Asistentes virtuales para la enseñanza de programación en estudiantes de Ingeniería de Sistemas e Informática
Resumen
La enseñanza de la Programación Orientada a Objetos (POO) en ingeniería presenta desafíos pedagógicos debido a la alta complejidad de conceptos como herencia, encapsulamiento y polimorfismo. Esta investigación tuvo como objetivo evaluar el impacto de los asistentes virtuales generativos (GitHub Copilot) en el rendimiento académico, la calidad del código y la percepción estudiantil. Se aplicó un diseño cuasiexperimental de enfoque cuantitativo con una muestra de 54 estudiantes de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática (EPISI), divididos en un grupo control (N = 27) y un experimental (N = 27). Los instrumentos incluyeron pruebas de desempeño práctico y un cuestionario psicométrico de percepción validado (α = 0.85). Los resultados evidencian una mejora estadísticamente significativa en el rendimiento del grupo experimental (M = 16.30) frente al control (M = 13.22) (t = 9.45, p < 0.001), así como una reducción en la dispersión de las calificaciones, operando la IA como un ecualizador de competencias. Aunque el 74% de los estudiantes reportó alta satisfacción, no se halló una correlación significativa (r = 0.277, p > 0.05) entre la destreza en Prompt Engineering y la calificación final. Se concluye que la IA generativa actúa como un andamiaje cognitivo eficaz bajo la zona de desarrollo próximo, aunque requiere una instrucción docente formal para evitar la dependencia sintáctica.
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