La Inteligencia Artificial en la educación contable. Una mirada desde los pr otagonistas

(Artificial Intelligence in Accounting Education. A V iew from the Protagonists)

Elida del Cisne Alvarado-Jaramillo *

https://orcid.or g/0000-0002-9473-2899

Universidad Nacional de Loja, Ecuador . elida.alvarado@unl.edu.ec

Paola Lizbeth Cabrera-Rivera **

https://orcid.or g/0000-0001-5524- 5636

Universidad Nacional de Loja, Ecuador . paola.cabrera@unl.edu.ec

Y adira Soledad Patiño-Calderón ***

https://orcid.or g/0009-0001-2001-7921

Universidad Nacional de Loja, Ecuador . yadira.patino@unl.edu.ec

Lilia De Fátima Rueda-Sarango ****

https://orcid.or g/0009-0003-0874- 4434

Universidad Nacional de Loja, Ecuador . lilia.rueda@unl.edu.ec

Resumen

La investigación analiza la incorporación de la Inteligen - cia Artificial (IA) en el proceso de enseñanza en las cien - cias contables a nivel superior , justificando su importan - cia frente a la creciente demanda en el sector educativo y profesional. El objetivo fue identificar mecanismos para integrar la IA en la enseñanza universitaria y evaluar su impacto y percep ción en alumnos y docentes. La metodo - logía fue de tipo descriptiva con enfoque mixto, se realizo encuesta a 92 alumnos de los últim os cuatro años y 12 do - centes de la Universidad Nacional de Loja, aplicadas me - diante Google Forms y análisis estadísticos descriptivos, Chi-cuadrado y el Coeficiente V de Cramer . Los resulta - dos muestran que un 87 % de los alumnos son mujeres, el 59 % presenta nivel medio de conocimientos de IA, 60 % emplea ocasional mente IA en sus estudios; 47 % conside - ra que la IA es efectiva para resolver problemas contables y el 63 % cree que debe ser parte del currículo. Un 92 % de docentes tiene conocimiento elevado de IA, y 42 % la considera muy importante para la enseñanza. Sin embar - go, los análisis estadísticos expusieron que no existe rela - ciones estadísticamente significativas entre las variables conocimiento, uso y percepción de la IA entre los dos gru - pos. Concluyendo que, aunque se observe una percepción positiva sobre el empleo de la IA, es esencial promover la capacitación y su integración al currículo, además de ampliar la muestra para conseguir resultados con mayor descripción y significativos sobre todo en docentes.

Palabras clave : Contabilidad, docentes, enseñanza, tec - nología emer gente, currículo.

Abstract

This research analyzes the integra tion of Artificial Intelli - gence (AI) into the teaching process of accounting at the higher education level, justifying its importance in light of the growing demand in the educational and professio - nal sectors. The objective was to identify mechanisms for integrating AI into university teaching and to evalua - te its impact and perception among students and faculty . The methodology was descriptive with a mixed-methods approach, using surveys administered to 92 students from the last four years of study and to 12 faculty members (out of 14) at the National University of Loja. The sur - veys were conducted via Google Forms, and descriptive statistical analyses, including the Chi-square test and Cra - mer ’ s V coefficie nt, were performed. The results show that 87% of the students are women, 59% have an intermediate level of AI knowledge, 60% occasionally use AI in their studies, 47% consider AI effective for solving accounting problems, and 63% believe it should be part of the curri - culum. Ninety-two percent of the faculty have a high level of AI knowledge, and 42% consider it very important for teaching. However , statistical analyses revealed no statis - tically significant relationships between the variables of knowledge, use, and perception of AI between the two groups. The study concluded that, although a positive per - ception of AI use was observed, it is essential to promote training and its integration into the curriculum, as well as to expand the sample size to obtain more detailed and me - aningful results, especially among teachers.

Keywords : Accounting, teachers, teaching, Emer ging te - chnology , Curriculum.

