Artificial Intelligence Integration and Cooperative Learning Dynamics in Higher Education: Evidence from Administration Students at a Public University
DOI:
https://doi.org/10.71112/ghfmbb55Keywords:
Artificial intelligence, Cooperative learning, Higher education, Educational technology, Collaborative workAbstract
The study aimed to analyze the relationship between artificial intelligence and cooperative learning among students in the Administration program at a public university in Lima during 2024. From a methodological standpoint, the research was conducted under a quantitative approach, with a basic, correlational scope and a non-experimental cross-sectional design. The population consisted of 395 students, from which a stratified probabilistic sample of 195 participants was selected. Data were collected through two Likert-scale questionnaires designed to measure the variables artificial intelligence and cooperative learning. In descriptive terms, the findings revealed that both variables were mainly concentrated at medium levels, with 52.8% in artificial intelligence and 59.0% in cooperative learning. Furthermore, inferential analysis using Spearman’s Rho coefficient showed a direct, positive, and highly significant relationship between artificial intelligence and cooperative learning (rho = 0.861; p < 0.05). Likewise, significant correlations were identified with the dimensions of positive interdependence (0.851), individual and group responsibility (0.848), face-to-face interaction (0.854), interpersonal and teamwork skills (0.850), and group evaluation (0.852). Consequently, these results demonstrate that the appropriate use of artificial intelligence-based tools contributes to strengthening collaborative work within the university learning context.
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