Saber UCV
Repositorio Institucional
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https://saber.ucv.ve/handle/10872/24238
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| Title: | Inteligencia artificial: Conocimientos, actitudes y prácticas en estudiantes y profesores de Medicina y Enfermería (2024-2026). |
| Authors: | Risquez Parra, Alejandro Chacon, Daniela Chidiac, MIchelle González, Enrique González, Wilmer |
| Keywords: | Inteligencia artificial Conocimiento, actitudes y practicas Universidad Medicina profesores estudiantes |
| Issue Date: | 6-Apr-2026 |
| Abstract: | Presentación ante Jurado de trabajos de investigación de las Asignaturas Salud Pública IV y V de la Cátedra de Salud Pública, Departamento de Medicina Preventiva y Social, Escuela Luis Razetti, UCV, el martes 24 de marzo de 2026. Resumen: Este estudio evalúa la evolución del nivel de conocimientos, actitudes y prácticas (CAP) sobre la inteligencia artificial (IA) en estudiantes y profesores de las escuelas de Medicina ("Luis Razetti" y "José María Vargas") y Enfermería de la Universidad Central de Venezuela durante el periodo 2024-2026. La investigación se fundamenta en la acelerada transformación de la educación médica global por la IA Generativa y la necesidad de identificar brechas de adopción en el contexto nacional.Se empleó una metodología observacional, transversal y comparativa. Se aplicó un cuestionario digital estandarizado y validado (Alfa de Cronbach 0,82) a una muestra de estudiantes y docentes, complementado con un censo institucional a jefes de departamentos clínicos. El análisis estadístico se realizó mediante pruebas no paramétricas con un nivel de confianza del 95%. Los resultados revelaron un fenómeno de "aprendizaje invertido", donde los estudiantes del ciclo clínico 35,6% superaron significativamente al personal docente 22,5% en el desempeño CAP global. Se identificó una brecha de vulnerabilidad crítica en la Escuela de Enfermería, con apenas un 7,1% de competencias frente al 34,5% de la Escuela "Luis Razetti". Para 2026, el uso diario de IA ascendió al 48,89%, orientándose principalmente al diagnóstico de casos clínicos. Se concluye que la adopción autodidacta y no supervisada de la IA por los estudiantes subraya riesgos de vulnerabilidad algorítmica sin el debido tutelaje. Es imperativo implementar la alfabetización digital obligatoria para el profesorado y una integración curricular estructurada que garantice un ejercicio profesional ético y seguro. Palabras Clave: Estudiantes universitarios, inteligencia artificial generativa, profesores universitarios. Artificial Intelligence: Knowledge, Attitudes, and Practices Among Medical and Nursing Students and Faculty (2024-2026). Chacón- Gil D1. Chidiac-Di Pasquale M1. González-Herrera W1. González-García E1. Risquez A2. Abstract: This study evaluated the evolution of Knowledge, Attitudes, and Practices (KAP) regarding Artificial Intelligence (AI) among students and faculty members at the "Luis Razetti" and "José María Vargas" medical schools, as well as the Nursing school of the Central University of Venezuela, during the 2024-2026 period. The research is driven by the rapid transformation of global medical education caused by Generative AI and the urgent need to identify adoption gaps within the national healthcare education context. An observational, cross-sectional, and comparative methodology was employed. Data collection involved a standardized and validated digital questionnaire (Cronbach's Alpha 0.82) administered to a sample of students and professors, supplemented by an institutional census of clinical department heads. Statistical analysis was performed using non-parametric tests with a 95% confidence level. The findings revealed an "inverted learning" phenomenon, where clinical-year students (35.6%) significantly outperformed teaching staff (22.5%) in overall KAP performance. A critical vulnerability gap was identified in the Nursing School, which demonstrated only 7.1% competence compared to 34.5% at the "Luis Razetti" Medical School. By 2026, daily AI usage rose to 48.89%, primarily focused on clinical case diagnosis. The study concludes that the self-taught and unsupervised adoption of AI by students highlights significant risks of algorithmic vulnerability without proper guidance. It is imperative to implement mandatory digital literacy for faculty and a structured curricular integration to ensure safe, ethical, and professional practice in the digital era. Keywords: Generative artificial intelligence, university students, university professors. |
| Description: | Línea de Investigación sobre CAP IA generativa en la Facultad de Medicina, UCV |
| URI: | https://saber.ucv.ve/handle/10872/24238 |
| Appears in Collections: | Pregrado |
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