Recibido: 29/05/2025 | Aceptado: 26/12/2025 https://doi.or g/10.18779/csye.v10i1.1 120 | Páginas: 120-137

Cita sugerida (AP A séptima edición):

Alvarado-Jaramillo, E., Cabrera-Rivera, P ., Patiño-Calderón, Y . y Rueda-Sarango, L. (2026). La Inteligencia Artificial en la educación contable. Una mirada desde

los protagonistas. Revista de Ciencias Sociales y Económicas, 10 (1), 120-137. https://doi.or g/10.18779/csye.v10i1.1 120

Intr oducción

La contabilidad es considerada una ciencia fundamental en los procesos empresariales, ya que proporciona información financiera, tributaria y contable, a directores, ejecutivos e inversionistas, influyendo directamente en los distintos procesos económico – administrati - vos de las empresas. La enseñanza y apren - dizaje de esta ciencia se desarrolla desde el nivel secundario hasta el superior (institutos y universidades). La diversidad y variedad de programas académicos generan estructuras curriculares con un amplio mar gen de posibi - lidades (Armijos et al., 2025), siempre orien - tadas a cubrir las demanda s que exige la glo - balización y el desarrollo tecnológico.

Armijos et al. (2025), establecen que la educación contable en la región enfrenta desa - fíos por la variedad de currículos académicos, sumándose los desafíos tecnológicos, en su incorporación a los procesos contables. Alcí - var y Escobar (2025) por su parte, determinan que la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la contabilidad y audito - ría se posesiona como un medio tecnológico muy importan te en la investigación y la prác - tica contable, acorde a las exigencias de la era tecnológica, consolidándose en la actualidad como un instrumento que permite actualizar y perfecciona r los procesos contables, gracias a la capacidad para minimizar y transformar las tareas tradicionales en procesos efectivos y exactos, permitiendo establecer estrategias convenientes, para la toma de decisiones (Or - tega et al., 2025).

Si establecemos el ¿por qué? de la impor - tancia de incorporar la IA en los procesos educativos, en la enseñanza de la de la conta - bilidad, la respuesta resulta compleja y se fun - damenta en el hecho de que esta se sostiene en componentes como el aprendizaje automático ( Machine Learning ), el aprendizaje por re - fuerzo, el análisis predictiv o y el aprendizaje profundo. El primero se sustenta en compo - nentes algorítmicos que se ejecutan con base en datos y acc iones previas, garantizando con ello información precisa; el segundo se desa - rrolla en la máquina como herramienta de apo - yo, tomando decisiones de forma secuencial;

y el último se sustenta en comandos direccio - nados por los requerimiento s desarrollados en el cerebro humano. Es decir , se trata de un tra - bajo combinado, donde el ser humano dispone y decid e, y la máquina ali via las actividades ( V alladares y Ordóñez, 2024).

Por lo tanto, el empleo de la IA en los pro - cesos contables permite mejorar la precisión y rapidez en el manejo de estos, generando una ventaja competitiva a nivel empresarial, lo que permite una mayor sostenibilidad econó - mica, debido a la optimización de los recursos y la calidad, confiabilidad y eficiencia en los reportes financieros (Sánchez et al., 2024).

Este proceso de transformac ión tecnológica implica un reto para los nuevos profesionales de las ramas contables, teniendo que adaptarse a los nuevos instrumentos y las demandas del sector donde ejercerán sus competencias pro - fesionales, y a un entorno donde la IA juega un rol fundamental en cada proceso. Es aquí, donde la educación se anexa como un requisi - to esencial para el manejo correcto y eficiente de las nuevas tecnologías, que puede generar especialistas, con potenci al y conocedores de las demandas que exige el nuevo mundo contable, cada vez más competitivo. Frente a esto, la presente investigac ión se planteó los siguientes objetivos: 1) establecer el impacto de la inteligen cia artificial en la enseñanza de las cien cias contable y financiera; y 2) valorar la perce pción de los alumno s y docentes sobre el empleo y efectividad de la aplicación de la IA en los diferentes procesos inherentes a las ciencias contables y financieras.

Evidencia empírica

Existen estudios enfocados en la enseñanz a de la IA en el campo educativo, pero muy li - mitadas al campo contable , en este recorrido trataremos de exponer los más relevantes, con el objeto de dilucidar el problema en estudio. El artículo denominado “ La IA en la Edu - cación Contable: Innovación para el Pen - samiento Crítico y Cr eati vo en una Fuerza Laboral emer gente ”, public ado por la Asocia - ción Interamericana de Contabilidad, la auto - ra establece que, en la era digital, la IA, ha sur gido como un instrume nto poderoso que ha revolucion ado múltipl es campos, como

el educativo y el laboral, si se enfoca en la educación contable, la IA está transformando la forma de enseñanza aprendizaje, desde la automatización de tareas repetitivas hasta la personalización del aprendizaje, su aplicación es ilimitada, generando con ello dudas contro - versiales, por los retos que ofrece, tanto en el campo educativo, como en el laboral (Luzette, 2024).

