Influencia de la motivación hacia el aprendizaje y la procrastinación en la dependencia a ChatGPT

En poco tiempo, las inteligencias artificiales generativas como ChatGPT se han convertido en herramientas de apoyo para el aprendizaje, transformando la forma en que muchos estudiantes afrontan las tareas académicas. 

Su inmediatez y accesibilidad las hacen especialmente atractivas frente a los recursos tradicionales, hasta el punto de que algunos estudiantes pueden desarrollar cierta dependencia a ellas. 

Este trabajo investiga el impacto de la motivación hacia el aprendizaje y la procrastinación en la dependencia a ChatGPT. 467 estudiantes universitarios del área de la Educación participaron completando una serie de escalas validadas para evaluar diferentes tipos de motivación definidas en la Teoría de la Autodeterminación (motivación extrínseca, intrínseca y amotivación), procrastinación y dependencia a ChatGPT. 

Los análisis de mediación mostraron que los estudiantes con menor motivación intrínseca (β = -.076; LI = -.121; LS = -.037) y mayor amotivación (β = .090; LI = .041; LS = .144) tendían a procrastinar con mayor frecuencia, siendo la procrastinación un factor clave que aumentaba la dependencia a ChatGPT. 

Además, el alumnado con alta motivación extrínseca (incluso sin la mediación de la procrastinación) resultó ser más propenso a desarrollar una mayor dependencia a ChatGPT (β = .122; p = .022). 

Estos hallazgos destacan la importancia de implementar estrategias que fomenten la motivación intrínseca y la autorregulación, ayudando a los estudiantes a utilizar adecuadamente las herramientas basadas en la IA generativa mientras desarrollan competencias esenciales que podrían estar en riesgo por el uso excesivo de estas herramientas, como el pensamiento crítico y la resolución de problemas.

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Cómo citar: Galindo-Domínguez, H., Sainz-de-la-Maza, M., Campo, L., & Losada-Iglesias, D. (2026). Influencia de la motivación hacia el aprendizaje y la procrastinación en la dependencia a ChatGPT. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 217–240. https://doi.org/10.5944/ried.45497

The influence of learning motivation and procrastination on ChatGPT dependence

In a short period of time, generative artificial intelligences such as ChatGPT have become a widely used support tool for students' learning processes, altering how many approach academic tasks. 

Their immediacy and accessibility make them attractive alternatives to traditional study resources, to the extent that some students may have even developed a certain degree of dependence on these tools. 

The present study investigates the impact of learning motivation and procrastination on ChatGPT dependence. A total of 467 university students from the field of education participated by completing a series of validated scales measuring different types of motivation defined in Self-Determination Theory (extrinsic motivation, intrinsic motivation, and amotivation), procrastination, and ChatGPT dependence. 

The indirect effects of the mediation analyses revealed that students with lower levels of intrinsic motivation (β = -.076; LL = -.121; UL = -.037) and higher levels of amotivation (β = .090; LL = .041; UL = .144) were more likely to procrastinate frequently, with procrastination emerging as a significant factor contributing to greater ChatGPT dependence. 

Similarly, results indicated that students with high extrinsic motivation (without procrastination serving as a mediator) were more prone to develop greater dependence on ChatGPT (β = .122; p = .022). 

These findings highlight the importance of implementing strategies that foster intrinsic motivation and self-regulation, helping students use generative AI-based tools appropriately while developing essential competencies that could be at risk from excessive use of these tools, such as critical thinking and problem-solving.

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How to Cite: Galindo-Domínguez, H., Sainz-de-la-Maza, M., Campo, L., & Losada-Iglesias, D. (2026). The influence of learning motivation and procrastination on ChatGPT dependence. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 217–240. https://doi.org/10.5944/ried.45497

ChatGPT en la universidad: la utilidad manda, la comodidad no

Que una herramienta sea fácil de usar no garantiza que sus usuarios confíen en ella. Esa es una de las conclusiones más llamativas de un estudio realizado con 316 estudiantes universitarios en Argentina, que analizó qué factores llevan a los jóvenes a depositar su confianza en ChatGPT para sus tareas académicas. 

