ENSEÑANZA ADAPTATIVA CON IA Y REA
EN QUÍMICA: ESTUDIO DE CASO EN LA
I.E BARRIOS UNIDOS DEL SUR, CAQUETÁ
ADAPTIVE TEACHING WITH AI AND OER IN
CHEMISTRY: A CASE STUDY IN I.E BARRIOS UNIDOS
DEL SUR, CAQUETÁ
Youly Xiomara Cano Correa
Universidad de la Amazonia, Colombia
Luis Yeferson Soto Sánchez
Universidad de la Amazonia, Colombia
Cesar Omar Jaramillo Morales
Universidad de la Amazonia, Colombia
pág. 8730
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21988
Enseñanza adaptativa con IA y REA en Química:
Estudio de Caso en la I.E Barrios Unidos del Sur, Caquetá
Youly Xiomara Cano Correa1
Yo.cano@udla.edu.co
https://orcid.org/0009-0008-3637-6890
Maestría en Educación
Universidad de la Amazonia
Colombia
Luis Yeferson Soto Sánchez
luis.soto@udla.edu.co
https://orcid.org/0009-0003-8468-3186
Maestría en Educación
Universidad de la Amazonia
Colombia
Cesar Omar Jaramillo Morales
Cesar.jaramillo@udla.edu.co
https://orcid.org/0000-0002-3610-5950
Maestría en Educación
Universidad de la Amazonia
Colombia
RESUMEN
El estudio propone el diseño e implementación de una estrategia educativa adaptativa que integra
herramientas de IA y REA, con el fin de ofrecer una alternativa innovadora que promueva un
aprendizaje significativo y autónomo. La IA es un recurso capaz de analizar el desempeño de los
estudiantes y recomendar, de forma automatizada, materiales educativos personalizados según las
necesidades de aprendizaje de cada uno. Por su parte, los REA permiten la creación y distribución de
contenidos didácticos digitales de libre acceso, fomentando una educación inclusiva, flexible y
sostenible. La investigación se enmarca en la línea de Gestión e Innovación Educativa de la Maestría
en Educación de la Universidad de la Amazonia y emplea un diseño metodológico mixto con enfoque
de estudio de caso. Se desarrolla con los estudiantes de grado once e incluye tres fases: diagnóstico del
nivel de comprensión conceptual, diseño de la estrategia basada en IA y REA, e implementación para
evaluar su impacto en el rendimiento académico, la motivación y la comprensión de los conceptos
químicos. Este proyecto tiene el propósito de transformar las prácticas pedagógicas tradicionales en
entornos más dinámicos, participativos y centrados en el estudiante, respondiendo a los lineamientos
internacionales de la UNESCO y al Objetivo de Desarrollo Sostenible N.º 4, que promueve una
educación de calidad, equitativa e inclusiva. Se espera que la integración de la Inteligencia Artificial
con los Recursos Educativos Abiertos fortalezca la enseñanza de la Química e incremente el interés de
esta área.
Palabras clave: inteligencia artificial, recursos educativos abiertos, innovación educativa, química,
educación media, aprendizaje adaptativo
1 Autor principal
Correspondencia: Yo.cano@udla.edu.co
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21988
Enseñanza adaptativa con IA y REA en Química:
Estudio de Caso en la I.E Barrios Unidos del Sur, Caquetá
Youly Xiomara Cano Correa1
Yo.cano@udla.edu.co
https://orcid.org/0009-0008-3637-6890
Maestría en Educación
Universidad de la Amazonia
Colombia
Luis Yeferson Soto Sánchez
luis.soto@udla.edu.co
https://orcid.org/0009-0003-8468-3186
Maestría en Educación
Universidad de la Amazonia
Colombia
Cesar Omar Jaramillo Morales
Cesar.jaramillo@udla.edu.co
https://orcid.org/0000-0002-3610-5950
Maestría en Educación
Universidad de la Amazonia
Colombia
RESUMEN
El estudio propone el diseño e implementación de una estrategia educativa adaptativa que integra
herramientas de IA y REA, con el fin de ofrecer una alternativa innovadora que promueva un
aprendizaje significativo y autónomo. La IA es un recurso capaz de analizar el desempeño de los
estudiantes y recomendar, de forma automatizada, materiales educativos personalizados según las
necesidades de aprendizaje de cada uno. Por su parte, los REA permiten la creación y distribución de
contenidos didácticos digitales de libre acceso, fomentando una educación inclusiva, flexible y
sostenible. La investigación se enmarca en la línea de Gestión e Innovación Educativa de la Maestría
en Educación de la Universidad de la Amazonia y emplea un diseño metodológico mixto con enfoque
de estudio de caso. Se desarrolla con los estudiantes de grado once e incluye tres fases: diagnóstico del
nivel de comprensión conceptual, diseño de la estrategia basada en IA y REA, e implementación para
evaluar su impacto en el rendimiento académico, la motivación y la comprensión de los conceptos
químicos. Este proyecto tiene el propósito de transformar las prácticas pedagógicas tradicionales en
entornos más dinámicos, participativos y centrados en el estudiante, respondiendo a los lineamientos
internacionales de la UNESCO y al Objetivo de Desarrollo Sostenible N.º 4, que promueve una
educación de calidad, equitativa e inclusiva. Se espera que la integración de la Inteligencia Artificial
con los Recursos Educativos Abiertos fortalezca la enseñanza de la Química e incremente el interés de
esta área.
Palabras clave: inteligencia artificial, recursos educativos abiertos, innovación educativa, química,
educación media, aprendizaje adaptativo
1 Autor principal
Correspondencia: Yo.cano@udla.edu.co
pág. 8731
Adaptive teaching with AI and OER in Chemistry:
A case study in I.E Barrios Unidos del Sur, Caquetá
ABSTRACT
The study proposes the design and implementation of an adaptive educational strategy that integrates
AI and OER tools, with the aim of offering an innovative alternative that promotes meaningful and
autonomous learning. AI is a resource capable of analyzing student performance and automatically
recommending personalized educational materials according to each learner’s needs. Meanwhile, OER
make it possible to create and distribute openly accessible digital teaching content, fostering inclusive,
flexible, and sustainable education. The research is framed within the Educational Management and
Innovation track of the Master’s in Education at the University of the Amazon and uses a mixed-
methods design with a case-study approach. It is carried out with eleventh-grade students and includes
three phases: diagnosing their level of conceptual understanding, designing the AI- and OER-based
strategy, and implementing it to evaluate its impact on academic performance, motivation, and
understanding of chemical concepts. This project aims to transform traditional pedagogical practices
into more dynamic, participatory, and student-centered learning environments, in line with UNESCO’s
international guidelines and Sustainable Development Goal No. 4, which promotes quality, equitable,
and inclusive education. The integration of Artificial Intelligence with Open Educational Resources is
expected to strengthen the teaching of Chemistry and increase students’ interest in the subject.
Keywords: artificial intelligence, open educational resources, educational innovation, chemistry,
secondary education, adaptive learning.
Artículo recibido 30 noviembre 2025
Aceptado para publicación: 30 diciembre 2025
Adaptive teaching with AI and OER in Chemistry:
A case study in I.E Barrios Unidos del Sur, Caquetá
ABSTRACT
The study proposes the design and implementation of an adaptive educational strategy that integrates
AI and OER tools, with the aim of offering an innovative alternative that promotes meaningful and
autonomous learning. AI is a resource capable of analyzing student performance and automatically
recommending personalized educational materials according to each learner’s needs. Meanwhile, OER
make it possible to create and distribute openly accessible digital teaching content, fostering inclusive,
flexible, and sustainable education. The research is framed within the Educational Management and
Innovation track of the Master’s in Education at the University of the Amazon and uses a mixed-
methods design with a case-study approach. It is carried out with eleventh-grade students and includes
three phases: diagnosing their level of conceptual understanding, designing the AI- and OER-based
strategy, and implementing it to evaluate its impact on academic performance, motivation, and
understanding of chemical concepts. This project aims to transform traditional pedagogical practices
into more dynamic, participatory, and student-centered learning environments, in line with UNESCO’s
international guidelines and Sustainable Development Goal No. 4, which promotes quality, equitable,
and inclusive education. The integration of Artificial Intelligence with Open Educational Resources is
expected to strengthen the teaching of Chemistry and increase students’ interest in the subject.
Keywords: artificial intelligence, open educational resources, educational innovation, chemistry,
secondary education, adaptive learning.
Artículo recibido 30 noviembre 2025
Aceptado para publicación: 30 diciembre 2025
pág. 8732
INTRODUCCIÓN
En el contexto educativo, la IA ha demostrado ser un medio poderoso para personalizar el aprendizaje,
además de fomentar y mejorar la accesibilidad a contenidos de calidad (Vergara, Lampropoulos, Antón-
Sancho, & Fernández-Arias, 2024), dentro de estas novedosas herramientas se suman los REA que han
permitido una educación sin fronteras, eliminando brechas y brindando a los estudiantes materiales
didácticos gratuitos de calidad, que mejoren su proceso de aprendizaje (Ingavélez et al., 2022).
(Ingavélez Guerra , Vladimir, Pérez Muñoz , Hilera González, & Otón Tortosa , 2022)..
Desde el año 2002 los REA se han convertido en una idea potencialmente transformadora para el
proceso de enseñanza en diferentes áreas, las ventajas de este tipo de recursos son varias: 1. permiten
que los estudiantes se apropien y se interesen por su propia educación, además de mantenerlos
conectados evitando que usen sus dispositivos tecnológicos para actividades de ocio, 2. Son de acceso
libre y gratuito; también son transversales y adaptables para facilitar el proceso de enseñanza de los
docentes, 3. permite que la educación llegue a diferentes lugares y la facilidad en la administración del
tiempo dedicado a aprender (Ossiannilsson et al., 2020), (Piza, 2020). (Ossiannilsson, y otros, 2020)
Por las múltiples ventajas que ofrecen de transformar la educación la IA y los REA se postulan como
elementos prometedores, para superar los desafíos que enfrenta la educación actual con los métodos de
enseñanza tradicionales, en esta exploración investigativa se busca la integración de estas tecnologías
para la enseñanza de la Química en la educación media de la Institución Educativa Barrios Unidos del
Sur, en Florencia - Caquetá, pues dicha Institución enfrenta dificultades en el proceso de aprendizaje y
enseñanza de área, reflejadas en los bajos desempeños de los estudiantes en pruebas Saber 11.
Este proyecto busca responder a la necesidad de innovación educativa mediante la aplicación de
tecnologías emergentes, promoviendo un aprendizaje adaptativo y centrado en el estudiante. Al integrar
IA con REA, se espera mejorar el rendimiento académico y motivación preparar mejor a los jóvenes
para su paso a la educación superior o el mundo laboral (Tavakoli et al., 2022). .
METODOLOGÍA
Este estudio de caso fue llevado a cabo en la institución educativa Barrios Unidos del Sur, en Florencia
– Caquetá, los estudiantes que fueron focalizados en esta investigación son los estudiantes de grado 11,
con 28 participantes.
INTRODUCCIÓN
En el contexto educativo, la IA ha demostrado ser un medio poderoso para personalizar el aprendizaje,
además de fomentar y mejorar la accesibilidad a contenidos de calidad (Vergara, Lampropoulos, Antón-
Sancho, & Fernández-Arias, 2024), dentro de estas novedosas herramientas se suman los REA que han
permitido una educación sin fronteras, eliminando brechas y brindando a los estudiantes materiales
didácticos gratuitos de calidad, que mejoren su proceso de aprendizaje (Ingavélez et al., 2022).
(Ingavélez Guerra , Vladimir, Pérez Muñoz , Hilera González, & Otón Tortosa , 2022)..
