LA ENSEÑANZA DE LA MATEMÁTICA
UNIVERSITARIA DE LA MANO DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
TEACHING UNIVERSITY MATHEMATICS WITH THE HELP
OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE.
Inés María De León De Hernández
Universidad de Panamá. Facultad de Ciencias Naturales y Exactas
pág. 10434
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i6.15723
La enseñanza de la matemática universitaria de la mano de la inteligencia
artificial.
Inés María De León De Hernández
1
ines.deleon@up.ac.pa
https://orcid.org/0000-0001-6884-6174
Universidad de Panamá. Facultad de Ciencias
Naturales y Exactas
Panamá.
.
RESUMEN
En el contexto de la educación Matemática, la IA ha surgido recientemente como una herramienta
innovadora en la educación, revolucionando la forma en que se aprenden matemáticas en las
instituciones universitarias. El propósito de este estudio es identificar oportunidades y desafíos claves
para la aplicación de la IA en la educación matemática universitaria.
Con el surgimiento de sistemas de tutoría inteligentes que permitieron a los estudiantes recibir
retroalimentación personalizada y oportuna, así como acceso a recursos específicos para mejorar su
comprensión de las Matemática. La aplicación de la IA a la educación Matemática a nivel universitario
representa un área de investigación y desarrollo en continua evolución, y el uso de la IA tiene el potencial
de mejorar significativamente la calidad y la eficiencia de la educación superior. A pesar de las
aplicaciones y oportunidades que presenta actualmente el uso de la IA en la educación Matemática,
también existen desafíos que deben considerarse para un uso responsable. Actualizar a los docentes
sobre las nuevas tendencias en educación, incluido el acceso limitado a Internet y a la tecnología,
técnicas de evaluación y, por supuesto, verificación de datos.
Este estudio presenta resultados teóricos mediante la aplicación de un cuestionario sobre el uso de la IA
en la planificación de clases, que proporciona datos importantes sobre la realidad actual en la educación
Matemática universitaria. Puede utilizarse en la práctica docente universitaria y se asocia con una
revolución en la educación Matemática en este nivel académico.
Palabras clave: inteligencia artificial, educación, docencia universitaria, ética, enseñanza de la
Matemática
1
Autor principal
Correspondencia: ines.deleon@up.ac.pa
pág. 10435
Teaching university mathematics with the help of artificial intelligence.
ABSTRACT
In the context of Mathematics education, AI has recently emerged as an innovative tool in education,
revolutionizing the way Mathematics is learned in university institutions. The purpose of this study is
to identify key opportunities and challenges for the application of AI in university mathematics
education.
With the emergence of intelligent tutoring systems that allowed students to receive personalized and
timely feedback, as well as access to specific resources to improve their understanding of Mathematics.
The application of AI to Mathematics education at the university level represents an area of research
and development in continuous evolution, and the use of AI has the potential to significantly improve
the quality and efficiency of higher education. Despite the applications and opportunities currently
presented by the use of AI in Mathematics education, there are also challenges that must be considered
for responsible use. Update teachers on new trends in education, including limited access to the Internet
and technology, assessment techniques and, of course, data verification.
This study presents theoretical results by applying a questionnaire on the use of AI in lesson planning,
which provides important data on the current reality in university Mathematics education. It can be used
in university teaching practice and is associated with a revolution in Mathematics education at this
academic level.
Keywords: artificial intelligence, education, university teaching, ethics, mathematics teaching
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INTRODUCCIÓN
La enseñanza de las matemáticas en la educación universitaria se enfrenta a retos significativos, entre
los que destacan la abstracción de los conceptos, la heterogeneidad de los estudiantes y la necesidad de
adaptarse a un contexto educativo que evoluciona rápidamente. En este contexto, la Inteligencia
Artificial (IA) ha emergido como una herramienta que puede revolucionar la forma en que los docentes
planifican, enseñan y evalúan a los estudiantes. Sin embargo, para entender el impacto real de la IA en
la enseñanza Matemática, es necesario examinar cómo los docentes están integrando estas tecnologías
en sus prácticas pedagógicas.
