Elaboración de estudios de caso con IA: diseño de prompts como estrategia de formación de profesores de Química

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.56117/resbenq.2026.v7.e072615

Palabras clave:

Diseño de Prompts, Inteligencia Artificial, Enseñanza de la Química

Resumen

Este trabajo tiene como objetivo presentar y discutir una experiencia formativa orientada al perfeccionamiento de la elaboración de prompts por parte de futuros docentes para la producción de Estudios de Caso para la Enseñanza de la Química (ECEQ), con la mediación de sistemas de Inteligencia Artificial (IA). Metodológicamente, se desarrolló una investigación de intervención pedagógica (IP), organizada en cinco etapas, con estudiantes del sexto semestre del Profesorado en Química de una institución federal de enseñanza. El corpus de análisis estuvo constituido por los prompts elaborados por los futuros docentes y por las respectivas respuestas generadas por los sistemas de IA. Los resultados indicaron que, inicialmente, los estudiantes presentaban un dominio limitado de los elementos necesarios para construir prompts adecuados y recurrían a instrucciones genéricas y poco alineadas con las demandas propuestas, lo que dio lugar a ECEQ con importantes limitaciones para el proceso de enseñanza y aprendizaje de la Química. Después de la IP, se observó una mejora en la elaboración de los prompts, especialmente en la descripción del contexto de enseñanza, en la claridad de la solicitud presentada a los sistemas de IA y en la definición de los criterios de salida esperados. Sin embargo, los ECEQ producidos todavía presentaron simplificaciones excesivas, contenidos fragmentados, ausencia de conceptos químicos relevantes, supresión de términos científicos y escasa articulación con los objetivos pedagógicos previamente establecidos. Se considera que la IP permitió identificar tanto las potencialidades como los desafíos relacionados con el uso de la IA como recurso metodológico en la formación docente. Al mismo tiempo, contribuyó al desarrollo de la alfabetización en prompts entre los estudiantes, a la adopción de una postura crítica, continua y evaluativa durante las interacciones con los sistemas de IA y a la ampliación del repertorio pedagógico de los futuros docentes. Se concluye que la formación inicial docente debe ofrecer nuevas oportunidades para el uso crítico de las tecnologías emergentes en situaciones reales del aula, articulando conocimientos tecnológicos, pedagógicos y disciplinares en la construcción del conocimiento profesional docente para la enseñanza de la Química.

Biografía del autor/a

Thiago, IFSP

Licenciado en Química por el Instituto de Química de Araraquara de la Universidad Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (IQ-UNESP Araraquara) y profesor de Química por la Facultad de Filosofía, Ciencias y Letras de Ribeirão Preto de la Universidad de São Paulo (FFCLRP-USP). Posee una especialización en Planificación, Implementación y Gestión de la Educación a Distancia por la Universidad Federal Fluminense / UAB (2013). Magíster en Química (IQ-UNESP Araraquara), subárea de Química Analítica (2010), y Doctor en Química (Universidad Federal de São Carlos – UFSCar), subárea de Enseñanza de la Química/Formación de Profesores (2021). Actualmente es profesor del Instituto Federal de São Paulo, campus Catanduva

Joana, FFCLRP-USP

Licenciada em Ciências Naturais e em Biologia (Unicentro, 1999), possui Especialização em Instrumentação para o Ensino de Ciências (Unicentro, 2000), Mestre em Educação nas Ciências (Unijuí, 2003), Doutora em Educação (FE-UNICAMP, 2008) e Pós-doutor em Educação (FE UN CAMP, 2011). Atualmente é professora do Departamento de Química da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (FFCLRP-USP).

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Publicado

2026-09-25

Cómo citar

Bernardo Cavassani, T., & de Jesus de Andrade, J. (2026). Elaboración de estudios de caso con IA: diseño de prompts como estrategia de formación de profesores de Química. Revista Da Sociedade Brasileira De Ensino De Química, 7(1), e072615. https://doi.org/10.56117/resbenq.2026.v7.e072615