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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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dc.contributor.authorPedraza Goyeneche, Clara E.
dc.contributor.authorMontes. John F.
dc.contributor.authorPalacios Rodríguez, Antonio
dc.contributor.authorCabero Almenara, Julio
dc.contributor.departmentSin departamento asociado
dc.date.accessioned2026-02-12T09:15:03Z
dc.date.available2026-02-12T09:15:03Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractGenerative 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.
dc.description.abstractLa 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.
dc.formatapplication/pdf
dc.format.extent17
dc.identifier.citationRevista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, REIFOP (2026), vol.29, núm. 1, pp. 15-31.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.6018/reifop.690971
dc.identifier.eissn1575-0965
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10201/204201
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Murcia. Servicio de Publicaciones
dc.relationSin financiación externa a la Universidad
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectTPACK
dc.subjectFormación Docente
dc.subjectEvaluación Ética Tecnológica
dc.subjectPLS-SEM
dc.subjectGenerative Artificial Intelligence
dc.subjectTeacher Training
dc.subjectTechnological Ethical Assessment
dc.subjectInteligencia Artificial Generativa
dc.subject.odsNo relacionado con ningún objetivo de desarrollo sostenible
dc.titleConocimiento 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
dc.title.alternativeFaculty knowledge of Generative Artificial Intelligence. TPACK-based predictive model for the ethical integration of Generative Artificial Intelligence in Higher Education
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dspace.entity.typePublication
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Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, REIFOP Vol. 29, Núm. 1 (2026)