En este contexto, el uso de tecnologías emergentes, como la Inteligencia Artificial (IA), ha suscitado
un creciente interés por su potencial para transformar la enseñanza y el aprendizaje en las ciencias
exactas. La IA, con su capacidad para procesar grandes cantidades de datos, personalizar el aprendizaje
y ofrecer retroalimentación instantánea, ofrece nuevas oportunidades para superar obstáculos
tradicionales en la educación Matemática.
Este estudio tiene como propósito identificar las oportunidades y los desafíos clave para la aplicación
de la IA en la educación Matemática universitaria, explorando cómo esta tecnología puede optimizar el
proceso educativo y, a la vez, señalando las posibles dificultades que podrían surgir.
Este ensayo tiene como objetivo presentar los resultados teóricos obtenidos a través de la aplicación de
un cuestionario sobre el uso de la IA en la planificación de clases de matemáticas universitarias. El
cuestionario fue diseñado para explorar las percepciones de los docentes sobre el uso de la IA, sus
beneficios potenciales y los desafíos que enfrentan al integrar herramientas basadas en IA en su labor
educativa. A partir de los resultados obtenidos, se analizan las oportunidades que ofrece la IA y las
barreras que aún existen para su adopción generalizada.
DESARROLLO
Contexto y Evolución de la Enseñanza de las Matemáticas Universitarias
La Matemática son una disciplina fundamental en muchos programas universitarios, especialmente en
ciencias, ingeniería, economía, informática y disciplinas afines. Sin embargo, su enseñanza a menudo
enfrenta obstáculos significativos, como la desmotivación de los estudiantes, la dificultad para adaptar
los contenidos a distintos estilos de aprendizaje y la carga de trabajo elevada para los docentes. En este
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contexto, las metodologías tradicionales basadas en clases magistrales y ejercicios en papel han sido
complementadas por tecnologías digitales, tales como plataformas de aprendizaje en línea, software
interactivo y, más recientemente, herramientas basadas en IA.
La inteligencia artificial se define según Chowdhary, 2020 citado por Cornelio et al., (2024) y (Figueroa
& Instruccional, s. f.), como un campo de la informática dedicado al estudio y desarrollo de sistemas
que pueden realizar tareas que requerirían inteligencia si las realizaran humanos . Estas tareas incluyen,
entre otras, reconocimiento de patrones, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural,
toma de decisiones y resolución de problemas complejos. En esencia, la IA busca imitar y en algunos
casos superar las capacidades cognitivas humanas mediante la creación de algoritmos y modelos que
permitan a las máquinas aprender y actuar de forma autónoma. Sin embargo, para algunos autores
(Jimenes ,2024 y de Francisco, s.f), su aplicación en el ámbito universitario requiere un análisis profundo
de las oportunidades que ofrece y los desafíos que enfrenta y que todavía hay dudas y debates para medir
la efectividad de las nuevas tecnologías en los aprendizajes efectivos de los estudiantes.
Oportunidades para la Aplicación de la IA en la Enseñanza de las Matemáticas Universitarias
1. Personalización del Aprendizaje
Una de las principales oportunidades que ofrece la IA en la educación Matemática es la personalización
del aprendizaje. A través de sistemas de tutoría inteligente (STI) y plataformas adaptativas, la IA puede
crear itinerarios de aprendizaje únicos para cada estudiante, ajustándose a su ritmo, habilidades y
necesidades. Las herramientas basadas en IA pueden identificar las áreas de dificultad de cada
estudiante, proporcionando ejercicios adicionales o explicaciones alternativas para reforzar los
conceptos no comprendidos. Esto es particularmente útil en matemáticas, donde los
estudiantes a menudo se quedan atrás debido a brechas en la comprensión de conceptos fundamentales.
