Estudio comparado de ecosistemas tecnológicos de inteligencia artificial en aprendizaje de estudiantes de Meteorología en Cuba

Resumen

La inteligencia artificial se ha consolidado como un elemento transformador en la educación superior, particularmente en contextos científicos que requieren análisis de datos, modelación y simulación, como la Meteorología. El objetivo de este estudio es evaluar comparativamente el impacto de los ecosistemas tecnológicos de inteligencia artificial en el aprendizaje de estudiantes de Meteorología en Cuba. Se desarrolló una investigación cuantitativa, no experimental y de tipo transversal, utilizando el método de Scoring multicriterio como herramienta de análisis comparado, el cual permitió valorar tres ecosistemas tecnológicos, inteligencia artificial generativa, analítica de aprendizaje y sistemas de tutoría inteligente, a partir de cinco criterios, personalización, accesibilidad, precisión científica, desarrollo cognitivo y dependencia tecnológica, medidos en una escala de 1 a 5. Los resultados evidenciaron que la inteligencia artificial generativa alcanzó la mayor puntuación, destacándose en accesibilidad y personalización, mientras que la analítica de aprendizaje mostró mayor precisión científica, siendo especialmente relevante en el ámbito meteorológico; por su parte, los sistemas de tutoría inteligente presentaron un comportamiento equilibrado en todos los criterios evaluados. En conclusión, los ecosistemas de inteligencia artificial ofrecen ventajas significativas para el aprendizaje en educación superior, pero su implementación en el contexto cubano debe considerar las limitaciones infraestructurales y evitar la dependencia tecnológica, promoviendo un uso pedagógico equilibrado que fortalezca el pensamiento crítico y las competencias científicas de los estudiantes.