ISSN-E: 2542-3401, ISSN-P: 1316-4821
Universidad, Ciencia y Tecnología,
Vol. 28, Núm. 123, (pp. 111-121)
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https://doi.org/10.47460/uct.v28i123.811
Análisis sistemático de integración de
inteligencia artificial en el aprendizaje de la
robótica en la educación secundaria
Ninfa Elizabeth Pacha Chipantiza*
https://orcid.org/0009-0000-4425-4588
ninfa.pacha2910@gmail.com
Investigador independiente
Ambato, Ecuador
Recibido (28/04/2024), Aceptado (11/05/2024)
Systematic analysis of artificial intelligence integration in robotics learning in secondary
education.
Abstract.- Integrating artificial intelligence (AI) into robotics learning is a field of study that offers a range of
significant benefits. A qualitative approach was employed, along with the PRISMA methodology, to ensure an
appropriate selection of academic and scientific material. The results demonstrated that AI contributes to
student performance and fosters the development of cognitive and social skills. It facilitates optimal
assimilation of knowledge through projects, problem-solving, and knowledge integration among peers.
Furthermore, it promotes learning through trial and error, enabling students to tackle challenges before
entering the workforce. AI resources also enable the customization of the educational experience, tailoring it to
individual student needs and enhancing their engagement in the learning process.
Keywords: artificial intelligence, learning, robotics.
Resumen: La integración de la inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje de la robótica es un campo de
estudio que presenta una serie de beneficios significativos. Se empleó un enfoque cualitativo junto con la
metodología PRISMA para una apropiada selección de material académico y científico. Los resultados
mostraron que la IA contribuye al rendimiento estudiantil y fomenta el desarrollo de habilidades cognitivas y
sociales. Así como la asimilación optima del conocimiento a través de proyectos, la resolución de problemas y
la integración del conocimiento entre pares. Además, impulsa el aprendizaje basado en el ensayo y error,
posibilitando a los estudiantes enfrentar desafíos antes de incorporarse al mundo laboral. Los recursos de IA
permiten además personalizar la experiencia educativa, adaptándolas a las necesidades individuales de los
estudiantes y mejorando su participación en el proceso de aprendizaje.
Palabras clave: inteligencia artificial, aprendizaje, robótica.
Pacha N. et al. Análisis sistemático de integración de inteligencia artificial en el aprendizaje de la robótica en la educación secundaria
Henry Marcelo Barba Palma
https://orcid.org/0009-0001-9878-5453
henrybarba1980@gmail.com
Investigador independiente
Latacunga, Ecuador
Lizbeth Estefania Sevilla Morocho
https://orcid.org/0000-0002-6666-9896
stefyzsevilla@hotmail.com
Investigador independiente
Quito, Ecuador
*Correspondencia: ninfa.pacha2910@gmail.com
I. INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje de la robótica representa un campo en constante evolución que
despierta un interés creciente tanto en el ambiente educativo como en la comunidad tecnológica. La relación
entre la IA y la robótica no solo ofrece oportunidades para la adquisición de habilidades tecnológicas
avanzadas, sino que también promueve el desarrollo de competencias cognitivas, técnicas sociales y
emocionales en los estudiantes [1]. Sin embargo, para aprovechar plenamente los beneficios de esta
integración, es crucial investigar sobre los principales aportes de la academia con respecto a los enfoques
pedagógicos, los recursos disponibles, los desafíos y las mejores prácticas.
El problema de investigación presentado en este trabajo se centra en analizar la convergencia de la IA en el
aprendizaje de la robótica en educación secundaria. De manera que se han evaluado las diferentes
herramientas de IA y su influencia e impacto en la educación de la robótica. Además, se han considerado las
ventajas y desventajas que estas ofrecen al colectivo estudiantil. De manera que, este trabajo recoge un
conjunto de elementos de IA que pueden ser aplicados en una diversidad de estrategias educativas para
fortalecer el aprendizaje de la robótica.
