Artificial intelligence and the learning process in Economics students
DOI:
https://doi.org/10.29166/catedra.v9i2.9739%20Keywords:
Artificial intelligence, learning process, academic motivation, academic performance, higher educationAbstract
The integration of artificial intelligence (AI) in higher education has generated new opportunities to transform teaching and learning processes through tools that facilitate content personalization, automated feedback, and access to digital educational resources. Despite its increasing incorporation in university settings, there is still limited empirical evidence on its impact on the learning process in Latin American contexts, particularly in areas related to Economics. Therefore, this study aimed to analyze the influence of AI on the learning process of students in the Statistics, Economics, and Finance programs at the Central University of Ecuador, with an emphasis on its relationship to motivation and academic performance. The research was conducted using a quantitative approach, with a non-experimental, cross-sectional design. The population consisted of 243 students enrolled in their second and third semesters, from which a sample of 149 was selected using simple random, stratified proportional sampling. Data was collected using the Study Processes Questionnaire (SPC), composed of 42 items evaluated using a Likert-type scale. The analysis included descriptive statistics and inferential tests such as Student's t-test, Pearson correlations, Kendall's Tau-b, and Spearman's rho. The results show that artificial intelligence positively influences academic motivation (M = 3.44; p < .001) and academic performance (M = 2.96; p < .001), while 95.3% of students reported medium or high levels of motivation and perception of educational quality. In conclusion, the pedagogical integration of artificial intelligence-based tools can contribute to strengthening the learning process in higher education.
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