ISSN: 2739-0276
ISSN-E: 2739-0284
https://revistaethos.uniojeda.edu.ve/index.php/RevistaEthos
Recibido: 2025/04/04 Aceptado: 2025/05/26
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Inteligencia artificial y su aplicación en el aprendizaje de la química en la
Educación Superior
Artificial intelligence and its application in the learning of chemistry in higher education
DOI: https//doi.org/10.5281/zenodo.16894834
Peña Pernalete, José Rafael
1
Correo: jose_rafa19921@hotmail.com
Orcid: https://orcid.org/0009-0000-0366-429X
Universidad Nacional Experimental "Rafael María Baralt". Zulia, Venezuela
Resumen
El propósito de esta investigación, es dar a conocer los aspectos fundamentales de la Inteligencia
Artificial (IA) y su implementación en el aprendizaje de la Química en la Educación Superior. A tal
efecto se desarrolló una investigación documental del tema a desarrollar (Badaró et al., 2013; Vásquez
et al., 2018; Baeza, 2021; Ayuso, 2022). La importancia de la química radica en que ella es la ciencia
que estudia la composición, estructura y propiedades de la materia, así como los cambios que
experimenta durante reacciones químicas. Históricamente la química moderna es la revolución de la
alquimia tras la revolución química (Baeza, 2021), teniendo las primeras experiencias del hombre como
químico con la utilización del fuego en la trasformación de la materia. Por otro lado, la inteligencia
artificial en la industria química está dando qué hablar gracias a la capacidad que otorga a las empresas
de optimizar sus procesos productivos, analizar el proceso y recopilar datos de alta precisión, además de
reducir los costos de producción ampliamente. Es por ello que, al estar el sector químico a la cabeza de
la innovación, se hace importante implementar este recurso tecnológico en la enseñanza de la misma y
así aprovechar las nuevas tecnologías y soluciones que se ponen a su alcance.
Palabras clave: enseñanza de la química, inteligencia artificial, tecnología, educación superior
Abstract
The purpose of this research is to present the fundamental aspects of Artificial Intelligence (AI) and its
implementation in the learning of Chemistry in Higher Education. For this purpose, documentary
research on the topic to be developed was carried out (Badaró et al., 2013; Vásquez et al., 2018; Baeza,
2021; Ayuso, 2022). The importance of chemistry lies in the fact that it is the science that studies the
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Mg. Sc. en la Enseñanza de las Ciencias Naturales. Docente investigador.
Sección: Artículo científico 2025, julio-diciembre, vol. 16, núm. 2 (61-75).
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composition, structure, and properties of matter, as well as the changes it undergoes during chemical
reactions. Historically, modern chemistry is the revolution of alchemy after the chemical revolution
(Baeza, 2021), having the first experiences of man as a chemist with the use of fire in the transformation
of matter. On the other hand, artificial intelligence in the chemical industry is making waves thanks to
the ability it gives companies to optimize their production processes, analyze the process, and collect
high-precision data, in addition to significantly reducing production costs. Therefore, as the chemical
sector is at the forefront of innovation, it is important to implement this technological resource in
chemical teaching and thus take advantage of the new technologies and solutions available to it.
Keywords: chemistry teaching, artificial intelligence, technology, higher education
Introducción
En el actual contexto nos encontramos inmersos en una sociedad que se orienta, cada vez más,
hacia el proceso de la tecnificación masiva. Cada cierto tiempo, y con enormes avances, todos los sectores
que la estructuran están en cierta medida, sometiéndose en algunos caos o adecuándose en otros a los
avances de la tecnología y, de acuerdo al nivel de desarrollo alcanzado, adaptándose frente a tan
inevitable tendencia. El área de la educación (que es sensible a los cambios en la sociedad, ya que avanza
a la par de la misma) también se encuentra atravesando dicha tendencia ineluctable de adaptación a las
novedosas comunidades de interacción tecnológica; proceso que está orientado a nuevas tendencias y
perfiles en relación a las nuevas propuestas en el sector. Pero, cabe la interrogante crucial ¿hasta qué
nivel la tecnología es capaz de revolucionar el universo de la educación?
