Uso de la Inteligencia Artificial en la clase invertida.

Autores

DOI: https://doi.org/10.6018/edumed.717221
Palavras-chave: aula invertida, inteligencia artificial, innovación educativa

Resumo

Se propone una reformulación del aula invertida, apoyada en inteligencia artificial, para trasladar fuera de clase la instrucción directa y reservar el tiempo presencial para actividades de mayor valor humano y cognitivo. En este enfoque, la IA guía al estudiante mediante explicaciones, práctica estructurada y retroalimentación inmediata antes de la sesión presencial, mientras que el aula se dedica a la discusión, la resolución de errores conceptuales, la aplicación práctica y el aprendizaje colaborativo. El modelo se articula en torno a tres pilares: (1) la externalización de la instrucción y la práctica guiada mediante IA siguiendo la secuencia “I do, we do, you do”; (2) la contextualización personalizada de ejemplos y problemas sin alterar el contenido disciplinar; y (3) la retroalimentación formativa inmediata y adaptativa. Aunque desarrollado inicialmente para el álgebra universitaria, el enfoque resulta transferible a otras disciplinas como biología, economía, física o literatura. Lejos de constituir una innovación aislada, la propuesta integra corrientes pedagógicas ampliamente respaldadas por la investigación: el aula invertida, la liberación gradual de responsabilidad, la instrucción explícita, la retroalimentación formativa, el aprendizaje contextualizado y las estrategias de aprendizaje activo. La aportación distintiva del modelo reside en cómo la IA permite ejecutar estas prácticas de manera más eficiente y personalizada. En conjunto, la propuesta redefine el papel de la tecnología educativa: la IA no sustituye al docente, sino que asume tareas repetitivas y escalables —explicación, práctica y feedback inmediato— para liberar tiempo humano destinado a la interacción significativa, la interpretación de dificultades, la discusión y la construcción de comunidad en el aula.

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Biografia Autor

Joaquín García-Estañ López, Centro de Estudios en Educación Médica

* Catedrático de Fisiología, Universidad de Murcia (2003)

* Decano de la Facultad de Medicina de Murcia (2006-2014).

* Presidente de la Conferencia Nacional de Decanos de Facultades de Medicina de España (2008-2012).

* Centro de Estudios en Educación Médica de la Universidad de Murcia: Director (2014-2018), Secretario (2018-).

* Sociedad Española de Educación Médica: Vocal de la Junta Directiva (2015-1019), Tesorero (2019-2022), Presidente electo (2023-2026).

Publicaciones:

CV en Pubmed.

CV en Scopus.

CV en Google Scholar.

ORCID Record.

Preprints.

Referências

1. When the AI Tutor handles the lecture. 2026. Visitado el 9 de mayo de 2026. https://edunewsletter.openai.com/p/when-the-ai-tutor-handles-the-lecture?hide_intro_popup=true

2. Bergmann J, Sams A. Flip Your Classroom: Reach Every Student in Every Class Every Day. International Society for Technology in Education. 2012. https://blog.dilab.uni-passau.de/wp-content/uploads/2021/06/Bergmann-Sams-2012-Flip-your-classroom-Reach-every-student-in-every-class-ecery-day.pdf

3. Pearson P D, Gallagher MC. The instruction of reading comprehension. Contemporary Educational Psychology, 1983, 8(3), 317–344. https://doi.org/10.1016/0361-476X(83)90019-X

4. Rosenshine B. Principles of instruction: Research-based strategies that all teachers should know. American Educator, 2012, 36(1), 12–19, 39. https://www.aft.org/sites/default/files/Rosenshine.pdf

5. Hattie J. Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement. Routledge, 2009. https://doi.org/10.4324/9780203887332

6. Lave J, Wenger E. Situated learning: Legitimate peripheral participation. Cambridge University Press, 1991. https://doi.org/10.1017/CBO9780511815355

7. Ausubel DP. Educational psychology: A cognitive view. 1968. https://psycnet.apa.org/record/1968-35017-000

8. Freeman, S., Eddy, S. L., McDonough, M., Smith, M. K., Okoroafor, N., Jordt, H., & Wenderoth, M. P. Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. PNAS Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2014, 111(23), 8410–8415. https://doi.org/10.1073/pnas.1319030111

Publicado
01-06-2026
Como Citar
García-Estañ López, J. (2026). Uso de la Inteligencia Artificial en la clase invertida. Revista Espanhola De Educação Médica, 7(4). https://doi.org/10.6018/edumed.717221

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