Diseño didáctico de prompts para evaluar el aprendizaje: integración de inteligencia artificial en formación pregrado: Didactic design of prompts to assess learning: Integration of artificial intelligence in undergraduate training - Iglesias Marrero, Joel; Armas Velasco, Camilo Boris (Horizonte Pedagógico, 2025)
En el complejo contexto educativo-tecnológico actual, el lenguaje juega un papel crucial para la interacción entre personas y máquinas, especialmente en el uso de la inteligencia artificial. Sin embargo, existe imprecisión y divergencias sobre el empleo de esta tecnología digital y los diseños de prompts para la evaluación del aprendizaje en pregrado. Esta investigación se centró en determinar si el uso de la inteligencia artificial mediante el diseño didáctico de prompts genera diferencias estadísticamente significativas en los puntajes, obtenidos a través de una lista de cotejo, entre un grupo control y uno experimental. Los resultados muestran una marcada diferencia en los puntajes, con calificaciones aprobatorias superiores en el grupo experimental, donde se implementó el diseño didáctico de prompts. La prueba U de Mann-Whitney confirma estas diferencias estadísticamente significativas, permitiendo concluir que la integración de la inteligencia artificial con metodologías activas que involucran al estudiantado en el diseño y evaluación de prompts para el aprendizaje basado en problemas mejora sustancialmente los resultados académicos. Esto sugiere que la combinación de esta tecnología puede ser una herramienta efectiva para potenciar el aprendizaje en entornos educativos de nivel superior. Abstract: In today's complex educational-technological context, language plays a crucial role in the interaction between people and machines, especially in the use of artificial intelligence. However, there is uncertainty and disagreement regarding the use of this digital technology and prompt designs for undergraduate learning assessment. This research focused on determining whether the use of artificial intelligence through the didactic design of prompts generates statistically significant differences in scores, obtained through a checklist, between a control and an experimental group. The results show a marked difference in scores, with higher passing grades in the experimental group, where the didactic design of prompts was implemented. The Mann-Whitney U test confirms these statistically significant differences, allowing us to conclude that the integration of artificial intelligence with active methodologies that involve students in the design and evaluation of prompts for problem-based learning substantially improves academic outcomes. This suggests that the combination of this technology can be an effective tool to enhance learning in higher education environments. Keywords: design; student assessment; artificial intelligence; teacher training.