El estudio desarrollado en ciencias exactas busca comprender la resolución de una integral por fracciones parciales utilizando el software GeoGebra y explora el aprendizaje de una ecuación diferencial homogénea lineal de cuarto orden con la aplicación ChatGPT.

Con el objetivo de innovar en el aprendizaje de la matemática a través de soportes informáticos y aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA), los docentes de la Universidad de Antofagasta Dr. Jorge Olivares Funes y Dr. Pablo Martin de Julian, presentaron dos importantes estudios en la IX Conferencia Internacional sobre Investigación Avanzada en Enseñanza y Educación (ICATE), efectuada entre el 20 y 22 de diciembre del año pasado en Berlín, Alemania.

Se trata de las investigaciones: “Qualitative study of an integral by partial fractions using Geogebra in engineering students at the University of Antofagasta – Chile”, orientada a comprender la resolución de una integral por fracciones parciales utilizando GeoGebra; y “Learning of a fourth order linear homogeneous differential equation with Chat Gpt in engineering students”, que explora la enseñanza de una ecuación diferencial homogénea lineal de cuarto orden con ChatGPT.

Ambos trabajos fueron abordados desde un enfoque cualitativo, tipo estudio de caso, centrando la pesquisa en un grupo de estudiantes de las carreras de Ingeniería y Pedagogía en Matemática de la UA, iniciativa que contó con el apoyo de la Dirección de Gestión de la Investigación y la Vicerrectoría de Investigación, Innovación y Postgrado del plantel estatal.

Respecto a las conclusiones del primer estudio (con el software GeoGebra), el investigador del Departamento de Matemática, Dr. Jorge Olivares, explicó que “la experiencia ha sido en general positiva, aunque tiene matices individuales, pero les ha permitido visualizar el proceso y los resultados, lo que supone un valioso apoyo para su comprensión. La mayoría de los estudiantes destacaron que el programa facilita la descomposición de fracciones parciales y la integración paso a paso, ayudando a reducir la complejidad de este proceso y evitando errores comunes”, enfatizó.

El académico agregó que en el caso de la segunda investigación (basada en ChatGPT): “Los estudiantes valoran mucho la claridad y estructura que aporta esta aplicación para resolver ecuaciones diferenciales complejas, especialmente en el caso de una ecuación de cuarto orden. Aunque no reportan dificultades técnicas con la herramienta, subrayaron la importancia de tener conocimientos previos para aprovechar al máximo sus explicaciones”.

Sin embargo, de acuerdo con el discurso de los participantes en el estudio, el aprendizaje dependería de la capacidad de reconocer cierta “respuesta favorable” de la IA, ya que de lo contrario se podría generar una falsa percepción de comprensión, no obstante, en términos generales, se concluye que ChatGPT facilita la recordación del proceso y el desarrollo ordenado, pero su máxima efectividad estaría ligada a los conocimientos previos.

En este contexto, a partir del conocimiento evacuado por las investigaciones descritas, es posible implementar en la cotidianidad del aula nuevas metodologías de aprendizaje en colaboración con todos los actores que son parte del proceso educativo.

Cabe destacar que producto de este trabajo investigativo, el artículo titulado: “Learning of a certain homogeneous reducible differential equation by means of ChatGpt in engineering students during the second semester of 2024 in Antofagasta-Chile”, será publicado en la revista WOS Advances in Diferential Equations and Control Processes, y tras la presentación en Alemania los capítulos del estudio basado en GeoGebra (https://stm.bookpi.org/MCSCD-V5/article/view/15924) y ChatGPT (https://stm.bookpi.org/MCSCD-V7/article/view/16161), ya están disponibles en Internet.