Manosalvas et al. (2024), por su parte, es - tablecen que, la IA favorece la identificación de fortalezas y debilidade s en cada alumno, permitiendo intervencion es personalizadas que mejoran significativam ente el aprendiza - je, factor fundamental, por el elevado nivel de exigencia de las empresas en busca de la efi - ciencia en los procesos contables.

Salvador y Martínez (2025), determinan que la llegada de la IA ha mejorado notable - mente los procesos contables, sin embar go, el desconocimiento en su manejo genera des - confianza, limitando su uso y empleo, impor - tantes para la toma de decisiones.

Acurio et al. (2025) media nte el empleo del software SPSS para validar la H 1 , con un valor de correlación de Spearman de 0,012, indican - do una relació n estadísticamente significativa, demuestran que existe una percepción neutral en el conocim iento de la IA, respaldados por un 70 % de encuestados, que consideran in - adecuada su frecuencia de uso, pese a recono - cer el potenci al de la IA, la falta de formación y los costos, como obstácul os, en el desarrollo profesional, estableciendo que el impacto de la IA es moderado para los encuestados.

Castillo et al. (2024) por su parte, median te una minucios a revisión bibliográfica, al efec - tuar un análisis de las implicaciones éticas en lo que respecta al empleó de la IA en la edu - cación formal e informal superior , consideran que es imprescindible para no-sobre depender de estas tecnologías no deshumanizar el pro - ceso de enseñanza – aprendizaje.

Afirmando Kroff et al. (2024), que, la IA a transformando la educación superior , median - te la personalización y optimización de las tareas, demostrando que, aunque su adopción no es generalizada, su empleo genera benefi - cios significat ivos, como la retroalimentación personalizada y el ahorro de tiempo, aunque

existen desafíos por la escasa formación pro -

fesional y las preocupaciones éticas.

Metodología

Está investigación fue de tipo descriptiva, fundamentándose en información recolectada y direc cionad a a dilucidar interrogantes, sobre el conocimien to, uso y percepción de la IA que tien en los alumnos y docentes de la Carre - ra de Contabilidad y Auditoría, en Modalidad a Distancia y en Línea de la Universidad Na - cional de Loja; anotando que la investigación descriptiva trata explicar las características principales de conjuntos similares de fenóme - nos, usando para ello criterios ordenados que permiten dete rminar y comprender la estruc - tura o el comportamiento de los fenómenos en estudio, logrando obtener una información or - denada y sistemática, que permite la confron - tación con otras fuentes de evidencia (Gueva - ra et al., 2020).

Fundamentándose en un enfoque mixto, lo que implica recolección y análisis de datos cuantitativos y cualitativos , el enfoque mixto es una estrategia estadística que combina ele - mentos cualitativos y cuantitativos en un solo trabajo, el objetivo es aprovechar las fortale - zas de ambos, logrando una mejor compren - sión del fenómeno en estudio (V izcaíno et al., 2023).

Para la recole cción de datos se empleó la técnica de la encuesta, la cual combinó pre - guntas cerradas y abiertas. Este enfoque me - todológico permitió contra star los resultados obtenidos entre alumnos y docentes. El estu - dio fue de tipo transversal, dado que se desa - rrolló en un periodo específico correspondien - te al primer semestre del año 2025.

Etapas de la investigación

El presente trabajo de investigación se desa - rrolló en 4 etapas:

La primera etapa consolida las encuestas, tanto a alumnos como a docentes. Las mis - mas se estructuraron en 1 1 preguntas, respec - tivamente; cubriendo dime nsiones de: cono - cimiento de IA, empleo de IA y percepción sobre la IA.

La segunda atapa valida las encuestas me - diante experto s (docentes con amplia trayec - toria profesional y conoced ores de la materia), dando mayor valor científic o a los instrumen - tos.

