Ingeniería Industrial · 2025
Diseño de material didáctico para el apoyo de cursos de Ingeniería Industrial mediante el uso de Inteligencia Artificial Generativa (IAG)
Esta tesis examina la incorporación de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la educación superior, enfocándose en su aplicación al diseño de materiales didácticos para la enseñanza de Ingeniería Industrial. Se llevó a cabo una revisión sistemática de literatura correspondiente al periodo 2024–2025, siguiendo la metodología PRISMA, y se utilizó el modelo ADDIE como guía para el diseño instruccional. La selección de herramientas se efectuó mediante una matriz multicriterio, complementada con el desarrollo de casos de estudio validados por expertos y la creación de un curso de formación docente en la plataforma Moodle. Los resultados muestran que la calidad de los materiales generados depende en gran medida de la precisión de los prompts y de la validación realizada por especialistas. Se concluye que la IAG puede desempeñar un papel como asistente pedagógico, siempre que cuente con la mediación del docente, formación adecuada en ingeniería de prompts y el respaldo de marcos éticos institucionales. La investigación evidencia la relevancia de la IAG para potenciar la personalización y la eficiencia del aprendizaje en el ámbito de la Ingeniería Industrial.
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Contenido
- Introducciónp. 13
- Tabla de cumplimientos y objetivosp. 14
- Planteamiento del problemap. 15
- Objetivosp. 16
- Objetivo Generalp. 17
- Objetivos Específicosp. 17
- Justificaciónp. 17
- Revisión de literaturap. 19
- Análisis bibliométricop. 19
- Temáticas, países y añosp. 19
- 6.2.1. Temasp. 19
- 6.2.2. Paísesp. 21
- 6.2.3. Añosp. 22
- Análisis de contenido de la literaturap. 23
- Personalización del aprendizaje mediante sistemas inteligentes adaptativosp. 27
- Contribuciones de la IAG a los desafíos pedagógicos en Ingeniería Industrialp. 40
- Industrialp. 44
- Síntesis del análisis temáticop. 46
- Marco de referenciap. 46
- Marco teóricop. 46
- 7.1.1. Modelos de Diseño Instruccional para Integrar la IAGp. 46
- 7.1.2. Teorías sobre Cómo Aprenden las Personasp. 47
- 7.1.3. Cómo se Adoptan las Nuevas Tecnologíasp. 48
- 7.1.4. Cómo Funciona la IAG por Dentrop. 48
- 7.1.5. Consideraciones Éticas para el Uso Responsable de la IAGp. 49
- Marco legalp. 51
- Marco conceptualp. 58
- Marco de antecedentesp. 60
- Metodologíap. 62
- Fase 1: Revisión de Literatura (Cumplimiento del objetivo específico 1)p. 63
- específico 2)p. 65
- específico 3)p. 66
- específico 4)p. 67
- Fase 5: Elaboración del Informe Académico (Cumplimiento del objetivo específico 5)p. 67
- Resultadosp. 67
- Identificación y selección de herramientas IAGp. 67
- Selección inicial de herramientas de IAGp. 68
- Definición de criterios de evaluaciónp. 68
- Construcción de una matriz comparativa y selección finalp. 69
- Análisis de Resultadosp. 70
- Selección Finalp. 76
- Diseño y desarrollo del material didácticop. 78
- Integración con el modelo SAMRp. 88
- Curso en Moodle: Educación 4.0 – Creando Aulas Inteligentes con IA Generativap. 89
- Consideraciones éticas y legales en la creación de recursos con IAGp. 91
- Artículo de carácter publicablep. 93
- Discusiónp. 95
- Limitacionesp. 96
- Limitaciones técnicas y necesidad de validación expertap. 97
- Conclusionesp. 99
- Referenciasp. 101
- Tabla 1: Cumplimiento de objetivosp. 14
- Tabla 2: Categorización preliminar de herramientas de IAGp. 68
- Tabla 3: Criterios de evaluaciónp. 69
- Tabla 4: Resultados del material didáctico de la asignatura investigación de operaciones Ip. 80
- Tabla 5: Resultados del material didáctico de la asignatura dirección de operacionesp. 82
- Tabla 6: Resultados del material didáctico de la asignaturap. 85
- Figura 1: Temáticas de la revisión de literaturap. 20
- Figura 2: Países de publicaciónp. 21
- Figura 3: Fecha de publicación de los documentos académicosp. 22
- Figura 4: Datos estadísticos de la generación de texto (T)p. 71
- Figura 5: Datos estadísticos de la generación de imagen (I)p. 72
- Figura 6: Datos estadísticos de la generación de multimedia (M)p. 73
- Figura 7: Datos estadísticos del diseño educativo interactivo (S)p. 74
- Figura 8: Datos estadísticos de asistencia para el código (O)p. 75