En la reunión de este viernes, Víctor Omar Vite León (UPC) presentó la evolución de un proyecto que comenzó como tesis y hoy reorienta su foco para comprender cómo integrar la IA en la enseñanza de la investigación, a partir de evidencias recogidas con estudiantes de Comunicación Audiovisual y Medios Interactivos. El punto de partida contrastó percepciones: 88% del profesorado que usa IA en docencia declara un uso mínimo-moderado, mientras 80% del alumnado considera que la IA universitaria no satisface sus expectativas; este desajuste motivó el estudio sobre satisfacción y uso de IA en tareas de investigación.
El equipo trabajó con un curso (“Taller de Televisión Interactiva”) y un diseño cualitativo de corte etnográfico durante cuatro meses, con 17 estudiantes y entrevistas en profundidad a ocho voluntarios; los datos se analizaron temáticamente con apoyo de herramientas de IA. Se emplearon ChatGPT, SciSpace y Pinpoint para apoyar fases como revisión de literatura, delimitación del problema y análisis. El marco teórico se centró en autoeficacia (Bandura), compromiso académico (Ochoa) y participación (Carpentier) para observar el impacto de la IA en la experiencia estudiantil.
Desde el rediseño pedagógico, Vite articula el modelo TPACK con un énfasis tecnológico muy concreto: ingeniería de prompts como competencia instrumental para operar con LLM en investigación cualitativa. Se sistematizaron fases del proceso investigativo (del problema a la redacción) y se modelaron actividades de andamiaje (p. ej., lluvia de ideas por emisor-medio-mensaje-receptor) para avanzar de problemas próximos a problemas disciplinares complejos.
Los resultados reportados indican que la IA funcionó como fuente de motivación, aumentó la confianza y la eficacia para abordar tareas, organizó información y liberó tiempo para dimensiones creativas; también emergieron preocupaciones por dependencia, barreras idiomáticas, costos y curva de aprendizaje. Con todo, el equipo reconoce límites del estudio (muestra pequeña) y propone ampliar contextos y métodos.
La discusión enfatizó crear “espacios seguros” donde el uso de IA sea transparente y declarativo, evitando lógicas punitivas y aprovechando la herramienta como objeto de reflexión sobre calidad, atribución y ética. Para materializar el pensamiento crítico en prácticas verificables, se propusieron cuatro verbos operativos (Codina): verificar, evaluar, atribuir y editar; además, se sugirió adoptar el decálogo de transparencia de Daniel Craig y concebir la alfabetización como multimodal (texto, imagen, código).
Como proyección, el piloto ya escala hacia cursos de investigación de la carrera, manteniendo la combinación TPACK-prompts y abriendo posibilidades interdisciplinarias (p. ej., uso de videojuegos o entornos como Minecraft/Roblox para estudiar autoeficacia, compromiso y participación).
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