Estudios previos han demostrado que la IA aprovecha el potencial de la tecnología para fortalecer la
enseñanza y aprendizaje de habilidades técnicas y cognitivas. Desde la perspectiva educativa se destaca la
importancia del aprendizaje activo, la resolución de problemas, la colaboración entre pares y la ejecución de
proyectos prácticos [2]. Asimismo, se han considerado teorías del desarrollo cognitivo y del aprendizaje
constructivista que dan a conocer la importancia de la construcción del conocimiento a partir de la
experiencia y la interacción con el entorno. En este sentido, en este trabajo también se ha considerado la ética
y la responsabilidad social que plantea la equidad en el acceso a la educación tecnológica, la privacidad de los
datos y el uso apropiado de dichas herramientas inteligentes.
La metodología desarrollada se basó en un enfoque cualitativo, caracterizado por su naturaleza descriptiva y
explicativa. Se ha hecho un análisis descriptivo de diferentes herramientas inteligentes y se ha evaluado su
participación en la educación y enseñanza de la robótica para estudiantes de secundaria. Todo esto con la
finalidad de identificar las principales fortalezas que tiene la IA en las asignaturas de la robótica y su impacto
en el desempeño estudiantil. Este trabajo ha abordado la relevancia y significancia de la enseñanza de la
robótica en el mundo actual y de qué manera las herramientas inteligentes se integran a este proceso
educativo para fortalecer al futuro profesional.
II. DESARROLLO
Los principales aportes presentados en esta sección están relacionados con las disciplinas como la
inteligencia artificial, la robótica educativa, la pedagogía y la ética. Este enfoque multidisciplinario proporciona
una base sólida para comprender cómo la inteligencia artificial puede potenciar la enseñanza de la robótica
en la educación secundaria y preparar a los estudiantes para enfrentar los desafíos producto de la era digital
con habilidades sólidas y una comprensión ética de la tecnología.
A. Antecedentes de la inteligencia artificial en la educación
La IA es definida como la capacidad de los sistemas informativos, redes de computadoras o robots
controlados por computadoras para realizar tareas que normalmente se asocian con la inteligencia humana.
Por su parte Boden [3] refiere que la IA es propender a que las computadoras efectuar actividades similares a
las que puede llevar a cabo la mente humana, con la ventaja de poder diseñar sistemas automáticos que
permitan su ejecución. Sin embargo, mientras que la inteligencia humana se basa en la interpretación de la
realidad, la inteligencia artificial busca avanzar en la eficacia y eficiencia en dicha interpretación.
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En la práctica, la implementación de este recurso se evidencia a través de una amplia variedad de
herramientas y aplicaciones diseñadas para personalizar la experiencia de aprendizaje, ajustándose a las
necesidades particulares de los estudiantes. Otro componente adicional, es el aprendizaje autónomo que
permite a los sistemas analizar datos para detectar patrones y adaptar la entrega de contenidos de manera
individualizada, es decir, permite ofrecer rutinas de aprendizaje acorde a los ritmos y estilos de aprendizaje.
Además, la IA permite simplificar la evaluación continua y formativa, ya que proporciona retroalimentaciones
instantáneas sobre el desempeño del estudiante.
Por su parte, García y Sánchez [4], que refiere que evidenciado un incremento del 20% en las calificaciones
de los estudiantes que participaron en programas educativos que incorporar IA en el aprendizaje de la
robótica. De la misma manera Pérez [5] refiere que se ha evidenciado un aumento del 40% en las capacidades
de resolución de conflictos complejos y un 25% en la comprensión de conceptos de ingeniería y programación
relacionados con la robótica cuando se emplean herramientas de IA.
B. La IA en el aprendizaje de la robótica en la educación secundaria
A lo largo de los años, la integración de la inteligencia artificial en la educación ha evolucionado, desde
sistemas de tutoría adaptativa hasta plataformas de aprendizaje en línea que utilizan algoritmos avanzados
para mejorar la experiencia educativa. Este progreso continuo promete un futuro emocionante en el que la IA
seguirá desempeñando un papel crucial en la transformación de la educación.
