IA generativa en la enseñanza estructural: predimensionamiento de columnas en arquitectura

Resumen

Este artículo investigó el impacto del uso de inteligencia artificial generativa (AG), mediante ChatGPT, en el proceso de enseñanza-aprendizaje del prediseño de columnas de hormigón armado por estudiantes de Arquitectura y Urbanismo. La investigación se llevó a cabo con una clase de Estructuras de Hormigón II en la Universidad Federal de Santa María (UFSM). El grupo se dividió en dos grupos: uno con acceso a la IA y el otro utilizando únicamente materiales tradicionales. El análisis combinó el desempeño técnico en la actividad práctica con las percepciones registradas en los formularios de pre-prueba y post-prueba. Los resultados indicaron que solo una minoría de los estudiantes calificó la IA como "muy útil" (11,11%) o "útil" (11,11%) para la tarea específica de prediseño de columnas, mientras que la mayoría la calificó como "algo útil" (55,56%) o "nada útil" (22,22%) en este contexto. Paradójicamente, sin embargo, el grupo que utilizó la IA tuvo un mejor desempeño técnico, con un mayor número de respuestas correctas que el grupo de control. Aunque algunos estudiantes utilizaron la herramienta para repasar conceptos y convertir unidades, la dificultad para formular las indicaciones y la falta de restricciones en las fuentes consultadas comprometieron la eficacia de las respuestas. La conclusión es que la IA generativa, sin mediación docente ni formación previa, no es eficaz como estrategia docente fundamental. Sin embargo, se identificaron directrices para su integración responsable: formación previa del estudiante, uso de la IA en entornos controlados con materiales específicos y mediación docente activa.