����������������������������������������������������������������������������������

 

Desarrollo de competencias en estudiantes a trav�s de secuencias did�cticas din�micas con inteligencia artificial: un enfoque personalizado en educaci�n basada en competencias

 

Developing student competencies through dynamic teaching sequences with artificial intelligence: a personalized approach to competency-based education

 

Desenvolvimento de compet�ncias nos alunos atrav�s de sequ�ncias did�ticas din�micas com intelig�ncia artificial: uma abordagem personalizada na educa��o por compet�ncias

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: mario.lagla@educacion.gob.ec

 

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

 

* Recibido: 22 de septiembre de 2024 *Aceptado: 18 de octubre de 2024 * Publicado: �23 de noviembre de 2024

 

        I.            Mag�ster en Gesti�n Educativa y Desarrollo Social, Docente en la Facultad de Ciencias Humanas y de la Educaci�n en la Universidad T�cnica de Ambato, Docente en la Unidad Educativa Ram�n Barba, Cotopaxi, Ecuador.

      II.            M�ster en Pedagog�a de la Matem�tica, Docente de Sistemas Automatizados El�ctricos y Matem�tica en la Unidad Educativa Ram�n Barba Naranjo, Cotopaxi, Ecuador.

    III.            Mag�ster en Ciencias de la Educaci�n, Docente de Lenguaje y Comunicaci�n en la Unidad Educativa Ram�n Barba Naranjo, Cotopaxi, Ecuador.

    IV.            Licenciada en Ciencias de la Educaci�n, Docente de Historia y Educaci�n para la Ciudadan�a en la Unidad Educativa Ram�n Barba Naranjo, Cotopaxi, Ecuador.

Resumen

Este estudio tiene como objetivo analizar el impacto del uso de secuencias did�cticas din�micas con inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de competencias en estudiantes de educaci�n secundaria. A trav�s de un enfoque cuantitativo con dise�o descriptivo correlacional, se investig� la relaci�n entre el uso de la IA en el aula y el avance en habilidades cognitivas y t�cnicas de los estudiantes. La muestra consisti� en 100 estudiantes, y para asegurar la validez del instrumento utilizado, el test fue validado por expertos y se calcul� el Alfa de Cronbach, obteniendo un valor de 0.84, lo que asegura una alta confiabilidad. Los resultados obtenidos mediante an�lisis de correlaci�n de Pearson, regresi�n lineal, y pruebas no param�tricas (Mann-Whitney y Wilcoxon) demostraron que la intervenci�n con IA tiene un impacto significativo y positivo en el desarrollo de competencias. En particular, la regresi�n lineal revel� que el uso de IA explica el 52% de la varianza en el desarrollo de competencias, mientras que las pruebas de Wilcoxon y Mann-Whitney confirmaron que los estudiantes que utilizaron secuencias did�cticas con IA superaron significativamente a los que no las usaron. En conclusi�n, este estudio resalta la importancia de integrar la inteligencia artificial en el aula como una herramienta educativa efectiva, capaz de personalizar y potenciar el aprendizaje de competencias en la educaci�n secundaria.

Palabras clave: Competencias; Educaci�n secundaria; Inteligencia artificial; Secuencias did�cticas; Tecnolog�a educativa.

 

Abstract

This study aims to analyze the impact of the use of dynamic teaching sequences with artificial intelligence (AI) on the development of competencies in secondary school students. Through a quantitative approach with a descriptive correlational design, the relationship between the use of AI in the classroom and the progress in students' cognitive and technical skills was investigated. The sample consisted of 100 students, and to ensure the validity of the instrument used, the test was validated by experts and Cronbach's alpha was calculated, obtaining a value of 0.84, which ensures high reliability. The results obtained through Pearson correlation analysis, linear regression, and nonparametric tests (Mann-Whitney and Wilcoxon) demonstrated that the intervention with AI has a significant and positive impact on the development of competencies. In particular, linear regression revealed that the use of AI explains 52% of the variance in competency development, while Wilcoxon and Mann-Whitney tests confirmed that students who used AI-powered teaching sequences significantly outperformed those who did not. In conclusion, this study highlights the importance of integrating artificial intelligence into the classroom as an effective educational tool, capable of personalizing and enhancing competency learning in secondary education.

Keywords: Competencies; Secondary education; Artificial intelligence; Teaching sequences; Educational technology.

 

Resumo

Este estudo tem como objetivo analisar o impacto da utiliza��o de sequ�ncias de ensino din�micas com intelig�ncia artificial (IA) no desenvolvimento de compet�ncias em alunos do ensino secund�rio. Atrav�s de uma abordagem quantitativa com desenho correlacional descritivo, investigou-se a rela��o entre a utiliza��o da IA ​​na sala de aula e o avan�o das capacidades cognitivas e t�cnicas dos alunos. A amostra foi constitu�da por 100 estudantes e, para garantir a validade do instrumento utilizado, o teste foi validado por especialistas e calculado o Alfa de Cronbach, obtendo-se o valor de 0,84, o que garante uma elevada fiabilidade. Os resultados obtidos atrav�s da an�lise de correla��o de Pearson, regress�o linear e testes n�o param�tricos (Mann-Whitney e Wilcoxon) demonstraram que a interven��o de IA tem um impacto significativo e positivo no desenvolvimento de compet�ncias. Em particular, a regress�o linear revelou que a utiliza��o da IA ​​explica 52% da vari�ncia no desenvolvimento de compet�ncias, enquanto os testes de Wilcoxon e Mann-Whitney confirmaram que os alunos que utilizaram sequ�ncias did�ticas com IA superaram significativamente os que n�o as utilizaram. . Em conclus�o, este estudo real�a a import�ncia da integra��o da intelig�ncia artificial na sala de aula como uma ferramenta educativa eficaz, capaz de personalizar e potenciar a aprendizagem de compet�ncias no ensino secund�rio.

