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MODELO PEDAGÓGICO DE REAFIRMACIÓN PROFESIONAL PEDAGÓGICA, APOYADA EN LA MEDIACIÓN TECNOLÓGICA DIGITAL
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Mexicana nacida en Ciudad de México, actualmente, soy profesora de tiempo completo en el Instituto Politécnico Nacional, específicamente en la Escuela Superior de Cómputo, desde agosto de 2009. Cuento con 24 años experiencia docente en educacion media superior y superior.
Tengo una licenciatura en Pedagogía, por parte de la Facultad de Filosofía y Letras de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM); así como una Maestría en Ciencias en Administración y Desarrollo de la Educación, por parte de la Escuela Superior de Comercio y Administración (ESCA, Sto. Tomás) del Instituto Politécnico Nacional (IPN); así mismo curse un doctorado profesionalizante en una universidad privada y recientemente obtuve un Doctorado en Ciencias Administrativas en ESCA Sto. Tomás del IPN.
El objetivo de este estudio fue analizar una práctica docente orientada al uso crítico de Inteligencia Artificial generativa en un curso de metodología de la investigación para estudiantes de licenciatura en México. El análisis se basó en la investigación-acción con diseño longitudinal y técnicas de revisión documental, así como de entrevista semiestructurada, aplicadas a reportes de investigación, la argumentación estudiantil y la analítica de un programa antiplagio.
Los resultados revelaron que la práctica docente adoptó la modalidad híbrida por estaciones soportada en Teams. Los fines de la fase presencial fueron propedéuticos para el uso de IA y el desarrollo de tareas metodológicas, así como argumentativa para la defensa estudiantil del proyecto de investigación. La fase a distancia se empleó para la lectura crítica de reportes de y la resolución de dudas por mensajería. Además, algunos datos revelan que, aunque el 66% de los informes de investigación tenían escritura IA, esta fue empleada en tareas metodológicas con seguimiento docente limitado.
Se concluye destacando la relevancia de la transformación e investigación sobre la práctica docente, como andamiaje para el diseño de intervenciones más efectivas, en un contexto de uso generalizado de la IA en el aula.