Publicación: Evaluación del uso de herramientas de inteligencia artificial generativa como apoyo al desarrollo de competencias académicas y clínicas en estudiantes de medicina de la Universidad Latina de Panamá 2026
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Resumen en español
La presente investigación tuvo como objetivo evaluar la relación entre el uso de la inteligencia artificial generativa y el apoyo percibido al desarrollo de competencias académicas y clínicas en estudiantes de Medicina. El estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental de tipo transversal. La muestra estuvo conformada por 32 estudiantes de Medicina en etapa clínica, a quienes se les aplicó un cuestionario estructurado. Adicionalmente, se realizó una entrevista a un experto en docencia superior con el fin de complementar los resultados desde una perspectiva cualitativa. Los resultados evidenciaron que la frecuencia de uso de la inteligencia artificial generativa no presenta una relación significativa con el desarrollo de competencias (ρ = -0.105). Sin embargo, al analizar el uso académico de estas herramientas, se identificó una correlación positiva moderada (ρ = 0.41). Asimismo, el análisis por dimensiones mostró un mayor impacto en las competencias académicas (ρ = 0.52) en comparación con las competencias clínicas (ρ = 0.25). Se concluye que el impacto de la inteligencia artificial generativa en el proceso de aprendizaje no depende de la frecuencia de uso, sino de la forma en que estas herramientas son utilizadas, siendo más efectiva en el desarrollo de competencias académicas que clínicas. A partir de estos hallazgos, se propone un programa de formación complementaria orientado al uso adecuado de la inteligencia artificial generativa, dirigido tanto a estudiantes como a docentes, con el fin de promover su integración pedagógica en la educación médica superior.
Resumen en ingles
This study aimed to evaluate the relationship between the use of generative artificial intelligence and the perceived support in the development of academic and clinical competencies among medical students. The research was conducted under a quantitative approach with a non-experimental, cross-sectional design. The sample consisted of 32 medical students in the clinical stage, who completed a structured questionnaire. Additionally, an expert interview in higher education was conducted to complement the findings from a qualitative perspective. The results showed that the frequency of use of generative artificial intelligence does not present a significant relationship with the development of competencies (ρ = 0.105). However, when analyzing the academic use of these tools, a moderate positive correlation was identified (ρ = 0.41). Furthermore, the dimensional analysis revealed a greater impact on academic competencies (ρ = 0.52) compared to clinical competencies (ρ = 0.25). It is concluded that the impact of generative artificial intelligence on the learning process does not depend on the frequency of use, but rather on how these tools are used, being more effective in the development of academic competencies than clinical ones. Based on these findings, a complementary training program is proposed to promote the appropriate academic use of generative artificial intelligence, aimed at both students and teachers, in order to support its pedagogical integration in higher medical education.