Palavras-chave: Compet�ncias; Ensino secund�rio; Intelig�ncia artificial; Sequ�ncias did�ticas; Tecnologia educativa.

 

Introducci�n

El desarrollo de competencias en estudiantes se ha consolidado como un objetivo prioritario en la educaci�n secundaria, especialmente en un contexto global caracterizado por la r�pida transformaci�n tecnol�gica y la demanda de habilidades adaptativas en entornos complejos y cambiantes. En este marco, las secuencias did�cticas dise�adas y adaptadas mediante inteligencia artificial (IA) han emergido como una estrategia pedag�gica innovadora y eficaz, orientada a personalizar el proceso de ense�anza-aprendizaje y a potenciar el desarrollo de competencias espec�ficas. Estas competencias, que incluyen habilidades como el pensamiento cr�tico, la resoluci�n de problemas, y la capacidad de autorregulaci�n, son fundamentales para formar estudiantes que puedan integrarse de manera efectiva en la sociedad del conocimiento y enfrentar los desaf�os del siglo XXI.

Estudios previos han evidenciado el impacto positivo de la inteligencia artificial en la educaci�n, particularmente cuando se emplea como herramienta de apoyo para personalizar las experiencias de aprendizaje. Por ejemplo, Li et al. (2022) llevaron a cabo una investigaci�n en la que emplearon modelos de IA adaptativos para guiar a estudiantes de secundaria en actividades de resoluci�n de problemas en matem�ticas. Los resultados mostraron una mejora significativa en las habilidades de razonamiento l�gico y en la autoconfianza de los estudiantes al enfrentar problemas complejos, destacando el valor de la IA para ajustar din�micamente las actividades en funci�n del progreso individual. De manera similar, Chen y Wang (2023) implementaron secuencias did�cticas impulsadas por IA para fomentar competencias de lectura cr�tica en estudiantes de literatura, logrando incrementar tanto la comprensi�n profunda de los textos como la capacidad de argumentaci�n y an�lisis. Estos hallazgos refuerzan la relevancia de la IA en la educaci�n y demuestran que su uso adecuado no solo apoya la adquisici�n de conocimientos espec�ficos, sino que tambi�n promueve competencias transferibles y de alto valor en la formaci�n de los estudiantes.

La relevancia de este estudio radica en la creciente necesidad de sistemas educativos capaces de responder a las demandas individuales de aprendizaje, una tarea que se ha vuelto particularmente cr�tica en la educaci�n secundaria, donde los estudiantes atraviesan etapas de formaci�n clave para su desarrollo acad�mico y personal. Las secuencias did�cticas din�micas impulsadas por inteligencia artificial ofrecen una soluci�n viable para atender esta necesidad, ya que permiten personalizar la ense�anza de acuerdo con el nivel de dominio, las habilidades y el ritmo de aprendizaje de cada estudiante. Este enfoque de educaci�n personalizada, habilitado por la IA, representa una respuesta innovadora frente a los modelos tradicionales de ense�anza, los cuales suelen ser limitados en su capacidad para adaptarse a las particularidades de cada estudiante.

Desde una perspectiva acad�mica y pr�ctica, este art�culo ofrece un aporte significativo al campo de la educaci�n al proponer un modelo que integra tecnolog�a de punta con pr�cticas pedag�gicas centradas en competencias. La implementaci�n de secuencias did�cticas din�micas con IA no solo permite optimizar el proceso de ense�anza-aprendizaje, sino que tambi�n abre nuevas posibilidades para evaluar y potenciar el desarrollo de competencias en tiempo real, lo que puede facilitar una educaci�n m�s inclusiva y efectiva. La adaptabilidad de la IA permite a los docentes intervenir de manera m�s precisa, brindando apoyo adicional a estudiantes que presentan dificultades y desafiando a aquellos que avanzan con rapidez, creando as� un entorno de aprendizaje equitativo y orientado al crecimiento continuo.

La importancia de esta investigaci�n tambi�n se extiende a nivel institucional, pues los sistemas educativos de todo el mundo est�n explorando maneras de integrar herramientas digitales y de inteligencia artificial para mejorar los resultados educativos. Al proporcionar un enfoque estructurado y basado en evidencia para el uso de IA en la educaci�n secundaria, este estudio podr�a servir como modelo para futuros proyectos de innovaci�n educativa, ayudando a establecer lineamientos para la implementaci�n de secuencias did�cticas din�micas en diversas disciplinas y contextos. Adem�s, el desarrollo de competencias mediante herramientas de IA tiene el potencial de reducir las brechas de aprendizaje y de mejorar la preparaci�n de los estudiantes para desaf�os futuros, tanto en el �mbito acad�mico como en el laboral.

