Un estudio realizado por la Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra (PUCMM) concluyó que los universitarios con mayor dependencia de las herramientas de inteligencia artificial presentan niveles más altos de procrastinación académica, mientras que el pensamiento crítico no mostró diferencias significativas entre los distintos perfiles de uso de esta tecnología.
La investigación, titulada «Perfiles latentes de dependencia a la inteligencia artificial en universitarios: relación con la procrastinación académica y el pensamiento crítico», fue desarrollada por los investigadores Jairo Espinal-Martínez y Leuny Ortiz-González, con la participación de las egresadas Jennifer Hernández, Karla de los Santos y Ana María Quiñones.
El estudio analizó una muestra de 806 estudiantes universitarios dominicanos, con una edad promedio de 28 años, e identificó tres perfiles de dependencia a la inteligencia artificial: baja dependencia (55.4 %), dependencia moderada (32.5 %) y alta dependencia (12.1 %).
De acuerdo con los resultados, el grupo de baja dependencia presentó puntuaciones reducidas en todos los indicadores evaluados.
En el nivel moderado predominó el temor a que la inteligencia artificial sustituya habilidades personales, mientras que el grupo de alta dependencia mostró una mayor necesidad de validación constante por parte de estas herramientas y una percepción más marcada de reemplazo de sus propias capacidades.
Durante la presentación del estudio en el XXI Congreso Internacional de Investigación Científica, organizado por el Ministerio de Educación Superior, Ciencia y Tecnología (MESCyT), el investigador Jairo Espinal explicó que el trabajo partió de la premisa de que la inteligencia artificial no afecta de la misma manera a todos los estudiantes.
«Utilizamos un enfoque personocéntrico basado en análisis de perfiles o clases latentes, una técnica que permite identificar grupos de estudiantes con patrones diferenciados de comportamiento y necesidades específicas de acompañamiento», señaló.
Procrastinación académica
Uno de los principales hallazgos fue que la procrastinación académica aumentó de manera progresiva conforme crecía la dependencia de la inteligencia artificial.
Los estudiantes con baja dependencia registraron los niveles más bajos de procrastinación, mientras que aquellos con alta dependencia presentaron los más elevados.
Según Espinal, estos resultados sugieren que algunos estudiantes podrían retrasar el inicio de sus tareas al considerar que las herramientas de inteligencia artificial les permitirán completar parte del trabajo cognitivo poco antes de la fecha de entrega.
En contraste, la investigación encontró que el pensamiento crítico no varió significativamente entre los tres perfiles identificados, lo que indica que una mayor dependencia de la IA no implica, por sí sola, una disminución inmediata de esta capacidad.
Los investigadores plantean que esa relación podría estar influenciada por otros factores, como la procrastinación, la fatiga cognitiva o la tendencia a delegar procesos mentales en herramientas tecnológicas.
El estudio concluye que la dependencia a la inteligencia artificial no se distribuye de manera uniforme entre los universitarios y que, aunque la mayoría presenta bajos niveles de dependencia, existe un grupo que requiere estrategias específicas de acompañamiento para promover un uso responsable de estas tecnologías.
La investigación también recomienda que las instituciones de educación superior impulsen políticas orientadas a fortalecer la autorregulación, la alfabetización crítica y el acompañamiento académico, más allá de limitar o permitir el uso de herramientas de inteligencia artificial.
