APRENDIZAJE BASADO EN PROYECTOS MEDIADO POR INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN LA FORMACIÓN DE ESTUDIANTES EN LA ASIGNATURA DE
INFORMÁTICA

PROJECT-BASED LEARNING MEDIATED BY ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE
TRAINING OF STUDENTS IN THE COMPUTER SCIENCE SUBJECT

Autores:
¹Karin
Elizabeth
Guzmán
García,
²Yaritza
Paulette
González
Baque
y
³Dayron
Rumbaut Rangel.

¹ORCID ID:
https://orcid.org/0009-0002-6691-9258

²ORCID ID:
https://orcid.org/0009-0006-7595-488X

3
ORCID ID:
https://orcid.org/0009-0001-9087-0979

¹E-mail de contacto:
keguzmang@ube.edu.ec

²E-mail de contacto:
ypgonzalezb@ube.edu.ec

³E-mail de contacto:
drumbautr@ube.edu.ec

Afiliación: ¹*²*³*Universidad Bolivariana del Ecuador, (Ecuador).

Artículo recibido: 1 de Octubre del 2026.

Artículo revisado: 12 de Octubre del 2026.

Artículo aprobado: 12 de Octubre del 2026.

¹Tecnólogo
Pedagógico
en
Informática,
graduado
en
la
Universidad
de
Guayaquil,
(Ecuador).
Profesora
de
Segunda
Enseñanza,
Especialización en informática, graduado de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador).

²Ingeniera en Tecnologías de la Información, graduada de la Universidad Estatal del Sur de Manabí, (Ecuador).

³Licenciado en Ciencias de la Computación, graduado de la Universidad Central Marta Abreu de la Villas, (Cuba). Magíster en Tecnología
e Innovación Educativa, graduado de la Universidad Tecnológica ECOTEC, (Ecuador). Magíster en Inteligencia Artificial Aplicada,
graduado de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador).

Resumen

El estudio tuvo como objetivo implementar una
capacitación basada en el Aprendizaje Basado
en
Proyectos
(ABP)
mediado
por
inteligencia
artificial
(IA)
para
promover
el
desarrollo
de
competencias
digitales,
la
motivación
y
el
aprendizaje significativo de los estudiantes de la
asignatura
de
Informática.
Se
desarrolló
una
investigación
de
enfoque
mixto,
aplicada,
descriptiva-correlacional,
de
campo
y
transversal, con 34 participantes (30 estudiantes
y 4 docentes) y muestreo censal. Se aplicaron
una
encuesta
con
escala
tipo
Likert
de
cinco
categorías y pruebas diagnósticas de pretest y
post-test,
procesadas
mediante
estadística
descriptiva.
Los
resultados
evidenciaron
un
nivel
consolidado
de
competencias
digitales
básicas,
un
uso
inicialmente
limitado
de
herramientas de IA y una alta disposición hacia
su incorporación: el 82,4% de los encuestados
respondió siempre al ítem sobre su interés por
aprender a utilizarlas en Informática y el 64,7%
consideró
siempre
que
aprender
mediante
proyectos
facilita
su
aprendizaje.
El
pretest
registró
un
promedio
general
favorable
de
84,9%, con 88,0% en conocimientos sobre IA y
ABP, 85,3% en competencias digitales y 81,3%
en motivación; tras la capacitación, el post-test
evidenció un promedio general de 90,2% (5,3
puntos
porcentuales
más
que
el
pretest),
con
91,8% en conocimientos (+3,8 puntos) y 88,8%
en
competencias
digitales
(+3,5
puntos),
así
como
una
valoración
favorable
del
90,0%
respecto
al
impacto
percibido
de
la
intervención. Se concluye que la capacitación
basada en ABP mediado por IA contribuyó a
fortalecer
las
competencias
digitales,
los
conocimientos sobre IA y ABP, y la percepción
favorable
de
los
estudiantes
hacia
esta
metodología; al no contar con grupo de control,
estos resultados constituyen evidencia inicial.

Palabras
clave:
Aprendizaje
basado
en
proyectos,
Inteligencia
artificial,
Competencias
digitales,
Informática,
Motivación.

Abstract

The
study
aimed
to
implement
a
training
program based on project-based learning (PBL)
mediated
by
artificial
intelligence
(AI)
to
promote digital competencies, motivation, and
meaningful
learning
among
students
in
the
computer
science
subject.
A
mixed-methods,
applied,
descriptive-correlational,
cross-

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sectional
field
study
was
conducted
with
34
participants
(30
students
and
4
teachers)
and
census sampling. A Likert-type survey with five
response
categories,
together
with
pretest
and
post-test
diagnostic
instruments,
was
administered, and the data were processed using
descriptive
statistics.
The
results
showed
a
consolidated
level
of
basic
digital
competencies,
an
initially
limited
use
of
AI
tools,
and
a
high
willingness
to
incorporate
them: 82.4% of respondents answered always to
the item on their interest in learning to use AI
tools
in
computer
science,
and
64.7%
always
considered
that
learning
through
projects
facilitates
their
learning.
The
pretest
recorded
an
overall
favorable
average
of
84.9%,
with
88.0% in knowledge of AI and PBL, 85.3% in
digital competencies, and 81.3% in motivation;
after
the
training,
the
post-test
showed
an
overall average of 90.2% (5.3 percentage points
higher
than
the
pretest),
with
91.8%
in
knowledge (+3.8 points) and 88.8% in digital
competencies
(+3.5
points),
together
with
a
90.0% favorable perception of the intervention's
impact.
It
is
concluded
that
the
AI-mediated
PBL
training
contributed
to
strengthening
students' digital competencies, knowledge of AI
and
PBL,
and
favorable
perception
of
this
teaching methodology; as there was no control
group, these results constitute initial evidence.

Keywords: Project-based learning, Artificial
intelligence, Digital competencies, Computer
science, Motivation.

Sumario

O estudo teve como objetivo implementar um
programa
de
treinamento
baseado
na
aprendizagem
baseada
em
projetos
(ABP)
mediada
por
inteligência
artificial
(IA)
para
promover
competências
digitais,
motivação
e
aprendizagem significativa entre estudantes da
disciplina de Ciência da Computação. Realizou-
se
um
estudo
de
campo
de
métodos
mistos,
aplicado, descritivo-correlacional e transversal,
com
34
participantes
(30
estudantes
e
4
professores) e amostragem censitária. Aplicou-
se
um
questionário
do
tipo
Likert
com
cinco
categorias
de
resposta,
juntamente
com
instrumentos de diagnóstico de pré-teste e pós-
teste, sendo os dados processados por meio de
estatística
descritiva.
Os
resultados
indicaram
um nível consolidado de competências digitais
básicas,
um
uso
inicialmente
limitado
de
ferramentas de IA e uma grande disposição para
incorporá-las:
82,4%
dos
respondentes
assinalaram "sempre" no item sobre o interesse
em
aprender
a
utilizar
ferramentas
de
IA
na
Ciência da Computação, e 64,7% consideraram
que
a
aprendizagem
por
meio
de
projetos
sempre facilita o seu aprendizado. O pré-teste
registrou uma média geral favorável de 84,9%,
com 88,0% em conhecimento sobre IA e ABP,
85,3%
em
competências
digitais
e
81,3%
em
motivação;
após
o
treinamento,
o
pós-teste
apresentou
uma
média
geral
de
90,2%
(5,3
pontos
percentuais
acima
do
pré-teste),
com
91,8% em conhecimento (+3,8 pontos) e 88,8%
em
competências
digitais
(+3,5
pontos),
além
de uma percepção favorável de 90,0% quanto
ao
impacto
da
intervenção.
Conclui-se
que
o
treinamento
em
ABP
mediado
por
IA
contribuiu
para
fortalecer
as
competências
digitais dos estudantes, o conhecimento sobre
IA e ABP e a percepção favorável em relação a
essa metodologia de ensino; como
não houve
grupo
de
controle,
tais
resultados
constituem
evidências iniciais.

Palavras-chave: Aprendizagem baseada em
projetos,
Inteligência
artificial,
Competências
digitais,
Ciência
da
Computação, Motivação.

Introducción

La
educación
actual
enfrenta
el
desafío
de
adaptarse
a
los
avances
tecnológicos
y
a
las
nuevas
necesidades
de
aprendizaje
de
los
estudiantes (UNESCO, 2021). En este ámbito,
la
incorporación
de
la
Inteligencia
Artificial
(IA) en los procesos educativos representa una
oportunidad para transformar las metodologías
de
enseñanza
y
fortalecer
el
desarrollo
de
competencias digitales esenciales para el siglo
XXI.
La
IA
ofrece
herramientas
innovadoras
que facilitan la personalización del aprendizaje,
el
acceso
a
información
en
tiempo
real
y
la
creación de entornos interactivos que favorecen

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la construcción del conocimiento (Luckin et al.,
2016). Por otra parte, Thomas (2000) asegura
que el Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP)
se ha consolidado como una metodología activa
que
promueve
la
participación
de
los
estudiantes
en
la
resolución
de
problemas
reales,
fomentando
el
pensamiento
crítico,
la
creatividad,
la
colaboración
y
la
autonomía.
Esta estrategia permite que los estudiantes sean
protagonistas
de
su
propio
aprendizaje,
desarrollando habilidades prácticas mediante la
ejecución
de
proyectos
significativos
vinculados con su entorno.