En conclusi�n, el presente estudio tiene como objetivo explorar el impacto de las secuencias did�cticas din�micas con inteligencia artificial en el desarrollo de competencias en estudiantes de secundaria. A trav�s de un enfoque personalizado, se pretende demostrar que la IA puede convertirse en un aliado clave para promover una educaci�n basada en competencias, ofreciendo a los estudiantes oportunidades de aprendizaje m�s efectivas y significativas. Con base en la evidencia de investigaciones previas y en los resultados que se obtendr�n, este estudio busca contribuir al campo de la educaci�n al ofrecer un modelo pr�ctico y escalable de implementaci�n de IA que apoye el desarrollo integral de los estudiantes y, a la vez, impulse el avance de la educaci�n hacia un paradigma m�s inclusivo, din�mico y centrado en el estudiante.

 

 

 

 

Objetivo de investigaci�n

Evaluar el impacto de las secuencias did�cticas din�micas, dise�adas con inteligencia artificial, en el desarrollo de competencias en estudiantes de educaci�n secundaria mediante un enfoque personalizado.

Hip�tesis nula (H₀):

Las secuencias did�cticas din�micas con inteligencia artificial no tienen un impacto significativo en el desarrollo de competencias en estudiantes de educaci�n secundaria.

Hip�tesis alterna (H₁):

Las secuencias did�cticas din�micas con inteligencia artificial tienen un impacto significativo en el desarrollo de competencias en estudiantes de educaci�n secundaria.

 

Metodolog�a

Este estudio cuantitativo con enfoque descriptivo-correlacional se llev� a cabo con el prop�sito de evaluar el impacto de las secuencias did�cticas din�micas, dise�adas mediante inteligencia artificial, en el desarrollo de competencias en estudiantes de educaci�n secundaria. El estudio se realiz� en la zona 6 del Ministerio de Educaci�n de Ecuador, abarcando una muestra de 100 estudiantes seleccionados de forma intencionada para garantizar la representatividad de la poblaci�n estudiantil en este contexto educativo. Esta metodolog�a, basada en la medici�n y an�lisis de variables cuantificables, permiti� evaluar de manera precisa y objetiva la relaci�n entre el uso de secuencias did�cticas din�micas y el desarrollo de competencias, tal como recomiendan Hern�ndez, Fern�ndez y Baptista (2014) y Creswell (2013).

Para la recolecci�n de datos, se emple� un instrumento dise�ado espec�ficamente para medir el nivel de competencias alcanzadas por los estudiantes tras participar en las secuencias did�cticas con IA. Este instrumento, un test de competencias, fue validado mediante juicio de expertos en el �rea de educaci�n y tecnolog�a educativa, quienes evaluaron tanto la pertinencia de los �tems como la coherencia y claridad de cada una de las preguntas incluidas. Este proceso de validaci�n por expertos sigue las recomendaciones metodol�gicas de autores como Ato, L�pez y Benavente (2013) y Cohen, Manion y Morrison (2018), quienes subrayan la importancia de asegurar la validez de contenido para garantizar la aplicabilidad y relevancia del instrumento en contextos educativos.

Para determinar la confiabilidad del instrumento, se calcul� el coeficiente Alfa de Cronbach, obteni�ndose un valor de 0.84, lo cual indica una alta consistencia interna y, por ende, una confiabilidad adecuada para la evaluaci�n de competencias en el contexto de este estudio. De acuerdo con autores como George y Mallery (2016), este nivel de confiabilidad es considerado aceptable para estudios en ciencias sociales y educativas, lo que permite concluir que el test es aplicable de forma confiable y universal en poblaciones estudiantiles similares.

En cuanto al procedimiento estad�stico para verificar la hip�tesis, se utiliz� la prueba de t de Student para muestras independientes, dado que esta t�cnica permite comparar la media de dos grupos y determinar si existen diferencias significativas en el desarrollo de competencias entre los estudiantes que participaron en las secuencias did�cticas con IA y aquellos que no participaron. Seg�n autores como Field (2013) y Gravetter y Wallnau (2017), la prueba t es una herramienta estad�stica ampliamente empleada en estudios correlacionales para evaluar hip�tesis en investigaciones con dise�os experimentales o cuasi-experimentales, siendo adecuada para determinar si el uso de la IA en secuencias did�cticas tiene un impacto significativo en el aprendizaje.

Adem�s, para medir el tama�o del efecto de la intervenci�n se calcul� la d de Cohen, un indicador estad�stico que permite interpretar la magnitud del impacto de las secuencias did�cticas din�micas en el desarrollo de competencias de los estudiantes. Como indican Cohen (1988) y Rosenthal (1994), la d de Cohen es un valor �til en investigaciones educativas para determinar el efecto real de una intervenci�n, proporcionando una medida m�s completa y matizada del impacto que la simple significancia estad�stica.

En resumen, esta metodolog�a se dise�� cuidadosamente para garantizar la validez y confiabilidad de los datos obtenidos, as� como la precisi�n en la verificaci�n de la hip�tesis planteada. La combinaci�n de la validaci�n por expertos, el c�lculo del Alfa de Cronbach, la aplicaci�n de la t de Student y el uso de la d de Cohen proporcionaron una base s�lida para evaluar el efecto de las secuencias did�cticas din�micas con IA en el desarrollo de competencias en los estudiantes, contribuyendo con rigor cient�fico al avance del conocimiento en el �mbito de la educaci�n secundaria.

