Categoría: innovación

La educación técnica atraviesa una tensión paradójica que amenaza los cimientos del pensamiento crítico. En las asignaturas de modelización y diseño estructural de los grados y másteres en Ingeniería de Caminos y Civil, la inteligencia artificial generativa (IAG) ha pasado de ser una novedad a convertirse en un estándar operativo. Sin embargo, esta adopción generalizada esconde un riesgo sistémico: el «desempleo cognitivo».

Datos recientes de la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) revelan que, si bien el 60 % del alumnado utiliza estas herramientas, solo el 25 % revisa críticamente los resultados. La solución no consiste en imponer restricciones, sino en diseñar una arquitectura pedagógica que integre la IA como un «socio intelectual» bajo el enfoque de mindtools (Jonassen et al., 1999) para potenciar y no sustituir el pensamiento de orden superior.

Ante este desafío nace el proyecto PROFUNDIA. Nuestra misión es clara: transformar la IA de un «atajo peligroso» en un motor de aprendizaje profundo que refuerce la autonomía del futuro ingeniero.

El éxito no radica en la tecnología, sino en la arquitectura de la auditoría humana.

El hallazgo central de la investigación realizada sobre una muestra de 100 estudiantes subraya que la utilidad percibida de la IA no es una propiedad intrínseca del software, sino del proceso de supervisión. La resolución de problemas de alta responsabilidad física, en los que el error tiene consecuencias estructurales, depende de la capacidad de reformularlos y de una supervisión crítica.

En este nuevo paradigma, el valor profesional se desplaza del «saber hacer» procedimental —que puede automatizarse— al «saber validar». El éxito pedagógico está hoy condicionado por la arquitectura del proceso cognitivo de auditoría, en el que el ingeniero actúa como filtro final de la veracidad técnica.

«Los resultados obtenidos mediante análisis estadísticos multivariantes demuestran que el éxito no reside en el mero uso de la tecnología, sino en el proceso cognitivo de auditoría humana».

Ingeniería de la pregunta: el arte de iterar.

Uno de los pilares de la interacción estratégica es la «ingeniería de la pregunta». No se trata de un simple comando de texto, sino de un ejercicio de abstracción en el que el estudiante debe traducir variables estructurales y conceptos físicos en instrucciones lógicas. El estudio destaca que la clave de esta habilidad transversal no radica en el primer intento, sino en la capacidad de iterar.

El ítem 2 del estudio («Las iteraciones de los mensajes de texto me ayudaron a mejorar progresivamente la calidad») obtuvo una media de 4,11, lo que confirma que la calidad técnica surge de un diálogo dialéctico con la máquina. Este proceso de refinamiento constante combate la «complacencia tecnológica» y garantiza que el usuario mantenga el control sobre el resultado final.

El valor disruptivo de buscar deliberadamente el error.

La innovación docente más potente consiste en utilizar la IA con un «sesgo deliberado hacia el error». En lugar de aceptar la respuesta de la IA como una verdad absoluta, el flujo de trabajo propuesto obliga al alumnado a realizar un «contraste crítico»: primero, deben resolver el problema manualmente y, después, interpelar a la IA para buscar activamente la «alucinación» o el fallo técnico.

Este enfoque es crucial desde el punto de vista estadístico. El ítem 4 (comparación entre la resolución manual y la IA) se identificó, mediante modelos de regresión múltiple, como uno de los tres predictores clave del éxito. Al buscar el fallo, el estudiante activa una reflexión metacognitiva, aprende a pensar sobre cómo piensa y fortalece su criterio técnico al corregir el algoritmo.

De las aulas al mercado laboral: la transferibilidad de la autorregulación.

La relevancia de esta formación trasciende las calificaciones. Los datos son contundentes: la pregunta 9 («Las habilidades se pueden aplicar en contextos profesionales») obtuvo la puntuación más alta del cuestionario, 4,24. Los futuros ingenieros son conscientes de que la supervisión experta de sistemas automatizados ya es una competencia esencial en la industria moderna.