Para Cabero y Llorente (2020) en la asignatura
de Informática, la integración de la Inteligencia
Artificial y el Aprendizaje Basado en Proyectos
constituye
una
alternativa
innovadora
para
mejorar
los
procesos
de
enseñanza
y
aprendizaje.
La
combinación
de
estas
herramientas
favorece
el
desarrollo
de
competencias tecnológicas, el manejo eficiente
de
recursos
digitales
y
la
capacidad
para
resolver
problemas
mediante
el
uso
de
tecnologías emergentes.

El
presente
estudio
surge
de
la
necesidad
de
analizar
cómo
la aplicación
de la Inteligencia
Artificial y el Aprendizaje Basado en Proyectos
influye
en
la
formación
de
los
estudiantes
de
Informática,
considerando
aspectos
como
el
rendimiento
académico,
la
motivación,
la
participación
y
el
fortalecimiento
de
las
competencias
digitales.
De
esta
manera,
se
busca
aportar
evidencias
que
permitan
promover
prácticas
educativas
innovadoras
y
acordes con las exigencias de la sociedad digital
actual. La rápida evolución de las tecnologías
digitales ha transformado significativamente los
ámbitos social, laboral y educativo, generando
la necesidad de que los estudiantes desarrollen
competencias
tecnológicas
que
les
permitan
desenvolverse
de
manera
eficiente
en
la
sociedad
del
conocimiento
(UNESCO,
2021).
Sin embargo, en muchos ámbitos educativos, la
enseñanza
de
la
Informática
continúa
realizándose
mediante
metodologías
tradicionales que limitan la participación activa
de los estudiantes y reducen las oportunidades
para
el
desarrollo
de
habilidades
prácticas,
creativas y de resolución de problemas.

Ante esta realidad, Luckin et al. (2016) afirma
que la incorporación de la Inteligencia Artificial
(IA)
y
el
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos
(ABP)
se
presenta
como
una
alternativa
innovadora
para
fortalecer
los
procesos
de
enseñanza
y
aprendizaje.
La
Inteligencia
Artificial
ofrece
herramientas
capaces
de
apoyar
la
personalización
del
aprendizaje,
facilitar
el
acceso
a
recursos
educativos
y
promover experiencias interactivas que mejoran
la comprensión de contenidos. Por su parte el
Aprendizaje Basado en Proyectos permite que
los estudiantes apliquen conocimientos teóricos
en
situaciones
reales,
favoreciendo
el
trabajo
colaborativo,
el
pensamiento
crítico
y
la
autonomía.

La importancia de esta investigación radica en
la
necesidad
de
analizar
el
impacto
de
estas
estrategias innovadoras en la formación de los
estudiantes
de
la
asignatura
de
Informática,
considerando
aspectos
como
el
desarrollo
de
competencias
digitales,
el
rendimiento
académico, la motivación y la participación en
el proceso educativo. Los resultados permitirán
identificar los beneficios y desafíos asociados a
la
integración
de
la
IA
y
el
ABP
en
el
aula,
proporcionando
información
relevante
para
docentes, directivos e instituciones educativas
interesadas
en
modernizar
sus
prácticas
pedagógicas. Desde el punto de vista práctico,
esta
investigación
contribuirá
al
diseño
e
implementación
de
estrategias
metodológicas
que favorezcan un aprendizaje más dinámico,

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significativo
y
acorde
con
las
demandas
tecnológicas
actuales.
Asimismo,
desde
la
perspectiva
social
y
educativa,
promoverá
la
formación de estudiantes capaces de utilizar las
tecnologías
de
manera
crítica,
responsable
e
innovadora,
preparándolos
para
enfrentar
los
retos académicos y profesionales del siglo XXI.

La
transformación
digital
ha
generado
importantes
cambios
en
la
educación,
impulsando
la
incorporación
de
nuevas
tecnologías y metodologías que favorezcan el
aprendizaje
significativo
y
el
desarrollo
de
competencias
acordes
con
las
exigencias
del
siglo
XXI.
En
este
contexto,
la
asignatura
de
Informática desempeña un papel fundamental,
ya
que
permite
a
los
estudiantes
adquirir
conocimientos y habilidades relacionadas con el
uso de las tecnologías de la información
y la
comunicación.
Sin
embargo,
en
muchas
instituciones
educativas,
la
enseñanza
de
esta
materia
continúa
basándose
en
métodos
tradicionales
centrados
en
la
transmisión
de
contenidos, lo que limita la participación activa
de
los
estudiantes
y
dificulta
el
desarrollo
de
competencias digitales avanzadas.

Además, se evidencia que algunos estudiantes
presentan
dificultades
para
aplicar
los
conocimientos
informáticos
en
situaciones
prácticas,
resolver
problemas
tecnológicos
de
manera
autónoma
y
mantener
niveles
adecuados
de
motivación
e
interés
durante
el
proceso
de
aprendizaje.
Estas
limitaciones
pueden
afectar
el
rendimiento
académico
y
reducir
las
oportunidades
de
aprovechar
las
ventajas que ofrecen las tecnologías emergentes
en
la
educación.
Frente
a
esta
situación,
la
Inteligencia Artificial (IA) ha surgido como una
herramienta innovadora con gran potencial para
apoyar
los
procesos
educativos,
proporcionando
recursos
interactivos,
retroalimentación inmediata y experiencias de
aprendizaje personalizadas. De igual manera, el
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos
(ABP)
promueve
una
enseñanza
centrada
en
el
estudiante,
fomentando
la
investigación,
la
colaboración,
la
creatividad
y
la
aplicación
práctica
de
los
conocimientos
mediante
la
ejecución
de
proyectos
relacionados
con
problemas
reales.
No
obstante,
aún
existe
la
necesidad de conocer cómo la integración de la
Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Basado
en
Proyectos
puede
contribuir
a
mejorar
la
formación de los estudiantes en la asignatura de
Informática.
Por
ello,
surge
la
siguiente
interrogante de investigación:

¿Cómo influye la aplicación de la Inteligencia
Artificial y el Aprendizaje Basado en Proyectos
en
la
formación
de
los
estudiantes
de
la
asignatura
de
Informática?
Responder
a
esta
pregunta
permitirá
identificar
el
impacto
de
estas estrategias innovadoras en el desarrollo de
competencias
digitales,
el
rendimiento
académico,
la
motivación
y
la
participación
estudiantil,
aportando
elementos
que
favorezcan la mejora continua de los procesos
educativos en el área de Informática.

El presente estudio se centra en el análisis de la
Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Basado
en
Proyectos
como
estrategias
de
innovación
educativa
para
fortalecer
la
formación
de
los
estudiantes en la asignatura de Informática. Se
delimita al contexto educativo de estudiantes de
Educación
Básica
Superior
o
Bachillerato
(según
corresponda
a
la
institución
seleccionada), considerando específicamente el
desarrollo
de
competencias
digitales,
el
rendimiento
académico,
la
motivación
y
la
participación estudiantil durante el proceso de
enseñanza-aprendizaje.
La
problemática
se
acota
al
uso
limitado
de
metodologías
innovadoras
y
herramientas
tecnológicas
emergentes en la enseñanza de la Informática,

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situación
que
puede
afectar
la
adquisición
de
conocimientos
prácticos
y
el
desarrollo
de
habilidades
necesarias
para
enfrentar
los
desafíos de la sociedad digital. En este sentido,
la investigación busca determinar la influencia
que
tiene
la
integración
de
la
Inteligencia
Artificial y el Aprendizaje Basado en Proyectos
en la mejora de los resultados educativos de los
estudiantes.

El proyecto se enmarca en la línea general de
investigación
Educación,
Innovación
y
Tecnología, orientada al estudio de estrategias
pedagógicas
que
promuevan
procesos
de
enseñanza
y
aprendizaje
más
eficientes
mediante
el
uso
de
recursos
tecnológicos.
Asimismo, se vincula con la línea específica de
investigación
Tecnologías
Emergentes
Aplicadas
a
la
Educación
y
Desarrollo
de
Competencias
Digitales,
la
cual
aborda
el
impacto de herramientas innovadoras, como la
Inteligencia
Artificial,
en
la
formación
académica y el fortalecimiento de capacidades
tecnológicas.

Por
tanto,
esta
investigación
pretende
aportar
conocimientos
sobre
la
aplicación
de
metodologías activas y tecnologías emergentes
en
el
ámbito
educativo,
contribuyendo
al
mejoramiento de la calidad de la enseñanza de
la
Informática
y
al
desarrollo
integral
de
los
estudiantes
en
entornos
de
aprendizaje
innovadores. El objeto de la investigación está
constituido
por
el
proceso
de
enseñanza-
aprendizaje de la asignatura de Informática, con
énfasis
en
la
incorporación
de
estrategias
innovadoras basadas en la Inteligencia Artificial
y
el
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos
para
fortalecer
la
formación
académica
de
los
estudiantes. Este estudio se enfoca en analizar
cómo
la
integración
de
herramientas
de
Inteligencia Artificial y metodologías activas de
aprendizaje
influyen
en
el
desarrollo
de
competencias
digitales,
el
rendimiento
académico, la motivación y la participación de
los
estudiantes
dentro
del
proceso
educativo.
Asimismo,
busca
comprender
las
transformaciones que estas estrategias pueden
generar
en
las
prácticas
pedagógicas
y
en
la
adquisición
de
conocimientos
y
habilidades
relacionadas
con
la
Informática.
En
consecuencia,
el
objeto
de
investigación
se
orienta
al
análisis
de
los
procesos
educativos
vinculados con la enseñanza de la Informática y
la
aplicación
de
recursos
tecnológicos
innovadores que favorezcan una formación más
dinámica,
significativa
y
acorde
con
las
demandas de la era digital.