Desde el año 2002 los REA se han convertido en una idea potencialmente transformadora para el
proceso de enseñanza en diferentes áreas, las ventajas de este tipo de recursos son varias: 1. permiten
que los estudiantes se apropien y se interesen por su propia educación, además de mantenerlos
conectados evitando que usen sus dispositivos tecnológicos para actividades de ocio, 2. Son de acceso
libre y gratuito; también son transversales y adaptables para facilitar el proceso de enseñanza de los
docentes, 3. permite que la educación llegue a diferentes lugares y la facilidad en la administración del
tiempo dedicado a aprender (Ossiannilsson et al., 2020), (Piza, 2020). (Ossiannilsson, y otros, 2020)
Por las múltiples ventajas que ofrecen de transformar la educación la IA y los REA se postulan como
elementos prometedores, para superar los desafíos que enfrenta la educación actual con los métodos de
enseñanza tradicionales, en esta exploración investigativa se busca la integración de estas tecnologías
para la enseñanza de la Química en la educación media de la Institución Educativa Barrios Unidos del
Sur, en Florencia - Caquetá, pues dicha Institución enfrenta dificultades en el proceso de aprendizaje y
enseñanza de área, reflejadas en los bajos desempeños de los estudiantes en pruebas Saber 11.
Este proyecto busca responder a la necesidad de innovación educativa mediante la aplicación de
tecnologías emergentes, promoviendo un aprendizaje adaptativo y centrado en el estudiante. Al integrar
IA con REA, se espera mejorar el rendimiento académico y motivación preparar mejor a los jóvenes
para su paso a la educación superior o el mundo laboral (Tavakoli et al., 2022). .
METODOLOGÍA
Este estudio de caso fue llevado a cabo en la institución educativa Barrios Unidos del Sur, en Florencia
– Caquetá, los estudiantes que fueron focalizados en esta investigación son los estudiantes de grado 11,
con 28 participantes.
pág. 8733
Este estudio se enmarcó en el tipo de investigación mixta, en la fase cuantitativa se llevó a cabo la
medición del rendimiento académico antes y después de la intervención de REA e IA mediante pruebas
diagnósticas, notas de tercer periodo (control) y cuarto periodo (intervenido) y el análisis de datos de la
plataforma.
Fase de desarrollo (Cualitativa)
Primero se realizó la selección de temáticas, se identificó según el (MEN) (Ministerio de Educación
Nacional, 2025) los (DBA) Derechos Básicos de Aprendizaje y los planes de aula socializados con la
docente a cargo del área de Química de la institución, los temas que a los estudiantes les correspondía
iniciar el cuarto periodo académico, fueron compuestos oxigenados: Alcoholes, aldehídos, cetonas y
éteres.
Luego se procedió al diseño de la plataforma, la cual fue construida en forma de unidades de
aprendizaje, que no tienen un orden estricto, pueden ser vistas por los estudiantes según sus necesidades
e interés, esta herramienta se vinculó con IA mediante un Chat Bot “profe AlquimIA” que actúa como
un profesor de química, que responde y guía el aprendizaje de los estudiantes, a partir de indicar la
forma correcta de nombrar los compuestos oxigenados, también se integró REA de diferentes formatos,
(videos, lecturas y cuestionarios).
Seguidamente, para el análisis de las entrevistas semiestructuradas, sobre la percepción y motivación
de los estudiantes frente al área de química, este estudio empleó la técnica de la entrevista
semiestructurada (Hamui-Sutton & Varela-Ruiz, 2013), por medio de una pre y post intervención
realizada de forma grupal e individual, esta forma de recolección de datos se seleccionó por la
información tan valiosa que aporta.
Fase de evaluación (Cuantitativa)
Se aplicó un diseño cuasiexperimental en donde se tomaron los estudiantes de grado 11, grupo en el
que la docente identifico falencias académicas y de motivación por parte de los estudiantes en el área
de química, debido a que en la institución solo se cuenta con un grado de 11, los datos de control fueron
tomados de los resultados académicos obtenidos en el periodo anterior, para evidenciar si la educación
adaptativa tiene un impacto positivo o no en la mejora académica y aprendizaje significativo del área
de química.
Este estudio se enmarcó en el tipo de investigación mixta, en la fase cuantitativa se llevó a cabo la
medición del rendimiento académico antes y después de la intervención de REA e IA mediante pruebas
diagnósticas, notas de tercer periodo (control) y cuarto periodo (intervenido) y el análisis de datos de la
plataforma.
Fase de desarrollo (Cualitativa)
Primero se realizó la selección de temáticas, se identificó según el (MEN) (Ministerio de Educación
Nacional, 2025) los (DBA) Derechos Básicos de Aprendizaje y los planes de aula socializados con la
docente a cargo del área de Química de la institución, los temas que a los estudiantes les correspondía
iniciar el cuarto periodo académico, fueron compuestos oxigenados: Alcoholes, aldehídos, cetonas y
éteres.
Luego se procedió al diseño de la plataforma, la cual fue construida en forma de unidades de
aprendizaje, que no tienen un orden estricto, pueden ser vistas por los estudiantes según sus necesidades
e interés, esta herramienta se vinculó con IA mediante un Chat Bot “profe AlquimIA” que actúa como
un profesor de química, que responde y guía el aprendizaje de los estudiantes, a partir de indicar la
forma correcta de nombrar los compuestos oxigenados, también se integró REA de diferentes formatos,
(videos, lecturas y cuestionarios).
Seguidamente, para el análisis de las entrevistas semiestructuradas, sobre la percepción y motivación
de los estudiantes frente al área de química, este estudio empleó la técnica de la entrevista
semiestructurada (Hamui-Sutton & Varela-Ruiz, 2013), por medio de una pre y post intervención
realizada de forma grupal e individual, esta forma de recolección de datos se seleccionó por la
información tan valiosa que aporta.
Fase de evaluación (Cuantitativa)
Se aplicó un diseño cuasiexperimental en donde se tomaron los estudiantes de grado 11, grupo en el
que la docente identifico falencias académicas y de motivación por parte de los estudiantes en el área
de química, debido a que en la institución solo se cuenta con un grado de 11, los datos de control fueron
tomados de los resultados académicos obtenidos en el periodo anterior, para evidenciar si la educación
adaptativa tiene un impacto positivo o no en la mejora académica y aprendizaje significativo del área
de química.
pág. 8734
Con los estudiantes de grado 11 se usaron los datos de las notas obtenidas durante la fase experimental
vs las notas que habían sido previamente obtenidas que serán de control, se realizaron mediciones pre
y post intervención mediante pruebas en Química realizada en la herramienta de Google Forms, que
permitió calificar de forma automática a los estudiantes, se analizó, cual fue el grupo funcional en el
cual los estudiantes tuvieron más dificultades, finalmente esta investigación tuvo un diseño explicativo
secuencial (CUANTI → CUALI), en donde se inició con la recopilación y análisis de datos cuantitativos
para posteriormente evidenciar tendencias y resultados medibles, luego se analizó la fase cualitativa
que busca comprender más profundamente los hallazgos a través de encuestas, entrevistas y
observaciones, de esta manera, se logra una explicación más completa de la problemática educativa
abordada.
Finalmente, cerrando con la recolección de datos se concibe una encuesta de satisfacción, para la cual
se implementó la escala de Likert ya que, en el contexto de esta investigación, este tipo de escala es
sumamente útil para medir actitudes, opiniones y percepciones de manera estructurada y cuantificable,
pues su formato estandarizado, permite a los encuestados expresar su grado de acuerdo o desacuerdo a
través de una serie gradual de opciones. (Matas, 2018)
Población
La población de estudio estuvo conformada por los estudiantes de grado undécimo de la Institución
Educativa Barrios Unidos del Sur, en su sede principal, ubicada en el barrio Versalles de Florencia –
Caquetá total (35 estudiantes). Dado que la institución cuenta con un único grupo de este nivel, la
población correspondió a los estudiantes interesados en participar en esta investigación y quienes se
encuentren presentes en todos los encuentros de clase, en donde se trabajó la herramienta educativa, se
guío y apoyó el proceso de aprendizaje.
Estos estudiantes fueron seleccionados como población de estudio debido a se encuentran con un nivel
de desempeño en el área de química bajo y desinteresados en esta área del conocimiento, además, se
encuentran próximos a graduarse de bachiller, por lo que se busca fortalecer el uso de herramientas
tecnológicas que les permitan afrontar los retos de la vida diaria.
Con los estudiantes de grado 11 se usaron los datos de las notas obtenidas durante la fase experimental
vs las notas que habían sido previamente obtenidas que serán de control, se realizaron mediciones pre
y post intervención mediante pruebas en Química realizada en la herramienta de Google Forms, que
permitió calificar de forma automática a los estudiantes, se analizó, cual fue el grupo funcional en el
cual los estudiantes tuvieron más dificultades, finalmente esta investigación tuvo un diseño explicativo
secuencial (CUANTI → CUALI), en donde se inició con la recopilación y análisis de datos cuantitativos
para posteriormente evidenciar tendencias y resultados medibles, luego se analizó la fase cualitativa
que busca comprender más profundamente los hallazgos a través de encuestas, entrevistas y
observaciones, de esta manera, se logra una explicación más completa de la problemática educativa
abordada.
Finalmente, cerrando con la recolección de datos se concibe una encuesta de satisfacción, para la cual
se implementó la escala de Likert ya que, en el contexto de esta investigación, este tipo de escala es
sumamente útil para medir actitudes, opiniones y percepciones de manera estructurada y cuantificable,
pues su formato estandarizado, permite a los encuestados expresar su grado de acuerdo o desacuerdo a
través de una serie gradual de opciones. (Matas, 2018)
Población
La población de estudio estuvo conformada por los estudiantes de grado undécimo de la Institución
Educativa Barrios Unidos del Sur, en su sede principal, ubicada en el barrio Versalles de Florencia –
Caquetá total (35 estudiantes). Dado que la institución cuenta con un único grupo de este nivel, la
población correspondió a los estudiantes interesados en participar en esta investigación y quienes se
encuentren presentes en todos los encuentros de clase, en donde se trabajó la herramienta educativa, se
guío y apoyó el proceso de aprendizaje.
Estos estudiantes fueron seleccionados como población de estudio debido a se encuentran con un nivel
de desempeño en el área de química bajo y desinteresados en esta área del conocimiento, además, se
encuentran próximos a graduarse de bachiller, por lo que se busca fortalecer el uso de herramientas
tecnológicas que les permitan afrontar los retos de la vida diaria.
pág. 8735
Muestra
En esta investigación se realizó muestreo deliberado, crítico o por juicio, debido a que primero se realizó
un acercamiento a la población que permitiera conocerlos, con el objetivo de poder trabajar con la
totalidad de los estudiantes (35), pero como algunos se encontraban realizando actividades como ferias
de ciencia, vinos artesanales, y demás actividades 7 estudiantes fueron excluidos, debido a que no
participaron de algunas clases. La selección de este muestreo responde a la necesidad de evaluar el
impacto del modelo adaptativo basado en IA y REA en un grupo, permitiendo analizar de manera
integral el efecto sobre el rendimiento académico, la motivación y la comprensión conceptual en
Química, eliminando sesgos asociados a la selección aleatoria.
