Libro de Actas del III Congreso Latinoamericano y del Caribe e Investigación en Educación Superior- LatinSoTL- 2025

1234 dependen del diseño instruccional, el contexto de uso, la preparación docente y la adecuación de las actividades de aprendizaje. En el marco de un estudio mayor orientado a evaluar el impacto del uso de chatbots educativos en distintos cursos de programas de pregrado a distancia, se formuló el siguiente problema de investigación: ¿Qué efectos tiene la aplicación de un agente conversacional académico inteligente (ACAI) en el rendimiento académico, la autoeficacia y el engagement académico de l as estudiantes del primer semestre de la carrera de Educación Inicial en modalidad a distancia, en la asignatura de Pensamiento Lógico? Esta interrogante no sólo responde a la necesidad de explorar tecnologías que favorezcan las variables consideradas, sino también a la preocupación por los bajos niveles de rendimiento académico observados en los primeros ciclos, donde muchas estudiantes enfrentan diversas dificultades para desarrollar habilidades lógico-matemáticas fundamentales en la formación de profesionales. Fundamentación teórica La autoeficacia académica se define como la creencia del individuo en su capacidad para organizar y ejecutar las acciones necesarias para alcanzar logros académicos específicos (Bandura, 1997). Esta creencia regula la forma en que los estudiantes piensan, se motivan y se comportan, particularmente en contextos de aprendizaje en modalidad a distancia. Dicha autoeficacia se construye a partir de cuatro fuentes principales: la experiencia de dominio, la observación de modelos, la persuasión social y los estados fisiológicos y emocionales. En entornos virtuales, el papel mediador de la tecnología puede ofrecer estímulos que refuercen estas fuentes; se ha demostrado que los asistentes conversacionales pueden brindar retroalimentación inmediata, descomponer tareas complejas y ofrecer acompañamiento percibido, lo que contribuye al desarrollo de la autoeficacia (Esiyok, et al., 2024; Çelik & Kılıç, 2025). Algunos estudios también han comenzado a integrar la teoría del aprendizaje autorregulado con el uso de chatbots, Lee et al. (2025) encontraron que el uso de asistentes conversacionales mejoró la autorregulación del aprendizaje. El engagement académico, es un constructo multidimensional que incluye la implicación activa, emocional y cognitiva del estudiante en su proceso de aprendizaje (Fredricks et al., 2004), y es considerado un predictor clave del rendimiento académico, la persistencia y la satisfacción estudiantil (Kahu & Nelson, 2017). El rendimiento académico, se trata de una variable cuantificable que refleja el nivel de logro de los objetivos de aprendizaje establecidos en un curso o programa (Tacilla, et al., 2020); además es uno de los principales indicadores utilizados para evaluar el impacto de intervenciones educativas, especialmente en el nivel superior. Finalmente, se entiende en esta investigación como Agente conversacional académico inteligente (ACAI) a un sistema basado en inteligencia artificial que emplea procesamiento de lenguaje natural para interactuar con estudiantes o docentes en entornos educativos. Este tipo de agente encaja con los sostenido por de Graesser & McNamara (2010) sobre agentes pedagógicos, quienes lo definen como agentes conversacionales animados que simulan un tutor humano e interactúan con los estudiantes utilizando un diálogo en lenguaje natural para apoyar los procesos de aprendizaje. Objetivos La investigación tuvo como objetivo conocer los efectos de la aplicación del ACAI en tres variables relevantes en el proceso educativo: el rendimiento, la autoeficacia y el