En el panorama educativo actual, las clases de química en los niveles de educación superior
enfrentan el desafío de adaptarse a la rápida evolución de la tecnología y la ciencia. Mientras que la
química tradicional ha sido la piedra angular de la enseñanza, es imperativo reconocer que la inteligencia
artificial (IA) se ha convertido en un recurso esencial en la investigación y aplicación de conceptos
químicos avanzados. La integración de la IA en el aula de química no solo representa un avance
tecnológico, sino que también abre las puertas a nuevas oportunidades pedagógicas que pueden
revolucionar la forma en que los estudiantes interactúan con los principios fundamentales de la química.
Por ende, la implementación de la inteligencia artificial se presenta como una necesidad urgente en la
enseñanza de la química, ya que las herramientas y algoritmos basados en IA no solo permiten abordar
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problemas complejos de manera eficiente, sino que también ofrecen una perspectiva innovadora para
explorar fenómenos moleculares.
Desde los niveles más tempranos, como el nivel de los infantes hasta los más elevados estándares
del posgrado, uno de los mecanismos clave por los que la IA impactará en la educación, será por medio
de aplicaciones relacionadas al aprendizaje de tipo individualizado. Dicho proceso no es nada novedoso
ya que, a nivel de las tecnologías de la información y comunicación, es el desarrollo y la implementación
de simuladores y programas tutoriales, además de diversos programas de juegos interactivos
desarrollados bajo una interfaz cada vez más amigable con el usuario, el norte que impulsa su desarrollo.
Dichos implementos de sistemas tratan de adaptarse las diversas necesidades de los estudiantes para lo
cual el desarrollo de las nuevas tecnologías hace más viables los propósitos.
En relación al proceso de la educación personalizada, la aplicación de la IA puede en cierta manera,
plantearse como una solución viable, ya que la asistencia automatizada en relación a la ayuda de los
estudiantes (independientemente del nivel) permite una nueva y atractiva perspectiva en relación al
dinamismo del aprendizaje, debido a que la interacción virtual regulada por los parámetros de la IA,
permite facilitar los aprendizajes, dado que los mecanismos de apoyo se encontrarán disponibles cuando
sean necesarios independientemente del tiempo y el espacio del usuario. Es así como lo anterior conlleva
a repensar el proceso de enseñanza aprendizaje, generando un gran impacto en los aprendizajes
convencionales, y a medida que se desarrollen nuevas y mejores aplicaciones sustentadas en la IA, será
más que probable que los nuevos currícula puedan ser sensibles y versátiles a la adaptación acelerada en
relación a las nuevas y parsimoniosas formas de entender el quehacer educacional en el presente siglo.
Según lo manifestado por Saavedra (2016), en la última década se patenta por un sendero de
enormes cambios, muchos de ellos imperceptibles directamente por las mayorías; pero cuyo trasunto
abarca y seguirá abarcando un sinfín de actividades ya que los adelantos tecnológicos no tienen
precedentes en la historia. Ellos han impulsado la gestión del conocimiento a tiempo oportuno en los más
altos niveles de la toma de decisiones, no tan solo en el sector público, sino también en el sector privado
empresarial. La función de la inteligencia como elemento de política pública a nivel nacional y
estratégico está experimentando cambios importantes dentro de la sociedad global e interdependiente
actual (p. 79).
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Inteligencia Artificial y su impacto profundo en el mundo globalizado
La IA es un tema per se de gran envergadura, ya que logra avasallar muchos aspectos de las
tendencias actuales; sin embargo, el promedio de la población que entiende de ello es mínimo. Sobre este
aspecto, Miailhe y Lannquist (2018) mencionaron que la enorme masa de ciudadanos de la denominada
"aldea mundo" se encuentran en una situación no muy privilegiada respecto a las tecnologías de IA y
desconocen notoriamente los posibles efectos y por ende los riesgos a los que quedarían expuestos ante
este avance ineluctable que se gesta cada vez a pasos más acelerados.
