Year: 2026
Type: article
Abstract: ResumenEste artículo analiza cómo integrar la inteligencia artificial (IA) generativa en la enseñanza de la Física de educación secundaria sin desplazar el razonamiento ni la contrastación empírica.Se presenta una revisión bibliográfica narrativa focalizada de investigaciones recientes (2023-2025) sobre desempeño de modelos de lenguaje en instrumentos diagnósticos de mecánica, percepciones estudiantiles, creencias y disposiciones docentes, uso de simuladores como PhET e inserción de ChatGPT en secuencias de enseñanza de la Física y contextos STEM afines.A partir de esta síntesis se identifican oportunidades para ampliar explicaciones, generar ejemplos y personalizar la interacción con los contenidos, junto con riesgos de comprensiones superficiales, delegación acrítica y tensiones respecto del rol docente.Sobre esa base se formulan cuatro lineamientos para el diseño didáctico con IA en Física (IA como generador de propuestas, verificación sistemática y registro del proceso, contratos de uso explícitos y desarrollo profesional centrado en la práctica) y se ejemplifican estrategias de aula: rutinas de predicción, simulación y explicación, tutoría socrática con bancos tipo FCI, análisis crítico de salidas de IA y laboratorios virtuales con prompts de indagación.Finalmente, se propone una rúbrica de evaluación centrada en la modelización, la verificación con datos y la trazabilidad del razonamiento, y se discuten condiciones de uso responsable en cursos de Física de ciclo básico y bachillerato en Uruguay.
Source: Educación en Física
DOI: 10.67898/40.1.2
Author: Bernardo Pombo
Language: Spanish
Subfield: Information Systems
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W7204990209
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