A partir de la problemática planteada y con el
propósito
de
responder
a
la
pregunta
de
investigación
formulada,
se
establece
el
siguiente
objetivo
general:
Implementar
una
capacitación basada en el Aprendizaje Basado
en Proyectos mediado por Inteligencia Artificial
para
promover
el
desarrollo
de
competencias
digitales,
la
motivación
y
el
aprendizaje
significativo de los estudiantes en la asignatura
de
Informática.
En
correspondencia
con
el
objetivo
general
planteado,
se
definen
los
siguientes
objetivos
específicos
de
la
investigación:

Analizar
las
potencialidades
del
Aprendizaje
Basado en Proyectos mediado por Inteligencia
Artificial
como
estrategia
de
innovación
educativa
para
fortalecer
la
formación
de
los
estudiantes
en
la
asignatura
de
Informática.
Diagnosticar el nivel de competencias digitales,
la motivación y el rendimiento académico de los
estudiantes en la asignatura de Informática (Pre-
test). Diseñar e implementar una capacitación
basada en el Aprendizaje Basado en Proyectos
mediado
por
Inteligencia
Artificial
para
promover
el
desarrollo
de
competencias
digitales,
la
motivación
y
el
aprendizaje

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significativo de los estudiantes en la asignatura
de
Informática.
Evaluar
la
influencia
del
Aprendizaje Basado en Proyectos mediado por
Inteligencia
Artificial
en
el
desarrollo
de
las
competencias
digitales,
la
motivación
y
el
rendimiento académico de los estudiantes (Post-
test).

Materiales y Métodos

En
correspondencia
con
este
objetivo,
a
continuación,
se
definen
las
variables
del
estudio:
la
variable
independiente,
referida
al
Aprendizaje Basado en Proyectos mediado por
Inteligencia Artificial; la variable dependiente,
correspondiente al desarrollo de competencias
de
los
estudiantes
en
la
asignatura
de
Informática;
y
las
variables
ajenas
o
intervinientes,
es
decir,
los
factores
externos
que pueden incidir en los resultados sin ser el
objeto
central
del
estudio.
Para
cada
una
se
presenta
su
definición
conceptual
y
sus
dimensiones.

El Aprendizaje Basado en Proyectos mediado
por Inteligencia Artificial es una estrategia de
innovación
educativa
que
integra
la
metodología
del
ABP
con
herramientas
de
Inteligencia Artificial para apoyar el proceso de
enseñanza-aprendizaje.
Diversos
estudios
coinciden en que esta mediación no sustituye la
labor docente, sino que amplifica cada fase del
ciclo
de
aprendizaje
experiencial,
aportando
retroalimentación
oportuna
y
personalización
de las tareas asignadas a los estudiantes (Lila
Plúas et al., 2024). En esta misma línea, Huang
et al. (2024) sostienen que la incorporación de
herramientas
de
IA
generativa
en
proyectos
gamificados
fortalece
la
alfabetización
informacional
y
el
compromiso
de
los
estudiantes
con
las
actividades
propuestas.
Asimismo,
Beneite
(2024)
plantea
que
la
IA
puede integrarse en los proyectos educativos en
tres
niveles
como
objeto
de
estudio,
como
recurso
de
apoyo
y
como
herramienta
de
planificación
y
evaluación,
lo
que
amplía
considerablemente
las
posibilidades
pedagógicas de esta estrategia. Esta integración
permite
que
los
estudiantes
desarrollen
proyectos
orientados
a
la
resolución
de
problemas reales, fortaleciendo la construcción
activa del conocimiento, el pensamiento crítico,
la
creatividad,
el
trabajo
colaborativo
y
el
desarrollo de competencias digitales.

Por
otro
lado,
el
aprendizaje
Basado
en
Proyectos se sustenta en la ejecución de tareas
auténticas que exigen investigación, diseño de
soluciones y trabajo colaborativo, promoviendo
que el estudiante sea protagonista activo de su
propio
proceso
formativo
(Lila
et
al.,
2024).
Mediación mediante Inteligencia Artificial. Se
refiere
al
uso
de
herramientas
de
IA
como
apoyo
a
la
planificación,
el
desarrollo
y
la
evaluación de los proyectos, sin reemplazar el
rol orientador del docente (Beneite, 2024). La
variable
dependiente
sobre
el
desarrollo
de
competencias de los estudiantes en la asignatura
de
Informática.
Hace
referencia
al
proceso
mediante
el
cual
los
estudiantes
desarrollan
conocimientos,
habilidades,
competencias
digitales
y
actitudes
en
la
asignatura
de
Informática,
favoreciendo
su
rendimiento
académico, la motivación y la capacidad para
resolver
problemas
en
contextos
educativos
y
tecnológicos (Candia, 2023).

Candia (2023) sostiene que estas competencias
permiten
a
los
estudiantes
acceder
y
evaluar
información
de
forma
crítica,
comunicarse
en
entornos
virtuales
y
resolver
problemas
de
manera
creativa
mediante
herramientas
tecnológicas.
Salas
et
al.
(2022)
las
definen
como el conjunto de conocimientos, habilidades
y actitudes necesarios para el manejo eficiente
de las tecnologías de la información, mientras
que
Pakhomova
et
al.
(2023)
añaden
que
su

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(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 11.1
Edición Especial XI 2026
Página 214

desarrollo
favorece
la
alfabetización
múltiple
del estudiante frente a los constantes cambios
tecnológicos.
Rendimiento
académico.
Desde
una
perspectiva
psicoeducativa,
se
entiende
como
un
constructo
multidimensional
que
integra
factores
biológicos,
psicológicos,
económicos
y
sociales,
materializado
en
indicadores
de
logro
dentro
de
una
escala
valorativa
cuantitativa
o
cualitativa
(Artunduaga,
2024).
En
un
sentido
complementario, se describe como el resultado
integral del proceso de aprendizaje, reflejado no
solo
en
las
calificaciones
obtenidas,
sino
también
en
el
desarrollo
de
competencias
del
estudiante.

Motivación académica. Puede manifestarse de
forma
intrínseca
cuando
existe
un
interés
genuino
por
aprender
o
extrínseca
cuando
se
asocia
a
incentivos
externos
como
calificaciones o reconocimiento, constituyendo
un factor determinante para la persistencia y el
compromiso
del
estudiante
frente
a
las
tareas
escolares
(Rodríguez
et
al.,
2025).
Estudios
recientes
confirman
además
una
correlación
positiva y significativa entre la motivación y el
rendimiento
académico
en
contextos
educativos.

Resolución
de
problemas.
Esta
dimensión
implica
identificar
necesidades
y
recursos
digitales, tomar decisiones sobre la herramienta
tecnológica
apropiada
y
resolver
problemas
conceptuales por medios digitales, incluyendo
procesos de pensamiento computacional como
la
abstracción,
el
diseño
de
algoritmos
y
la
depuración.
Las
variables
ajenas
constituyen
factores
externos
que
pueden
influir
en
los
resultados de la investigación sin ser el objeto
central
del
estudio,
por
lo
que
deben
ser
consideradas
durante
su
desarrollo.
Acceso
a
tecnología y conectividad. La disponibilidad de
dispositivos y una conexión estable a internet
constituyen la denominada "brecha de acceso",
uno
de
los
factores
más
determinantes
en
la
desigualdad educativa digital, especialmente en
zonas rurales o de bajos ingresos. Capacitación
docente. La falta de formación del profesorado
en el uso de tecnologías educativas agrava las
desigualdades
digitales
y
limita
la
implementación
efectiva
de
estrategias
innovadoras
en
el
aula.
Apoyo
familiar.
El
acompañamiento
y
seguimiento
de
las
actividades académicas por parte de la familia
incide en la continuidad y calidad del proceso
de
aprendizaje
del
estudiante.
Conocimientos
previos.
El
nivel
de
dominio
de
contenidos
informáticos
antes
de
la
intervención
condiciona el ritmo y la profundidad con que el
estudiante se apropia de las nuevas estrategias
metodológicas.

Recursos
institucionales.
La
infraestructura
tecnológica y la disponibilidad de laboratorios
de informática determinan, en buena medida, la
viabilidad de implementar estrategias mediadas
por IA en el aula. Análisis-síntesis. Este método
permite descomponer mentalmente el objeto de
estudio
en
sus
partes
y
componentes
para
examinar
sus
relaciones
internas,
y
posteriormente
reconstruirlo
como
un
todo
integrado,
posibilitando
una
comprensión
holística
del
fenómeno
investigado
(Reyes
et
al., 2022).