Es por ello, que el criterio de empleabilidad de la IA es muy diverso y en la actualidad es utilizada
prioritariamente por ramas como informática y robótica (Vázquez et al., 2018), pero sus posibilidades se
extienden a múltiples áreas como las ciencias sociales y sus potencialidades como apoyo en las ciencias
empresariales, donde el auge de estimación a tiempo real de los valores y la enorme cantidad de datos a
procesar, requiere del implemento de sistemas basados en IA (Miailhe, 2018). Tampoco puede dejar de
mencionarse que el desarrollo actual de redes neuronales artificiales y los sistemas de procesamiento
basados en algoritmos genéticos son cada vez más tecnologías con una mayor difusión y se emplean de
rigor en el campo de la investigación y la dinámica de mercados bursátiles (Badaró, Ibañez, Agüero,
2013).
Inteligencia humana e inteligencia artificial
La inteligencia humana conviene a ser la suma de aquellas capacidades cognitivas que le otorgan
al ser humano una relativa autonomía, las que pueden categorizarse como "perfiles de inteligencia" o
"inteligencias múltiples", según lo expuesto por Corvalán (2017). Ahora bien, otros investigadores como
Barrio (2018) desde la óptica antropológica, le dan otra perspectiva a tan intrincado aspecto al asumir
diferencias entre las inteligencias artificial y humana, ya que según dicho investigador, el ordenador
(independiente de su capacidad o potencia) está limitado en el manejo de lo que denomina "significantes"
(lenguaje lógico de programación) con una capacidad de memoria superior a la inteligencia humana;
pero que a diferencia de esta última no es capaz de interpretar los significados; por lo que la inteligencia
operacional o de cálculo de un computador está limitado al manejo de información, pero que no posee la
capacidad de comprensión de aquello que procesan.
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Entre la diversidad de aspectos relacionados a la idea de "inteligencia", se tiene que el eje
transversal es la capacidad que se tiene para procesar la información del mundo circundante y que se
orienta a la solución de problemas. Por esencia el cerebro, de forma específica la corteza cerebral,
controla la capacidad para el procesamiento de la información proveniente del entorno y del mismo
organismo que deberá emplearse de forma inmediata para evaluar y elegir los mecanismos de acción,
sobre un plano de decisiones y la selección de opciones que parezcan las más útiles o posibles.
La inteligencia artificial (IA) está referida al modo de simular las capacidades de inteligencia del
cerebro humano (Badaró, Ibañez, Agüero, 2013), y también se asume que la IA es parte de las Ciencias
de la Computación que se ocupa del diseño de sistemas inteligentes, esto es, sistemas que exhiben
características que asociamos con la inteligencia en las conductas humanas. Mariño y Primorac (2016)
ahondan un poco más en la cuestión al manifestar que la IA es concebida como parte de las Ciencias de
la Computación que permiten proporcionar "una diversidad de métodos, técnicas y herramientas para
modelizar y resolver problemas simulando el proceder de los sujetos cognoscentes" (p. 232).
Entonces, ¿es posible atribuir facultades propias del ser humano a una máquina? La posible
respuesta a tal diatriba se centra en el campo de la ciencia cognitiva, de lo que históricamente se
desprende por los inicios de la misma, en 1956, en un Congreso sobre la teoría de la información realizado
por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), donde destaca la figura de Noam Chomsky quien
al establecer los parámetros de lo que conocemos como lenguaje, se refería a todo un sistema
sistemáticamente estructurado bajo un esquema formal, similar al de las matemáticas, con lo cual en
cierta medida se estaba justificando (con cierta presunción de rigor científico) la atribución de facultades
humanas a una máquina, proceso concebido como una forma de pensamiento mecánico en un ordenador.
Así, del análisis de tales propuestas nacieron dos formas de entender la IA: (1) IA débil que solo
se encuentra restringida al empleo de ordenadores para el estudio de las posibilidades cognitivas del ser
humano y (2) la IA fuerte que se orientaba a ligar los nexos entre la IA y la inteligencia humana y ver la
forma de vincularlas cada vez más (Ramos, 2014).
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La universidad clásica versus la nueva universidad
Es clásico entender, que la universidad se ha dedicado a la conservación e integración de la
denominada herencia cultural de saberes, ideas y valores generados por el desarrollo de la humanidad en
los diversos campos del quehacer científico, técnico y humanístico; virtud por la cual, se ha mantenido
estratégicamente conservadora, porque la misma entendida mediáticamente como una institución
representativa en todo el orbe, dispone del régimen de autonomía, lo cual la faculta para mantener dicho
apostolado. Para dar más luces al respecto Morín (2018) expuso los sentidos de la conservación en la
misión universitaria en dos perfiles contrapuestos:
1. La conservación vital, la cual está orientada a preservar y salvaguardar, en función del proceso del
desarrollo que sustenta el futuro, asentado sobre las bases de un pasado conservado y transmitido bajo
los cánones propios de los claustros académicos; ya que a su entender el futuro, entendido como tal, no
puede materializarse si no está umbilicalmente ligado a un pasado salvaguardado.