Los investigadores partieron de un modelo teórico clásico en el campo de la adopción tecnológica y lo adaptaron al contexto universitario, midiendo tres grandes variables: el optimismo de los estudiantes hacia la tecnología, su percepción de utilidad de la herramienta y la facilidad con la que la usan. La pregunta de fondo era sencilla pero relevante: ¿qué hace que un estudiante confíe o no en la inteligencia artificial para aprender?

Los resultados apuntan en una dirección clara. El optimismo tecnológico tiene un peso significativo: los estudiantes con una actitud positiva hacia las nuevas tecnologías perciben ChatGPT como más útil y, en consecuencia, confían más en él. Pero la sorpresa llega con la facilidad de uso: aunque la herramienta sea intuitiva y sencilla de manejar, eso no se traduce directamente en mayor confianza. 

Lo que realmente importa es que los estudiantes perciban un beneficio concreto, que sientan que ChatGPT les ayuda a resolver un problema real, a redactar mejor, a investigar más deprisa. En otras palabras, la confianza no nace de que algo sea cómodo de usar, sino de que resulte genuinamente útil.

Las implicaciones prácticas del estudio son directas. Si las universidades quieren que sus estudiantes integren la inteligencia artificial de forma efectiva y responsable, no basta con facilitarles el acceso a la herramienta: necesitan mostrarles para qué sirve concretamente en su vida académica. Talleres prácticos, ejercicios aplicados a asignaturas reales, ejemplos tangibles de uso en ensayos o investigaciones. 

Al mismo tiempo, los autores advierten de que la confianza no debe convertirse en dependencia: un estudiante que confía en ChatGPT también necesita saber cuándo cuestionarlo, cómo contrastar sus respuestas y qué limitaciones tiene. Confiar en la IA, sí; pero con criterio.

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Cómo citar: Marimon, F., Arias Valle, M. B., Coria Augusto, C. J., & Larrea Arnau, C. M. (2025). Del optimismo a la confianza: el impacto de ChatGPT en la confianza de los estudiantes en el aprendizaje asistido por IA. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 131–153. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43238

ChatGPT at university: usefulness wins, convenience doesn't

The fact that a tool is easy to use does not guarantee that its users will trust it. That is one of the most striking conclusions of a study conducted with 316 university students in Argentina, which examined what factors lead young people to place their trust in ChatGPT for their academic tasks. 

The researchers drew on a classic theoretical model in the field of technology adoption and adapted it to the university context, measuring three key variables: students' optimism toward technology, their perception of the tool's usefulness, and the ease with which they use it. The underlying question was simple but significant: what makes a student trust artificial intelligence for learning, or not?

The results point in a clear direction. Technological optimism carries considerable weight: students with a positive attitude toward new technologies perceive ChatGPT as more useful and, as a result, trust it more. But the surprise comes with ease of use: even when the tool is intuitive and straightforward to operate, that does not translate directly into greater trust. 

What truly matters is that students perceive a concrete benefit, that they feel ChatGPT helps them solve a real problem, write more effectively, or research more quickly. In other words, trust does not come from something being comfortable to use, but from it being genuinely useful.

The practical implications of the study are straightforward. If universities want their students to integrate artificial intelligence effectively and responsibly, simply providing access to the tool is not enough: they need to show students what it is specifically good for in their academic lives. Hands-on workshops, exercises applied to real courses, tangible examples of use in essays or research projects. 

At the same time, the authors warn that trust must not become dependence: a student who trusts ChatGPT also needs to know when to question it, how to cross-check its responses, and what its limitations are. Trust in AI, yes, but with judgment.

