Evaluación de Chatbots y Tutores de Inteligencia Artificial en la formación para la detección de fraudes financieros: aportes a la educación de calidad

Descripción del Articulo

Objetivo: Evaluar el impacto de chatbots y tutores de inteligencia artificial en el desarrollo de competencias para la detección de fraudes financieros en estudiantes de Ciencias Contables. Métodos: Se realizó un estudio cuantitativo, con diseño cuasi-experimental, transversal, analítico y explicati...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Arbulu, Pedro Alberto, Rengifo Lozano, Raúl Alberto, Amaya Espinoza, Jaime
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/31472
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/quipu/article/view/31472
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Digital competencies
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competencias digitales
calidad educativa
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formación contable
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Competências digitais
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Avaliação de Chatbots e Tutores de Inteligência Artificial na formação para a detecção de fraudes financeiras: contribuições para a educação de qualidade
Evaluation of Chatbots and Artificial Intelligence Tutors in Training for the Detection of Financial Fraud: Contributions to Quality Education
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description Objetivo: Evaluar el impacto de chatbots y tutores de inteligencia artificial en el desarrollo de competencias para la detección de fraudes financieros en estudiantes de Ciencias Contables. Métodos: Se realizó un estudio cuantitativo, con diseño cuasi-experimental, transversal, analítico y explicativo, mediante un esquema de pretest-postest aplicado a 100 estudiantes de universidades privadas de Lima, seleccionados por muestreo estratificado. Durante seis semanas, los participantes interactuaron con un chatbot formativo. La medición se efectuó a través de un cuestionario validado, aplicado antes y después de la intervención. El análisis incluyó la prueba t de Student y el tamaño del efecto mediante d de Cohen. Resultados: Se evidenció un incremento significativo en conocimientos teóricos (23,7 %; p < 0,001; d = 1,78) y en las habilidades prácticas (31,4 %; p < 0,001; d = 1,95). El mayor incremento alcanzó 94 %, mientras que el 87 % de los participantes mejoró la comprensión de contenidos complejos; además, el tiempo de resolución de casos se redujo en un 68 % y la colaboración aumentó 45 %. No se observaron diferencias significativas entre carreras (p = 0,053). Conclusión: Los chatbots y tutores con inteligencia artificial constituyen una estrategia eficaz para la formación en detección de fraudes financieros, fortaleciendo competencias profesionales y digitales esenciales en la educación contable.
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Métodos: Se realizó un estudio cuantitativo, con diseño cuasi-experimental, transversal, analítico y explicativo, mediante un esquema de pretest-postest aplicado a 100 estudiantes de universidades privadas de Lima, seleccionados por muestreo estratificado. Durante seis semanas, los participantes interactuaron con un chatbot formativo. La medición se efectuó a través de un cuestionario validado, aplicado antes y después de la intervención. El análisis incluyó la prueba t de Student y el tamaño del efecto mediante d de Cohen. Resultados: Se evidenció un incremento significativo en conocimientos teóricos (23,7 %; p < 0,001; d = 1,78) y en las habilidades prácticas (31,4 %; p < 0,001; d = 1,95). El mayor incremento alcanzó 94 %, mientras que el 87 % de los participantes mejoró la comprensión de contenidos complejos; además, el tiempo de resolución de casos se redujo en un 68 % y la colaboración aumentó 45 %. No se observaron diferencias significativas entre carreras (p = 0,053). Conclusión: Los chatbots y tutores con inteligencia artificial constituyen una estrategia eficaz para la formación en detección de fraudes financieros, fortaleciendo competencias profesionales y digitales esenciales en la educación contable.Objetivo: Avaliar o impacto de chatbots e tutores de inteligência artificial no desenvolvimento de competências para a detecção de fraudes financeiras em estudantes de Ciências Contábeis. Métodos: Foi realizado um estudo quantitativo com delineamento quase-experimental, transversal, analítico e explicativo, utilizando um esquema de pré-teste e pós-teste aplicado a 100 estudantes de universidades privadas de Lima, selecionados por amostragem estratificada. Durante seis semanas, os participantes interagiram com um chatbot formativo. A mensuração dos conhecimentos e habilidades foi realizada por meio de um questionário validado, aplicado antes e depois da intervenção. A análise incluiu o teste t de Student e o cálculo do tamanho do efeito por meio do d de Cohen. Resultados: Observou-se um aumento significativo nos conhecimentos teóricos (23,7%; p < 0,001; d = 1,78) e nas habilidades práticas (31,4%; p < 0,001; d = 1,95). O maior incremento alcançou 94%, enquanto 87% melhoraram a compreensão de conteúdos complexos; o tempo de resolução de casos foi reduzido em 68% e a colaboração aumentou em 45%. Não foram observadas diferenças significativas entre as áreas de formação (p = 0,053). Conclusão: Os chatbots e tutores com inteligência artificial constituem uma estratégia eficaz para a formação em detecção de fraudes financeiras, fortalecendo competências profissionais e digitais essenciais na educação contábil.Objective: To evaluate the impact of chatbots and artificial intelligence tutors on the development of competencies for financial fraud detection in accounting students. Methods: A quantitative study with a quasi-experimental, cross-sectional, analytical, and explanatory design was conducted, using a pretest–posttest scheme applied to 100 students from private universities in Lima, selected through stratified sampling. Over a six-week period, participants interacted with a formative chatbot. Knowledge and skills were measured using a validated questionnaire administered before and after the intervention. The analysis included Student’s t test and effect size estimation using Cohen’s d. Results: A significant increase was observed in theoretical knowledge (23.7%; p < 0.001; d = 1.78) and practical skills (31.4%; p < 0.001; d = 1.95). The greatest improvement reached 94%, while 87% of participants improved their understanding of complex content; case resolution time was reduced by 68%, and collaboration increased by 45%. No significant differences were found among academic programs (p = 0.053). Conclusion: Chatbots and artificial intelligence tutors constitute an effective strategy for training in financial fraud detection, strengthening essential professional and digital competencies in accounting education.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Contables2025-12-31info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/quipu/article/view/3147210.15381/quipu.v33i70.31472Quipukamayoc; v. 33 n. 70 (2025); 25-39Quipukamayoc; Vol. 33 Núm. 70 (2025); 25-39Quipukamayoc; Vol. 33 No. 70 (2025); 25-391609-81961560-9103reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/quipu/article/view/31472/23349Derechos de autor 2025 Pedro Alberto Arbulu, Raúl Alberto Rengifo Lozano, Jaime Amaya Espinozahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/314722026-01-20T20:15:54Z
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