Conocimiento de la Inteligencia Artificial Generativa del profesorado. Modelo predictivo basado en el TPACK para la integración ética de la Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Superior - Cabero-Almenara, Julio; Pedraza-Goyeneche, Clara Esperanza; Fredy-Montes, John; Palacios Rodríguez, Antonio (Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 2025)
La Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) se ha incorporado rápidamente en la educación, aportando personalización, tutoría automatizada y evaluaciones más eficientes, pero también generando retos éticos como el sesgo, la privacidad y la integridad académica, que requieren una formación docente informada. Este estudio buscó validar un modelo predictivo que explica la relación entre las dimensiones del modelo TPACK adaptadas a la IAGen y la Evaluación Ética Tecnológica (TEAK). Mediante un enfoque cuantitativo, se aplicó un cuestionario de 25 ítems a 240 docentes de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia de Colombia. El análisis con Modelado de Ecuaciones Estructurales (PLS-SEM) mostró alta fiabilidad y validez (Alfa de Cronbach: 0,935–0,976). Los docentes presentaron actitudes entre “neutral” y “de acuerdo”, destacando el Conocimiento Tecnológico como la dimensión más fuerte. Los resultados indican que conocer la herramienta no garantiza un uso pedagógico adecuado, por lo que es esencial integrar aspectos éticos y didácticos en la formación docente. El modelo validado se propone como una guía útil para promover un uso ético y reflexivo de la IAGen en la educación universitaria.