El aprendizaje automático según Castrillón (2020) citado por Romero (2023), es una rama de la
inteligencia artificial, a través de la cual la tecnología busca permitir que las computadoras aprendan por
sí solas y alcancen una independencia parcial.
Es por esto que, para (Massó Ibarra, s.f.), la introducción de nuevas tecnologías para mejorar la calidad
de la educación de las personas con dificultades matemáticas ayuda a aumentar el conocimiento y la
motivación, así como las ganas de seguir aprendiendo. Plataformas como Khan Academy o Wolfram
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Alpha utilizan algoritmos de inteligencia artificial para brindar a los estudiantes soluciones
personalizadas y brindar práctica interactiva y retroalimentación inmediata. Este enfoque permite a los
estudiantes progresar a su propio ritmo, lo que puede aumentar significativamente la eficacia del
aprendizaje. Según Monzón (2024), la IA ofrece un potencial increíble para mejorar la forma en que
enseñamos y aprendemos, abriendo nuevas oportunidades para el desarrollo de habilidades, la
personalización del aprendizaje y el acceso a recursos educativos.
Retroalimentación Instantánea y Resolución de Problemas
La implementación de la inteligencia artificial (IA) para resolver problemas matemáticos en entornos
universitarios se justifica por su capacidad para transformar el proceso de enseñanza-aprendizaje y
promover una educación más personalizada, flexible y efectiva (Atoche et al., 2024).
La IA también tiene la capacidad de ofrecer retroalimentación inmediata sobre el desempeño de los
estudiantes, lo que puede ayudar a acelerar el proceso de aprendizaje. En Matemática, la
retroalimentación inmediata es crucial, ya que permite a los estudiantes corregir errores en tiempo real
y evitar que adquieran malos hábitos de resolución. Los sistemas de IA pueden proporcionar
explicaciones detalladas sobre los errores cometidos y sugerir métodos alternativos para abordar
problemas complejos, promoviendo una comprensión más profunda. De hecho, algo bueno de la IA
puede ser que promueve el trabajo en equipo con los profesores en el aula, marcando el fin del trabajo
y las tareas interminables en casa (Serrano, 2023).
Por ejemplo, en el contexto de la resolución de ecuaciones diferenciales o problemas de álgebra
abstracta, la IA puede ayudar a desglosar cada paso del proceso, lo que facilita la comprensión de los
procedimientos matemáticos y la eliminación de errores conceptuales comunes.
3. Análisis Predictivo y Seguimiento del Progreso Académico
Otra oportunidad significativa que la IA ofrece en la enseñanza de las matemáticas es su capacidad para
realizar un seguimiento detallado del progreso de los estudiantes. Mediante el análisis predictivo, los
sistemas de IA pueden identificar patrones de aprendizaje y prever posibles dificultades antes de que se
conviertan en problemas mayores. Este enfoque permite a los docentes intervenir de manera más
eficiente, proporcionando apoyo adicional a los estudiantes que lo necesiten.