2. La conservación estéril, aspecto que no sería tan negativo si es que, históricamente referenciado, la
universidad durante mucho tiempo y debido a sus orígenes, se ha mantenido bajo un dogma anquilosado
y muy conservador ya que en sus claustros la rigidez y el ostracismo han sido los parámetros rectores de
mucho del tiempo de su existencia, como lo acaecido en las universidades más antiguas que se conocen;
y aquello aun sin tomar en cuenta las férreas adopciones clericales que han cimentado las bases de
muchas de ellas en el viejo continente. Sobre este punto también se ha discutido, como por ejemplo en
el caso peruano sobre la reforma universitaria, que en su momento urgía vitalmente tal como lo expuso
el "Amauta" José Carlos Mariátegui (1980) al mencionar que la universidad era concebida como "la
Bastilla de la reacción".
La relación contrapuesta de la conservación de los estamentos de la sociedad, su cultura y los
nuevos desafíos que afronta, colocan a la universidad clásica en un serio dilema de elevada coyuntura,
que problematiza su sesgo de decisiones en función de cuál de los dos parámetros, que deberá de tener
en cuenta al momento de llevar a cabo sus fines y objetivos. Si es que se resuelve por la primera opción,
la de la conservación, se encontrará en el papel fosilizado de perpetuidad renuente, que de cierto aplicará
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algunos cambios circunstanciales y necesarios; pero que no serán trascendentales, lo que traducido le
relegará el papel de sempiterna guardiana del statu quo del entorno en el cual está inmersa.
Ahora bien, si es que optara de forma radical por la segunda opción, que es muy atractiva, estaría
frente a un difuso derrotero de aristas confrontacionales y dilemas éticos, así como sociales en relación
a la aplicación ad libitum de las nuevas tecnologías, que a la luz del panorama actual siguen generando
arduas controversias a nivel mundial acerca de los riesgos y peligros de la IA y su mal uso, o el paradójico
futuro de la independencia de las máquinas inteligentes que llevarían al riesgo de extinción a la especie,
cuyos argumentos colindantes entre la ciencia ficción y reputados científicos tiende a cundir ciertos
atisbos de alama al respecto, aunque algunos tratan de tildarlos como "chauvinismos digitales" (Rao,
2018).
Es por ello que, en la formación universitaria se pone énfasis en el diseño de perfiles profesionales
que se enmarquen al trabajo y a la generación de conocimiento. En lo que va del presente siglo, la
educación superior universitaria se ha volcado a un novedoso paradigma socio-cognitivo, donde el
proceso de aprendizaje es constante y en continua evolución, en el que los contenidos y metodologías
deben estar acordes a las necesidades propias de cada realidad, con la necesidad de implementar
estrategias metacognitivas, el raciocinio de carácter lógico basado en nuevos estilos de comunicación e
interactividad digital (Mariño y Primorac, 2016).
Competencias digitales
La revolución en las diversas tecnologías en las últimas décadas ha generado una serie de impactos
importantes y de gran repercusión en lo que respecta a la educación superior, ya que no solo ha permitido
la generación de procedimientos sustentados en los modernos procesos de gestión del conocimiento, sino
que además ha permitido la generación de novedosos entornos y han planteado nuevas modalidades en
la formación (Gisbert y Esteve, 2016).
Son bien conocidos los nuevos retos de la sociedad de la información, los ecosistemas de bases de
datos y los entornos inteligentes, que demandan de la universidad una mayor atención en el contexto
actual, Morín (2018). Pero, debido al vertiginoso avance de la ciencia y la tecnología, así como su
disponibilidad al usuario final y con éste su aceptación o proximidad a los recursos tecnológicos, genere
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una marcada especie de sesgo ante su aceptación, que no por todos es percibido como icono de una
generación, ya que Gisbert y Esteve (2016) plantearon que las particulares características de los
individuos, respecto a las nuevas tecnologías, no guarda en sí misma una pobre relación con la edad del
individuo y sus respectivos caracteres como rasgo generacional, sino con la aproximación que éstos
hacen a las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC).