Validez
Se seleccionó un panel de 2 docentes del área de Química y 2 del área de Tecnología Educativa, quienes
fueron los encargados de revisar, realizar sugerencias, y evaluar la pertinencia académica. La validez,
se evaluó mediante el análisis de los resultados obtenidos mediante un análisis de los ítems del
cuestionario de satisfacción y de las pruebas diagnóstico/posprueba (Cornetero & López-Regalado,
2025).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Descripción general de la recolección de información
En este trabajo de investigación, realizado en la Institución Educativa Barrios Unidos de Sur, se
seleccionaron a los estudiantes de grado 11, un total de 28 estudiantes, que cumplieron los requisitos de
aceptar participar del proceso investigativo y asistir a los encuentros de clase, en donde se abordó cada
uno de los temas (Compuestos Oxigenados: Alcoholes, Aldehídos, Cetonas y éteres), para la enseñanza
de estos temas se diseñó una herramienta digital, que permitió que los estudiantes interactuaran con
recursos educativos abiertos, disponibles en diferentes formatos: video, lecturas, quizes, que tenía la
posibilidad de adaptarse a los diferentes estilos de aprendizaje de los estudiantes, el hecho de que un
mismo tema sea abordado de diferentes formas, permite llevar a aquellos estudiantes que las clases
magistrales no son emocionantes, o no comprenden con esa estrategia de enseñanza, a lograr mejorar
su proceso de aprendizaje.
Muestra
En esta investigación se realizó muestreo deliberado, crítico o por juicio, debido a que primero se realizó
un acercamiento a la población que permitiera conocerlos, con el objetivo de poder trabajar con la
totalidad de los estudiantes (35), pero como algunos se encontraban realizando actividades como ferias
de ciencia, vinos artesanales, y demás actividades 7 estudiantes fueron excluidos, debido a que no
participaron de algunas clases. La selección de este muestreo responde a la necesidad de evaluar el
impacto del modelo adaptativo basado en IA y REA en un grupo, permitiendo analizar de manera
integral el efecto sobre el rendimiento académico, la motivación y la comprensión conceptual en
Química, eliminando sesgos asociados a la selección aleatoria.
Validez
Se seleccionó un panel de 2 docentes del área de Química y 2 del área de Tecnología Educativa, quienes
fueron los encargados de revisar, realizar sugerencias, y evaluar la pertinencia académica. La validez,
se evaluó mediante el análisis de los resultados obtenidos mediante un análisis de los ítems del
cuestionario de satisfacción y de las pruebas diagnóstico/posprueba (Cornetero & López-Regalado,
2025).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Descripción general de la recolección de información
En este trabajo de investigación, realizado en la Institución Educativa Barrios Unidos de Sur, se
seleccionaron a los estudiantes de grado 11, un total de 28 estudiantes, que cumplieron los requisitos de
aceptar participar del proceso investigativo y asistir a los encuentros de clase, en donde se abordó cada
uno de los temas (Compuestos Oxigenados: Alcoholes, Aldehídos, Cetonas y éteres), para la enseñanza
de estos temas se diseñó una herramienta digital, que permitió que los estudiantes interactuaran con
recursos educativos abiertos, disponibles en diferentes formatos: video, lecturas, quizes, que tenía la
posibilidad de adaptarse a los diferentes estilos de aprendizaje de los estudiantes, el hecho de que un
mismo tema sea abordado de diferentes formas, permite llevar a aquellos estudiantes que las clases
magistrales no son emocionantes, o no comprenden con esa estrategia de enseñanza, a lograr mejorar
su proceso de aprendizaje.
pág. 8736
Para el diseño de la herramienta se usó la Suite de Google (Google sites, Google Analytics, Google
Forms, Google Gemini, Gmail, Google Studio, Google Academic, YouTube y Google Chrome) que
facilitó, organizar de una forma adecuada todo el contenido, esta herramienta tenía una característica
especial, ser gratuita o de Open Access, lo que permitió que tanto el colegio, como los estudiantes no
realizaran ninguna inversión económica para mejorar su aprendizaje, lo único que debían tener era:
autonomía, apropiarse del contenido, interesarse por su proceso educativo e invertir tiempo para usar la
herramienta, para poder llevar sus conocimientos a nivel más alto, adicionalmente al paquete de
servicios gratuitos de Google; se utilizó la plataforma Chatbase.co y CodePen.io. para la creación de un
agente virtual denominado como “profe AlquimIA” entrenado para resolver inquietudes y conflictos
sobre los conceptos que surjan a medida que el usuario (estudiante) transita por el REA.
El Recurso Educativo Abierto diseñado, se encuentra albergado en el siguiente enlace:
https://sites.google.com/view/realquimia/inicio, tiene una estructura de unidades de aprendizaje que
no son secuenciales, por lo tanto el estudiante puede trabajar el tema en el que tenga dificultad o todas,
en esta investigación se guio a los estudiantes paso a paso por cada una de las unidades, con el objetivo
que el resultado de aprendizaje sea óptimo.
Para encontrar la información este proyecto diseñó un formato de encuesta estructurado donde se
recopilaron datos para su para su análisis, lo primero que se realizó fue el examen inicial diagnóstico,
como 2 temas aún no habían sido abordados, se realizó una introducción a los aldehídos y éteres
mediante clases magistrales realizadas por la docente a cargo y los investigadores, posteriormente se
introdujo la herramienta, durante aproximadamente 3 sesiones se trabajó cada una de las temáticas,
usando la herramienta digital diseñada, para finalmente realizar el examen final. Paralelamente a la
encuesta, también se diseñó un instrumento de entrevista semiestructurada cuya finalidad es ofrecer una
óptica cualitativa al proyecto de investigación aquí presentado. Y en la fase final de recolección de
datos, se aplicó una encuesta de satisfacción enfocada a los estudiantes en el marco de la enseñanza
adaptativa basada en IA y REA.
Para el diseño de la herramienta se usó la Suite de Google (Google sites, Google Analytics, Google
Forms, Google Gemini, Gmail, Google Studio, Google Academic, YouTube y Google Chrome) que
facilitó, organizar de una forma adecuada todo el contenido, esta herramienta tenía una característica
especial, ser gratuita o de Open Access, lo que permitió que tanto el colegio, como los estudiantes no
realizaran ninguna inversión económica para mejorar su aprendizaje, lo único que debían tener era:
autonomía, apropiarse del contenido, interesarse por su proceso educativo e invertir tiempo para usar la
herramienta, para poder llevar sus conocimientos a nivel más alto, adicionalmente al paquete de
servicios gratuitos de Google; se utilizó la plataforma Chatbase.co y CodePen.io. para la creación de un
agente virtual denominado como “profe AlquimIA” entrenado para resolver inquietudes y conflictos
sobre los conceptos que surjan a medida que el usuario (estudiante) transita por el REA.
El Recurso Educativo Abierto diseñado, se encuentra albergado en el siguiente enlace:
https://sites.google.com/view/realquimia/inicio, tiene una estructura de unidades de aprendizaje que
no son secuenciales, por lo tanto el estudiante puede trabajar el tema en el que tenga dificultad o todas,
en esta investigación se guio a los estudiantes paso a paso por cada una de las unidades, con el objetivo
que el resultado de aprendizaje sea óptimo.
Para encontrar la información este proyecto diseñó un formato de encuesta estructurado donde se
recopilaron datos para su para su análisis, lo primero que se realizó fue el examen inicial diagnóstico,
como 2 temas aún no habían sido abordados, se realizó una introducción a los aldehídos y éteres
mediante clases magistrales realizadas por la docente a cargo y los investigadores, posteriormente se
introdujo la herramienta, durante aproximadamente 3 sesiones se trabajó cada una de las temáticas,
usando la herramienta digital diseñada, para finalmente realizar el examen final. Paralelamente a la
encuesta, también se diseñó un instrumento de entrevista semiestructurada cuya finalidad es ofrecer una
óptica cualitativa al proyecto de investigación aquí presentado. Y en la fase final de recolección de
datos, se aplicó una encuesta de satisfacción enfocada a los estudiantes en el marco de la enseñanza
adaptativa basada en IA y REA.
pág. 8737
Resultado de la encuesta de conocimiento
Figura 1 Análisis conocimientos previos
Nota: Elaboración propia, análisis de los estudiantes, conocimientos previos.
En la figura 1 se evidencian las notas obtenidas por cada uno de los estudiantes, en este primer momento,
se presentó una dificulta para realizar el examen de pre saberes de forma individual, debido a que en la
institución educativa los padres no permiten que lleven dispositivos móviles, ya que son factores de
distracción y la sala de tecnología estuvo ocupada por docentes del SENA, en consecuencia para este
primer examen trabajamos con el 85% de los estudiantes en pareja, y el 15% de forma individual, por
lo tanto este análisis nos permite saber de forma próxima cómo se encuentran en el área de química
luego de haber recibido una breve introducción al tema de compuestos oxigenados.
Figura 2 Número de respuestas incorrectas por pregunta.
Nota: Elaboración propia, análisis cuantitativo de errores por pregunta.
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
E1
E2
E3
E4
E5
E6
E7
E8
E9
E10
E11
E12
E13
E14
E15
E16
E17
E18
E19
E20
E21
E22
E23
E24
E25
E26
E27
E28
Nota
Codigo de estudiante
Examen inicial - análisis de pre saberes
2
0
4
9 9
4
8
4 4
11
6
3
6
16
3
7
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Cantidad de errores
Número de las preguntas
Número de respuestas mal respondidas (Examen Inicial)
Resultado de la encuesta de conocimiento
Figura 1 Análisis conocimientos previos
Nota: Elaboración propia, análisis de los estudiantes, conocimientos previos.
En la figura 1 se evidencian las notas obtenidas por cada uno de los estudiantes, en este primer momento,
se presentó una dificulta para realizar el examen de pre saberes de forma individual, debido a que en la
institución educativa los padres no permiten que lleven dispositivos móviles, ya que son factores de
distracción y la sala de tecnología estuvo ocupada por docentes del SENA, en consecuencia para este
primer examen trabajamos con el 85% de los estudiantes en pareja, y el 15% de forma individual, por
lo tanto este análisis nos permite saber de forma próxima cómo se encuentran en el área de química
luego de haber recibido una breve introducción al tema de compuestos oxigenados.
Figura 2 Número de respuestas incorrectas por pregunta.
Nota: Elaboración propia, análisis cuantitativo de errores por pregunta.
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
E1
E2
E3
E4
E5
E6
E7
E8
E9
E10
E11
E12
E13
E14
E15
E16
E17
E18
E19
E20
E21
E22
E23
E24
E25
E26
E27
E28
Nota
Codigo de estudiante
Examen inicial - análisis de pre saberes
2
0
4
9 9
4
8
4 4
11
6
3
6
16
3
7
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Cantidad de errores
Número de las preguntas
Número de respuestas mal respondidas (Examen Inicial)
pág. 8738
En la figura numero 2 encontramos el número de estudiantes que respondieron de forma incorrecta, en
cada una de las preguntas, se identificó que la pregunta número 14 fue la que tuvo mayor número de
errores con 16 estudiantes que respondieron de forma incorrecta, siendo la más difícil para ellos, seguida
por la pregunta 10 con 11 errores y en tercer lugar la pregunta 4 y 5 con 9 errores.
Tabla 1. Distribución de grupos funcionales por preguntas (examen inicial)
Grupo Funcional Alcohol Cetona Aldehído Éter
Numero de pregunta 1, 5,6,7 2,11,12,13 4,8,9,10 3,14,15,16
Nota: Elaboración propia
Para el examen inicial se realizaron 16 preguntas, que evaluaban los 4 temas de compuestos oxigenados,
en la tabla número 1, se muestra el grupo funcional y los numero de pregunta que evaluaban este tema,
encontrando que la pregunta con mayor número de errores correspondía a la 14 que evaluaba el grupo
de los éteres, siendo para los estudiantes el tema más complicado.
Figura 3 Número de errores por grupo funcional
Nota: Elaboración propia, identificación del número de errores por grupo funcional.
Para lograr identificar el grupo funcional que tenía mayor dificultad para los estudiantes, se sumaron el
número de errores de cada pregunta, que evaluaba el mismo grupo funcional y de esta forma resulta la
figura 3, en donde se encontró que el grupo funcional con más errores en el examen inicial correspondía
al éter con 30 estudiantes que respondieron de forma equivocada, seguido por aldehídos con 28 errores.