Además, el análisis de datos masivos permite identificar cuáles son los temas más difíciles para los
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estudiantes en general, lo que puede ayudar a ajustar los enfoques pedagógicos y mejorar el diseño
curricular de los programas de Matemática. Las herramientas y tecnologías impulsadas por inteligencia
artificial están ayudando a mejorar la experiencia de aprendizaje de muchos estudiantes de manera que
no se habían creído posibles durante décadas.(Espinoza-Cedeño et al., 2024)
4. Optimización del Tiempo y Eficiencia Docente
La automatización de tareas administrativas, como la corrección de ejercicios y la evaluación de
exámenes, libera tiempo para que los docentes puedan centrarse en la interacción con los estudiantes y
la enseñanza conceptual. Los sistemas de IA pueden evaluar tanto problemas matemáticos simples como
complejos, proporcionando una corrección rápida y precisa. Esta eficiencia puede ser especialmente
valiosa en cursos de gran tamaño, donde el tiempo del docente es limitado. Si bien la IA está teniendo
un impacto transformador en la educación Matemática en la educación superior, es necesario superar
las limitaciones tecnológicas para garantizar su plena eficacia en el aula.(Díaz et al., 2024)
Desafíos para la Aplicación de la IA en la Enseñanza de las Matemáticas Universitarias
1. Resistencia al Cambio y Barreras Culturales
Uno de los mayores desafíos para la implementación exitosa de la IA en la educación Matemática es la
resistencia al cambio, tanto por parte de los docentes como de los estudiantes. Muchos profesores,
acostumbrados a métodos tradicionales de enseñanza, pueden mostrar escepticismo o desconfianza
hacia las nuevas tecnologías, especialmente si no comprenden completamente cómo funcionan o si
consideran que estas herramientas pueden amenazar su rol en el aula. Del mismo modo, algunos
estudiantes pueden sentirse incómodos al interactuar con plataformas tecnológicas, prefiriendo el
método clásico de aprendizaje.(Vera et al., 2024)
Además, en algunas culturas académicas, la enseñanza personalizada y la retroalimentación
automatizada pueden ser vistas como insuficientes en comparación con la interacción directa con un
experto humano, lo que podría limitar la adopción de estas tecnologías.
De manera similar, (Loor et al., 2024) citan una falta de recursos tecnológicos, falta de capacitación de
docentes y estudiantes en el uso de herramientas de IA y una infraestructura educativa que aún no está
completamente adaptada para integrar estas innovaciones, pero a pesar de todo la inteligencia artificial
transformó los métodos tradicionales de enseñanza y aprendizaje; este fenómeno fue reconocido por la
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UNESCO (2023) citado por Guevara Dávila, (2024), como una fuerza innovadora que cambió la manera
en que se obtenía y gestionaba el conocimiento.
Desigualdad en el Acceso a la Tecnología
El acceso a la tecnología sigue siendo una barrera significativa para muchos estudiantes, especialmente
en contextos de educación superior en países en desarrollo o en instituciones con presupuestos limitados.
La implementación de soluciones basadas en IA puede aumentar la brecha entre estudiantes con acceso
a tecnologías de última generación y aquellos que no tienen los recursos necesarios. Esto puede generar
desigualdades en el aprendizaje y en las oportunidades educativas, limitando la efectividad de las
herramientas de IA.
3. Dependencia Tecnológica y Falta de Pensamiento Crítico
Otro desafío es el riesgo de que los estudiantes se vuelvan excesivamente dependientes de las soluciones
automatizadas proporcionadas por la IA. Si bien estas herramientas son extremadamente útiles para
resolver problemas, los estudiantes deben desarrollar habilidades de razonamiento y pensamiento crítico
sin depender por completo de la tecnología. El aprendizaje autónomo y la resolución manual de
problemas deben seguir siendo componentes esenciales de la educación Matemática.
4. Aspectos Éticos y de Privacidad
El uso de IA en el ámbito educativo también plantea cuestiones éticas, especialmente en relación con la
recopilación y el análisis de datos personales de los estudiantes. Los sistemas basados en IA requieren
grandes cantidades de datos sobre el rendimiento académico y las interacciones de los estudiantes, lo
que genera preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de la información. Es crucial como lo
afirma Londoño, (2024),que las instituciones educativas implementen medidas adecuadas de protección
de datos y garanticen que la recopilación de información se haga de manera ética y transparente. Este
compromiso se basa en la necesidad de asegurar que los beneficios derivados de la IA se maximicen,
mientras se minimizan los riesgos y efectos adversos asociados con su aplicación.(Aparicio-Gómez &
Gallego, 2024)
METODOLOGÍA
Para recopilar los datos teóricos sobre la integración de la IA en la planificación de clases de Matemática
universitaria, se diseñó un cuestionario estructurado que se distribuyó entre docentes de Matemática en
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diversas universidades. El cuestionario incluyó preguntas cerradas y abiertas centradas en las siguientes
áreas:
1. Conocimiento y Familiaridad con la IA: Preguntas sobre el grado de familiaridad de los docentes
con las herramientas de IA y su uso en la educación.
