Curso Virtual Asincrónico - Enseñanza y Aprendizaje con Inteligencia Artificial Generativa

Se identificó que los estudiantes del curso de Emprendimiento presentaban dificultades para formular de manera clara y estructurada sus ideas de negocio, especialmente en aspectos como la identificación del problema, la propuesta de valor y la construcción del Modelo CANVAS. Esta situación generaba retrasos en el proceso formativo, alta dependencia de retroalimentación docente y falta de seguridad al momento de presentar sus proyectos.

La solución fue integrar HERA, el asistente institucional basado en IA, como herramienta pedagógica para guiar a los estudiantes en la ideación, análisis y estructuración de su modelo de negocio. A través de prompts diseñados para el curso, HERA ofreció acompañamiento inmediato, permitió construir borradores del CANVAS y brindó sugerencias de mejora, facilitando así un aprendizaje más autónomo, ágil y personalizado.

La implementación generó avances significativos en la comprensión y estructuración de los proyectos de emprendimiento. Los estudiantes lograron desarrollar modelos de negocio más completos, claros y coherentes, demostraron mayor seguridad en sus presentaciones y aumentó su participación activa en las actividades del curso. Se espera, además, lograr una mayor autonomía en el proceso creativo, optimizar el tiempo de retroalimentación docente y formar estudiantes con mayor criterio y capacidad de análisis mediante el uso responsable y crítico de la IA.

El problema, fue el uso superficial e inadecuado de los estudiantes del curso Herramientas digitales, de modelos de lenguaje para la elaboración de casos clínicos. 

-La solución planteada fue un prompt guia

- el resultado fue casos más elaborados y debates no solo sobre IA sino de enfoques de la psicología. 

La situación identificada surgió en el proceso de acompañamiento a los proyectos de grado, donde la revisión detallada de capítulos se veía limitada por el alto número de estudiantes y la carga académica del docente. Esto generaba retroalimentaciones tardías y, en algunos casos, poco específicas, lo que dificultaba el avance oportuno de los estudiantes y afectaba la calidad argumentativa, metodológica y estructural de los documentos. Además, se evidenciaron dificultades recurrentes en la formulación del problema, la coherencia entre los apartados y la claridad conceptual, aspectos que requerían un acompañamiento más constante y focalizado.

Como solución, se implementó una nano innovación basada en el uso de inteligencia artificial generativa (ChatGPT) como herramienta de apoyo en la revisión preliminar de fragmentos de los proyectos. La IA permitía realizar una primera lectura crítica enfocada en coherencia, pertinencia metodológica, rigor académico y redacción. Posteriormente, el docente revisaba, ajustaba y complementaba estas observaciones para garantizar validez académica, evitando que la herramienta reemplazara la evaluación profesional. Esta estrategia permitió estructurar comentarios más claros, ofrecer retroalimentación más frecuente y optimizar el tiempo sin comprometer la calidad del acompañamiento.

Los resultados obtenidos fueron inmediatos y significativos. Los estudiantes mejoraron la claridad y delimitación de sus planteamientos del problema, fortalecieron la relación entre problema, objetivos y metodología, y avanzaron con mayor seguridad en la escritura académica. La retroalimentación oportuna redujo ambigüedades y facilitó ciclos iterativos de mejora, mientras que el docente logró dedicar más tiempo a orientaciones conceptuales profundas y menos a correcciones de forma. Se espera que esta estrategia continúe consolidándose como un apoyo valioso para promover autonomía, pensamiento crítico y uso responsable de herramientas de IA en los procesos investigativos.

1.      Título de la nano innovación

Rúbrica para Evaluar la Organización y Preparación de Ideas Innovadoras en Proyectos de Emprendimiento

2.      Pertinencia

En el desarrollo de proyectos de emprendimiento, muchos estudiantes presentan propuestas de negocio que incluyen descripciones, análisis de mercado o modelos de innovación generados parcialmente por herramientas de IA, lo que en ocasiones produce ideas poco cohesionadas, datos sin verificación y conceptos innovadores que no están bien fundamentados. Esta dependencia de la IA impide que el estudiante consolide su pensamiento crítico y su capacidad para estructurar una propuesta auténtica y viable.

3.      Descripción de la nano innovación

Una estrategia efectiva para fortalecer la autonomía y el criterio emprendedor es evaluar las propuestas mediante una rúbrica que exija evidenciar el aporte de la IA (captura de pantalla o registro de uso) y, al mismo tiempo, la contribución personal del estudiante: organización propia de la idea, análisis validado con fuentes reales, identificación de necesidades del mercado, coherencia del modelo de negocio y justificación de la innovación.