23
15
30 28
0
5
10
15
20
25
30
35
Alcohol Cetona Eter Aldehido
Cantidad de errores
Grupo funcional
Errores por grupo funcional
(Examen Inicial)
En la figura numero 2 encontramos el número de estudiantes que respondieron de forma incorrecta, en
cada una de las preguntas, se identificó que la pregunta número 14 fue la que tuvo mayor número de
errores con 16 estudiantes que respondieron de forma incorrecta, siendo la más difícil para ellos, seguida
por la pregunta 10 con 11 errores y en tercer lugar la pregunta 4 y 5 con 9 errores.
Tabla 1. Distribución de grupos funcionales por preguntas (examen inicial)
Grupo Funcional Alcohol Cetona Aldehído Éter
Numero de pregunta 1, 5,6,7 2,11,12,13 4,8,9,10 3,14,15,16
Nota: Elaboración propia
Para el examen inicial se realizaron 16 preguntas, que evaluaban los 4 temas de compuestos oxigenados,
en la tabla número 1, se muestra el grupo funcional y los numero de pregunta que evaluaban este tema,
encontrando que la pregunta con mayor número de errores correspondía a la 14 que evaluaba el grupo
de los éteres, siendo para los estudiantes el tema más complicado.
Figura 3 Número de errores por grupo funcional
Nota: Elaboración propia, identificación del número de errores por grupo funcional.
Para lograr identificar el grupo funcional que tenía mayor dificultad para los estudiantes, se sumaron el
número de errores de cada pregunta, que evaluaba el mismo grupo funcional y de esta forma resulta la
figura 3, en donde se encontró que el grupo funcional con más errores en el examen inicial correspondía
al éter con 30 estudiantes que respondieron de forma equivocada, seguido por aldehídos con 28 errores.
23
15
30 28
0
5
10
15
20
25
30
35
Alcohol Cetona Eter Aldehido
Cantidad de errores
Grupo funcional
Errores por grupo funcional
(Examen Inicial)
pág. 8739
Figura 4 Resultados de las notas obtenidas en el tercer periodo.
Nota: Elaboración propia, reconocimiento del nivel académico en el área de química, según el periodo anterior.
Para lograr reconocer el nivel académico en el que se encontraban los estudiantes, a partir del uso de
clases únicamente magistrales, se tomaron los datos de las notas obtenidos en el tercer periodo, que
corresponde al periodo previo a la intervención, de la herramienta digital para la enseñanza, estos datos
se reflejan en la figura 4, el promedio académico, para los estudiantes de 11 en el tercer periodo fue
3,19, valor que reflejaba un desempeño básico para los estudiantes.
Luego de reconocer y realizar el análisis de conocimientos previos a los estudiantes, se procedió a
trabajar con cada uno de los temas de compuestos oxigenados, usando la herramienta digital diseñada,
permitiendo que los estudiantes, interactúen con el Chat Bot de inteligencia artificial, usen recursos
educativos abiertos, se interesen y se apropien de su educación, que realicen cuestionarios rápidos de
los temas, que fomente habilidades tecnológicas y se concienticen que la tecnología esta para ayudarnos
en los diferentes procesos de aprendizaje, no únicamente en actividades de ocio.
Figura 5 Número de errores por cada pregunta
Nota: Elaboración propia, análisis de respuestas incorrectas por cada pregunta.
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
E1
E2
E3
E4
E5
E6
E7
E8
E9
E10
E11
E12
E13
E14
E15
E16
E17
E18
E19
E20
E21
E22
E23
E24
E25
E26
E27
E28
Nota
Codigo del estudiante
Promedio academico tercer periodo
1
4 4
6
2
7 7
1
7
11 11
9
0
2
4
6
8
10
12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
cantidad de errores
Numero de pregunta
Número de respuestas mal respondidas (Examen Final)
Figura 4 Resultados de las notas obtenidas en el tercer periodo.
Nota: Elaboración propia, reconocimiento del nivel académico en el área de química, según el periodo anterior.
Para lograr reconocer el nivel académico en el que se encontraban los estudiantes, a partir del uso de
clases únicamente magistrales, se tomaron los datos de las notas obtenidos en el tercer periodo, que
corresponde al periodo previo a la intervención, de la herramienta digital para la enseñanza, estos datos
se reflejan en la figura 4, el promedio académico, para los estudiantes de 11 en el tercer periodo fue
3,19, valor que reflejaba un desempeño básico para los estudiantes.
Luego de reconocer y realizar el análisis de conocimientos previos a los estudiantes, se procedió a
trabajar con cada uno de los temas de compuestos oxigenados, usando la herramienta digital diseñada,
permitiendo que los estudiantes, interactúen con el Chat Bot de inteligencia artificial, usen recursos
educativos abiertos, se interesen y se apropien de su educación, que realicen cuestionarios rápidos de
los temas, que fomente habilidades tecnológicas y se concienticen que la tecnología esta para ayudarnos
en los diferentes procesos de aprendizaje, no únicamente en actividades de ocio.
Figura 5 Número de errores por cada pregunta
Nota: Elaboración propia, análisis de respuestas incorrectas por cada pregunta.
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
E1
E2
E3
E4
E5
E6
E7
E8
E9
E10
E11
E12
E13
E14
E15
E16
E17
E18
E19
E20
E21
E22
E23
E24
E25
E26
E27
E28
Nota
Codigo del estudiante
Promedio academico tercer periodo
1
4 4
6
2
7 7
1
7
11 11
9
0
2
4
6
8
10
12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
cantidad de errores
Numero de pregunta
Número de respuestas mal respondidas (Examen Final)
pág. 8740
Luego de haber trabajado durante aproximadamente un periodo académico, de realizar talleres de
seguimiento, se ejecutó el examen final, que constaba de 12 preguntas, con el fin de evaluar los 4 temas
vistos, lo que correspondió a 3 preguntas por tema, para el examen final se identifica en la figura 5, que
la pregunta que tuvo mayor número de errores por parte de los estudiantes, corresponde a las numero
(10 y 11) con 11 estudiantes que tuvieron respuestas incorrectas cada una.
Tabla 2. Distribución de grupos funcionales por preguntas (examen final)
Grupo Funcional Alcohol Cetona Aldehído Éter
Numero de pregunta 1, 5,6 3,7,8 2,9,10 4,11,12
Nota: Elaboración propia
En la tabla 2 se evidencia, la distribución de preguntas en los diferentes grupos funcionales, que nos
permite identificar que las preguntas con mayor número de errores se encuentran en los grupos de
aldehídos y éteres.
Figura 6. Número de errores según grupo funcional (examen final)
Nota: Elaboración propia, análisis por grupo funcional (examen final).
En la figura 6, se evidencia el número de respuestas incorrectas según cada uno de los grupos
funcionales, encontrando que el grupo funcional que mostró una mayor dificultad corresponde al de los
éteres (más errores), mientras que el tema que tuvo un mayor aprendizaje significativo corresponde a
las cetonas (menos errores).
10
22
12
26
0
5
10
15
20
25
30
Alcoholes Aldehidos Cetonas Eteres
Cantidad de errores
Grupo funcional
Errores por grupo funcional
(Examen Final)
Luego de haber trabajado durante aproximadamente un periodo académico, de realizar talleres de
seguimiento, se ejecutó el examen final, que constaba de 12 preguntas, con el fin de evaluar los 4 temas
vistos, lo que correspondió a 3 preguntas por tema, para el examen final se identifica en la figura 5, que
la pregunta que tuvo mayor número de errores por parte de los estudiantes, corresponde a las numero
(10 y 11) con 11 estudiantes que tuvieron respuestas incorrectas cada una.
Tabla 2. Distribución de grupos funcionales por preguntas (examen final)
Grupo Funcional Alcohol Cetona Aldehído Éter
Numero de pregunta 1, 5,6 3,7,8 2,9,10 4,11,12
Nota: Elaboración propia
En la tabla 2 se evidencia, la distribución de preguntas en los diferentes grupos funcionales, que nos
permite identificar que las preguntas con mayor número de errores se encuentran en los grupos de
aldehídos y éteres.
Figura 6. Número de errores según grupo funcional (examen final)
Nota: Elaboración propia, análisis por grupo funcional (examen final).
En la figura 6, se evidencia el número de respuestas incorrectas según cada uno de los grupos
funcionales, encontrando que el grupo funcional que mostró una mayor dificultad corresponde al de los
éteres (más errores), mientras que el tema que tuvo un mayor aprendizaje significativo corresponde a
las cetonas (menos errores).
10
22
12
26
0
5
10
15
20
25
30
Alcoholes Aldehidos Cetonas Eteres
Cantidad de errores
Grupo funcional
Errores por grupo funcional
(Examen Final)
pág. 8741
Figura 7 Análisis comparativo entre el examen final e inicial
Nota: Elaboración propia, análisis comparativo, examen inicial y final por grupos funcionales.
En la figura 7 se realiza el análisis de los dos exámenes, para identificar si hay algún avance en el
aprendizaje de los estudiantes, en el grupo de los alcoholes se encontró que al comparar el número de
errores entre el examen inicial y el final hubo una mejoría del 0,9%, para el grupo de las cetonas hubo
una mejoría del 0,6%, en el grupo de los éteres una mejoría del 1,3% y finalmente en el grupo de los
aldehídos 1,2%, al sumar las mejoras tenemos un resultado de un avance reflejado en un 4% para el
grupo, ya habíamos identificado, que tanto en el examen inicial y final los grupos oxigenados que tenían
mayor dificultad correspondían a los éteres y aldehídos, pero como las falencias y déficit del
conocimiento eran grandes en el examen final se observa en estos dos grupos un avance positivo, 1,2 y
1,3% siendo los valores más altos, comparados con los otros dos grupos funcionales.
Figura 8 Análisis cualitativo de desempeño académico en examen (inicial -final)
Nota: Elaboración propia, comparación del análisis cualitativo de desempeño en examen inicial y examen final.
20,5
13,4
26,8 25,0
19,6
12,8
25,5 23,8
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
Alcohol Cetona Eter Aldehido
Porcentaje de errores
Grupos funcionales
Comparacion entre examen inicial y final segun grupos
funcionales
Examen Inicial Examen final
10
3
11
4
10
3
12
3
0
2
4
6
8
10
12
14
superior 4,6 - 5,0 alto 4,0 - 4,5 basico 3,0 - 3,9 bajo 1,0 - 2,9
Número de estudiantes
Analisis cualitativo de desempeño academico
Examen Inicial Examen Final
Figura 7 Análisis comparativo entre el examen final e inicial
Nota: Elaboración propia, análisis comparativo, examen inicial y final por grupos funcionales.
En la figura 7 se realiza el análisis de los dos exámenes, para identificar si hay algún avance en el
aprendizaje de los estudiantes, en el grupo de los alcoholes se encontró que al comparar el número de
errores entre el examen inicial y el final hubo una mejoría del 0,9%, para el grupo de las cetonas hubo
una mejoría del 0,6%, en el grupo de los éteres una mejoría del 1,3% y finalmente en el grupo de los
aldehídos 1,2%, al sumar las mejoras tenemos un resultado de un avance reflejado en un 4% para el
grupo, ya habíamos identificado, que tanto en el examen inicial y final los grupos oxigenados que tenían
mayor dificultad correspondían a los éteres y aldehídos, pero como las falencias y déficit del
conocimiento eran grandes en el examen final se observa en estos dos grupos un avance positivo, 1,2 y
1,3% siendo los valores más altos, comparados con los otros dos grupos funcionales.
Figura 8 Análisis cualitativo de desempeño académico en examen (inicial -final)
Nota: Elaboración propia, comparación del análisis cualitativo de desempeño en examen inicial y examen final.
