Teaching Transformation in the Age of Artificial Intelligence: A Correlational Study in Public Secondary Education
DOI:
https://doi.org/10.70577/asce.v4i4.471Keywords:
Generative Artificial Intelligence; Teaching Performance; Public EducationAbstract
Generative Artificial Intelligence (GAI) constitutes a disruptive factor in teaching and learning processes, leading to the incorporation of new pedagogical dynamics based on automation, personalization, and educational data analysis. In the context of Ecuadorian public education, its adoption presents both challenges and opportunities that directly affect teacher performance. Therefore, it is pertinent to examine the relationship between the level of use of artificial intelligence tools and changes in teaching performance within a public secondary education institution. The study employed a quantitative approach, with a correlational scope and a non-experimental cross-sectional design. Two questionnaires were administered to measure the level of GAI use and teaching performance, both showing high internal consistency (Cronbach’s alpha = 0.979 and 0.972, respectively), ensuring the validity and reliability of the data. The study population consisted of 100 teachers from public secondary education institutions. The correlational analysis revealed statistically significant associations between the use of GAI tools and teaching performance across most dimensions, with highly significant chi-square values (p ≤ 0.001). These findings indicate a significant relationship between the use of generative artificial intelligence tools and teacher performance in public secondary education, emphasizing that greater integration of these technologies in planning, instruction, and assessment is associated with improveme4nts in pedagogical efficiency and academic feedback. Finally, GAI emerged as a catalyst for teaching performance, highlighting the need to strengthen digital training to ensure equitable, ethical, and sustainable implementation within the public education system.
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