Sabando García, Ángel RamónUgando Peñate , MikelCano de la Cruz, YullioHerrera Armas, ReinaldoInga Llanez, Elvia RosalíaHiguerey Gómez, Angel AlexanderD’Elia Di Michele Pierina2025-07-232025-07-232024-06-01Sabando-García, A.R., Ugando-Peñate,M., Herrera- Armas,R., Inga-Llanez, E.R Higuerey-Gómez,A.A., D’Elia- Di Michele,P.,& Cano-de la Cruz, Y. Estrategias de aprendizajes determinadas por inteligencia artificial en estudiantes universitarios ecuatorianos1646-9895https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/46365https://www.risti.xyz/issues/ristie70.pdfActualmente, las estrategias de aprendizaje que utilizan los estudiantes universitarios son muy diversas y acompañada de la tecnología. Este estudio aplica machine learning para pronosticar estrategias de aprendizaje en estudiantes universitarios. Se empleó una metodología correlacional, confiabilidad de varianza y confirmatoria estructural mediante el uso de la estadística univariante y multivariante. Se utilizó el algoritmo de redes neuronales confirmatorio con el paquete estadístico SPPS y AMOS 24. La muestra está conformada por 984 estudiantes de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador (PUCE) sede Santo Domingo, de las diferentes carreras de grado; para el período académico del año 2022-2023. Los resultados determinaron que la encuesta de estrategias educativas universitarias de CEVEAPEU es un instrumento válido, fiable y óptimo para medir las estrategias universitarias. Los estudiantes de la PUCE emplean estrategias motivacionales, de estado físico y anímico, de control de contexto, metacognitivas,de búsqueda de información, de elaboración de procesos y de manejo y uso de la información en su proceso de enseñanza – aprendizaje.esEstrategias de aprendizajeUniversidadCEVEAPEU; EcuadorEcuación estructuralArtículo científico