Resumen de La Didáctica de Ciencias Naturales y el Uso de la Inteligencia Artificial. Convergencia de la Integración de la IA en la Experiencia de Aprendizaje

Luis Felipe Moyano León, Pedro Apóstol Espinoza Alcívar, Walter Vinicio Paucar Zari, Martha Cecilia Santander Rosero, Judith Esther Lecaro Castro, José Miguel Tulcán Muñoz

• español

  Este estudio investiga la convergencia entre la didáctica de estas disciplinas y el uso de Inteligencia Artificial, explorando su impacto en la formación de estudiantes de educación primaria y bachillerato. El objetivo principal, es analizar cómo la integración de la IA, puede optimizar la experiencia de aprendizaje, motivación y comprensión de conceptos complejos en estudiantes de niveles clave, evaluando su impacto en aspectos como la motivación, la comprensión y el desarrollo de habilidades prácticas. A través de revisiones bibliográficas, se destacan contribuciones que la IA aporta a la evaluación de estudiantes, mejorando la precisión en la predicción del rendimiento y ofreciendo evaluaciones automatizadas y objetivas. En cuanto a la metodología, se utiliza un enfoque cualitativo-cuantitativo, aplicando fichas de observación a dos grupos focales de estudiantes. Se destaca la necesidad de adoptar medidas específicas, como la capacitación de docentes en el uso de IA y la creación de comunidades de práctica virtuales. En conclusión, la integración de la IA en la enseñanza de Ciencias Naturales presenta oportunidades y desafíos. Aunque mejora la personalización y eficiencia educativa, es crucial abordar la brecha digital y capacitar al profesorado, para maximizar sus beneficios en la preparación de los estudiantes para un futuro tecnológico.

• English

  This study investigates the convergence between the teaching of these disciplines and the use of AI, exploring its impact on the training of primary and high school students. The main objective is to analyze how the integration of AI can optimize the learning experience, motivation and understanding of complex concepts in students at key levels, evaluating its impact on aspects such as motivation, understanding and the development of practical skills. Through bibliographic reviews, contributions that AI brings to student evaluation are highlighted, improving accuracy in predicting performance and offering automated and objective evaluations. Regarding the methodology, a qualitative-quantitative approach is used, applying observation sheets to two focus groups of students. The need to adopt specific measures is highlighted, such as training teachers in the use of AI and creating virtual communities of practice. In conclusion, the integration of AI in the teaching of Natural Sciences presents opportunities and challenges. Although it improves personalization and educational efficiency, it is crucial to address the digital divide and train teachers to maximize its benefits in preparing students for a technological future.