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Fecha
2025-10-12
Derechos de acceso
info:eu-repo/semantics/openAccess
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Editorial
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Resumen
La integración de la inteligencia artificial generativa en la educación representa uno de los cambios más significativos en las metodologías de enseñanza contemporáneas. Este estudio analiza el impacto pedagógico de los asistentes de IA en la enseñanza de programación web en los ciclos formativos de Sistemas Microinformáticos y Redes (SMR) y Administración de Sistemas Informáticos en Red (ASIR).
Se implementó un diseño cuasi-experimental con grupo de control histórico, comparando el rendimiento académico y las percepciones de 47 estudiantes que utilizaron herramientas de IA generativa durante el curso 2024/2025 con 34 estudiantes formados con metodologías tradicionales en 2023/2024. La intervención incorporó formación en ingeniería de prompts, depuración asistida y desarrollo de proyectos integrados en los módulos de programación web (HTML, CSS, JavaScript, PHP).
Los resultados muestran una mejora moderada en el rendimiento académico, con desplazamiento de la distribución de calificaciones hacia tramos superiores y desaparición de notas inferiores a 6. El análisis cualitativo revela la mayor parte del alumnado percibe que la IA facilita la comprensión de la programación, desarrollando competencias de formulación intencional, iteración con mejora y verificación crítica. Sin embargo, se identifica una autoeficacia reducida al programar sin asistencia y limitaciones en la autoexplicación técnica.
La investigación concluye que la integración estructurada de asistentes de IA reconfigura el aprendizaje hacia la orquestación del proceso de programación más que hacia la producción de código, requiriendo adaptaciones metodológicas que equilibren la asistencia tecnológica con el desarrollo de la autonomía conceptual.
The integration of generative artificial intelligence in education represents one of the most significant changes in contemporary teaching methodologies. This study analyzes the pedagogical impact of AI assistants in web programming education within the vocational training cycles of Microcomputer Systems and Networks (SMR) and Network Computer Systems Administration (ASIR). A quasi-experimental design with historical control group was implemented, comparing the academic performance and perceptions of 47 students who used generative AI tools during the 2024/2025 academic year with 34 students trained with traditional methodologies in 2023/2024. The intervention incorporated prompt engineering training, assisted debugging, and integrated project development in web programming modules (HTML, CSS, JavaScript, PHP). Results show moderate improvement in academic performance, with a shift in grade distribution toward higher ranges and disappearance of grades below 6. Qualitative analysis reveals that the students perceive that AI facilitates programming comprehension, developing competencies in intentional formulation, iterative improvement, and critical verification. However, reduced self-efficacy when programming without assistance and limitations in technical self-explanation are identified. The research concludes that structured integration of AI assistants reconfigures learning toward orchestrating the programming process rather than code production, requiring methodological adaptations that balance technological assistance with the development of conceptual autonomy.
The integration of generative artificial intelligence in education represents one of the most significant changes in contemporary teaching methodologies. This study analyzes the pedagogical impact of AI assistants in web programming education within the vocational training cycles of Microcomputer Systems and Networks (SMR) and Network Computer Systems Administration (ASIR). A quasi-experimental design with historical control group was implemented, comparing the academic performance and perceptions of 47 students who used generative AI tools during the 2024/2025 academic year with 34 students trained with traditional methodologies in 2023/2024. The intervention incorporated prompt engineering training, assisted debugging, and integrated project development in web programming modules (HTML, CSS, JavaScript, PHP). Results show moderate improvement in academic performance, with a shift in grade distribution toward higher ranges and disappearance of grades below 6. Qualitative analysis reveals that the students perceive that AI facilitates programming comprehension, developing competencies in intentional formulation, iterative improvement, and critical verification. However, reduced self-efficacy when programming without assistance and limitations in technical self-explanation are identified. The research concludes that structured integration of AI assistants reconfigures learning toward orchestrating the programming process rather than code production, requiring methodological adaptations that balance technological assistance with the development of conceptual autonomy.
Descripción
Máster universitario en Formación del Profesorado de Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato, Formación Profesional y Enseñanzas de Idiomas (Especialidad de informática).
Categorías UNESCO
Palabras clave
Inteligencia artificial generativa, Formación profesional, Programación web, Metodologías pedagógicas, Ingeniería de prompts, Generative artificial intelligence, Vocational training, Web programming, Pedagogical methodologies, Prompt engineering
Citación
Contreras Ochando, Lidia. Trabajo de Fin de Máster: «De la pizarra al código asistido: Análisis del impacto pedagógico de la Inteligencia Artifical en la enseñanza de programación web en Formación Profesional». Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), 2025
Centro
E.T.S. de Ingeniería Informática
Departamento
Lenguajes y Sistemas Informáticos