Análisis del uso de la Modelización (Inteligencia Artificial): un estudio cuasiexperimental para fortalecer los desempeños en las Ciencias Naturales en estudiantes de undécimo grado [Analysis of Modeling Supported by Artificial Intelligence: A Quasi-Experimental Study to Strengthen Performance in Natural Sciences among Eleventh-Grade Students]
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Palabras clave

Artificial Intelligence
Natural Sciences
Creativity
Modeling
Active learning Inteligencia Artificial
Ciencias Naturales
capacidad creadora
Modelling
Aprendizaje activo

Cómo citar

Rodríguez de la Barrera, A. E., & Genes Quintero, C. F. (2026). Análisis del uso de la Modelización (Inteligencia Artificial): un estudio cuasiexperimental para fortalecer los desempeños en las Ciencias Naturales en estudiantes de undécimo grado [Analysis of Modeling Supported by Artificial Intelligence: A Quasi-Experimental Study to Strengthen Performance in Natural Sciences among Eleventh-Grade Students]. Pixel-Bit. Revista De Medios Y Educación, 75, Art. 8. https://doi.org/10.12795/pixelbit.117321

Resumen

La finalidad de este estudio es evaluar el efecto de una intervención de modelización por Inteligencia Artificial en los desempeños de los estudiantes de grado undécimo en la Escuela Normal Superior Santa Teresita, concretamente en las Ciencias Naturales. Se planteó implementar la Inteligencia Artificial con Modelizaciones como una propuesta para fortalecer los aprendizajes y competencias de indagación, resolución de problemas y dominio de competencias digitales. La metodología estuvo enmarcada en el paradigma experimental analítico, alineado con el diseño cuasiexperimental. Se abordo como población los grupos undécimos del año 2024, con 69 estudiantes, en definitiva. Se empleó un tratamiento analítico de ANOVA de comprobaciones repetidas con la intención de deducir las diferenciaciones a nivel de intragrupos e intergrupos por medio del software SPSS versión 29 libre. Los resultados demostraron que, con el uso del Inteligencia Artificial los adolescentes fortalecieron los desempeños, por lo que, adquirieron habilidades fundamentales como la creatividad, aprendizaje por descubrimiento y personalización del trabajo. En conclusión, la IA como herramienta de apoyo se establece como una herramienta novedosa, que posibilita el dominio de capacidades como la anticipación, el autoaprendizaje, competencias computacionales y la capacidad de resolución de problemas.

https://doi.org/10.12795/pixelbit.117321
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Citas

Anchapaxi Díaz, C. L., Pinenla Palaguaray, Y. M., Caiza Olapincha, S. P., Parra Taboada, I. A., Abad Guamán, M. A., & Viñamagua Arias, B. V. (2024). Uso de chatbots educativos y su impacto en el aprendizaje autónomo en bachillerato. Revista Científica Retos de la Ciencia, 1(4), 200–214. https://doi.org/10.53877/rc.8.19e.202409.16

Ayala, L. A. G., Pila, V. N. C., de los Ángeles Yanchaluiza, V., Poveda, F. E. J., Lloacana, B. D. C., Pérez, A. A. C., & Albarracín, E. S. G. (2024). Integración de la Inteligencia Artificial en la enseñanza de matemáticas: un enfoque personalizado para mejorar el aprendizaje. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(6), 818–839. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i6.15719

Benítez González, M. C. (2025). Implementación de inteligencia artificial en educación superior: percepciones, experiencias y opiniones docentes [Artículo de investigación, Educación y Ciencia, 29(1)]. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia. https://doi.org/10.19053/uptc.0120-7105.eyc.2025.29.e17775

Cervantes de la Cruz, J. P., Páez García, A. E., Cervera Cárdenas, J. E., & Pérez Gómez, L. M. (2024). Impacto de la Inteligencia Artificial en la Institución Universitaria Americana en Barranquilla. Ad gnosis, 13(13). https://doi.org/10.21803/adgnosis.13.13.667

Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2003). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences (3rd ed.). Routledge. http://bit.ly/3IcGq2t

Méndez, C. X. H. L. (2024). Reescrituras ciberfeministas en el anime poetry video de Cyber Elfa: hacia una nueva poética digital latinoamericana. https://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/4738

Dai, X., Wen, Z., Jiang, J., Liu, H., & Zhang, Y. (2025). [Preprint]. arXiv. https://bit.ly/3TthLJg

Flores, R. A. R., & Peña, M. A. G. (2024). Aprendizaje basado en modelización asistido con Inteligencia Artificial en las Ciencias Naturales: propuesta de intervención neurodidáctica. Práxis Educativa, 19. https://doi.org/10.5212/PraxEduc.v.19.22722.011

García Rosado, L. F. (2024). Inteligencia Artificial en metodología de investigación científica: relato de experiencia docente. Educación Superior, (37), 11–34. https://doi.org/10.56918/es.2024.i37.pp11-34

Han, J. W., Park, J., & Lee, H. (2022). Analysis of the effect of an artificial intelligence chatbot educational program on non face to face classes: A quasi experimental study. BMC Medical Education, 22, 830. https://doi.org/10.1186/s12909-022-03898-3