La tercera fase determinó la población a intervenir , tanto de docentes (14), como de alumnos (559), consolidando la muestra en 92 a alumnos, que asisten a quinto, sexto, sépti - mo y octavo año de la Carrera de Contabilidad y Auditoría, de la Unidad de Educación a Dis - tancia y en Línea de la Universidad Nacional de Loja, en Loja – Ecuador .

Para los criterios de selección se determi - nó que exista la voluntad de participar en el estudio, tanto de los docentes, como de los alumnos, para ello se realizó una presenta - ción. Solicitando en el caso de los docentes que los mismos tenga formación a fin a la Contabilidad y Auditoría y contrato a tiempo completo, quedando 12 de 14, y , en el caso de los alumno s que tengan matricula activa y pertenezcan a los últimos años de formación y con un criterio más amplio de las ciencias contables. Sustentado estos criterios a conve - niencia y criterio específico, a más de garan -

tizar una participación voluntaria, formación afín a la Contabilidad y Auditoría, y contextos de matrícula activa, con lo que, se aseguró la pertinencia y representatividad de la muestra. Las encuestas se aplicaron a través de Google Form, empleando como medio WhatsApp.

La últi ma etapa, se fundamentó en el aná - lisis estadístic o, empleando la estadística des - criptiva, permitiendo calc ular frecuencias y porcentajes, de los datos obtenidos, tanto, de docentes como alumnos, para la operativiza - ción de los datos cuantitativos se empleó el software Excel de Office, el mismo que per - mitió establecer estimaciones de frecuencia y porcentajes, y presentación de tablas y gráfi - cos. En la parte, cualitativ a se agruparon las categorías por ejes temático s, y se les designo un valor numérico (5 para la mejor opción y 1 para la más baja) según las respuestas de los encuestados, para anali zar la relación en - tre variables, tanto, para docentes como para alumnos se aplicó el estadístico Chi-cuadra - do, respectivamente y dete rminar el nivel de significancia estadístico y el Coeficiente V de Cramer para determinar la asociatividad entre variables, por cada grupo.

Resultados

Estudio estadístico sobr e las actitudes y per cepciones de los estudiantes

T abla 1. Análisis descriptivo de las encuestas aplicadas a los alumnos

		Ítem	f	%
Género	Femenino		80	87
	Masculino		12	13
		T otal	92	100
	Muy alto		0	0
	Alto		6	7
Nivel de conocimiento	Medio		54	59
	Bajo		25	27
	Muy bajo		7	8
		T otal	92	100

	Si, frecuentemente	7	8
	Si, ocasionalmente	55	60
Herramientas que emplea de IA en los	No, pero me gustaría	29	32
estudios	No, y no estoy interesado	1	1
	No estoy seguro	0	0
	T otal	92	100
	Muy significativamente	24	26
	Significativamente	38	41
Percepción si la IA mejora los	Modernamente	26	28
aprendizajes	Poco	4	4
	Nada	0	0
	T otal	92	100
	Muy cómodo	19	21
	Cómodo	47	51
Comodidad al emplear IA al realizar las	No se	23	25
T areas	Incómodo	3	3
	Muy incómodo	0	0
	T otal	92	100
	Software de análisis de datos	40	43
	Asistentes virtuales	13	14
T ipo de herramientas que considera	Simuladores financieros	18	20
más importantes para mejorar los aprendizaje s	Herramientas de auditoría	20	22
	Otros	1	1
	T otal	92	100
	Muy efectiva	24	26
	Efectiva	43	47
Percepción sobre la importancia de	No se	21	23
la IA para solucionar los problemas contables	Poco efectiva	4	4
	Nada efectiva	0	0
	T otal	92	100
	Absolutamente sí	21	23
	Sí, debiera incluirse	58	63
Nivel de aceptación que la IA sea parte	No se	9	10
del currículo	No, no es necesario	4	4
	Absolutamente no	0	0
	T otal	92	100
	Muy importante	25	27
	Importante	46	50
Nivel de importancia que los docentes	No se	12	13
empleen IA en la catedra	Poco importante	9	10
	Nada importante	0	0
	T otal	92	100

Importancia sobre capacitación en IA en la carrera

Definitivamente sí 43 47

Sí, me gustaría 46 50

No estoy seguro 1 1

No, no es necesario 2 2

Definitivamente no 0 0

T otal 92 100

	Análisis de datos	33	36
	Automatización de procesos	41	45
Aspectos de mayor importancia	T oma de decisiones	5	5
sobre el uso de la IA en el desarrollo académico y profesional	Predicciones financieras	12	13
	Otros	1	1