Entonces, esta aproximación en la educación universitaria ¿se orienta estructuralmente a los
grandes cambios en las tecnologías masivas de información? ¿Hay una vertiente diáfana en los contextos
de la educación superior que se enfoque a los cambios que suscitan los nuevos retos sustentados en la
educación digital?, ¿Cuál es el perfil, y que competencias deberá desarrollar el estudiante inmerso en el
mundo virtual? Es consabido que la enseñanza de la IA plantea diversos desafíos que abarcan desde los
aspectos éticos al cómo debe ser enseñado o divulgado en etapas tempranas de pregrado y del desafío
más crucial, cómo hacerla más interdisciplinaria (Eaton et al., 2018).
Un punto básico en tan intrincado dilema se sitúa en el campo de la nueva alfabetización del
estudiante universitario: la alfabetización digital. Otros aspectos que se relacionan con el rubro de las
competencias digitales sustentadas en IA lo ha planteado tiempo atrás la Comisión Europea (2007), al
asumir que la competencia digital deberá ser entendida como una de las competencias clave muy
necesaria para el aprendizaje continuo, definiéndola como la amalgama de actitudes, capacidades y
conocimientos con lo cual se asegura un adecuado empleo de carácter crítico de la tecnología en el campo
de las sociedades de la información, que serán utilizadas en diversas actividades que van desde el trabajo,
la comunicación, hasta el ocio.
Dichas exigencias, según el organismo mencionado, están enraizadas en las competencias básicas
en temas de las tecnologías de información y comunicación, el empleo del ordenador para obtener,
evaluar, almacenar, producir, presentar e intercambiar información y comunicarse, además de participar
en comunidades virtuales interactivas a través de la internet. Entonces podría decirse que las
competencias digitales tienden a ser la suma de todas los conocimientos, actitudes y habilidades en
aspectos tecnológicos, informacionales y virtuales generados en el crisol de la educación superior, y
sustentado sobre una nueva y muy compleja alfabetización tecnológica de carácter funcional, ya que
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comprende la utilización de las herramientas de forma productiva, que abarcaría mucho más que un uso
estrictamente operacional (Gisbert y Esteve, 2016).
Así, el gran reto de la universidad del nuevo milenio estriba en la urgente necesidad de planificar,
diseñar, desarrollar e implementar (sustentado en las competencias digitales) procesos formativos y de
certera acreditación que le permita poner en evidencia los niveles para estas competencias a fin de lograr
conseguir formar mejores profesionales y personas que estén en la completa capacidad de entender y
desarrollar el entorno tecnológico en función a sus necesidades.
Sistemas de Tutoría Inteligente (STI) y aprendizaje online
En esta última década de este nuevo milenio, la humanidad han sido testigo de los considerables
avances de inteligencia artificial en la educación. Muchas aplicaciones son ampliamente utilizadas por
los educadores y los estudiantes de hoy, con algunas variaciones entre el modelo K- 12 y la configuración
que requiere la universidad. Aunque la educación de calidad siempre requerirá un compromiso activo
por parte de profesores humanos, los formatos basados en IA prometen una muy sustancial mejora en la
educación para todos los diversos niveles, con una mejoría cualitativa sin precedentes: proporcionar al
aprendiz una certera personalización a medida de sus requerimientos, con lo cual se estaría resolviendo
el proceso, hasta cierto punto paradigmático, de cómo lograr una mejor integración entre las diversas
formas de interacción humana y el aprendizaje cara a cara con las novedosas tecnologías prometedoras
sustentadas en IA.
