{"id":204,"date":"2025-07-21T16:06:00","date_gmt":"2025-07-21T16:06:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.etsii.urjc.es\/activate\/?p=204"},"modified":"2026-08-31T16:07:27","modified_gmt":"2026-08-31T16:07:27","slug":"alfabetizacion-en-ia-en-educacion-superior","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.etsii.urjc.es\/activate\/2025\/07\/21\/alfabetizacion-en-ia-en-educacion-superior\/","title":{"rendered":"Alfabetizaci\u00f3n en IA en Educaci\u00f3n Superior"},"content":{"rendered":"\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Autores:<\/strong> A. Garc\u00e9s Osado, L.F. S\u00e1nchez-Barba Merlo, M. Navarro Sanz, C. Vargas Fern\u00e1ndez<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Referencia Institucional:<\/strong> Proyecto PIE24_138 (Convocatoria Proyectos Innovaci\u00f3n Educativa 2024\/2025)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>DOI<\/strong>: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.21125\/edulearn.2025.0386\">https:\/\/doi.org\/10.21125\/edulearn.2025.0386<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Acceso abierto a trav\u00e9s de BURJC<\/strong>: <a href=\"https:\/\/hdl.handle.net\/10115\/95137\">https:\/\/hdl.handle.net\/10115\/95137<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Resumen y Motivaci\u00f3n<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La irrupci\u00f3n de la Inteligencia Artificial (IA) generativa y los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) como ChatGPT, Copilot o DeepSeek est\u00e1 transformando profundamente el ecosistema educativo. En el \u00e1mbito de la educaci\u00f3n superior, especialmente en disciplinas STEM, el reto no consiste meramente en prohibir o permitir el uso de herramientas tecnol\u00f3gicas, sino en desarrollar una s\u00f3lida alfabetizaci\u00f3n en IA (AI literacy). Esta investigaci\u00f3n analiza una intervenci\u00f3n pedag\u00f3gica estructurada en tres fases implementada durante el curso 2024\/2025 en la asignatura de Qu\u00edmica General de la URJC. El objetivo principal no fue evaluar el impacto a corto plazo en las calificaciones acad\u00e9micas, sino examinar la evoluci\u00f3n de las percepciones de los estudiantes respecto al papel de la IA en su futuro desarrollo profesional y empleabilidad.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Marco Te\u00f3rico y Problem\u00e1tica Actual<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La integraci\u00f3n de la IA en la ense\u00f1anza superior genera un debate dual lleno de oportunidades y desaf\u00edos cr\u00edticos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Riesgos Cognitivos y \u00c9ticos:<\/strong> El uso acr\u00edtico de la IA puede fomentar la descarga cognitiva (cognitive offloading), obstaculizando el desarrollo del pensamiento cr\u00edtico, la resoluci\u00f3n de problemas y la colaboraci\u00f3n en el aula. Asimismo, surgen problemas de integridad acad\u00e9mica, sesgos algor\u00edtmicos y privacidad.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Limitaciones de los Modelos:<\/strong> Los estudiantes suelen realizar consultas simplistas mediante la t\u00e9cnica de \u00abcopiar y pegar\u00bb, obteniendo respuestas superficiales, alucinaciones de referencias bibliogr\u00e1ficas o explicaciones err\u00f3neas en conceptos cient\u00edficos complejos (como la contracci\u00f3n lant\u00e1nida o la acidez de Lewis en compuestos BX3).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Oportunidades Transformadoras:<\/strong> Correctamente guiada, la IA act\u00faa como tutora personalizada, facilitando el aprendizaje autodirigido, la retroalimentaci\u00f3n inmediata y la adaptaci\u00f3n curricular, competencias esenciales para la transici\u00f3n digital seg\u00fan el Plan de Acci\u00f3n de Educaci\u00f3n Digital de la Comisi\u00f3n Europea.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Metodolog\u00eda: Intervenci\u00f3n en Tres Fases<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La actividad represent\u00f3 el 10% de la calificaci\u00f3n final de la asignatura y cont\u00f3 con una participaci\u00f3n inicial del 95% (93 estudiantes organizados en grupos cooperativos de 5-6 personas). El dise\u00f1o instruccional progresivo const\u00f3 de las siguientes etapas:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"454\" src=\"https:\/\/blogs.etsii.urjc.es\/activate\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/08\/image-1-1024x454.