T otal 92 100

Nota . Aplicación de encuestas a alumnos

En el T abla 1, se observa que el 87 % de alumnos son mujeres y solo el 13 % hombres; el 59 % de los alumnos tiene un nivel medio de conocimie nto sobre IA, 27 % bajo, 8 % muy bajo y 7 % alto. El 60 % emplea ocasio - nalmente herramientas de IA en los estudios, 32 % no, pero le gustaría, 8 % si, frecuente - mente y 1 % no y no está interesado. Un 41 % cree que mejo ra significativ amente los apren - dizajes, 28 % modernamente, 26 % muy sig - nificativamente y 4 % poco. El 51 % se siente cómodo al emplear IA en las tareas, 25 % no sabe, 21 % muy cómodo y 3 % incómodo.

Un 43 % estim a que el Software de análisis de datos es muy important e para mejorar los aprendizajes, 22 % herramientas de auditoría, 20% simulado res financier os, 14 % asistentes virtuales y 1 % otros. En lo que respecta a la percepción sobre la import ancia de la IA para solucionar problemas contables, 47 % consi - dera que es efectiva, 26 % muy efectiva, 23% no sabe y 4 % poco efectiva. Sobre el nivel de aceptación que la IA sea parte del currículo, 63 % considera que si, debiera incluirse, 23 % absolutamente sí, 10 % no sabe y 4 % que no, no es necesario. En lo que respecta al nivel de importancia que los docentes empleen IA en la catedra 50% cree que es importante, 27 % muy importante, 13 % no sabe y un 10 % lo cree poco importante.

Sobre la importancia de la capacitación en IA en la carrera, a un 50 % si le gustaría, 47

% considera que definitiva mente sí, 2 % cree

que no, no es necesario y 1 % no está seguro,

y , sobre los aspectos de mayor importancia so - bre el uso de la IA en el desarrollo académico y profesional, un 45 % considera que la auto - matización de procesos, 36 % el análisis de datos, 13 % las predicciones financieras, 5 % la toma de decisiones y un 1 % otros.

Aplicación del estadístico Chi-cuadrado y Coeficiente V de Cramer

Al aplicar el estadístico Chi-cuadrado (X 2 ) y Coeficiente V de Crame r para analizar re - laciones y asociatividad entre variables en alumnos (T abla 2).

El valor del estadístico de Chi-cuadrado para esta rela ción sexo vs nivel de conoci - miento de IA es p= 0,612, con un valor crítico de 9,488, considerando un nivel de signifi - cancia α = 0,05 y con 4 grados de libertad. Dado que el valor de Chi-cuadrado es menor al valor crítico , no se rechaza la hipótesis nula (Ho). Indicando que no existe evidencia esta - dística significativa para afirmar que el sexo de los alumnos influye en el nivel de cono - cimiento en IA en la muestra analizada. Por consiguiente, se concluye que, bajo el nivel de significancia establecido, el sexo no tiene un efecto significativo en el nivel de conocimien - to sobre IA en la muestra analizada.

T abla 2. Análisis de la r elación entr e variables a los alumnos, mediante Chi-cuadrado y Coeficiente V de Cramer

Relación Estadístico Chi-

V alor critico Coeficiente

r esolver pr oblemas contables y de

son útiles para r esolver pr oblemas contables y de auditoria

Nota . Aplicación del estadístico Chi-cuadrado; Calculo del valor critico; Calculo del Coeficiente V de Cramer

Al analizar el Coeficiente V de Cramer , para analizar la fuerza de la asociación entre las dos variab les, se obtiene un valor de 0,082, lo cual refleja una asociaci ón de muy baja in - tensidad sugiriendo este valor , cercano a cero que la relació n entre sexo vs nivel de conoci - miento de IA es débil y en términos prácticos, estadísticamente insignificante. Establecien - do, que no existe asociatividad estadística - mente significativa entre el sexo y el nivel de conocimiento en IA en la población analizada, respaldando la conclusión que estas variables son independientes en el contexto de la mues - tra analizada.