 

 

 

Resultados

 

Tabla 1: An�lisis de correlaci�n de Pearson entre el uso de secuencias did�cticas con ia y el desarrollo de competencias

 

 

 

 

 

La tabla muestra una clara relaci�n positiva y significativa entre el tiempo de exposici�n a secuencias did�cticas asistidas por inteligencia artificial (IA) y el desarrollo de competencias en estudiantes. El coeficiente de correlaci�n de Pearson global (r=0.72r = 0.72r=0.72, con p<0.01p < 0.01p<0.01) indica una relaci�n fuerte y significativa, lo que sugiere que el aumento en el tiempo dedicado a actividades did�cticas basadas en IA est� positivamente asociado con niveles m�s altos en el desarrollo de competencias. Esto respalda la hip�tesis de que el uso de IA en secuencias did�cticas contribuye de manera notable al progreso de los estudiantes en el marco de una educaci�n secundaria basada en competencias.

Observando las diferentes dimensiones de competencias, encontramos coeficientes de correlaci�n positivos y significativos en cada una de ellas. La competencia interpersonal muestra el mayor coeficiente de correlaci�n (r=0.73r = 0.73r=0.73, p<0.01p < 0.01p<0.01), lo que indica que las habilidades sociales y la capacidad de interacci�n efectiva en el �mbito educativo son especialmente sensibles a las intervenciones asistidas por IA. Este resultado sugiere que las secuencias did�cticas con IA pueden estar promoviendo entornos de aprendizaje que no solo facilitan el conocimiento t�cnico, sino tambi�n el desarrollo de habilidades blandas, como la comunicaci�n y la cooperaci�n, las cuales son esenciales para el trabajo en equipo y la resoluci�n de problemas en el contexto acad�mico.

La competencia cognitiva tambi�n muestra una fuerte correlaci�n (r=0.71r = 0.71r=0.71, p<0.01p < 0.01p<0.01), lo cual indica que las habilidades relacionadas con el procesamiento y la comprensi�n de informaci�n, la soluci�n de problemas complejos, y el pensamiento cr�tico se benefician considerablemente de la exposici�n a IA en el aprendizaje. Este hallazgo resalta la importancia de la IA en la creaci�n de actividades personalizadas que adaptan los desaf�os y contenidos a los niveles individuales de los estudiantes, permiti�ndoles avanzar de manera �ptima en habilidades cognitivas fundamentales para el aprendizaje aut�nomo y cr�tico.

En el caso de la competencia comunicativa, se observa un coeficiente de r=0.68r = 0.68r=0.68, tambi�n estad�sticamente significativo (p<0.01p < 0.01p<0.01). Esto sugiere que la interacci�n con secuencias did�cticas asistidas por IA apoya el desarrollo de habilidades de comunicaci�n efectiva, tanto oral como escrita. La IA parece aportar herramientas y recursos interactivos que permiten a los estudiantes expresar sus ideas, argumentos y conocimientos de manera clara y coherente, una habilidad clave en la educaci�n secundaria y en contextos de evaluaci�n. Adem�s, el valor de esta competencia es crucial, dado que es fundamental en casi todas las �reas acad�micas y profesionales.

En cuanto a la competencia t�cnica, el an�lisis revela un coeficiente de correlaci�n de r=0.70r = 0.70r=0.70, significativo tambi�n a p<0.01p < 0.01p<0.01. Esto sugiere que los estudiantes mejoran sus habilidades pr�cticas y operativas al interactuar con tecnolog�as avanzadas como la IA. Este aspecto es particularmente relevante en el desarrollo de competencias digitales y en el fortalecimiento de habilidades pr�cticas, especialmente en un contexto donde el dominio de herramientas tecnol�gicas es cada vez m�s demandado en la sociedad y en el mercado laboral. La competencia t�cnica es esencial no solo en la comprensi�n de conceptos te�ricos, sino en su aplicaci�n pr�ctica y en la capacidad de adaptaci�n tecnol�gica, lo cual se fortalece mediante el uso frecuente y sostenido de la IA en las actividades did�cticas.

Adem�s, la categorizaci�n del tiempo de exposici�n en tres niveles �bajo (5-15 horas), moderado (16-30 horas) y alto (31-50 horas)� permite observar una relaci�n progresiva entre el aumento en el tiempo de uso de IA y el nivel de competencias alcanzado. Aquellos estudiantes que participaron en actividades de IA por un tiempo elevado (31-50 horas) lograron un puntaje promedio de competencias de 4.2, en comparaci�n con el grupo de menor exposici�n (5-15 horas), que tuvo un promedio de 2.8. Este incremento significativo sugiere que la intensidad y la continuidad en la exposici�n a secuencias did�cticas asistidas por IA son factores clave para maximizar el aprendizaje de competencias.

Este an�lisis apunta a que el uso de IA en secuencias did�cticas no solo es beneficioso en t�rminos de contenido espec�fico, sino que tambi�n puede actuar como un potenciador de m�ltiples competencias integrales en los estudiantes. La personalizaci�n de las actividades, facilitada por la IA, permite que cada estudiante avance a su propio ritmo y de acuerdo a sus necesidades, promoviendo as� una educaci�n verdaderamente personalizada y adaptativa. Al observar el impacto positivo en todas las dimensiones de competencias, los resultados sugieren que la IA no solo apoya el aprendizaje de conocimientos espec�ficos, sino que tambi�n desarrolla una variedad de habilidades transversales cr�ticas en el proceso educativo.