El primer aspecto a analizar es el criterio expuesto por Gómez y García [6], quien hace énfasis en las Redes
Neuronales debido a la capacidad para modelar y predecir patrones a partir de datos. Este avance tecnológico
ha permitido desarrollar sistemas de tutorías inteligentes que se adaptan de manera dinámica al perfil de
cada estudiante. Es así, que a medida que los usuarios avanzan en su aprendizaje, el sistema monitorea su
progreso y ajusta las actividades y lecciones para abordar áreas de dificultades especificas lo que mejora la
eficiencia del aprendizaje. Plataformas como Khan Academy, Google Classroom, Moodle Learning Analytics,
Coursera, edX, Labster, entre otras, aplican los principios de las redes neuronales en la configuración de su
contenido educativo. Estas plataformas utilizan algoritmos avanzados basados en redes neuronales para
analizar el comportamiento de los estudiantes, adaptar el contenido según sus necesidades individuales y
mejorar continuamente la experiencia de aprendizaje.
Por su parte Sánchez et al [7], afirman que otro recurso desarrollado por la inteligencia artificial son los
árboles genéticos, los cuales permiten una adaptación continua y personalizada de los recursos educativos
direccionados a la eficiencia del aprendizaje y la retención de conocimientos. Los árboles genéticos pueden
analizar el perfil y el progreso de cada estudiante, identificando las fortalezas y debilidades, así como las
preferencias del aprendizaje. Con esta data el sistema puede generar automáticamente material educativo
adaptado a las necesidades específicas de cada individuo, optimizando de esta manera el proceso de
enseñanza aprendizaje. Recursos como RoboGen, Genetic Robotics Toolkit, Evolv-Robot, Genetic Algorithm for
Robot Learning (GARL) representan ejemplos destacados de cómo los árboles genéticos se utilizan para
estructurar sistemas inteligentes y optimizar decisiones en diversos contextos. Estas herramientas
aprovechan los principios de la evolución y la adaptación para ofrecer soluciones eficientes y personalizadas
en áreas como la educación.
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Pacha N. et al. Análisis sistemático de integración de inteligencia artificial en el aprendizaje de la robótica en la educación secundaria
Otro aspecto a considerar es el expuesto por Fernández y Pérez [8], sobre las Self-Organizing Maps (SOM), o
Mapas Autoorganizados, desempeñan un papel crucial en el aprendizaje de la robótica al simplificar el análisis
de datos. Contribuyen significativamente a la comprensión y visualización de datos sensoriales complejos,
como imágenes o señales, al preservar las relaciones topológicas originales. Además, los SOM facilitan la
identificación rápida de patrones y regularidades en los datos capturados por los sensores robóticos. Son
herramientas valiosas para la toma de decisiones en tiempo real al proporcionar una representación
estructurada del entorno del robot. En última instancia, los SOM respaldan la investigación y el desarrollo en
diversos campos robóticos, desde la visión por computadora hasta la navegación autónoma.
Las investigaciones que anteceden se pueden relacionar con el criterio de Cevallos et al [9]quienes dan a
conocer que la incorporación de la inteligencia artificial en el campo educativo permite mejoras significativas
en el rendimiento académico y participación estudiantil. Otro aspecto relevante del estudio, esta relaciona con
la atención que brinda la IA a las necesidades individuales de los estudiantes, ya que adapta a una variedad de
estilos impulsando la calidad del aprendizaje. Por su parte, Baltazar [10], expone que la inteligencia artificial es
empleada en diversos entornos desde varios años atrás y ha proporcionado recursos que han facilitado el
aprendizaje individual como el cooperativo. Entre los principales usos de la inteligencia artificial se destacan:
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Por otro lado, la IA en el aprendizaje de la robótica permite a los estudiantes trabajar en proyectos, resolver
problemas y compartir conocimientos de manera efectiva entre pares. Es así que, Sánchez [11] menciona que
en el aula se pueden explorar trece modalidades de aprendizaje, tales como, implícito, explícito, asociativo, no
asociativo, significativo, cooperativo, emocional, observacional, experiencial, por descubrimiento, memorístico,
receptivo y colaborativo, mismas que se adaptan a las necesidades individuales de los estudiantes a través de
la IA para garantizar una asimilación óptima del conocimiento}-
Tomando en cuenta las contribuciones de Moreno [12] sobre las aplicaciones de la IA en el aprendizaje, es
posible identificar dos enfoques principales:
Pacha N. et al. Análisis sistemático de integración de inteligencia artificial en el aprendizaje de la robótica en la educación secundaria
Las pizarras cooperativas, son herramientas que posibilitan la participación conjunta de dos o más
estudiantes en la creación de un producto en línea. Se emplea especialmente para resolver
problemas u otras actividades que requieren colaboración y visualización compartida.