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-205\" srcset=\"https:\/\/blogs.etsii.urjc.es\/activate\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/08\/image-1-1024x454.png 1024w, https:\/\/blogs.etsii.urjc.es\/activate\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/08\/image-1-300x133.png 300w, https:\/\/blogs.etsii.urjc.es\/activate\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/08\/image-1-768x340.png 768w, https:\/\/blogs.etsii.urjc.es\/activate\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/08\/image-1.png 1173w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Resultados y An\u00e1lisis Estad\u00edstico<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El rendimiento acad\u00e9mico se evalu\u00f3 mediante r\u00fabricas espec\u00edficas en cada fase, logrando una tasa de finalizaci\u00f3n global del 85% (79 de 93 estudiantes completaron todo el proceso). Los datos reflejan una s\u00f3lida implicaci\u00f3n estudiantil y una evoluci\u00f3n positiva en la madurez metacognitiva.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Evaluaci\u00f3n de Percepciones y Criterios Estad\u00edsticos<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para medir la evoluci\u00f3n de las actitudes hacia la relevancia profesional de la IA, se administr\u00f3 un cuestionario de 5 \u00edtems con escala Likert (0 al 5) antes y despu\u00e9s de la intervenci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Consistencia Interna: Validada mediante el Alfa de Cronbach, obteniendo \u03b1 = 0.74 en la encuesta inicial y \u03b1 = 0.80 en la final, garantizando una alta fiabilidad del instrumento.<\/li>\n\n\n\n<li>Pruebas de Normalidad: La prueba de Shapiro-Wilk indic\u00f3 distribuciones no normales (Inicial: W = 0.8939, p &lt; 0.001; Final: W = 0.9377, p = 0.0039), justificando el uso de pruebas no param\u00e9tricas.<\/li>\n\n\n\n<li>Comparaci\u00f3n Global: La prueba de suma de rangos de Wilcoxon (Mann-Whitney U) no mostr\u00f3 diferencias significativas globales (W = 2135.5, p = 0.6849), ya que la actitud inicial general ya era moderadamente favorable.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Diferencias Significativas por G\u00e9nero<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El an\u00e1lisis desagregado por g\u00e9nero revel\u00f3 un hallazgo fundamental y de gran calado pedag\u00f3gico:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Estudiantes Femeninas<\/strong>: Experimentaron un incremento estad\u00edsticamente muy significativo en sus puntuaciones posteriores (prueba de Wilcoxon: W = 923.5, p = 0.0044). Este resultado evidencia un aumento sustancial en su confianza y percepci\u00f3n sobre la utilidad profesional de la IA.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Estudiantes Masculinos<\/strong>: No mostraron cambios estad\u00edsticamente significativos (W = 582.5, p = 0.0902), partiendo de una mayor dispersi\u00f3n y confianza tecnol\u00f3gica inicial autodeclarada.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La intervenci\u00f3n estructurada logr\u00f3 mitigar la brecha inicial de confianza, permitiendo que las alumnas alcanzaran niveles de seguridad equiparables a los de sus compa\u00f1eros varones, demostrando que el dise\u00f1o pedag\u00f3gico guiado es altamente eficaz para grupos inicialmente m\u00e1s reticentes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Conclusiones e Implicaciones Pedag\u00f3gicas<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La integraci\u00f3n estructurada de la IA generativa en la educaci\u00f3n cient\u00edfica universitaria fomenta de manera simult\u00e1nea la comprensi\u00f3n conceptual de la qu\u00edmica y la competencia digital cr\u00edtica. Las conclusiones principales apuntan a:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La necesidad imperativa de incorporar formaci\u00f3n temprana en ingenier\u00eda de prompts y an\u00e1lisis cr\u00edtico de fuentes en los grados STEM.<\/li>\n\n\n\n<li>La efectividad del aprendizaje basado en problemas en contextos reales (MCLP) para conectar la teor\u00eda abstracta con la futura pr\u00e1ctica profesional ambiental.<\/li>\n\n\n\n<li>La capacidad de las metodolog\u00edas guiadas para democratizar la confianza tecnol\u00f3gica, cerrando brechas de g\u00e9nero en el dominio y percepci\u00f3n de herramientas de IA.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">\u00bfD\u00f3nde consultar el art\u00edculo completo?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La comunicaci\u00f3n completa ya se encuentra disponible para su lectura y descarga en abierto a trav\u00e9s del repositorio institucional BURJC de la URJC (<a href=\"https:\/\/hdl.handle.net\/10115\/95137\">https:\/\/hdl.handle.net\/10115\/95137<\/a>), as\u00ed como en las actas oficiales del congreso EDULEARN25 (<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.21125\/edulearn.2025.0386\">https:\/\/doi.org\/10.21125\/edulearn.2025.0386<\/a>).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Resumen y Motivaci\u00f3n La irrupci\u00f3n de la Inteligencia Artificial (IA) generativa y los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) como ChatGPT, Copilot o DeepSeek est\u00e1 transformando profundamente el ecosistema educativo. 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