{"id":1090,"date":"2025-03-25T13:04:28","date_gmt":"2025-03-25T19:04:28","guid":{"rendered":"https:\/\/novaeducationis.lasallebajio.edu.mx\/?p=1090"},"modified":"2025-05-03T10:44:59","modified_gmt":"2025-05-03T16:44:59","slug":"aprendizaje-basado-en-la-indagacion-y-su-uso-con-el-apoyo-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/novaeducationis.lasallebajio.edu.mx\/index.php\/2025\/03\/25\/aprendizaje-basado-en-la-indagacion-y-su-uso-con-el-apoyo-de-la-ia\/","title":{"rendered":"Aprendizaje basado en la indagaci\u00f3n y su uso con el apoyo de la IA."},"content":{"rendered":"
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En el contexto educativo actual, cada vez m\u00e1s docentes buscan incorporar metodolog\u00edas activas que favorezcan el aprendizaje significativo, la autonom\u00eda y el pensamiento cr\u00edtico de sus estudiantes (Bacich y Moran, 2017). Entre estas estrategias, el Aprendizaje Basado en la Indagaci\u00f3n \u2014conocido tambi\u00e9n como Research-Based Learning (RBL)\u2014 destaca por su potencial para promover competencias investigativas mediante la formulaci\u00f3n de preguntas, el an\u00e1lisis de informaci\u00f3n y la generaci\u00f3n de nuevo conocimiento a partir de la experiencia directa con los problemas del entorno.<\/p>\n\n\n\n

Paralelamente, el desarrollo acelerado de la inteligencia artificial (IA) ha transformado diversos \u00e1mbitos de la vida cotidiana, incluyendo el educativo (Pimenta, 2023; Franqueira, Silva, Vale, Dias y Pedra, 2024). Herramientas impulsadas por IA como ChatGPT, Elicit, Research Rabbit, ChatPDF y SciSpace, entre otras, ofrecen nuevas posibilidades para acompa\u00f1ar los procesos investigativos de estudiantes, desde la b\u00fasqueda de informaci\u00f3n hasta la redacci\u00f3n de informes, pasando por la lectura y an\u00e1lisis de fuentes acad\u00e9micas. Este art\u00edculo presenta una propuesta de aplicaci\u00f3n del Aprendizaje Basado en la Indagaci\u00f3n con el apoyo de plataformas de inteligencia artificial. Se trata de una estrategia que no sustituye el trabajo intelectual del estudiantado, sino que lo potencia, ofreciendo rutas m\u00e1s accesibles y din\u00e1micas para desarrollar habilidades cient\u00edficas en contextos educativos mediados por tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Antecedentes<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Las metodolog\u00edas activas han cobrado protagonismo en la educaci\u00f3n como estrategias efectivas para fomentar el aprendizaje significativo, la autonom\u00eda y la participaci\u00f3n del estudiantado (Nascimento, Padilha, Silva y Anjos, 2019). A diferencia de los enfoques tradicionales centrados en la transmisi\u00f3n unidireccional de contenidos, estas metodolog\u00edas colocan al estudiante como agente activo de su propio proceso formativo, promoviendo la reflexi\u00f3n cr\u00edtica y la colaboraci\u00f3n (Bacich y Moran, 2017).<\/p>\n\n\n\n

Entre estas estrategias, el Aprendizaje Basado en la Indagaci\u00f3n (Research-Based Learning, RBL) se distingue por integrar pr\u00e1cticas investigativas al curr\u00edculo, permitiendo que los estudiantes desarrollen habilidades para formular preguntas, analizar informaci\u00f3n y comunicar hallazgos desde una l\u00f3gica exploratoria (Nascimento, 2021). Esta metodolog\u00eda ha demostrado ser especialmente \u00fatil en contextos mediados por tecnolog\u00eda, como la educaci\u00f3n en l\u00ednea, donde las herramientas digitales pueden fortalecer tanto la interacci\u00f3n como la autonom\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

El RBL se plantea en este trabajo como la base pedag\u00f3gica para el dise\u00f1o de actividades tipo seminario, con \u00e9nfasis en el desarrollo de competencias investigativas desde una perspectiva activa y situada (Healey y Jenkins, 2009). En este enfoque, el estudiantado es acompa\u00f1ado para construir conocimiento de forma cr\u00edtica y reflexiva a trav\u00e9s de la experiencia directa con problemas aut\u00e9nticos. Su implementaci\u00f3n no solo fortalece el pensamiento cr\u00edtico y la resoluci\u00f3n de problemas, sino que tambi\u00e9n promueve un aprendizaje colaborativo y contextualizado. En este marco, la inteligencia artificial (IA) se incorpora como un recurso estrat\u00e9gico que potencia las distintas etapas del proceso investigativo. Herramientas impulsadas por IA \u2014como ChatGPT, Elicit, Research Rabbit, ChatPDF o SciSpace\u2014 ofrecen apoyos para la b\u00fasqueda de informaci\u00f3n, el an\u00e1lisis de textos cient\u00edficos, la organizaci\u00f3n de datos y la redacci\u00f3n acad\u00e9mica. Su uso no reemplaza el trabajo intelectual del estudiante, pero s\u00ed ampl\u00eda sus posibilidades de acci\u00f3n y comprensi\u00f3n. La IA, entendida como una tecnolog\u00eda emergente en el \u00e1mbito educativo, permite personalizar la experiencia de aprendizaje, automatizar procesos repetitivos y enriquecer la interacci\u00f3n con los contenidos (Ribeiro, Santos Neto y Pereira, 2024; Alves, 2023).<\/p>\n\n\n\n