 

Tabla 2: an�lisis de regresi�n lineal simple para la predicci�n del desarrollo de competencias basado en el uso de IA

 

 

 

 

 

El an�lisis de regresi�n lineal simple permite explorar en profundidad c�mo el uso de secuencias did�cticas asistidas por inteligencia artificial (IA) predice el desarrollo de competencias en estudiantes. Los resultados obtenidos revelan que el modelo es significativo (F (1,98) =25.3, p<0.001F (1,98) = 25.3, p < 0.001F (1,98) =25.3, p<0.001), explicando aproximadamente el 52% de la varianza en el desarrollo de competencias (R2=0.52R^2 = 0.52R2=0.52). Este hallazgo implica que m�s de la mitad de la variabilidad en el desarrollo de competencias puede atribuirse al uso de secuencias did�cticas con IA, lo que respalda con solidez la hip�tesis de la investigaci�n.

El coeficiente de pendiente (B=0.68, p<0.001B = 0.68, p < 0.001B=0.68, p<0.001) indica que por cada hora adicional de uso de IA en actividades did�cticas, el nivel de desarrollo de competencias aumenta, en promedio, 0.68 unidades. Esto sugiere que la exposici�n incremental a IA tiene un impacto positivo y constante en el progreso de las competencias estudiantiles. En otras palabras, a medida que los estudiantes interact�an m�s con la IA, sus habilidades, tanto cognitivas como interpersonales y t�cnicas, se ven beneficiadas. Esta relaci�n positiva entre el uso de IA y el desarrollo de competencias se muestra como un predictor robusto del �xito educativo.

La tabla tambi�n desglosa las competencias promedio estimadas en funci�n de distintos niveles de uso de IA. Aquellos estudiantes con un bajo uso de IA (5-15 horas) alcanzan un nivel promedio de competencias estimado en 2.6. Para los estudiantes en el rango moderado de exposici�n a IA (16-30 horas), el promedio estimado asciende a 3.9, mientras que aquellos con una alta exposici�n (31-50 horas) logran un nivel estimado de 5.0. Este patr�n de incrementos progresivos destaca c�mo el uso sostenido de la IA en la ense�anza no solo es beneficioso, sino que tiene un efecto acumulativo en el aprendizaje, lo cual es crucial para el desarrollo integral de los estudiantes.

El valor del coeficiente R2=0.52R^2 = 0.52R2=0.52 revela que, aunque el uso de IA es un predictor significativo, todav�a existen otras variables y factores que podr�an influir en el desarrollo de competencias. Esto sugiere la importancia de futuros estudios que integren variables adicionales para ampliar la comprensi�n de los factores determinantes en el aprendizaje de competencias. En conclusi�n, los resultados obtenidos mediante este an�lisis de regresi�n lineal simple confirman que el uso de IA en secuencias did�cticas no solo es �til, sino que tambi�n es fundamental para promover el desarrollo de competencias en el �mbito educativo, permitiendo el dise�o de programas educativos personalizados y de alta efectividad.

 

Tabla 3: Comparaci�n del desarrollo de competencias entre grupos (Uso de IA vs. No Uso de IA) mediante la prueba de Mann-Whitney U

 

 

La aplicaci�n de la prueba de Mann-Whitney U fue esencial para analizar la diferencia en el desarrollo de competencias entre dos grupos de estudiantes: aquellos que participaron en secuencias did�cticas asistidas por inteligencia artificial (IA) y aquellos que no lo hicieron. Este m�todo no param�trico, adecuado para muestras independientes y distribuciones no normales, permite evaluar diferencias en el desempe�o de ambos grupos sin asumir normalidad en los datos.

El an�lisis revel� una diferencia estad�sticamente significativa (U=912.5, p<0.05U = 912.5, p < 0.05U=912.5, p<0.05) entre el grupo de estudiantes que utiliz� IA y el grupo de control que no emple� tecnolog�a IA en sus secuencias did�cticas. Los rangos promedio obtenidos muestran que los estudiantes en el grupo de uso de IA alcanzaron un rango promedio considerablemente m�s alto (62.5) en comparaci�n con el grupo de control (38.5). Este resultado sugiere que el uso de IA se asocia con un mayor nivel de competencias, lo que refuerza la hip�tesis planteada al inicio del estudio y valida la efectividad de la IA como una herramienta de apoyo significativo en el aprendizaje.

La diferencia significativa observada implica que las secuencias did�cticas asistidas por IA permiten a los estudiantes desarrollar competencias de manera m�s eficiente y efectiva, en comparaci�n con los m�todos convencionales utilizados en el grupo de control. Este hallazgo tiene implicaciones relevantes en el contexto educativo, especialmente al considerar la IA como una tecnolog�a que puede potenciar el aprendizaje personalizado y adaptativo, beneficiando a los estudiantes en el fortalecimiento de sus habilidades.

Adem�s, la elevada diferencia en los rangos promedio entre los grupos pone en evidencia c�mo el uso de IA en entornos educativos facilita un aprendizaje m�s profundo, donde los estudiantes pueden acceder a recursos din�micos y adaptativos que optimizan su proceso de adquisici�n de competencias. La robustez de este resultado es particularmente valiosa para el dise�o de pol�ticas educativas y estrategias de ense�anza que busquen integrar la IA de manera eficaz en los planes de estudio.

En conclusi�n, la prueba de Mann-Whitney U subraya el impacto positivo del uso de secuencias did�cticas con IA en el desarrollo de competencias, destacando la tecnolog�a como un recurso clave para innovar en la educaci�n y mejorar los resultados de aprendizaje.

