempranos. De cara al futuro, se abre un amplio horizonte para la investigación. Resulta fundamental desarrollar estudios longitudinales que permitan evaluar de manera sostenida el impacto de la reducción de la ansiedad tecnológica y el fortalecimiento de las competencias digitales en la trayectoria académica y profesional de los estudiantes. Asimismo, es pertinente profundizar en el análisis de las dimensiones éticas y socioeconómicas implicadas en la adopción de la IA, explorando cómo factores adicionales –como el contexto cultural y el acceso a recursos– influyen en la eficacia de las intervenciones formativas. En definitiva, este estudio invita a repensar y a rediseñar los modelos de enseñanza, apuntando hacia una educación superior que no solo abrace la innovación tecnológica, sino que también garantice un uso responsable, equitativo y críticamente fundamentado de la inteligencia artificial. MATERAL SUMPLEMENTARIO El cuestionario administrado y los datos obtenidos y analizados se encuentran disponibles en Fernández-Prados, J. S., y Lozano Díaz, A., Actitudes hacia la Inteligencia Artificial, Ansiedad Digital y Competencias Digitales entre estudiantes universitarios, https://data.mendeley.com/datasets/2gwnjx729x, Mendeley Data, V3 (2025) DECLARACIÓN DE INTERESES Y FUENTES DE FINANCIACIÓN Los autores declaran no tener relación comercial con otras personas u organizaciones que pudiera ser declarada como conflicto de intereses. Igualmente, no existen fuentes de financiación que comprometan la veracidad de los resultados o que puedan influir de manera inapropiada en ellos. LIMITACIÓN DE RESPONSABILIDADES Y USO DE IA Se declara que todas las afirmaciones, opiniones y datos contenidos en este artículo son responsabilidad exclusiva de sus autores, y no del CIT ni de sus editores. En particular declaran que, en el texto, figuras, tablas y todas las secciones del artículo no se ha hecho uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) por lo que los textos se consideran propios de los autores, para efectos de propiedad intelectual. Por ello liberan de toda responsabilidad ética y legal a los editores y al CIT. REFERENCIAS Abdaljaleel, M., Barakat, M., y otros 3 autores, A multinational study on the factors influencing university students’ attitudes and usage of ChatGPT, https://doi.org/10.1038/s41598-024-52549-8, Scientific Reports, 14, 1983 (2024) Almassaad, A., Alajlan, H., y Alebaikan, R., Student Perceptions of Generative Artificial Intelligence: Investigating Utilization, Benefits, and Challenges in Higher Education, https://doi.org/10.3390/systems12100385, Systems, 12, 385 (2024)