Aprendizaje universitario en entornos digitales con IA: motivación, autorregulación y rendimiento académico

El proyecto se centra en analizar la relación entre motivación, estrategias de aprendizaje y rendimiento académico en entornos universitarios digitales con uso de inteligencia artificial, considerando los desafíos y oportunidades que presentan los contextos digitales actuales. Surge de la experiencia acumulada en proyectos previos de innovación docente, donde se observó que la integración de tecnologías aumenta la satisfacción y el compromiso, pero no garantiza mejoras automáticas en la autorregulación ni en el rendimiento. Se propone actualizar y adaptar el MSLQ para incorporar nuevas estrategias de aprendizaje, variables de atención y autorregulación digital, y analizar su validez y fiabilidad en la población universitaria actual. Asimismo, se implementará un sistema de devolución de perfiles para fomentar el aprendizaje autónomo y la toma de decisiones académicas. El proyecto sigue un diseño mixto secuencial (cuantitativo–cualitativo) y se desarrollará a lo largo de dos cursos académicos. Se pretende generar evidencia empírica robusta sobre las relaciones motivación–estrategias–rendimiento en contextos digitales y proporcionar herramientas prácticas transferibles al aula. La iniciativa se alinea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible, especialmente la educación de calidad (ODS 4), promoviendo metodologías inclusivas y basadas en evidencia. Los resultados permitirán orientar intervenciones educativas más efectivas, mejorar la autorregulación del estudiantado y optimizar el uso de tecnologías educativas en la enseñanza universitaria.