Del andamiaje con Inteligencia Artificial a la autonomía: evaluación de código estadístico en ingeniería

• Francisco Antonio Torres-Espriú ^[1] ; Itzia Nallely Guzmán Mejía ^[1] ; Francisco Guadalupe Avendaño Esparza ^[1] ; Mario Alberto Domínguez-Rovira ^[1]
  1. [1] Instituto Tecnológico de Sonora

     Instituto Tecnológico de Sonora

     México

     
• Localización: Inteligencia artificial: experiencias y reflexiones sobre la investigación científica / coord. por Alexandro Escudero Nahón, 2026, ISBN 978-968-9724-25-4, págs. 442-456
• Idioma: español
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• Resumen

  • La educación en ingeniería atraviesa un cambio de paradigma impulsado por la democratización de la inteligencia artificial (IA). En particular, la enseñanza de la programación y el análisis de datos ha pasado de un enfoque puramente sintáctico a uno asistido, donde herramientas de IA generativa (IAG) actúan como colaboradores en la escritura de código. Sin embargo, esta integración no está exenta de riesgos pedagógicos. El presente trabajo nace de una observación crítica en las aulas de una universidad pública del sur de Sonora, México: la creciente dependencia de los estudiantes hacia los Large Language Models (LLM) y la consecuente erosión de su autonomía cognitiva. Bajo el marco propuesto por Ouyang y Jiao (2021), la relación entre el estudiante y la tecnología ha transitado hacia un paradigma de aprendiz como colaborador, donde la IA no solo dirige el aprendizaje, sino que apoya la ejecución de tareas complejas. Este modelo se alinea con el concepto clásico de andamiaje de Vygotsky (1978), que sugiere que el aprendizaje se facilita mediante apoyos temporales. En el contexto de la estadística descriptiva, el lenguaje Python representa una barrera de entrada significativa. Como señalan Thorgeirsson y Weidmann (2024), la programación textual impone una carga extrínseca que a menudo compite con los recursos mentales necesarios para comprender los conceptos estadísticos. La IA, en teoría, debería reducir esta carga al automatizar la sintaxis, permitiendo que el alumno se concentre en la semántica de los datos.