20,5
13,4
26,8 25,0
19,6
12,8
25,5 23,8
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
Alcohol Cetona Eter Aldehido
Porcentaje de errores
Grupos funcionales
Comparacion entre examen inicial y final segun grupos
funcionales
Examen Inicial Examen final
10
3
11
4
10
3
12
3
0
2
4
6
8
10
12
14
superior 4,6 - 5,0 alto 4,0 - 4,5 basico 3,0 - 3,9 bajo 1,0 - 2,9
Número de estudiantes
Analisis cualitativo de desempeño academico
Examen Inicial Examen Final
pág. 8742
Con el objetivo de hacer un análisis más amplio en los estudiantes y no únicamente uno numérico se
realizó un análisis cualitativo, según las notas obtenidas en el examen inicial y final, en donde
encontramos que de los 28 estudiantes, 10 iniciaron y terminaron con un desempeño académico
(superior), con desempeño (alto) de la misma forma iniciaron 10 estudiantes y en el examen final
también se encontraron estos 10, y en el desempeño académico (bajo) se encontraban para el examen
inicial 4 estudiantes, de los cuales 1 mejoro y llego al nivel (básico), es muy importante reconocer que
para el examen final si fue posible trabajar con la mayor parte de los estudiantes de forma individual,
se logró que solamente el 28,57% trabajarán en equipo y esto se debe a que los padres de familia
permitieron a sus hijos llevar dispositivos móviles, los 8 estudiantes que trabajaron en pareja lo hicieron
porque 4 de sus compañeros no contaban con algún aparto tecnológico
Figura 9 Comparación del promedio académico en tercer y cuarto periodo
Nota: Elaboración propia, análisis de promedio académico en el periodo número 3 y el periodo 4 (periodo intervenido con
herramientas digitales).
En la figura 9, comparando las notas obtenidas en el periodo número 3 y en el cuarto periodo que se
realizó la intervención con herramientas tecnológicas, uso de inteligencia artificial y recursos
educativos abiertos (mediante el diseño de una plataforma), se logró evidenciar una gran mejoría, en el
periodo 3 el promedio correspondía a 3,19, mientras que el cuarto periodo logró obtener un promedio
de 3,85, con un mejora de 0,66 décimas, se trazó una línea de tendencia con inclinación positiva, lo que
indica que si se incentivan el uso de proyectos que integren tecnología, que fomenten un aprendizaje
personalizado, que hagan al estudiante miembro activo de su educación y se cambien las clases
3,19
3,85
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
4,00
4,50
3 4
Nota promedio
Periodo academico
Comparación promedio academico
Con el objetivo de hacer un análisis más amplio en los estudiantes y no únicamente uno numérico se
realizó un análisis cualitativo, según las notas obtenidas en el examen inicial y final, en donde
encontramos que de los 28 estudiantes, 10 iniciaron y terminaron con un desempeño académico
(superior), con desempeño (alto) de la misma forma iniciaron 10 estudiantes y en el examen final
también se encontraron estos 10, y en el desempeño académico (bajo) se encontraban para el examen
inicial 4 estudiantes, de los cuales 1 mejoro y llego al nivel (básico), es muy importante reconocer que
para el examen final si fue posible trabajar con la mayor parte de los estudiantes de forma individual,
se logró que solamente el 28,57% trabajarán en equipo y esto se debe a que los padres de familia
permitieron a sus hijos llevar dispositivos móviles, los 8 estudiantes que trabajaron en pareja lo hicieron
porque 4 de sus compañeros no contaban con algún aparto tecnológico
Figura 9 Comparación del promedio académico en tercer y cuarto periodo
Nota: Elaboración propia, análisis de promedio académico en el periodo número 3 y el periodo 4 (periodo intervenido con
herramientas digitales).
En la figura 9, comparando las notas obtenidas en el periodo número 3 y en el cuarto periodo que se
realizó la intervención con herramientas tecnológicas, uso de inteligencia artificial y recursos
educativos abiertos (mediante el diseño de una plataforma), se logró evidenciar una gran mejoría, en el
periodo 3 el promedio correspondía a 3,19, mientras que el cuarto periodo logró obtener un promedio
de 3,85, con un mejora de 0,66 décimas, se trazó una línea de tendencia con inclinación positiva, lo que
indica que si se incentivan el uso de proyectos que integren tecnología, que fomenten un aprendizaje
personalizado, que hagan al estudiante miembro activo de su educación y se cambien las clases
3,19
3,85
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
4,00
4,50
3 4
Nota promedio
Periodo academico
Comparación promedio academico
pág. 8743
magistrales por herramientas más dinámicas, se puede seguir logrando una mejoría académica, reflejada
en un desempeño más alto y un aprendizaje significativo.
Figura 10 Análisis promedió académico en los 2 últimos periodos
Nota: Elaboración propia, análisis individual de cada estudiante en el tercer y cuarto periodo
En la figura 10 se evidencian de forma individual las notas obtenidas durante el tercer y cuarto periodo,
reflejando una tendencia para la mayoría de estudiantes a mejorar después de haber realizado la
intervención con herramientas tecnológicas, el 85,72% de los estudiantes mejoraron en su desempeño
académico comparando estos dos periodos.
Figura 11 Estudiantes que disminuyeron su desempeño académico
Nota: Elaboración propia, análisis de los 4 estudiantes que disminuyeron su desempeño académico después de la intervención
con herramientas tecnológicas.
En la figura 11 se observa lo siguiente, de los 28 estudiantes, 4 tuvieron una leve disminución en su
desempeño académico, todos los estudiantes indicaron que el uso de nuevas estrategias de enseñanza y
la vinculación de herramientas tecnológicas, los hacía sentir más motivados en el área de química,
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
E1
E2
E3
E4
E5
E6
E7
E8
E9
E10
E11
E12
E13
E14
E15
E16
E17
E18
E19
E20
E21
E22
E23
E24
E25
E26
E27
E28
Promedio academico
Estudiantes
Analisis del promedio academico por estudiante
3 4
3,4
3,5
3,2
3,3
3,2
3,4
3,0
3,2
2,8
2,9
3
3,1
3,2
3,3
3,4
3,5
3,6
E2 E5 E16 E17
Promedio Academico
Estudiante
Estudiantes que bajaron su desempeño academico
3 4
magistrales por herramientas más dinámicas, se puede seguir logrando una mejoría académica, reflejada
en un desempeño más alto y un aprendizaje significativo.
Figura 10 Análisis promedió académico en los 2 últimos periodos
Nota: Elaboración propia, análisis individual de cada estudiante en el tercer y cuarto periodo
En la figura 10 se evidencian de forma individual las notas obtenidas durante el tercer y cuarto periodo,
reflejando una tendencia para la mayoría de estudiantes a mejorar después de haber realizado la
intervención con herramientas tecnológicas, el 85,72% de los estudiantes mejoraron en su desempeño
académico comparando estos dos periodos.
Figura 11 Estudiantes que disminuyeron su desempeño académico
Nota: Elaboración propia, análisis de los 4 estudiantes que disminuyeron su desempeño académico después de la intervención
con herramientas tecnológicas.
En la figura 11 se observa lo siguiente, de los 28 estudiantes, 4 tuvieron una leve disminución en su
desempeño académico, todos los estudiantes indicaron que el uso de nuevas estrategias de enseñanza y
la vinculación de herramientas tecnológicas, los hacía sentir más motivados en el área de química,
0
0,5
1
1,5
2
2,5
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3,5
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E1
E2
E3
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E27
E28
Promedio academico
Estudiantes
Analisis del promedio academico por estudiante
3 4
3,4
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3,0
3,2
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2,9
3
3,1
3,2
3,3
3,4
3,5
3,6
E2 E5 E16 E17
Promedio Academico
Estudiante
Estudiantes que bajaron su desempeño academico
3 4
pág. 8744
comparado a la enseñanza tradicional únicamente de clases magistrales, pero hay que tener también en
cuenta que en este proyecto fue muy importante que los estudiantes se encontraran comprometidos por
su propia educación y dedicaran tiempo suficiente y de calidad para lograr un proceso de enseñanza
efectivo, el hecho de que los 4 estudiantes disminuyeron su desempeño, puede ser indicio de falta de
autonomía y disciplina o simplemente las herramientas tecnológicas no son su estilo de aprendizaje,
solamente el 14,28% de los estudiantes tuvo una leve disminución de su promedio académico en el
tercer y cuarto periodo, que no supera las 3 décimas.
Resultado de la Encuesta de percepción de aprendizaje en el área de Química:
Figura 12 ¿Qué tanto te gusta el área de química?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
En relación con la pregunta realizada, que aborda el gusto por la Química, se observa que la asignatura
no se posiciona como la favorita para la mayoría de los estudiantes. No obstante, es fundamental
destacar que esta falta de preferencia absoluta no se traduce en un rechazo total. Los datos recopilados
reflejan una actitud mas bien matizada: específicamente más de la mitad de estudiantado, con un 54.8%
seleccionaron la opción “me gusta, aunque a veces me cuesta entenderla” y “no me gusta mucho, me
resulta complicada” con 38.7%. Esta estadística es muy reveladora, ya que indica que, si bien existe
una disposición positiva o interés hacia la química, esta se ve considerablemente limitada por las
dificultades de comprensión que encuentran los estudiantes al enfrentarse a ciertos conceptos teóricos.
En resumen, la asignatura es apreciada, pero las barreras cognitivas impiden que se convierta en una
elección principal en los estudiantes.
comparado a la enseñanza tradicional únicamente de clases magistrales, pero hay que tener también en
cuenta que en este proyecto fue muy importante que los estudiantes se encontraran comprometidos por
su propia educación y dedicaran tiempo suficiente y de calidad para lograr un proceso de enseñanza
efectivo, el hecho de que los 4 estudiantes disminuyeron su desempeño, puede ser indicio de falta de
autonomía y disciplina o simplemente las herramientas tecnológicas no son su estilo de aprendizaje,
solamente el 14,28% de los estudiantes tuvo una leve disminución de su promedio académico en el
tercer y cuarto periodo, que no supera las 3 décimas.
Resultado de la Encuesta de percepción de aprendizaje en el área de Química:
Figura 12 ¿Qué tanto te gusta el área de química?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
En relación con la pregunta realizada, que aborda el gusto por la Química, se observa que la asignatura
no se posiciona como la favorita para la mayoría de los estudiantes. No obstante, es fundamental
destacar que esta falta de preferencia absoluta no se traduce en un rechazo total. Los datos recopilados
reflejan una actitud mas bien matizada: específicamente más de la mitad de estudiantado, con un 54.8%
seleccionaron la opción “me gusta, aunque a veces me cuesta entenderla” y “no me gusta mucho, me
resulta complicada” con 38.7%. Esta estadística es muy reveladora, ya que indica que, si bien existe
una disposición positiva o interés hacia la química, esta se ve considerablemente limitada por las
dificultades de comprensión que encuentran los estudiantes al enfrentarse a ciertos conceptos teóricos.
En resumen, la asignatura es apreciada, pero las barreras cognitivas impiden que se convierta en una
elección principal en los estudiantes.
pág. 8745
Figura 13
¿Cómo calificas la metodología de enseñanza tradicional utilizada por tu docente de química?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
En lo que respecta a la segunda percepción enfocada a la calificación de la metodología de enseñanza,
los resultados revelan una evaluación ambivalente por parte de los estudiantes. Por un lado, se reconoce
un a un aspecto positivo notable, que es la “claridad” con la que se presenta los contenidos. Una mayoría
significativa, alcanzando el 61,3% del estudiantado, cualidad esta cualidad al calificar la metodología
como “clara en la mayoría de los temas”. Esto sugiere que la estructura y explicación de los conceptos
son en general comprensibles. Sin embargo, esto se contrapone a una clara falta de dinamismo en la
ejecución de la metodología. Esto se evidencia al contrastar que solo una fracción muy pequeña de los
encuestados, específicamente el 9.7% consideró la metodología “muy clara y dinámica”. Esto indica
que, si bien se logra entender los temas, el proceso carece de interacción, variedad y dinamismo para
mantener el interés y participación activa de los estudiantes.
