La llegada de la inteligencia artificial generativa (GenAI) ha transformado significativamente el panorama educativo. Si bien GenAI ofrece beneficios como el acceso conveniente a recursos de aprendizaje, también introduce riesgos potenciales. Este estudio explora el fenómeno del agotamiento por aprendizaje entre los estudiantes universitarios como resultado del mal uso de GenAI en este contexto. Se diseñó un cuestionario para evaluar cinco dimensiones clave: sobrecarga de información y carga cognitiva, dependencia excesiva de la tecnología, limitaciones del aprendizaje personalizado, cambios en el papel de los educadores y disminución de la motivación. Se recopilaron datos de 143 estudiantes de diversas carreras en el Instituto de Petróleo y Tecnología Química de Shandong en China. En respuesta a los problemas identificados en la encuesta, el estudio propone varias estrategias de enseñanza, incluyendo la detección de trampas, el aprendizaje y la evaluación entre pares, y mecanismos de retroalimentación anónima, que se probaron a través de intervenciones de enseñanza experimental. Los resultados mostraron resultados positivos, con estudiantes que participaron en estas estrategias demostrando un mejor rendimiento académico. Además, dos rondas de encuestas indicaron que la aceptación de los estudiantes hacia tareas de aprendizaje adicionales aumentó con el tiempo. Esta investigación mejora nuestra comprensión de la compleja relación entre GenAI y el agotamiento por aprendizaje, ofreciendo valiosos conocimientos para educadores, responsables de políticas y investigadores sobre cómo integrar efectivamente GenAI en la educación mientras se mitigan sus impactos negativos y se fomentan entornos de aprendizaje más saludables. El conjunto de datos, que incluye preguntas y resultados detallados de la encuesta, está disponible para su descarga en GitHub.