2. Aplicación de la IA en la Planificación de Clases: Preguntas sobre cómo los docentes utilizan
la IA en la preparación de materiales, la organización de los contenidos y la creación de ejercicios
personalizados.
3. Beneficios Percibidos: Preguntas sobre los beneficios que los docentes creen que la IA puede
ofrecer en el ámbito de la enseñanza Matemática.
4. Desafíos y Barreras: Preguntas sobre las dificultades o desafíos que los docentes enfrentan al
integrar la IA en su planificación educativa.
5. Percepciones sobre el Futuro de la IA en la Educación Matemática: Preguntas sobre las
expectativas de los docentes en cuanto al papel futuro de la IA en la enseñanza universitaria de las
matemáticas.
La muestra estuvo compuesta por 30 docentes de Matemática, tanto de instituciones públicas como
privadas, con experiencia en la enseñanza de cursos básicos y avanzados de Matemática. Los resultados
obtenidos se analizaron tanto cuantitativamente como cualitativamente para identificar tendencias y
patrones comunes.
Resultados Teóricos
1. Conocimiento y Familiaridad con la IA
En cuanto al conocimiento general sobre la IA, los resultados mostraron que el 65% de los docentes
reconocen tener un conocimiento básico o intermedio de las herramientas de IA, mientras que el 35%
restante afirma no estar familiarizado con ninguna de estas tecnologías. Sin embargo, el 80% de los
encuestados expresó interés en aprender más sobre el uso de la IA en la educación, lo que sugiere una
disposición a explorar su integración en las prácticas pedagógicas.
Aunque un número significativo de docentes tiene alguna familiaridad con plataformas tecnológicas
como Khan Academy o Wolfram Alpha, el uso de IA avanzada, como sistemas de tutoría inteligente o
algoritmos predictivos, sigue siendo limitado. Los docentes tienden a ver estas herramientas como
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complementarias a sus métodos tradicionales, más que como una integración plena en su planificación.
2. Aplicación de la IA en la Planificación de Clases
En relación con la aplicación práctica de la IA en la planificación de clases, los resultados indicaron que
un 45% de los encuestados ya utiliza herramientas basadas en IA para crear ejercicios y evaluar el
progreso de los estudiantes, particularmente en ejercicios de álgebra y cálculo. Sin embargo, solo un
20% de los docentes utiliza la IA para la planificación curricular o la personalización de la enseñanza.
Esto sugiere que, aunque los docentes están empezando a integrar la IA en la evaluación y
retroalimentación, su uso en la estructuración de los contenidos aún es incipiente. Un aspecto interesante
es que muchos docentes informaron que emplean la IA para automatizar tareas repetitivas, como la
corrección de exámenes o la creación de pruebas personalizadas. Esto les permite liberar tiempo para
centrarse en aspectos más estratégicos de la enseñanza, como el diseño de actividades interactivas o la
atención personalizada a los estudiantes con dificultades.
3. Beneficios Percibidos del Uso de la IA
Los beneficios percibidos por los docentes se dividen en varias categorías. La mayoría de los docentes
(85%) destacó que la IA puede mejorar la eficiencia en la enseñanza al permitir una corrección
automática de ejercicios y proporcionar retroalimentación inmediata. Un 70% de los encuestados
mencionó que la IA facilita la personalización del aprendizaje, ya que las plataformas basadas en IA
pueden adaptarse al ritmo de cada estudiante, lo que es especialmente importante en cursos de
matemáticas donde los niveles de competencia pueden variar significativamente.
Además, el 60% de los docentes señaló que el uso de IA puede aumentar el acceso de los estudiantes a
recursos educativos de alta calidad, como problemas matemáticos generados automáticamente y
explicaciones paso a paso. Estos recursos permiten a los estudiantes practicar de manera
autónoma y reforzar su comprensión, lo cual es visto como una ventaja importante, especialmente en
cursos con una alta carga teórica.
