Bienestar subjetivo, aprendizaje colaborativo e inteligencia artificial en la innovación de propuestas investigativas doctorales

Resumen

Los factores que intervienen en la capacidad para diseñar propuestas de investigación innovadoras en cursantes de doctorado, son un reto para los posgrados, que deben cumplir con las demandas de su área de competencia y con la responsabilidad social universitaria. En este marco, el artículo tuvo por objetivo establecer el nivel de incidencia del bienestar subjetivo, el aprendizaje colaborativo y la inteligencia artificial generativa en la innovación de propuestas de investigación en estudiantes de doctorado de una universidad pública de Lima, Perú. Metodológicamente, se trató de un enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental ex postfacto, cuyo nivel es explicativo, con aplicación del método hipotético deductivo. Entre los principales hallazgos el diseño de regresión lineal demostró que el modelo que explica la capacidad de innovación investigativa es el trabajo colaborativo, seguido por la inteligencia artificial y el bienestar subjetivo, con un valor de coeficiente de compensación (R) de 0,85. El coeficiente de determinación (R cuadrado) indica que el modelo es capaz de explicar el 75% de la variación de la innovación investigativa. Se concluyó que la investigación doctoral es un proceso complejo e interdisciplinar, que debe conectarse con el bienestar subjetivo, potenciando así las capacidades innovadoras de sus participantes.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Biografía del autor/a

José Omar García Tarazona

 Doctor en Ciencias de la Educación: Mención Piscología Educacional y Tutorial. Magister en Problemas de Aprendizaje. Docente Investigador en la Universidad Nacional de Educación “Enrique Guzmán y Valle”, Chosica, Lima, Perú. E-mail: jgarciat@une.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7819-9991

Sara Marleny López Malqui

Doctora en Ciencias de la Educación. Magister en Gestión Pública. Docente Investigadora en la Universidad Nacional de Educación “Enrique Guzmán y Valle”, Chosica, Lima, Perú. E-mail: slopez@une.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6346-4262

Iraya Mellado Baca

Doctora en Ciencias de la Educación. Bchiller en Ciencias de la Comunicación, con Especialidad en Inglés. Docente Investigadora en la Universidad Nacional de Educación “Enrique Guzmán y Valle”, Chosica, Lima, Perú. E-mail: imellado@une.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7555-7581

María Soledad Mañaccasa Vásquez

Doctora en Ciencias de la Educación. Magister en Gestión y Administración Educativa. Docente Investigadora en la Universidad Nacional Federico Villarreal, Lima, Perú. E-mail: mmanaccasa@unfv.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9591-2496

Citas

Betancourt, E. A. (2020). Análisis de los estilos de aprendizaje a través de sistemas inteligentes. Étic@net, 20(1), 1-17. https://doi.org/10.30827/eticanet.v20i1.15519

Betancourt, E. A., y Fuentes, J. A. (2024). Artificial intelligence (AI) in education: Unlocking the perfect synergy for learning. Educational Process International Journal, 13(1), 35-51. https://doi.org/10.22521/edupij.2024.131.3

Burger, B., Kanbach, D. K., Kraus, S., Breier, M., y Corvello, V. (2023). On the use of AI-based tools like ChatGPT to support management research. European Journal of Innovation Management, 26(7), 233-241. https://doi.org/10.1108/ejim-02-2023-0156

Codina, L. (2023). Buscadores alternativos a Google con IA generativa: Análisis de You.com, Perplexity AI y Bing Chat. Infonomy, 1, e23002. https://doi.org/10.3145/infonomy.23.002

Compte, M., y Sánchez, M. (2019). Aprendizaje colaborativo en el sistema de educación superior ecuatoriano. Revista de Ciencias Sociales (Ve), XXV(2), 131-140. https://produccioncientificaluz.org/index.php/rcs/article/view/27342

Condori, M., Villavicencio, A. C., y Reyna, G. A. (2022). Responsabilidad social universitaria: Percepción de docentes y autoridades de universidades públicas peruanas. Revista de Ciencias Sociales (Ve), XXVIII(E-6), 314-328. https://doi.org/10.31876/rcs.v28i.38848

Di Gravia, A. R., y Campos, Y. Y. (2021). Componentes sociocontextual y lógicoestructural en el problema de investigación. Revista de Ciencias Sociales (Ve), XXVII(3), 351-364. https://doi.org/10.31876/rcs.v27i3.36774

Diener, E. (1984). Subjective well-being. Psychological Bulletin, 95(3), 542-575. https://doi.org/10.1037/0033-2909.95.3.542

