Impact of generative artificial intelligence on pedagogical practices: multidisciplinary analysis from faculty perception
DOI:
https://doi.org/10.66778/LU.e02v07n03.01Keywords:
higher education, pedagogical efficiency, educational innovation, generative artificial intelligence, faculty perception, personalized learningAbstract
Introduction: the emergence of Generative Artificial Intelligence (GAI) has redefined the dynamics of higher education. Objective: to explore the multidisciplinary perceptions of faculty members regarding the incorporation and impact of these tools on their pedagogical practices. Methodology: following a quantitative, non-experimental approach with a descriptive-inferential scope, a structured survey was administered to a stratified sample of 334 professors from 17 academic units at the University of Guayaquil. Data were processed using Python, employing analysis of variance (ANOVA), Tukey’s Post-Hoc tests, and Spearman’s Rho correlation. Results and discussion: the findings reveal a predominantly positive perception (overall mean of 4.03), with labor Efficiency (4.32) being the most highly valued dimension. However, Trust in generated content showed the lowest performance (3.56), highlighting underlying ethical concerns. Inferential analysis confirmed significant differences in the perception of efficiency across faculties, with Medical Sciences showing higher levels of acceptance compared to Administrative Sciences. Conclusions: while there is a strategic openness toward GAI as a driver for personalization, it is imperative to implement ethical literacy policies and differentiated training by field of knowledge to ensure a critical and responsible pedagogical integration.
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