Figura 14 ¿Qué aspecto de las clases de química te motiva más?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
La tercera percepción estudiada busca identificar el aspecto más motivador de la asignatura, el resultado
es contundente y establece un vínculo directo entre el interés de los estudiantes y la aplicación concreta
de los conocimientos adquiridos. La motivación del estudiantado es fuerte y ligada a las oportunidades
Figura 13
¿Cómo calificas la metodología de enseñanza tradicional utilizada por tu docente de química?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
En lo que respecta a la segunda percepción enfocada a la calificación de la metodología de enseñanza,
los resultados revelan una evaluación ambivalente por parte de los estudiantes. Por un lado, se reconoce
un a un aspecto positivo notable, que es la “claridad” con la que se presenta los contenidos. Una mayoría
significativa, alcanzando el 61,3% del estudiantado, cualidad esta cualidad al calificar la metodología
como “clara en la mayoría de los temas”. Esto sugiere que la estructura y explicación de los conceptos
son en general comprensibles. Sin embargo, esto se contrapone a una clara falta de dinamismo en la
ejecución de la metodología. Esto se evidencia al contrastar que solo una fracción muy pequeña de los
encuestados, específicamente el 9.7% consideró la metodología “muy clara y dinámica”. Esto indica
que, si bien se logra entender los temas, el proceso carece de interacción, variedad y dinamismo para
mantener el interés y participación activa de los estudiantes.
Figura 14 ¿Qué aspecto de las clases de química te motiva más?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
La tercera percepción estudiada busca identificar el aspecto más motivador de la asignatura, el resultado
es contundente y establece un vínculo directo entre el interés de los estudiantes y la aplicación concreta
de los conocimientos adquiridos. La motivación del estudiantado es fuerte y ligada a las oportunidades
pág. 8746
de llevar los conocimientos que se aprende en el área de Química a la práctica. Este punto confirma con
el gran porcentaje de los estudiantes encuestados (83.9%) que se sienten más motivados por “los
experimentos y actividades prácticas”. Esta respuesta de los encuestados direcciona que la enseñanza
debe tener un aspecto más de manipulación, observación directa y experimentación a través de los
sentidos. Esto ayudaría a despertar más la curiosidad y fomentar el compromiso de los estudiantes con
la materia.
Figura 15
¿Qué tan satisfecho estás con los recursos didácticos tradicionales utilizados en la clase de química?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
La cuarta percepción estudiada que evalúa la calidad y utilidad de los recursos didácticos empleados en
el enfoque de enseñanza tradicional, revela un grado de satisfacción ampliamente compartido por el
estudiantado. Los resultados son contundentes al indicar una clara satisfacción sobre la eficacia de los
materiales y los métodos utilizados. Seguido por el 16.1% de estudiantes que manifiestan “poco
satisfecho, no siempre son útiles (12.9%)” y “nada satisfecho, casi no se utilizan recursos (3.2%)”. Esta
alta cifra de insatisfacción subraya una deficiencia significativa en la calidad y pertinencia de las
herramientas pedagógicas tradicionales.
Figura 16 ¿Qué sentimiento predomina cuando asistes a la clase de química tradicional?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
de llevar los conocimientos que se aprende en el área de Química a la práctica. Este punto confirma con
el gran porcentaje de los estudiantes encuestados (83.9%) que se sienten más motivados por “los
experimentos y actividades prácticas”. Esta respuesta de los encuestados direcciona que la enseñanza
debe tener un aspecto más de manipulación, observación directa y experimentación a través de los
sentidos. Esto ayudaría a despertar más la curiosidad y fomentar el compromiso de los estudiantes con
la materia.
Figura 15
¿Qué tan satisfecho estás con los recursos didácticos tradicionales utilizados en la clase de química?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
La cuarta percepción estudiada que evalúa la calidad y utilidad de los recursos didácticos empleados en
el enfoque de enseñanza tradicional, revela un grado de satisfacción ampliamente compartido por el
estudiantado. Los resultados son contundentes al indicar una clara satisfacción sobre la eficacia de los
materiales y los métodos utilizados. Seguido por el 16.1% de estudiantes que manifiestan “poco
satisfecho, no siempre son útiles (12.9%)” y “nada satisfecho, casi no se utilizan recursos (3.2%)”. Esta
alta cifra de insatisfacción subraya una deficiencia significativa en la calidad y pertinencia de las
herramientas pedagógicas tradicionales.
Figura 16 ¿Qué sentimiento predomina cuando asistes a la clase de química tradicional?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
pág. 8747
La quinta percepción analizada referente al sentimiento predominante que los estudiantes experimentan
durante las clases, revela una división significativa en el estado emocional con una inclinación
preocupante hacia las emociones negativas. Aunque la investigación muestra que más de la mitad de
los estudiantes logran experimentar algún grado de conexión manifestando una “curiosidad moderada”
(61.3%), esto sugiere que el interés es superficial y no siempre es profundo o interiorizado. El aspecto
más relevante, sin embargo, es que un porcentaje acumulado de 35.5% de estudiantes asocia la clase
con sentimientos completamente negativos. Esta cifra se compone de un 19.4% que experimenta un
“aburrimiento o desinterés” y el otro 16.1% que reporta sentir “estrés y frustración”. En conjunto estos
datos evidencian que, si bien una mayoría siente una ligera curiosidad, un tercio del estudiantado tiene
una experiencia emocional de rechazo hacia el área de Química, obstaculizando su aprendizaje.
Figura 17 ¿La herramienta digital me pareció fácil de usar y navegar?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
La sexta percepción relacionada con la facilidad de uso de la nueva herramienta digital implementada
llamada “REAlquimIA”, arroja resultados excepcionalmente positivos, demostrando un consenso casi
total entre el cuerpo estudiantil sobre su diseño intuitivo. Los estudiantes perciben esta herramienta
como extremadamente accesible y sencilla de utilizar y navegar. La aprobación de su usabilidad es
taxativa: un impresionante 96.2% de los encuestados manifestó estar “de acuerdo” (46.2%) y
“totalmente de acuerdo” (50%) con la afirmación de que la herramienta es fácil de manejar. Este alto
índice de aceptación recalca que la plataforma posee un diseño amigable y una interfaz clara que
minimiza las barreras técnicas, permitiendo a los estudiantes concentrarse en el contenido de
aprendizaje sin frustraciones por el manejo de la tecnología.
La quinta percepción analizada referente al sentimiento predominante que los estudiantes experimentan
durante las clases, revela una división significativa en el estado emocional con una inclinación
preocupante hacia las emociones negativas. Aunque la investigación muestra que más de la mitad de
los estudiantes logran experimentar algún grado de conexión manifestando una “curiosidad moderada”
(61.3%), esto sugiere que el interés es superficial y no siempre es profundo o interiorizado. El aspecto
más relevante, sin embargo, es que un porcentaje acumulado de 35.5% de estudiantes asocia la clase
con sentimientos completamente negativos. Esta cifra se compone de un 19.4% que experimenta un
“aburrimiento o desinterés” y el otro 16.1% que reporta sentir “estrés y frustración”. En conjunto estos
datos evidencian que, si bien una mayoría siente una ligera curiosidad, un tercio del estudiantado tiene
una experiencia emocional de rechazo hacia el área de Química, obstaculizando su aprendizaje.
Figura 17 ¿La herramienta digital me pareció fácil de usar y navegar?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
La sexta percepción relacionada con la facilidad de uso de la nueva herramienta digital implementada
llamada “REAlquimIA”, arroja resultados excepcionalmente positivos, demostrando un consenso casi
total entre el cuerpo estudiantil sobre su diseño intuitivo. Los estudiantes perciben esta herramienta
como extremadamente accesible y sencilla de utilizar y navegar. La aprobación de su usabilidad es
taxativa: un impresionante 96.2% de los encuestados manifestó estar “de acuerdo” (46.2%) y
“totalmente de acuerdo” (50%) con la afirmación de que la herramienta es fácil de manejar. Este alto
índice de aceptación recalca que la plataforma posee un diseño amigable y una interfaz clara que
minimiza las barreras técnicas, permitiendo a los estudiantes concentrarse en el contenido de
aprendizaje sin frustraciones por el manejo de la tecnología.
pág. 8748
Figura 18 ¿El uso de los REA e IA hizo las clases más dinámicas e interesantes?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
La séptima percepción se enfoca en la dinámica de clase tras la implementación de la nueva estrategia
“REAlquimIA”, esta confirma el éxito rotundo del objetivo propuesto. Los resultados demuestran de
manera inequívoca que la introducción de la tecnología como los Recursos Educativos Abiertos
potenciados con Inteligencia Artificial cumplió cabalmente con la meta de incrementar el atractivo de
las sesiones de clase. La aprobación de esta mejora dinámica es prácticamente universal entre los
estudiantes, con un apabullante 96.2% que manifestaron estar “de acuerdo” o “totalmente de acuerdo”
con esta afirmación. Este alto grado de consenso indica que las clases se perciben ahora como más
interesantes y menos monótonas que antes.
Figura 19 ¿Comprendí mejor los conceptos de compuestos químicos y su nomenclatura con el apoyo
de la herramienta?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
En lo que respecta a la octava percepción analizada enfocada en la comprensión de la materia de
Química, se ha establecido que la herramienta digital implementada ha brindado una asistencia
significativa en la asimilación de aquellos conceptos que históricamente resultan más complejos para
los estudiantes.
Figura 18 ¿El uso de los REA e IA hizo las clases más dinámicas e interesantes?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
La séptima percepción se enfoca en la dinámica de clase tras la implementación de la nueva estrategia
“REAlquimIA”, esta confirma el éxito rotundo del objetivo propuesto. Los resultados demuestran de
manera inequívoca que la introducción de la tecnología como los Recursos Educativos Abiertos
potenciados con Inteligencia Artificial cumplió cabalmente con la meta de incrementar el atractivo de
las sesiones de clase. La aprobación de esta mejora dinámica es prácticamente universal entre los
estudiantes, con un apabullante 96.2% que manifestaron estar “de acuerdo” o “totalmente de acuerdo”
con esta afirmación. Este alto grado de consenso indica que las clases se perciben ahora como más
interesantes y menos monótonas que antes.
Figura 19 ¿Comprendí mejor los conceptos de compuestos químicos y su nomenclatura con el apoyo
de la herramienta?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
En lo que respecta a la octava percepción analizada enfocada en la comprensión de la materia de
Química, se ha establecido que la herramienta digital implementada ha brindado una asistencia
significativa en la asimilación de aquellos conceptos que históricamente resultan más complejos para
los estudiantes.
pág. 8749
El impacto positivo se hizo particularmente evidente en temas intrincados como la nomenclatura de
compuestos químicos. Los datos reflejan un éxito notable, pues en su inmensa mayoría de los
estudiantes (92.3% en total) reporta haber comprendido mejor los contenidos gracias a la Recurso
Educativo Abierto. Este elevado porcentaje se compone de un 31.5% que simplemente está “de
acuerdo” con la mejora, y un robusto 30.8% que se encuentra “totalmente de acuerdo”. Esto demuestra
que la plataforma no solo ha facilitado el aprendizaje, sino que ha servido como recurso clave para
dominar temas que, bajo metodologías tradicionales, representaban un obstáculo considerable para la
mayoría del estudiantado.
Figura 20 ¿Me sentí más autónomo(a) y responsable de mi propio aprendizaje al usar la herramienta?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
La novena percepción realizada enfocada en los aspectos de autonomía y ritmo de estudio establece que
la herramienta digital “REAlquimIA” ha cumplido exitosamente su rol de facilitar un modelo de
aprendizaje autorregulado. El diseño y las características de la plataforma han permitido a los
estudiantes tomar el control de su proceso formativo, adaptándolo a sus propias necesidades y estilos.