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How to Cite: Marimon, F., Arias Valle, M. B., Coria Augusto, C. J., & Larrea Arnau, C. M. (2025). From optimism to trust: how ChatGPT is reshaping student confidence in AI-driven learning. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 131–153. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43238

Los profesores saben usar la tecnología, pero no saben enseñarla

Más de 170.000 profesores de España y Portugal respondieron un mismo cuestionario sobre su manejo de las tecnologías digitales en el aula. El resultado es el mayor estudio comparativo realizado hasta la fecha en la Península Ibérica sobre competencia digital docente, y sus conclusiones ofrecen un retrato detallado, y en algunos aspectos preocupante, del estado real de la formación tecnológica del profesorado de enseñanza obligatoria. 

El instrumento utilizado fue el DigCompEdu Check-In, una herramienta desarrollada por la Comisión Europea que evalúa seis grandes áreas: desde el compromiso profesional con lo digital hasta la capacidad de enseñar a los propios alumnos a usar la tecnología de forma crítica y responsable.

Los datos revelan que la mayoría del profesorado en ambos países se sitúa en un nivel intermedio de competencia digital, los llamados niveles B1 y B2, lo que equivale a un uso funcional pero no avanzado de las herramientas digitales. 

Los docentes portugueses obtuvieron puntuaciones ligeramente superiores a los españoles en casi todas las dimensiones analizadas, aunque ambos coinciden en el mismo punto débil: la capacidad para desarrollar competencias digitales en sus estudiantes (alfabetización crítica, seguridad en línea, resolución de problemas) es el área con las puntuaciones más bajas. Dicho de otro modo, muchos profesores saben usar la tecnología para sí mismos, pero tienen más dificultades para enseñar a sus alumnos a usarla bien.

El estudio también identifica qué factores influyen en el nivel de competencia digital de un docente: el género, la edad, el nivel educativo en el que se trabaja y los años de experiencia son variables con peso estadístico significativo. Los profesores más jóvenes tienden a mostrar mayor soltura digital, mientras que los docentes con más años de carrera pueden necesitar apoyos más específicos. 

Ante este panorama, los autores subrayan que no basta con ofrecer formación genérica: los programas de capacitación deben adaptarse a los perfiles reales del profesorado y fomentar espacios de colaboración donde compartir experiencias y buenas prácticas. La competencia digital docente no es un problema técnico; es, sobre todo, un reto pedagógico y de política educativa.

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Cómo citar: Palacios-Rodríguez, A., Llorente-Cejudo, C., Lucas, M., & Bem-haja, P. (2025). Macroevaluación de la competencia digital docente. Estudio DigCompEdu en España y Portugal. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 177–196. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41379

Teachers know how to use technology, but they don't know how to teach it

More than 170,000 teachers from Spain and Portugal responded to the same questionnaire about their use of digital technologies in the classroom. The result is the largest comparative study ever conducted on the Iberian Peninsula on teachers' digital competence, and its findings offer a detailed, and in some respects concerning, portrait of the actual state of technological training among compulsory education teachers. 

The instrument used was the DigCompEdu Check-In, a tool developed by the European Commission that assesses six broad areas: from professional engagement with digital tools to the ability to teach students themselves to use technology critically and responsibly.

The data reveal that most teachers in both countries fall at an intermediate level of digital competence, the so-called B1 and B2 levels, which corresponds to a functional but not advanced use of digital tools.

 

Portuguese teachers scored slightly higher than their Spanish counterparts across nearly all dimensions assessed, yet both share the same weak spot: the ability to develop digital competences in their students (critical literacy, online safety, problem solving) is the area with the lowest scores. In other words, many teachers know how to use technology for themselves, but struggle to teach their students to use it well.

The study also identifies which factors shape a teacher's level of digital competence: gender, age, the educational level they teach, and years of experience are all statistically significant variables. Younger teachers tend to show greater digital fluency, while more experienced educators may need more targeted support. 

Faced with this picture, the authors stress that generic training is not enough: professional development programs must be tailored to teachers' real profiles and must foster collaborative spaces for sharing experiences and good practices. Teachers' digital competence is not a technical problem, it is, above all, a pedagogical and educational policy challenge.