El valor del estadístico de Chi-cuadrado para la relació n nivel de conocimiento vs co - modidad en el uso de la IA en las tareas es p= 0,945, presentando un valor critico de 26,296, considerando un nivel de significancia α = 0,05 y con 16 grados de libertad. Dado que el valor de Chi-cuadrado es inferior al valor crítico, no se rechaza la hipótesis nula (Ho). Indicando que no existe evidencia estadística significativa para afirmar que el nivel de co - nocimiento de la IA en los alumnos influya en la comodidad en el uso de la IA en las tareas. Por consiguiente, en la prueba de independen -

cia bajo el nivel de significancia establecido, el nivel de conocimiento de IA no tiene un efecto significativo en el nivel de comodidad en el uso de la IA en las tareas en la muestra analizada.

Al aplicar el Coeficiente V de Cramer , para analizar la fuerza de la asociación entre las dos variables este fue de 0,051, implicando que la asociación es muy débil entre las variables ni - vel de conocim iento de la IA vs la comodidad en el uso de la IA en las tareas, dado que el valor es muy cercano a cero, afirmando que no existe una relación fuerte o significativa entre variables. Determinando, que no existe asociatividad estadísticam ente significativa entre el nivel de conocimiento de la IA vs la comodidad en el uso de la IA en las tareas, en la población analizada, respaldando la conclu - sión que estas variables son independientes en el contexto de la muestra analizada.

El valor del estadístico de Chi-cuadra - do para la relación nivel de conocimiento vs la percepción en el uso de la IA para resol - ver problemas contables y de auditoria es p= 0,919, presentando un valor critico es 26,296 y considerando un nivel de significancia α = 0,05 y con 16 grados de libertad. Dado que el

valor de Chi-cuadrado calc ulado es inferior al valor crítico, no se rechaz a la hipótesis nula (Ho). Esto indica que no existe evidencia es - tadística significativa para afirmar que el nivel de conocimie nto de la IA en los alumnos in - fluya en la percepción en el uso de la IA para resolver problemas contables y de auditoría. Por consiguiente, en la prueba de independen - cia bajo el nivel de significancia establecido, el nivel de conocimiento de la IA no tiene un efecto significativo en la percepción en el uso de la IA para resolver problemas contables y de auditoria en la muestra analizada.

Al aplicar el Coeficiente V de Cramer , para analizar la fuerza de la asociación entre las dos variables este fue de 0,050, implicando que la asociación es muy débil entre las variables ni - vel de conocim iento de la IA vs percepción en el uso de la IA para resolver problemas conta - bles y de auditoría, dado que el valor es muy cercano a cero, afirmando que no existe una relación fuerte o significati va entre variables. Determinando que no existe asociatividad es - tadísticamente significativa entre el nivel de conocimiento de la IA vs la percepción en el uso de la IA para resolver problemas conta - bles y de auditoría, en la población analizada, respaldando la conclusión que estas variables son independientes en el contexto de la mues - tra analizada.

El valor del estadístico de Chi-cuadrado para la relaci ón nivel de empleo de la IA vs tipo de herramientas de IA que consideran son útiles para resolver problemas contables y de auditoria es p= 0,809, presentando un va - lor crit ico es 26,296 y considerando un nivel de significanc ia α = 0,05 y con 16 grados de libertad. Dado que el valor de Chi-cuadrado calculado es inferior al valor crítico, no se re -

chaza la hipótesis nula (Ho). Indicando que no existe evidencia estadística significativa para afirmar que el nivel de empleo de la IA influya en el tipo de herramientas de IA que consideran son útiles para resolver problemas contables y financieros. Por consiguiente, en la prueba de independencia bajo el nivel de significancia establecido, el nivel de empleo de la IA no tiene efecto significativo en el tipo de herramient as de IA que consideran son úti - les para resolver problemas contables y de au - ditoria en la muestra analizada.

Al aplicar el Coeficiente V de Cramer , para analizar la fuerza de la asociación entre las dos variables este fue de 0,047, implicando que la asociación es muy débil entre las va - riables, nivel de empleo de la IA vs tipo de herramientas de IA que consideran son útiles para resolver problemas contables y de audi - toría, dado que el valor es muy cercano a cero, afirmando que no existe una relación fuerte o significativa entre variables. Determinando, que no existe asociatividad estadísticamente significativa entre el nivel de empleo de la IA vs el tipo de herramientas de IA que conside - ran son útiles para resolver problemas conta - bles y de auditoría, en la población analizada, respaldando la conclusión que estas variables son independientes en el contexto de la mues - tra analizada.