La solidez de este modelo se demuestra por su capacidad explicativa, ya que la valoración global de la IA (punto 10) se explica en un 37,7 % (R² corregida) por la combinación de tres factores: la capacidad de reformular el problema (punto 1), la detección de errores por contraste (punto 4) y la percepción de la transferibilidad profesional (punto 9).

«Esta metodología favorece la adquisición de competencias esenciales en entornos profesionales donde se requiere la supervisión experta de sistemas automatizados, y prepara al ingeniero para entornos de alta complejidad».

Conclusión: ingenieros de decisiones, no usuarios de software.

La inteligencia artificial, lejos de mermar el rigor científico, puede ser el mayor catalizador del aprendizaje profundo si se gestiona desde la «autorregulación crítica» (componente 1 del análisis factorial). El futuro de la ingeniería no pertenece a quienes saben usar herramientas, sino a quienes son capaces de enseñar, corregir y auditar a la máquina según criterios científicos y normativos.

En última instancia, nos enfrentamos a una pregunta que definirá la resiliencia de la profesión ante la obsolescencia tecnológica: en un contexto de automatización creciente, ¿estamos formando usuarios de software o educando a los ingenieros de las decisiones del mañana? La responsabilidad ética del ingeniero sigue siendo la última instancia de decisión, y esa carga no puede ni debe asumirla ningún algoritmo.

En esta conversación puedes escuchar las ideas más interesantes sobre el tema.

En este vídeo se resumen bien los conceptos vistos.

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Referencia:

YEPES-BELLVER, L.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; YEPES, V. (2026). Impacto de la inteligencia artificial en la formación técnica: aprendizaje profundo, metacognición y transferibilidad profesional. En libro de actas: XII Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 9-10 de julio de 2026.

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Introducción: El dilema del aula moderna.

En ingeniería civil, un error de cálculo no es solo una errata en un examen, sino una cuestión de seguridad pública y de responsabilidad ética. Por ello, el panorama actual resulta alarmante: mientras que más del 60 % de los estudiantes reconoce utilizar inteligencia artificial generativa (IAG) en sus tareas, apenas un 25 % realiza una revisión crítica de los resultados.

Esta dependencia acrítica amenaza con diluir el rigor técnico necesario para diseñar infraestructuras seguras. Ante este desafío nace el proyecto PROFUNDIA, liderado por el catedrático Víctor Yepes en la Universitat Politècnica de València (UPV), en colaboración con la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT). Nuestra misión es clara: transformar la IA de un «atajo peligroso» en un motor de aprendizaje profundo que refuerce la autonomía del futuro ingeniero.

El fin de la era de la prohibición: de «No usar» a «Usar para pensar».

Durante los últimos años, la respuesta académica dominante ha sido la restricción. Sin embargo, en un entorno profesional de alta exigencia, prohibir la tecnología es una batalla perdida que solo agrava la brecha entre el aula y la realidad. PROFUNDIA propone un cambio de paradigma radical: integrar la IA como una «herramienta cognitiva» o «mindtool», bajo la filosofía constructivista de Jonassen.

No buscamos que el estudiante aprenda «de» la tecnología como si esta fuera un oráculo, sino «con» la tecnología. Al utilizar la IA como mediadora, el alumno no se limita a recibir datos, sino que debe «luchar» con la herramienta para construir un modelo mental sólido de los fenómenos físicos. En ingeniería, el objetivo no es obtener el número final, sino comprender el comportamiento estructural que ese número representa.

«Enseñar» a la IA para aprender ingeniería.

El corazón de nuestra metodología se basa en un concepto disruptivo: el «sesgo deliberado hacia el error». En asignaturas críticas como «Modelos predictivos de estructuras de hormigón» o «Resistencia de materiales», hemos observado que la IA tiende a «alucinar» al proponer hipótesis de partida o al aplicar normativas específicas. En lugar de considerar esto como una limitación, lo convertimos en nuestra principal ventaja pedagógica.

