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Percepciones de los estudiantes universitarios sobre la ética y el uso de chatbots impulsados por la IAG como asistentes educativos(Revista Española de Pedagogía, 2026) Karla Karina Ruiz Mendoza; Luis Horacio Pedroza ZúñigaLa irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), en particular ChatGPT, está re[1]configurando la Educación Superior al ofrecer apoyo personalizado, pero también plantea desafíos sobre la integridad académica y el uso responsable. Este estudio exploratorio-descriptivo analiza el impacto del uso educativo de ChatGPT en la autoeficacia digital, el valor educativo percibido, la facilidad percibida, la intención de uso y las percepciones éticas de los estudiantes universitarios de Educación. Participaron 68 estudiantes de una universidad pública que trabajaron con tres chatbots personalizados durante un semestre y respondieron cuestionarios tipo Likert antes y después de la intervención. Se evaluó la consistencia interna mediante un alfa de Cronbach y los cambios pre-post con la prueba de rangos con signo de Wilcoxon. Además, se analizaron tres preguntas abiertas y un grupo focal con seis estudiantes mediante una codificación temática guiada por los modelos TPACK y SAMR. Los resultados muestran incrementos significativos, con tamaños de efecto medianos, en la autoeficacia digital, el valor educativo percibido y la intención de uso, mientras que la facilidad percibida se mantuvo alta y estable. Cualitativamente, predominan percepciones positivas, pero condicionadas al cumplimiento de criterios éticos básicos y una comprensión ética aún superficial. Se concluye que ChatGPT puede favorecer la adopción tecnológica siempre que se acompañe de una formación explícita en ética de la IAG. El carácter intencional y acotado de la muestra constituye una limitación y abre líneas para estudios comparativos y longitudinales.- Acceso Abierto
Item type: Tesis de Maestría , Agregar a mi lista
Detección Proactiva de Anomalías en Kubernetes mediante un Operador Inteligente(2026-02-04) Aranda-Hernández, AntonioLa creciente complejidad de los entornos basados en Kubernetes y arquitecturas de microservicios ha puesto de manifiesto las limitaciones de los sistemas tradicionales de monitorización basados en reglas y umbrales estáticos. Estos enfoques presentan dificultades para escalar, generan un elevado número de falsas alarmas y carecen de contexto para apoyar la toma de decisiones operativas. En este trabajo se presenta el diseño, implementación y validación de un Operador Inteligente de Kubernetes orientado a la detección proactiva de anomalías mediante el uso de inteligencia artificial. La solución se basa en un operador Kubernetes nativo que recolecta métricas de los workloads en tiempo real, analiza su comportamiento mediante modelos de lenguaje de gran tamaño y genera alertas contextuales junto con recomendaciones accionables para equipos SRE y DevOps. El sistema ha sido evaluado en un entorno controlado durante 48 horas de operación continua, validándose sobre cargas de trabajo CPU-bound, memorybound y GPU-bound. Los resultados obtenidos muestran una alta precisión en la detección de anomalías (91.7% de verdaderos positivos) y una baja tasa de falsas alarmas (0.3 %), superando a los enfoques tradicionales basados en umbrales. Asimismo, la solución se presenta como un sistema productivo, seguro y fácilmente desplegable, preparado para su adopción en entornos reales. - Acceso Abierto
Item type: Otro , Agregar a mi lista
El nivel educativo materno y otros factores predictores del riesgo del abandono temprano escolar(Revista Española de Pedagogía, 2026) Roberto Sanz Ponce; Laura Giaquinto; Pau García GrauEl abandono escolar es un problema complejo y multicausal que afecta fundamental[1]mente al alumnado en situación de vulnerabilidad. Por ello, esta investigación establece como objetivo presentar un modelo de trayectorias acerca del impacto del nivel educativo materno, mediado por las metas académicas, la satisfacción vital, las actitudes hacia la autoridad y el sentido de pertenencia, sobre el riesgo de abandono escolar. La muestra se compone por 510 estudiantes de 3.º y 4.º de la Educación Secundaria Obligatoria de los institutos de los Poblados Marítimos (Valencia). Estos Poblados, situados alrededor del puerto, presentan una gran cantidad de población vulnerable, inmigrante y gitana. Se utilizaron cuatro instrumentos de medida y se calcularon estadísticos descriptivos y análisis de varianza (ANOVA). Finalmente, se utilizó un análisis de trayectorias para evaluar el ajuste del modelo teórico a los datos. Entre los resultados, destaca la influencia del nivel educativo materno sobre el riesgo de abandono escolar temprano. Este está mediado por las metas, el sentido de pertenencia, la satisfacción vital y las actitudes hacia la autoridad. Estos resultados coinciden con los obtenidos en otras investigaciones similares. Además, pueden respaldar la implementación de políticas y acciones educativas para reducir el riesgo de abandono escolar en poblaciones estudiantiles vulnerables.
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