Así lo ratifica los resultados con un 88.5% de los participantes encuestados que reportaron una clara
sensación de haberse sentido más autónomos durante el uso de la herramienta. Específicamente, este
alto porcentaje indica que el estudiantado pudo aprender a su propio ritmo (deteniéndose y
retroalimentando en temas difíciles por medio del “profe virtual”, o avanzando rápidamente en los temas
que dominaban). En síntesis, la plataforma actúa como un catalizador que fomenta la madurez e
independencia del estudiante en su proceso de estudio.
El impacto positivo se hizo particularmente evidente en temas intrincados como la nomenclatura de
compuestos químicos. Los datos reflejan un éxito notable, pues en su inmensa mayoría de los
estudiantes (92.3% en total) reporta haber comprendido mejor los contenidos gracias a la Recurso
Educativo Abierto. Este elevado porcentaje se compone de un 31.5% que simplemente está “de
acuerdo” con la mejora, y un robusto 30.8% que se encuentra “totalmente de acuerdo”. Esto demuestra
que la plataforma no solo ha facilitado el aprendizaje, sino que ha servido como recurso clave para
dominar temas que, bajo metodologías tradicionales, representaban un obstáculo considerable para la
mayoría del estudiantado.
Figura 20 ¿Me sentí más autónomo(a) y responsable de mi propio aprendizaje al usar la herramienta?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
La novena percepción realizada enfocada en los aspectos de autonomía y ritmo de estudio establece que
la herramienta digital “REAlquimIA” ha cumplido exitosamente su rol de facilitar un modelo de
aprendizaje autorregulado. El diseño y las características de la plataforma han permitido a los
estudiantes tomar el control de su proceso formativo, adaptándolo a sus propias necesidades y estilos.
Así lo ratifica los resultados con un 88.5% de los participantes encuestados que reportaron una clara
sensación de haberse sentido más autónomos durante el uso de la herramienta. Específicamente, este
alto porcentaje indica que el estudiantado pudo aprender a su propio ritmo (deteniéndose y
retroalimentando en temas difíciles por medio del “profe virtual”, o avanzando rápidamente en los temas
que dominaban). En síntesis, la plataforma actúa como un catalizador que fomenta la madurez e
independencia del estudiante en su proceso de estudio.
pág. 8750
Figura 21
¿En general, me siento satisfecho(a) con la experiencia de aprendizaje usando la herramienta digital?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
La última percepción analizada se enfoca en medir la satisfacción generan de los estudiantes con la
totalidad de la experiencia de aprendizaje implementada con la nueva estrategia. Los resultados de esta
medición final son positivos, reflejando un nivel de complacencia gratamente alta por parte del
estudiantado. Con el 92.3% de los participantes sintiéndose “satisfechos” o “totalmente satisfechos”
con el nuevo enfoque. En resumen, el proceso de cambo ha sido percibido como un éxito rotundo
respecto a las percepciones cualitativas de los estudiantes, superando ampliamente las expectativas y
generando una gran conformidad con los jóvenes que participaron en este estudio de caso.
Resultado de la entrevista
El presente informe expone los resultados del análisis cualitativo realizado a estudiantes de grado 11
del colegio Barrios Unidos del Sur. Estas entrevistas se enfocaron en comprender las percepciones,
experiencias y niveles de motivación de lo estudiantes frente al uso de herramientas como los Recursos
Educativos Abiertos y la Inteligencia Artificial en la enseñanza de la química, como parte de un
proyecto que busca innovar en las prácticas pedagógicas tradicionales.
La metodología de análisis empleada fue el análisis temático (Mieles Barrera, Tonon, & Alvarado
Salgado, 2025), pues este proceso permitió descubrir los temas y categorías principales implícitas en
las respuestas de los estudiantes, logrando así una organización lógica y estructurada de los datos
recolectados.
Figura 21
¿En general, me siento satisfecho(a) con la experiencia de aprendizaje usando la herramienta digital?
Nota: Elaboración propia, Google Forms.
La última percepción analizada se enfoca en medir la satisfacción generan de los estudiantes con la
totalidad de la experiencia de aprendizaje implementada con la nueva estrategia. Los resultados de esta
medición final son positivos, reflejando un nivel de complacencia gratamente alta por parte del
estudiantado. Con el 92.3% de los participantes sintiéndose “satisfechos” o “totalmente satisfechos”
con el nuevo enfoque. En resumen, el proceso de cambo ha sido percibido como un éxito rotundo
respecto a las percepciones cualitativas de los estudiantes, superando ampliamente las expectativas y
generando una gran conformidad con los jóvenes que participaron en este estudio de caso.
Resultado de la entrevista
El presente informe expone los resultados del análisis cualitativo realizado a estudiantes de grado 11
del colegio Barrios Unidos del Sur. Estas entrevistas se enfocaron en comprender las percepciones,
experiencias y niveles de motivación de lo estudiantes frente al uso de herramientas como los Recursos
Educativos Abiertos y la Inteligencia Artificial en la enseñanza de la química, como parte de un
proyecto que busca innovar en las prácticas pedagógicas tradicionales.
La metodología de análisis empleada fue el análisis temático (Mieles Barrera, Tonon, & Alvarado
Salgado, 2025), pues este proceso permitió descubrir los temas y categorías principales implícitas en
las respuestas de los estudiantes, logrando así una organización lógica y estructurada de los datos
recolectados.
pág. 8751
Tabla 3. Análisis temático de la Entrevista
Categoría Subcategorías Códigos Conclusión Analítica
Enseñanza Tradicional Teórica, repetitiva,
poco dinámica
“aburrido”, “solo
talleres”
La metodología previa no
contribuía a la motivación
ni a la comprensión
profunda.
Motivación con
REA/IA
Dinamismo, interés,
atractivo tecnológico
“más motivado”,
“chévere”
La tecnología aumentó
significativamente la
motivación estudiantil.
Comprensión
Conceptual
Claridad,
visualización, repaso
“ahora sí entiendo” Los REA e IA mejoraron la
comprensión de temas
complejos.
Inclusión y Estilos de
Aprendizaje
Ritmo propio,
multiformato
“cada uno aprende
diferente”
La estrategia es inclusiva y
adaptable.
Comparación
Metodológica
Superioridad
percibida, mayor
claridad
“esto es mejor” La estrategia supera
ampliamente la
metodología tradicional.
Impacto Global Mejor aprendizaje,
satisfacción,
sugerencias
“debería seguir” La estrategia es exitosa y
replicable.
Nota: Elaboración propia
Resultado del análisis por categoría
Tema 1: Percepción de la Enseñanza Tradicional de la Química.
Los estudiantes describen que el método previo es altamente teórico, pues se basa principalmente en
talleres y evaluaciones repetitivas, afirman que previamente había poca o ninguna motivación hacia la
asignatura de la Química debido a la falta de actividades prácticas y el uso de recursos digitales. Los
estudiantes entrevistados percibían el aprendizaje como un proceso mecánico, enfocado en aprobar más
que en comprender.
Tema 2: Incremento de la Motivación en el Uso de REA e IA.
De manera unánime, los estudiantes han manifestado abiertamente sentirse más motivados con la nueva
estrategia que hace uso de la Inteligencia Artificial y los Recursos Educativos Abiertos.
Tabla 3. Análisis temático de la Entrevista
Categoría Subcategorías Códigos Conclusión Analítica
Enseñanza Tradicional Teórica, repetitiva,
poco dinámica
“aburrido”, “solo
talleres”
La metodología previa no
contribuía a la motivación
ni a la comprensión
profunda.
Motivación con
REA/IA
Dinamismo, interés,
atractivo tecnológico
“más motivado”,
“chévere”
La tecnología aumentó
significativamente la
motivación estudiantil.
Comprensión
Conceptual
Claridad,
visualización, repaso
“ahora sí entiendo” Los REA e IA mejoraron la
comprensión de temas
complejos.
Inclusión y Estilos de
Aprendizaje
Ritmo propio,
multiformato
“cada uno aprende
diferente”
La estrategia es inclusiva y
adaptable.
Comparación
Metodológica
Superioridad
percibida, mayor
claridad
“esto es mejor” La estrategia supera
ampliamente la
metodología tradicional.
Impacto Global Mejor aprendizaje,
satisfacción,
sugerencias
“debería seguir” La estrategia es exitosa y
replicable.
Nota: Elaboración propia
Resultado del análisis por categoría
Tema 1: Percepción de la Enseñanza Tradicional de la Química.
Los estudiantes describen que el método previo es altamente teórico, pues se basa principalmente en
talleres y evaluaciones repetitivas, afirman que previamente había poca o ninguna motivación hacia la
asignatura de la Química debido a la falta de actividades prácticas y el uso de recursos digitales. Los
estudiantes entrevistados percibían el aprendizaje como un proceso mecánico, enfocado en aprobar más
que en comprender.
Tema 2: Incremento de la Motivación en el Uso de REA e IA.
De manera unánime, los estudiantes han manifestado abiertamente sentirse más motivados con la nueva
estrategia que hace uso de la Inteligencia Artificial y los Recursos Educativos Abiertos.
pág. 8752
Los entrevistados resaltan que estas herramientas vuelven el aprendizaje “más dinámico”, “más
divertido” y “mucho más fácil” aprender conceptos complejos. Aprecian que las actividades sean
interactivas, pues incentiva en ellos mayor participación y curiosidad.
Tema 3: Mejor Comprensión de Conceptos Químicos
Existe un consenso generalizado entre los entrevistados respecto a que la plataforma permite
comprender mejor los temas de Alcoholes, Aldehídos, Cetonas y Éteres. La disponibilidad permanente
de los contenidos facilita en lo jóvenes el repaso autónomo por medio de los videos, cuestionarios,
imágenes y explicaciones alojadas dentro del Recurso educativo abierto, esto favoreciendo la
construcción de significados.
Tema 4: Adaptación a Necesidades y Estilos de Aprendizajes:
Los estudiantes valoran que la plataforma presente distintos formatos (videos, música, historietas,
cuestionarios, video juegos y preguntas curiosas). Les facilita el aprendizaje, aumenta la curiosidad y
tiene en cuenta el estilo de estudio de cada joven; pues consideran que la herramienta digital se adapta
a diferentes ritmos, permitiendo reforzar contenidos cuantas veces sean necesarios.
Tema 5: Comparación con la Metodología Tradicional:
Dentro de los hallazgos se encuentra que la estrategia mediada por REA + IA es percibida como superior
a la enseñanza tradicional, pues reconocen que la esta nueva estrategia permite comprender y practicar
mejor los conceptos del área de Química. Igualmente, valoran de manera positiva el uso de la tecnología
como un complemento del docente, los estudiantes afirman con vehemencia que esperan que se siga
introduciendo más tecnología dentro de las aulas de clase.
Tema 6: Impacto Global de la Estrategia Pedagógica:
Respecto al impacto de la enseñanza adaptativa con IA y REA en Química, todos los entrevistados
afirman que sus conocimientos en química han mejorado notablemente, expresan satisfacción general
y recomiendan extender la estrategia a otras áreas del conocimiento y ampliar la aplicación a los demás
grados. Algunos sugieren incluir más experimentación práctica para complementar lo digital, es decir;
que la estrategia es interesante para ellos, pero desean que la experiencia también se traduzca en el
campo físico donde puedan tocar, oler, sentir y escuchar.
Los entrevistados resaltan que estas herramientas vuelven el aprendizaje “más dinámico”, “más
divertido” y “mucho más fácil” aprender conceptos complejos. Aprecian que las actividades sean
interactivas, pues incentiva en ellos mayor participación y curiosidad.