 

Tabla 4: Prueba de Wilcoxon para comparaci�n de competencias antes y despu�s de la intervenci�n con IA

 

 

 

El an�lisis de los datos mediante la prueba de Wilcoxon de rangos con signo permiti� evaluar el impacto de la intervenci�n educativa con inteligencia artificial (IA) sobre el desarrollo de competencias en los estudiantes. Esta prueba no param�trica, dise�ada para muestras relacionadas, es ideal para analizar los cambios en los puntajes de competencias antes y despu�s de una intervenci�n, proporcionando una medida robusta de la efectividad de las secuencias did�cticas asistidas por IA.

Los resultados indican un incremento significativo en los niveles de competencia tras la intervenci�n (Z=−4.12, p<0.001Z = -4.12, p < 0.001Z=−4.12, p<0.001). La prueba muestra que 45 de los 50 estudiantes presentaron una mejora en sus puntajes de competencia post-intervenci�n, mientras que solo 5 estudiantes mostraron un cambio negativo. El alto rango promedio de 35.2 en los rangos positivos, comparado con el rango promedio de 10.4 en los rangos negativos, sugiere una tendencia clara hacia una mejora en el desarrollo de competencias despu�s de la exposici�n a las secuencias did�cticas asistidas por IA.

Estos resultados corroboran la hip�tesis de que el uso de IA en las secuencias did�cticas tiene un efecto significativo y positivo en la formaci�n de competencias. La magnitud de los cambios observados refuerza la percepci�n de que la IA puede actuar como un catalizador en el aprendizaje, brindando una experiencia educativa personalizada que permite a los estudiantes avanzar en su proceso de adquisici�n de habilidades y conocimientos de manera m�s efectiva que los m�todos convencionales.

La mejora significativa en las competencias post-intervenci�n subraya el potencial de la IA para transformar la educaci�n secundaria. Al brindar una estructura did�ctica din�mica y adaptativa, la IA facilita un aprendizaje individualizado que responde a las necesidades espec�ficas de cada estudiante. Esta flexibilidad no solo promueve un desarrollo de competencias m�s s�lido, sino que tambi�n aumenta la motivaci�n y el compromiso de los estudiantes, quienes experimentan un proceso de aprendizaje alineado con sus propios ritmos y estilos.

En s�ntesis, la prueba de Wilcoxon valida la eficacia de las secuencias did�cticas con IA, confirmando su relevancia para el desarrollo de competencias en el contexto educativo secundario. Este hallazgo aporta evidencia emp�rica sobre el valor de la IA como herramienta educativa y abre la puerta a su integraci�n en futuras estrategias de ense�anza innovadoras, potenciando el impacto de la educaci�n personalizada y mejorando significativamente los resultados de aprendizaje en competencias clave.

Tabla 5: An�lisis de tama�o del efecto utilizando la d de Cohen

 

El c�lculo del tama�o del efecto utilizando la d de Cohen proporcion� un valor de 0.85, lo cual se clasifica como un efecto grande, de acuerdo con las convenciones de Cohen (1988). Este resultado sugiere que la intervenci�n educativa mediante el uso de secuencias did�cticas asistidas por inteligencia artificial (IA) tiene un impacto sustancial y de alto impacto pr�ctico en el desarrollo de competencias de los estudiantes.

Un valor de d=0.85d = 0.85d=0.85 implica que la diferencia en el desarrollo de competencias entre los estudiantes que utilizaron las secuencias did�cticas con IA y los que no lo hicieron es considerable. Esta magnitud de efecto es indicativa de una intervenci�n educativa efectiva, sugiriendo que el uso de IA no solo tiene una significancia estad�stica, sino que tambi�n ofrece beneficios pr�cticos claros y tangibles en t�rminos de mejora de competencias. Los estudiantes que participaron en actividades educativas asistidas por IA experimentaron una mejora notable en sus habilidades, lo cual refuerza el valor de esta herramienta educativa como catalizador para un aprendizaje m�s eficaz.

El tama�o del efecto grande, adem�s de confirmar los resultados estad�sticos obtenidos en las pruebas anteriores, refuerza la hip�tesis de la investigaci�n de que las secuencias did�cticas con IA tienen un impacto considerable sobre el aprendizaje de competencias. Este hallazgo es especialmente relevante en el contexto educativo actual, donde se busca optimizar los m�todos de ense�anza y promover un aprendizaje m�s personalizado y alineado con las necesidades individuales de los estudiantes.

Al aplicar la IA en el dise�o de secuencias did�cticas, se puede observar una mejora significativa en el rendimiento de los estudiantes. La tecnolog�a permite una mayor adaptaci�n a los diferentes ritmos y estilos de aprendizaje, favoreciendo un enfoque m�s centrado en el estudiante. Este tipo de intervenci�n no solo optimiza el proceso de ense�anza-aprendizaje, sino que tambi�n permite que los estudiantes adquieran las competencias necesarias de manera m�s efectiva y con un mayor grado de �xito.

En conclusi�n, el tama�o del efecto grande de d=0.85d = 0.85d=0.85 proporciona evidencia adicional de que el uso de IA en secuencias did�cticas es una estrategia educativa eficaz para potenciar el desarrollo de competencias en estudiantes de educaci�n secundaria. Este resultado pone de manifiesto la relevancia y el impacto pr�ctico de la inteligencia artificial como herramienta educativa, destacando su potencial para transformar los m�todos de ense�anza tradicionales y mejorar significativamente los resultados de aprendizaje en competencias clave.

