Integración de la inteligencia artificial generativa en el aprendizaje de programación en bachillerato

Resumen

La irrupción de la inteligencia artificial generativa (IAG) en los entornos escolares ha planteado interrogantes metodológicas que la investigación empírica no ha resuelto todavía con suficiencia en el nivel de bachillerato. El presente estudio examino el efecto de la integración sistemática de herramientas de IAG, concretamente ChatGPT y GitHub Copilot, sobre el rendimiento en programación, el pensamiento computacional, la autoeficacia y la motivación intrínseca de estudiantes de segundo año de Bachillerato General Unificado de unidades educativas particulares de Manta, Ecuador. Se adopto un diseño cuasiexperimental con grupos intactos, pretest y postest, distribuidos en un grupo experimental (n = 44) y un grupo de control (n = 42). Durante ocho semanas, el grupo experimental recibió una propuesta pedagógica que integraba las herramientas de IAG en la enseñanza de Python y algoritmia; el grupo de control trabajo bajo la modalidad instruccional convencional. Los instrumentos incluyeron una prueba objetiva de programación (POPy-25), la Escala de Autoeficacia en Programación Computacional (APC-16) y el Inventario de Motivación hacia las TIC (IMT-18). Los resultados del análisis de covarianza (ANCOVA) evidenciaron que el grupo experimental obtuvo puntuaciones significativamente mayores en el postest de programación y en las dimensiones de autoeficacia y motivación. El tamaño del efecto resulto grande para las tres variables dependientes. Las implicaciones para la práctica docente en contextos latinoamericanos de educación secundaria privada se analizan a la luz de los hallazgos y de la literatura internacional reciente.