Efectos de herramientas con inteligencia artificial en las competencias matemáticas para cálculo clínico

Descripción del Articulo

Introducción: La modernización de los procesos educativos universitarios, alineándolos con las demandas tecnológicas y éticas del contexto sanitario actual, requieren estudios que valoren los efectos de las nuevas tecnologías. Objetivo: Analizar los efectos de herramientas de inteligencia artificial...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Ponce Altamirano, Darwin Rolando
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2026
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/177800
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/177800
Nivel de acceso:acceso embargado
Materia:Artificial
Competencias matemáticas
Cálculo clínico
Salud
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01
Descripción
Sumario:Introducción: La modernización de los procesos educativos universitarios, alineándolos con las demandas tecnológicas y éticas del contexto sanitario actual, requieren estudios que valoren los efectos de las nuevas tecnologías. Objetivo: Analizar los efectos de herramientas de inteligencia artificial (IA) para mejorar las competencias matemáticas en estudiantes universitarios en cálculo clínico. Métodos: Investigación preexperimental, de enfoque cuantitativo, con diseño longitudinal y aplicado (pretest–postest) para estudiantes universitarios del área de la salud (n=30). Se implementó una intervención pedagógica basada en IA durante 15 sesiones. Resultados: Los resultados evidenciaron mejoras significativas tras la intervención con IA en los tres constructos evaluados. En la Numeracy Skills Scale (NSS), la mediana aumentó de Md = 14.0 (pretest) a Md = 20.0 (postest), con diferencias significativas según Wilcoxon (Z= −4.21; p< .001; r= .77). En la Mathematics Anxiety Rating Scale–Short Version (MARS-S) se observó una disminución significativa de la ansiedad matemática, con una mediana que descendió de Md = 3.6 a Md = 2.4 (Z= −3.98; p< .001; r= .73). Finalmente, en el Technology Acceptance Model (TAM) se registró un incremento significativo en la aceptación tecnológica, con una mediana que pasó de Md = 5.1 a Md = 6.2 (Z= −4.05; p< .001; r= .74), indicando tamaños del efecto altos y relevancia práctica de la intervención. Conclusiones: Directamente, la IA posibilita mejorar competencias matemáticas para el cálculo clínico, favorecido por una disminución de la ansiedad matemática, al promoverse con alta aceptación tecnológica entre los alumnos universitarios de ciencias de la salud.
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