Condiciones del Uso Socrático de la Inteligencia Artificial Generativa y Modelo Híbrido Docente en Matemática Universitaria
Resumen
El uso instrumental de la inteligencia artificial generativa por parte de estudiantes universitarios constituye un patrón documentado que limita el aprovechamiento pedagógico de la herramienta. Este artículo examina cómo se reconfigura la interacción estudiante–IA tras una intervención didáctica que enseña explícitamente el uso del prompt de tutor socrático, y cómo se relaciona esa apropiación con la mediación docente efectivamente desplegada. Se trabajó con un diseño cualitativo dominante con apoyo conductual, en el componente cualitativo de un diseño mixto convergente paralelo. Las fuentes fueron 238 interacciones estudiante–IA registradas durante cuatro sesiones, observación estructurada externa, entrevistas semiestructuradas a tres estudiantes seleccionados por máxima variación y entrevista al docente-tutor. El análisis combinó codificación temática reflexiva, análisis transversal por dimensiones y conglomerados k-medias. Los hallazgos muestran que los tres estudiantes apropiaron el prompt como objeto de aprendizaje y que el uso genuinamente tutorial de la IA emergió en condiciones específicas: contenido conceptualmente exigente, prompt que invita a explicar y respuesta inicial incompleta. La consigna textual no basta. Paralelamente, el docente reconfiguró el dispositivo introduciendo explicaciones magistrales no prescritas, configurando un modelo híbrido que sostuvo los resultados. Se discuten implicaciones para el diseño de materiales mediados por inteligencia artificial generativa en educación matemática.
Descargas
Citas
Braun, V., y Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Braun, V., y Clarke, V. (2019). Reflecting on reflexive thematic analysis. Qualitative Research in Sport, Exercise and Health, 11(4), 589–597. https://doi.org/10.1080/2159676X.2019.1628806
Celik, I. (2023). Towards Intelligent-TPACK: An empirical study on teachers' professional knowledge to ethically integrate artificial intelligence (AI)-based tools into education. Computers in Human Behavior, 138, 107468. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107468
Celik, I., Dindar, M., Muukkonen, H., y Järvelä, S. (2022). The promises and challenges of artificial intelligence for teachers: A systematic review of research. TechTrends, 66(4), 616–630. https://doi.org/10.1007/s11528-022-00715-y
Century, J., Rudnick, M., y Freeman, C. (2010). A framework for measuring fidelity of implementation: A foundation for shared language and accumulation of knowledge. American Journal of Evaluation, 31(2), 199–218. https://doi.org/10.1177/1098214010366173
Chan, C. K. Y., y Hu, W. (2023). Students' voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 43. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8
Creswell, J. W., y Plano Clark, V. L. (2018). Designing and conducting mixed methods research (3.ª ed.). SAGE Publications.
Danielson, C. (2013). The framework for teaching evaluation instrument (2013 ed.). The Danielson Group.
DiCicco-Bloom, B., y Crabtree, B. F. (2006). The qualitative research interview. Medical Education, 40(4), 314–321. https://doi.org/10.1111/j.1365-2929.2006.02418.x
Drijvers, P. (2023). The teacher and digital technology: Orchestrating learning processes. ZDM Mathematics Education, 55(5), 853–867. https://doi.org/10.1007/s11858-023-01531-2
Flanagan, J. C. (1954). The critical incident technique. Psychological Bulletin, 51(4), 327–358. https://doi.org/10.1037/h0061470
Fullan, M., y Pomfret, A. (1977). Research on curriculum and instruction implementation. Review of Educational Research, 47(2), 335–397. https://doi.org/10.3102/00346543047002335
Galletta, A. (2013). Mastering the semi-structured interview and beyond: From research design to analysis and publication. New York University Press.
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., … Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Kvale, S., y Brinkmann, S. (2009). InterViews: Learning the craft of qualitative research interviewing (2.ª ed.). SAGE Publications.
Mishra, P., y Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054. https://doi.org/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x
O'Donnell, C. L. (2008). Defining, conceptualizing, and measuring fidelity of implementation and its relationship to outcomes in K–12 curriculum intervention research. Review of Educational Research, 78(1), 33–84. https://doi.org/10.3102/0034654307313793
Patton, M. Q. (2015). Qualitative research and evaluation methods (4.ª ed.). SAGE Publications.
Pianta, R. C., La Paro, K. M., y Hamre, B. K. (2008). Classroom Assessment Scoring System (CLASS) manual, K–3. Paul H. Brookes Publishing.
Shulman, L. S. (1986). Those who understand: Knowledge growth in teaching. Educational Researcher, 15(2), 4–14. https://doi.org/10.3102/0013189X015002004
Stenhouse, L. (1975). An introduction to curriculum research and development. Heinemann.
Tapia-Molina, M., Salgado-Soto, M. C., y Rocha-Bautista, F. (2024). Inteligencia artificial generativa en la enseñanza de la matemática: una revisión sistemática. Revista Iberoamericana de Educación, 95(1), 89–107.
Tripp, D. (1993). Critical incidents in teaching: Developing professional judgement. Routledge.
Trouche, L. (2024). Instrumental genesis revisited: Towards a comprehensive theoretical framework for the integration of digital tools in mathematics education. Educational Studies in Mathematics, 115(1), 5–32. https://doi.org/10.1007/s10649-023-10238-9
UNESCO. (2022). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
Derechos de autor 2026 Melvin Ramírez Bogantes , Esteban Quesada Ávila, Francine Araya López
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.
.png)
.png)
1.png)