Las presentaciones colaborativas son recursos que permiten visualizar pantallas con diferentes
tipos de datos, facilitando el intercambio de información entre grupos de estudiantes. Entre las
herramientas destacadas está Google Docs, misma que posibilita compartir y editar
presentaciones, hojas de cálculo, textos, con usuarios de diversos entornos.
Los sistemas de apoyo son recursos muy útiles para agilizar el proceso de toma de decisiones
mediante la representación gráfica. Google Forms, Mentimeter, Kahoot, Quizziz son plataformas
que permiten generar encuesta, pruebas, lecciones, exámenes y actividades individuales o
grupales.
Las aplicaciones de groupware son herramientas para la gestión de comunicación, se incluyen las
audioconferencias, las videoconferencias y el chat. Aplicaciones, como WhatsApp, Zoom, Google
Meet, entre otras, son herramientas clave para promover el aprendizaje colaborativo, pues están
direccionados a un uso pedagógico y didáctico.
Los agentes de software conversacionales inteligentes (chatbots).
La creación de plataformas en línea para el autoaprendizaje.
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C. Agentes de software conversacionales inteligentes (chatbots).
Los agentes de software conversaciones inteligentes (Chatbot), representan una herramienta versátil que
puede desempeñar diversos roles, como el de profesor, estudiante o tutor, en entornos virtuales de
formación. El desarrollo de este tipo de software ha surgido como una solución eficaz para abordar las
necesidades en el ámbito de la educación, que demanda flexibilidad y adaptabilidad. Por otro lado, el uso del
chatbot contribuye a mejorar la gestión del conocimiento y el desarrollo de actividades tanto dentro como
fuera del aula, proporcionando una práctica de aula sin fronteras, ni limitaciones de tiempo [13].
La integración de los chatbot en el campo de la robótica educativa abre nuevas posibilidades para mejorar la
accesibilidad, la eficacia y la experiencia de aprendizaje de los estudiantes, permitiéndoles explorar y
comprender conceptos complejos de manera interactiva y práctica. En este sentido, los chatbots no solo
actúan como asistentes virtuales, sino también como compañeros de estudio y tutores personalizados,
contribuyendo así a la formación de una nueva generación de entusiastas y expertos en robótica.
Entre los principales agentes de software conversacionales inteligentes (Chatbots) se puede mencionar al
Robotutor. De acuerdo, con Profuturo [14] esta herramienta hace uso de tecnologías como el reconocimiento
de escritura y habla, así como el análisis facial y el aprendizaje automático. Esta tecnología también permite
que los tutores virtuales impulsados por inteligencia artificial adapten el proceso de aprendizaje a las
necesidades individuales de los estudiantes. El conjunto de herramientas de Robotutor incluyen una amplia
gama de actividades diseñadas para abordar áreas como la lectura, escritura, números, matemáticas,
comprensión y formas.
Este recurso incide en el aprendizaje de la informática debido a que personaliza el contenido acorde al nivel
de habilidad y la necesidad de cada estudiante, permitiendo un avance a su propio ritmo. Además, posee
videos explicativos y ejercicios prácticos para reforzar el aprendizaje. También utiliza tutorías virtuales
basados en inteligencia artificial para brindar asistencia personalizada durante el proceso de aprendizaje. Este
recurso, se centra en el desarrollo de habilidades perceptivas y de estimulación, que son fundamentales para
la interpretación de representaciones numéricas y la comparación de cantidades, en lugar de basarse
únicamente en la memorización.
