El impacto de la inteligencia artificial generativa en la docencia universitaria de las disciplinas jurídicas y sociales

120 El impacto de la Inteligencia Artificial generativa en la docencia universitaria de las disciplinas jurídicas y sociales La IAG es en general, valorada positivamente por el alumnado para el aprendi- zaje general de los Fundamentos de la Criminología, aunque en menor medida que para tareas concretas (ver Anexo 4). Se destacan como principales utilidades: ampliar o profundizar contenidos ya aprendidos ( M = 3,63; DT = 0,91), buscar información desde cero ( M = 3,51; DT = 1,04), generar ideas nuevas ( M = 3,47; DT = 1,14) y acceder a fuentes diversas ( M = 3,47; DT = 1,02), con entre un 63% y un 69% bastante o completamente de acuerdo. Las funciones menos valoradas son facilitar la colaboración ( M = 2,24; DT = 1,20), corregir errores lingüísticos ( M = 2,43; DT = 1,32), mejorar la motivación ( M = 2,71; DT = 1,07) y la redacción ( M = 2,73; DT = 1,27), con entre un 43% y un 57% poco o nada de acuerdo. Un 38% no considera que ahorre tiempo ( M = 2,92; DT = 1,20) y para un 25% es indiferente. El 45% afirma que la integración de la IAG en la asignatura mejora su satisfacción ( M = 3,10; DT = 1,16), y un 22% dice que también incrementa su motivación, aunque un 35% se muestra indiferente. La satisfacción y la motivación aumen- tan significativamente en quienes usan IAG con mayor frecuencia ( r = 0,437; p = 0,001; r = 0,317; p = 0,024). Además, el 64% cree que una persona graduada en criminología debe saber usar IA ( M = 3,75; DT = 1,13) y el 53% considera útil su aplicación en otras asignaturas ( M = 3,31; DT = 1,20), con asociaciones significativas y positivas entre estas valo- raciones y el uso habitual de herramientas de IA ( r = 0,340; p = 0,015; r = 0,349; p = 0,012).