Percepción estudiantil sobre evaluación de competencias automotrices con inteligencia artificial en el simulador Electude: Estudio piloto

  • Galo Fernando Recalde Tugumbango Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
  • Santiago José Chele Delgado Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##: https://doi.org/10.5281/zenodo.22289157

摘要

El presente estudio tiene como objetivo evaluar competencias procedimentales en mecánica automotriz con criterios objetivos es un problema sin resolver en los institutos tecnológicos ecuatorianos. Los docentes interpretan los registros del simulador Electude con criterios propios y no estandarizados, lo que genera inconsistencias evaluativas que el estudiante no puede anticipar ni comprender. Este estudio diseñó y aplicó el Cuestionario de Percepción sobre Evaluación de Competencias en Simuladores con Inteligencia Artificial (CPECSIA) para medir la percepción de 25 estudiantes de Autotrónica, Electrotecnia Automotriz y Electricidad Automotriz de un instituto de educación superior de la provincia de Pichincha, Ecuador, sobre la evaluación de competencias técnicas mediada por inteligencia artificial en ese simulador. El enfoque fue cuantitativo, con diseño no experimental descriptivo-exploratorio y corte transversal. El instrumento, de 30 ítems distribuidos en tres dimensiones, alcanzó un alfa de Cronbach global de 0.965 con intervalos de confianza al 95% de ancho inferior a 0.04, lo que confirma su consistencia interna. La Dimensión 1 enfocada en la interacción con el simulador, fue la mejor valorada (M = 3.492, nivel Alto), mientras que las Dimensiones 2 y 3 referentes a evaluación automática y confianza en IA permanecieron en nivel Moderado (M = 3.352 y M = 3.204). Los estudiantes distinguen con claridad entre usar el simulador y confiar en que los evalúa bien, donde la primera experiencia es cotidiana y la segunda les resulta opaca. Esa brecha perceptiva, más que un problema técnico, es un problema de comunicación pedagógica que el sistema EVAUTO busca resolver mediante retroalimentación formativa comprensible generada con aprendizaje automático.

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Ingeniero en Ingeniería Automotriz, graduado de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, (Ecuador). Maestrante de la Maestría en Inteligencia Artificial para la Educación, en la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).

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Licenciado en Educación Media, especialización Física y Matemáticas de la Universidad Estatal de Guayaquil, (Ecuador), con 20 años de experiencia laboral. Ingeniero en Estadística e Informática de la Universidad, graduado de la Escuela Superior Politécnica del Litoral, Guayaquil, (Ecuador). Magíster en Educación y mención en Modelos Educativos de la Universidad Tecnológica Empresarial de Guayaquil, (Ecuador). Doctorante en Educación superior y mención en Educación de la Universidad César Vallejo, Piura, (Perú).

已出版
2026-09-03

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