En
la
presente
investigación,
este
método
permitirá
estudiar
y
comprender
los
fundamentos
teóricos
relacionados
con
la
Inteligencia
Artificial,
el
Aprendizaje
Basado
en Proyectos y la enseñanza de la Informática,
para
posteriormente
integrar
la
información
y
construir
el
marco
teórico
del
estudio.
Inductivo-deductivo.
Combina
dos
procedimientos
lógicos
inversos
y
complementarios:
la
inducción,
que
parte
del
estudio
de
casos
particulares
para
llegar
a

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Edición Especial XI 2026
Página 215

conclusiones
generales,
y
la
deducción,
que
utiliza
principios
generales
para
inferir
conclusiones específicas aplicables al contexto
estudiado
(Reyes
et
al.,
2022).
Este
método
facilitará el análisis de situaciones particulares
observadas
en
el
proceso
educativo
para
establecer conclusiones generales, así como la
verificación
de
planteamientos
teóricos
en
el
contexto
de
estudio.
Sistémico-estructural-
funcional.
Este
método
permite
modelar
el
objeto
de
estudio
como
un
sistema,
determinando sus
componentes, su estructura,
su jerarquía y las relaciones funcionales que se
establecen
entre
sus
elementos
(Reyes
et
al.,
2022).
En
este
sentido,
contribuirá
a
comprender
la
relación
existente
entre
las
variables
de
estudio
y
los
elementos
que
intervienen
en
el
proceso
de
enseñanza-
aprendizaje de la Informática.

Con respecto a la encuesta, esta constituye una
técnica
de
recolección
de
información
que,
mediante
la
aplicación
de
cuestionarios
estructurados,
permite
obtener
datos
directos
sobre percepciones, actitudes y experiencias de
los
sujetos
investigados.
Su
elaboración
y
tratamiento
estadístico
posterior
facilitan
la
interpretación objetiva de los resultados. En este
estudio, permitirá obtener información
directa
de
los
estudiantes
sobre
sus
percepciones,
experiencias y nivel de aceptación respecto al
uso de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje
Basado en Proyectos.

La
Entrevista
se
aplicará
a
los
docentes
para
conocer
sus
criterios
acerca
de
la
implementación de estrategias innovadoras en
la
enseñanza
de
la
Informática,
complementando
la
información
cuantitativa
obtenida
mediante
la
encuesta
con
una
perspectiva
cualitativa
más
profunda
del
fenómeno
estudiado.
Prueba
diagnóstica
(pre-
test). Consiste en un instrumento de evaluación
aplicado antes de una intervención pedagógica
con el propósito de establecer una línea base de
comparación
con
los
resultados
obtenidos
posteriormente
(post-test),
lo
cual
permite
valorar objetivamente los cambios producidos
por la intervención. Se empleará para evaluar el
nivel de competencias digitales y rendimiento
académico antes y después de la aplicación de
la
propuesta.
Revisión
documental.
Permitirá
analizar
documentos,
registros
académicos
y
antecedentes relacionados con la problemática
investigada,
aportando
sustento
teórico
y
contextual al estudio.

En
la
estadística
descriptiva
se
utilizará
para
organizar,
tabular,
procesar
e
interpretar
los
datos obtenidos mediante encuestas, entrevistas
y
evaluaciones,
empleando
frecuencias,
porcentajes,
tablas
y
gráficos
estadísticos.
Análisis porcentual. Facilitará la interpretación
de los resultados obtenidos y la comparación de
los
datos
antes
y
después
de
la
intervención
educativa. Representación gráfica de datos. Se
emplearán gráficos estadísticos para visualizar
y
analizar
los
resultados
de
manera
clara
y
objetiva.

La población de la presente investigación está
constituida por los estudiantes y docentes de la
asignatura
de
Informática,
quienes
participan
directamente
en
el
proceso
de
enseñanza-
aprendizaje relacionado con la aplicación de la
Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Basado
en
Proyectos.
La
población
total
está
conformada por 34 participantes: 30 estudiantes
de la asignatura de Informática y 4 docentes del
área
técnica
y
tecnológica
vinculados
a
la
formación
informática.
Debido
a
que
la
población es pequeña, accesible y manejable, se
trabajará con la totalidad de los participantes,
por lo que la muestra coincide con la población.
Se utilizará, por tanto, un muestreo censal o de
población
total,
técnica
no
probabilística
que

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Página 216

consiste en incluir a la totalidad de los sujetos
que
conforman
la
población
de
estudio
sin
necesidad
de
aplicar
procedimientos
de
selección muestral, lo cual garantiza una mayor
precisión y representatividad de los resultados
obtenidos.

La
presente
investigación
se
enmarca
en
un
enfoque
mixto,
entendido
como
aquel
que
integra
la
recolección,
el
análisis
y
la
vinculación de datos cuantitativos y cualitativos
dentro de un mismo estudio, con el propósito de
lograr
una
comprensión
más
completa
y
enriquecida
del
fenómeno
investigado
que
la
que ofrecería cada enfoque por separado (Pirela,
2022).
Este
enfoque
resulta
especialmente
pertinente en investigaciones educativas, ya que
permite
cuantificar
variables
como
el
rendimiento
académico
o
las
competencias
digitales,
al
tiempo
que
profundiza
en
las
percepciones
y
experiencias
de
los
participantes.

Según
su
finalidad,
es
una
investigación
aplicada,
porque
busca
generar
una
propuesta
de
intervención
basada
en
estrategias
innovadoras
que
contribuyan
a
mejorar
el
proceso
de
enseñanza-aprendizaje
y
el
desarrollo
de
competencias
digitales
en
los
estudiantes. Por su alcance, corresponde a una
investigación
descriptiva,
debido
a
que
permitirá caracterizar la situación actual de los
estudiantes respecto al uso de herramientas de
Inteligencia
Artificial
y
su
incidencia
en
el
aprendizaje de la Informática, sin manipular las
variables
de
estudio,
sino
representando
fielmente la situación observada (Romero et al.,
2021).

Asimismo, es correlacional, ya que analizará el
grado
de
covariación
entre
la
variable
independiente
(Aprendizaje
Basado
en
Proyectos mediado por Inteligencia Artificial) y
la
variable
dependiente
(desarrollo
de
competencias
de
los
estudiantes
en
Informática),
sin
implicar
necesariamente
una
relación de causalidad directa. De acuerdo con
el
lugar
donde
se
desarrollará
el
estudio,
la
investigación
es
de
campo,
porque
la
información
se recopilará directamente de los
estudiantes
y
docentes
mediante
la
aplicación
de instrumentos en el contexto educativo real.
Posteriormente, por su dimensión temporal, la
investigación
es
transversal,
ya
que
la
recolección de datos se realizará en un período
determinado,
permitiendo
obtener
una
visión
específica de la problemática en el momento en
que se desarrolla el estudio.

Resultados y Discusión

A
continuación,
se
presentan
los
resultados
obtenidos mediante la aplicación de la encuesta
a los estudiantes y docentes de la asignatura de
Informática (n = 34). Los datos se organizan en
cuatro
dimensiones
de
análisis:
competencias
digitales,
uso
de
Inteligencia
Artificial,
Aprendizaje Basado en Proyectos y motivación
académica,
cada
una
compuesta
por
cuatro
ítems evaluados mediante una escala tipo Likert
de
cinco
categorías
de
respuesta
(nunca,
casi
nunca, algunas veces, casi siempre, siempre).

Los
porcentajes
correspondientes
a
cada
categoría se presentan de forma descriptiva en
las Figuras 1 a 4. En cuanto al ítem "Manejo
programas
informáticos
para
desarrollar
actividades
académicas",
el
47,1%
de
los
estudiantes respondió casi siempre y el 29,4%
siempre
(el
23,5%
restante
respondió
algunas
veces),
lo
que
indica
un
nivel
de
manejo
consolidado
en
la
mayoría
de
la
muestra.
Posteriormente,
en
el
ítem
"Puedo
resolver
problemas
básicos
utilizando
herramientas
tecnológicas",
la
mayor
concentración
de
respuestas se registró en las categorías algunas
veces (47,1%) y casi siempre (41,2%), mientras

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Página 217

que solo el 8,8% seleccionó siempre y el 2,9%
casi nunca. La Figura 2 muestra los resultados
relacionados
con
la
dimensión
de
uso
de
Inteligencia Artificial. En los ítems "Conozco
herramientas de IA como ChatGPT o Gemini"
y "He utilizado herramientas de IA para realizar
actividades
escolares",
se
evidencia
una
tendencia
hacia
niveles
de
familiaridad
y
uso
más bajos, con las respuestas concentradas en
las
categorías
casi
nunca
y
algunas
veces
(26,5% y 41,2% para el primer ítem; 38,2% y
32,4% para el segundo, respectivamente), con
apenas un 8,8% y un 2,9% en siempre.

Figura
1.
Competencias
digitales
de
los
estudiantes de Informática.

Fuente: Elaboración propia.

En contraste, en los ítems "Considero que la IA
puede mejorar mi aprendizaje" y "Me gustaría
aprender
a
utilizar
herramientas
de
IA
en
Informática",
la
totalidad
de
las
respuestas
se
concentró
en
las
categorías
casi
siempre
y
siempre, alcanzando esta última el 61,8% y el
82,4%
respectivamente.
Estos
resultados
evidencian una disociación entre el nivel actual
de conocimiento y uso de herramientas de IA, y
la disposición favorable de los estudiantes hacia
su incorporación en el proceso de aprendizaje.
En
la
Figura
1
se
presentan
los
resultados
correspondientes
a
la
dimensión
de
competencias digitales. En relación con el ítem
"Utilizo herramientas digitales para realizar mis
tareas",
se
observa
una
concentración
de
respuestas
en
las
categorías
de
mayor
frecuencia
de
uso,
con
un
44,1%
de
los
estudiantes
que
seleccionó
la
opción
casi
siempre
y
un
26,5%
que
optó
por
siempre,
mientras que el 29,4% restante se ubicó en la
categoría algunas veces. Respecto al ítem "Sé
buscar información confiable en Internet", las
respuestas
presentaron
una
distribución
más
heterogénea,
concentrándose
principalmente
entre
algunas
veces
(35,3%)
y
casi
siempre
(38,2%), con un 17,6% en siempre y un 8,8% de
los encuestados en casi nunca.