De acuerdo con Canfran [15], ChatGPT ofrece acceso a una amplia variedad de recursos educativos en línea.
La utilización de esta plataforma en el aprendizaje de la robótica facilita la provisión de información,
resolución de dudas y guía para los estudiantes en su proceso de dominio de este campo. Esta herramienta
permite a los estudiantes obtener explicaciones claras y concisas sobre conceptos fundamentales, resolver
problemas complejos y explorar nuevas ideas en el ámbito de la robótica. Además, ChatGPT puede
desempeñar un papel como herramienta de apoyo para proyectos prácticos de robótica, ofreciendo
sugerencias, consejos y soluciones creativas. Su capacidad para comprender y generar texto le permite
adaptarse a las necesidades específicas de cada estudiante, brindando un aprendizaje personalizado y
efectivo. Si incidencia en el aprendizaje de la informática está asociada con la generación de ejemplos y
ejercicios prácticos, la exploración de temas avanzados, el apoyo en proyectos y trabajos prácticos, entre
otros. Con respecto a los Chatbots, se puede mencionar que SnatchBot, es una herramienta gratuita que
cuenta con una interfaz que no requiere conocimientos de programación. Su funcionalidad puede adaptarse
a la intención del autor, ya sea para resolver preguntas frecuentes o para desempeñar el papel de tutor y
enseñar conceptos y procedimientos.
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Pacha N. et al. Análisis sistemático de integración de inteligencia artificial en el aprendizaje de la robótica en la educación secundaria
Con respecto a lo anteriormente mencionado, es prioritario considerar los criterios de Adams y Turner [16],
refieren que la AI proporciona a los estudiantes la oportunidad de sumergirse en situaciones auténticas a
través de creadores de textos, simulaciones y entornos virtuales de aprendizaje. Esta modalidad permite un
aprendizaje basado en el ensayo y error, lo que posibilita a los estudiantes corregir errores de conocimiento
antes de enfrentarse al mundo laboral. Además, Green [17] resaltan la importancia crucial de la IA al examinar
diversos conjuntos de datos, permitiendo que los estudiantes aborden problemas del mundo real con un
fundamento informado. Además, Grové [18] señala que la IA facilita la interacción de los estudiantes en
herramientas auto conversacionales para el aprendizaje de idiomas necesarios para el aprendizaje de la
asignatura, proporcionando oportunidades para la práctica activa y mejorando la fluidez y comprensión
auditiva.
D. Plataformas en línea para el autoaprendizaje
Con respecto a la creación de plataformas en línea para el autoaprendizaje. Según Bitbloq [19], es un
proyecto desarrollado por BQ Education, tiene como objetivo crear herramientas destinadas a la población
infantil y adolescente, para la enseñanza de la programación y creación de contenido tecnológico, al mismo
tiempo que proporciona los recursos para apoyar a los educadores en la labor docente. Esta plataforma
ofrece varios entornos adaptados según el nivel de habilidad del estudiante. Para aquellos que están
comenzando en robótica, está Bitbloq Robotics Jr, que emplea programación por bloques y simula el
hardware, lo que permite que los alumnos realicen ediciones. Para niveles intermedios, está Bitbloq Robotics,
que además de la programación por bloques y la simulación de hardware, incluye la capacidad de generar
diagramas de flujo. Finalmente, para estudiantes avanzados, está Bitbloq Robotics Adv, que abarca desde la
simulación de hardware hasta la implementación mediante Arduino, lo que permite la ejecución de los
programas diseñados en la realidad.
