EPISTEMOLOGICAL CORPUS ON PERCEPTIONS, CHALLENGES, AND OPPORTUNITIES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE INTEGRATION IN UNIVERSITY TEACHING
Keywords:
Epistemological corpus, Artificial Intelligence, university teaching, perceptions, educational challengesAbstract
The purpose of this research was to produce an epistemological corpus emerging from the perceptions, challenges, and opportunities linked to the integration of Artificial Intelligence in teaching at UNEFA. Based on the contributions of Vera, Parga, and Torres (2023), it was developed under a qualitative approach, interpretive paradigm, and hermeneutic phenomenological method, following the four phases proposed by Fuster (2019). The study was conducted at UNEFA-Cumaná with three key informants selected intentionally. Data collection techniques included documentary review, participant observation, and in-depth interviews. Discursive analysis and triangulation of findings were used for analysis, ensuring validity through expert judgment. Results show that AI is perceived as a tool with high potential to transform teaching praxis by favoring active, personalized, and adaptive methodologies. However, significant challenges related to insufficient technological infrastructure and digital gaps are identified. It is concluded that the construction of an epistemological corpus around these perceptions constitutes a theoretical contribution that guides the responsible integration of AI, promoting a more inclusive and relevant teaching praxis in the face of 21st-century challenges.
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