Utilización didáctica de una página web con Inteligencia Artificial para lograr la adquisición de conceptos sobre mecánica newtoniana en estudiantes de primer año de Licenciatura e...

Autores: Pavón Brito, Christian Antonio
Año de publicación: 2026
Idioma: español castellano
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado: versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis: Felipe, Antonio Eduardo
Pacífico, Andrea María
Granados Romero, John Fernando
Bavera, Francisco
Ávila, Olga Beatriz
Descripción: Fil: Pavón Brito, Christian Antonio. Universidad Nacional del Litoral. Facultad Bioquímica y Ciencias Biológicas; Argentina.
La investigación aborda las dificultades persistentes en la enseñanza y el aprendizaje de la mecánica newtoniana en estudiantes universitarios de primer año. A pesar de la instrucción formal, se mantienen concepciones alternativas sobre conceptos fundamentales como fuerza, movimiento y energía, lo que limita la comprensión conceptual y la resolución de problemas. Ante este escenario, se propone el uso de la inteligencia artificial (IA) como estrategia didáctica innovadora. El estudio, de tipo cuasi-experimental y cuantitativo, se realizó en la Universidad de Guayaquil con estudiantes de la Licenciatura en Pedagogía de la Matemática y la Física. La intervención se desarrolló durante dos semestres: en el primero, el grupo control trabajó con instrucción por pares tradicional, mientras que el grupo experimental utilizó la página web ChatGPT como sustituto del par académico. En el segundo semestre, los grupos experimentales emplearon ChatGPT como refuerzo académico adicional, mientras que los controles continuaron con clases convencionales. Se aplicaron encuestas sociodemográficas, pruebas de entrada y salida (basadas en el Force Concept Inventory) y actividades guiadas mediadas por IA. Para el análisis, se emplearon estadísticas descriptivas (frecuencias, medias, desviaciones estándar) e inferenciales (Shapiro–Wilk, Kruskal–Wallis, Wilcoxon, Spearman y Chi–cuadrado). Los resultados evidencian mejoras significativas en el grupo experimental, confirmando que la integración de IA favorece el cambio conceptual y potencia la comprensión de la mecánica newtoniana. La investigación concluye que la IA, utilizada como recurso complementario y no sustitutivo del docente, abre nuevas posibilidades para la enseñanza personalizada y la superación de obstáculos conceptuales en la física universitaria.
This research addresses the persistent difficulties in teaching and learning Newtonian mechanics among first-year university students. Despite formal instruction, alternative conceptions about fundamental concepts such as force, motion, and energy remain, limiting conceptual understanding and problem-solving skills. In response, artificial intelligence (AI) is proposed as an innovative didactic strategy. The study, designed as a quantitative quasi-experimental research, was conducted at the University of Guayaquil with students enrolled in the Bachelor’s Degree in Mathematics and Physics Education. The intervention was developed over two semesters: during the first, the control group worked with traditional peer instruction, while the experimental group used the ChatGPT platform as a substitute for the academic peer. In the second semester, the experimental groups employed ChatGPT as additional academic reinforcement, while the control groups continued with conventional classes. Sociodemographic surveys, pre- and post-tests (based on the Force Concept Inventory), and guided activities mediated by AI were applied. Descriptive statistics (frequencies, means, standard deviations) and inferential techniques (Shapiro–Wilk, Kruskal–Wallis, Wilcoxon, Spearman, and Chi-square tests) were used for data analysis. The results show significant improvements in the experimental group, confirming that AI integration fosters conceptual change and strengthens the understanding of Newtonian mechanics. The study concludes that AI, when used as a complementary rather than substitutive resource, opens new possibilities for personalized teaching and overcoming conceptual barriers in university-level physics education.