Estableciendo que ambos análisis -el Chi-cuadrado y el Coeficiente de Cramer - para todos los análisis coinciden que no existe evidencia suficiente para afirmar que las va - riables compa radas tengan efecto significativo o una relación fuerte de la una frente a la otra, en cada una de las comparaciones en la pobla - ción analizada.

Estudio estadístico sobr e las actitudes y per cepciones de los docentes

T abla 3. Análisis descriptivo de las encuestas aplicadas a los docentes

	Ítem		f	%
Géner o	Femenino		12	100
	Masculino		0	0
		T otal	12	100

	SI		11	92
Nivel de conocimiento	NO		1	8
		T otal	12	100
	Muy alto		0	0
Per cepción del nivel de	Alto		3	25
conocimiento que tienen los	Moderado	7		58
alumnos por parte de los	Bajo	2		17
docentes	Muy bajo		0	0
		T otal	12	100
	Muy importante		5	42
	Importante		4	33
Importancia de incorporar	Moderadamente importante		3	25
la IA al currículo	Poco importante		0	0
	Nada importante		0	0
	T otal		12	100
	Siempre		1	8
	Frecuentemente		3	25
Fr ecuencia del empleo de	A veces		7	58
herramientas de IA en clases	Rara vez		1	8
	Nunca		0	0
	T otal		12	100

T ipo de que ofr ecen

enseñanza de contabilidad y auditoria

Sistemas de gestión de aprendizaje (LMS)

que integren IA 1 8

		T otal	12	100
	Muy cómodo		2	17
	Cómodo		6	50
Comodidad al emplear IA	Neutral		4	33
para impartir la catedra	Incómodo		0	0
	Muy incómodo		0	0
		T otal	12	100
	Muy efectiva		2	16
Per cepción de la garantía que	Efectiva		5	42
ofr ece la IA en los pr ocesos	Moderadamente efectiva		5	42
de enseñanza - apr endizaje	Poco efectiva		0	0
en los alumnos	Nada efectiva		0	0
	T otal		12	100

Forma en que el uso de algoritmos de apr endizaje automático con IA puede mejorar la individualizac ión del apr endizaje en la enseñanza de la contabilidad y auditoría, y los modelos que se emplea para medir la efectividad en el r endimiento académic o

La IA puede personalizar el aprendizaje en ciencias conta - bles y financieras adaptan do contenidos, ejercicios y eva - luaciones al ritmo y nivel de cada estudiante mediant e aná - lisis de datos, recomendaciones y simulaciones interactivas, promoviendo mayor motivación y autonomía. Para medir su efectividad, emplearía evaluaciones comparativas, análisis de progreso (pre y post pruebas), modelos de evaluación continua, KPIs como tasas de aprobación y participaci ón ac - tiva, y análisis predictivos con algoritmos de Machine Lear - ning . Estos métodos permiten identificar áreas de mejora, ajustar estrate gias pedagógicas en tiempo real y proyectar el impacto en el rendimiento académico, facilitando una en - señanza más eficiente, precisa y alineada a las necesidades individuales.

Xero	1	8
QuickBooks	4	33
Herramientas de IA KPMG Clara	1	8
empleadas en la vida practica Booke AI	1	8
o como modelador es para DataRails	1	8
impartir la catedra Softwares de contabilidad basados en IA	4	33
Detectores de fraudes con IA	1	8
Asistentes virtuales	2	17

Herramientas de IA usada en la vida práctica o como medio para la enseñanza y facilitar la compr ensión de la contabilidad, asegurado que han servido para mejorar las competencias crítica s y analíticas en la formación pr ofesional de los alumnos

He utilizado Chat GPT y otros softwares de contabilidad basados en IA, así como chatbots educativos, simuladores financieros y herramientas de análisis de textos. Aunque no he escuchado específicamente sobre ciertos modelos de los citados en la pregunta anterior , sabemos que existen mode - ladores en finanzas que ayudan a pronosticar el futuro finan - ciero y a minimizar riesgos, entre algunos.

