MODELO DE PLANEACIÓN DIDÁCTICA CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA Y APRENDIZAJE CONTINUO
V. M. Sánchez Sánchez1
A. Romo Cabrera2
R. Urbina Rebollar3
J. A. López Hernández4
RESUMEN
La formación en ingeniería enfrenta el reto de alinear sus procesos educativos con competencias profesionales y transversales de alcance internacional, particularmente aquellas exigidas por los organismos de acreditación. En este contexto, este trabajo presenta la implementación de un modelo de planeación didáctica flexible apoyado en herramientas de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) y grandes modelos de lenguaje (LLMs por sus siglas en inglés), orientado a fortalecer la calidad académica y la evidencia del logro de competencias en programas de ingeniería. La metodología adoptada fue de carácter aplicado y descriptivo, estructurada en cuatro fases. El modelo se aplicó durante el semestre 2026-1 en asignaturas de ingeniería de la Facultad de Estudios Superiores Aragón de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Los resultados evidencian una generación sistemática de evidencias digitales de aprendizaje, el fortalecimiento de competencias técnicas y transversales, una aceptación estudiantil del 95 % de la metodología aplicada y un promedio general de desempeño académico de 8.5. En conjunto, los hallazgos confirman que la IAG puede apoyar de manera efectiva la planeación didáctica y la mejora continua de los programas de ingeniería, favoreciendo su alineación con estándares internacionales y procesos de acreditación.
1Profesor de Asignatura, Facultad de Estudios Superiores Aragón UNAM, victorsanchezh0@aragon.unam.mx
2Directora, Facultad de Estudios Superiores Aragón UNAM, direccion@aragon.unam.mx
3Coordinadora de Gestión, Facultad de Estudios Superiores Aragón UNAM, secparticular@aragon.unam.mx
4Secretario de Vinculación y Desarrollo, Facultad de Estudios Superiores Aragón UNAM, secretariadevinculacion@aragon.unam.mx