Tema 3: Mejor Comprensión de Conceptos Químicos
Existe un consenso generalizado entre los entrevistados respecto a que la plataforma permite
comprender mejor los temas de Alcoholes, Aldehídos, Cetonas y Éteres. La disponibilidad permanente
de los contenidos facilita en lo jóvenes el repaso autónomo por medio de los videos, cuestionarios,
imágenes y explicaciones alojadas dentro del Recurso educativo abierto, esto favoreciendo la
construcción de significados.
Tema 4: Adaptación a Necesidades y Estilos de Aprendizajes:
Los estudiantes valoran que la plataforma presente distintos formatos (videos, música, historietas,
cuestionarios, video juegos y preguntas curiosas). Les facilita el aprendizaje, aumenta la curiosidad y
tiene en cuenta el estilo de estudio de cada joven; pues consideran que la herramienta digital se adapta
a diferentes ritmos, permitiendo reforzar contenidos cuantas veces sean necesarios.
Tema 5: Comparación con la Metodología Tradicional:
Dentro de los hallazgos se encuentra que la estrategia mediada por REA + IA es percibida como superior
a la enseñanza tradicional, pues reconocen que la esta nueva estrategia permite comprender y practicar
mejor los conceptos del área de Química. Igualmente, valoran de manera positiva el uso de la tecnología
como un complemento del docente, los estudiantes afirman con vehemencia que esperan que se siga
introduciendo más tecnología dentro de las aulas de clase.
Tema 6: Impacto Global de la Estrategia Pedagógica:
Respecto al impacto de la enseñanza adaptativa con IA y REA en Química, todos los entrevistados
afirman que sus conocimientos en química han mejorado notablemente, expresan satisfacción general
y recomiendan extender la estrategia a otras áreas del conocimiento y ampliar la aplicación a los demás
grados. Algunos sugieren incluir más experimentación práctica para complementar lo digital, es decir;
que la estrategia es interesante para ellos, pero desean que la experiencia también se traduzca en el
campo físico donde puedan tocar, oler, sentir y escuchar.
pág. 8753
CONCLUSIONES
El objetivo principal de la presente investigación fue diseñar, implementar y evaluar el impacto de una
estrategia educativa adaptativa denominada “REAlquimIA”, que integra Recursos Educativos Abiertos
potenciados con Inteligencia Artificial para la enseñanza de la química orgánica a estudiantes de grado
once. Los resultados obtenidos permiten concluir que la intervención fue exitosa en transformar las
prácticas pedagógicas ortodoxas en un entorno de aprendizaje más dinámico, participativo y centrado
en el estudiante.
En el ámbito cuantitativo se demostró un impacto significativo en el rendimiento académico. El
promedio general del grupo experimentó un incremento positivo perceptible, pasando de 3.19 en el
tercer periodo (bajo metodología tradicional) a 3.85 en el cuarto periodo (tras la intervención con el
Recurso Educativo Abierto “REAlquimIA”), lo que representa una mejora de 0.66 décimas. Esta
tendencia positiva se reflejó en el 85,7% de los estudiantes, los cuales mejoraron su desempeño
académico.
Los hallazgos cualitativos refuerzan contundentemente los datos cuantitativos. La percepción
estudiantil hacia la asignatura de Química cambió positivamente. Las entrevistas semiestructuradas
revelaron que la metodología tradicional era percibida como “aburrida”, “muy teórica” o “repetitiva”,
mientras que la nueva estrategia fue descrita como “más motivadora”, “dinámica” y “divertida”. La
encuesta de satisfacción confirmó esto permitiendo realizar una triangulación de la información
arrojando de esta manera, una base confiable: el 96.2% de los estudiantes están “de acuerdo” o
“totalmente de acuerdo” en que el uso del REA potenciado con IA hizo las clases más dinámicas e
interesantes.
La intervención en el aula con esta herramienta digital logró fomentar el aprendizaje autónomo y
significativo, pues el 88.5% de los estudiantes reportó sentirse más autónomo y responsable de su propio
aprendizaje, y un 92.3% consideró que comprendió mejor los conceptos químicos gracias al apoyo de
este instrumento. Los estudiantes aprecian la flexibilidad de la plataforma para adaptarse a los diferentes
ritmos y estilos de aprendizaje mediante el uso de múltiples formatos (video, lecturas, cuestionarios,
música) y el apoyo en tiempo real del asistente virtual “profesor AlquimIA”, el chat Bot de Inteligencia
Artificial entrenado para resolver las preguntas de los usuarios de la plataforma.
CONCLUSIONES
El objetivo principal de la presente investigación fue diseñar, implementar y evaluar el impacto de una
estrategia educativa adaptativa denominada “REAlquimIA”, que integra Recursos Educativos Abiertos
potenciados con Inteligencia Artificial para la enseñanza de la química orgánica a estudiantes de grado
once. Los resultados obtenidos permiten concluir que la intervención fue exitosa en transformar las
prácticas pedagógicas ortodoxas en un entorno de aprendizaje más dinámico, participativo y centrado
en el estudiante.
En el ámbito cuantitativo se demostró un impacto significativo en el rendimiento académico. El
promedio general del grupo experimentó un incremento positivo perceptible, pasando de 3.19 en el
tercer periodo (bajo metodología tradicional) a 3.85 en el cuarto periodo (tras la intervención con el
Recurso Educativo Abierto “REAlquimIA”), lo que representa una mejora de 0.66 décimas. Esta
tendencia positiva se reflejó en el 85,7% de los estudiantes, los cuales mejoraron su desempeño
académico.
Los hallazgos cualitativos refuerzan contundentemente los datos cuantitativos. La percepción
estudiantil hacia la asignatura de Química cambió positivamente. Las entrevistas semiestructuradas
revelaron que la metodología tradicional era percibida como “aburrida”, “muy teórica” o “repetitiva”,
mientras que la nueva estrategia fue descrita como “más motivadora”, “dinámica” y “divertida”. La
encuesta de satisfacción confirmó esto permitiendo realizar una triangulación de la información
arrojando de esta manera, una base confiable: el 96.2% de los estudiantes están “de acuerdo” o
“totalmente de acuerdo” en que el uso del REA potenciado con IA hizo las clases más dinámicas e
interesantes.
La intervención en el aula con esta herramienta digital logró fomentar el aprendizaje autónomo y
significativo, pues el 88.5% de los estudiantes reportó sentirse más autónomo y responsable de su propio
aprendizaje, y un 92.3% consideró que comprendió mejor los conceptos químicos gracias al apoyo de
este instrumento. Los estudiantes aprecian la flexibilidad de la plataforma para adaptarse a los diferentes
ritmos y estilos de aprendizaje mediante el uso de múltiples formatos (video, lecturas, cuestionarios,
música) y el apoyo en tiempo real del asistente virtual “profesor AlquimIA”, el chat Bot de Inteligencia
Artificial entrenado para resolver las preguntas de los usuarios de la plataforma.
pág. 8754
Esta investigación fue validada mediante un panel de expertos, docentes con larga trayectoria en el área
de la educación que imparten área de química, tecnología o informática, este panel estuvo compuesto
por 2 docentes del área de informática, un docente propio de la institución Barrios Unidos del Sur y
otro docente del Instituto Técnico Industrial, de la misma forma en el área de química se encontró un
docente de la misma institución donde se realizó la investigación y un docente externo de otra
institución.
A pesar del éxito en general, se identifican algunas limitaciones. Por ejemplo, un 14.2% de los
estudiantes (4 estudiantes) disminuyó levemente su promedio, lo que indica que le efectividad de estos
Recursos Educativos Abiertos potenciados con Inteligencia Artificial también depende de la disciplina,
autonomía y seriedad del estudiante. Asimismo, en las entrevistas semiestructuradas los estudiantes
sugirieron complementar la experiencia digital con experimentación práctica y física en el laboratorio.
El análisis de resultados de esta investigación tuvo un enfoque mixto, teniendo en cuenta el enfoque
empírico-inductivo, cuyo principal representante es John Locke, el cual enfatiza la generación de
conocimiento a través de la experiencia concreta, la observación, la medición y el análisis de datos para
identificar patrones y realizar inferencias probabilísticas (YÁNEZ, 2018); (CHACÓN, 2022), es por
este motivo la gran importancia que tiene esta investigación a nivel educativo, ya que genera
información real sobre el uso de herramientas que impulsen la educación a través de la tecnología, la
inteligencia artificial y recursos educativos abiertos, que fomenten diferentes estilos de aprendizaje, esta
investigación se determinó como (cuantitativo–cualitativo), debido a que nos permitió aprovechar las
fortalezas de ambos tipos y dar una visión integral al problema y la solución, con predominancia
tecnológico-educativo.
En síntesis, la integración de IA y REA mediante la plataforma “REAlquimIA” demostró ser una
estrategia pedagógica efectiva para fortalecer la enseñanza de la Química en la Institución Educativa
Barrios Unidos del Sur. No solo mejoró el rendimiento académico en conceptos complejos y abstractos,
si no que incrementó significativamente la motivación, el interés y la percepción de autonomía de la
gran mayoría del estudiantado, respondiendo a la necesidad de motivación educativa y alineándose con
los objetivos de una educación de calidad, equitativa e inclusiva
Esta investigación fue validada mediante un panel de expertos, docentes con larga trayectoria en el área
de la educación que imparten área de química, tecnología o informática, este panel estuvo compuesto
por 2 docentes del área de informática, un docente propio de la institución Barrios Unidos del Sur y
otro docente del Instituto Técnico Industrial, de la misma forma en el área de química se encontró un
docente de la misma institución donde se realizó la investigación y un docente externo de otra
institución.
A pesar del éxito en general, se identifican algunas limitaciones. Por ejemplo, un 14.2% de los
estudiantes (4 estudiantes) disminuyó levemente su promedio, lo que indica que le efectividad de estos
Recursos Educativos Abiertos potenciados con Inteligencia Artificial también depende de la disciplina,
autonomía y seriedad del estudiante. Asimismo, en las entrevistas semiestructuradas los estudiantes
sugirieron complementar la experiencia digital con experimentación práctica y física en el laboratorio.
El análisis de resultados de esta investigación tuvo un enfoque mixto, teniendo en cuenta el enfoque
empírico-inductivo, cuyo principal representante es John Locke, el cual enfatiza la generación de
conocimiento a través de la experiencia concreta, la observación, la medición y el análisis de datos para
identificar patrones y realizar inferencias probabilísticas (YÁNEZ, 2018); (CHACÓN, 2022), es por
este motivo la gran importancia que tiene esta investigación a nivel educativo, ya que genera
información real sobre el uso de herramientas que impulsen la educación a través de la tecnología, la
inteligencia artificial y recursos educativos abiertos, que fomenten diferentes estilos de aprendizaje, esta
investigación se determinó como (cuantitativo–cualitativo), debido a que nos permitió aprovechar las
fortalezas de ambos tipos y dar una visión integral al problema y la solución, con predominancia
tecnológico-educativo.
En síntesis, la integración de IA y REA mediante la plataforma “REAlquimIA” demostró ser una
estrategia pedagógica efectiva para fortalecer la enseñanza de la Química en la Institución Educativa
Barrios Unidos del Sur. No solo mejoró el rendimiento académico en conceptos complejos y abstractos,
si no que incrementó significativamente la motivación, el interés y la percepción de autonomía de la
gran mayoría del estudiantado, respondiendo a la necesidad de motivación educativa y alineándose con
los objetivos de una educación de calidad, equitativa e inclusiva
pág. 8755
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
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CUALITATIVA Guía didáctica. Universidad Surcolombiana, 9-11.
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Methodology Based on Students’ Preferences, Educational Special Needs, Artificial
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34.
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electrónica de investigación educativa, 38-47.
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