Bienestar subjetivo, aprendizaje colaborativo e inteligencia artificial en la innovación de propuestas investigativas doctorales - García Tarazona, José Omar; López Malqui, Sara Marleny; Mellado Baca, Iraya; Mañaccasa Vásquez, María Soledad (Revista de Ciencias Sociales, 2025)
Los factores que intervienen en la capacidad para diseñar propuestas de investigación innovadoras en cursantes de doctorado, son un reto para los posgrados, que deben cumplir con las demandas de su área de competencia y con la responsabilidad social universitaria. En este marco, el artículo tuvo por objetivo establecer el nivel de incidencia del bienestar subjetivo, el aprendizaje colaborativo y la inteligencia artificial generativa en la innovación de propuestas de investigación en estudiantes de doctorado de una universidad pública de Lima, Perú. Metodológicamente, se trató de un enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental ex postfacto, cuyo nivel es explicativo, con aplicación del método hipotético deductivo. Entre los principales hallazgos el diseño de regresión lineal demostró que el modelo que explica la capacidad de innovación investigativa es el trabajo colaborativo, seguido por la inteligencia artificial y el bienestar subjetivo, con un valor de coeficiente de compensación (R) de 0,85. El coeficiente de determinación (R cuadrado) indica que el modelo es capaz de explicar el 75% de la variación de la innovación investigativa. Se concluyó que la investigación doctoral es un proceso complejo e interdisciplinar, que debe conectarse con el bienestar subjetivo, potenciando así las capacidades innovadoras de sus participantes.