También, la plataforma Code es una herramienta digital diseñada para enseñar programación y conceptos
informáticos a personas de todas las edades y niveles de habilidad. Ofrece una amplia gama de recursos,
incluyendo tutoriales interactivos, proyectos prácticos y desafíos de codificación. Este recurso tiene como
objetivo principal fomentar el aprendizaje autodirigido y la resolución de problemas, permitiendo a los
usuarios desarrollar habilidades en programación a su propio ritmo. Además, Code se adapta a las
necesidades individuales de los estudiantes y proporciona retroalimentación instantánea para mejorar su
comprensión y dominio de los conceptos informáticos. Con una interfaz intuitiva y amigable, Code se ha
convertido en una herramienta invaluable para estudiantes, educadores y profesionales en el campo de la
tecnología [20]. Para complementar, se destaca que, mediante algoritmos de IA, estas herramientas pueden
conectar a estudiantes con intereses similares, promoviendo la colaboración en proyectos conjuntos y el
intercambio de ideas entre pares. Esta interacción fortalecida fomenta una experiencia de aprendizaje
enriquecedora y colaborativa, contribuyendo al desarrollo personal y académico de los estudiantes.
III. METODOLOGÍA
Se llevó a cabo una revisión sistemática de artículos científicos, tesis y páginas web siguiendo las directrices
de PRISMA-SCR. Para esta revisión, se emplearon las siguientes palabras clave de búsqueda: Inteligencia
Artificial, Robótica, Aprendizaje. Se consultaron repositorios como Mercado de Negocios, Humaties,
Transformar, Ciencia Latina, Riti, Indtec, Journal Electric, Minerva Journal, así como páginas web y tesis de
pregrado y posgrado de diversas universidades. Se consideró información de los últimos 7 años relacionada
con inteligencia artificial y robótica.
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Pacha N. et al. Análisis sistemático de integración de inteligencia artificial en el aprendizaje de la robótica en la educación secundaria
Se emplean los criterios PICO y la lista de verificación PRISMA como herramientas metodológicas clave. Los
criterios PICO establecieron 4 preguntas de investigación asociadas con el tema de investigación (Tabla 1),
mientras que la lista de verificación PRISMA garantiza la calidad y la transparencia del análisis sistemático,
guiando la búsqueda exhaustiva de literatura, la selección de estudios relevantes, la extracción de datos, la
síntesis de resultados y la presentación de hallazgos. Es así que, ambas herramientas aseguran una
metodología rigurosa y objetiva, permitiendo una evaluación exhaustiva del impacto de la inteligencia artificial
en el aprendizaje de la robótica en la educación secundaria.
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Pacha N. et al. Análisis sistemático de integración de inteligencia artificial en el aprendizaje de la robótica en la educación secundaria
Fig. 1. Correlación de métodos de enseñanza y aprendizaje.
Fuente: Elaboración propia.
En la tabla 1 se muestran los criterios de verificación de calidad del documento, que permitieron hacer una
selección adecuada de la información, asegurando la relevancia y precisión de los datos utilizados en el
análisis de la IA en la educación de la robótica.
Tabla 1. Lista de verificación de evaluación de calidad del documento.
Fuente: Elaboración propia.
IV. RESULTADOS
En este trabajo se encontraron algunos hallazgos significativos que aportan a la formación en robótica y su
integración con las herramientas de IA:
La relación entre la IA y la robótica en la educación secundaria ofrece oportunidades tanto para la
adquisición de habilidades tecnológicas avanzadas como para el desarrollo de competencias cognitivas,
técnicas, sociales y emocionales en los estudiantes [1]. Además, la de la IA en la enseñanza de la robótica ha
demostrado mejorar el rendimiento académico y la participación estudiantil, así como fortalecer las
habilidades de resolución de problemas y comprensión de conceptos de ingeniería y programación [4], [5].
Asimismo, se destaca la importancia del aprendizaje activo, la resolución de problemas, la colaboración entre
pares y la ética en la integración de la IA en la educación secundaria [2]. También, se refiere a que la IA permite
garantizar una asimilación óptima del conocimiento a través de proyectos, la resolución de problemas y
compartir conocimientos de manera efectiva entre pares [11]. Además, la IA para el aprendizaje de la robótica
impulsa el aprendizaje basado en el ensayo y error, lo que posibilita a los estudiantes corregir errores de
conocimiento antes de enfrentarse al mundo laboral [16].
