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Impacto en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

Investigadores/as Institucionales

Martin-Nunez, JlAutor o CoautorFernandez, RpAutor o Coautor

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8 de enero de 2026
Publicaciones
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Artículo

Does intrinsic motivation mediate perceived artificial intelligence (AI) learning and computational thinking of students during the COVID-19 pandemic?

Publicado en: Computers and Education: Artificial Intelligence. 4 100128- - 2023-01-01 4(), DOI: 10.1016/j.caeai.2023.100128

Autores:

Martín-Núñez, JL; Ar, AY; Fernández, RP; Abbas, A; Radovanovic, D
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Afiliaciones

Tecnol Monterrey, Sch Govt & Publ Transformat - Autor o Coautor
Tecnolg Monterrey, Sch Business, Dept Int Business & Logist, Santiago De Queretaro - Autor o Coautor
Univ Oslo, Dept Technol Syst - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Inst Educ Sci - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Sch Naval Architecture & Marine Ocean Engn - Autor o Coautor
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Resumen

The concept of Artificial Intelligence (AI), born as the possibility of simulating the human brain's learning capabilities, quickly evolves into one of the educational technology concepts that provide tools for students to better themselves in a plethora of areas. Unlike the previous educational technology iterations, which are limited to instrumental use for providing platforms to build learning applications, AI has proposed a unique education laboratory by enabling students to explore an instrument that functions as a dynamic system of computational concepts. However, the extent of the implications of AI adaptation in modern education is yet to be explored. Motivated to fill the literature gap and to consider the emerging significance of AI in education, this paper aims to analyze the possible intertwined relationship between students' intrinsic motivation for learning Artificial Intelligence during the COVID-19 pandemic; the relationship between students' computational thinking and understanding of AI concepts; and the underlying dynamic relation, if existing, between AI and computational thinking building efforts. To investigate the mentioned relationships, the present empirical study employs mediation analysis based upon collected 137 survey data from Universidad Politecnica de Madrid students in the Institute for Educational Science and the School of Naval Architecture and Marine Engineering during the first quarter of 2022. Findings show that intrinsic motivation mediates the relationship between perceived Artificial Intelligence learning and computational thinking. Also, the research indicates that intrinsic motivation has a significant relationship with computational thinking and perceived Artificial Intelligence learning.
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Palabras clave

Artificial intelligenceComputational thinkingCovid-19E-learningEducational innovationEngineering-educationHigher educationHigher-educationIntentionsLevelLife below waterPerceptionsSdg 4Soft skills

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Computers and Education: Artificial Intelligence debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Education. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales de Scopus Elsevier, arroja un valor para la media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 4.85, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-26, el siguiente número de citas:

  • WoS: 29
  • Scopus: 49
  • Google Scholar: 48
  • Open Alex: 55
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-26:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 542.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 518 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 3.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 3 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/86283/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 135
  • Descargas: 114
Siguiendo con el impacto social del trabajo, es importante enfatizar el hecho de que, por su contenido, puede ser asignado a la línea de interés del ODS 14 - Life below water, con una probabilidad del 40% según el algoritmo mBERT desarrollado por Aurora University.
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Mexico; Norway.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (MARTIN NUÑEZ, JOSE LUIS) .

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Objetivos del proyecto

La aportación persigue los siguientes objetivos: analizar la relación entre la motivación intrínseca de los estudiantes y el aprendizaje percibido de la Inteligencia Artificial (IA) durante la pandemia de COVID-19; evaluar la relación entre el pensamiento computacional de los estudiantes y la comprensión de los conceptos de IA; determinar si la motivación intrínseca media la relación entre el aprendizaje percibido de IA y el pensamiento computacional; caracterizar las dinámicas subyacentes entre los esfuerzos de construcción de IA y pensamiento computacional; y emplear un análisis de mediación basado en datos empíricos recogidos en el primer trimestre de 2022 en la Universidad Politécnica de Madrid.
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Resultados más relevantes

El estudio analiza la mediación de la motivación intrínseca en el aprendizaje percibido de inteligencia artificial (IA) y el pensamiento computacional durante la pandemia de COVID-19. Los resultados más relevantes son: la motivación intrínseca medió la relación entre el aprendizaje percibido de IA y el pensamiento computacional; se identificó una relación significativa entre la motivación intrínseca y el pensamiento computacional; la motivación intrínseca también mostró una relación significativa con el aprendizaje percibido de IA; el análisis se basó en 137 encuestas realizadas en el primer trimestre de 2022; el estudio se realizó con estudiantes de la Universidad Politécnica de Madrid en dos facultades.
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