Licenciatura en Informática y Medios Audiovisuales · 2026
Personalización de un modelo de lenguaje grande (LLM) para el apoyo en la creación de actividades desconectadas que promuevan el pensamiento computacional en contextos rurales desde un enfoque interdisciplinario
La enseñanza del pensamiento computacional en contextos rurales enfrenta limitaciones relacionadas con la baja conectividad, la escasez de recursos tecnológicos y la falta de estrategias pedagógicas contextualizadas. Frente a esta problemática, la presente investigación tuvo como objetivo personalizar un modelo de lenguaje grande (LLM) denominado EduSpark AI para apoyar la creación de actividades desconectadas orientadas al desarrollo del pensamiento computacional desde un enfoque interdisciplinario. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cualitativo mediante la metodología Design Science Research (DSR), permitiendo el diseño, implementación y evaluación del prototipo en la Institución Educativa Alfonso Spath Spath. La intervención involucró a una docente del área de Ciencias Sociales y 38 estudiantes del grado 10°1, quienes participaron en actividades relacionadas con algoritmos, descomposición, abstracción y reconocimiento de patrones. Los resultados evidenciaron participación activa de los estudiantes y percepciones favorables frente a las actividades desarrolladas. Asimismo, se identificó que el modelo facilitó la planeación docente y permitió generar actividades contextualizadas para el entorno rural. Se concluye que los modelos de lenguaje grande personalizados presentan potencial como herramientas de apoyo pedagógico en contextos educativos con limitaciones tecnológicas.
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Contenido
- Capítulo 1 Contextualización de la problemáticap. 8
- Descripción del problemap. 8
- Formulación de la pregunta de investigaciónp. 11
- Objetivos de la investigaciónp. 11
- Objetivo Generalp. 11
- Objetivos Específicosp. 11
- Justificación y beneficiosp. 12
- Supuestop. 16
- Capítulo 2 Marco Referencialp. 17
- Antecedentesp. 17
- Antecedentes internacionalesp. 17
- Antecedentes nacionales (Colombia y Latinoamérica)p. 18
- Antecedentes locales (Córdoba)p. 19
- Marco conceptualp. 21
- Pensamiento Computacionalp. 21
- Actividades Desconectadasp. 22
- Modelos de Lenguaje Grande (LLM)p. 23
- Brecha Digital en Contextos Ruralesp. 26
- Aprendizaje Situadop. 27
- Capítulo 3 Metodologíap. 29
- Enfoque de la investigaciónp. 29
- Diseño de la investigaciónp. 30
- Informáticap. 33
- Población y muestrap. 34
- Técnicas e instrumentos de recolección de datosp. 35
- Capítulo 4 . Desarrollo de la investigaciónp. 39
- Fase 1: Identificación del problema y motivación (Sesión 1)p. 39
- Fase 2: Diseño y desarrollo (Sesión 2)p. 41
- Fase 3: Demostración (Sesiones 3 y 5)p. 44
- Fase 4: Evaluación y refinamiento (Sesiones 4, 6 y 7)p. 49
- Fase 5: Comunicación (Sesión 8)p. 52
- Capítulo 5 . Resultadosp. 54
- 5.1 Fase 1: Diagnóstico y Línea Basep. 54
- Contexto y Necesidades Docentesp. 55
- 5.2 Fase 2: Resultados del Diseño y Personalización del LLMp. 55
- 5.2.1 Interacción con la Docente Líder y Cambio de Percepciónp. 58
- 5.3 Fase 3 y 4: Evaluación de la Efectividad de las Intervencionesp. 66
- 5.3.1 Impacto Pedagógico: Actividades Desconectadas en el Aulap. 67
- 5.3.2 Impacto Cualitativo: Percepción de la Docente Implementadorap. 69
- 5.3.3 Validación Técnica del Prototipop. 70
- 5.4 Producto Derivado: Apropiación Institucionalp. 70
- Capítulo 6 CONCLUSIONESp. 72
- 6.1 Análisis Crítico de los Hallazgosp. 72
- computacionalp. 61
- adecuadas para contextos ruralesp. 74
- pedagógica del prototipop. 75
- institucionalp. 75
- 6.2 Discusión de la Efectividad de las Intervenciones Implementadasp. 76
- A. Nivel Pedagógicop. 76
- B. Nivel Docentep. 77
- C. Nivel Técnicop. 77
- 6.3 Limitaciones del Estudiop. 77
- 6.3.1 Tamaño de la muestrap. 78
- 6.3.2 Duración de la intervenciónp. 78
- 6.3.3 Dependencia del acompañamiento inicialp. 78
- 6.3.4 Condiciones institucionalesp. 78
- 6.4 Recomendacionesp. 78
- 6.4.1 Para la práctica pedagógica y la gestión escolarp. 78
- 6.4.2 Para futuras investigacionesp. 79
- Capítulo 7 Referenciasp. 81
- Tabla 1 Diagrama de la metodología ciencia del diseñop. 32
- Tabla 2 Parámetros de configuración de EduSpark AIp. 61
- Tabla 3 Características consideradas para la personalización de EduSpark AIp. 64
- Figura 1. Fases de la metodología ciencia del diseñop. 31
- Figura 2 Cronograma (2024-1 a 2026-1) - Diagrama de Granttp. 35
- Spathp. 40
- Figura 4 Interfaz de generación de la actividad desconectada en EduSpark AIp. 43
- prototipo inicialp. 44
- Figura 6 Estudiantes de grado 10°1 realizando el diseño de storyboardsp. 46
- Storyboardsp. 47
- Figura 9 Generación de comandos algorítmicos mediante el lanzamiento de dadosp. 48
- realp. 49
- Figura 11 Interfaz definitiva de EduSpark AI y acceso mediante código QRp. 50
- Internacional CONASIE 2025p. 53
- Figura 13 Componentes del sistema EduSpark AI y flujo de funcionamiento internop. 57
- desconectadas (Grupos 1–5)p. 69