Hasan, M. R., & Khan, B. (2023). An AI based intervention for improving undergraduate STEM learning: A small scale RCT. PLOS ONE, 18(7), e0288844. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0288844

Henze, J., Bresges, A., & Becker Genschow, S. (2024). AI supported data analysis boosts student motivation and reduces stress in physics education. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.20951

Kaldaras, L., Haudek, K., & Krajcik, J. (2024). Employing automatic analysis tools aligned to learning progressions to assess knowledge application and support learning in STEM.https://bit.ly/3TVh8Iu

Kaplan, R. M., & Saccuzzo, D. P. (2017). Psychological testing: Principles, applications, and issues (9th ed.). Cengage Learning. https://bit.ly/404pYr6

Lancheros Bohorquez, W. F., & Vesga Bravo, G. J. (2024). Uso de la realidad aumentada, la realidad virtual y la Inteligencia Artificial en educación secundaria: revisión sistemática. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 14(1), 95–110. https://doi.org/10.21803/adgnosis.13.13.667

Li, A. M., Miller, E. A., & He, P. (2025). Utilizing deep learning AI to analyze student scientific models in high school physics. Journal of Science Education and Technology. https://doi.org/10.1007/s10956-025-10217-0

Martínez, N. J. G. (2025). Relevancia de las tecnologías digitales en las prácticas pedagógicas para el área de Ciencias Naturales de la educación básica: Un aporte desde el aprendizaje significativo (Tesis doctoral). https://bit.ly/4kIgqJX

McMillan, J. H., & Schumacher, S. (2014). Research in education: Evidence based inquiry (7ª ed.). Pearson. https://eric.ed.gov/?id=ED577250

Ministerio de Educación Nacional & Ascofade. (2006). Estándares básicos de competencias en Ciencias Naturales y sociales: Formar en ciencias, ¡el desafío! Ministerio de Educación Nacional. https://n9.cl/i0kzs0

Ministerio de Educación Nacional. (2017). Derechos básicos de aprendizaje: Ciencias Naturales. Colombia Aprende. https://n9.cl/mczfv

Numa Sanjuán, N., Diaz Guecha, L. Y., & Peñaloza Tarazona, M. E. (2024). Importancia de la Inteligencia Artificial en la educación del siglo XXI. AiBi Revista de Investigación, Administración e Ingeniería, 12(2), 49–62. https://doi.org/10.15649/2346030X.3776

Olney, A. M., D’Mello, S. K., Person, N., Cade, W., Hays, P., Dempsey, C. W., Lehman, B., Williams, B., & Graesser, A. (2025). Efficacy of a computer tutor that models expert human tutors: A randomized controlled trial in biology education. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.16132

Rodríguez de la Barrera, A. y Genes Quintero, C. (2024). La metodología STEAM: una experiencia interdisciplinar para fomentar la actitud de los estudiantes hacia el aprendizaje. Praxis, 20 (2). https://doi.org/10.21676/23897856.5622

Sein Echaluce Lacleta, M. L., García Peñalvo, F. J., & Fidalgo Blanco, A. (2025). Educación, creatividad e Inteligencia Artificial: Nuevos horizontes para el aprendizaje. En Actas del VIII Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Cooperación (CINAIC 2025) (pp. xx–xx). Servicio de Publicaciones Universidad de Zaragoza. https://n9.cl/ysvap1

Smith, K. L., & Rayfield, J. (2017). A quasi experimental examination: Cognitive sequencing of instruction using experiential learning theory for STEM concepts in agricultural education. Journal of Agricultural Education, 58(4), 175–191. https://doi.org/10.5032/jae.2017.04175

Springer. (2024). Exploring the impact of artificial intelligence in teaching and learning of science: A systematic review of empirical research. https://n9.cl/cwgx6

Taylor & Francis. (2023). The use of artificial intelligence in school science: A systematic literature review. https://n9.cl/tt3dg

Trujillo Galvis, J. E. (2017). My Class App, una aplicación para aprender ciencias [Tesis de maestría, Universidad Nacional de Colombia]. Repositorio UNAL. https://n9.cl/jlfxo

Thomas, D. R., Lin, J., Gatz, E., Gurung, A., Gupta, S., Norberg, K., Fancsali, S. E., Aleven, V., Brunskill, E., & Koedinger, K. R. (2023). Improving student learning with hybrid human–AI tutoring: A three study quasi experimental investigation. IEEE Transactions on Learning Technologies. https://doi.org/10.1145/3636555.3636896

Valencia Tafur, A. T., & Figueroa Molina, R. E. (2023). Incidencia de la inteligencia artificial en la educación [Análisis bibliométrico]. Educatio Siglo XXI, 29(1). https://doi.org/10.6018/educatio.555681

Wang, Z., Cai, L., Chen, Y., Li, H., & Jia, H. (2021). The teaching design methods under educational psychology based on deep learning and artificial intelligence. Frontiers in Psychology, 12, Article 711489. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.711489

Weijers, R., Wu, D., Betts, H., et al. (2025). From intuition to understanding: Using AI peers to overcome physics misconceptions. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.00408

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