Materia: Inteligencia Artificial
Mecánica newtoniana
Concepciones alternativas
Instrucción por pares
Aprendizaje conceptual
Artificial Intelligence
Newtonian mechanics
Alternative conceptions
Peer instruction
Conceptual learning
Nivel de accesibilidad: acceso abierto
Condiciones de uso: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
Repositorio
Institución: Universidad Nacional del Litoral
OAI Identificador: oai:https://bibliotecavirtual.unl.edu.ar:11185/8982

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A pesar de la instrucción formal, se mantienen concepciones alternativas sobre conceptos fundamentales como fuerza, movimiento y energía, lo que limita la comprensión conceptual y la resolución de problemas. Ante este escenario, se propone el uso de la inteligencia artificial (IA) como estrategia didáctica innovadora. El estudio, de tipo cuasi-experimental y cuantitativo, se realizó en la Universidad de Guayaquil con estudiantes de la Licenciatura en Pedagogía de la Matemática y la Física. La intervención se desarrolló durante dos semestres: en el primero, el grupo control trabajó con instrucción por pares tradicional, mientras que el grupo experimental utilizó la página web ChatGPT como sustituto del par académico. En el segundo semestre, los grupos experimentales emplearon ChatGPT como refuerzo académico adicional, mientras que los controles continuaron con clases convencionales. Se aplicaron encuestas sociodemográficas, pruebas de entrada y salida (basadas en el Force Concept Inventory) y actividades guiadas mediadas por IA. Para el análisis, se emplearon estadísticas descriptivas (frecuencias, medias, desviaciones estándar) e inferenciales (Shapiro–Wilk, Kruskal–Wallis, Wilcoxon, Spearman y Chi–cuadrado). Los resultados evidencian mejoras significativas en el grupo experimental, confirmando que la integración de IA favorece el cambio conceptual y potencia la comprensión de la mecánica newtoniana. La investigación concluye que la IA, utilizada como recurso complementario y no sustitutivo del docente, abre nuevas posibilidades para la enseñanza personalizada y la superación de obstáculos conceptuales en la física universitaria.This research addresses the persistent difficulties in teaching and learning Newtonian mechanics among first-year university students. Despite formal instruction, alternative conceptions about fundamental concepts such as force, motion, and energy remain, limiting conceptual understanding and problem-solving skills. In response, artificial intelligence (AI) is proposed as an innovative didactic strategy. The study, designed as a quantitative quasi-experimental research, was conducted at the University of Guayaquil with students enrolled in the Bachelor’s Degree in Mathematics and Physics Education. The intervention was developed over two semesters: during the first, the control group worked with traditional peer instruction, while the experimental group used the ChatGPT platform as a substitute for the academic peer. In the second semester, the experimental groups employed ChatGPT as additional academic reinforcement, while the control groups continued with conventional classes. Sociodemographic surveys, pre- and post-tests (based on the Force Concept Inventory), and guided activities mediated by AI were applied. Descriptive statistics (frequencies, means, standard deviations) and inferential techniques (Shapiro–Wilk, Kruskal–Wallis, Wilcoxon, Spearman, and Chi-square tests) were used for data analysis. The results show significant improvements in the experimental group, confirming that AI integration fosters conceptual change and strengthens the understanding of Newtonian mechanics. The study concludes that AI, when used as a complementary rather than substitutive resource, opens new possibilities for personalized teaching and overcoming conceptual barriers in university-level physics education.Felipe, Antonio EduardoPacífico, Andrea MaríaGranados Romero, John FernandoBavera, FranciscoÁvila, Olga Beatriz2026-08-31T15:06:44Z2026-06-19SNRDinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:ar-repo/semantics/tesisDoctoralapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/11185/8982spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.esreponame:Biblioteca Virtual (UNL)instname:Universidad Nacional del Litoralinstacron:UNL2026-10-01T12:00:50Zoai:https://bibliotecavirtual.unl.edu.ar:11185/8982Institucionalhttp://bibliotecavirtual.unl.edu.ar/Universidad públicaNo correspondeajdeba@unl.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:21872026-10-01 12:00:50.848Biblioteca Virtual (UNL) - Universidad Nacional del Litoralfalse
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