Between the Practical and the Problematic: ChatGPT in University Education for Business and Management Degrees

Jorge Serrano Malebrán; Cristian Vidal-Silva; Romina Gómez-López; Franco Campos-Núñez

doi:10.19136/etie.v8n16.6349

Autores/as

Jorge Serrano-Malebrán Universidad de Las Américas
Cristian Vidal-Silva Universidad de Talca
Romina Gómez-López Universidad Católica del Norte
Franco Campos-Núñez Universidad Católica del Norte

DOI:

https://doi.org/10.19136/etie.v8n16.6349

Palabras clave:

ChatGPT, Educación en Negocios, Inteligencia Artificial Generativa, Percepciones Estudiantiles

Resumen

Este estudio examina cómo el uso de ChatGPT se relaciona con las percepciones de utilidad académica, las preocupaciones y la ética percibida entre estudiantes universitarios matriculados en programas del área de negocios. Mediante un diseño cuantitativo transversal, se aplicó un cuestionario estructurado a 118 estudiantes de negocios de una universidad chilena. El modelo teórico fue evaluado utilizando modelamiento de ecuaciones estructurales por mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM). Los resultados indican que el uso de ChatGPT influye significativamente en las percepciones de los estudiantes sobre su utilidad como herramienta académica, explicando el 61,3% de la varianza de este constructo. En contraste, no se observó una relación significativa con las preocupaciones de los estudiantes, lo que sugiere una apropiación funcional pero en gran medida poco reflexiva de la herramienta. Además, el constructo de ética percibida fue excluido del modelo final debido a limitaciones en la validez convergente. Estos hallazgos revelan una disociación entre la valoración instrumental de ChatGPT y la problematización ética de su uso. El estudio subraya la necesidad de que las universidades — particularmente en la educación en gestión y negocios— diseñen políticas institucionales, lineamientos curriculares y estrategias pedagógicas que fomenten explícitamente un compromiso crítico, ético y responsable con la inteligencia artificial generativa, en lugar de centrarse únicamente en sus beneficios funcionales.

Referencias

Alfirević, N., Praničević, D. G., & Mabić, M. (2024). Custom-Trained Large Language Models as Open Educational Resources: An Exploratory Research of a Business Management Educational Chatbot in Croatia and Bosnia and Herzegovina. Sustainability (Switzerland) , 16(12). https://doi.org/10.3390/su16124929

Bhaskar, P., & Gupta, P. K. K. (2024). Delving into educators’ perspectives on ChatGPT in management education: a qualitative exploration. Interactive Technology and Smart Education. https://doi.org/10.1108/ITSE-08-2023-0169

Chin, W. (1998). “The Partial Least Squares Approach for Structural Equation Modeling.” In GA Marcoulides (ed.), Modern Methods for Business Research (pp. 295–336). Lawrence Erlbaum Associates.

Dijkstra, T. K., & Henseler, J. (2015). Consistent partial least squares path modeling. In MIS Quarterly: Management Information Systems (Vol. 39, Issue 2, pp. 297–316). University of Minnesota. https://doi.org/10.25300/MISQ/2015/39.2.02

Essien, A., Bukoye, O. T., O’Dea, X., & Kremantzis, M. (2024). The influence of AI text generators on critical thinking skills in UK business schools. Studies in Higher Education, 49(5), 865–882. https://doi.org/10.1080/03075079.2024.2316881

Farhi, F., Jeljeli, R., Aburezeq, I., Dweikat, F. F., Al-shami, S. A., & Slamene, R. (2023). Analyzing the students’ views, concerns, and perceived ethics about chat GPT usage. In Computers and Education: Artificial Intelligence (Vol. 5). Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100180

Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.-G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods, 39(2), 175–191. https://doi.org/10.3758/BF03193146

Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50.

Gao, Z., Cheah, J. H., Lim, X. J., & Luo, X. (2024). Enhancing academic performance of business students using generative AI: An interactive-constructive-active-passive (ICAP) self-determination perspective. International Journal of Management Education, 22(2). https://doi.org/10.1016/j.ijme.2024.100958

Gupta, N., Shrivastava, A., Mathur, G., & Sachdeva, J. K. (2025). Impact of ChatGPT on the quantitative acumen of postgraduate business management students in central India. In Revista Gestão & Tecnologia (Journal of Management & Technology). Special Edition (Vol. 25, Issue 2). https://orcid.org/0000-0002-7199-0529

Hair, J. F., Tomas, G., Hult, M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). https://www.researchgate.net/publication/354331182

Haleem, A., Javaid, M., & Singh, R. P. (2022). An era of ChatGPT as a significant futuristic support tool: A study on features, abilities, and challenges. BenchCouncil Transactions on Benchmarks, Standards and Evaluations, 2(4). https://doi.org/10.1016/j.tbench.2023.100089

Jose, E. M. K., Prasanna, A., Kushwaha, B. P., & Das, M. (2024). Can generative AI motivate management students? The role of perceived value and information literacy. International Journal of Management Education, 22(3). https://doi.org/10.1016/j.ijme.2024.101082

Kauppinen, A. (2024). Proactive Autonomous Assignments as Pedagogical Responses to the Rise of Artificial Intelligence Solutions in Sport Management Teaching Practice. Sport Management Education Journal, 1–5. https://doi.org/10.1123/smej.2023-0013

Malmström, H., Stöhr, C., & Ou, A. W. (2023). Chatbots and other AI for learning. https://doi.org/10.17196/cls.csclhe/2023/01

Mourtajji, L., & Arts-Chiss, N. (2024). Unleashing ChatGPT: Redefining Technology Acceptance and Digital Transformation in Higher Education. Administrative Sciences, 14(12). https://doi.org/10.3390/admsci14120325

Naamati-Schneider, L., & Alt, D. (2024). Beyond digital literacy: The era of AI-powered assistants and evolving user skills. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12694-z

Tran, T. M., Bakajic, M., & Pullman, M. (2024). Teacher’s pet or rebel? Practitioners’ perspectives on the impacts of ChatGPT on course design. Higher Education. https://doi.org/10.1007/s10734-024-01350-7

Welding, L. (2023). Half of College Students Say Using AI Is Cheating | BestColleges. https://www.bestcolleges.com/research/college-students-ai-tools-survey/

Zou, Z. (2024). Exploring the Impact of Using Chatbots on Teacher-student Relationships in Today’s Higher Education. In Journal of Education, Humanities and Social Sciences IMPES (Vol. 2024).