Reconfiguración de la práctica docente mediante Inteligencia Artificial Generativa: evidencias desde las carreras de Ingeniería y Arquitectura

Autores/as

  • Renata Rodrigues Universidad Americana
  • María Luisa Miranda Universidad Americana
  • Tanya Valenzuela Universidad Americana
  • Irina Pérez Investigadora independiente

DOI:

https://doi.org/10.29393/PA78-7RMRP40007

Palabras clave:

Inteligencia artificial, educación superior, estrategias de enseñanza, carrera de Ingenieria , carrera de Arquitectura, docente

Resumen

Este artículo presenta los resultados de una investigación de enfoque mixto, sobre usos, percepciones y prácticas de integración de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la enseñanza, realizada con docentes en tres carreras del área de Ingeniería y Arquitectura en una universidad privada de Nicaragua. Los datos se recolectaron a través de un cuestionario y tres grupos focales. Los usos más comunes incluyen la planificación docente, la búsqueda de información especializada, la creación de ejercicios y casos de estudio. Las estrategias de enseñanza buscan promover el análisis crítico y mitigar el plagio. Entre las ventajas percibidas, destacan el ahorro de tiempo y el incremento de la motivación estudiantil al usar estas tecnologías. Los docentes expresan preocupaciones como la potencial dependencia cognitiva, el riesgo del plagio e insuficiente desarrollo de habilidades cognitivas fundamentales, además de problemas de confiabilidad y calidad de la información generada. En conclusión, los resultados subrayan la necesidad urgente de establecer un marco de acción claro y de ofrecer formación tanto a docentes como a estudiantes, acciones cruciales para asegurar una transición de un uso meramente empírico hacia una aplicación pedagógica y ética de la IA.

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Biografía del autor/a

María Luisa Miranda, Universidad Americana

Máster en Educación y Aprendizaje

Correo electrónico: marial.miranda@uamv.edu.ni 

Institución educativa: Universidad Americana - Nicaragua

Publicado

2026-06-24

Cómo citar

Rodrigues, R., Miranda, M. L. ., Valenzuela, T. ., & Pérez, I. (2026). Reconfiguración de la práctica docente mediante Inteligencia Artificial Generativa: evidencias desde las carreras de Ingeniería y Arquitectura. Paideia Revista De Educación , (78), 113-133. https://doi.org/10.29393/PA78-7RMRP40007

Número

Sección

Artículos