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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

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Date
2026
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Authors
Pedraza Goyeneche, Clara E. ; Montes. John F. ; Palacios Rodríguez, Antonio ; Cabero Almenara, Julio
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Publisher
Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones
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Sin departamento asociado
DOI
https://doi.org/10.6018/reifop.690971
item.page.type
info:eu-repo/semantics/article
Description
Abstract
Generative Artificial Intelligence (GAI) has been rapidly incorporated into education, providing personalisation, automated tutoring and more efficient assessments, but also generating ethical challenges such as bias, privacy and academic integrity, which require informed teacher training. This study sought to validate a predictive model that explains the relationship between the dimensions of the TPACK model adapted to GAI and Technological Ethical Assessment (TEAK). Using a quantitative approach, a 25-item questionnaire was administered to 240 teachers at the National Open and Distance University of Colombia. The analysis with Structural Equation Modelling (PLS-SEM) showed high reliability and validity (Cronbach's Alpha: 0.935–0.976). Teachers presented attitudes ranging from ‘neutral’ to ‘agree’, highlighting Technological Knowledge as the strongest dimension. The results indicate that knowledge of the tool does not guarantee appropriate pedagogical use, making it essential to integrate ethical and didactic aspects into teacher training. The validated model is proposed as a useful guide for promoting ethical and reflective use of IAGen in university education.
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.
publication.page.subject
TPACK , Formación Docente , Evaluación Ética Tecnológica , PLS-SEM , Generative Artificial Intelligence , Teacher Training , Technological Ethical Assessment , Inteligencia Artificial Generativa
Citation
Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, REIFOP (2026), vol.29, núm. 1, pp. 15-31.
URI
http://hdl.handle.net/10201/204201
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Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, REIFOP Vol. 29, Núm. 1 (2026)
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