Inteligencia Artificial en el desarrollo de cursos de maestría: estudio de caso de la Dirección de Aprendizaje Digital e Innovación Educativa (DADIE) en la UPC

• Autores: Villanueva Garcia, Cinthia, Espejo Barbaran, Manuel Sebastian, Vasquez Flores, Franco Gabriel
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/688286
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/688286
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Diseño curricular; Educación superior; Innovación educativa; Artificial intelligence; Curriculum design; Higher education; Graduate education; Personalization of learning; Educational innovation; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.00

La presente investigación analiza el uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en el desarrollo de cursos de maestría en la Escuela de Postgrado de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), mediante un estudio de caso de la Dirección de Aprendizaje Digital e Innovación Educativa (DADIE). Esta investigación se centra en tres aspectos clave: uso de herramientas de IA generativa, el proceso de diseño instruccional antes y después del uso de IA, y la percepción estudiantil frente a estas tecnologías. Se examinan los tipos de IA utilizados (ChatGPT, Synthesia, Gamma, Fliki, ChatPDF) y sus beneficios funcionales, como la automatización de tareas y reducción de tiempos. Asimismo, se evalúa el impacto en las competencias del equipo académico, considerando su nivel de formación, facilidad de uso y percepción de efectividad. El estudio compara el diseño previo y posterior al uso de IA. Finalmente, analiza la percepción estudiantil sobre el uso de IA en sus cursos, destacando el grado de reconocimiento. Mediante entrevistas a profundidad con el equipo implementador, docentes y estudiantes, se identificaron beneficios como la mejora en la organización del contenido, personalización de materiales y optimización del tiempo docente. Sin embargo, persisten desafíos como la validación de contenidos generados por IA, la capacitación continua de docentes y la ausencia de lineamientos éticos institucionales. Este estudio aporta evidencia sobre el potencial de la IA como recurso estratégico en la educación superior y propone recomendaciones para su implementación, resaltando la importancia del juicio pedagógico humano como elemento clave en el diseño instruccional.