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How to Cite: Palacios-Rodríguez, A., Llorente-Cejudo, C., Lucas, M., & Bem-haja, P. (2025). Macroassessment of teachers’ digital competence. DigCompEdu study in Spain and Portugal. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 177–196. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41379 

Aplicación de PathRAG en aprendizaje adaptativo con IA generativa para una educación inclusiva y sostenible

Este estudio presenta la aplicación del modelo PathRAG en un entorno de aprendizaje adaptativo, híbrido e inclusivo, mediante el uso de inteligencia artificial generativa. Enmarcado en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), el trabajo se orienta a personalizar el aprendizaje en contextos universitarios a través de rutas educativas dinámicas y equitativas. 

La propuesta busca responder a la diversidad del alumnado y reducir la brecha de acceso y participación mediante tecnología educativa avanzada. Se implementó un diseño cuasi experimental con una muestra de 52 estudiantes del Máster en Educación Inclusiva, perteneciente a una universidad española. 

La intervención se desarrolló en un entorno híbrido, integrando el modelo PathRAG con herramientas basadas en IA generativa (GPT-3.5 turbo). Se evaluaron indicadores de participación, desarrollo competencial, percepción de equidad e inclusión, así como la satisfacción general del alumnado. 

Los resultados indican mejoras significativas en la participación activa, el logro competencial y la percepción de inclusión, especialmente entre estudiantes con necesidades educativas específicas o dificultades de acceso tecnológico. 

La satisfacción alcanzó niveles elevados, destacando la utilidad de las rutas personalizadas. Se concluye que el modelo PathRAG potencia un aprendizaje más equitativo y adaptativo, aunque se reconoce la necesidad de futuros estudios con diseños más robustos, instrumentos validados y muestras más amplias. 

Este trabajo evidencia el potencial transformador de la IA generativa aplicada a contextos educativos sostenibles e inclusivos.

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Cómo citar: Juárez Cádiz, R. (2026). Aplicación de PathRAG en aprendizaje adaptativo con IA generativa para una educación inclusiva y sostenible. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 267–297. https://doi.org/10.5944/ried.45378

PathRAG application in adaptive learning with generative AI for inclusive and sustainable education

This study presents the implementation of the PathRAG model within an adaptive, hybrid, and inclusive learning environment, supported by generative artificial intelligence. Aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs), the proposal aims to personalize university-level learning through dynamic and equitable educational pathways. 

The objective is to address student diversity while reducing access and participation gaps through advanced educational technology. A quasi-experimental design was applied to a sample of 52 students enrolled in a Master’s program in Inclusive Education at a Spanish university. 

The intervention was developed in a hybrid format, combining the PathRAG algorithm with generative AI tools (GPT-3.5 turbo). Key indicators such as active participation, competence development, perceived inclusion and equity, and overall student satisfaction were assessed. 

Findings show significant improvements in active engagement, skill acquisition, and inclusive perception, especially among students with special educational needs or limited technological access. Overall satisfaction was high, particularly regarding the usefulness of personalized learning paths. The study concludes that PathRAG fosters more equitable and adaptive learning processes. 

Nevertheless, limitations such as the absence of a control group, short duration, and lack of validated instruments are acknowledged. Future research should involve controlled designs, broader samples, and longitudinal approaches. 

This work highlights the transformative potential of generative AI in promoting sustainable and inclusive educational models.

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How to Cite: Juárez Cádiz, R. (2026). PathRAG application in adaptive learning with generative AI for inclusive and sustainable education. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 267–297. https://doi.org/10.5944/ried.45378

La escritura como práctica de aula, no como tarea de casa

Redactar un ensayo académico con argumentos sólidos, citas correctas y una estructura coherente sigue siendo uno de los grandes retos para los estudiantes universitarios, especialmente en los primeros cursos. Un estudio realizado con estudiantes de ingeniería en Perú lo confirma con datos contundentes: más del 60 % presentaba dificultades serias en estructura, coherencia y uso del lenguaje en sus textos. 

Muchos desconocían cómo plantear una tesis, confundían el ensayo con un texto expositivo y, ante la falta de herramientas, recurrían al copia y pega de páginas web sin ningún criterio académico. El problema, señalan los investigadores, no es solo de los estudiantes: arrastra carencias desde la educación básica y se agrava cuando en la universidad se da por supuesto que escribir bien es algo que ya se sabe hacer.

