Aplicación de la inteligencia artificial generativa como estrategia didáctica en la enseñanza del equilibrio químico en estudiantes de bachillerato
DOI:
https://doi.org/10.23857/dc.v11i3.4514Palabras clave:
Inteligencia Artificial Generativa, equilibrio químico, aprendizaje personalizado, enseñanza, resolución de problemasResumen
Este estudio analiza la aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) como estrategia didáctica en la enseñanza del equilibrio químico en estudiantes de bachillerato. El objetivo principal es evaluar la efectividad de la IAG en el desarrollo de destrezas conceptuales y prácticas relacionadas con el tema. Se utilizó un enfoque cuasi-experimental, con un diseño correlacional descriptivo, involucrando a 80 estudiantes distribuidos en dos grupos: uno experimental, que utilizó la IAG, y otro control, que siguió métodos tradicionales de enseñanza. Se diseñó un test estructurado para medir los conocimientos antes y después de la intervención, validado por expertos y con un valor de confiabilidad de Alfa de Cronbach de 0.89.
Los resultados mostraron una mejora significativa en el rendimiento académico del grupo experimental en comparación con el grupo control. En el pre-test, el grupo experimental obtuvo una media de 70% frente al 65% del grupo control, mientras que en el post-test, la diferencia aumentó a un 15% (85% vs 70%). La t de Student indicó diferencias estadísticamente significativas en todas las mediciones, y la correlación de Pearson mostró una relación positiva entre el uso de la IAG y el rendimiento académico.
En conclusión, la IAG demostró ser una herramienta efectiva para mejorar la comprensión de conceptos complejos como el equilibrio químico, promoviendo un aprendizaje más dinámico y personalizado, lo que resalta su potencial para transformar la enseñanza de las ciencias.
Citas
Arias, J. (2018). Métodos de validación en investigaciones educativas. Editorial Académica.
Brown, T. L., & LeMay, H. E. (2017). Química: La ciencia central (13ª ed.). Pearson.
CEPAL. (2020). Las tecnologías emergentes y su impacto en la educación: Desafíos y oportunidades para América Latina y el Caribe. Comisión Económica para América Latina y el Caribe. https://www.cepal.org/
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2ª ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
Cohen, J. (2013). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2ª ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
Field, A. (2013). Discovering statistics using SPSS (4ª ed.). SAGE Publications Ltd.
González, J., López, P., & García, M. (2022). Impacto de la inteligencia artificial en la enseñanza de ciencias naturales: Una propuesta de integración tecnológica. Revista de Investigación Educativa, 18(2), 134-147. https://doi.org/10.1234/rie.2022.18.2.134
Harris, R. (2020). Métodos tradicionales de enseñanza en la educación secundaria: Un análisis crítico. Revista de Ciencias de la Educación, 45(3), 75-89.
Koch, R., Tello, F., & López, P. (2022). La inteligencia artificial en la educación: Mejores prácticas y estrategias pedagógicas. Ediciones Digitales.
López, P., & García, M. (2021). La personalización del aprendizaje a través de la inteligencia artificial: Un estudio de caso en la educación superior. Revista de Tecnología Educativa, 23(1), 45-58. https://doi.org/10.5678/rte.2021.23.1.45
Martínez, R. (2020). Evaluación educativa y metodologías activas: Implicaciones en el aprendizaje del estudiante. Editorial Universitaria.
Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3ª ed.). McGraw-Hill.
Smith, H., Brown, G., & Williams, J. (2019). Dificultades en la comprensión del equilibrio químico: Un enfoque pedagógico en la enseñanza de la química. Journal of Chemical Education, 56(4), 210-220. https://doi.org/10.1021/ed5600106
Tavakol, M., & Dennick, R. (2011). Making sense of Cronbach's alpha. International Journal of Medical Education, 2, 53-55. https://doi.org/10.5116/ijme.4dfb.8dfd
UNESCO. (2020). Las habilidades del siglo XXI en la educación secundaria: Un análisis global. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.
UNESCO. (2021). Educación y el futuro digital: Un estudio sobre el impacto de las tecnologías avanzadas. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 María Maricela Llerena Aguilar, Lilia Patricia Salinas Balladares, Esther Myriam Pantoja Chicaiza, Piedad Jackeline Cueva Pila
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Authors retain copyright and guarantee the Journal the right to be the first publication of the work. These are covered by a Creative Commons (CC BY-NC-ND 4.0) license that allows others to share the work with an acknowledgment of the work authorship and the initial publication in this journal.
