La Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra (PUCMM) presentó los resultados de un estudio que revela que los estudiantes universitarios dominicanos con alta dependencia de la inteligencia artificial (IA) tienden a procrastinar más. La investigación, realizada por Jairo Espinal-Martínez y Leuny Ortiz-González, analizó cómo la dependencia a esta tecnología se relaciona con la procrastinación académica y el pensamiento crítico.

El estudio, titulado “Perfiles latentes de dependencia a la inteligencia artificial en universitarios: relación con la procrastinación académica y el pensamiento crítico”, incluyó a 806 estudiantes con una edad promedio de 28 años. Se identificaron tres perfiles de dependencia: baja dependencia (55.4%), dependencia moderada (32.5%) y alta dependencia (12.1%).

Los estudiantes con baja dependencia mostraron puntuaciones reducidas en todos los indicadores evaluados, mientras que aquellos con dependencia moderada expresaron temor al reemplazo de habilidades personales. Por su parte, el grupo de alta dependencia evidenció una necesidad constante de validación por parte de la IA y una percepción intensa de sustitución de sus capacidades.

Hallazgos del estudio

Durante el XXI Congreso Internacional de Investigación Científica, el doctor Jairo Espinal explicó que el estudio utiliza un enfoque personocéntrico que permite identificar grupos de estudiantes con comportamientos y necesidades específicas. Uno de los hallazgos más destacados fue que la procrastinación académica aumenta de manera gradual según el nivel de dependencia a la IA.

Los estudiantes con baja dependencia presentaron los niveles más bajos de procrastinación, mientras que aquellos con alta dependencia mostraron los niveles más elevados. Espinal indicó que, en algunos casos, la IA podría facilitar una forma de “postergación estratégica”, donde los estudiantes retrasan el inicio de sus tareas anticipando que podrán delegar parte del trabajo a estas herramientas.

A pesar de los resultados sobre procrastinación, el pensamiento crítico no mostró diferencias significativas entre los perfiles de dependencia. Esto sugiere que una mayor dependencia de la IA no necesariamente se traduce en menores niveles de pensamiento crítico, ya que otros factores como la procrastinación o la fatiga cognitiva podrían influir en esta relación.

El estudio concluye que la dependencia a la IA no es uniforme entre los universitarios, existiendo perfiles diferenciados que requieren estrategias específicas de apoyo. Mientras la mayoría de los estudiantes presenta bajos niveles de dependencia, un grupo reducido muestra señales de mayor riesgo, especialmente en relación con la procrastinación académica.

Estos hallazgos podrían ser útiles para diseñar políticas universitarias que fomenten un uso responsable de la inteligencia artificial, incorporando estrategias de autorregulación y alfabetización crítica, más allá de enfoques que solo se centren en restringir su uso.

La investigación utilizó tres instrumentos de evaluación: la escala DAI para medir la dependencia a la IA, la Escala de Procrastinación Académica y una escala de pensamiento crítico, además de realizar análisis psicométricos y establecer un punto de corte empírico para la alta dependencia a la IA.