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dc.contributor.advisorManrique Ronceros, Mirko Martínes_PE
dc.contributor.authorAcedo Rodríguez, Carlos Heraclioes_PE
dc.date.accessioned2026-02-17T14:21:02Z
dc.date.available2026-02-17T14:21:02Z
dc.date.issued2026-01-05
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14278/5375
dc.description.abstractEl objetivo general de la investigación consistió en determinar el impacto de la integración de la inteligencia artificial generativa en los sistemas de gestión de aprendizaje de las instituciones educativas de nivel secundario de Nuevo Chimbote. Se plantearon además siete objetivos específicos orientados a medir indicadores claves del proceso educativo: tiempo de retroalimentación, adecuaciones automáticas de contenido, rendimiento académico, participación estudiantil, adaptación al ritmo de aprendizaje, tiempo de generación de materiales educativos y satisfacción docente. La investigación adoptó un enfoque cuantitativo y un diseño cuasiexperimental con aplicación de pretest y postest a un grupo de 50 participantes (10 docentes y 40 estudiantes). Los instrumentos empleados incluyeron cuestionarios tipo Likert, registros automáticos del LMS y fichas de observación. Los datos fueron procesados mediante pruebas estadísticas como t de Student y correlación de Pearson, garantizando la validez y fiabilidad de los resultados. Los resultados evidenciaron mejoras significativas en todos los indicadores analizados. El tiempo promedio de retroalimentación se redujo de 97.43 a 29.73 minutos (mejora del 69.5 %); la tasa de adecuaciones automáticas de contenido aumentó de 10.46 % a 81.57 %; el rendimiento académico pasó de 58.59 % a 86.74 %; y la participación en actividades se incrementó de 56.06 % a 85.84 %. Asimismo, el tiempo de generación de materiales educativos disminuyó de 113.50 a 37.55 minutos, y la satisfacción docente con el uso de IA aumentó de 1.97 a 3.73 puntos en la escala Likert. En conclusión, la investigación demostró que la integración de la inteligencia artificial generativa en los sistemas de gestión de aprendizaje mejoró significativamente la eficiencia, la personalización del aprendizaje y la satisfacción docente, reduciendo tiempos operativos y potenciando el rendimiento académico. Los resultados respaldaron la hipótesis general de que la IA constituye una herramienta clave para transformar los entornos educativos hacia modelos más adaptativos, inclusivos y eficientes.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Santaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNSes_PE
dc.subjectInteligencia artificial generativaes_PE
dc.subjectSistemas de gestión de aprendizajees_PE
dc.subjectRendimiento académicoes_PE
dc.subjectSatisfacción docentees_PE
dc.titleImpacto de la integración de la inteligencia artificial generativa en los sistemas de gestión de aprendizaje de las instituciones educativas de nivel secundario de Nuevo Chimbotees_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.nameMaestro en Ingeniería de Sistemas e Informática mención Gestión de Tecnologías de la Informaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Santa. Escuela de posgradoes_PE
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingeniería de Sistemas e Informática mención Gestión de Tecnologías de la Informaciónes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0364-4237es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestroes_PE
renati.discipline612187es_PE
renati.jurorSánchez Chávez, Juan Pabloes_PE
renati.jurorMacedo Alcántara, Dayán Fernandoes_PE
renati.jurorManrique Ronceros, Mirko Martínes_PE
renati.author.dni32919506
renati.advisor.dni32965599


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