IA vs. Experto frente al análisis de tareas en el aula de física: Caso semiótica y argumentación

El desarrollo de la IA implica grandes retos en todos los campos del conocimiento. Una revisión de la literatura revela que los trabajos entorno a este ítem se marcan en el diagnóstico médico, mientras en el aula de ciencias, su uso se direcciona al entrenamiento de maestros y la evaluación de la ef...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Mosquera Lozano, Edwin, Londoño Villamíl, Germán
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Asociación de Profesores de Física de la Argentina 2026
Materias:
Argumentation
Expert
AI
Semiotics
Argumentación
Experto
IA
Semiótica
Acceso en línea:https://revistas.unc.edu.ar/index.php/revistaEF/article/view/52383
Aporte de:
Revista de Enseñanza de la Física de Universidad Nacional de Córdoba
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spelling I10-R316-article-523832026-04-21T23:58:52Z IA vs. Experto frente al análisis de tareas en el aula de física: Caso semiótica y argumentación IA vs. Expert versus task analysis in the physics classroom: Semiotic case and argumentation Mosquera Lozano, Edwin Londoño Villamíl, Germán Argumentation Expert AI Semiotics Argumentación Experto IA Semiótica El desarrollo de la IA implica grandes retos en todos los campos del conocimiento. Una revisión de la literatura revela que los trabajos entorno a este ítem se marcan en el diagnóstico médico, mientras en el aula de ciencias, su uso se direcciona al entrenamiento de maestros y la evaluación de la efectividad de la IA para mejorar el desarrollo de tareas en el aula. Por su parte, en este documento se analizan las diferencias que existen entre la IA y los expertos frente a la evaluación de una tarea de una estudiante que ella realiza mediante esquemas, representaciones y argumentos sobre la energía. Según los resultados, alimentar la IA con la tarea sin una rejilla de observación desde un marco teórico puede arrojar datos estructurados pero que se ubican fuera de los objetivos e intereses del proyecto de investigación que se desarrolla, mientras que, al combinar adecuadamente la IA y una rejilla de observación, permite un mayor acercamiento a dichas metas e intereses. The development of artificial intelligence (AI) poses major challenges across all fields of knowledge. A review of the literature shows that research on this topic has mainly focused on medical diagnosis, whereas in science education, its use is oriented toward teacher training and the evaluation of AI’s effectiveness in enhancing task performance in the classroom. This paper analyzes the differences between AI and human experts in the evaluation of a student’s task involving schemes, representations, and arguments related to the concept of energy. The results indicate that feeding the AI solely with the task, without using an observation grid grounded in a theoretical framework, can yield structured data that, however, fall outside the objectives and research interests of the study. In contrast, combining AI analysis with a well-designed observation grid enables a closer alignment with the theoretical and methodological goals of the research, thus improving the interpretation and relevance of the findings. Asociación de Profesores de Física de la Argentina 2026-04-21 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf text/html https://revistas.unc.edu.ar/index.php/revistaEF/article/view/52383 10.55767/2451.6007.v38.n1.52383 Revista de Enseñanza de la Física; Vol. 38 Núm. 1 (2026); 193-199 Revista de Enseñanza de la Física; v. 38 n. 1 (2026); 193-199 2250-6101 0326-7091 10.55767/2451.6007.v38.n1 spa https://revistas.unc.edu.ar/index.php/revistaEF/article/view/52383/53030 https://revistas.unc.edu.ar/index.php/revistaEF/article/view/52383/53095 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
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