Figura 2
. Uso de Inteligencia Artificial.

Fuente: Elaboración propia.

En
la
Figura
3
se
presentan
los
resultados
correspondientes a la dimensión de Aprendizaje
Basado
en
Proyectos.
En
el
ítem
"En
clases
realizamos
proyectos
relacionados
con
problemas reales", el 50,0% de los estudiantes
seleccionó
casi
siempre
y
el
38,2%
algunas
veces, y el 11,8% restante siempre. Respecto al
ítem "Me gusta aprender mediante proyectos",
el
47,1%
respondió
casi
siempre
y
el
41,2%

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Página 218

siempre, mientras que el 11,8% restante eligió
algunas
veces.
En
cuanto
al
ítem
"Trabajo
colaborativamente
con
mis
compañeros",
el
55,9% de los encuestados indicó casi siempre y
el 26,5% siempre, mientras que el 17,6% eligió
algunas
veces.
Finalmente,
en
el
ítem
"Considero
que
aprender
haciendo
proyectos
facilita
mi
aprendizaje",
se
observó
la
mayor
concentración de respuestas favorables de toda
la
dimensión,
con
un
64,7%
que
seleccionó
siempre y un 35,3% que optó por casi siempre,
sin registrarse respuestas en las categorías casi
nunca o algunas veces.

Figura 3.
Aprendizaje Basado en Proyectos.

Fuente: Elaboración propia.

Figura 4.
Motivación.

Fuente: Elaboración propia.

La
Figura
4
recoge
los
resultados
correspondientes a la dimensión de motivación
académica.
En
el
ítem
"Me
siento
motivado
durante
las
clases
de
Informática",
las
respuestas se distribuyeron entre algunas veces
(29,4%),
casi
siempre
(41,2%)
y
siempre
(29,4%).
En
relación
con
el
ítem
"Participo
activamente en las actividades propuestas por el
docente", el 50,0% de los estudiantes respondió
casi
siempre
y
el
35,3%
siempre,
y
el
14,7%
restante
algunas
veces.
En
cuanto
al
ítem
"Tengo
interés
por
aprender
nuevas
tecnologías", el 70,6% seleccionó siempre y el
29,4% casi siempre.

Posteriormente, en el ítem "Me gustaría que las
clases
fueran
más
dinámicas",
se
registró
el
mayor
porcentaje
de
la
dimensión
en
la
categoría siempre (82,4%), valor que coincide
con
el
máximo
observado
en
la
Figura
2,
seguido
de
un
17,6%
en
casi
siempre.
En
conjunto,
los
resultados
obtenidos
evidencian
niveles consolidados de competencias digitales
básicas
entre
los
estudiantes,
un
uso
todavía
limitado
de
herramientas
de
Inteligencia
Artificial contrastado con una alta disposición
hacia
su
incorporación
pedagógica,
una
valoración positiva del Aprendizaje Basado en
Proyectos como estrategia de enseñanza, y un
nivel
de
motivación
académica
que
se
intensifica
particularmente
en
relación
con
el
interés por nuevas tecnologías y la demanda de
metodologías más dinámicas en el aula.

La Figura 5 resume los resultados consolidados
del pretest por dimensión evaluada. El pretest se
aplicó
a
30
estudiantes
de
la
asignatura
de
Informática con el propósito de diagnosticar el
nivel
inicial
de
conocimientos,
competencias
digitales
y
motivación
relacionados
con
el
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos
(ABP)
mediado
por
Inteligencia
Artificial
(IA).
El
instrumento
estuvo
estructurado
en
cuatro

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Edición Especial XI 2026
Página 219

componentes: conocimientos sobre IA y ABP,
competencias
digitales,
motivación
y
una
pregunta
abierta
orientada
a
identificar
las
principales necesidades de aprendizaje.

Figura 5.
Resultados consolidados del pretest
por dimensión evaluada.

Fuente: Elaboración propia.

En
la
dimensión
de
conocimientos
sobre
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Basado en
Proyectos, los resultados evidenciaron un nivel
inicial favorable. Según la Figura 5, se obtuvo
un
resultado
favorable
de
88,0
%
frente
a
un
12,0
%
de
resultado
no
favorable
(respuestas
incorrectas). Estos resultados muestran que la
mayoría
de
los
estudiantes
poseía
conocimientos
básicos
relacionados
con
el
concepto de IA, las características del ABP, el
reconocimiento
de
herramientas
de
IA,
las
competencias
digitales
y
las
posibilidades
de
utilización de la IA como apoyo al aprendizaje.

Respecto
a
las
competencias
digitales,
los
resultados
del
pretest
mostraron,
según
la
Figura
5,
un
promedio
favorable
de
85,3
%,
frente a un 14,7 % de respuestas no favorables.
Se observó que la mayoría de los
estudiantes
manifestó saber buscar información académica
confiable,
utilizar
herramientas
digitales
para
desarrollar sus tareas y resolver actividades de
Informática
mediante
recursos
tecnológicos.
Sin
embargo,
se
identificaron
mayores
dificultades
en
el
uso
de
la
Inteligencia
Artificial
como
recurso
para
apoyar
directamente
el
aprendizaje,
aspecto
que
constituye
un
elemento
relevante
para
el
desarrollo
de
la
intervención
pedagógica.
Los
ítems
de
esta
dimensión
fueron
planteados
mediante respuestas dicotómicas de sí/no.

En cuanto a la motivación hacia el aprendizaje
de
Informática,
la
utilización
de
IA
y
el
desarrollo
de
proyectos,
se
obtuvo,
según
la
Figura 5, un resultado promedio
favorable de
81,3
%,
frente
a
un
18,7
%
no
favorable,
evidenciándose una predisposición favorable de
los
estudiantes.
La
escala
consideró
cinco
afirmaciones
relacionadas
con
el
interés
por
aprender
nuevas
tecnologías,
la
motivación
durante las clases de Informática, el aprendizaje
mediante
proyectos,
la
percepción
de
la
IA
como
apoyo
al
aprendizaje
y
el
interés
por
utilizar herramientas de IA en el aula.

De
manera
consolidada,
los
resultados
del
pretest
evidenciaron
un
promedio
general
favorable
de
84,9
%,
mientras
que
el
15,1
%
correspondió
al
componente
no
favorable.
La
dimensión
con
mayor
resultado
fue
la
relacionada con los conocimientos sobre IA y
ABP
(88,0
%),
seguida
de
las
competencias
digitales (85,3 %) y, finalmente, la motivación
(81,3
%).
Estos
resultados
permitieron
establecer
una
línea
base
para
la
posterior
implementación
de
la
propuesta
pedagógica
basada en el Aprendizaje Basado en Proyectos
mediado por Inteligencia Artificial. La pregunta
abierta
permitió
complementar
los
resultados
cuantitativos, identificándose como principales
necesidades
de
fortalecimiento
la
programación,
el
manejo
de
herramientas
de

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Página 220

Inteligencia Artificial, la búsqueda y selección
de
información
confiable,
la
elaboración
de
proyectos informáticos, la seguridad digital, la
resolución de problemas y el uso responsable y
ético de la IA. En consecuencia, el diagnóstico
inicial
permitió
orientar
la
intervención
hacia
actividades
prácticas
y
colaborativas
que
integren herramientas de IA con la resolución
de
problemas
y
el
desarrollo
de
proyectos
propios de la asignatura de Informática.

A partir de los resultados del pretest se diseñó
una
propuesta
de
intervención
metodológica
denominada
capacitación
virtual
sobre
el
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos
(ABP)
mediado
por
Inteligencia
Artificial
(IA),
orientada
a
fortalecer
las
competencias
digitales,
la
motivación
y
el
rendimiento
académico de los estudiantes de la asignatura de
Informática.
La
propuesta
se
desarrolló
en
modalidad
virtual
sincrónica
mediante
la
plataforma
Zoom,
con
un
enfoque
constructivista
y
colaborativo,
y
tuvo
como
beneficiarios
directos
a
los
30
estudiantes
participantes y como beneficiarios indirectos a
los
docentes
del
área
y
a
la
institución
educativa.

