Diseño curricular holístico y espiral para algoritmia y programación: metodologías activas, uso crítico de la IA generativa y herramientas de IA como apoyo docente
Palabras clave:
diseño curricular, metodologías activas, inteligencia artificial generativa, algoritmia y programación, evaluación formativaResumen
Este artículo presenta un diseño curricular para una asignatura introductoria de Algoritmia y Programación para carreras universitarias, fundamentado en el modelo espiral de Bruner y un enfoque holístico que integra arquitectura de computadoras, sistemas operativos y lenguajes de programación como ejes transversales. La propuesta aborda el sedentarismo cognitivo (la tendencia a delegar el esfuerzo intelectual en la tecnología) mediante metodologías activas (clase invertida, Aprendizaje Basado en Problemas, pensamiento de diseño) combinadas con un uso crítico y ético de la inteligencia artificial generativa (IAGen). El uso de la IAGen se clasifica en tres niveles (prohibida, permitida con restricciones y obligatoria) según la etapa formativa, y se emplea también como apoyo docente en el diseño de material didáctico, autoevaluaciones formativas, análisis de foros y devoluciones personalizadas. Un sistema de competencias codificadas permite la alineación constructiva entre objetivos, actividades y evaluación. La evaluación formativa continua integra autoevaluaciones en Moodle, coevaluación, foros de discusión crítica y una rúbrica de resolución de problemas con cuatro niveles de desempeño. Se presentan datos empíricos preliminares de dos cursos de aproximadamente 40 alumnos. Las últimas cuatro semanas se dedican a un proyecto final integrador colaborativo con defensa oral.
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Referencias
Cano Gallardo, A., Lara-Rosano, F. y Almanza Márquez, S. (2020). Teorías, métodos y modelos para la complejidad social. Un enfoque de sistemas complejos adaptativos. Comunicación Científica. https://doi.org/10.52501/cc.013
Cordero Balcázar, C. (2025). Alfabetización digital en el diseño pedagógico y digital de contenidos didácticos en la era de la inteligencia artificial generativa. En M. Vivas Urias y M. Ruiz Rosillo (Eds.), Inteligencia artificial generativa. Buenas prácticas docentes en educación superior (pp. 25-46). Octaedro. https://doi.org/10.36006/09648-1
Del Cisne Loján, M., Antonio Romero, J., Sancho Aguilera, D. y Yajaira Romero, A. (2024). Consecuencias de la Dependencia de la Inteligencia Artificial en Habilidades Críticas y Aprendizaje Autónomo en los Estudiantes. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(2), 2368-2382. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i2.10678
Eniversy. (26 de noviembre de 2024). ¿Cómo aplicar el aprendizaje basado en proyectos para mejorar la retención del conocimiento en cursos de capacitación? https://eniversy.com/articulos/articulo-como-aplicar-el-aprendizaje-basado-en-proyectospara-mejorar-la-retencion-del-conocimiento-en-cursos-de-capacitacion-3043
Feal-Zubimendi, S., Massia, S., Miller, S., Pietrafesa, F., Queijo, V., Quijada, A., Rossi Júnior, J. y Sánchez, G. (2019). Notas de infraestructura de país: Cono Sur. IADB Publications. https://publications.iadb.org/publications/spanish/document/Notas_de_infraestructura_de_pais_Cono_Sur.pdf
Gallent Torres, C., Zapata González, A. y Ortego Hernando, J. (2023). El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica. RELIEVE. Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 29(2). https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134
Miao, F. y Cukurova, M. (2025). Marco de competencias para docentes en materia de IA. UNESCO. https://doi.org/10.54675/AQKZ9414
Miao, F. y Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZM9535
Muñoz Martínez, C., Roger-Monzo, V. y Castelló-Sirvent, F. (2025). IA generativa y pensamiento crítico en la educación universitaria a distancia: desafíos y oportunidades. RIEDRevista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 233-273. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43556
Nazaretsky, T., Mejia-Domenzain, P., Swamy, V., Frej, J. y Käser, T. (2026). Who gives feedback matters: Student biases towards human and AI-generated formative feedback. Journal of Computer Assisted Learning, 42(1), e70153. https://doi.org/10.1111/jcal.70153
Psiky. (s.f.). Adicción a las Nuevas Tecnologías | Guía para Psicólogos. https://www.psiky.es/practica-clinica/tratamiento/adiccion-nuevas-tecnologias/
Real Academia Nacional de Medicina. (9 de abril de 2024). El uso excesivo de la inteligencia artificial debilita nuestra memoria y reduce la capacidad para pensar críticamente y resolver problemas de manera independiente. https://ranm.es/2024/04/el-uso-excesivo-de-lainteligencia-artificial-debilita-nuestra-memoria/
Santamaria Cedeño, E. V., Chicaiza Duran, E. M., Segura Cherrez, K. E. y Criollo Turusina, M. A. (2025). La dependencia de la tecnología en el desarrollo cognitivo en estudiantes en una institución de Quito. Ciencia y Educación, 6(6.1), 117-128. https://doi.org/10.5281/zenodo.17001848
Servetto, A. (2025). La IAGen y el sedentarismo cognitivo en carreras tecnológicas. II Encuentro Iberoamericano de Innovación en Tecnologías Digitales: Universidad y Sostenibilidad – UBA Digital. III Ciclo: Enseñanza Universitaria y Transformación Digital. Secretaría de Asuntos Académicos, Universidad de Buenos Aires. ISBN 978-950-29-2078-8, pp. 544-578. https://drive.google.com/file/d/1giqbu12bz2yQPaSO4R1hDTLIQXSabpkC/view
Silvero Arévalos, J. y Barúa Chamorro, J. (2024). Políticas de IA en el Cono Sur: Un análisis Comparativo en el Marco de la Evaluación de la Universidad Nacional de Asunción. Revista Letra Magna, 20(37), 71–85.
Stojanov, K. (2023). Inclusive Universalism as a Normative Principle of Education. Educ Theory, 73, 245-257. https://doi.org/10.1111/edth.12576
Universidad de Michigan-Flint. (2025). Los proyectos piloto de IA generativa - Evaluaciones en la era de la IA - Rediseño de tareas. https://www.umflint.edu/es/genai/assignments-in-the-aiera/redesigning-assignments/
Zamora Franco, A., Mendoza Yépez, W., Guerrero Cevallos, T., Triviño Briones, M., Cansiong Guerra, K., Carriel Alava, L. y Cedeño Aragundi, M. (2025). Aprendizaje Basado en Proyectos: Una Metodología para el Siglo XXI. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 9(1), 836-855. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i1.15798
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