Los robots o sistemas automatizados, han sido durante mucho tiempo dispositivos educativos
populares (como por ejemplo el Lego Mindstorms desarrollado por el ITM Media Lab en la década de
1980). Los sistemas de tutoría inteligente (ITS) están basados en tutores automatizados que se han
empleado para la enseñanza de ciencias, matemáticas, idiomas y otras disciplinas; están basados en
tecnologías interactivas, en muchos casos. Los sistemas de procesamiento del lenguaje natural humano,
especialmente combinado con el aprendizaje automatizado y crowdsourcing, ha impulsado el
aprendizaje on line lo cual repercutió positivamente en la labor docente al ampliar significativamente las
dimensiones de las clásicas aulas y, al mismo tiempo abordar las diversas necesidades y estilos de
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aprendizaje de los estudiantes. Los conjuntos de datos de los sistemas de aprendizaje en línea han
impulsado un rápido crecimiento en el aprendizaje analítico.
La realidad del contexto nos muestra que algunas universidades han sido lentas en la adopción de
tecnologías basadas en IA, quizás entre otros motivos, debido a la carencia de financiamiento y a la falta
de sólidos estudios que pongan en evidencia la relevancia predominante de dichas tecnologías que, como
es el caso de otras latitudes, permiten auxiliar a los estudiantes a lograr objetivos de aprendizaje
significativos. Por otro lado, América del Norte apuesta para los próximos quince años el uso de la tutoría
inteligente y otras tecnologías basadas en IA para auxiliar la labor de los maestros en el aula y es muy
probable que dichas experiencias se expandan significativamente, al igual que el aprendizaje basado en
aplicaciones de realidad virtual.
Todo esto es posible, gracias a las nuevas herramientas de programación sustentadas en IA, así
como poderosas herramientas de programación basadas en el mismo formato (tales como Ruby o Phyton)
cuyos algoritmos permiten generar una interfaz más efectiva, así como reducir el costo de verificar y
corregir errores. El desarrollo de la interfaz de la interactuación entre la máquina y el ser humano es cada
vez más asequible y, de hecho, cabe la posibilidad de que la máquina sea capaz de sugerir, si es que se
puede hablar coloquialmente, al usuario final; es decir que tienda a generar un cambio de actitud con
carácter persuasivo hacia el individuo para que éste pueda realizar cierta actividad que el programa ya
decidió como la más relevante y de forma efectiva al interactuar con diversas matrices de datos, que al
sistema basado en IA le permita recomendar una determinada acción.
Metodología
El tema propuesto se centra en la aplicación de la Inteligencia Artificial en el aprendizaje de la
asignatura de Química a nivel superior. La precisión del tema se refiere a delimitar claramente el alcance
y los aspectos clave que se abordan en esta investigación (Baeza, 2021). En este caso, la investigación
se enfoca en examinar cómo la implementación de la Inteligencia Artificial, en la asignatura Química
puede contribuir al aprendizaje y al desempeño de los estudiantes de educación superior.
Se busca explorar el impacto en términos de mejoras en el rendimiento académico, la motivación,
el interés y la retención de conocimientos en la asignatura de Química (Ayuso, 2022). Es importante tener
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en cuenta que el estudio se limita a personas que se encuentran en el nivel universitario. Esto implica que
los participantes tienen una base de conocimientos previa en Química, pero presentan deficiencias y
lagunas en su aprendizaje debido a la falta de información en sus estudios (Riera y Madelin, 2022).
Así mismo, se destaca la importancia de la asignatura de Química, ya que es un pilar fundamental
común en el diseño curricular general unificado y requiere un enfoque específico para facilitar el
aprendizaje de los conceptos químicos.
Aplicación de la IA en el proceso de enseñanza de la química en educación superior
Desarrollar algoritmos basados en inteligencia artificial (IA) para calcular la energía molecular es
un objetivo complejo que implica una combinación de habilidades en química, informática y
matemáticas. La implementación de este objetivo puede llevarse a cabo mediante diversas estrategias y
metodologías de enseñanza y aprendizaje. Aquí hay un análisis en profundidad, desde la perspectiva de
un docente pedagogo en función a los resultados alcanzados en el estudio:
Metodologías de enseñanza
Enfoque Interdisciplinario
Aprendizaje Basado en
Problemas (ABP)
Proyectos de Investigación
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Estrategias
Aprendizaje Activo
- Utilizar laboratorios virtuales y prácticas simuladas
para que los estudiantes interactúen con los conceptos
teóricos y prácticos de la química computacional.
- Fomentar la colaboración entre docentes de diferentes
disciplinas para abordar la complejidad del tema.