La
capacitación
comprendió
ocho
horas
de
formación,
distribuidas
en
cuatro
sesiones
de
dos
horas
cada
una
y
desarrolladas
durante
cuatro
semanas.
En
todas
las
sesiones
los
estudiantes
trabajaron
en
equipos,
con
el
docente
como
facilitador
del
aprendizaje,
y
avanzaron en un mismo proyecto colaborativo,
de modo
que cada sesión
aportó una fase del
producto final. Como recursos tecnológicos se
emplearon
Zoom,
ChatGPT,
Google
Gemini,
Canva
con
IA
y
Google
Drive,
junto
con
materiales
didácticos
como
presentaciones,
guías
de
formulación
de
instrucciones
(prompts), plantillas de proyecto, bitácoras de
uso
de
la
IA
y
rúbricas
de
evaluación.
La
primera sesión abordó la introducción a la IA en
la educación, con demostraciones de ChatGPT
y Gemini, una práctica de uso crítico y ético de
estas herramientas y la
aplicación
del
pretest.
En
la
segunda
sesión
se
trabajó
el
ABP:
se
explicaron
sus
fases,
se
conformaron
los
equipos
con
roles
definidos
y
se
planteó
el
proyecto,
con
su
problema,
producto
y
cronograma. La tercera sesión se dedicó al uso
de
herramientas
de
IA
aplicadas
al
proyecto,
con
talleres
prácticos
de
investigación,
organización
de
ideas
y
diseño
del
producto
digital
con
ChatGPT,
Gemini
y
Canva
IA,
y
registro
del
uso
de
la
IA
en
una
bitácora.
La
cuarta sesión estuvo destinada a la presentación
de
los
proyectos,
la
retroalimentación,
la
coevaluación,
la
aplicación
del
postest
y
el
cierre de la capacitación.

La
evaluación
se
organizó
en
tres
momentos:
diagnóstica,
mediante
el
pretest;
formativa,
a
través
de
la
observación,
la
participación,
los
talleres y los avances del proyecto; y sumativa,
mediante el postest y una rúbrica que valoró el
uso
adecuado
de
las
herramientas
de
IA,
la
aplicación del ABP, el trabajo colaborativo, la
creatividad
y
la
resolución
de
problemas.
La
propuesta
completa,
con
el
detalle
de
las
actividades
por
sesión
y
de
los
recursos
didácticos,
se
encuentra
disponible
en
el
siguiente enlace:

El
post-test
se
aplicó
a
los
mismos
30
estudiantes de la asignatura de Informática una
vez
finalizada
la
implementación
de
la
capacitación basada en el Aprendizaje Basado
en
Proyectos
mediado
por
Inteligencia
Artificial,
con
el
propósito
de
valorar
los
cambios
producidos
respecto
a
la
línea
base
establecida
en
el
pretest.
El
instrumento
mantuvo
la
estructura
de
los
componentes
de
conocimientos
sobre
IA
y
ABP
y
de
competencias digitales evaluados previamente,

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(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 11.1
Edición Especial XI 2026
Página 221

e
incorporó
además
una
escala
orientada
a
valorar la percepción de los estudiantes sobre el
impacto de la capacitación recibida.

Figura
6.
Conocimientos
sobre
Inteligencia
Artificial y Aprendizaje Basado en Proyectos.

Fuente: Elaboración propia.

En la Figura 6 se presentan los resultados del
post-test
correspondiente
a
la
dimensión
de
conocimientos
sobre
Inteligencia
Artificial
y
Aprendizaje Basado en Proyectos. De las cinco
preguntas evaluadas, el porcentaje de respuestas
correctas se ubicó entre el 88,2% y el 94,1%,
alcanzando
su
valor
más
alto
en
los
ítems
relacionados con la comprensión del aporte de
la
IA
a
la
educación
y
la
identificación
de
herramientas
de
IA
(94,1%
cada
uno).
En
términos
globales,
se
obtuvo
un
promedio
de
91,8% de respuestas correctas, frente a un 8,2%
de respuestas incorrectas, lo que representa un
incremento de 3,8 puntos porcentuales respecto
al 88,0% registrado en el pretest.

La Figura 7 muestra los resultados del post-test
relacionado con la dimensión de competencias
digitales, evaluada mediante ítems de respuesta
dicotómica
sí/no.
El
porcentaje
de
respuestas
afirmativas se ubicó entre el 85,3% y el 91,2%,
con los valores más altos en los ítems “Utilizo
herramientas de IA para apoyar mi aprendizaje”
y
“Me
siento
seguro
utilizando
IA
en
Informática” (91,2% cada uno), mientras que el
ítem
“Aplico
IA
para
desarrollar
actividades
académicas”
registró
el
porcentaje
más
bajo
(85,3%).
En
conjunto,
el
promedio
de
respuestas afirmativas fue de 88,8%, frente a un
11,2% de respuestas negativas, lo que equivale
a
un
incremento
de
3,5
puntos
porcentuales
respecto al 85,3% obtenido en el pretest.

Figura 7.
Dimensión de competencias digitales.

Fuente: Elaboración propia.

En
la
Figura
8
se
presentan
los
resultados
correspondientes
a
la
percepción
de
los
estudiantes sobre el impacto de la capacitación
recibida,
evaluada
mediante
una
escala
tipo
Likert
de
cinco
categorías
(muy
desacuerdo,
desacuerdo,
neutral,
de
acuerdo,
muy
de
acuerdo). En el ítem “La capacitación fortaleció
mis
competencias
digitales”,
el
91,2%
de
los
estudiantes
se
ubicó
en
las
categorías
de
acuerdo y muy de acuerdo. Respecto al ítem “El
ABP
facilitó
mi
aprendizaje”,
el
88,2%
manifestó acuerdo o total acuerdo. En cuanto al
ítem
“La
IA
incrementó
mi
interés
por
Informática”,
el
88,2%
de
las
respuestas
se
concentró en las categorías favorables. El ítem
“Me
siento
más
preparado
para
resolver
problemas con herramientas digitales” alcanzó
el 91,2% de acuerdo, mientras que el ítem “Esta
metodología debería implementarse con mayor

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Edición Especial XI 2026
Página 222

frecuencia” registró, junto con los ítems 11 y
14, el porcentaje más alto de acuerdo (91,2%),
con un 61,8% concentrado específicamente en
la categoría muy de acuerdo, el valor más alto
de esta categoría en toda la escala.

Figura 8.
Impacto de la capacitación basada en
ABP mediado por IA.

Fuente: Elaboración propia.

En ningún ítem se registraron respuestas en la
categoría
muy
desacuerdo,
las
respuestas
en
desacuerdo fueron del 2,9% en todos los ítems
y las neutrales oscilaron entre el 5,9% y el 8,8%.
De manera consolidada, los resultados del post-
test
evidenciaron
un
promedio
general
favorable
de
90,2%,
frente
a
un
9,8%
correspondiente al componente no favorable. Al
comparar
estos
resultados
con
la
línea
base
establecida en el pretest (84,9%), se observa un
incremento
de
5,3
puntos
porcentuales,
con
mejoras
diferenciadas
por
dimensión:
3,8
puntos en conocimientos sobre IA y ABP (de
88,0% a 91,8%) y 3,5 puntos en competencias
digitales (de 85,3% a 88,8%). A ello se suma
una
valoración
ampliamente
positiva
de
la
capacitación por parte de los estudiantes, con un
promedio de 90,0% de acuerdo o total acuerdo
en
los
ítems
relacionados
con
su
impacto
percibido,
siendo
particularmente
alta
la
demanda
de
que
esta
metodología
se
implemente con mayor frecuencia (91,2%). En
conjunto,
estos
resultados
constituyen
evidencia
inicial
del
efecto
positivo
de
la
capacitación basada en el Aprendizaje Basado
en Proyectos mediado por Inteligencia Artificial
sobre las variables estudiadas. La comparación
de
los
resultados
obtenidos
en
el
pretest
y
el
postest
permite
evidenciar
una
evolución
favorable
en
los
estudiantes
después
de
la
implementación de la capacitación basada en el
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos
(ABP)
mediado por Inteligencia Artificial (IA).

Aunque
el
diagnóstico
inicial
mostró
que
los
estudiantes
ya
poseían
un
nivel
relativamente
favorable
de
conocimientos
y
competencias
digitales, los resultados posteriores reflejan un
fortalecimiento
de
estos
aprendizajes
y
una
mayor confianza para incorporar herramientas
de
IA
en
las
actividades
de
la
asignatura
de
Informática. En relación con los conocimientos
sobre
Inteligencia
Artificial
y
Aprendizaje
Basado en Proyectos, se observó un incremento
del 88,0 % registrado en el pretest al 91,8 % en
el postest, lo que representa una mejora de 3,8
puntos
porcentuales.
Este
resultado
evidencia
un
fortalecimiento
en
la
comprensión
de
conceptos
relacionados
con
la
IA,
las
características
del
ABP,
la
identificación
de
herramientas tecnológicas y las posibilidades de
utilizar la inteligencia artificial como apoyo al
aprendizaje.

El
incremento
resulta
relevante
considerando
que los estudiantes partieron de un nivel inicial
elevado, por lo que la capacitación contribuyó
principalmente
a
consolidar
y
ampliar
conocimientos
previamente
adquiridos.
En
cuanto
a
las
competencias
digitales,
los
resultados muestran un aumento del 85,3 % en
el pretest al 88,8 % en el postest, equivalente a
una
mejora
de
3,5
puntos
porcentuales.
Este
cambio
refleja
una
evolución
favorable
en
la

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Edición Especial XI 2026
Página 223

capacidad
de
los
estudiantes
para
utilizar
recursos tecnológicos y herramientas de IA en
sus
actividades
académicas.
Es
especialmente
importante porque durante el diagnóstico inicial
se identificó que el uso de la IA como recurso
directo para el aprendizaje constituía una de las
principales
necesidades
de
fortalecimiento.
Después
de
la
intervención,
los
estudiantes
manifestaron
mayor
seguridad
para
emplear
estas
herramientas,
lo
que
permite
considerar
que
las
actividades
prácticas
desarrolladas
durante la capacitación contribuyeron a superar
parte
de
esta
dificultad.
Respecto
a
la
motivación,
el
pretest
presentó
un
resultado
favorable
del
81,3
%,
evidenciando
desde
el
inicio
una
disposición
positiva
hacia
el
aprendizaje
de
Informática,
el
uso
de
nuevas
tecnologías y el desarrollo de proyectos.