Con respecto a los recursos de inteligencia artificial en el aprendizaje de la robótica es pertinente exponer
que las redes neuronales y los árboles genéticos se utilizan para personalizar la experiencia de aprendizaje y
adaptar los recursos educativos a las necesidades individuales de los estudiantes [6], [7]. Además, las SOM
simplifican el análisis de datos sensoriales complejos y respaldan la toma de decisiones en tiempo real en el
campo de la robótica [8]. Del mismo modo, los chatbots se presentan como herramientas versátiles que
ofrecen asistencia personalizada, resuelven dudas, guían en la resolución de problemas y proporcionan
retroalimentación instantánea a los estudiantes [13]. Igualmente, las herramientas como Bitbloq y Code
ofrecen entornos adaptados para la enseñanza de la programación y la robótica, fomentando la creatividad, el
pensamiento lógico y el aprendizaje personalizado [19], [20]. Adicional se destaca que estas herramientas
permiten adquirir habilidades prácticas al ofrecer un ambiente seguro para la práctica y la experimentación
[15], el abordaje de problemas del mundo real con un fundamento [17] y la inmersión a lenguajes necesarias
para el aprendizaje de la asignatura [18].
La tabla 2 muestra los aportes más destacados de la IA en la educación asociada a la robótica para
secundaria, se observa que las herramientas de IA son indispensables para una educación en robótica
apropiada para afrontar los desafíos del mundo moderno.
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La integración de la inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje de la robótica en la educación secundaria ha
emergido como un campo prometedor que no solo proporciona oportunidades para adquirir habilidades
tecnológicas avanzadas, sino que también promueve el desarrollo de competencias cognitivas, técnicas,
sociales y emocionales entre los estudiantes [1]. Para comprender completamente esta convergencia y sus
beneficios, es esencial examinar los aportes clave de la academia con respecto a los enfoques pedagógicos,
los recursos disponibles, los desafíos y las mejores prácticas.
Además, la IA permite la creación de entornos de aprendizaje interactivos y prácticos que simulan escenarios
del mundo real. Estas simulaciones son elementos que benefician el aprendizaje de la robótica, ya que
permiten aplicar sus conocimientos en contextos prácticos. Los entornos virtuales basados en IA pueden
incluir simuladores de programación de robots, diseño y prueba de circuitos, aplicación de algoritmos,
navegación autónoma, entre otros. Las experiencias educativas descritas permiten reforzar los conceptos
aprendidos que posibilitan preparar a los estudiantes para situaciones reales que enfrentará en los espacios
laborales o educativos.
También, las plataformas basadas en IA permiten conectar con recursos educativos relevantes y la
oportunidad de realizar actividades individuales y colaborativas, debido a que permite trabajar en proyectos
de robótica, compartir conocimientos y generar soluciones. Adicional, la IA facilita la creación de comunidades
de aprendizaje donde los estudiantes pueden enriquecer más sus experiencias educativas sobre esta
asignatura.
Finalmente, la robótica es una disciplina cada vez más útil en escenarios industriales, médicos y una
diversidad de aplicaciones del mundo moderno, por ello, el desarrollo de profesionales con habilidades
apropiadas para desempeñarse en esta área es fundamental. Se ha observado en este trabajo que las
principales fortalezas de la enseñanza en robótica están asociadas al uso apropiado de las herramientas de IA,
donde se vinculan las tecnologías con las destrezas humanas, para alcanzar profesionales más competitivos.
Tabla 1. Lista de verificación de evaluación de calidad del documento.
Fuente: Elaboración propia.
CONCLUSIONES
El análisis sistemático permite concluir
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La integración de la IA en el aprendizaje de la robótica en la educación secundaria presenta una
amplia gama de beneficios, desde la mejora del rendimiento estudiantil hasta el fomento de
habilidades cognitivas y sociales.
Los recursos de IA aplicados en la enseñanza de la robótica permiten personalizar la experiencia
educativa, adaptándose a las necesidades individuales de los estudiantes y mejorando el
rendimiento académico y la participación estudiantil. Además, permite el aprendizaje basado en el
ensayo error.
La integración de la IA en el aprendizaje de la robótica en la educación secundaria, permite
preparar a los estudiantes para enfrentar los desafíos de la era digital con habilidades sólidas y una
comprensión ética de la tecnología.
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