El impacto de la IA en el aprendizaje basado en problemas y el pensamiento variacional
DOI:
https://doi.org/10.15649/2346030X.4400Palabras clave:
aprendizaje basado en problemas (ABP), cálculo, enseñanza de las matemáticas, inteligencia artificial (IA), pensamiento variacionalResumen
La enseñanza de las matemáticas es primordial para la preparación de los ciudadanos frente a los desafíos del Siglo XXI, en particular para desarrollar el Pensamiento Variacional y la capacidad de resolver problemas en el ámbito educativo. No obstante, enfrenta desafíos como la falta de motivación en los estudiantes y la comprensión de conceptos abstractos, complicados por la variedad de estilos de aprendizaje.
Consecuentemente, por medio del avance tecnológico, la Inteligencia Artificial (IA) se ha introducido como una herramienta para personalizar la enseñanza y mejorar el aprendizaje, aunque esto plantea desafíos adicionales, como la privacidad de datos y los posibles sesgos algorítmicos. En este contexto, se han encontrado estudios que destacan la necesidad de un enfoque unificador en la Enseñanza de la Matemática, recalcando el potencial de la IA para superar estas dificultades, especialmente en áreas complejas cómo el Cálculo Diferencial.
El propósito de la presente investigación es evaluar el impacto de la IA en la enseñanza de las matemáticas, enfocándose en el mejoramiento del aprendizaje al utilizar el Aprendizaje Basado en Problemas (ABP) y el Pensamiento Variacional. A través de una revisión sistemática basada con el Método PRISMA, se analizaron estudios empíricos publicados entre 2019 y 2024, en donde investigan la aplicación de la IA en el ámbito educativo. En consecuencia, los resultados muestran que la integración de la IA ha mejorado significativamente tanto el rendimiento académico como la motivación de los estudiantes, aunque persisten desafíos en su implementación efectiva, como la necesidad de formación docente y la moderación de riesgos asociados a la tecnología.
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