Modelos de aprendizaje activo mediados por IA para la enseñanza de Ciencias Naturales
DOI:
https://doi.org/10.63535/4nd5fq67Keywords:
Aprendizaje activo; IA; Enseñanza; Ciencias naturales; Bachillerato.Abstract
La acción docente, fundamentada en la fecundación y formación integral, se convierte en un pilar esencial para el desarrollo integral de los estudiantes, al promover una educación que trascienda lo académico y abarque dimensiones cognitivas, emocionales, sociales y éticas. Al ser una vitrina de integralidad, el docente no solo transmite conocimiento, sino que inspira valores y habilidades para la vida, fomentando un aprendizaje significativo. Incorporar una didáctica mediada por la inteligencia artificial permite personalizar los procesos de enseñanza, adaptándolos a las necesidades y contextos de cada estudiante. Esto no solo potencia la comprensión de las ciencias, sino que las conecta con el entorno y las realidades del estudiante, otorgándoles sentido y relevancia. De allí, la necesidad de analizar los modelos de aprendizaje activo mediados por IA para la enseñanza de Ciencias Naturales en estudiantes de Bachillerato de Ecuador. Metodológicamente transita en un estudio cuantitativo, basado en una investigación descriptiva de corte analítica. El instrumento aplicado fue de tipo Likert, distribuido a una muestra de 621 estudiantes de bachillerato; los datos se analizaron mediante el software SPSS. El cálculo del Alpha de Cronbach arrojó un valor de 0.85, lo que confirma la fiabilidad del instrumento utilizado. Los datos muestran que el 72.46% de los estudiantes tienen una percepción positiva o moderada sobre el uso de IA en su aprendizaje, mientras que el 27.54% tiene una percepción baja. Asimismo, los resultados académicos indican una mejora significativa en las calificaciones promedio después de implementar los modelos activos, confirmando la eficacia del enfoque mediado por IA.
Downloads
References
Bonwell, C., & Eison, J. (1991). Active learning: creating excitement in the classroom. ASHE-ERIC Higher Education Report No. 1.
Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The "what" and "why" of goal pursuits: human needs and the self-determination of behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227-268. DOI: https://doi.org/10.1207/S15327965PLI1104_01
Díaz, A. (2003). Didáctica y currículum: modelos de enseñanza. México: Paidós.
Freire, P. (1970). Pedagogía del oprimido. México: Siglo XXI Editores.
García, L. (2019). Educación a distancia digital. España: Síntesis.
García, J., y López, M. (2020). Inteligencia artificial y aprendizaje activo: un enfoque pedagógico. Colombia: Editorial Académica.
Hernández, S., Fernández, C., y Baptista, L. (2014). Metodología de la investigación. España: Mc Graw Hill.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: promises and implications for teaching and learning. Boston: Center for Curriculum Redesign.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: an argument for AI in education. New York: Pearson.
Ministerio de Educación del Ecuador (2016). Plan decenal de educación 2016-2025. Quito: Ministerio de Educación.
Ministerio de Educación del Ecuador. (2022). Estadísticas educativas nacionales. Quito, Ecuador.
Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: a framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054. DOI: https://doi.org/10.1177/016146810610800610
Morin, E. (1999). Los siete saberes necesarios para la educación del futuro. París: UNESCO.
Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory. New York: Mc Graw Hill.
Palella, S., y Martins, F. (2010). Metedología de la investigación cuantitativa. Venezuela: FEDUPEL.
Sabino, C. (2007). El proceso general de investigación. Venezuela: PANAPO.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Doris Patricia Orden Romo, Wilmer Marcelo Campaña Lara, Fabiola Margarita Tirira Ríos, Andres Nicolas Chicaiza Salazar, Iliana Inés Colobón Robinzón (Autor/a)

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Copyright and Licensing Notice
1. Retention and Assignment of Rights
Authors who publish in the Prospherus Scientific Journal retain the Copyright of their works, granting the journal the right of first publication. This initial publication is carried out under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License (CC BY-NC-ND 4.0).
2. Conditions for Reuse
The CC BY-NC-ND 4.0 license allows any user to read, download, copy, and distribute the published work, provided that the following three conditions are strictly met:
-
Attribution (BY): Clear and explicit mention of the work's authorship must be made, and the original publication in this journal must be cited.
-
NonCommercial (NC): The use of the material must always be for non-commercial purposes.
-
NoDerivatives (ND): The work must be maintained in its original integrity, and modification, adaptation, or creation of derivative works (such as translations or remixes) based on the article is not permitted.
3. Additional Contractual Agreements and Repositories
Authors are permitted to enter into other independent and additional contractual agreements for the non-exclusive distribution of the published version of the article (for example, including it in an institutional repository or on a personal website) provided that:
-
It is unequivocally indicated that the work was first published in the Prospherus Scientific Journal.
-
The redistribution respects the restrictive terms of the CC BY-NC-ND 4.0 license (non-commercial use and no modifications).
4. Disclaimer
The Prospherus Scientific Journal will in no case be liable for any direct, indirect, incidental, punitive, or consequential claims of copyright infringement related to articles that have been published in any of its issues. Responsibility for originality and obtaining permissions for third-party material rests entirely with the authors.