Posteriormente,
el
postest
mostró
una
valoración
igualmente
favorable
de
la
experiencia, destacándose que el 88,2 % de los
estudiantes manifestó estar de acuerdo o muy de
acuerdo con que la IA incrementó su interés por
la asignatura, mientras que el 88,2 % consideró
que el ABP facilitó su aprendizaje. Asimismo,
el 91,2 % señaló que esta metodología debería
implementarse
con
mayor
frecuencia.
Estos
resultados permiten apreciar que la capacitación
no
solo
favoreció
el
desarrollo
de
conocimientos y habilidades, sino que también
generó una percepción positiva hacia formas de
aprendizaje
más
activas,
prácticas
y
relacionadas con el uso de tecnologías actuales.

De manera general, el nivel favorable pasó del
84,9 % en el pretest al 90,2 % en el postest, lo
que
representa
un
incremento
de
5,3
puntos
porcentuales.
Esta
variación
evidencia
una
tendencia positiva posterior a la intervención y
permite observar que la propuesta contribuyó a
fortalecer
las
dimensiones
estudiadas.
El
incremento
no
debe
interpretarse
únicamente
como
una
diferencia
estadística,
sino
también
como una muestra del proceso de aprendizaje
experimentado
por
los
estudiantes,
quienes
tuvieron
la
oportunidad
de
aplicar
los
conocimientos
mediante
proyectos
y
utilizar
herramientas
de
IA
en
situaciones
prácticas
vinculadas con la asignatura. En conjunto, los
resultados muestran que la integración del ABP
con
herramientas
de
Inteligencia
Artificial
puede constituir una alternativa pertinente para
fortalecer
el
aprendizaje
de
Informática.
La
experiencia
permitió
que
los
estudiantes
pasaran
de
reconocer
la
IA
principalmente
como
una
herramienta
tecnológica
a
comprender algunas de sus posibilidades como
recurso
para
investigar,
resolver
problemas,
desarrollar
proyectos
y
apoyar
su
propio
aprendizaje.

De
esta
manera,
la
capacitación
favoreció
un
aprendizaje más activo y participativo, en el que
el
estudiante
asumió
un
papel
con
mayor
protagonismo
dentro
del
proceso
educativo.
Posteriormente,
los
resultados
deben
considerarse
como
una
evidencia
inicial
favorable del efecto de la intervención, puesto
que el estudio se desarrolló con un grupo de 30
estudiantes y sin la participación de un grupo de
control. Por ello, si bien los resultados muestran
mejoras
entre
el
pretest
y
el
postest,
no
es
posible atribuir de manera exclusiva todos los
cambios observados a la capacitación.

Sin embargo, la tendencia positiva encontrada
constituye
un
resultado
relevante
para
la
investigación
y
respalda
la
pertinencia
de
continuar
explorando
estrategias
pedagógicas
que
integren
el
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos
y
la
Inteligencia
Artificial
en
la
formación
de
estudiantes
de
Informática.
Los
resultados
obtenidos
en
la
presente
investigación permiten analizar la influencia de
la
Inteligencia
Artificial
y
el
Aprendizaje

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(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
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Edición Especial XI 2026
Página 224

Basado
en
Proyectos
en
la
formación
de
los
estudiantes de la asignatura de Informática, en
correspondencia
con
la
pregunta
de
investigación
planteada.
En
primer
lugar,
respecto
a
la
dimensión
de
competencias
digitales,
los
resultados
evidencian
un
nivel
consolidado
en
el
manejo
básico
de
herramientas
tecnológicas:
el
70,6%
de
los
estudiantes
utiliza
herramientas
digitales
con
frecuencia casi siempre o siempre para realizar
sus
tareas,
y
un
porcentaje
similar
(76,5%)
maneja programas informáticos con regularidad
para actividades académicas.

Sin
embargo,
se
observa
una
menor
consolidación en habilidades de orden superior,
como la búsqueda de información confiable en
Internet y la resolución de problemas mediante
herramientas tecnológicas, donde las respuestas
favorables (casi siempre y siempre) descienden
al
55,9%
y
al
50,0%,
respectivamente,
y
una
proporción
mayor
se
ubica
en
la
categoría
intermedia algunas veces (35,3% y 47,1%). Este
hallazgo
es
consistente
con
lo
señalado
por
Candia
(2023)
quien
sostiene
que
las
competencias
digitales
no
se
limitan
al
uso
operativo de la tecnología, sino que exigen la
capacidad
de
evaluar
críticamente
la
información
y
resolver
problemas
de
manera
creativa mediante recursos digitales.

De igual modo, coincide con lo planteado por
Pakhomova et al. (2023) quienes advierten que
el desarrollo de la competencia digital suele ser
heterogéneo
entre
los
estudiantes,
mostrando
mayor
dominio
en
tareas
operativas
que
en
habilidades cognitivas de análisis y resolución
de
problemas.
En
segundo
lugar,
en
la
dimensión de uso de Inteligencia Artificial, se
identificó
una
notoria
disociación
entre
el
conocimiento y uso actual de estas herramientas
y
la
disposición
de
los
estudiantes
hacia
su
incorporación
pedagógica.
Mientras
que
el
67,7%
de
los
encuestados
manifestó
un
conocimiento
bajo
o
intermedio
de
herramientas
como
ChatGPT
o
Gemini
y
el
70,6% un uso igualmente bajo o intermedio en
actividades escolares
(categorías casi
nunca y
algunas veces), la totalidad de los
estudiantes
expresó
una
actitud
favorable
hacia
el
aprendizaje
mediado
por
IA,
alcanzando
el
82,4%
en
la
categoría
siempre
respecto
al
interés
por
aprender
a
utilizar
estas
herramientas
en
la
asignatura
de
Informática.
Este resultado resulta particularmente relevante,
ya que sugiere que la limitación actual no radica
en
la
falta
de
interés
o
motivación
de
los
estudiantes, sino en la ausencia de estrategias
didácticas
que
integren
formalmente
estas
herramientas
en
el
proceso
de
enseñanza-
aprendizaje.

Este
hallazgo
respalda
los
planteamientos
de
Beneite
(2024)
quien
señala
que
la
IA
puede
integrarse
en
los
procesos
educativos
en
distintos
niveles
como
objeto
de
estudio,
recurso de apoyo o herramienta de evaluación,
y
subraya
que
su
incorporación
efectiva
depende en gran medida del diseño pedagógico
y
no
únicamente
de
la
disposición
del
estudiantado.
Asimismo,
es
coherente
con
lo
expuesto
por
Huang
et
al.
(2024),
quienes
destacan que la integración de IA generativa en
proyectos
educativos fortalece
el
compromiso
de los estudiantes cuando se acompaña de una
mediación docente estructurada.

En
tercer
lugar,
respecto
a
la
dimensión
de
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos,
los
resultados
muestran
una
valoración
ampliamente positiva de esta metodología por
parte de los estudiantes. Destaca especialmente
el
ítem
"Considero
que
aprender
haciendo
proyectos facilita mi aprendizaje", en el cual el
100%
de
las
respuestas
se
concentró
en
las
categorías
casi
siempre
(35,3%)
y
siempre

Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 11.1
Edición Especial XI 2026
Página 225

(64,7%),
sin
registrarse
respuestas
negativas.
De manera similar, el 88,2% de los estudiantes
manifestó
agrado
por
aprender
mediante
proyectos
y
el
82,4% valoró positivamente el
trabajo colaborativo con sus compañeros. Estos
resultados
confirman
lo
planteado
por
Lila
Plúas
et
al.
(2024),
quienes
sostienen
que
el
ABP fomenta la autonomía del estudiante y lo
desafía
a
aplicar
el
conocimiento
teórico
en
contextos prácticos, generando un mayor nivel
de
involucramiento
que
las
metodologías
tradicionales
centradas
en
la
transmisión
de
contenidos.

Posteriormente, en la dimensión de motivación
académica,
se
observó
un
incremento
progresivo del nivel de acuerdo con medida que
los ítems se relacionaban más directamente con
el
interés
por
la
tecnología
y
la
innovación
pedagógica. Mientras que la motivación general
durante las clases mostró una distribución más
dispersa
(con
un
29,4%
en
la
categoría
intermedia
algunas
veces),
el
interés
por
aprender nuevas tecnologías alcanzó el 70,6%
en la categoría siempre, y la demanda de clases
más dinámicas obtuvo el porcentaje más alto de
la
dimensión
(82,4%
en
siempre),
igual
al
máximo observado en el interés por aprender a
utilizar herramientas de IA.

