Retroalimentación automatizada con IA en física: Evaluación de percepciones y sostenibilidad educativa

Résumé

Este trabajo presenta resultados preliminares de una investigación en curso sobre la implementación de un sistema de retroalimentación automatizada basado en IA para informes de laboratorio en física. El objetivo fue evaluar la percepción estudiantil y el impacto en la sostenibilidad docente ante tasas de reprobación críticas del 69% en Cálculo I y 63% en Física I (Dirección General de Docencia, 2024). La metodología utilizó un diseño mixto exploratorio con una muestra de 24 estudiantes de ingeniería y ciencias, empleando un chatbot para la revisión formal. La principal conclusión indica una alta satisfacción global (M = 4.479) y elevada intención de uso futuro (M = 4.667), sugiriendo que la IA, bajo supervisión docente escalonada, permite optimizar recursos sin comprometer la calidad pedagógica. Actualmente, el estudio avanza hacia la supervisión anónima de interacciones en la nube para el entrenamiento de modelos especializados.