En la sesión de la Comunidad IA del 11 de septiembre, Jack J. Ávila Velásquez, coordinador de línea de Estructura y Función de la carrera de Medicina de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, presentó su experiencia en el diseño de cursos por competencias con apoyo de inteligencia artificial. A partir de cursos vinculados con el sistema nervioso para Enfermería, Terapia Física y Ciencias de la Actividad Física y el Deporte, explicó cómo herramientas como ChatGPT y Gemini pueden acompañar distintas etapas del diseño educativo sin sustituir el criterio docente.
La propuesta parte del logro establecido para cada curso y de las competencias que corresponde desarrollar en cada carrera. Desde ese punto, la IA funciona como un copiloto para organizar bibliografía, estructurar unidades y formular logros de aprendizaje para las sesiones. Ávila destacó la incorporación de criterios de éxito que explicitan qué elementos debe manejar el estudiante para argumentar, sustentar o resolver una actividad, lo que permite mantener una relación más clara entre los aprendizajes esperados y la evaluación.
Esta alineación también se traslada al sistema de evaluación. Los cuestionarios, análisis de casos, rúbricas y preguntas de opción múltiple se diseñan a partir de los logros definidos y se contextualizan según la futura práctica profesional de los estudiantes. De esta manera, un mismo campo de conocimiento puede abordarse de forma distinta según la carrera: mientras en Terapia Física y Ciencias de la Actividad Física y el Deporte se enfatiza el control del movimiento, en Enfermería el curso incorpora la respuesta del paciente a la enfermedad y el proceso de atención de enfermería.
La inteligencia artificial también interviene en la preparación de actividades y recursos para una metodología de clase invertida. Mapas mentales, infografías, textos introductorios, audios, videos y resúmenes se elaboran tomando como referencia los logros generales y específicos de cada sesión. La experiencia presentada mostró que estos materiales pueden ofrecer distintas formas de aproximarse al contenido, aunque requieren revisión docente, pues las herramientas pueden producir errores o representaciones que necesitan ser corregidas antes de llegar al aula.
Otro componente del diseño es la metacognición. Las sesiones incorporan cuestionarios de entrada, análisis de casos y una reflexión final en la que los estudiantes revisan qué aprendieron, qué aspectos necesitan mejorar y qué metas se proponen para las siguientes clases. En el aula virtual, los logros y criterios de éxito se muestran de manera explícita para orientar el estudio y ayudar a que el estudiante identifique con mayor precisión qué conocimientos debe comprender e integrar.
Durante el diálogo con la comunidad, Ávila señaló que el uso de IA ha reducido el tiempo requerido para organizar y revisar un curso, además de ofrecer una segunda mirada durante el proceso de diseño. Sin embargo, también remarcó la necesidad de cuestionar sus recomendaciones, establecer límites y decidir cuándo una propuesta resulta pertinente. La experiencia compartida plantea así un uso de la inteligencia artificial orientado a contextualizar el aprendizaje, articular competencias y práctica profesional, y ampliar los recursos disponibles para los estudiantes bajo supervisión docente.
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