[ca] Aquesta investigació utilitza un disseny quantitatiu explicatiu amb un enfocament de modelització d'equacions estructurals (SEM) per provar si el domini del cervell esquerre o dret afecta les habilitats dels professors de formació en l'ús de la intel·ligència artificial (IA). Els participants en aquesta investigació van ser 342 estudiants especialitzats en educació multidisciplinària (professors en formació). La distribució de les dades dels participants reflecteix variacions en aquests aspectes, que pretén oferir una imatge completa dels factors que poden influir en les habilitats dels estudiants en l'ús de la IA. Aquesta investigació posa de manifest que els estudiants amb domini del cervell esquerre mostren habilitats superiors en l'ús de la tecnologia d'IA en comparació amb els estudiants amb domini del cervell dret. Això es mostra amb el valor de càrrega del factor al camí d60 que va arribar a 0,98, cosa que indica l'elevat poder de representació dels estudiants amb domini del cervell esquerre en el domini de la IA. Aquestes troballes tenen un impacte significatiu en els enfocaments de l'educació tecnològica a les universitats. En primer lloc, aquests resultats poden afavorir el desenvolupament de currículums que facin més èmfasi en les habilitats analítiques i lògiques de tots els estudiants, així com introduir elements creatius que poden atreure l'interès dels estudiants amb domini del cervell dret. Així, els programes educatius es poden dissenyar per acomodar ambdós tipus de domini cerebral, assegurant que els estudiants rebin una formació integral i equilibrada. A més, aquestes troballes posen de manifest la necessitat que les universitats creïn entorns d'aprenentatge inclusius i de suport, especialment per a les dones que poden enfrontar-se a estereotips de gènere que dificulten la seva participació en els camps STEM.

[en] This research uses an explanatory quantitative design with a structural equation modelling (SEM) approach to test whether left or right brain dominance affects the skills of preservice teachers in using artificial intelligence (AI). Participants in this research were 342 students majoring in multidisciplinary education (preservice teachers). The distribution of participant data reflects variations in these aspects, which aims to provide a comprehensive picture of the factors that have the potential to influence students' skills in using AI. This research highlights that students with left-brain dominance show superior abilities in using AI technology compared to students with right-brain dominance. This is shown by the factor loading value on the d60 path which reached 0.98, indicating the high representational power of students with left brain dominance in mastering AI. These findings have a significant impact on approaches to technology education in universities. First, these results can encourage the development of curricula that place more emphasis on analytical and logical skills for all students, as well as introducing creative elements that can attract the interest of students with right-brain dominance. Thus, educational programs can be designed to accommodate both types of brain dominance, ensuring that students receive comprehensive and balanced training. Additionally, these findings highlight the need for universities to create inclusive and supportive learning environments, especially for women who may face gender stereotypes that hinder their participation in STEM fields.