IA generativa en la enseñanza de programación lineal: Errores, aprendizajes y construcción colectiva

Resumen

El presente trabajo expone una experiencia pedagógica innovadora en la enseñanza de la formulación de modelos de programación lineal, incorporando la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) como herramienta de apoyo en un contexto universitario. La propuesta se llevó a cabo en la asignatura Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Córdoba - Argentina, en el marco de un enfoque de aprendizaje activo y bajo la metodología de Aprendizaje Basado en Problemas (ABP). Participaron 98 estudiantes organizados en grupos, quienes debieron interactuar con ChatGPT para resolver consignas vinculadas a la modelización matemática de problemas complejos, analizando, corrigiendo y validando de manera crítica las respuestas obtenidas. Los objetivos de la experiencia se centraron en tres ejes: fortalecer la comprensión de los principios de modelización matemática y programación lineal; desarrollar una actitud crítica frente a las soluciones propuestas por la IAG; y fomentar el trabajo colaborativo y el uso responsable de la tecnología en contextos académicos y profesionales. La actividad se estructuró en torno a la resolución grupal de problemas asignados, en la que los equipos debían presentar las consultas a la IAG, examinar las formulaciones propuestas y realizar los ajustes necesarios hasta alcanzar un modelo correcto. El proceso incluyó la identificación de errores, el análisis de la función objetivo y las restricciones, y la justificación de cada decisión tomada. Todas las interacciones con la herramienta fueron registradas y analizadas, y el producto final consistió en un informe grupal sobre la experiencia desarrollada. Se realizó un análisis cualitativo a partir de encuestas grupales con preguntas abiertas, cuyas respuestas fueron codificadas y organizadas en cuatro categorías: utilidad práctica, calidad de las respuestas, facilidad de uso y aprendizaje, y trabajo en equipo. Entre los hallazgos más relevantes se destacó que ChatGPT permitió agilizar la formulación de modelos y organizar la información. Sin embargo, su eficacia se vio limitada frente a situaciones específicas, donde surgieron algunos errores en las etapas de la modelización matemática. En cuanto al aprendizaje, la experiencia mostró que la IAG puede ser un recurso que enriquece la comprensión de la programación lineal y promueve el desarrollo del pensamiento crítico, siempre que el estudiantado cuente con una base teórica sólida que le permita validar y corregir las respuestas. Respecto al trabajo colaborativo, la dinámica grupal favoreció la discusión de ideas, el intercambio de perspectivas y la construcción colectiva del conocimiento, aspectos valiosos en cursos masivos donde suelen predominar actividades individuales. Se concluye que la experiencia permitió evidenciar el potencial de la IAG como apoyo en procesos de enseñanza-aprendizaje de la programación lineal, a la vez que resaltó la importancia de su integración pedagógica crítica y responsable. Si bien la herramienta aporta rapidez y accesibilidad, su efectividad depende del conocimiento previo del usuario y de la validación humana constante. Esta práctica se alinea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible, particularmente con el ODS 4 sobre educación de calidad, y constituye un aporte a la reflexión sobre el papel de las tecnologías emergentes en la educación superior.