Diener, E., y Seligman, M. E. P. (2004). Beyond money: Toward an economy of well-being. Psychological Science in the Public Interest, 5(1), 1-31. https://doi.org/10.1111/j.0963-7214.2004.00501001.x

Flores-Cano, O. (2023). Bienestar subjetivo antes y durante la pandemia por COVID-19. Inter Disciplina, 11(30), 291-312. https://doi.org/10.22201/ceiich.24485705e.2023.30.85572

Fuenmayor, J. (2024). Editorial. La educación superior en la era de la IA, principales tendencias y desafíos. Revista de Ciencias Sociales (Ve), XXX(2), 9-13. https://doi.org/10.31876/rcs.v30i2.41930

Gisbert, M., y Lázaro, J. L. (2015). Professional development in teacher digital competence and improving school quality from the teachers’ perspective: A case study. Journal of New Approaches in Educational Research, 4(2), 115-122. https://doi.org/10.7821/naer.2015.7.123

Goodfellow, I. J., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., y Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Networks. arXiv:1406.2661 [stat.ML]. http://arxiv.org/abs/1406.2661

Gouda-Vossos, A., Sarkar, M., Thompson, C., Overton, T., y Ziebell, A. (2023). An evidence-based approach to employability curricula and transferable skill development: A mixed methods study. Journal of University Teaching and Learning Practice, 20(5), 4. https://doi.org/10.53761/1.20.5.05

Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill Interamericana.

Iturrieta, S. (2018). Masificación, segmentación y fragmentación de la educación superior chilena: Bienestar subjetivo de profesionales. Revista de Ciencias Sociales (Ve), XXIV(3), 83-96. https://produccioncientificaluz.org/index.php/rcs/article/view/24926

Lee, D., Rothstein, R., Dunford, A., Berger, E., Rhoads, J. F., y DeBoer, J. (2021). “Connecting online”: The structure and content of students’ asynchronous online networks in a blended engineering class. Computers & Education, 163, 104082. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.104082

Lizcano-Dallos, A. R., Barbosa-Chacón, J. W., y Villamizar-Escobar, J. D. (2019). Aprendizaje colaborativo con apoyo en TIC: Concepto, metodología y recursos. Magis. Revista Internacional de Investigación en Educación, 12(24), 5-24. https://doi.org/10.11144/Javeriana.m12-24.acat

Lo, L. S. (2023). AI policies across the globe: Implications and recommendations for libraries. IFLA Journal, 49(4), 645-649. https://doi.org/10.1177/03400352231196172

Madakam, S., Uchiya, T., Mark, S., y Lurie, Y. (2022). Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning (literature: Review and metrics). Asia-Pacific Journal of Management Research and Innovation, 18(1-2), 7-23. https://doi.org/10.1177/2319510x221136682

Pellas, N. (2023). The effects of generative AI platforms on undergraduates’ narrative intelligence and writing self-efficacy. Education Sciences, 13(11), 1155. https://doi.org/10.3390/educsci13111155

Teran, E. M., Cadena, L. S., González, L. P., Guamán, N. D. J., y León, M. C. (2024). Tecnología y personalización del aprendizaje. Revista Científica Retos de la Ciencia, 1(4), 115-129. https://doi.org/10.53877/rc.8.19e.202409.10

Vicente-Yagüe-Jara, M.-I., López-Martínez, O., Navarro-Navarro, V., y Cuéllar-Santiago, F. (2023). Writing, creativity, and artificial intelligence. ChatGPT in the university context. Comunicar, XXXI(77), 47-57. https://doi.org/10.3916/c77-2023-04

Vikas, S., y Mathur, A. (2022). An empirical study of student perception towards pedagogy, teaching style and effectiveness of online classes. Education and Information Technologies, 27(1), 589-610. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10793-9

Villasmil, J. J., Berrocal, J. C., y Rodelo, M. R. (2024). Inteligencia artificial y nuevas formas de derecho en el siglo XXI. Revista de Ciencias Sociales, 30, 447-458. https://doi.org/10.31876/rcs.v30i.42324

Yang, J., Chen, Y.-L., Por, L. Y., y Ku, C. S. (2023). A systematic literature review of information security in chatbots. Applied Sciences, 13(11), 6355. https://doi.org/10.3390/app13116355
Publicado
2025-08-26
Cómo citar
García Tarazona, J. O., López Malqui, S. M., Mellado Baca, I., & Mañaccasa Vásquez, M. S. (2025). Bienestar subjetivo, aprendizaje colaborativo e inteligencia artificial en la innovación de propuestas investigativas doctorales. Revista De Ciencias Sociales, 31(3), 461-471. https://doi.org/10.31876/rcs.v31i3.44295
Sección
Artículos

Artículos más leídos del mismo autor/a