Obligamos al estudiante a enfrentarse a las respuestas de la IA no como verdades absolutas, sino como borradores que deben ser auditados. Para corregir los cálculos de la máquina en una viga o en un pórtico, el alumno primero debe dominar la teoría de forma exhaustiva.

«En PROFUNDIA, el estudiante invierte los roles tradicionales: deja de ser un receptor pasivo para convertirse en el «maestro» de la IA, validando, cuestionando y corrigiendo la tecnología con su propio juicio técnico y rigor científico».

El ciclo del «prompt crítico»: reflexión metacognitiva.

Para estructurar este proceso, hemos diseñado una secuencia metodológica (basada en la Figura 2 del proyecto) que obliga al estudiante a reflexionar metacognitivamente de manera constante.

• Formulación del prompt: el alumno debe traducir un problema de estructuras metálicas o de hormigón a un lenguaje técnico preciso, definiendo cargas, luces y condiciones de contorno.
• Comparación crítica: se contrasta el resultado de la IA con modelos analíticos propios y con programas informáticos profesionales de cálculo.
• Detección de errores y reformulación: aquí es donde ocurre el aprendizaje real. El estudiante debe identificar si el error de la IA se debe a un cálculo matemático incorrecto, a una hipótesis física errónea o a un desconocimiento del Código Estructural. Tras el análisis, debe guiar a la IA, mediante nuevos mensajes, hacia la solución correcta.
• Justificación técnica: el paso final consiste en validar la solución según los criterios científicos y normativos vigentes, a fin de garantizar que la respuesta no solo «parezca» correcta, sino que también sea técnicamente viable y segura.

Más allá del aula: preparación para el mundo real.

La colaboración entre la UPV y la UPCT (con los profesores Antonio Tomás y Pedro Martínez-Pagán) permite validar este modelo en diversos contextos, desde los grados hasta los másteres. El objetivo no es simplemente aprobar la asignatura de Estructuras Metálicas, sino desarrollar el criterio técnico experto que hoy demandan las empresas de ingeniería.

En el ejercicio profesional, el ingeniero es el último responsable de la empresa que avala un proyecto. PROFUNDIA prepara a los egresados para que puedan actuar como auditores tecnológicos, capaces de aprovechar la eficiencia de la IA sin comprometer nunca la integridad estructural ni la seguridad de las personas.

Un entorno de aprendizaje enriquecido.

La innovación de este proyecto no radica en el software (ChatGPT es solo una herramienta), sino en la redefinición metodológica del entorno de aprendizaje. Hemos transformado el aula en un laboratorio de interacción social y psicológica en el que la IA actúa como un «agente activo» dentro del equipo de trabajo. Esta dinámica fomenta una mayor implicación del alumnado, que percibe el aprendizaje no como una carga, sino como el desarrollo de la maestría en las herramientas que definirán su futuro.

Conclusión: Hacia una ingeniería de pensamiento profundo.

La visión de PROFUNDIA consiste en formar ingenieros que lideren la tecnología en lugar de depender de ella. La eficiencia de un algoritmo es una herramienta poderosa, pero carece de la comprensión profunda y de la responsabilidad ética que definen nuestra profesión.

Al final, cuando nos enfrentamos al diseño de un puente o una infraestructura de gran envergadura, debemos plantearnos una pregunta provocadora: en un futuro en el que las máquinas pueden realizar cálculos en milisegundos, ¿seremos capaces de formar a ingenieros con la suficiente intuición y criterio técnico como para negarnos a firmar un proyecto que la IA considera «eficiente», pero que el juicio humano reconoce como un riesgo de colapso? El futuro de nuestra seguridad depende de esa capacidad crítica.

En esta conversación puedes escuchar las ideas más interesantes de este proyecto.

Este vídeo resume bien el proyecto PROFUNDIA.

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Referencias:

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