En la sesión del viernes 13 de marzo de la Comunidad IA, Luis Valdivia Humareda, docente de la UPC y especialista en desarrollo de software, inteligencia artificial y arquitectura cloud, presentó una experiencia pedagógica centrada en la enseñanza de programación para estudiantes de ciclos superiores vinculados al desarrollo de videojuegos. Su propuesta, titulada Aprender reparando: debugging profesional en motores de juegos como Unity y Phaser, parte de una observación concreta: muchos estudiantes logran implementar funcionalidades, pero todavía dependen en exceso del docente cuando aparecen errores en el código.
A partir de ese diagnóstico, la experiencia replantea el lugar del error dentro del proceso de aprendizaje. En vez de entenderlo como un obstáculo que debe evitarse, Valdivia lo convierte en recurso pedagógico. La metodología consiste en exponer al estudiante a errores intencionales, tanto técnicos como lógicos, para que aprenda a leer mensajes del sistema, identificar causas, proponer soluciones y documentar el proceso de corrección. De este modo, el aula se aproxima a escenarios reales de trabajo, donde no siempre se construye desde cero, sino que con frecuencia se debe intervenir sobre productos ya desarrollados, incompletos o defectuosos.
La propuesta se organizó en dos momentos. En un primer tramo, el docente modeló con los estudiantes la identificación y resolución de errores dentro de motores como Unity y Phaser, mostrando cómo pequeñas omisiones o decisiones incorrectas afectan el funcionamiento del proyecto. En un segundo momento, cambió la lógica de la evaluación: en lugar de pedir la creación de un producto desde cero, entregó proyectos funcionales previamente alterados para que los estudiantes diagnosticaran y repararan fallas. Esta variación permitió evaluar no solo el resultado final, sino también la comprensión del problema, la capacidad de depuración y la argumentación técnica del proceso seguido.
Los resultados presentados fueron relevantes. Según lo expuesto en la sesión, se redujo de manera considerable la solicitud constante de ayuda al docente, disminuyó el tiempo que los estudiantes dedicaban a la depuración de errores y mejoró la estabilidad de los proyectos entregados. A ello se sumaron logros formativos de mayor alcance: incremento de la autonomía, fortalecimiento del pensamiento computacional, mejor documentación de los procesos y mayor confianza para afrontar problemas similares en contextos profesionales. La experiencia mostró, además, que enseñar a corregir errores no implica bajar la exigencia, sino desplazarla hacia competencias más cercanas a las demandas del campo laboral.
Uno de los puntos más valiosos de la conversación fue la reflexión sobre la evaluación en contextos atravesados por inteligencia artificial generativa. Frente a la facilidad con la que hoy un estudiante puede obtener código funcional mediante herramientas como ChatGPT, la experiencia presentada propone una evaluación más auténtica: resolver errores complejos, especialmente aquellos de lógica, exige comprensión de fundamentos y no solo capacidad de pedir respuestas a una herramienta. En ese sentido, la IA aparece como apoyo para optimizar tareas, pero no sustituye la necesidad de comprender cómo funcionan los sistemas ni de desarrollar criterios para intervenir sobre ellos.
Finalmente, la sesión abrió una discusión sobre la transferencia de esta metodología a otras disciplinas. El ponente sugirió que la lógica de “aprender reparando” puede adaptarse a áreas como marketing, matemática, estadística, psicología, finanzas o ingeniería industrial, mediante actividades en las que los estudiantes deban analizar campañas mal diseñadas, procedimientos erróneos, datos defectuosos o procesos mal secuenciados. Desde esta perspectiva, el debugging deja de ser una práctica exclusiva de la programación y se convierte en una forma de aprendizaje basada en el análisis crítico, la corrección argumentada y la preparación para contextos profesionales donde identificar y resolver errores forma parte del ejercicio cotidiano.
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