Nota : Aplicación de encuestas a docentes

La T abla 3, muestra que el 100 % de los do - centes son mujeres. El nivel de conocimiento es elevado, 92 % de los maestros conocen de IA y solo 8 % no. Sobre la percepción que tie - nen los maestros del conocimiento que tienen los alumnos sobre IA, 58 % consideran que es moderado, 25 % alto y 17 % bajo. Sobre la ne - cesidad de incorporar la IA al currículo, 42 % cree que es muy importante , 33 % importante y 25 % moderadamente importante. Sobre la frecuencia con que los docentes emplean he - rramientas de IA en clases, un 58 % a veces lo hace, 25 % frecuentemente , y , 8 % siempre y rara vez, respectivamente.

Sobre los tipos de herramientas que ofre - cen ventajas en la enseñanza de la contabi - lidad y audit oría, un 68 % de los docentes cree que los Software de análisis de datos, 8

% Chatbots para resolver dudas, Simulado - res financiero s, Herramien tas de aprendizaje adaptativo y Sistemas de gestión de aprendi - zaje (LMS) que integren IA, respectivamente. Al respecto sobre la comodidad que tienen de emplear IA en la catedra, 50 % se siente có - modo, 33 % neutral y 17 % muy cómodo. En la percepción sobre la garantía que brinda la IA en los procesos de enseñanza – aprendizaje en los alumno s, un 42 % de los docentes creen

que es efectiva y modernamente efectiva res - pectivamente y 16 % muy efectiva.

Al hablar sobre la forma en que el uso de los algoritmos de aprendizaje automático con IA puede mejorar la individualización del aprendizaje en la enseñanza de la contabilidad y auditoría y los modelos que se emplea para medir la efectividad en el rendimiento acadé - mico, los docentes, explica n que la IA consi - gue personalizar el aprendi zaje en las ciencias contables y de auditoría, ya que permite adap - tar contenidos, ejercicios y evaluaciones al ritmo y nivel que el alumno lo establezca, me - diante análisis de datos, recomendaciones y simulaciones interactivas, originando una alta motivación y autonomía en su desarrollo. Para establecer los logros y medir su efectividad, se pueden emplear evaluaciones comparati - vas, análisis de progreso (pre y post pruebas), modelos de evaluación continua, KPIs como tasas de aprobación y participación activa, y análisis predictivos con algoritmos de Machi - ne Learning . Permitiendo identificar áreas de mejora, establecer y ajustar estrategias peda - gógicas en tie mpo real y proyectar el impacto en el rendimi ento académico, facilitando así, una enseñanza más eficient e, precisa y alinea - da con las necesidades individuales de cada alumno.

Los docentes estiman que las herramien -

tas más emple adas en la vida práctica o como modeladores en la catedra, están QuickBooks y Software de contabilidad basados en IA en un 33 % de los 12 docentes respectivamente, 17 % de los 12 docentes cree que los Asisten - tes virtuales, 8 % de los 12 docentes cree que Xero, KPMG Clara, Booke AI, DataRails y detectores de fraudes con IA, respectivamen - te.

Sobre las herramientas que emplea en la vida práctica o como medio de enseñanza para facilitar la comprensión de la contabili - dad, asegurado que han servido para mejorar las competencias críticas y analíticas en la for - mación profesional de los alumnos, los docen - tes establecen que han empleado Chat GPT y otros softwares de contabilidad basados en IA; así como, chatbots educativos, simulado - res financieros y herramie ntas de análisis de textos. Aunque no tienen modelos específicos, saben que hay modeladore s en finanzas que permiten pronosticar el futuro financiero y mi - nimizar el riesgo.

Aplicación del estadístico Chi-cuadrado y Coeficiente V de Cramer

Al aplicar el estadístico Chi-cuadrado (χ²) y Coeficiente V de Cramer para analizar rela - ciones y asociatividad entre variables en do - centes, la T abla 4 muestra:

T abla 4. Análisis de la r elación entr e variables, mediante Chi-cuadrado y Coeficiente V de Cramer a docentes

Relación Estadístico Chi-

V alor critico Coeficiente V

IA

Incorporación de la IA al currículo

herramientas de IA

Nota : Aplicación del estadístico Chi-cuadrado; Calculo del valor critico; Calculo del Coeficiente V de Cramer