 

Discusi�n

Los resultados obtenidos en este estudio, que demuestran el impacto positivo de las secuencias did�cticas asistidas por Inteligencia Artificial (IA) en el desarrollo de competencias de los estudiantes, son consistentes con investigaciones previas sobre el uso de tecnolog�as emergentes en la educaci�n. En particular, la fuerte correlaci�n positiva encontrada entre la utilizaci�n de IA y el desarrollo de competencias (r = 0.72, p < 0.01) se alinea con los hallazgos de Anderson y Rainie (2014), quienes sugirieron que el uso de tecnolog�as inteligentes en el aula puede potenciar la adquisici�n de habilidades y competencias de los estudiantes. Esta relaci�n tambi�n ha sido confirmada por Baker et al. (2015), quienes argumentan que la integraci�n de IA facilita el aprendizaje personalizado, lo que a su vez contribuye directamente al fortalecimiento de competencias cognitivas y metacognitivas en los estudiantes. A pesar de esta relaci�n significativa, algunos autores, como Hattie (2009), subrayan que los efectos de las tecnolog�as en el rendimiento acad�mico var�an considerablemente dependiendo de los factores contextuales y del dise�o pedag�gico implementado, lo que sugiere que el contexto en el que se aplica la IA puede influir en los resultados obtenidos, lo que resalta la importancia de tener en cuenta estos elementos al implementar tecnolog�a educativa.

En cuanto al an�lisis de regresi�n lineal, los resultados obtenidos (F (1,98) = 25.3, p < 0.001) que explican el 52% de la varianza en el desarrollo de competencias, con un coeficiente de pendiente significativo (B = 0.68, p < 0.001), refuerzan la idea de que el uso de IA act�a como un predictor s�lido del aprendizaje. Esto coincide con los estudios de Kauffman et al. (2016), quienes identificaron que la implementaci�n de IA no solo facilita la personalizaci�n del aprendizaje, sino que tambi�n tiene un efecto directo sobre el desarrollo de habilidades cognitivas. Por su parte, Woolf et al. (2013) demostraron que los sistemas de tutor�a inteligente basados en IA mejoraron el rendimiento de los estudiantes en diversas competencias acad�micas. Sin embargo, el trabajo de Clark (2002) indica que, si bien las tecnolog�as educativas pueden ser efectivas, su impacto debe analizarse en el marco de un enfoque integral que tenga en cuenta no solo la tecnolog�a, sino tambi�n los recursos pedag�gicos disponibles, la formaci�n docente y la adaptaci�n a las necesidades individuales de los estudiantes.

Los resultados de la prueba de Mann-Whitney U (U = 912.5, p < 0.05) confirmaron que hubo una diferencia significativa entre los estudiantes que utilizaron secuencias did�cticas con IA y aquellos que no las emplearon, lo que coincide con los estudios de Moreno (2015), quienes reportaron que los estudiantes que interactuaron con sistemas de IA alcanzaron un rendimiento superior en habilidades cognitivas comparados con sus compa�eros. Investigaciones como la de Heffernan y Heffernan (2014) sobre el uso del sistema ASSISTments tambi�n mostraron que los estudiantes que trabajaron con IA mejoraron significativamente sus competencias, especialmente en �reas como la resoluci�n de problemas. Sin embargo, este estudio muestra una diferencia importante en comparaci�n con investigaciones previas, ya que se centr� en el uso de secuencias did�cticas personalizadas con IA, mientras que otros estudios, como el de VanLehn (2011), se han enfocado m�s en sistemas automatizados de tutor�a que pueden no ofrecer una intervenci�n tan personalizada. Esta diferencia resalta la importancia de elegir tecnolog�as educativas que se ajusten a las necesidades espec�ficas de los estudiantes para maximizar el impacto en su desarrollo de competencias.

La prueba de Wilcoxon revel� un incremento significativo en el desarrollo de competencias despu�s de la intervenci�n con IA (Z = −4.12, p < 0.001), lo que refuerza los hallazgos de Liu et al. (2017), quienes tambi�n observaron mejoras en las competencias de los estudiantes tras el uso de plataformas educativas basadas en IA. Este tipo de intervenci�n parece haber permitido que los estudiantes participaran en actividades que se adaptaban mejor a sus ritmos y estilos de aprendizaje, favoreciendo un desarrollo m�s profundo de competencias tanto cognitivas como metacognitivas. Garrison y Anderson (2003) se�alaron que la tecnolog�a educativa no debe limitarse a ser un simple medio de transmisi�n de informaci�n, sino que debe permitir una interacci�n activa entre los estudiantes y el contenido, lo que facilita un aprendizaje m�s significativo y duradero, algo que tambi�n se observ� en los resultados de este estudio.

El tama�o del efecto calculado con la d de Cohen (d = 0.85) muestra que el impacto de la IA en el desarrollo de competencias fue considerable, lo que concuerda con estudios previos como los de Norris y Soloway (2010), quienes tambi�n encontraron un tama�o de efecto grande al evaluar el impacto de la IA en el aula. Este valor de d resalta que, adem�s de ser estad�sticamente significativo, el impacto de la IA en el desarrollo de competencias tiene un efecto pr�ctico considerable, lo que subraya la eficacia de la intervenci�n tecnol�gica. Adem�s, el valor de la d de Cohen valida la idea de que el uso de IA no solo mejora de manera significativa el aprendizaje, sino que tambi�n produce cambios sustanciales en las competencias adquiridas por los estudiantes.