4.      Impacto

Tras aplicar esta metodología, se observa que los estudiantes reflexionan más sobre los insumos generados por la IA, distinguen entre sugerencias útiles y contenido poco pertinente, y fortalecen su capacidad para construir propuestas innovadoras con fundamento. Esto se traduce en un aprendizaje más profundo, una mayor claridad en la estructuración de sus proyectos y una comprensión más consciente del rol complementario de la IA en el proceso emprendedor.

El problema es el uso irresponsable de la IA por parte de algunos estudiantes. La propuesta pretende incorporar la IA en la redacción de ensayos, mejorando así, la parte ética de la escritura, el pensamiento crítico, la escritura académica y la construcción de ensayos. 

El problema identificado fue la necesidad de desarrollar el pensamiento clínico y la habilidad de diagnóstico diferencial en estudiantes de Psicopatología I, específicamente al contrastar la esquizofrenia frente a otros trastornos psicóticos, llevando el aprendizaje más allá de la teoría.

La solución planteada fue una estrategia de Nano Innovación Educativa que integró la técnica cooperativa 1-2-4 con el uso de Inteligencia Artificial (ChatGPT). Los estudiantes emplearon a la IA como un "psiquiatra experto" consultor para contrastar sus hipótesis iniciales antes de llegar a un diagnóstico grupal definitivo.

Los resultados obtenidos muestran un alto impacto en el desarrollo de competencias, con un 95% en diagnóstico ético (validación crítica de la IA), 90% en participación activa y 85% en pensamiento crítico, transformando a los estudiantes en evaluadores críticos de la tecnología y mejorando la precisión diagnóstica.

La Nanoinnovación abordó un problema crítico en la educación superior de base social: la alta tasa de deserción en los primeros semestres debido a las brechas de conocimiento y los distintos ritmos de aprendizaje de los estudiantes que ingresan. Esta situación limitaba el progreso y el sentido de pertenencia.

La solución planteada fue la integración de un Modelo de Lenguaje Grande (LLM), como Gemini, en los sistemas de gestión de aprendizaje existentes, creando una Plataforma de Tutoría Adaptativa. Esta herramienta utiliza un prompt maestro intencional para actuar como un tutor experto, capaz de evaluar la respuesta del estudiante, identificar vacíos conceptuales, ofrecer explicaciones claras con analogías y generar ejercicios de autoevaluación. La IA se "entrenó" con la base de conocimiento curricular para asegurar la alineación pedagógica.

El impacto ha sido significativo: se logró un aumento del 18% en el promedio de calificaciones del grupo piloto. La retroalimentación fue más ágil, permitiendo a los estudiantes resolver dudas fuera del horario de clase y logrando una nivelación rápida de conceptos básicos. En el proceso formativo, la IA automatizó la tutoría conceptual básica, reduciendo en un 40% el tiempo que el docente dedicaba a responder preguntas recurrentes. Esto permitió a los profesores dedicarse a la planeación estratégica y el acompañamiento socioemocional, mejorando la calidad de la interacción humana. La IA actúa como un ecualizador educativo, liberando al docente de la carga operativa para enfocarse en el pensamiento crítico.

Mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa, es posible producir ejemplos contextualizados de manera rápida, enmarcados en la temática de la clase y los resultados de aprendizaje esperados. En ese sentido, se sugiere esta nanoinnovación como apoyo para aumentar la relevancia del contenido sin invertir tiempo adicional del profesor en diseñar casos, analogías o ejercicios a medida.

Es necesario incorporar herramientas de IA para armonizar el aprendizaje de los estudiantes de Seguridad y Salud en el Trabajo con la elaboración de contenidos educativos que permitan la formación de trabajadores y entornos laborales cada vez mas seguros. Los estudiantes identifican los problemas que quisieran resolver de su entorno relacionados con SST, cual sería la posible solución y las referencias teóricas y metodologías para identificar la literatura que pueda aportar a la solución y a partir de esa información generar material que apoye la formación de los trabajadores, todo el proceso permeado por IA, para las posibles soluciones. Los resultados preliminares observados fueron muy positivos, por varias razones: La más importante es que los estudiantes incorporen de forma positiva el uso de IA, la segunda es que se apoyen en las herramientas adecuadas y la tercera es lo llamativo del proceso y de los resulatdos de los contenidos para la comunidad de trabajadores y estudiantes participantes.