Uso de herramientas de inteligencia artificial y su relación con competencias digitales en estudiantes de salud de la Facultad de Posgrado, 2025-2026

Abstract

La integración de la inteligencia artificial en la educación y la práctica en salud exige analizar la preparación estudiantil para su uso y su relación con las competencias digitales. El estudio analizó la relación entre el nivel de preparación para el uso de herramientas de inteligencia artificial y las competencias digitales en el aprendizaje de estudiantes de Salud de la Facultad de Posgrado. Fue cuantitativo, no experimental, transversal y correlacional. La población estuvo conformada por 142 estudiantes matriculados; de ellos, 134 aceptaron participar y completaron la encuesta. Se aplicó una versión de la Medical Artificial Intelligence Readiness Scale for Medical Students (MAIRS-MS) adaptada al español para esta investigación y un cuestionario de competencias digitales adaptado del marco DigComp 2.1. La consistencia interna fue excelente, con alfa de Cronbach de 0,960 y 0,953, respectivamente. Los datos fueron procesados mediante estadística descriptiva e inferencial en IBM SPSS Statistics versión 27. En preparación para inteligencia artificial, el 32,8 % presentó nivel bajo, el 34,3 % medio y el 32,8 % alto. En competencias digitales, el 34,3 % se ubicó en nivel bajo, el 34,3 % medio y el 31,3 % alto. Estas categorías, establecidas mediante los percentiles 33 y 66, representan niveles relativos en la población. El coeficiente rho de Spearman evidenció una correlación positiva alta y estadísticamente significativa entre las variables (rho = 0,695; p < 0,001). Mayores competencias digitales se asociaron con mayor preparación para utilizar herramientas de inteligencia artificial; sin embargo, el diseño transversal y correlacional no permite establecer causalidad.