Para abordar esta situación, un equipo de investigadores de la Escuela de Posgrado Newman y la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann diseñó y validó una propuesta que combina dos estrategias con probada eficacia: el aprendizaje invertido y la escritura colaborativa. 

La idea es sencilla pero potente: antes de cada clase, los estudiantes estudian los contenidos teóricos a su ritmo mediante vídeos, lecturas y cuestionarios; durante la sesión, el tiempo se dedica a escribir en equipo, con la guía directa del docente. Así, la redacción deja de ser una tarea solitaria que se hace en casa a última hora y se convierte en el centro de la clase, con retroalimentación entre compañeros, revisión conjunta de borradores y reflexión sobre el propio proceso de aprendizaje. El diseño fue validado por 16 expertos y aplicado en nueve sesiones con 40 estudiantes.

Los resultados fueron claros: los ensayos producidos tras la intervención mejoraron significativamente en todos los aspectos evaluados, desde la estructura y la argumentación hasta la ortografía y el uso de citas, con tamaños de efecto grandes. Pero más allá de los datos estadísticos, lo que más destaca es la voz de los propios estudiantes: reconocen que antes no sabían qué era una tesis, que sus textos carecían de orden y originalidad, y que tras el proceso se sienten capaces de escribir con fundamento y en equipo. 

La propuesta demuestra que enseñar a escribir en la universidad no es un lujo ni una tarea secundaria, sino una necesidad que, con el diseño adecuado, puede abordarse de forma eficaz, colaborativa y motivadora.

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Cómo citar: Chura-Quispe, G., García Castro, R. A., Limache Arocutipa, G. P., & Laura De La Cruz, B. D. (2024). Creación y validación de un diseño tecnopedagógico con aprendizaje invertido y escritura colaborativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(2), 57–81. https://doi.org/10.5944/ried.27.2.38995

Writing as a Classroom Practice, Not a Homework Assignment

Writing an academic essay with solid arguments, proper citations, and a coherent structure remains one of the greatest challenges for university students, especially in their first years. A study conducted with engineering students in Peru confirms this with striking data: over 60% showed serious difficulties in text structure, coherence, and language use.

Many did not know how to formulate a thesis, confused essays with expository texts, and, lacking the right tools, resorted to copying and pasting from web pages without any academic criteria. The problem, the researchers point out, does not lie solely with the students: it stems from gaps in basic education and worsens when universities take for granted that writing well is something students already know how to do.

To address this situation, a research team from the Newman Graduate School and the Jorge Basadre Grohmann National University designed and validated a proposal that combines two strategies with proven effectiveness: flipped learning and collaborative writing.

The idea is simple yet powerful: before each class, students study the theoretical content at their own pace through videos, readings, and questionnaires; during the session, time is devoted to writing as a team, with the direct guidance of the instructor. In this way, writing ceases to be a solitary task done at home at the last minute and becomes the core of the class, with peer feedback, joint revision of drafts, and reflection on one's own learning process. The design was validated by 16 experts and implemented across nine sessions with 40 students.

The results were clear: the essays produced after the intervention improved significantly in every aspect assessed, from structure and argumentation to spelling and use of citations, with large effect sizes. But beyond the statistical data, what stands out most is the students' own voices: they acknowledge that before the intervention they did not know what a thesis was, that their texts lacked order and originality, and that after the process they feel capable of writing with substance and as a team.

The proposal demonstrates that teaching writing at university is neither a luxury nor a secondary task, but a necessity that, with the right design, can be addressed effectively, collaboratively, and in a motivating way.

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How to Cite: Chura-Quispe, G., García Castro, R. A., Limache Arocutipa, G. P., & Laura De La Cruz, B. D. (2024). Creation and validation of a technopedagogical design with flipped learning and collaborative writing. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(2), 57–81. https://doi.org/10.5944/ried.27.2.38995