Análisis comparativo de la calidad de las planificaciones microcurriculares de Matemáticas elaboradas con y sin inteligencia artificial
DOI:
https://doi.org/10.62325/10.62325/yachana.v15.n2.2026.1023Palabras clave:
Inteligencia artificial, Calidad, Planificación de la educación, Educación, MatemáticasResumen
Uno de los principales problemas en el desarrollo de clases de Matemáticas es la improvisación debido a la falta de una planificación adecuada; esta situación refleja una deficiencia al no contar con una guía estructurada y ajustada a las necesidades del aula. El presente estudio busca analizar la idoneidad de las planificaciones microcurriculares de Matemáticas elaboradas con y sin apoyo de inteligencia artificial, contando con un enfoque cuantitativo, con la intención de aplicar un tratamiento estadístico a variables cualitativas ordinales para medir la calidad de dichos documentos. Para el desarrollo, docentes de matemáticas aplicaron rúbricas de análisis documental a planificaciones desarrolladas con ChatGPT, Gemini, DeepSeek y sin apoyo de IA; los datos obtenidos fueron analizados con tablas de frecuencias y pruebas no paramétricas de Friedman, resultando en que planificar con Gemini o ChatGPT es mejor alternativa en cuanto a coherencia; para la pertinencia al contexto es preferible utilizar los chatbots frente a no usar IA, y en la alineación curricular se muestra que Gemini, ChatGPT o no usar IA son mejores opciones a implementar que DeepSeek. En parámetros generales, evaluando las planificaciones por completo, los resultados muestran que las planificaciones realizadas con Gemini y ChatGPT son mejores a las realizadas con DeepSeek y en las que no se utilizó IA; esto considerando la tendencia de los rangos y las pruebas cruzadas. Se concluye que estas herramientas tecnológicas pueden servir como apoyo al planificar, pero, al no cumplir con la valoración máxima evaluada, se recomienda su aplicación bajo revisión docente.
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