IA Generativa en Investigación Académica: Base de Datos por Variables de Uso, Percepción y Productividad (América Latina, 2022-2025)

IA Generativa en Investigación Académica: Base de Datos por Variables de Uso, Percepción y Productividad (América Latina, 2022-2025)
Base de datos estructurada sobre el uso de inteligencia artificial generativa (IAG) en investigación académica y docencia universitaria en América Latina (2022-2025). Incluye datos sobre: frecuencia de uso por estudiantes e investigadores, áreas de aplicación (redacción, análisis de datos, programación), percepción de fiabilidad y ética, e impacto en productividad científica. Datos recopilados de estudios regionales, encuestas institucionales y literatura científica indexada. Diseñada para su medición mediante cuestionarios estructurados aplicados a estudiantes e investigadores universitarios.
📋 Información del Dataset

DOI: 10.5281/zenodo.19150841
Versión: 1.0.2
Licencia: CC BY 4.0
Archivos de datos: 1 archivos CSV
Archivo total de archivos: 24 archivos (datos + documentación FAIR)
🗃️ Archivos Incluidos

IA_Generativa_Investigacion_Academica_BaseDatos_AL_2022_2025.csv — Datos en formato CSV (UTF-8)
README.md — Descripción general del dataset
CODEBOOK.md — Diccionario de variables
METHODOLOGY.md — Diseño y metodología
CITATION.cff / CITATION.bib / CITATION.ris — Formatos de citación
datapackage.json — Descriptor Frictionless Data
dataset_description.json — Metadatos schema.org (Google Dataset Search)
schema.json — Estructura formal de columnas
checksums.txt — Hashes MD5/SHA256 para verificación de integridad
📖 Cómo Citar
de la Serna, Juan Moises (2026). IA Generativa en Investigación Académica: Base de Datos por Variables de Uso, Percepción y Productividad (América Latina, 2022-2025). Zenodo. 10.5281/zenodo.19150841
🔑 Palabras Clave
artificial intelligence, generative AI, large language models, ChatGPT, academic research
⚖️ Licencia y Uso
Este dataset está publicado bajo Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Puede ser compartido, adaptado y usado con fines comerciales con la debida atribución.
👤 Autor
de la Serna, Juan Moises — ORCID: 0000-0002-8401-8018 —

学术研究中的生成式人工智能（Generative AI）：基于使用、感知与生产力变量的数据库（拉丁美洲，2022-2025年）

本结构化数据库聚焦2022-2025年拉丁美洲学术研究与高校教学领域的生成式人工智能应用情况。数据集涵盖以下维度的数据：学生与研究人员的使用频率、应用场景（文本撰写、数据分析、程序开发）、对可靠性与伦理的感知情况，以及对科研生产力的影响。数据来源于区域研究、机构调研与索引化学术文献，通过面向高校学生与研究人员的结构化问卷完成数据采集。

📋 数据集基本信息

DOI: 10.5281/zenodo.19150841
版本: 1.0.2
许可协议: CC BY 4.0
数据文件：1个CSV格式文件
总文件数：24个（含数据文件与FAIR规范文档）

🗃️ 包含文件

IA_Generativa_Investigacion_Academica_BaseDatos_AL_2022_2025.csv — UTF-8编码的CSV格式数据文件
README.md — 数据集总览说明
CODEBOOK.md — 变量词典
METHODOLOGY.md — 研究设计与方法论说明
CITATION.cff / CITATION.bib / CITATION.ris — 多格式引用文件
datapackage.json — Frictionless Data规范描述文件
dataset_description.json — schema.org元数据（适配谷歌数据集搜索）
schema.json — 字段正式结构定义文件
checksums.txt — 用于完整性校验的MD5/SHA256哈希值文件

📖 引用方式

德拉萨尔纳, 胡安·莫伊塞斯 (2026). 学术研究中的生成式人工智能：基于使用、感知与生产力变量的数据库（拉丁美洲，2022-2025年）. Zenodo. 10.5281/zenodo.19150841

🔑 关键词

人工智能、生成式AI（Generative AI）、大语言模型（Large Language Model）、ChatGPT、学术研究

⚖️ 许可协议与使用规范

本数据集采用知识共享署名4.0国际通用许可协议（CC BY 4.0）发布，允许在注明原作者的前提下进行共享、改编及商业用途使用。

👤 作者信息

德拉萨尔纳, 胡安·莫伊塞斯 — ORCID: 0000-0002-8401-8018 —