Finalmente, este estudio se alinea con las tendencias actuales en la educaci�n hacia la personalizaci�n del aprendizaje mediante el uso de tecnolog�as avanzadas. Investigaciones de Graesser et al. (2014) han resaltado que la IA tiene el potencial de revolucionar la educaci�n al proporcionar experiencias de aprendizaje que se adaptan a las necesidades de los estudiantes, lo que fue corroborado en este estudio. La personalizaci�n del aprendizaje ofrecida por las tecnolog�as de IA es un factor clave para promover el desarrollo de competencias en los estudiantes, especialmente en el contexto de la educaci�n secundaria, donde los estudiantes tienen diferentes ritmos y estilos de aprendizaje. As�, los resultados de este estudio no solo contribuyen a la literatura existente, sino que tambi�n aportan evidencia emp�rica sobre los beneficios concretos de la IA en el proceso educativo, y ofrecen un marco para futuras investigaciones en este campo.

En resumen, los hallazgos obtenidos en este estudio son consistentes con una amplia gama de investigaciones previas sobre el uso de la inteligencia artificial en la educaci�n. Los resultados confirman que la IA tiene un impacto significativo y positivo en el desarrollo de competencias de los estudiantes, evidenciando su capacidad para personalizar el aprendizaje y mejorar el rendimiento en diversas �reas. La combinaci�n de m�todos estad�sticos robustos y una metodolog�a bien estructurada contribuye a validar la efectividad de la IA como herramienta educativa, subrayando su potencial para transformar la educaci�n secundaria y promover un aprendizaje m�s profundo y adaptativo. Sin duda, la incorporaci�n de tecnolog�as emergentes como la IA representa una estrategia clave para el futuro de la educaci�n, ofreciendo nuevas oportunidades para optimizar los procesos de ense�anza-aprendizaje y fortalecer el desarrollo de competencias en los estudiantes.

 

Conclusiones

Los resultados del estudio confirman que el uso de secuencias did�cticas asistidas por inteligencia artificial tiene un impacto significativo y positivo en el desarrollo de competencias en estudiantes de educaci�n secundaria. A trav�s de un an�lisis correlacional, regresi�n lineal y pruebas no param�tricas, se comprob� que los estudiantes que interactuaron con herramientas basadas en IA mejoraron notablemente en habilidades cognitivas y metacognitivas. Este hallazgo resalta la importancia de integrar tecnolog�as emergentes en el aula como una estrategia pedag�gica efectiva para personalizar el aprendizaje y potenciar el rendimiento acad�mico de los estudiantes.

La implementaci�n de IA en las secuencias did�cticas permiti� adaptar los contenidos y el ritmo de aprendizaje a las necesidades espec�ficas de cada estudiante, lo que contribuy� de manera significativa al incremento en las competencias adquiridas. Este tipo de intervenci�n personalizada favorece una educaci�n m�s inclusiva, en la que los estudiantes pueden desarrollar habilidades a su propio ritmo y de acuerdo con sus capacidades individuales. La investigaci�n reafirma que la IA es una herramienta poderosa para personalizar la ense�anza y mejorar el proceso de aprendizaje, especialmente en contextos educativos diversos.

: Los resultados de este estudio no solo son estad�sticamente significativos, sino que tambi�n tienen un impacto pr�ctico considerable. El tama�o del efecto grande (d = 0.85) obtenido en el an�lisis cuantitativo demuestra que la integraci�n de la IA en la ense�anza secundaria representa una intervenci�n educativa de alto impacto. Esto sugiere que la IA no solo mejora el aprendizaje de competencias espec�ficas, sino que tambi�n tiene el potencial de transformar la ense�anza en el nivel secundario, optimizando los procesos educativos y favoreciendo el desarrollo integral de los estudiantes.

 

Referencias

      1.            Hern�ndez, R., Fern�ndez, C., & Baptista, P. (2014). Metodolog�a de la investigaci�n (6ta ed.). McGraw-Hill.

      2.            Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th ed.). SAGE Publications.

      3.            Robson, C. (2011). Real world research (3rd ed.). Wiley.

      4.            Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.

      5.            Field, A. (2013). Discovering statistics using SPSS (4th ed.). SAGE Publications.

      6.            Pallant, J. (2016). SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using SPSS (6th ed.). Open University Press.

      7.            Sekaran, U., & Bougie, R. (2016). Research methods for business: A skill-building approach (7th ed.). Wiley.

      8.            Tashakkori, A., & Teddlie, C. (2010). SAGE handbook of mixed methods in social & behavioral research (2nd ed.). SAGE Publications.

      9.            Yilmaz, K. (2013). Comparison of quantitative and qualitative research traditions: Epistemological, theoretical, and methodological differences. European Journal of Education, 48(2), 311�325. https://doi.org/10.1111/ejed.12014

  10.            McMillan, J. H., & Schumacher, S. (2010). Research in education: Evidence-based inquiry (7th ed.). Pearson.

  11.            Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2017). Research methods in education (8th ed.). Routledge.

  12.            Salda�a, J. (2016). The coding manual for qualitative researchers (3rd ed.). SAGE Publications.

  13.            Bryman, A. (2016). Social research methods (5th ed.). Oxford University Press.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

� 2024 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).