Clases magistrales y
conferencias
- Impartir clases magistrales para proporcionar una base
teórica sólida en química computacional y algoritmos de
IA.
- Invitar a expertos en el campo para conferencias y
demostraciones prácticas
Aprendizaje colaborativo
- Fomentar la colaboración entre los estudiantes al
asignar tareas específicas a cada miembro del grupo.
- Organizar trabajos en equipos para discutir y resolver
desafíos encontrados durante la aplicación.
Evaluación
Evaluación formativa
- Proporcionar realimentación continua durante el
desarrollo del proyecto.
- Evaluar los conceptos de química, informática y
matemáticas de manera incremental.
Presentaciones y defensas
- Solicitar a los estudiantes que presenten y
defiendan sus soluciones frente a la clase.
Autoevaluación y evaluación en
equipo
- Incorporar procesos de autoevaluación y
evaluación en equipo para fomentar la
autorreflexión y el aprendizaje colaborativo.
- Promover la discusión constructiva entre los
estudiantes para mejorar la calidad de las
soluciones propuestas.
Fuente: Peña (2025)
Conclusiones
La Inteligencia Artificial ha permitido adaptar el contenido de la asignatura de Química según el
ritmo y las necesidades de cada estudiante. Esto puede resultar en un aprendizaje más efectivo al permitir
que los estudiantes avancen a su propio ritmo. Además, puede proporcionar acceso en línea a recursos
educativos avanzados, como simulaciones interactivas y bases de datos de investigación, enriqueciendo
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la experiencia de aprendizaje y permitiendo a los estudiantes explorar conceptos de Química de manera
más profunda.
Los sistemas de IA pueden proporcionar realimentación inmediata a los estudiantes sobre sus
respuestas y desempeño en tareas, lo que puede mejorar la comprensión de conceptos y fomentar la
autorreflexión. Se pueden analizar datos sobre el desempeño de los estudiantes en tiempo real, ayudando
a los educadores a identificar áreas problemáticas y ajustar sus métodos de enseñanza para abordar las
necesidades individuales de los estudiantes.
La IA aplicada al aprendizaje de la Química a nivel superior ha generado opiniones diversas entre
científicos. Se destaca su potencial para democratizar el conocimiento y personalizar el aprendizaje,
aumentar la motivación y la retención, así como su impacto social y económico. Sin embargo, existen
desafíos técnicos y de acceso, y se requiere supervisión continua. En general, se reconoce el potencial
transformador de la IA en este ámbito, pero se deben abordar los desafíos y garantizar una implementación
adecuada.
Los centros de educación superior, así como los institutos de investigación adscritos a los mismos
se encuentran, al igual que el personal que los representa, listos para el salto cualitativo en el empleo de
los sistemas basados en IA, ya que por más asequibles que se presenten, la situación no está en cómo
adquirirlos o utilizarlos sino en el cómo ir desarrollándolos y adecuándolos a las diversas realidades de
entornos multivariables. Tal es el caso de la realidad de los países en vías de desarrollo cuyas necesidades
álgidas de superación estarían viéndose afectadas por la denominada brecha digital-tecnológica, por lo
que urge la apremiante necesidad del desarrollo de tecnologías y sistemas de IA acordes con los
requerimientos de las diversas necesidades de la universidad pública o privada.
Las diversas plataformas y tendencias que promete el futuro del desarrollo de la IA en el rubro de
la educación nos resultan sumamente atractivas, y en algunos casos hasta inalcanzables para algunas
realidades; pero, aun así, es poco probable que los sistemas de aprendizaje basados en IA sean totalmente
capaces de reemplazar la enseñanza humana en las escuelas. En el caso particular de América Latina, ¿es
oportuna la implementación e inversión en IA? La respuesta es afirmativa. Lo corrobora Pounder y Liu
(2018) al referir que tales tecnologías son piezas clave, para solucionar el crecimiento de largo plazo en
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la región de catalizar los aspectos de competitividad y productividad, con miras a una verdadera
transición potencial con nuevas y mejores oportunidades en el mercado global.
Referencias
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educación. Recuperado de: https://reunir.unir.net/bitstream/handle/123456789/7192/200-
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Declaración de conflicto de interés y originalidad
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