Definici\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El Aprendizaje Basado en la Indagaci\u00f3n (RBL, por sus siglas en ingl\u00e9s) es una metodolog\u00eda de car\u00e1cter activo que involucra al estudiantado en procesos de investigaci\u00f3n cient\u00edfica vinculados a su contexto educativo y formativo. A trav\u00e9s del planteamiento de preguntas, la b\u00fasqueda sistem\u00e1tica de informaci\u00f3n, el an\u00e1lisis cr\u00edtico de datos y la comunicaci\u00f3n de resultados, el RBL fomenta un aprendizaje profundo, reflexivo y situado (F\u00e9lix y Braga, 2019).<\/p>\n\n\n\n

Por su parte, la inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de los sistemas inform\u00e1ticos para ejecutar tareas que tradicionalmente requerir\u00edan de la inteligencia humana, como el razonamiento, la toma de decisiones, el aprendizaje o la comprensi\u00f3n del lenguaje. Este campo tecnol\u00f3gico abarca diversas t\u00e9cnicas, entre ellas el aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning), las redes neuronales artificiales y el procesamiento del lenguaje natural, y sus aplicaciones se extienden desde la automatizaci\u00f3n industrial hasta los \u00e1mbitos de la salud, la educaci\u00f3n y la ciencia (Russell y Norvig, 2020). En el contexto educativo, la integraci\u00f3n entre RBL e IA abre nuevas posibilidades para potenciar el desarrollo de competencias investigativas, ofreciendo al estudiantado herramientas que ampl\u00edan su capacidad de indagar, interpretar y construir conocimiento de manera m\u00e1s \u00e1gil, cr\u00edtica y aut\u00f3noma.<\/p>\n\n\n\n

Objetivo<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Fortalecer las habilidades investigativas y anal\u00edticas del estudiantado mediante la implementaci\u00f3n del Aprendizaje Basado en la Indagaci\u00f3n (RBL), apoyado en herramientas de inteligencia artificial (IA) que acompa\u00f1en las distintas fases del proceso investigativo. Esta integraci\u00f3n tiene como finalidad facilitar la formulaci\u00f3n de preguntas relevantes, la b\u00fasqueda y organizaci\u00f3n de informaci\u00f3n, el an\u00e1lisis de datos cualitativos y cuantitativos, as\u00ed como la redacci\u00f3n de productos acad\u00e9micos, permitiendo una aproximaci\u00f3n m\u00e1s eficiente, aut\u00f3noma y reflexiva a la producci\u00f3n de conocimiento.<\/p>\n\n\n\n

Modo de aplicaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La integraci\u00f3n del Aprendizaje Basado en la Indagaci\u00f3n (RBL) con herramientas de inteligencia artificial (IA) permite enriquecer el proceso formativo, al ofrecer una experiencia guiada e interactiva que estimula el pensamiento cr\u00edtico, la autonom\u00eda y la producci\u00f3n acad\u00e9mica. A continuaci\u00f3n, se presenta un modelo pr\u00e1ctico para su implementaci\u00f3n en el desarrollo de seminarios de investigaci\u00f3n, dividido en tres sesiones de 45 minutos cada una, siguiendo los principios del RBL.<\/p>\n\n\n\n

Sesi\u00f3n 1: Introducci\u00f3n y definici\u00f3n del problema<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

El docente inicia explicando la metodolog\u00eda RBL y presenta las herramientas de IA que se utilizar\u00e1n:<\/p>\n\n\n\n

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  • ChatGPT<\/strong>: para formular la pregunta de investigaci\u00f3n y delimitar objetivos.<\/li>\n\n\n\n
  • Elicit<\/strong>: para localizar art\u00edculos cient\u00edficos iniciales.<\/li>\n\n\n\n
  • Research Rabbit<\/strong>: para mapear conexiones entre autores y textos.<\/li>\n\n\n\n
  • SciSpace<\/strong>: para leer, comprender y filtrar art\u00edculos en PDF.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
      \n
    • Se organizan equipos y se gu\u00eda a los estudiantes para definir su pregunta de investigaci\u00f3n con ayuda de ChatGPT y retroalimentaci\u00f3n docente.<\/li>\n\n\n\n
    • Cada equipo realiza una primera b\u00fasqueda en Elicit para recuperar al menos ocho art\u00edculos relevantes sobre su tema.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Sesi\u00f3n 2: An\u00e1lisis cr\u00edtico y organizaci\u00f3n de la informaci\u00f3n<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
        \n
      • Con los art\u00edculos iniciales, los equipos emplean Research Rabbit para visualizar redes de autores, obras clave y relaciones tem\u00e1ticas.<\/li>\n\n\n\n
      • Usan SciSpace para leer los art\u00edculos, identificar ideas centrales y descartar fuentes poco pertinentes.<\/li>\n\n\n\n
      • Cada equipo presenta un resumen preliminar de sus hallazgos y recibe retroalimentaci\u00f3n tanto del docente como de sus compa\u00f1eros, con el fin de fortalecer la profundidad del an\u00e1lisis.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Sesi\u00f3n 3: Producci\u00f3n y presentaci\u00f3n de resultados<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
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        • Se inicia la redacci\u00f3n del informe de investigaci\u00f3n. Las herramientas de IA apoyan la organizaci\u00f3n del contenido, la mejora del lenguaje y el formato acad\u00e9mico.<\/li>\n\n\n\n
        • Los equipos dise\u00f1an sus presentaciones, utilizando mapas conceptuales o diapositivas para visualizar los hallazgos. La IA puede emplearse para sintetizar informaci\u00f3n o generar elementos gr\u00e1ficos.<\/li>\n\n\n\n
        • Finalmente, los grupos exponen sus resultados y se realiza una reflexi\u00f3n conjunta sobre los aprendizajes alcanzados y el papel de la IA en el proceso.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n
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