Este
patrón
es
coherente
con
lo
señalado
por
Rodríguez
Quintero
et
al.
(2025),
quienes
indican que la motivación intrínseca vinculada
al
interés
genuino
por
aprender
constituye
un
factor determinante del compromiso estudiantil,
y que dicha motivación tiende a intensificarse
cuando las estrategias pedagógicas se perciben
como innovadoras y relevantes para el contexto
tecnológico
actual
de
los
estudiantes.
En
conjunto, estos hallazgos permiten sostener que
la
integración
del
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos
mediado
por
Inteligencia
Artificial
constituye una estrategia con alto potencial para
fortalecer
el
desarrollo
de
competencias
digitales,
la
motivación
y
el
rendimiento
académico de los estudiantes de Informática, en
la medida en que responde tanto a una demanda
explícita
del
estudiantado
(mayor
dinamismo,
mayor uso de tecnologías emergentes) como a
una
necesidad
formativa
identificada
(fortalecimiento
de
habilidades
cognitivas
de
orden
superior
vinculadas
al
pensamiento
crítico y la resolución de problemas).

A partir de los hallazgos obtenidos, se sugiere
que
futuras
investigaciones
profundicen
en
el
diseño
e
implementación
de
propuestas
didácticas
específicas
que
integren
el
Aprendizaje Basado en Proyectos mediado por
Inteligencia Artificial, evaluando su efectividad
mediante
diseños
longitudinales
de
tipo
pre-
test/post-test
que
permitan
contrastar
los
cambios
producidos
en
las
competencias
digitales,
el
rendimiento
académico
y
la
motivación
de
los
estudiantes
tras
la
intervención.

Asimismo,
resultaría
pertinente
ampliar
la
muestra
a
otras
instituciones
educativas
y
niveles de formación, con el fin de contrastar los
resultados obtenidos y fortalecer su capacidad
de
generalización.
Finalmente,
se
recomienda
explorar
en
futuros
estudios
el
rol
específico
que desempeñan los docentes en la mediación
pedagógica
de
estas
herramientas,
dado
que,
como
se
evidenció
en
los
resultados,
la
disposición favorable de los estudiantes hacia la
IA
no
se
traduce
automáticamente
en
un
uso
efectivo
si
no
existe
una
estrategia
didáctica
estructurada que la acompañe.

Conclusiones

A
partir
del
análisis
de
los
resultados,
se
concluye que los estudiantes de la asignatura de
Informática
poseen
un
nivel
consolidado
de
competencias digitales básicas, pero presentan

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Edición Especial XI 2026
Página 226

áreas de oportunidad en habilidades digitales de
orden
superior,
particularmente
en
la
evaluación
crítica
de
información
y
la
resolución
de
problemas
mediante
tecnología.
Asimismo,
se
concluye
que,
si
bien
el
conocimiento y uso actual de herramientas de
Inteligencia
Artificial
es
todavía
limitado,
existe
una
disposición
favorable
generalizada
hacia su incorporación en el proceso educativo,
lo que representa una oportunidad pedagógica
concreta para la asignatura.

De
igual
manera,
el
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos es percibido por los estudiantes como
una metodología que facilita significativamente
su
aprendizaje
y
favorece
el
trabajo
colaborativo,
mientras
que
la
motivación
académica
se
encuentra
estrechamente
vinculada
al
interés
por
la
innovación
tecnológica y la demanda de dinamismo en las
clases. Estos hallazgos respaldan la pertinencia
de
diseñar
e
implementar
una
propuesta
de
capacitación basada en el ABP mediado por IA,
orientada
a
fortalecer
de
manera
integral
las
competencias
digitales,
la
motivación
y
el
rendimiento académico de los estudiantes.

En
relación
con
el
objetivo
general,
el
diagnóstico inicial mediante el pretest, con un
promedio general favorable de 84,9%, aportó la
línea
base
para
diseñar
la
capacitación,
orientada a actividades prácticas y colaborativas
que
integraron
herramientas
de
IA
con
la
resolución
de
problemas
y
el
desarrollo
de
proyectos
propios
de
la
asignatura
de
Informática. Su implementación y la posterior
evaluación mediante el post-test, que registró un
promedio general de 90,2% (un incremento de
5,3
puntos
porcentuales
respecto
a
la
línea
base),
evidencian
un
efecto
positivo
de
la
intervención
sobre
los
conocimientos
relacionados
con
la
IA
y
el
ABP,
las
competencias
digitales
y
la
percepción
de
los
estudiantes
hacia
esta
metodología
de
enseñanza. Estos resultados permiten sostener
que
el
diseño
e
implementación
de
la
capacitación
basada
en
ABP
mediado
por
IA
cumplió con el propósito planteado, y ofrecen
evidencia
inicial
a
favor
de
su
continuidad
y
escalamiento en la enseñanza de la asignatura
de Informática.

En
cuanto
al
primer
objetivo
específico,
orientado
a
analizar
las
potencialidades
del
Aprendizaje Basado en Proyectos mediado por
Inteligencia
Artificial
como
estrategia
de
innovación
educativa,
se
concluye
que
esta
integración
constituye
una
alternativa
pedagógica
pertinente
para
fortalecer
la
formación de los estudiantes de Informática, en
la medida en que combina el carácter activo y
colaborativo del ABP con las posibilidades de
personalización, retroalimentación y apoyo que
ofrece la IA, sin que esta última sustituya el rol
orientador del docente.

Respecto
al
segundo
objetivo
específico,
referido
al
diagnóstico
del
nivel
de
competencias
digitales,
motivación
y
rendimiento
académico
de
los
estudiantes
mediante el pretest, se concluye que, antes de la
intervención, los estudiantes ya contaban con un
nivel
favorable
en
estas
tres
dimensiones
(88,0%
en
conocimientos
sobre
IA
y
ABP,
85,3%
en
competencias
digitales
y
81,3%
en
motivación,
con
un
promedio
general
de
84,9%),
aunque
con
mayores
debilidades
relativas en el uso de la Inteligencia Artificial
como recurso de aprendizaje. Este diagnóstico
permitió
identificar
con
precisión
las
necesidades
formativas
de
los
estudiantes
y
constituyó
la
línea
base
indispensable
para
el
diseño
de
la
capacitación.
En
relación
con
el
tercer objetivo específico, dirigido a diseñar e
implementar
una
capacitación
basada
en
el
Aprendizaje Basado en Proyectos mediado por

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Inteligencia
Artificial,
se
concluye
que
fue
posible
desarrollar
una
propuesta
formativa
estructurada
a
partir
de
los
resultados
del
pretest,
orientada
a
actividades
prácticas
y
colaborativas que integraron herramientas de IA
con la resolución de problemas y la elaboración
de
proyectos
propios
de
la
asignatura
de
Informática,
respondiendo
así
de
manera
pertinente
a
las
necesidades
de
aprendizaje
identificadas en el diagnóstico inicial.

Posteriormente,
en
cuanto
al
cuarto
objetivo
específico, orientado a evaluar la influencia del
Aprendizaje Basado en Proyectos mediado por
Inteligencia Artificial mediante el post-test, se
concluye
que
la
capacitación
tuvo
un
efecto
positivo
sobre
las
variables
estudiadas:
el
promedio
general
pasó
de
84,9%
a
90,2%
(incremento
de
5,3
puntos
porcentuales),
con
mejoras de 3,8 puntos en conocimientos sobre
IA
y
ABP
y
de
3,5
puntos
en
competencias
digitales, además de una valoración favorable
del 90,0% respecto al impacto percibido de la
intervención. Estos resultados confirman que la
capacitación
influyó
positivamente
en
el
desarrollo
de
competencias
digitales,
la
motivación y el rendimiento académico de los
estudiantes, cumpliendo así con lo planteado en
este objetivo.

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Esta obra está bajo una licencia de
Creative
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Reconocimiento-No
Comercial
4.0
Internacional.
Copyright
©
Karin
Elizabeth
Guzmán
García,
Yaritza
Paulette
González
Baque
y
Dayron Rumbaut Rangel.

Declaraciones éticas y editoriales del artículo

Contribución de los autores (Taxonomía CRediT)

Karin Elizabeth Guzmán García: conceptualización de la investigación, diseño metodológico, desarrollo del proceso investigativo, análisis formal de
los datos, redacción del borrador original del manuscrito, revisión crítica del contenido científico y supervisión general del estudio.

Yaritza Paulette González Baque: curación y organización de los datos, participación en la recolección de información, validación de los resultados
obtenidos y elaboración de representaciones gráficas y visualización de los datos.

Dayron Rumbaut Rangel: provisión de recursos académicos y materiales para el desarrollo del estudio, apoyo en la administración del proyecto
investigativo y revisión editorial del manuscrito antes de su publicación.

Declaración de conflicto de intereses

Los autores declaran que no existe conflicto de intereses en relación con la investigación presentada, la autoría del manuscrito ni la publicación del
presente artículo.

Declaración de financiamiento

La presente investigación no recibió financiamiento específico de agencias públicas, comerciales o de organizaciones sin fines de lucro. En caso de
existir financiamiento institucional o externo, este deberá ser declarado explícitamente por los autores en esta sección.

Declaración del editor

El editor responsable certifica que el proceso editorial del presente artículo se desarrolló conforme a los principios de integridad científica, transparencia
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editoriales. El
manuscrito
fue
sometido
a un proceso de
evaluación
mediante
revisión por
pares doble
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la
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Declaración de los revisores

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Declaración ética de la investigación

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ni sustituyen la responsabilidad académica de los investigadores.

Disponibilidad de datos

Los datos que respaldan los resultados de esta investigación estarán disponibles previa solicitud razonable al autor de correspondencia, respetando las
normas éticas y de confidencialidad establecidas por la investigación.

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