4. Desafíos y Barreras para la Integración de la IA
A pesar de los beneficios percibidos, varios desafíos y barreras fueron identificados. El principal desafío
señalado por los docentes (70%) es la falta de formación adecuada en el uso de la IA. Muchos de los
encuestados mencionaron que, aunque tienen acceso a herramientas basadas en IA, no cuentan con la
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formación necesaria para implementarlas eficazmente en su planificación educativa. Esto destaca la
necesidad de programas de capacitación específicos para docentes en el uso de IA en la educación.
Otro desafío importante es el costo de implementación, citado por un 60% de los encuestados. Las
herramientas de IA avanzadas a menudo requieren suscripciones costosas o inversiones en
infraestructura tecnológica, lo que representa una barrera para las universidades con recursos limitados.
Por último, el temor a la dependencia tecnológica también fue mencionado por un 50% de los docentes,
quienes expresaron preocupación por que el uso excesivo de IA pueda disminuir la capacidad de los
estudiantes para resolver problemas de manera independiente o desarrollar un pensamiento matemático
crítico.
5. Percepciones sobre el Futuro de la IA en la Educación Matemática
A pesar de los desafíos, un 75% de los docentes se mostró optimista sobre el futuro de la IA en la
enseñanza universitaria de la Matemática. Los docentes consideraron que, con una formación adecuada
y un mayor acceso a herramientas de uso libre, la IA podría transformar la manera en que se enseña y
aprende Matemática, facilitando una mayor personalización y eficiencia en la enseñanza.
Sin embargo, también se destacó que la IA debería complementar, no reemplazar, las habilidades
pedagógicas de los docentes. La mayoría de los
encuestados (80%) considera que la interacción humana sigue siendo indispensable para el éxito
educativo, especialmente en una disciplina compleja como la Matemática.
CONCLUSIONES
La Inteligencia Artificial ofrece un potencial significativo para transformar la enseñanza de la
Matemática a nivel universitario, proporcionando oportunidades para personalizar el aprendizaje,
ofrecer retroalimentación instantánea y mejorar la eficiencia docente. Sin embargo, su implementación
exitosa depende de superar varios desafíos, incluyendo la resistencia al cambio, la desigualdad en el
acceso a la tecnología y los riesgos asociados con la dependencia tecnológica. La clave estará en integrar
la IA de manera complementaria con los métodos tradicionales de enseñanza, asegurando que los
estudiantes sigan desarrollando habilidades críticas y manteniendo un equilibrio entre la automatización
y la interacción humana. Con una implementación cuidadosa y ética, la IA puede desempeñar un papel
fundamental en la mejora de la educación Matemática universitaria, proporcionando a los estudiantes
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las herramientas necesarias para enfrentar los desafíos matemáticos del futuro.
Los resultados de este estudio sugieren que, aunque la integración de la IA en la enseñanza de la
Matemática universitarias aún está en sus primeras etapas, los docentes reconocen su potencial para
mejorar la personalización del aprendizaje, la eficiencia en la evaluación y la accesibilidad de recursos
educativos. Sin embargo, los desafíos relacionados con la formación docente, los costos y la
dependencia tecnológica deben ser abordados para facilitar su adopción generalizada.
Para maximizar el impacto positivo de la IA en la educación no únicamente en Matemática lo señala la
UNESCO(2019) citado (Goenechea Permisán & Valero Franco, 2024), es crucial la capacitación en AI
a los docentes con las herramientas y el conocimiento necesarios para utilizar estas tecnologías de
manera efectiva, asegurando que complementen, en lugar de sustituir, las competencias pedagógicas
humanas.
Con una implementación cuidadosa y equilibrada, la IA tiene el potencial de mejorar significativamente
la calidad de la enseñanza de la Matemática en la educación universitaria.
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